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- NVDA預期本益比為 27 倍，低於行業中位數，而記憶體供應限制是近期需要關注的主要中短期風險。
第四季毛利率回升至75%、淨利潤年增 94% 至 430 億美元(比大多數標普 500 指數成分股公司全年的銷售額還多！)、資料中心業務的營收在第四季年增75%，達到623億美元，佔總銷售額的91%，這項成長主要得益於NVLink(見16期註三)，因為它讓NVDA能以cluster為單位來銷售產品，而非最早期單顆單顆的方式。目前最值得關注的是最近興起的「主權國家AI」(即由國家主導設置的AI data center，其中亦包含經濟、政治、國防戰略上的考量)，對NVDA來說，兩年前，主權人工智慧收入幾乎為零，但到2026財年，其年增率超過300%達到300億美元！我個人認為，隨著越來越多國家意識到AI在內政治理/國防應用上的重要性，未來潛力巨大，邏輯很簡單，因為一個政治實體國家，不可能把過去的所有國家級重要數據全都放在公有雲上(如AWS、Azure、G cloud)，若然，那還得了？
當這些重要數據變成餵養國家級AI的必要養分，則建立由國家主導設置的AI data center變得越形必要。這還能延伸到未來的非結構化場景地面無人戰鬥載具(請關注KDK系列文章)及武裝人形機器人等，若其背後沒有高度可靠的國防Agent AI，則形同廢鐵。如果再進一步延伸的話，我仍認為目前PLTR只有"下跌買入"的選項，對我來說不存在賣出，所有在那邊喊高估的都是沒有真正認識這家公司的，因為他們已知的舊時代估值法很可能已經需要更新(所以才會看他們30喊高估、60喊高估、100喊高估，然後他們全都兩手空空或賣飛，接下來看著DCF估值真的來到一百多)，目前關於PLTR適用的前瞻估值法Mark正在撰寫中，敬請期待。
NVDA前一季毛利率下滑主要是由美中之間的地緣政治不確定性造成的，而非任何基本面的變差或其他類似因素。故最新財報發布後的下跌實際上能算某種程度上的市場定價錯誤。
有鑑於夥伴要求要給出方向...
未來一~一年半有可能NVDA會大幅上漲，而讓現在不到200的價格顯得便宜。
(說真的，我有點不傾向在免費內容中放這種訊息，原因不是吝嗇，是因為付費讀者通常高機率會看完文章，我收費是因我希望你因為"這是我付錢買的而認真學習閱讀完"，而非"拿了滿手免費文章卻其實沒看完"，有完整吸收背景知識後再看這種資訊會比較有意義；不然您心裡都不會不踏實嗎？我是會)
(也必須強調，我無法為任何價格預測做負責，這也是我過去不喜歡明確給方向的原因；過度的懶人包結論會讓人放棄思考，而當一個人沒在動腦，無異於走進投資的死路。如果你要求的是「確定性」，那你應該只考慮定存就好，因為銀行能給你承諾利率，但Mark無法為你保證股價走勢。我唯一能保證的是，跟著我一起思考，不會吃虧。) - OpenAI與美國國防部簽署協議，將其模型部署到政府網路。我認為這有利於MSFT(因為股權結構)。
- Anthropic聲稱其AI工具可以幫助實現COBOL代碼系統(主要應用於商業資料處理領域，是在1950年代末期開發的主流編碼系統)的自動化，IBM的股價也因此創下25年來的最大單日跌幅。
COBOL若大家有興趣，群組裡也有相關職位的工程師可以跟大家交流。
而我自己考量的點與COBOL無關，而是市場根本無視其其他業務，若考慮其量子電腦+量子雲端業務已可穩定商轉(雖仍為負現金流)，則IBM若出現1開頭的價位，會是我認為絕對低估而相當有吸引力的入場位置。那當然，對我而言IBM更像是賭未來量子運算的"樂透股"，買它的相對好處是作為傳統藍籌股，至少它有相對於新創來說，穩健的資金來發展量子運算。而不用像新創一樣擔心明年或下一季會不會融資斷鍊而倒閉。 - 為大家科普目前新世代的代理AI與傳統AI的差別(沒錯，我早就預言未來科技迭代速度會超乎大家預期，目前已經有所謂"傳統"AI了)：
從下面這張圖我們可以清楚看出，人工智慧正經歷從「傳統 AI」到「代理型 AI (Agentic AI)」的典範轉移。
這不僅僅是運算能力的升級，更是底層運作邏輯的根本改變。
傳統 AI (Traditional AI)就像是一位被動的超級顧問；它的運作高度依賴人類給予的「提示詞 (Prompts)」或預先寫死的程式規則。核心優勢在於處理既定範圍內的任務，例如在結構化資料中進行模式識別、趨勢預測與資料分類，簡單來說，它採取的是「一問一答」模式，沒有人類下達明確指令，它就不會產生任何動作。
代理型 AI (Agentic AI)則具備了「任務導向與自主執行」的能力。你只需要設定一個「最終目標」，它就能在極少甚至沒有人類介入的情況下採取行動。如同圖中右側所示，它具備四大特徵：能感知當下環境、進行獨立邏輯推理、實際自我執行動作，並能從執行結果中獲取回饋來自我學習與修正。
打個比方來理解這兩者的差異：傳統 AI 像是極度精準的導航軟體，能幫你分析出最佳路線，但你還是得自己踩油門開車；而代理型 AI 則像是全自動駕駛系統，你只要輸入目的地，它就會自動感知路況、判斷轉彎時機，直接把你載到終點。
這是 AI 從「純數據運算」正式跨入「自動化決策與執行」的關鍵進程。
也是「數位勞動」自動化的關鍵技術，在不遠的將來，Mark預期將會有大量低階數位勞工(泛指工作內容為重複性高的電腦操作)被代理型AI取代，因為對於老闆來說，在人情與成本之間，答案肯定是後者。只會剩下少數必要白領員工來維護這些Agentic AI。
特斯拉抱好，如果你感覺敏銳，你一定也跟Mark一樣，已意識到FSD"不就正是真實物理世界的運輸Agentic AI"?
我可以很大膽的說，目前的四百與2021年底的四百(拆股前為一千多)本質上已完全不一樣，當時大部分不懂特斯拉只懂看賣車數據的人還在那邊認為L5全自動駕駛是馬斯克放的屁(他們真的這麼認為)(這個我一定會拿出來當教材講一輩子，讓他們知道只看數字而缺乏深度質性分析是錯的)，但今天FSD就是妥妥的L5已是不爭的事實(待美國法規過關就能拆掉方向盤等"非必要"組件)；如果我自己在這時候賣掉，感覺未來哪一天我一定會後悔。
相反的，有跌到三百甚至二百多開頭(那時候一定各種看衰言論滿天飛嚇到大家不敢動作)，我自己肯定不買它個萬把塊美元就對不起自己。
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