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那昨天又跟幾個朋友聚餐，有些是股票圈的，有些是產業圈的。我還蠻喜歡這樣的碰撞。從股票圈角度來看，有時候我們會先注意到一些產業人士不一定意識到的東西。因為我們看東西比較全面，什麼題材都會想碰一下，所以有時候我們會先看到一些「快要發生的事」。
像有些技術，產業端可能早就知道 roadmap，但沒有意識到「量」突然要放大。而市場的人從資金面、題材面看，會比較敏銳，因為資金很難騙人。
就像股市是經濟的領先指標，常常指數先反彈，半年後你才會知道為什麼那時候會反彈。這次我們專注在一個問題：AI 的應用要怎麼讓客戶買單？怎麼讓滲透率提高？
現在科技巨頭還是在狂砸錢，感覺水龍頭壞掉一樣，但我們也知道這種暴力成長率大概 26、27 年就會拉平，因為基期太高了。
但錢還是在狂花，問題是這些花出去的錢，怎麼「有效變現」？現在也很難說。工具大家用很開心，但一收費用戶就跑去別家。競爭這麼高，你不免費人家會免費，大家彼此拆台。這狀態會一直持續到「軍備競賽」結束、剩幾個寡頭，才會開始談價格。像外送平台那樣。
昨天有一個同業講得很有趣：AI 的導入其實跟企業 DNA 有關。
兩家做中式餐飲的，一家高價，一家很平價。
你去找高價的，他比較願意導 AI。
因為：他 sense 比較高、他毛利高，有錢投資。
但平價那種薄利多銷的，你叫他導 AI，他會說：「我毛利這麼低，怎麼有錢搞這個？」除非你有「案例」可以給他看，能證明降本、增效、增加營收，他才會上車。
所以 AI 的滲透常常是「半買半送」。
你先做幾個免費專案，做出成效，其他人看到成果就會想上車。這有點像 Palantir 的 bootcamp，直接進到企業裡做給你看。只要滲透幾家，之後就會像滾雪球。
而且很多 AI 變現可能不是「直接向 AI 收費」。
反而會像 Google 這樣：「我買雲端，你順便送我 AI。」
或像 Word：你用 Word，不會去想它是不是 AI，就是體驗比較好你就用。
後來就會變成：大家不是在買 AI，而是在買有 AI 的產品體驗。
接著談市場的話題。前面講過台系滑軌廠「川湖」。因為最新 NVL 沒看到它，所以市場在 sell-off。當時我說：它市佔跟地位很好，不太可能突然給別家，應該是談判、議價。最近我們拿到的資訊是：下一代 NVL 它會回來。
所以符合我們之前的推論：NVIDIA 變得更敏感、更注重成本。
像之前我們講緯創跟鴻海會變得更重要。
以前做到 L6 就丟給其他 ODM 做 L10。
以後可能是直接做到 L10，集中管理。
這可能跟良率控管、風險控管有關，也跟「成本」有關。
NVIDIA 一直都很精於成本 mini-max，連很便宜的小零件都會想 cost down。
現在又加上 Google TPU 的壓力。
TPU 做很久了，只是最近 Gemini 讓它變熱門，高層開始問：「為什麼不試試 TPU？」
光這種疑問，就會讓價格談判變得更緊。
NVIDIA 整套系統毛利 70 幾趴，GPU 本身抓高 OK，但如果供應鏈每個零組件都要跟你收 premium，那這塊就容易被 challenge。
把這些串起來：
L6 → L10 的集中化
供應鏈砍價
TPU 競爭壓力
很可能是 NVIDIA 已經意識到毛利會被挑戰，所以提前壓供應鏈。
有些廠比較無辜，例如茂聯／一些線材廠，市場傳他們被砍價。但其實他們是 Group C，他們的東西是 CSP 直接買，不是 NVIDIA 買，所以壓力沒那麼直接。
但如果是 NVIDIA 直接買的料，那壓力就會比較大。他想用 A，但 B 開更低價，就拿來殺價，這很正常。
後面要注意的是：如果 L10 集中化真的成立，那相關零件供應鏈的毛利壓力會變更大。
但這不代表供應鏈就不好。因為 Google TPU 的需求也起來，如果 Google 砸更多錢，把量拉起來，有可能 offset 掉 NVIDIA 的砍價壓力。
我們目前看到台積電能供應 Google 的量，大概只占需求的 3、4 成，甚至更低。而 Google 在 peak 想要的量，是整個市場組起來都不一定夠的。
所以市場敘事有可能會從「全部都 NVIDIA」變成「其實 Google 的量也超大」。
台積電之前一直講 AI 供不應求，大家聽到麻痺；但換成 Google 高層講，同樣的話就變成香。
再來講 Intel。
Intel 最近跳上去，有兩種說法：
1.蘋果低階 M 系列可能給它代工（我覺得未必）
2.市場注意到 EMIB（比較合理）
我們看到台系 EMIB 廠也一堆外資衝進去。
EMIB 會在 TPU v9 那一代放量，大概 2028–2029，很遠。
這種故事常常是：先炒「出生段」→ 拉完休息 → 真正營收來再拉。
市場好的時候，有時候會提前反應三年後的事情。
聯發科最近也開始狂拉。之前大家嫌手機不好，現在又在噴。
市場開始出現很多新的說法，例如：明年 MLCC、CoWoS 配額 20k～30k，再來 27 年會到 70k～80k。
但這些都要驗證，現在比較像股價好、故事跟著變好。
有人問記憶體為什麼不在創高後回補？
我就講：市場不是只有記憶體。
我手上有很多 IC design、封測、探針卡，我覺得還沒反應到 2026 的東西，那我當然先把資金投去那邊。
很多人只看到最熱的那個族群，就會問：「為什麼你不 all-in 它？」
但市場上永遠不是只有一條路。
我會漸進減碼，是因為不可能永遠抓到最高點，你用動態調整比較不會做錯。
與歐伯一起筆記彙整：
AI 商業化與滲透
- 他認為現在是 AI 軍備競賽期，科技巨頭瘋狂砸錢，但 2026–2027 後成長率會趨緩。
- 真正的關鍵是：怎麼讓企業願意付費導入 AI、讓滲透率提高。
- 高毛利、高定位品牌比較願意試 AI；薄利多銷、低毛利產業需要看到「實際案例」才會導入。
- 他認為 AI 滲透會走「半買半送 → 做出示範 → 滾雪球」的模式。
- 未來多數 AI 收費會「包在產品裡」，變成雲端方案或辦公軟體的標配體驗，而不是單獨賣 AI。
市場與題材節奏
- 他強調股票圈有時比產業圈更早感知「量要放大」，因為資金流向很難騙人。
- 股市會先反應，基本面、財報半年後才說明「為什麼當初會漲」。
- 他不會只盯最熱門族群（例如記憶體），而是把資金調到：
- IC 設計、封測、探針卡等，他覺得還沒充分反應 2026 之後成長的地方。
- 操作上他偏向「漸進減碼、動態調整」，而不是硬要賣在最高點，來降低決策失誤成本。
