軟體股

目前立場(最後更新:2026-11-04,EP711)

正向看待 Palantir 財報開出的新賽道:資料比模型值錢、SI 業者有肉吃、Edge Devices 由 buzzword 變可實踐;開源 vs 閉鎖誰贏「其實不重要」。 EP711:(1)Palantir 營收 YoY 96%、QoQ 20%、連續 13 季加速、單季首破 20 億、Rule of 40 維持 150 以上,「最大問題就太貴」,但貴的股票還會更貴、高成長給較高乘數。(2)主權 AI:客戶資料在 Ontology 後訓練開放權重模型、權重自持;最值錢的是資料,模型某程度會大宗商品化。L3Harris 微調開源模型 48 小時超越 Frontier Model、成本降 95%;300 億參數後訓模型放進 AI 小裝置、特殊任務贏過 3 兆參數 GPT-5.6。(3)開源/閉鎖兩邊都會成長,被吃 share「無傷大雅」,真正問題是成長率不見(如中國內捲)。(4)企業不會「想喝奶就在家養牛」:要串多系統、維護、資安與有人負責,SI 業者幫你省 95 塊你仍要付錢,自認「又再去顛覆了過往的一些論述」(什麼都自己 vibe coding);預期別家 SI 半年到一年內進來搶。(5)Edge Devices 以前像炒股 buzzword,他猜半年到一年其他公司會注意到(自承可能是大 flag);特化模型在交易上才有 Edge(通用模型=眾數)。(6)股價猜想:Palantir 可能像 NVIDIA 確認 AI 盛世後成為「定海神針」,其他相關公司趕快拉估值——美/台股一些相關公司股災中相對穩甚至逆勢上漲。以下為先前立場(維持): 市場偏好可能在改變:被說跟 AI 脫節的 Apple 與「老牛拖車」的 Microsoft 成今年最硬;Google 模型登冠反摔。 EP710:(1)「年初或是說去年底你有辦法想像現在最硬的股票會是 Apple 跟 Microsoft 嗎?」——大家最不喜歡的兩支股價最好,超出他意料,他沒重倉;AI 高成長、大 CAPEX 等過去最會漲的 buzzword 現在打擊最兇,「也有可能是一個新的這個市場的偏好的改變」。(2)Google 被詬病模型不行,新模型 Coding 表現超好、重新登冠,股價卻重摔十幾趴——以前宣稱東西很屌就能漲,格局不同,提醒保持謙卑。(3)美股很多 Software 可走、台股沒有,Gaming 等撐不起盤面。以下為先前立場(維持): Anthropic S1「卓絕」、可能是人類史上最猛的公司之一,他會參與 IPO;模型競爭的時間比他想的長。 EP709:(1)他原本認為模型後面一定會互相競爭,「只是沒有想到這個時間可以拉得更長」——Token 費降低下營收仍 skyrocket;仍相信最終會競爭。(2)年付超過 10 萬美元客戶約 12000 家(一年前 900 多家)、Fortune 500 約半數是客戶但多付不到總開銷千分之一,他稱為「賣夢的說法」給 TAM;估值高低待更明朗。(3)S1 近一半篇幅寫風險,他維持「老黃或比較理性派的說法才是正確的」,不要散播恐怖情緒。(4)Apple Duo(折疊 iPhone)開箱:設計絕妙、App 尚未最佳化,晚點拿到的人體驗會更好。(5)[QA] 美國資安股噴爆、台股有供應 Fortinet 類客戶的相關股(回答中斷)。以下為先前立場(維持): 軟體類股走勢轉好:軟體 ETF 型態好、成分股普遍不錯,美國軟體股似要開下一班車;Meta 方向好,但 AI 產品迭代太快。 EP708:(1)不只少數軟體股,軟體 ETF 型態「走得算蠻好的」,加上資安事件;他自承先前「講得太快」(所指上文辨識不清)。(2)Infra→Platform→Software 大家都會背,但時間難抓;美國軟體股前一波就先噴超高、回幾十趴後又要開下一班車,美股資金效率快,其他國家有 laggard。(3)Meta 的 Muse 日活果然掉下去,但他認為不是東西不好,而是時代變化太快(AI 生產力工具前面狗吹、一兩個月就沒人用);關鍵是持續做出新東西的公司,「Meta 我覺得是走向一個很好的方向」。以下為先前立場(維持): ★ 由被動觀察轉為主動回頭研究:資金照「Infrastructure → Platform → Software」三部曲往軟體輪動。 EP706:台美資金都往 Software 跑(台股小型軟體股也開始動,但大錢放不進去);「Software 要去死了這最後面證明就沒有真的要去死」,Anthropic 也跟 Salesforce 做整合;美國這波有新高的以 Software 為主,是他之後想加的;[QA] 「我最近又在回去看 Software」,若 Software 第一棒站回來就沒有異議。 企業 AI 導入的 ROI 之爭:他不認同「大多數公司找不到 ROI、只在燒 Token」,Token 預算翻倍是 Bullish 案例。 EP705:Hock Tan 說企業像小孩在電玩店亂花代幣;孟恭認為這是像「臺灣經濟好不好」的大哉問、agree to disagree,但身邊量化朋友公司明年 AI Token 預算往翻倍開,公司很現實、沒有顯著營收獲利改善不會這樣做;他自己用 AI 快速拉到產業界 60 分水準,強調「AI 對話窗本身就是一個鑑別度」(免費版或少用差很多),「這個東西絕對是好用的東西,只是你怎麼用而已」。與 EP702「Token Maxing 最終回到成本」並存:企業端仍在加碼花費。以下為 EP702 立場(維持): Token Maxing 兩難「最終都是回到成本」:聯發科限縮員工 AI 額度是正痛期,地端伺服器+尖端模型可能是解方但待驗證。 EP702:聽說聯發科 AI 用量一個月一兩億、自建 Data Center 後地端模型負荷過重變慢,工程師反彈;「預算無限誰不要 Token Maxing」,但公司要對股東與損益表負責;他自己開無上限模式問一題要幾千塊。一些歐美小企業開始不追 Token Maxing;台灣有企業佈局「落地伺服器搭配最尖端的模型」,建置貴但沒有高 recurrent 費用,「後面還是要去 try 看看」。開源模型跟尖端模型「還是差蠻多」,美編文字工作可能夠用、晶片設計不一定,「貴森森的模型它會存在是有其道理的」。另 [QA]:MUSE 三個月後「聲量會掉很多很多」,巨頭會 roll out 類似產品。以下為先前立場(維持): ★ 新框架:閉鎖前沿模型可能走向地端/機房部署,吃原本開源模型的市場(他自承講太早);Muse Charm 後續——其他巨頭褲底早藏 agent 購物,可能迫於壓力推出。 EP701:(1)IC Design House 怕機密外流,不再串 close model 線上 API,改在自家機房大量用 open weight 模型;他們了解到 Frontier Labs 未來可能以類似 open weight 的方式 deploy 到客戶地端,先灌一版、之後更新到落後最尖端一兩版;開源模型在研究/尖端應用仍差很多,閉鎖模型「有可能就是要下來去吃這一塊市場」。自比當年說 Google 要賣伺服器被罵後成真,但「現在有點講太早」;相信市場若有料「不會是一個零和市場」。(2)業界聽眾說 agent 購物他們早就在做;AI 時代「每個人的褲底都藏了幾把大槍」,怕不成熟扣分、怕被打臉先藏;某 Search Engine 巨頭(不點名)已整合訂餐廳訂飯店,加 Agentic AI 與 Avatar「不是一個太難的事情」。以下為 EP700 立場(維持):

Meta Connect 2026:AI 裝置/眼鏡取代手機「比較不切實際」,但 Muse Charm 是第一個讓他覺得「有機會突破」、自己會買的新裝置;最大隱憂是 Meta 信任度。 EP700:(1)這類 AI 裝置本質都想繞過手機、最大競品就是手機;眼鏡估幾億隻、光波導吃掉大量 12 吋 Wafer 的說法,前提是眼鏡變下一個手機,他覺得很難——「各種 AI Devices……很高的滲透跟很高的數量,這個都是比較不切實際」。前輩 Humane AI Pin、Rabbit R1、Limitless Pendant 皆失敗。(2)Muse Charm(沒價格、沒規格、沒預購的電子雞造型鑰匙圈,裝進 Muse 即時語音與 Avatar,串 FB/IG 與 Walmart、Best Buy、Gap、Sephora、PayPal、Expedia 等夥伴):「這是第一次我看到這些新的裝置,我認為他是有機會會去有所突破的」,理由是外型讓他想到電子雞、加上 Meta 本身是巨頭起跑點較好;但初期會預期很高、出來發現蠻鳥,要有耐心。(3)隱憂:美國調查願意把密碼存 Google 的 30 幾%、Meta 只有 8%,詐騙廣告不抓、可能營收高比例來自灰產——「潛在的超級大的隱憂」。(4)Meta 衝硬體是為擺脫 Apple/Google 作業系統、不被抽稅與隱私政策卡廣告,趁 Muse 是「第一名的 App」乘勝追擊;整場是「MUSE 的身體的發表會」。(5)Agent 電商新框架:Muse 用免費 Token 撐、長期靠交易抽成(小型 Gateway/收銀台);Amazon 卡掉它合理(話語權);巨頭會合縱連橫劃分陣線,大家都想封殺 agents,Meta 要等生態系夠大。(6)VR 可能不是下一個核心,反而是 AR、眼鏡或小裝置。 以下為 EP699 立場(維持):

Meta Muse=Agentic AI 代理 App,定調「探索階段、不必 FOMO」。 EP699:Muse 可幫使用者建 Agentic AI 代理、取用 FB/IG 社群內容、透過 Browser 串 Gmail/定位 App/Calendar,App Store 衝上冠軍,他形容「更加人性化的龍蝦」;但每次新東西出來大家 FOMO 下載、裝懂,一段時間後「一堆龍蝦棄養潮」——現在看待 AI App 還在探索階段,不用每個都立刻玩到很熟。其硬體效應(CPU 二度催化)歸「AI 伺服器」。以下為 EP697 立場(維持):

把「對 Dario 個人與其監管主張的反感」(EP691/EP692 已有)升級成完整的「監管捕獲」框架,並首度把 Anthropic、OpenAI、馬斯克三方動機一起拆解為各懷鬼胎;另新增「OpenAI 延後上市對 AI 題材是好事(保住朦朧美)」的判斷。對 Anthropic 產品的使用態度未變,對其老闆個人評價更負面。 EP697:(1)事件:上禮拜六 Dario Amodei 發 3800 字《We Must Pace the Frontier》,訴求是前沿模型要有更多管制——「並不是要去減慢訓練或是推理,而是能力提升的速率」,在共識下一起煞車;前提含中國(中國不願意就不亂煞車)。他評為「那種超文青的文章」。差別在這次獲得 Sam Altman 與馬斯克附議,三人關係「剪不斷理還亂、互相賭爛」卻第一次同一陣線。(2)監管捕獲(regulatory capture):業界領先者要求監管是為了在當下把遊戲規則往自己想要的方向調整;監管提高作業成本,對巨頭/領跑者只是毛利掉一點,新進競爭者卻可能跑不起來、連付都付不出來;還能安插自己人進監管單位、lobby 政治人物。他認定 Anthropic 與 OpenAI 打的就是這個算盤——「並不是真的為了人類的文明或是為了大家好」。引 JD Vance:這些 Frontier Labs 每一個都自己跑去華盛頓要監管,「感覺有點像是 Trojan Horse」。(3)馬斯克動機不同:他是在追別人那一位、不怕後面的人,「如果你們慢下來,對我就剛剛好」,等算力建置好可彎道超車;且自從 Anthropic 跟他租 Data Center 之後就改口,在那之前在 X 上對 Dario 沒好聲好氣,現在「一面倒的美言、分界點超級明顯」——典型生意人。(4)球員兼裁判的新觀察點:Dario 主張常駐第三方評估者、Anthropic 自己先引一個機構進來;但有人發現該機構有離職 Anthropic 員工、Original Funding 跟 Anthropic 關係很大,「他自己可能是球員兼裁判」(他說等真相出來再深入剖析)。(5)三個動機面向:卸責(出事可說已做管控)、排擠對手、掩蓋成長放緩(引 Michael Burry:要求前面訓練放慢就可以 justify 後面硬體採購計畫改變)。總結「大家一起在演一場戲」「他們是各懷鬼胎」。(6)歷史佐證:OpenAI 超級對齊 team 本來 promise 20% 預算(領頭之一 Ilya Sutskever 後來宮鬥被搞出去),結果只有一兩%的錢、還給最舊的晶片;類比台灣公司不願花錢在資安/內控——所以「也可以理解 OpenAI,也不會想笑他們是偽君子,雖然是有一點像」。(7)OpenAI 延後上市是好事:Sam Altman 說因安全性問題今年可能無法上市;孟恭的解讀是——若 OpenAI 與 Anthropic 差不多時間發 S1 上市,「AI 的故事就會提早結束」,因為「再也不是朦朧美了,所有東西都看得到,題材想像力就會差很多」。(8)對 Dario 個人:「非常的反感」「超級猥瑣」「不太協調」(自稱這種直覺雷達蠻準,舉 SBF);但產品面態度未變——「像我自己用的一些 interface 後面去串模型,我都會刻意去選 Anthropic」。(9)動機論通則:每個人講話都是為自己的利益(引 Bill Ackman「跑出來講得很恐怖就知道他手上有部位」),「只是如果做到那種連演都不演的話,就是要評估一下」;反而覺得 David Sacks、川普那種超白目超直接的比偽君子更動聽。(10)預測不可信:這幾個人過去幾年的 AI 預測「那就都 miss 啊」,舉老黃常講的放射科醫師例子(預測不需要這麼多,結果需求反而爆發)。算力面的多頭結論記於「AI 伺服器」。 以下為 EP696 完整立場(維持):面對 Hock(博通)在 Goldman Sachs 提出的「閉鎖模型最後贏家是寡頭、甚至只有一組人」,他明確打問號、沒有跟進;維持並講清楚自己的判斷:雙頭(Anthropic/OpenAI 輪流超車)+ 各領域特化模型並存。另補上閉鎖 vs 開放權重的投報比數字,以及「蘋果是平台贏家」的新兩層立場(看好折疊機、記憶體漲價反而有優勢;但消費性題材再怎麼成長都打不贏 AI,所以不碰)。維持偏多/資金輪動。 EP696:(1)對 Hock 寡頭論打問號——Hock 認為閉鎖模型最後贏家是寡頭、甚至只有一組人會贏並拿走最大價值;孟恭「先稍微的打一個問號」,自己偏向雙頭模式很有機會、Anthropic 跟 OpenAI 輪流超車。(2)AI 不是一個模型什麼都能做:隨著大家越來越熟悉模型,各領域都會有它強大的模型存在、後面可能呈現特化版本;某些頂尖領域就只用某一種模型是對的,但領域非常多、還有很多空間。(3)反證邏輯:如果真發生 Hock 講的劇本,只要有一兩家、甚至只要一家爆炸,市場就一起爆炸,對整個市場的論述跟供需造成巨大影響——而 Hock 自己也是最大受害者之一,所以他傾向相信這劇本比較不會發生。(4)閉鎖 vs 開放權重的投報比:目前閉鎖式投一千億賺一千三百億,開放權重投一千億只賺三百億,所以大家懷疑這經濟模式會不會 work。他的解讀:價值看不太出來的主因是還沒明確定義哪個領域最後由開源去做;隨劃分越清楚、簡單應用交給開放權重模型,那邊產出的價值會拉上去,加上硬體建置成本開始拉 flat,後面價值產出會慢慢出現。但現在最主要的價值明顯還在前沿模型這邊,而前沿模型壓力也很大——賺到的錢要立刻再投出去、還要持續募資、信用狀態也不是很好。(5)蘋果=平台贏家的新兩層立場:一方面看好 iPhone Duo 折疊機(價格只比某對比機種略貴、低於市場 consensus,銷量會超出預期;摺痕處理得好、符合他過去講的「蘋果等技術成熟才介入、不給消費者拓荒體驗」;強在直覺操作與軟硬整合、用更強 UI/UX 包裝;誰先做不重要、能把東西做廣才是重點),在記憶體漲價裡反而有巨大優勢(別人漲價賠錢、他毛利守得住,還能用相對實惠價格獲取新客,客人先進 Platform、後面 AI 用自己的 Foundation AI 或別人的都可以再談);垂直整合讓他想到特斯拉(關鍵零件自己卡、別人只能幫他打工;SpaceX 有些 PCB 也自己打自己組)。另一方面明確切割投資面:「消費性的題材你再怎麼樣成長,你都打不贏 AI」——看好公司 ≠ 願意買題材,他不會想看消費性題材,資金也不會想賭(外面有成長性可能 100% 以上的東西)。以下為 EP695 完整立場(維持):補上「模型端」的動態:前沿模型半衰期縮到兩三個月、API 費用持續收斂、溢價權收縮、漸趨 commodity 化——但 Anthropic 在 Coding 仍有口碑護城河(Fable)。把 EP694「軟體 vs 模型商利潤爭奪」往「模型 commodity 化 → 高 CP 值硬體(TPU)勝出」再推一步。維持偏多/資金輪動。 EP695(模型端,承 Google Cloud/Goldman Sachs 主篇):(1)前沿模型不要太快蓋棺:半衰期「已經不是半年、可能兩三個月」,很快就被超越、打自己臉;各家都要推比別人強的東西(3.5 蠻鳥才不推、直接推下一代蓋別人火鍋)。Google 前沿模型「好像不太行、3.5 被跳過直接下一代」、資源往 infra 傾斜(仍持續搞、只是多聚焦 Flash)。(2)API 費用持續收斂、溢價權收縮、漸趨 commodity 化:大家為模型的「特別技能 Premium」付的錢持續往下壓,最後慢慢變成 commodity。(3)但仍各有強處:Anthropic 在 Coding 有口皆碑最厲害(Fable),即便別家(如 Astra)有很酷表現,Coder 仍選 Anthropic → 口碑是護城河。(4)利潤爭奪的下一步:當各家模型收入趨同,選高 CP 值硬體(TPU)就變得非常吸引人 → 這把 EP694「軟體/模型商利潤爭奪」延伸成「模型 commodity 化 → 硬體 CP 值決勝 → 利多 Google ASIC」(見「AI 伺服器」)。以下為 EP694 完整立場(維持):Snowflake 印證 EP692「資料治理是護城河」,並補上具體獲利機制——「Router 放公司端、預設模式賺價差」;把「軟體 vs 模型商利潤爭奪」講得更清楚;延伸出「FDE/通才型人才+訓練流程」是軟體業競爭核心。維持偏多/資金輪動。 EP694(軟體屬其 Portfolio 非大宗、稍微看):(1)Snowflake 成績數字又上調、非常強大,最厲害是做 AI 協作、讓客戶信任把資料放它這邊(資料治理:哪些上雲、哪些留地端很重要,跟從 Salesforce 得到的情報類似)。(2)關鍵獲利機制:客戶用「預設模式」時由 Snowflake(Router)決定用哪個模型、放在公司端 → 產生很不錯的毛利(客戶預設一個 Request 付 10 塊、實際只花 5 塊,差額就是賺到;客戶若指定模型則毛利較薄);印證他用 Perplexity Comet 時對「用各種模型的獲利結構」的好奇。(3)他的痛點:AI 對簡單問題會「深蹲」跑五分鐘、五分鐘都是錢;若有可信任平台(B2B 如 Snowflake、B2C 如 Perplexity Comet)的 Router 幫他分到最好模型,對他(花更少)、對平台(賺更多、更大溢價權、跟模型商利潤分配也更好)都好 → 這是後面軟體與模型商之間「利潤爭奪」的重點。(4)FDE(Forward Deployed Engineer)/通才型人才會變新型態工作、主要增長需求來源;AI 幫助下每人每類別都能做到 60 分,誰整合得好、誰找了較多 FDE、誰的訓練流程好(較質化/人文的東西)可能變軟體業競爭核心——與開頭「內容品質(而非產出暴量)才是關鍵」呼應。以下為 EP692 完整立場(維持): 軟體「不會被 AI 幹掉」由兩位大老闆親口證實(SaaSpocalypse 證偽);EP687 起「價值鏈分配未定」的張力收斂為明確論述——價值重心落在「行動層+企業資料+法遵 know-how」這道護城河。 EP692 借 Anthropic × Salesforce 合作推出「Cloudforce」(產品名聽感存疑)展開:Dario 親口說「根本沒有 SaaSpocalypse」、應是正和(positive-sum)大家一起受惠;Marc Benioff 開 Founder Mode、第一時間放棄介面層,把資源轉到後面的應用/行動層。核心判讀=「誰有資料誰就有黃金」:未來介面層/模型層交給新 AI 公司拿,但行動層(企業 know-how+資料)Salesforce 掌握力仍強;Salesforce 產品業界評價其實不好、抱怨很多,護城河不是產品而是大量企業資料+法遵/運作 know-how+信賴基礎。Anthropic 要切這塊也可以,但一定有進入門檻——「你要不要把資料交給 Anthropic」很多人會打問號(尤其對其老闆過往行銷術語、想掌控話語權、要求政府管制的反彈);企業寧願要一點自主性、資料落地留在 Salesforce,加上 AI native 廠商沒有長久 track record(今天押 Anthropic、明天可能想換 OpenAI),把東西放 Salesforce、由它去串接不同模型反而是最優解。提醒「別把 AI native 廠商想像成無敵」。拆帳=兩筆帳單、表面合作背後是競爭:用 Cloudforce 付 AI 使用費、用到 Salesforce API 又一筆(反之亦然);誰拿較大定價權、誰變包套下的老二決定最後誰賺最多——原本偏猜定價權多落 Anthropic 一點,但也說不定資料影響超乎想像、價值反而落 Salesforce(閉鎖企業資料未必信任新 frontier lab)。這是 EP687「AI 價值鏈不一定落軟體端」張力的具體落地,非轉空;仍站「AI 不會把軟體幹掉」一方,且維持偏多/資金輪動立場。 以下為 EP691 完整立場(維持):(EP691 補充:AI 工具/使用者面的系統性反思;軟體股偏多、資金輪動的投資立場未變。) EP691 主篇整段談「AI 如何影響自己的工作」,把 EP679 以來的工具懷疑拉高到對「AI 有沒有真正提升生產力與報酬」的整體反思:AI 讓讀財報/抓數字超快(幫助最大)、心態變穩(近乎玄學的自信),卻沒讓工時下降、也難證明真的多賺(vibe coding 至今沒讓人發財、UBI 恐延後、類比電腦誕生沒降工時)。明確分工:「資訊獲取社群(X/FB/Threads/金十)> AI、財報研究 AI 幫最大、選股核心仍靠人的眼睛(AI 沒賠過錢、市場敏感度不夠)」;自承進入人+AI 的 Hybrid 折衷,並焦慮「靠感覺的優勢可能短暫」→ 下階段想把感覺量化。工具偏好:Perplexity Comet + Fable 5(嫌 GPT 有「油臭味」;對 Fable/Anthropic「自認永遠都對、要把 AI 掌握在少數人手裡」有保留,類比 Dario 個性)。這是「AI 工具價值/成本」使用者面的延伸,與軟體股偏多/資金輪動的投資立場並存、未推翻。 以下為 EP687 完整立場(維持):維持偏多,但首度較完整質疑「AI 價值鏈一定落在軟體端」。 EP687 借 Google 人事地震+波克夏買 Google 的討論,提出一條與軟體偏多並存的張力:過去認知(含節目初期定調)是「infra→platform→software、software 最賺、一本萬利」,但 AI 時代把戰爭迷霧打開後,價值鏈分配不一定落在軟體端——Frontier Labs 現在毛利數字不錯可能只是初期現象,若不持續暴力投資擴大就撐不住(引 Anthropic 老闆 Dario Amodei 親口說過「有可能會破產」),加上中國蒸餾/補貼的追兵把一大塊餅端走。這不是推翻軟體偏多(他仍站「AI 不會把軟體幹掉」一方),而是把「software 一本萬利」列為「初期現象、分配未定」的變數,呼應 EP682 以來的成本論(軟體有 cost of goods、毛利被擠壓)。以下為 EP686 完整立場(維持):維持偏多;「錢跑回軟體」再確認。 EP686 主篇再確認 EP685 的判斷——Palantir 開財報「直接射超多」、Cloudflare 開財報「直接噴出去」,兩家都是市場認為「貴到不可思議」的股票,但算軟體第一棒;美股一些資安股也類似,用 Forward PER 看是相對貴的 peer,但資金是願意湧回去的,類推到巨頭也算泛軟體股,「錢已經開始往軟體的方向去靠」。維持偏多、無明顯轉變。以下為 EP685 完整立場(維持):偏多、且 Palantir 態度更正面。 EP685 Palantir 又開好財報、股價給兩三成漲幅(孟恭認為高比例是嘎空),「一掃過去『AI 會把所有軟體幹掉』的陰霾」——他一直站反對這說法的一方。態度由 EP682「黃金料理、但估值能否 justify 不一定」→ 本集視為軟體「表態」的領頭羊:數字本來就好、沒意外,重點是「市場願意反映」;高估值天花板能撐住/推上去,就代表其他 peer 有上修空間(SpaceX 這種精品高估值同理)。同時強化成本論:軟體確有 Cost of goods(每次產出、尤其跟 AI 深度結合都要跑算力、有 token 消耗),毛利被擠壓正常;純套皮/單一功能、沒做資料整合的會被淘汰。但反對把整個 Software「化掉」——不認同馬斯克「未來軟體直接生一個出來」的說法(沒考量成本、且每次生成有隨機性,商務軟體不能這樣)。引用並很喜歡的聽眾比喻:「AI 就是一個傳說廚具」——一堆人聲稱有傳說料理,但沒看到多少真的拿出來賣。以下為 EP682 完整立場(維持):偏多、且視為下一個可能的資金去處;但 EP682 加重一條成本論的結構警示——軟體不再是「一本萬利」:以前做一個軟體無限複製、幾乎零 cost of goods,現在 AI 應用背後都要跑模型、每次運算都有成本,是新時代變遷,結果是 TAM 更大但毛利被擠壓(跟 AI Server 一樣)。呼應 EP679 的「Fable 5 燒 400 元 Token、Token Maxing 退燒」:終端產出價值不夠高時「AI 越好成本越高、吃掉利潤越大」,不如找工讀生。對 Palantir 維持態度:產品是「黃金料理」(無競品、國防部等 niche、只有它能做),但「能不能 justify/支撐它的估值不一定」。以下為 EP678 完整立場(維持):偏多、且視為下一個可能的資金去處。他認為 EP45 提過的「Token 成本下降利好軟體股」跡象已在財報與電話會議浮現:narrative 從「AI 會取代工作/SaaS 末日論(Suspocalypse/Saspocalypse)」轉向「AI 反而 create more jobs」,很多軟體股仍在右上角。EP678 補上機制——Meta 等大咖加入算力租賃使算力單價平穩下滑,會把 AI Native 軟體公司的毛利地板(現抓五六十)往上提升、加速應用普及。他一年來反覆強調兩個判準:(1)軟體不能「一包」看待、要拆分——隨插即用型易被 AI/大廠取代,深度整合服務型(Palantir)較安全;(2)估值要看成長率(PEG)而非單一 PS 倍數。最愛的軟體股為 Palantir、CrowdStrike、Cloudflare(三者都自己持有、長抱不砍)。目前資金仍押在元件/CPU,尚未真的轉進軟體;若轉強可能把資金往 Apple、Google 等巨頭或軟體股轉。

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