Deep Dive
Shownotes Transcript
欢迎来到 M 观点我是主持人 Mula 这里是一个紧跟科技趋势讨论热门时事并且分享投资与商业思考的频道每周一中午和周四晚上会在 YouTube 上面直播并且在直播结束后同步到各大 Podcast 平台上
我希望能够透过这个节目带着大家一起来学习掌握世界进步的主要动力科技创新商业思维以及自由市场的力量如果你喜欢我们的节目的话请按赞订阅分享及五星留言评价分享我们的节目给更多人知道也别忘了订阅我们的免费电子报 M 报你可以在资讯栏中找到我们节目的所有相关连结
Hello Hello 大家好 歡迎來到我們今天的 M 觀點今天是我們 M 觀點 EP154 第 154 節很高興禮拜一的中午再次跟大家一起來聊聊最近這幾天的科技財經大事在進入我們今天主題之前先跟大家預告一下我們今天有三大重點今天第一個重點是我們要來聊特斯拉特斯拉我們都知道他其實有個專案
很多人看衰但是也很多人看好就是他的人型機器人 Otomus 就在這個週末特斯拉的 Otomus 他有發表一些新進度所以我們就來關心一下他的最新的進度因為這是特斯拉這間公司未來估值的一個關鍵對不對
我們今天第二個主題我們要來聊聊 Meta 的創辦人 Mark Zuckerberg 就是非常知名的臨時創辦人他之前跟川普關係沒有很好他也不是支持川普的所以之前川普也奉話說要把他抓去關 對不對當然因為 Meta 他的 FBI 有很多這種詐騙
所以其实很多人都很讨厌马可·扎克伯特就很希望他被抓去关但是我看大家应该要事与愿违了因为就在前几天就是上个礼拜就是美国的感恩节在感恩节的前一天马可·扎克伯特到了佛罗里达州川普的海湖庄园跟川普一起吃饭所以他们两个应该吃得蛮开心的这我们聊第二个主题我们今天第三个主题是我们很久没有聊这种纯投资的话题因为
我們以前如果還有投資好男單元的時候我們會有些時候會專門一整個主題就只聊一個投資的概念可是後來我們 2.0 改版之後其實我們就算有聊投資通常都會跟一些科技公司一些時事或者是一些財報一起聊所以但是我們今天我們來回歸投資好男那個時候的一種
一種主題的講法就是我們來專門聊一個投資的概念那今天要聊的東西叫做投資論述我們今天來跟大家聊這個好 那在進入我們今天三個主題之前來 我們要一樣記住我們今天的業配時間那今天的業配是來自我們的好朋友大仁學的一個線上課程
大家好 我是 M 观点的 Mula 今天要来跟大家分享一个非常特别的线上课程销售专业服务的系统化做法
这堂课的讲师张国阳 Joe 是一位深耕专业服务领域超过 14 年的资深顾问他从 2003 年开始服务台积电红积等大型企业 2007 自行创业之后不仅成功收购前东家还协助许多专家建立个人品牌设计知识商品更神奇的是他们公司在前 10 年完全没有业务团队全部靠内容行销就能够创造源源不绝的客户
很多专业人士都面临同样的困境提案总是没有下文客户一直杀价到处参加活动却找不到客户这些问题的癥结往往不在销售技巧而是不了解专业服务销售的本质很多人以为只要自己有专业就能够获得市场的认同但是实际上专业服务因为看不到摸不着反而是很难成交的
无论你是咨询服务或者是技术提供或者是教学活动或者是卖书卖广告代言前期都需要花很多力气去取得他人的信任所以了解客户在想什么
是非常重要的无论是图 B 或者是图 C 这真的都很重要蒋师会跟大家分享他 14 年来的实战心法从品牌建立内容行销再到提案说服解决客户疑问乃至于顺利签约这整个完整方法论都会交给你让你的知识与技能真正转换成可被接受的商品模式哦
这堂课非常适合像顾问 律师 设计师 企业讲师这种知识型的工作者如果你已经厌倦了靠杀价抢案子想要有更好的变现能力更稳健的商业模式欢迎加入这堂销售专业服务的系统化做法相信通过系统化的方法你一定能够摆脱价格战真正用价值去赢得客户的认同
好那我們感謝我們今天的大人學的業配那真的有興趣的話可以去參考他們的課程好那接下來我們來先在進入主題之前我們先來念一下這個一些 Apple Podcast 的留言好了好不好
那首先第一位来自于文山王先生他说五星节目婴儿哄睡必听他说感谢 M 大提供的优质节目从科技 M 头条到投资好男那年在听到现在每集必听现在在车上更是我家婴儿必听的节目一听就睡 睡得又熟又安稳一次时间节目时间够长婴儿可以从台北睡到新竹不用担心中间会醒来
推薦所有在車上嬰兒會吵鬧的地方吧吧 ok 謝謝你希望你的小朋友從小就學會投資理財跟科技的分析下一位你這個很長什麼 EHD 讀白好過訪問謝謝 M 大精闢的分析 每集必聽不過想拜託 M 大不要再跟受訪者搶話說了耳朵很累 感謝好 謝謝你的建議
我覺得以後我的訪問其他的來賓的時候我會跟大家講清楚這一集是個訪談還是個對談好不好訪談就是主要讓來賓講對談是我們一人講一半我覺得這兩種形式不一樣像其實我自己有些時候去聽 Joe Rogan 像最近在聽 Joe Rogan 訪問 Mark Anderson 的這一集事實上 Joe Rogan 講話的篇幅沒有少於 Mark Anderson 他就他們兩個
就有點是我們在一起來聊同一個話題這個話題你有你的意見我也有我們的意見我們來交流一下這種我們叫做對談型的
那訪談心就是專門就訪問就讓來賓好好的發表那其實我們的節目有些時候是訪談心有些時候是對談心那觀看我其實重點就是 mute 我自己對於那個話題有沒有很多也想發表的意見呢那以後我們會在這個訪問來賓的之前我們先跟大家講今天是一個比較偏對談心還是比較偏訪談心的好不好好那我們今天我看看還有沒有其他留言我現在弄不出來這個怎麼弄啊
這個畫面不小心不小心給我按到一些奇怪的地方好下一位
柚子凯西她说五星好评真的很喜欢 Anda 的节目每次听完节目后都可以厘清一些观念也从中思考自己还有哪些地方可以改进有时候要听两次才能想通总之在 Anda 的节目中我学习到很多不管是在投资上或者是面对人生中的问题还有对于国际新闻正确的解读希望 Anda 的节目能够长长久久并再扩展一些优秀的其他节目那好 那就
謝謝 謝謝柚子凱西好啦 那我們接下來就進入我們今天的主題我們看聊天室說嘛聊天室有說拜登總統將他兒子亨特拜登過去 11 年的所有的罪行全部都赦免了那你說實在太離譜可是我覺得還好啦我如果是他 我說不定也會赦免啦因為我覺得特赦本來就是總統的一個權利嘛那他 他要特赦誰那你當然可以批評說你就是
保護自己的小孩 保護自己的親人可是我覺得保護自己的親人是人性我不會苛責他我想就算是川普上任我覺得川普也有很可能會特赦哈萊德我覺得這是一種和解的一種舉動我知道很多人會說他違法怎麼可以特赦你如果是那種非常強調公平正義的人你可能看不下去但是
我們是比較強調一個合理性的那我覺得從人情 從合理性從派登自己的想法我覺得這個是可以推測我覺得也沒有到達要非常嚴重批評的角度我個人可以理解就是有人說真的沒有人能夠做到大義滅親我真的覺得大義滅親是那種我覺得在某種狀況下就是如果你的親人要毀滅全世界這個時候你去大義滅親
我覺得某個時候還可以理解因為畢竟雖然他是你最親愛的可是毀滅全世界這件事情太嚴重了可是我覺得像以 Hunter Biden 的這種事情我覺得還沒有到達什麼要大一面親的一種程度好 我覺得其實我覺得年紀越來越大就越能夠了解說其實有些時候人情的事情很難是用理性去理解的大概就這樣子
好了 那準備進入我們今天的主題我們今天第一個主題就來跟大家聊一下特斯拉 Optimus 的一個機器人的進度那大家都知道嘛我自己一直一直非常看好特斯拉 Optimus 的人型機器人我認為是有非常大的商業潛力當然了 外界不一定這樣認為因為有很多人也覺得是騙局或者是到現在還在吵說人型機器人不是必要的那當然這就是各有自己的看法啦這是我們來了解一下它的進度那就在前兩天呢
特斯拉奧特曼斯就在推特上面釋出一段影片這段影片我個人覺得非常厲害他就是一隻像短影音那種短片在這個短片應該是十幾秒二十幾秒然後就是有一個人大概在一公尺左右
然後把一顆那種類似網球大小的球丟給 Otomus 的機器人然後丟到他胸前的時候 Otomus 就可以很順暢把球接下來然後連續丟好幾顆球 Otomus 就這樣咻咻咻就把幾個球都接住了那當然很多人看到的時候就很驚豔然後也在那裡猜說這個到底是
AI 自己全自動去接球還是它背後有個真人在操作呢當然後來特斯拉有說它其實是一個叫做 Teleoperated 就是用一種通訊真人用遠端操控去做遙控的操作所以它並不是全部都是 AI 完成的但是即使如此即使它是一個真人控制去接那個球還是讓人非常驚豔
當然我們就來跟大家講為什麼這件事情可以讓人非常驚豔我覺得主要有兩個點第一個點是你知道那個球就是在你
身體大概一公尺左右丟給你你知道有些運動神經好的人還不一定能夠截到因為你從眼睛看到球過來你是要判斷那個球的飛行軌跡然後在 0.0 幾秒的瞬間你要知道你的手要移到哪邊然後你的手指的動作要能夠很順暢的去抓住因為你不是弄個網子一個袋子一個網子一個袋子你只要移到正確點它就會掉進去你都是手要接住手指要抓住手指也要在正確的 0.0 幾秒的時候
把球扣住對不對所以這整個動作其實它是在正好從球 1 公尺前丟到你那個 1 秒鐘都不到 0 點幾秒就飛到你面前然後你接球的那個瞬間的動作可能只有 0 點 00 幾秒然後在這個時間你居然能夠很精確的完成這個難度真的是很高就代表特斯拉這個他算是個遠端真人遙控但這個真人遙控到
控制到這個機器的手這個機器人的手指的動作的延遲可能是
應該至少是百分之一秒以下甚至可能是到千分之一秒的等級就可以完成了代表你從看到畫面然後就是你知道因為這個遠端操控者應該是戴著一個像 VR 頭盔那他可以看到傳過來的東西也就是說你的攝影機先看到那個球過來這個畫面瞬間要傳到這個什麼遠端遙控的人的眼前他遠端遙控的人要趕快手部做出動作手部做出動作這些訊號趕快傳到 Optimus 機械
Otomo 的机械人接到这个讯号之后他控制他的整个关节他整个行动的模型然后去接这个球这个整个动作可能是在 0.01 秒内就全部都完成了
所以你看這整個 latency 這種什麼延遲真的是超級超級低這根本就是即時操作你知道嗎因為有些時候你會想到我們遠端操作會不會中間 lag 一秒 lag 兩秒然後怎麼就來不及本來應該要閃過去但沒有閃過因為有些時候閃過一個東西或者是接到一個東西那就是 0.0 幾秒的一瞬間要接到可是我怎麼記得可以接到這件事情代表
這所有的事情都能夠在一瞬間完成然後你可以說它幾乎就是即時在操作了所以即使這個是遠端操控這個已經證明了這個 Optimus 它可以用一個非常幾乎沒有 delay 沒有 lag 的方式即時用真人去操作那個機器
那这个是第一个经验的点那第二个经验的点呢则是 Optimus 那一只手啊那个手指啊那个动作的灵活度是非常惊人的我们之前呢特斯拉就一直告诉大家说他那个 Optimus 的手呢有 22 个 degree of freedom 那 degree of freedom 我们把它叫做自由度那个就是说你这个手呢能够怎么样去动包含了什么包含了上下左右然后旋转然后左右扩张反正就是你的那种那是一种运动学的一种一种
评估房子就是 22degree of freedom 这个能力比起
比起大多數的其他的所有機器人的機器手臂強了非常非常多倍也就是說他的手部的領角度已經相當接近真人的手了所以其實這裡面是一個很困難的東西因為這裡面是一個機械設計他包含了機械設計包含了力學設計包含了一些動力的設計他全部都要以及包含了怎麼樣去控制他的軟體的設計這個全部都是要花非常非常多苦工才能做到的
所以其實你去看大家同樣都做人心機器人可是沒有任何一家其他家機器人可以說我們的手跟特斯拉一樣都有 22 個自由度那為什麼沒有因為這個東西不是一瞬間可以做到了你那個 AI 模型要追上追上特斯拉的 AI 模型遠比你要在這個手部的機械設計要追上容易太多
但是有人會說那 Mula 我知道他手很厲害他的手部動作 22 個自由度很厲害可是我們真的需要這麼多自由度嗎那你就要看你期待你的機器人去做什麼工作你如果期待機器人像我現在看到有些人性機器人他會搬貨
像特斯拉機器人他之前有展示過我把電池把 A 電池放到 A 區 B 電池放到 B 區就是減電池或者是我們看到一些亞馬遜的人心機器人他在做搬貨的動作這種動作的手部的確不需要 22 個自由度因為其實你就是很簡單抓取放置手部稍微歪一點沒有什麼特別的一些角度都沒有問題
所以我相信可能 80%甚至 90%我們期待機器人做的事情的確是不需要這麼複雜的手部動作來做的可是問題來了那剩下一層呢剩下一到兩層的工作有很多很可能是需要非常細節的手部動作的舉個例子你要假設你今天要拿一個螺絲起子來鎖一個螺絲
這個動作是很困難的代表你看你手指拿一個螺絲機然後你要對準那個螺絲然後要開始轉這個動作絕大多數的機器人是做不到但是你要知道其實特斯拉 這奧特曼斯他一開始就期待他能夠做這些事情所以他
要能夠做很多各種工廠的工作然後我們日常的雜事它就會需要一個這麼這麼複雜這麼細節的一個動作或者是你未來如果期待這台機器人可以幫你去你買一條魚你要去魚林去魚林
這個對於一般機器人來講也是蠻難的因為你那個手部的要多麼精細可是其實如果特斯拉的 22 個自由度他能夠其實就有可能做到那我覺得有之前就有人說其實特斯拉這種機器人的 22 個自由度你可以在一種場合中
最可以看出差別就是你找別的機器人你叫他去彈那個什麼鋼琴去彈鋼琴一首曲給愛麗絲那個垃圾車之歌然後你去彈一般的機器人大概沒辦法彈就是他的手指就算你給他
8 支 10 支手指他手指沒有辦法靈活到同時按這兩個然後又要跨一個鍵他大概做不到可是特斯拉的 22 的 Degree Freed 就讓他能夠去彈這些鋼琴曲子當然了他能夠彈到多複雜我也不知道可是我想一定程度不要太困難的曲子他這個手應該就可以做到
所以其實這種 我把它叫做一種精細複雜的手部動作那我覺得這種事情別的機器人可能說 那算了我就放棄了可是特斯拉機器人做得到而這件事情對於未來特斯拉的人型機器人的競爭力影響很大為什麼呢 因為代表你這個機器人能夠做的任務其實會多很多 會多非常多
我這樣講未來你家裡會有買三台五台機器人說這台機器人只能搬中午另外一台要操控遙控器幫我轉台就需要另外一台機器人你一定不太可能這樣你最終就是買一台兩台你那買的時候你就想說這兩台機器人可能價格有點落差可是這一台機器人他雖然
他能夠好 我 100 件事他可能完成 80 件事可是另外 20 件事我還是得自己做那我要不要直接加個錢加個錢 然後讓這一台機器人能夠做剩下 10% 20%比較細節比較複雜的動作我覺得這件事情會非常大的影響這個競爭力因為你要知道
其實人心機器人我們為什麼要設計成人心就是希望他能夠依照人類原本在工作的方式去工作所以人類活的世界你在工作的時候你也是大量使用其他的工具也就是你的雙手是用來使用工具的你還使用滑鼠 使用鍵盤或者是你是紡織的你要使用紡織機你要操控這些機械操縱工具
而你的手部越靈巧就代表你越能夠跟人類一樣去操控人類能夠操控的工具所以其實手部的動作能力非常非常重要那我覺得特斯拉的這個這個 Optimus 的這個手部的這個自由度是一般如果你沒有真的很深入了解人心機器人的話你可能會覺得這什麼意思手更靈活一點又怎麼樣呢我如果只是搬個貨我只能用爪子你知道那個
之前不是有些很多机器人他们其实前段就是一个就是那种夹娃娃接那种爪子然后他可以夹东西或者是他两边一起夹就可以搬货对 这种夹子他搬个货还可能做得到可是除此之外呢大概就做不到所以他最终在整个机器人世界他是会被淘汰的你知道吗
好啦 所以 anyway 我們就講這一次這個 Optimus 真的讓人很驚訝你看 Optimus 那個手部動作之前已經讓人驚豔過很多只怕他可以拿雞蛋但是這一次能夠在那一瞬間接球我覺得難度也更高你知道嗎所以無論是遠端操控的部分那麼完全不 lag 然後以及手部動作都完全展現 Optimus 未來絕對會是
具備非常大的商業價值你去光想現在這個 Otomos 的遠端操控不是 AI 他是這個接球不是 AI 他是一個遠端操控可是光這樣子那個價值就很高了你去想
你知道之前不是有個福島核電廠的核災嗎那個時候為了要把災難控制住當時是派真人進去然後那些真人好像都應該我不記得但是好像我記得當時是有人因為這樣而死亡或者是遭到很嚴重的輻射的感染
你要想 這些輔導合在現場的處理如果當時有這些人型機器人你就遠端控制一個機器人進去做人能做 他都能做或者是我們看電影裡面不是常常有些時候要去拆炸彈哇 這有個炸彈然後你要派警察專門拆雷專家然後就在那裡 到底撿紅線還是撿藍線 到底撿紅撿藍當然 如果是主角 大家通常會撿對但是我意思說 這種事情
我不知道現在這個年代還有沒有但是如果我們回到那個情境你到時候你就是派一個人性機器人進去你就控制遠端就可以了所以你知道嗎光代替真人進入一個危險的現場這個遠端操控就很有價值了更何況未來 AI 一定會 readyAI 什麼時候會 ready 呢我覺得大家也不要覺得這個 Optimus 這個 AI 的大腦
他會一瞬間 ready 他一定不是一瞬間 ready 他一定是什麼一步一步 ready 他其實就有點像 Chad GPTChad GPT 兩年前剛出的時候那個時候他能夠完成的任務跟現在能夠完成的任務其實是越來越多對不對所以你在 2022 年年底那時候的 Chad GPT 有很多回答覺得不好有些問題他解不出來
一樣啊就那個時候的 ChangeGPT 沒有那麼聰明但是未來但是現在兩年後的這個 ChangeGPT 就聰明很多對不對所以 Optimus 那個 AI 大腦呢其實你也不要覺得他會一步到位他不會一步到位他不會一瞬間就變超級厲害可是你會看到什麼就是今年是 2024 嘛那你可能在明天 2025 的時候你就會看到說哇在那個特斯拉的 Giga Texas 德州超級工廠裡面你就會看到說
這個機器人開始在做一個任務 兩個任務三個任務 四個任務 五個任務 六個任務就那個任務會一個一個訓練然後訓練到他會做那個任務所以可能到明年年底可能在這些這個 Ultimate 的機器人已經可以在
GIGA Texas 完成了 30 个任务或 50 个任务所以那个机器人说早上做 A 任务中午做 B 任务下午做 C 任务就是他可以做二三十个那你会说那这二三十个怎么样扩展到其他因为你那个 GIGA Texas 你这是特斯拉内部的工作需求那别的公司要的需求不一样我要拿去 7-11 做可能要做一些其他事要能够操纵咖啡机那我觉得这种能力就会一步一步的去扩展有点类似说
我覺得最終應該是特薩他會給一個訓練的工具也就是說你買這個機器人然後你說我今天我家裡開什麼店我今天家裡可能開一個模型店這個模型店我就要專門去處理一些模型我到時候就訓練這個機器人專門去做這些工作
或者是我今天是開什麼家事服務公司就是專門擦桌子 擦椅子 擦地板的我買了奧特曼斯機器人之後你就給我一套訓練的工具訓練的模組然後我就開始教他們怎麼樣擦桌子 擦得乾淨然後就你訓練之後這個機器人就被你
特製微調 Find 2 成一個你自己的版本我覺得最重一定變成這個樣子所以我覺得這個週末 Optimus 這個影片我覺得展示出來真的是如果你是特斯拉的投資人你應該會蠻興奮的特別是如果你是看好 Optimus 人形機器人但是在這個週末特斯拉的正面消息不是只有 Optimus 的這個影片他有另外一個很重要的一個
正面消息就是什麼就在一樣應該是禮拜天特斯拉正式對於美國的特斯拉的 owner 特斯拉的汽車車主推出了 FSD 的 V13 版本 FSD V13 版本之前是 V12.5FSD V13 版本它是一個
特斯拉史上第一個直接用他們現在叫 AI4 以前叫做 Hardware 4 就是硬體他們 AI 硬體的第四代來的規格來設計來做訓練跟就是他是依照 Hardware 4 就 AI4 這個硬體的規格去訓練出來的一個模型也就是說他可以在也就是說其實如果是 Hardware 3 可能是沒有辦法直接原生跑這個模型的
所以當然啦因為特斯拉他有說他還是會持續支援 Hardware 3 可能到某個年所以未來會做的事情就像我們之前講的他可能他這個原生做出來是給 AI4 跑的模型他未來要能夠跑在 AI3 或者叫 Hardware 3 的話就是我訓練出第一個版本的大模型之後我想辦法訓練一個比較小的版本比較少參數的版本就是訓練一個小參數版本再專門去跑 Hardware 3
根據在昨天我看到最新在網路上的說法特斯拉宣稱 FSD V13 在自動駕駛的時候開多久才需要一次人為介入的距離比起上一代的 V12.5 進步了 5 倍到 6 倍
那我们来了解 V12.5 大概会开多久会需要一次人为介入那根据那个网路上大家平均统计的就那种不是官方数据但是就有点类似大家一起这个收集资料平均那个数字 FSD 的 V12.5 呢在之前在开启 FSD 的时候大概在平均是 200 出头公里会有一次人为介入我记得是 220 公里左右
那我們就算 200 公里因為我們計算起來算大數法則那個 20L 我們就省掉有點例子說你只要在 FSD V12 你開了 V12.5 你讓它 FSD 自動駕駛大概每開 200 公里你就有一次你的手要接住要去更改它的決策那你想如果是 5 倍代表什麼意思 5 倍就是每開 1000 公里應該是 1100 公里左右
才會需要認為介入一次這個進步當然是非常多進步非常多因為等於是你想像我舉個例子像我每天我從我家裡開到我公司大概是十幾公里算 20 公里好了然後從我公司開回
我家大概也是 20 公里 40 公里代表其實我本來 200 公里我大概要 5 天才會需要一次人為介入那如果變成 5 倍的話呢就代表 25 天我的車子自動從我家開到我公司 25 天我才需要人為介入而且他這一次的 FSD V13 比起 V12
它的高速公路跟市區價值整合以外它包含了停車 然後倒車然後路邊停車就是各式各樣的停車 倒車據說都做得很好但是它是很新的我到現在還沒有時間深入理解但是聽起來好像很好用 很強因為它已經對所有的車主發布了所以我想應該
未来这一个礼拜我们会看到非常多 FST V13 的测试那应该是比原本的 V12 又强大很多那为什么 FST V13 能够变强那么多呢根据特斯拉的说法 FST V13 当初在这个模型在训练的时候它是需要比 FST V12 多 5 倍的算力来训练就是它有 5 倍以上的算力来训练出这个模型代表更多的资料跟更多的参数去训练那你就想
為什麼特斯拉之前要買那麼多 NVIDIA 的 GPU 然後組超級 AI 運算的電腦就是為了要運算這個然後這個 FSD V13 的速度推理的推論的速度又比 V12 快很多就從你攝影機看到影像然後輸入到電腦到輸出操控的動作這整個中間花的時間是原本 V12 速度的兩倍也就是說如果原本
這個 V12 從看到影像到最後要做決定可能是 0.1 秒的話那代表其實 FAT V13 就變 0.05 秒就變一半的速度那當然這是也是很大的改進而且更重要的是什麼根據特斯拉的說法呢這個 V13 現在才只是出版而已未來這個 V13 還會持續的加強有哪些地方會加強呢第一個是什麼
模型會變大三倍就是他模型的參數會變大三倍然後第二個是什麼未來每次輸入模型的這個所謂的 context length 就是上下文的視窗的長度就是你每次可以輸入多少資料去讓他處理也會是三倍大這就代表他的這個運算的規模會是至少現在是九倍所以
特斯拉說這樣就代表哈威 4 至少可以跑到這樣的程度就代表這 V13 還有非常大的改進的空間那我只能講目前在短短的一天內我看到網路上的評價都是讚讚讚五星評價五星好評以使用小孩愛吃
這是一個梗我會覺得很神奇的是你知道當初 V12 出來的時候大家就已經覺得很棒了 V12.5 出來的時候大家都誇誇誇說好棒結果等 V13 出來之後大家突然就說這個比 V12.5 強多了就有點類似原來 V12.5 不太夠好你看到這種差別你就覺得說並不是 V12.5 不夠好因為 V12.5 出來的時候大家真的就很驚豔可是有些時候
當你一旦用到更好的版本的時候你就回不去了你知道嗎原本的那些東西你就覺得很不錯但是一旦你用了更好的東西之後你就回不去了這就讓我想到我小時候打電動我打電動你知道我們從單色的電動開始買 256 色的螢幕然後中間有個 16 色 EGA 的螢幕後來買 256 色的螢幕然後你就會發現然後你的螢幕的顏色 256 色 後來 655 35 色然後解析度也越來越高
你知道嗎你這個畫面你在每個時代都覺得我覺得這個畫面超棒我覺得這個畫面很棒然後你知道直到我
像現在不是很多復古遊戲嗎很多時候我就回去玩我當年復古遊戲我當年記得這個 Win Commander 銀河飛將畫面超好的沒有 現在看起來就是超爛的畫面當年 20 年前覺得超棒的畫面現在看起來就超爛的確在那個 moment 它是最棒的畫面了這是我當年打電動就是這種感覺所以我只能講這就是不斷的進步吧 V12.5 比起 V12 進步很多 V12 比 V11 進步很多
他 V13 出來又比 V12.5 進步很多這究竟是人類就是不斷的一直前進跟突破吧那我覺得現在聽起來感覺 V13 跟 V12 的差別就是從你用 CHAT GPT 來比就是 CHAT GPT 從 GPT3.5 升級到 GPT4 的 4.0 最新版本這種差別
所以那為什麼我們今天第一個主題跟大家聊這個其實我覺得當然最近特斯拉股價蠻強的川普選上之後他就大漲可是我覺得大家真的不要忘了一間公司這種你因為川普選上而大漲這種事情我覺得不是核心他就是偶爾額外的好消息
extra 的利率可是你真的要投資一間公司你還是得看核心競爭力我這樣講好了川普就算放寬 FSD 的法規自動價值法規放寬特斯拉的 FSD 如果不行你法規再怎麼鬆你的東西也上不了對不對
那你一定要是說你的實力其實已經行了只是現在法規不太合理那法規修到合理你的 FSD 就可以發揮了所以我覺得我們還是要長線關注這間公司的核心競爭力而對於特斯拉來講現在最重要當然就是 Optimus 人型機器人跟 FSD 那我們很開心的看到說在這個週末無論是 Optimus 機器人或 FSD 自動駕駛都有不錯的一個進展好 那這我們今天立個主題
那接下來我們準備進入我們今天的第二個主題我們今天第二個主題就來聊聊 Meta 臉書的老闆 Mark Zuckerberg 跑去找川普那這則新聞本身他當然也不算什麼超級大事但是他非常有趣為什麼呢因為你知道這兩個人之前至少川普對 Mark Zuckerberg 也很不爽那 Mark Zuckerberg 也一定是沒有支持川普的因為他一直都是比較支持民主黨可是就在感恩節的前一天
應該是上個禮拜三因為感恩節是上個禮拜四就是說在美國時間的上個禮拜三的晚上 Marcus Zuckerberg 跑到佛羅里達州川普的海湖莊園去跟川普一起吃了感恩節我不知道怎麼叫感恩節大餐叫感恩節前夕的大餐
然后 Meta 的发言人有出来证实这件事他就说马克思·戴克伯非常感谢川普邀请他到海湖庄园去共进晚餐当然你说是川普邀请吗我觉得更像是大家外面的猜就说马克思·戴克伯很想去跟川普他知道川普可能有对他一些不高兴所以他需要去弥补这件事他需要能够让川普不要就跟他两个关系不要修复关系了
所以其实我想比较大家的猜测应该是 Marcus Zuckerberg 透过各式管道说希望能够见川普一面那川普就说好那我在海湖专业那我要请你来吃晚餐好了就邀请他来我觉得应该大部分人应该会觉得应该是这样没有错了那所以其实
絕大多數的解讀就是馬克思·拉克伯特就講得難聽一點就是說他去投誠他去表態投誠效忠那比較我覺得當然是比較誇張因為其實你說馬克思·拉克伯特他自己的個性或是他自己的在科技產業的地位他有必要因為川普選上總統就直接變成他的什麼手下或者直接去效忠我覺得也完全沒有必要
我想马克·扎格贝利亚或者伊隆·马克斯克他们这些人都是很忠于自己的但是他当然也不希望跟新任美国总统两个人之间关系不好所以我觉得你可以说他是去示好跟修复关系可是你说他就是去投诚或者是去摇尾起点我觉得那说就太过了
那当然让我们来帮大家回顾一下马克萨克伯跟川普两个人的历史这两个人之前其实也是彼此看不顺眼在 2020 年川普跟拜登选举的那一次其实当时马克萨克伯是那一次选举里面砸非常多钱的人他砸的钱表面上看起来不是直接帮拜登进去但是他事实上他砸的钱拿去做什么帮
幫助投票更方便你知道在美國共和黨這邊的路線是我們投票要比較嚴格我們要檢查身份而民主黨這邊就是我們投票盡量寬鬆這個票投進去任何人都可以出來投不要去管他是什麼身份其實民主黨這邊的路線就叫做我們讓更多的票被投出來至於那些票是不是
真正的美國公民就另外一回事但是 anywayMarcus Zuckerberg 在 2020 年就花了非常多錢去幫助這種叫做選舉的便利性就讓人簡單來講讓人人都可以去投他那一票那這件事情當然就被看成是非常幫助民主黨的
而在 1 月 6 号呢就 2021 年 1 月 6 号当时的国会山庄暴动事件之后呢 Facebook 终于把川普的账号封杀掉了其实之前就很多人施压要 Facebook 去封杀川普的账号但是马克萨克本一直有坚持说不行我们是我们不能封掉总统的账号但是到 1 月 6 号国会山庄那个时候压力大到其实马克萨克本也没有力挺就没有
捍衛川普的帳號不能被封殺當時 FB 就把他刪掉當然我們知道川普的主戰場從來不在 FB 他在是在 Twitter 但是其實 FB 把川普封殺你覺得川普會爽嗎他一定很不爽
所以其實在這一次選舉的期間川普之前不是說要關馬克·紮克伯他有一點是粗言去嚇嚇他他就說如果馬克·紮克伯你這一次 2024 年的選舉你又要干預你要胡搞的話我要把你抓去關他沒有說他一定要抓去關因為他說如果你要干預這 2024 年的選舉的話我就要把你抓去關不過
這件事情我記得川普應該在 8 月的時候放過後來兩個人關係就開始比較好轉了這邊包含了川普後來他有一次接受一個訪問他就說馬克·札克貝爾這一次沒有介入這一次的選舉我覺得這樣比較好這是一件好事然後
目前看起來他們兩個的關係真的是比之前那種緊張的狀況好很多那為什麼會有這樣轉變呢我覺得這裡跟馬可·納克伯他自己的一些態度的改變也有關係我們之前有講過在今年 8 月份的時候馬可·納克伯
他上節目的時候 他去坦承一件事他坦承什麼 他坦承他們當初 Facebook 去處理 Hunter Biden 筆電的做法是錯誤的因為當時他們誤信政府 FBI 給他們的訊息他們認為這是假訊息所以他們把 Hunter Biden 筆電相關的訊息的權重都封殺掉就讓他傳播出去就我沒有封殺這個內容但是這個內容完全傳播不出去我把在演算法上面把它降權
然後呢 而且後來他其實也有承認我記得他有一次應該是在一個類似國會聽證會還有另外一次是在一個 PARCAD 上面去承認說他其實蠻後悔過去這這麼多年來的做法他講的過去這麼多年其實基本上就是從 2016 年到 2024 年這基本上這八九年的做法為什麼呢 因為
你要知道 2016 年當時川普選上之後其實當然那時候的左派都很不爽就開始找戰犯當時找到的戰犯是誰就是 Facebook 我不知道大家記不記得當時有個事件就是劍橋分析劍橋分析就是有個 APP 它取得了很多用戶的資料它去違反了 Facebook 的管理原則去把這些資料拿去做一些廣告的投放
其實老實講這件事情不是 Facebook 的錯 Facebook 它有定你蒐集這些資料可以做什麼事然後劍橋分析這間公司等於是它是我當初同意但是我違反了所以 Facebook 它有點也算它也不是它也算是受害者可是你知道嗎當時因為真正你也不可能去找一家劍橋分析去算帳所以最終被算帳就是 Facebook
所以其實從 2016 年川普選上之後其實 Facebook 一直受到很大的壓力特別來自民主黨這邊進步左派的壓力去說你不可以這樣你幫助川普選上就是你這個平台太爛所以他們不斷的要求 Facebook 要改東改西 管東管西然後演算法的各種調整然後帳號政策的各種調整所以
在那個過程中其實 Marcus Zuckerberg 是有一點點一直不斷的在讓步的就是一開始讓一點點後來再讓一點 再讓一點當然這件事情可能到了 2021 年那個時候把川普政要封殺到達一個最高峰
可是我覺得這件事情是違反馬克思·阿克伯的本性的因為馬克思·阿克伯他之前有說過他其實是一個自由意志主義者也就是說對他來講他其實是很想維持一個中立的平台跟言論自由的空間問題今天就是民主黨不讓他維持這些進步派不讓他維持就是要他去管這個就是仇恨言論這個就是要封殺然後他就被逼著去管所以他也找了很多人來做言論審查
這件事情一來違背馬克澤克本個人的喜好二來也要花很多錢三來 你就算做了這件事還是兩邊不討好兩邊的人還是罵你共和黨右派罵你說你搞極權政府你怎麼那麼偏心然後左派 進步派說你做得不夠所以這整個過程我覺得馬克澤克本在今年他 我覺得他想通了他講 他說我不要再受人挾持了我要堅持我自己的理念做到底所以你要知道
Meta 在 2022 年是谷底在 2023 年就重新复活那 2024 年今年就很好我觉得 Meta 走出了这个低潮之后我觉得他终于开始想通了我觉得他终于想通了
他想通說他其實經營這個平台總一定會被罵的但是他能不能堅持他自己的理念呢能不能堅持去做自己去堅持他自己的初衷呢即使會被罵反正你知道嗎他都試過了嘛他不管怎麼做都會被罵那何不做他自己真心相信的呢所以我覺得這個是 Mark Zuckerberg 在今年 8 月那個時候出來承認他過去錯誤我覺得他
我覺得他正式想通了我覺得他正式說好那我已經決定我要做自己了而他 Mark Zuckerberg 他做自己的重點就是什麼他會讓 Facebook 成為一個相對中立的一個平台不可能百分之百中立可是他是相對中立而且他會更尊重言論自由我覺得這件事情才比較符合 Mark Zuckerberg 個人的立場
所以我想他這次去海湖莊園去跟川普一起吃感恩節的大餐我覺得就是有點類似說我想在那個過程中他一定會說對不起我們之前真的做得不好我之前真的受制於外界的很多的壓力我覺得我做了一些錯誤的事情
因為他其實承認他錯了他承認他不應該這樣做所以他只是講他之前承認的話那他很抱歉以後我們的平台會盡量中立我們不會那麼偏進步派左派他們想要審查的東西我想對於川普來講聽到這樣也就夠了因為我覺得
你硬要逼馬克思大可說你一定要成為我的最大的支持者我覺得對川普來講也沒有必要對川普來講這個平台本來以前是搞他現在說我承認我不會再搞你我承認我未來是個公平 合理 公正的平台中立的平台其實對川普來講就夠了這其實就是來示好而且我想馬克思大可也會很坦誠說對不起我以前過去那幾年我在壓力下做的東西我現在很後悔了
我覺得這是真心話所以我覺得川普應該也是會友善的對馬克·納哥伯所以不用想說馬克·納哥伯會抓去關不可能 川普也不是這種人川普連希拉蕊都沒抓去關你覺得他會抓馬克·納哥伯去關嗎可是這件事情對於 Meta 還是有一點小影響我想其實像 Meta 的 street 在台灣很紅
Straits 在美国也算有一定的流量可是我觉得这一次马克桑可不可以去见川普其实应该会对 Straits 的美国的用量有点影响因为你知道当时就是很多讨厌马斯克的这种进步左派的人离开 Twitter 离开 Exit 他们就移民可能有的移到 Mastodon 有的移到 Blue Sky 有的就移到 Straits 我觉得移到 Straits 应该不少了
那你現在看到 居然 Meta 的老闆 居然跑去跟川普和解然後兩個開心的吃飯那你覺得這些進步總會不會不爽就跑到 Blue Sky 我覺得多少有一點不過我覺得應該還不至於讓 Blue Sky 有能力威脅到 Switch 那我個人是比較期待的 Mark Zuckerberg 他接下來應該要跟馬斯克去搶一個東西就是對於川普
政府未來的科技政策的影響力因為我們知道接下來 AI 的時代一個國家設定怎麼樣的 AI 政策真的很重要那我們可以確定的一件事對於川普政府來講 Elon Musk 的話絕對是很有分量我相信對於科技產業的政策裡面馬斯克會是川普最重要的外部顧問
那我希望 Mark Zuckerberg 應該努力去成為第二號的顧問那為什麼呢因為我覺得總是多一點點平衡也是好的而且其實老實講如果承認 AI 的部分的話其實 Mark Zuckerberg 跟馬斯克或許
或許他們立場是一致的因為他們兩間公司的大型元模型都是開元模型都是 OpenAI 跟 Google 的敵人因為 Meta 是 Lama 然後 XAI 是 Grok 其實他們都是開元模型他們的對手就是幣元模型所以在 AI 監管政策的部分其實我覺得 Mark Zuckerberg 跟馬斯克應該會滿接近的誰最尷尬就是楊立坤會最尷尬因為楊立坤
楊麗昆是 Meta 的首席 AI 科學家他操操了馬斯克的他那次選舉超級支持賀錦麗然後整天在那裡跟馬斯克吵架反正簡單講他是馬斯克黑啦楊麗昆馬斯克 po 什麼他就上去酸一下然後當然他算完馬斯克之後很多人就反過來酸了但他也不怕反正這是一個大炮性格
那我覺得山子很好奇如果到時候楊立坤的老闆馬克納克跟馬斯克兩個人共同支持的 AI 政策的時候那楊立坤還要不要罵呢還是他乾脆辭職算了所以 anyway 這個是我覺得是蠻有趣的一個東西
好 那這我們今天的第二個主題就聊一下這個這個馬克大哥本身去找川普的這個這個有趣的新聞了那我們今天最後一個主題呢就是我一開始跟大家講的很久沒有跟大家聊的純投資的主題這個主題叫做投資的 thesis
這是一個英文 THESIS 我知道大家不一定有聽過這個字叫投資的 THESIS 有些人可能有聽過有些人沒有聽過那 THESIS 這個單字你如果去查字典它會告訴你這個東西叫論文所以一般來講你說一個什麼學術發表的論文或一個什麼研究生寫的論文叫 THESIS 但事實上在投資裡面
CISUS 這個字不是指論文他講的我把它叫做論述就是叫做投資論述所以我們今天講的投資的 CISUS 其實就有點繞英文我們不要裝逼的話我們今天一般口語話叫做投資論述你有沒有覺得聽起來投資論述這四個字有點遜所以我們還是要裝酷 裝逼一下就是投資的 CISUS
那什么是投资的 thesis 就是简单来说就是你到底为什么要投资这间公司你投资这间公司的主要理由是什么呢你为什么觉得他未来会让你赚钱呢你是因为有怎么样的看法对有什么与众不同的看法你才买进这家股票呢这就是所谓的投资的论述
你知道為什麼我今天要聊這個話題嗎是因為你知道前一陣子我在 Facebook 上面看到一篇文章那篇文章是一個專業投資人他把他自己的投資思考的架構寫出來就是他怎麼評估一些投資的一個架構寫出來然後分享出來很多人就說你講得真好這超級乾貨
我當時也看了那篇文章我覺得那篇文章寫的的確很好他整個投資思考的架構很專業沒有錯可是你知道嗎我當時在同時看那篇文章的時候我同時有另外一個想法就是說其實對於絕大多數的人來說就算看了這篇文章努力想去學其實也對他們沒有幫助
為什麼呢因為你去如果那整篇投資思考的架構上面其實它裡面有個很核心的問題叫做你的投資 CISIS 到底是什麼也就是說你能不能真的看懂這間公司能不能真的問對問題然後找到解答所以其實對於大多數的投資人來的問題來講是他們其實是沒有要不就是根本就沒有投資 CISIS
要不就是他的投資 thesis 很淺層他對於為什麼要買這些公司的理解跟認識他的投資論述是非常淺薄的所以就算你有個很好的架構可是當你的架構的核心是建立在一個要建立在有好的投資 thesis 有個能夠不斷的被驗證然後不斷的去修正投資 thesis 上面的話其實絕大多數人是做不到的所以
我今天就來跟大家聊一下到底什麼是投資 Thesis 以及我 MULA 的投資 Thesis 是怎麼生出來的那我希望能夠供大家做一個參考去讓你去如果你真的有興趣那或許你可以知道說怎麼樣產生自己的投資 Thesis
我接下来来跟大家聊那当然你如果去 Google 什么叫投资 CISUS 或者你去 checkGPT 他会给你很多答案可是我们 MULA 喜欢给的答案都是一种叫简单版本的就简易近人版本所以我现在就给大家我自己觉得你要怎么认识什么叫做投资 CISUS 什么叫做投资 CISUS 那我 MULA 自己的版本叫做投资 CISUS 我可以把等号换个等号就是
叫做你要用正確的眼光來評估一家公司你說平常你講得很玄什麼叫做正確的眼光我就把這個很玄的這句話講得更深入一點你要對這間公司去問正確的問題你要在看這間公司的時候你要用正確的角度你在評估這間公司能不能買或者是該不該有競爭力該不該投資的事你要知道要評估哪些正確的關鍵點
所以你看 第一個正確的問題正確的角度以及你要找到正確的評估的關鍵點那你會說 沒有啦我還是聽不懂那我一直講
對 這個東西好像也不能用三句話講完就知道所以我可以這樣講 CISUS 就是一套去認識這間公司的方式然後認識這間公司之後以及你認識它整個產業環境之後你最終會對它的未來你會針對一些關鍵的問題去產生一些假設而這些假設會對於這間公司的未來推出一個結果
其實我們之前你如果回去聽我 Mula 在談估值的一些級數我在聊 Planetary 的估值 聊 NVIDIA 的估值 聊特斯拉的估值我當時就跟你講說現在這個東西的銷售量怎麼樣那未來成長是怎麼樣為什麼我覺得未來成長怎麼樣我有種種原因加起來我告訴你未來成長會怎麼樣然後未來它的營運的狀況怎麼樣最終我告訴你它未來的獲利這個就其實是
是我剛剛講的這個整個 CISUS 整個論述其實就是這樣形成的那基本上呢我個人覺得在我們在談投資 CISUS 其實我們又可以分切成兩塊一個叫做 CISUS 我把它叫基本面的部分那 CISUS 在基本面的部分就是幾個關鍵第一個這間公司到底能不能在市場成功他問的第一個關鍵問題這間公司是不是能夠在市場上成功那當然你也得定義是什麼市場對不對以及是所謂的市場成功到底是哪一種規模
到底是一年賺 1 億美金還是一年賺 10 億美金還是一年賺 100 億美金還是賺 1000 億美金然後為什麼你為什麼得到我剛剛講這兩個答案你為了要問為什麼你就得了解除了公司以外整個市場到底有沒有成長整個市場是越來越成長市場裡面的競爭狀況是怎麼演變在競爭狀況演變之下到底誰能贏誰能輸的關鍵到底是什麼
在這種狀況之下這間公司的商業模式能不能掌握到這樣的獲利掌握到營收跟獲利然後創造好的獲利呢所以我剛剛講這個東西就是你要去產生基本面的 CSS 的時候你要做的基本工
也就是說你要有很強大的基本功去理解這間公司的基本面你要有產業分析的能力競爭力分析的能力最好你還有很多商業的知識跟看過很多商業 case 很多案例的經驗然後你最終你可以把這些東西輸入之後去導出說我覺得這間公司未來為什麼會變得更好理由是什麼所以這個叫做基本面的 Thesis
第二塊我把它叫做認知面的 Thesis 就是說到底在這個市場上在投資資本市場上的人對這間公司是不是有正確的認識是不是他們看這間公司的角度是對的還是錯的如果他們看這間公司的角度是錯的時候代表這中間可能有個資訊落差這個資訊落差就有能力創造出什麼 Alpha 我們叫做打敗市場的報酬額外的一個報酬
所以其实简单来讲投资 Thesis 就是两块第一个是你对于这间公司的基本面的掌握你能不能理解这间公司到底做什么你能不能判断出这间公司的未来然后第二个第二块叫做市场上有没有大家对这件事有没有看错你有没有额外的 Information Edge 叫做资讯优势所以
如果你要我做個總結我給大家總結就是所謂的 CISR 投資的 CISR 就是你對於一間公司對於一個或者是你要說總經也可以有 CISR 就是你對於現在你要投資的標的現在的狀況目前的狀況你有完整的理解有完整的理解之後接下來你要去問正確的問題你問了正確的問題之後你就會得到一些
关键的问题得到关键的答案你当这些关键答案能够帮助你判断这间公司的未来会长得怎么样好吧他会怎么成长他获利会怎么样以及他合理的估值怎么样当你拥有了知道现在然后你问了关键的问题回答这些关键问题的答案导出未来之后然后你就会说到底现在可不可以投资他吗就是他是一个好的投资标的还是他是一个不好的投资标的
然後在你做完這樣的評估之後你再去看看市場上的認知一般資本市場的大多數投資人的認知是不是跟你有差距如果市場的在認知面跟你自己的 CISO 市場的 CISO 跟你自己的 CISO 有一個明確的差距的時候你就說到底是我對還是你對如果市場是錯的時候你就會獲得額外報酬所以這個是對於投資 CISO 的理解我舉幾個例子來講
像我們常常聊幾間公司微軟好了微軟像我自己在投資微軟它的主要的 Thesis 的架構是什麼我們先來看基本面微軟的 Thesis 就是它有三大事業群第一個事業群叫做生產力軟體事業群就是它 Office 這一塊市價率非常高而且是這整個市場上最賺錢的
可是事實上他的市占率有點在掉因為 Google 有在搶他的生意可是老實講 Google 搶他的生意對他的影響真的很小就有點類似說他市占率會從 80%然後 Google 拼命搶了 5 年 10 年之後從 80%變成 74%
但是因為整體市場還是會成長所以它就算掉了市佔率它整體市場還是成長所以它的霸權是無可動搖的雖然它的市佔率會稍微下滑可是霸權是完全不會動搖沒有人可以威脅到而且因為整個市場都是還在穩健的成長所以它還是可以穩健的成長
這包含整個企業的數位轉型其實根本都還沒有走完然後而且他們也還可以不斷的漲價所以這是他的生產力軟體業務你去理解他的狀況他第二塊是他的智慧雲服務他是在現在所有的歐美的雲服務業者他是第二名輸給亞馬遜 AWS 領先 Google 第三名
但是在這三個裡面他是第二名而且他的成長率又明顯的贏過 AWS 所以他的 Ager 以及他的智慧雲服務的他的主要的 thesis 就是他現在是第二名然後他跟第一名的差距會越來越小他的成長率會明顯高過第一名第三名的成長率跟他差不多所以第三名大概是追不過他的第三名會持續的一直落後他
所以當然他的獲利狀況已經進入賺錢而且應該是蠻賺錢的所以這個是對於他智慧雲服務主要是 Adria 部分的 Thethis 第三塊是他的 PC 跟其他業務 PC 的部分你要去了解整個 PC 市場看起來還在穩健的成長
蘋果的 Mac 並沒有辦法真的動搖到 Windows PC 目前看起來但是 PC 的成長是蠻有限的也就是說你不能期待太高它就是一個穩健的小幅度的成長因為它的視展也很成熟在 PC 與其他其他業務遊戲業務其實看起來是蠻艱困的我們今天不特別聊遊戲業務但是還有一些額外的小的業務像它的 Bing 的搜尋的廣告這些表現其實都還不錯大概所以
我们刚刚聊完他三大区块的业务你就知道原来上面讲这个东西就是整个微软的 C-SERV 但是我们刚刚讲的是三个业务的各自的 C-SERV 那我们能不能如果要把整间公司做一个完整的用一个比较简单的投资论述来讲这整间公司呢
你就会得到一个核心的投资的论述核心的投资的 thesis 就是微软是全世界所有的企业在进行数位化转型的过程之中最能够从这个中间赚到钱获取价值的科技巨头
所以微软真的未来 10 年 20 年要赚钱就是企业在做数位转型的过程中从 20%的数位到 40%到 60%到 80%过程中微软是中间会赚到最多钱它的生产力软体或其他的云服务都可以甚至 PC 都可以在这个部分赚到钱当然因为它工资已经很大所以它成长速度不会是那种 30%50%那么快可是它应该维持个十几%二十几%的这种
我把它叫做中速的成長應該也還做得到而當市場逐步擴大過程中微軟的市佔率應該是可以維持到一定程度所以他至少最少他可以得到跟市場成長相同比例的一個成長所以這個是你如果要去理解微軟這件公司你就去理解這件事所以當你了解這整個論述之後你就要開始想你這時候想說那我有沒有一些核心問題你要去問的核心問題就是第一個類似說
請問我們如果講微軟賺的錢主要是企業在做數位化的過程中那請問企業做數位化這件事到底做到什麼程度了是已經走到山 是還在山腳下還是走到半山腰還是走到山頂因為你知道如果企業在做數位化的事情已經做到 90%的話那代表未來還能夠成長的空間就很少
可是相反的如果企業目前只抓 30%的話就代表未來的還有 70%市場可以去搶所以這是你第一個要回答的關鍵問題第二個要回答的關鍵問題是這一塊業務大家都想賺錢微軟到底在這一塊的競爭力到底是怎麼樣
基本上你的大问题就是这两个问题你就是回答这两个问题那接下来在整个基本面的论述建立完成之后你就去看认知面然后市场上有没有对微软的一些错误的看法但是是主流看法是错误的其实应该比较少因为微软是一个比较稳定而且比较它是一个很稳定安稳的一个投资的标的所以我觉得应该市场上没有太多对它的错误看法
可是你知道嗎如果是一些比較爭議比較大的公司其實對他的看法有些時候就差很多那我舉個例子像特斯拉我們今天第一個話題聊特斯拉我們今天不要講什麼機器人不要講能源 不要講 FST 我們就單純講電動車光特斯拉的電動車賣汽車的業務的 Citrus 差距可能就差很大不同人之間就差很多舉個例子
未来的电动车特斯拉电动车未来还会成长吗他现在一年销售 180 万台未来会成长三年后五年后十年后他会成长到什么程度呢十年之后的特斯拉他到底一年的卖电动车是卖
200 萬台還是 400 萬台還是 800 萬台你要怎麼回答這個問題你要回答這個問題你是不是就得回答很多其他的問題第一個我們知道特斯拉電動車能不能成長我們得先看整體的電動車市場會不會成長到底油車如果越被淘汰電動車整體市場越大特斯拉當然水漲船高就在這個電動車
市占率越来越高的时候特斯拉的市占率也会越来越高对不对所以你知道吗你要回答特斯拉现在一年卖 180 万台 190 万台 10 年后到底是卖还是卖 200 万台还是 400 万台 800 万台你就得回答电动车市场整体的成长到底怎么样
然後特斯拉的電動車跟其他電動車廠的電動車彼此的競爭力消長到底怎麼樣以及一些貿易保護到底能不能確保特斯拉在美國 歐洲甚至中國的市場的狀況所以你就得回答這幾個問題那你有沒有發現
回答這些問題就是我們 M 觀點或者我們科技巨頭節目不斷一直在跟大家講的我們在聊一些科技新聞的時候其實就是在試圖去理解對於這些問題的答案
所以這是舉個例他電動車的第一個 CISUS 就是他的成長第二個 CISUS 是什麼可能是他的售價在我們剛剛上述講的這個整個市場競爭之後狀況在電動車售價到底會不會影響第三個要回答其實就是毛利應該講毛利跟售價是同一個問題就是售價越低毛利可能就壓力就越大所以毛利來看特大電動車業務到底可以維持在什麼程度所以
你要回答完這些問題你才能夠建立對特斯拉電動車業務的 thesis 那你有沒有發現其實我們講 thesis 這個字很簡單我們講我們要看特斯拉要有投資論述問題來了你要怎麼樣得到正確的答案呢你要怎麼樣就我們光回答剛剛那個問題特斯拉的電動車在 10 年之後到底是一年賣 200 萬台一年賣 400 萬台一年賣 800 萬台還是一年賣 1200 萬台我們就四個選擇
你為了要回答這四個選擇其實四個到底是哪一個答案對你就得做很多的功課你必須做非常多的研究你要了解產業的變化以及各家廠商現在的狀況而且你除了了解現有的狀況之後因為你還要了解未來所以你腦中要有足夠多的商業知識那個商業知識是一個真實實際上你對於市場競爭的商業經濟知識最好你還是有很多的經驗不管你這些經驗是看來的還是自己
你看过很多历史的故事知道商业的一些竞争的原理或者自己亲身经历过的你把这些东西全部加起来你才能够试图去得到一个答案所以这就是我讲的其实要有个好的 thesis 真的很困难所以你看大多数所谓的专业投资人他们都会说我跟你讲这个报告这样跟我讲他们的确有答案可是问题是他们的答案都很
都是一個我只能講都是一個很表誠的答案這個東西也不能怪他們因為你看那些券商那些什麼無論是什麼買方報告賣方報告都一樣他們對於這些問題的答案都還蠻淺的只有找到業界專家然後而且是多個業界專家的看法然後去
綜合然後去思考然後去看看中間到底誰講的比較好你才可以得到一個相對比較靠譜的一個答案所以我覺得要有好的投資 C-SERVS 真的是蠻困難的好那我們剛剛講 C-SERVS 還在講基本面的部分那我們剛剛講 C-SERVS 還有認知面的部分我覺得認知面就是你能不能創造額外報酬的一個重點當然你要有認知面的優勢你還是得有基本面的能力好不好因為
所謂的認知面的 Thesis 的落差其實就建立在我們兩個人對基本面的看法不一樣你對基本面的看法我對基本面的看法是另外一個然後我們兩個不一樣所以到底誰是對的如果我是對的 你是錯的我就對你有個認知面的優勢所以你如果其實常看我們的 M 觀點或者科技巨頭節目你就會發現我們其實常常跟大家聊市場上什麼東西看錯了
我們一直不斷告訴大家市場上什麼東西看錯我舉個例子來講 Palantir 你記不記得 Palantir 在兩年前很多人都說 Palantir 是顧問公司不是軟體公司我當時就說不 Palantir 絕對是軟體公司他一開始要賣軟體的時候的確有一點必須用顧問的方式去賣可是賣完之後他的營收模式全部都是軟體的模式所以
當然他有一點點顧問公司的成分可是他的本質是軟體公司不是顧問公司你知道你要怎麼去判斷到底是顧問公司還是軟體公司嗎你有沒有想過這個就是需要商業知識你要有一個好的商業知識的評斷就是說好那我們到底怎麼樣判斷他是顧問公司還是軟體公司呢他同時還是有賣對 他有一些類似顧問服務的方式去賣軟體
可是他之後購買東西其實好像是用軟體的消耗量來計費所以到底用什麼呢其實關鍵是什麼
营收的边际成本就是我跟你讲其实你要看是顾问公司还是要看软体公司你就看他现在做你公司 100 万美元的生意他从 100 万变 200 万变 300 万变 400 万的时候他的成本到底增加多少因为你如果是顾问你的业务是顾问业务你就得花一定比例的成本你的成本可能是一直是固定的 10% 20%可是今天你只要你是软体公司的话你的边际成本是越来越低的
也就是說你第二個 100 萬 第三個 100 萬你要花的成本是越低的因為你知道其實就是我賣你公司一開始教你一個人用 office 你們公司有 1000 個員工我一開始先教 10 個人用 office 我教完這 10 個人用 office 之後大家覺得 office 很好用接下來公司就買 1000 個 1000 套 office 請問我原本花很多人力去教這 10 個人使用 office
我有我的销售成本 有点像顾问公司 我教你使用教你怎么把 office 使用在你们公司的生产力业务上可是等我交费你们这 10 个人的时候 我就不用管你了我既然你公司变成 1000 个人的时候 我就卖 1000 套你公司变 1 万人的时候 我就卖 1 万套我的边际成本大幅的降低所以你看这是 Parenting 市场上对他看错的地方这是一个认知面的误区同样的
你的投資 SIS 像 SE 這個東海集團就蝦皮的母公司 SE 我們之前就跟大家講說其實 SE 去年很慘過去這兩年比較就今年最近這幾季比較好但是 2022 跟 2023 很慘那個時候很慘很多人都說你遊戲業務很慘遊戲業務掉很多所以 SE 很慘沒有救我當時就跟大家講 SE 的你看 SE 的重點如果是看遊戲業務你就錯了因為這樣你沒有抓到這間公司的重點
所以你看這就是投資的差別我當時覺得 SE 的重點是電商業務跟它的數位金融服務遊戲業務在當時是賺最多錢是營收最大但是它是最不重要的這有點像是你公司有三個業務其中有一個是最賺錢而且是現在來養唯一賺錢另外兩個都虧欠可是我們現在就告訴你說那個業務是最不重要
你知道我年輕的時候很難接受這件事因為我年輕的時候曾經也擔任過那個位置的人就是說我的部門是公司最賺錢而且是唯一獲利的而且營收是最高的可是在老闆心中我是最不重要的因為老闆
我們只是暫時幫他擋一陣子而已就是幫他擋十秒我們的工作是先擋個兩三年等新的老闆看好的業務起來之後就要那個東西才是真的 完整的我當年坐在那個部門的時候我當然是覺得就不甘心可是你知道我們是一個外部的投資人我們就可以很客觀的看這件事情就是說
過去兩年我只要聊 SE 我就跟大家講說遊戲業務不重要遊戲業務是現在最大 營收最大而且是唯一賺錢的業務科不重要一點都不重要因為 SE 的未來是電子商務跟數位交易這當然有很多原因我不知道我以前有沒有講過但是其實真的要講這是可以好好的告訴大家為什麼這才是重點但是這個東西就會這個東西就是一種
投資是 CESUS 的差別今天有一個人看 SE 的 CESUS 是遊戲是他現在營收最大的一塊所以遊戲業務不行這間公司就不行了跟另外一個人的 CESUS 是遊戲是這間公司撐 10 秒的暫時撐一下的東西真正這間公司未來是要看他的電商跟跟他數位金融所以你就看如果第一個人會說遊戲
遊戲又越來越慘而且看不到成長看起來不知道怎麼下一步他對 SE 的評價就很爛
但是另外他又說電商為什麼要做電商 電商虧錢他對於 SE 的評價就會很爛但是對我來講另外一個我說遊戲掉沒關係他能不能再撐兩年可以 再撐兩三年可以在這兩三年期間電商跟數位金融能不能漲出來看起來可以所以你知道嗎這兩個投資 Thesis 這兩個投資論述等於是用兩個完全不同的觀點在看這間公司
你就會找到完全不同的結果或者是我們講 NVIDIANVIDIA2022 年第三季那個不是最慘嗎那個時候慘的原因是因為挖礦需求消失本來 NVIDIA 的遊戲顯卡很多人都買去做以太幣的挖礦後來以太坊改版之後再也不能用顯卡挖之後他顯卡營收就暴減
所以你知道嗎 你在那個 moment 你在 2022 年的第三季你看 NVIDIA 的眼光到底是什麼你如果說他是一個賣遊戲顯卡的公司跟賣挖礦顯卡的公司的話你就覺得這間公司沒有未來可是你知道嗎 在當時我就跟大家講說你要看的是 AI 那個時候 NVIDIA 的 AI 的營收資料中心的營收比遊戲顯卡小可是現在在最新這一季已經是 9 倍多了
所以你知道嗎你回到 2020 年 3 月那個時候當大家還在說 Emedia 的這個挖礦不行的時候沒有以後可能再也不能挖礦那怎麼辦如果你看他的眼光一直是看 AI 一直看 Data Center 的話那會他完全不同的答案對不對所以簡單來講
找到市場看錯的地方找到市場的認知誤區只要你是對的市場總有一天會認錯當市場認錯的時候你就可以獲得超額的報酬這當然就是我們 M 觀點跟科技巨頭節目一直在做的事情
那我希望今天我們最後講的話題就是希望大家能夠不管你是聽我 M 關鍵講哪一個科技新聞或者是你是有訂科技劇頭的節目去看這些東西其實我們就不斷在回答大家回答這些問題回答這些關於 Thesis 的重要問題我舉個例子來講我們前幾集不是聊了科技找了科技讓的 Harry 來跟我們聊 AI 嗎大家記不記得我當時問一些很重要的問題大型語言模型未來會不會成為通用商品
LLM 會不會變成 Commodity 你知道為什麼要問這個問題嗎你以為這是純學術探討嗎不是我 MULA 又不是什麼學術的人我們是一個在市場上打滾的人我們其實問的每個問題都會影響到我們的 Thesis
大型語言模型未來會成為通用商品跟大型語言模型未來不會成為通用商品這兩件事就會影響到很多公司的競爭力的評估對於這個問題的答案會影響到那些如果你大型語言模型未來會成為通用型商品但你擁有終端使用者你擁有使用情境的那些公司未來就會佔優勢相反的如果大型語言模型
未来不是通能商品就还是有一两家最佳这个时候那些拥有 AI 技术拥有模型本身的公司会具备优势所以你去为什么我们不断要去聊这些话题因为这些话题会改变我们的 C-SERV 或者是像我们今天聊 Optimus 的接球能力
你看 我今天跟大家聊 Optimus 的接球能力我們不是在聊這個是一個好炫的動作好酷的手部動作我們在聊什麼請問 Optimus 的接球手部動作的能力到底對於特斯拉 Optimus 這台機器人未來在市面上被接受的程度對於特斯拉的機器人產品的競爭力對於特斯拉的機器人產品的護城河的影響力到底是怎麼樣
到底他的手部有 22degree of freedom 跟只有 maybe8 個自由度 22 個自由度跟 8 個自由度到底會不會影響到市場上要不要買這種人性機器的你知道嗎對我們來講每一個問題每個新聞都在討論這件事情都在理解都在替我們的每一個投資的主題每個投資的論述裡面的一些問題在尋找答案所以其實 CISUS
我是覺得還蠻難的所以我們今天第三個主題叫做投資 Caesars 其實蠻難的一個 Caesars 不是建立一次就結束因為這個 Caesars 裡面的問題是不斷的要找答案的隨時隨地一個新的新聞一個新的技術一個新的市場動作就會讓你的 Caesars 出現改變就像你看 Meta 當時做 Quiz 的頭盔的時候當 Apple Vision Pro 有沒有發布蘋果有沒有講這個東西的時候會影響到 Meta Quiz 的 Caesars 對不對
或者是像 Meta 在今年的 MetaConnect 把 Orion 的 AI 引進弄出來之後整個元宇宙業務的 Thesis 也改變了所以其實你要能夠一直更新這些你的投資標的 Thesis 你是得做功課的所以你看我也不能看太多公司其實我 Mura 真的能夠專心關注的公司大概就是 10 家左右 10 家出頭一點點
你要了解這間公司的每一個項目到底發生什麼事情然後你要去問這些公司的問題你看喔我光要蘋果不算我的主力投資公司因為我的蘋果持股我覺得算是算是
就是有點因為它是最大的公司之一我有點不好意思不買它一點就是多少買一點可是即使這樣子我還是不斷的去理解 iPhone 的競爭力我不斷的去理解 Mac 的競爭力我不斷的去理解 Apple Vision Pro 的競爭力我不斷的理解它的服務業務能不能有額外的成長競爭力
不斷的在問這些問題每一個新聞出來我們都是去問這個問題每一則科技新聞出來對一般人來講是一個科技新聞那對我來講它就是一個哇 我多了一個新的變數這些變數我怎麼樣丟到我原本的 Thesis 裡面會不會產生影響
那很多這些影響他都必須要就是你會猜測然後接下來隨著時間過去會有一些數字出來你就會不斷的修正所以 Thesis 也是會不斷的修正你要有好的基本功然後你要有對事情的本質去洞察的能力然後你要有很好的商業的知識的概念商業理論知識的概念所以我覺得這個難度是蠻高的但是如果你能夠建立出好的 Thesis 的話其實而且
够可惜 其实你就能够做很多人市场上很多人做不到的事情你去看为什么 MULA 我在 PANEL 6 块 7 块的时候我还抱得住为什么 MULA 我在 SE 从 300 多块跌到 3 40 块的时候我还抱得住那你去想为什么因为我会不断的看 C-SERVICE 而这张 C-SERVICE 没有改变的时候我就没有理由要卖掉它因为我对它长线是持续看好的大概就是这个样子
但是 Census 還是有可能改變所以你不能太依賴別人因為有些時候你說你聽 M 官你會看科技劇集的節目至少我們主要 Cover 的公司會持續更新但是有些時候你聽到一個訊息你會不會
沒有更新到你就漏掉心了所以我覺得你還是要大多數人要自己去建立一個自己的 Thesis 那我們 M 觀點的資訊 節目的資訊或者是科技巨頭節目的資訊就多你參考啦我希望你把它當成是一個 Data Point 當成一個參考點而不是絕對的正確的答案
只是我必须说我觉得市面上大多数对于至少对于科技公司分析的 thesis 我真的觉得大多数都很浅所以我觉得如果你听 M 观点你喜欢的话你真的是可以长期听下去了我们节目应该还是会持续带给大家这些东西
以上就是我们今天的第三个主题就跟大家聊投资 Thethis 好难节目最后还是感谢我们今天大人学大家可以参考大人学这一档线上课程叫做销售专业服务的系统化的做法如果你是卖专业服务的其实它就会给你一整套思考去怎么把这些东西卖得好的方式赶快通我们资讯栏去参考我们今天的 M 观点 154 就到这边了在这里跟大家说大家拜拜拜拜