EP513 | 🦭 — 2024-12-11

本集主要市場話題

  • OpenAI 密集發表新品,SORA(Text-to-Video 模型)正式推出。
  • Text-to-Video 若在市場放量,對儲存、頻寬、CDN 等基礎設施產業鏈的可能衝擊。
  • 記憶體(NAND Flash)產業背景與先前討論 Text-to-Video 題材時已不相同,現階段應先觀察庫存去化狀況。
  • AI 模型商在激烈競爭下未必是最大受惠者,反而是不用背負模型研發成本(CAPEX)的 CDN 業者、AI Agent 業者可能更受惠。
  • 交易工具與資訊管道分享(看盤下單軟體、彭博終端機替代品 Koyfin、外資報告取得管道)。

謝孟恭的觀點與看法

  • 分享自己出國到 LA 完成小時候玩 GTA 時許下的心願,反思人生中要記得照顧生活與家人,不要只顧工作。
  • 針對「現在的人沒有工作道德」的討論延伸看法:與其批評「動能仔」或擺爛的同事,不如去預判他們的行為模式並從中找到套利/受惠的方法,例如動能仔追價反而幫忙把股價往上推。
  • OpenAI SORA 正式推出,他認為 Text-to-Video 之後會變成像 LLM 一樣的「Universal」工具,各家(RunwayML、Meta、Google、Synthesia、NVIDIA 等)都會跟進推出類似產品。
  • 對科技新事物一貫抱持樂觀態度:任何技術都有好壞兩面(如車子可撞人也可代步),應盡量看好的一面、用法規去限縮壞的一面,而不是因噎廢食。
  • 分析 Text-to-Video 放量後的產業鏈影響邏輯:文字檔(KB)→ 圖片檔(MB)→ 影片檔(GB),對儲存與頻寬需求會被拉得非常高;過去這類基礎設施需求的爆發不是單純供需平衡變化,而是像 NVIDIA 因 AI 資料中心需求那樣「產生新的可能性」,可能讓景氣循環被拉得比想像中更大更久。
  • 認為 CDN 業者(舉例 Cloudflare,其後還有 Akamai、Fastly)會是這波 Text-to-Video 儲存/流量需求的直接受惠者,因為他們是「代收租金」的角色,不用背負模型研發的資本支出壓力;大型雲端服務商(AWS、GCP、Azure)雖然也會受惠,但如果這塊業務占其自身總營收比重不高,影響就有限,且部分雲端商(如 Microsoft 因投資 OpenAI)可能會用接近成本價支援自家生態系,反而未必馬上受惠。
  • 提醒現階段記憶體產業的背景已與先前討論 Text-to-Video 題材時不同:現階段應先觀察庫存去化是否順利,之後才談缺貨漲價帶來毛利爆發的可能性,這是比較後面的事。
  • 觀察到 AI 模型商之間的競爭比市場原先想像的更早進入白熱化狀態(今天 Google 推出什麼,OpenAI、Amazon、Meta 馬上跟進),導致模型商難以維持高毛利,反而是不用扛模型競爭壓力的 CDN 業者、AI Agent 業者可能是更大的受惠者,這與先前討論 AI Agent 主題時的觀察邏輯一致。
  • 提到下一步想關注的重點:是否有公司宣佈新的儲存/編碼/壓縮技術(冷儲存、熱儲存等),來因應 AI 影片時代的資料量爆炸,這類公司(不論新創或大公司子計畫)會是他優先觀察的對象,但坦言目前仍在探索階段、還沒有具體標的。
  • QA 中對於當沖交易明確表示「非常不推薦」,認為當沖勝率低,做得好的人很少,基本面研究/價值投資或 ETF 投資做得好的人相對多很多;強調要看扣除稅務手續費後是否真的有賺到錢,以及每次策略的 Draw Down(回撤)大小,不喜歡「賺麵粉的利、扛白粉的風險」這種小賺大賠的策略。
  • 對於資金不多的年輕投資人,認為現在因為可以零股交易,資金大小已經不是決定性問題,任何人理論上都可以用相同比例複製自己認同的強者的 Portfolio 配置,「本多終勝」的說法並不完全成立。
  • 分享自己的風險控管方式主要是透過「單一標的部位上限」,設定好上限後即使某檔標的爆炸也只會傷到那個部位,而不是全部;並提到自己早期資金小時是融資重壓兩三檔集中投資,現在資金量體變大後改用部位上限與再平衡的方式管理風險。

提到的產業與趨勢

  • AI 影像生成/Text-to-Video:OpenAI SORA、RunwayML、Meta、Google、Synthesia、NVIDIA(Lumen 等)、Adobe 等業者都在跟進發展 Text-to-Video 產品。
  • 儲存/雲端基礎設施:NAND Flash 供應商對 AI 影片儲存需求看好(僅描述業者說法,未點名個股)、CDN 業者(Cloudflare、Akamai、Fastly,提及但非明確買賣建議)、雲端服務商(AWS、GCP、Azure、Microsoft)。
  • 記憶體:整體產業目前應觀察庫存去化狀況,再談後續缺貨漲價的獲利爆發空間。

提問箱 QA 回應（僅列與市場/產業/個股相關的提問）

  • Ethan10110 問:平常台股美股看盤下單是用手機還是電腦、用哪些程式、有沒有訂閱彭博終端機、拿到外資報告的管道有哪些?孟恭回應:在家多用電腦、出門用手機,偏好有「閃電下單」功能的券商軟體(例如凱基手機閃電下單很好用);彭博終端機價格較貴,一般人可透過認識券商朋友查詢,另外推薦 Koyfin(被稱為「窮鬼的彭博終端機」),功能包含 target price、分析師預期等;外資報告則多半透過身邊朋友、營業員,或業界互助會的共享雲端硬碟取得,待久了自然會有管道。
  • (此题因逐字稿在 [30:09] 到 [30:37] 之間有缺漏,聽眾暱稱與完整提問文字未收錄,只能從孟恭的回應內容回推主題是關於風險控管與「如何不當韭菜」)孟恭回應:自己主要的風險控管方式是透過單一標的的「部位上限」,設好上限後即使該標的爆炸也只傷到那部位;早期資金小時是融資重壓兩三檔集中投資,現在資金量體變大後改用部位上限搭配再平衡管理風險。關於「韭菜」的定義,他認為這是相對概念,自己也可能在別人眼中仍是韭菜,但隨著經驗累積,「韭氣」越來越低——不再亂砍標的、看到全市場重挫(通殺盤)時反而興奮而非恐慌、也比較不受市場雜訊消息(誰追單誰減單)影響。整體持股大約 15%~20% 部位表現不好,他認為屬於可接受範圍。
  • 伊隆馬斯克選我選我 問:剛出社會資金不多,看到好股票卻沒有多餘資金投入,有沒有建議?孟恭回應:現在是可以零股交易的時代,資金大小理論上不是決定性問題,任何人都可以用相同比例複製自己認同的強者的 Portfolio 配置(只是張數與零股的差別);「本多終勝」不完全成立;資金不夠多其實是所有人(包含他自己)共通的煩惱,沒有人會覺得自己錢已經夠多。
  • UU角 問:大學生接觸當沖半年,來回虧了五萬,平時照節奏操作會小賺,但偶爾失去紀律大賠,不確定自己方法對不對,該用什麼標準判斷(單純看損益嗎),另外考慮開信貸來做平常有研究的價值投資,該先驗證自己還是可以先嘗試?孟恭回應:當沖是他個人非常不推薦的做法,勝率相對很低,做得好的人很少,做基本面研究/價值投資或 ETF 投資做得好的人相對多很多;判斷標準除了賺賠比,還要看扣除稅務手續費後是否真的有賺到錢,以及每次策略的 Draw Down(回撤)大小,不喜歡「賺麵粉的利、扛白粉的風險」這類小賺大賠的策略;對於還沒有太多經驗的大學生想開信貸放大槓桿做投資,他認為這通常是市場過熱階段才會出現的現象,建議三思。

觀點變化（對比先前）

考古回填,觀點演變由綜述階段處理

一句話總結

孟恭藉 OpenAI SORA 上線重新盤點 Text-to-Video 對儲存/CDN 供應鏈的潛在受惠者(如 Cloudflare),並提醒記憶體產業現階段應先看庫存去化,同時在 QA 中反覆強調不推薦當沖、風控靠部位上限而非資金大小。