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| AI 到底會不會紅？又該不該買相關股票？快透過這篇檢定一下！ |
自從 ChatGPT 紅起來，加上其他機器學習的程式也相當亮眼，這半年多有著各式各樣的 AI 應用出現，畫圖、寫文章、配音配樂、影片製作、寫程式、翻譯、客服...許多領域的工作靠 AI 幾乎可以一條龍完成。
AI 的應用層面那麼廣，感覺就像是過去個人電腦開始普及的狀況，許多過去需要一個團隊才能做的事，現在甚至可以靠自己搞定！
這麼厲害的東西，想必是未來的趨勢...不，恐怕已經是現在進行式了。
因此跟 AI 產業鏈有關的公司感覺前途大好，發展性驚人，股價有可能一飛衝天。
當然我們小股民都希望能搭上這台特快車，讓資產加速累積，或者趁機賺個便當錢也好，不過又不確定這是不是和許多題材一樣只是炒作。
這篇文章我想分享自己的觀點，希望能夠幫助自己和朋友作為判斷時的一些參考。
沒有答案的概念？
在上一篇文章冷蛋試著從比較根源的思考來探討這個問題，希望在看到某個熱門題材，有些心動四處打聽消息之前，有個概念幫助自己冷靜思考。
但事後想想，這樣的文章可能會讓一些朋友覺得太過抽象、內容空泛，只有個模糊的概念卻不知道該怎麼做才好。
尤其明明市面上那麼多股市名師，新聞媒體、書報雜誌大家都口條超好，可以詳細分析某一檔股票，講得天花亂墜很有道理。
身為理財部落客，冷蛋卻在文章中說自己「不知道」能不能買？有夠沒料的！
嗯...的確我也希望自己「都知道」，這樣就能當「大師」，可以靠著收學生賣秘訣，讓自己荷包滿滿、財富自由。
(為什麼不是靠著秘訣自己操作到財富自由呢？)
不過的確，只有概念還是太籠統了，接下來我想試著列出一些自己的判斷條件，讓有興趣的朋友參考看看，自行選擇。
檢查自己的「能力圈」
好，出現一個專有名詞了！這樣大概有顯得比較專業一點。
什麼是「能力圈」呢？有一些基本概念的投資人大概都聽過，簡單來說就是自己「懂不懂」想要投資的領域、公司或金融商品的內容。
如果想要靠選股賺錢，最好只投資自己「足夠懂」的少數領域及公司。而且要贏還必須「比別人懂」，而不是覺得自己懂就夠了。
想買 AI 概念股，需要的「能力圈」在哪裡？
當然，第一個，要想想自己懂不懂 AI 是什麼。這句話的意思不是只有名詞解釋，也不是只知道 ChatGPT 很紅很厲害，AI 的應用很多很廣。
「我知道這個東西很好用、方便、厲害」，跟「我知道這領域的細節原理，發展與瓶頸，有多少前景，成功機率大不大」是完全不同的兩回事。
或許有朋友覺得不用深入理解，只要會用就好，這麼好用一定會紅，前景大好。
但這些大家都知道。大家都知道的事情早已反映在股價上，不值得當作判斷的依據，買賣股票從眾一向沒有好結果。
事實上，冷蛋有一些資工背景，對機器學習不敢說略懂，但至少學過一點課程，大概知道大眾所說的「AI」內部的一點點原理。
我想，如果只知道這東西叫做「AI」，那說得比較直接一點就是完全不懂。
這樣的股民在買賣 AI 概念股的時候，碰上我當對手，至少我認為我的勝率比較高 (但其實我的勝率不高)。
而且買 AI 概念股不只要懂一些機器學習的相關知識而已。
要買一家公司個股，需要研究該公司的許多細節，要知道上下游產業、要看得懂財報、要查詢公司的優勢、對手、護城河，還有好多要做的功課。
這前提還建立在公司對外資訊誠實，財報沒有過度美化，甚至能不能知道別人不知道的資訊。
要買概念股的基金，也必須理解基金有好多魔鬼藏在細節中，包括各種吃掉獲利的費用，以及理解「過去的好表現不代表未來的好表現」，也理解少數賺錢的基金幾乎都是倖存者偏差。
基金公司其他基金的表現也不妨研究一下 (為什麼要賣表現不好的基金給顧客？只賣好的才能幫助顧客賺錢不是嗎？不然自己選股就好，請基金公司幫忙選幹麻？)。
這些通通都是想要主動挑選領域概念股所需的「基本能力」，世界上也有數不清的專業投資人、學者和少數的散戶擁有這些能力，加上當成正職做研究的時間成本與心力。
而且，不保證他們能利用這些能力獲利，這只是最基本。
就像是要參加職業運動比賽，懂得深入的運動知識、有教練團隊輔助、加上每日苦練只是最基本而已，而且棒球選手跟籃球選手還是不同的專業。
這是第一項判斷標準「能力圈」，或許能幫助大家在衝動進場前參考一下。
你願意「當股東」嗎？
第二項判斷標準，想跟大家聊聊當股東這件事。這聽起來不是多特別的專有名詞，但「當股東」可能跟許多人想得不太一樣。
什麼是股東？買進某一間公司的股票，就是那間公司的股東了，就字面解釋來說一點都不難。
但大部份投資人買了股票不是為了「當股東」，而是為了「賺錢」。
這不是很正常嗎？公司細節怎樣我們真的不是很在意，只要那間公司可以賺到錢，發放股利給我就好，不然就是股價大漲，讓我賣掉股票賺一波。
但就如同上一段的道理，之所以買進一家公司的股票，是因為我們對這家公司有足夠的理解，相信公司未來的表現。
而為了足夠理解公司，勢必得關心這間公司運作的各種細節，因為市場上還有千千萬萬的專家、大戶、法人，及其他投資人正盯著這家公司的所有公開資訊。(以及我們很可能不知道的私有資訊)
因此具有「股東心態」是買進一家公司股票最基本的標準。
這時候有些朋友可能會覺得自己已經符合這項標準了，我會研究公司財報、分析短期與長期的各種表現數字、還會去參加法說會，看發言人說了些什麼，甚至會做功課以後發問，這樣我應該是一位盡責的股東了吧？
不只這樣，這只是最基本的。
好的「股東心態」還包括，我們願不願意跟公司一起承擔風險，長期發展共存亡。當股東表示這間公司有一部份是「屬於我們」的，我當然希望公司發錢給我，但我應該更關心公司的「長期成長」，大概是以十年為單位的那種「長期」。
如果公司發了股利，那代表這些錢沒辦法拿去投資設備、廠房、技術，沒辦法請更多能力好的員工，甚至原有員工的薪資無法調漲，也很可能沒有新的突破，這麼一來公司長期股價會不會反而下跌？
如果公司遇上了某些發展上的瓶頸，我們願不願意冒著風險繼續把資金留在裡面，讓公司有足夠的資源去創新、解決問題，或者覺得好像一陣子賺不到錢就想出場換標的？
諸如此類是一個好的股東會考量的點，因為那就像「我跟別人一起開了公司，我想要它有好發展」，而不是只看股價短期有沒有上漲、今年股息夠不夠高。
更重要的是，冷蛋在之前的文章一再提及的事實：投資人很難透過各種資訊分析短期股價的變化，更不可能持續成功地進出場。
如果有人覺得自己做得到，或者某些股市達人做得到，那要馬他是萬中無一的投資奇才，不然就仍然是被雷打中的倖存者偏差。(或者他是靠詐騙賺錢的專家)
不管是哪一種，「我也做得到」的機率都相當低，是我的話不會去賭這種輸多贏少的賭局，畢竟我不是奇才的機率太大了。
或者像俄羅斯輪盤一樣，贏得機率多卻輸不起，雖然大部份時候沒事，但只要碰上一次就會要了性命。
股神巴菲特說：「如果你不願意持有一檔股票 10 年之久，最好連 10 分鐘也不要持有。」許多人想當股神，但對股神所說的名言卻只是聽聽而已，然後相信市場上許多台灣股神能做到短期精準選股進出、多空都賺。
你敢押多少？
OK！到了這裡，不知道有沒有通過前面兩個判斷標準，覺得自己就是符合條件，應該可以下場投資 AI 的朋友？
雖然還有很多其他條件可以談，但礙於文章篇幅已經破表了，這裡我想提出這篇文章的最後一個判斷標準：願意在 AI 領域投資多少身家？
很現實的問題，你敢付出所有資產多少比例的資金投資 AI 概念股？80%？50%？30％？20％？10％？5％？
如果前兩段都很果斷表示「我就是天選之人，我可以」，那應該是真心相信投資 AI 領域是自己的財富自由之道？重壓個 50% 以上不是問題吧？
也就是說，如果扣掉定存、緊急預備金、生活費等，可以拿來投資的錢有 200 萬，那砸個 100 萬買 AI 概念股沒問題囉？如果有 600 萬資產就壓個 300 萬以上才會賺更多！
看到實際數字有沒有比較有感覺？把這麼多錢押下去會不會怕怕的？如果會有些擔心，覺得花少一點比例會更穩，那是不是其實前兩段的答案並沒有那麼確定呢？
也許更多人跟我一樣是小資族，目前沒有辦法輕鬆壓個幾百萬，那 10 萬元資金敢不敢把其中 5 萬元、甚至更多壓在 AI 概念股呢？這麼確定能賺這樣重壓才會更快財富自由不是嗎？
想到這裡，會不會讓一些朋友覺得，好像應該重新審視一下前兩段，其實我好像沒有自己所想的這麼有自信？
現在有些朋友可能會覺得，自己追求的是慢慢致富，只是想多賺一點小確幸的錢，因此承認自己沒有這麼確定 AI 一定會讓我賺上一波，我只是「覺得有機會」，壓個 20% 以下甚至只壓 5% 資金就好，加減賺一點。
那我想要反問，有沒有可能是加減賠一點？這時應該大家會點頭說，對，有可能。
我認為，這樣的風險意識與心態是在投資時比較健康的，也因此冷蛋的部落格不斷在分享「資產配置」的觀念。
而既然有了這樣的觀念，又何必花這麼多時間心力，然後把比例不高的錢自行壓在一個領域上呢？
世界上有更方便的金融工具及投資方法，可以讓人在投資時兼顧大局，自動分散資金的一部份到科技股、以及現在最流行的 AI 概念股上。
說得更現實一點，重壓 100 萬，能夠賺多少？輕壓 5 萬元又能賺多少？或許這次 AI 真的發達了，報酬率像是股神一樣有個 20% 的年化報酬，那也就是一年最多賺 20 萬左右。
這樣很多嗎？有辦法每年找到一個像是 AI 概念股這樣的題材，每年都壓對，一直賺到財富自由嗎？或者是在市場中賺賺賠賠，平均每年只賺個 5% 才是常態？值得把人生精華的幾十年都花在問這種「能買嗎？」類型的問題嗎？
相較於上篇文章的「概念」，這篇文章的判斷標準為了「實用」因此比較直接，老實說看了可能心情好不起來。
但這是我所學到，並實際執行的投資觀念，希望能夠幫助大家在市場一片看好與各種厲害的分析方式滿天飛的環境中，帶來一點不同的思考。
文章到這裡結束了，不過我還有一些想法，之後的文章會分享關於這個問題的延伸投資概念，我們就下篇文章見囉！
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