股癌EP620 —— 學習筆記

大家好，我是 Gordon。

股癌EP557 36:24有云：非常感謝各位聽眾會幫我做筆記，現在要強調一下，作筆記的這個讓我非常感恩，只是有滿多筆記都會幫我自己去亂節錄重點，再來這要稍微注意一下，不是說不能寫筆記，只是覺得有些東西還是要儘量去找原形食物啦，那有人幫你總結快速的做複習我覺得很好

所以我會盡量分清楚哪些是我自己的發想，第一大段會是我個人的心得描述、不懂的知識之研究主題簡述，而第二大段則為節目的回顧、第三段為研究主題。

一、心得/雜談

二、節目回顧

股癌 EP619｜2025/12 節目回顧

節目回顧：

• 當前市場的「過渡階段」分析
• 族群輪動觀察
• Lemonade 與特斯拉的合作

自我學習整理：

｜當前市場的「過渡階段」分析

目前市場缺乏明確的主流題材，舊的熱點（如廠務、建廠設備）若追高容易被套牢，而新的主流尚未完全確立。

發現自己目前的持股多元化變得較為分散，因為他會針對多個潛在新題材進行小額佈局。因為目前沒有一個主流族群的趨勢，若之後有趨勢後就會汰弱留強，便會賣出表現較弱的持股，將資金集中到強勢的主流標的上。分批佈局，策略是在市場震盪回檔時分批承接看好的標的，並根據資金水位進行調整，避免因恐懼而錯失機會。

｜族群輪動觀察

目前在 AI 硬體（Infrastructure）的行情可能尚未結束，從硬體到軟體應用的過渡或許比預期來得慢。但還是會提早先佈局到軟體等等

記憶體：根據美光財報，市場需求極度強勁，HBM、DRAM 及 NAND Flash 均處於嚴重缺貨狀態。此現象可能持續一段時間，消費性電子需求預計明年仍將疲軟，而也提到若到時候 AI 不拉貨了，就會導致價格掉非常快，本來預期大概會到 2026 年中，但是目前看起來可能更久。

光通訊：美股相關個股如 Lumentum 和 Coherent 保持強勢。散熱：台股散熱族群在近期再次試圖挑戰前波高點。

｜Lemonade 與特斯拉的合作

Lemonade 透過串接特斯拉的 API，直接獲取車主的詳細駕駛數據（如駕駛習慣、AP 使用狀況等）。

核心應用：利用這些精準的即時數據來計算個人化的保費，取代傳統保險業粗略的定價模型。Lemonade 鎖定特斯拉在後勤維修與出險處理效率上可能存在的痛點，結合其數據驅動的精準定價與自身在保險後勤方面的專業，形成差異化競爭力。

向上銷售（Upsell）：在成功吸引車險客戶後，利用已建立的數據和信任關係，捆綁銷售其他保險產品（如住宅險、旅遊險），創造額外價值。

AI 驅動保險模式：即時個人化行為數據 (Real-time personalized behavioral data)，駕駛習慣、煞車模式、行車時間、是否使用自駕（AP）等動態行為，保費直接反映個人風險，更為合理，而這種方式固定成本高（軟體開發），但營運槓桿效應顯著，邊際成本低。而以前傳統的方式為變動成本高（依賴大量保險從業人員）。

若 AI 來訂保險這麼好，為何大型保險業者沒有做相關保險？

相信一定還是有在推動，但可能有下列的阻力造成推動慢，可能會被新創公司超車

1. 內部利益阻力：新技術可能威脅到既有員工（如核保人員、業務員）的工作，導致他們在內部會議中消極抵制或誇大新技術的缺陷。
2. 遺留系統包袱：大型企業的後台數據系統通常老舊、格式繁雜且分散（如 IBM Mainframe），整合與遷移這些數據需要巨大的時間與金錢成本。
3. 決策猶豫：面對高昂的改革成本與不確定的未來，管理層可能採取觀望態度，從而錯失轉型的黃金時機。這在手機（Nokia）、影視（Netflix）等產業已有諸多先例

也強調，此番分析僅為個人研究與觀察分享，不構成任何投資建議。他本人並未持有 Lemonade 的股票。平常就會不斷地去開發新的股票，這種研究常常也只有研究 10 多個最後只會投入一個而已。需要有很好的數字和風險報酬比才會決定投入