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重點摘要

• 輝達推出 AI Foundation 平台，包含 Nemo（企業語言模型訓練）、Picasso（圖像生成）、BioNemo（生醫新藥開發）三大模組，整合至 Oracle 與 Azure 雲端
• DGX Cloud 月費 3.7 萬美元，企業可租用 H100/A100 GPU 訓練專屬 AI 模型，無需自建機房
• cuLitho 技術與台積電、ASML 合作，以 GPU 取代 CPU 進行半導體微影運算，開發時程從兩週縮短至 8 小時，效率提升 40 倍、耗電量降至九分之一
• 主持人看好工業電腦族群：工廠 AI 導入需要本地不連網的算力節點（Edge Computing），視覺辨識、品質分類、產線優化都是應用方向
• 頂尖投資人的共同特質是強大的執行力而非獨特想法；與其仰望他人、計算自己需要多高年化報酬才能追上，不如把自己的事做好、把身邊的人照顧好

詳細內容

週末行程：宜蘭與高雄

主持人週末先赴宜蘭帶狗住寵物友善民宿，狗狗可在院內自由活動、與其他狗互動，離開時還不肯上車。之後南下高雄拜訪在當地知名券商分點工作的投資交易圈朋友，主要目的是打撞球。他觀察到高雄道路寬敞、停車場車道設計大氣，給他「台中 2.0」的感受，並對比台北部分百貨看得到的地方金碧輝煌、停車車道卻窄如羊腸小徑，認為這反映建商「cost down 看不到的地方」的格局差異。

南部聚會文化：零社交壓力

高雄朋友的聚會方式完全自由：飛鏢、撞球、電影、電動各取所需，沒有強制敬酒、互相打哈哈或「紅酒不能喝千元以下」之類的潛規則。主持人認為這正是他理想的聚會型態，不會消耗社交電池。返程搭高鐵時還精神飽滿地約朋友上線打電動，反而是身體機能先撐不住。他也觀察到南部朋友在工作、家庭與休閒（露營、釣魚、出國）之間取得良好平衡，整體狀態輕鬆而飽滿。

贏家思維：執行力與停止攀比

主持人歸納多次拜訪投資圈頂尖人士的心得：

• 想法不值錢，執行力才是真本事：一個想法可能有一萬人想過，能在遭遇問題時持續解決並推進的人才是真正厲害的
• 識別自己的「科目」是前提：就像學生要先找到該攻克的科目，投資人要先識別問題所在（例如消息整合能力、向上管理、資金配置），再投入執行；罵新聞是反指標、卻不知道如何從新聞中淘金，才是真正的盲點
• 停止與他人攀比：主持人坦言早期接觸成就超群的人（如某位 31 歲高成就者、28 歲的大谷翔平），都會陷入自卑、計算自己年化報酬要多高才能追上。後來領悟：把身邊的人照顧好、持續提升自己，本身就是成就；比較是比不完的
• 毫不費力的背後都是台下十年功：看起來悠然自得的頂尖人士，無不曾歷經大量艱辛，到了一定高度就懶得再提，但那段過程是不可省略的

輝達 2023 年 GTC 發表會深度解析

AI 布局脈絡 輝達在 AI 領域深耕長達 10–20 年，在多數人仍認為 AI 是炒作話題時就已押注加速運算。OpenAI 在 2023 年（本集發布年）以 ChatGPT 成為史上用戶增速最快的 App 後，外界才理解輝達長期布局的正確性。主持人以 4G → 5G 基建演進作比喻：4G 催生了 Netflix 等串流媒體，5G 的殺手應用雖未明確，但「基建先行、應用跟上」的邏輯不變；輝達的加速運算就是同樣道理。

AI Foundation：三大企業 AI 雲端模組 輝達將整套服務定位為「代工廠（Foundry）＋雲端服務（Cloud Service）」，目前整合在 Oracle 與 Microsoft Azure：

• Nemo：文字類 AI，企業可用來訓練客服聊天機器人等語言模型
• Picasso：圖像生成，適合設計業者
• BioNemo：生醫 AI，可辨識病毒蛋白質結構，協助新藥開發，已與阿斯利康（AstraZeneca）合作，大幅縮短研發週期

主持人認為這讓小型 AI 軟體公司的切入空間極為有限——文字、圖像、生醫三大場景都被輝達直接包辦。

DGX Cloud：月租制 GPU 算力 企業每月支付 3.7 萬美元，即可使用 DGX Cloud 上的 H100、A100 Tensor Core GPU 進行模型訓練，無需自建資料中心。輝達同時推出四種推論晶片配置：L4 Tensor Core、L40 GPU、H100 GPU 及 Grace Hopper，針對影像處理、大型語言模型、神經網路等不同場景提供差異化方案。

cuLitho：AI 加速半導體微影 輝達與台積電、ASML 合作推出 cuLitho 計算庫，以 H100 GPU 取代傳統 CPU 進行光照（lithography）模擬：

• 開發時程：從兩週縮短至 8 小時
• 微影產量：提升 5 倍
• 用電量：降至九分之一

主持人認為若這些數字屬實，對 2 奈米以下先進製程的開發將是革命性影響，但仍需與晶圓廠業者進一步確認。

工業自動化：下一個 AI 爆點 輝達在 GTC 大篇幅介紹 Omniverse 與工廠自動化。主持人判斷這是下一波值得關注的投資主題：

• 缺工問題（歐美、台灣皆嚴重）驅使製造業加速導入自動化
• 疫情後企業開始正視 AI 的實用性，從晶片設計到產線應用都有案例
• 工廠 AI 無法全數連雲端，需在每個生產節點部署本地算力（工業電腦），應用涵蓋視覺辨識、產品分類、生產數據記錄與即時優化
• 工業電腦廠（含自動化設備、輸送設備、機械手臂商）可能因此受惠；主持人坦言自己已布局相關個股，雖被朋友取笑「流動性差」，但他採「存股族」心態長期持有

聽眾 Q&A 精選

• 資產配置：33 歲月收 5 萬、存款 1,000 萬的聽眾詢問建議。主持人建議先存半年至一年生活費作為緊急預備金，其餘全數投入；已有的台灣 50（0050）定期定額是穩健選擇，不需要太複雜的配置
• 看房計畫：當初考慮台中置產純因老婆愛吃當地一家餐廳，後來老婆說「吃膩了」，台中計畫就此打消，最終選定林口
• 轉職後端工程師：30 歲從券商營業員轉職完全不晚，正值壯年，營業員業務難度日增，換跑道是合理選擇
• 儲能概念股：提醒不要因公司宣布加入聯盟就追題材，要看本業營收與真實切入計畫是否扎實

精選語錄

「想法大家都有，那執行力不是每個人都有。你今天拿出一個想法出來，一百個人都有過，甚至一千個一萬個人都有過，但是真的可以把這個想法付諸實行的，在過程中遇到很多問題可以去解決的人，那些有執行力的人才是真的厲害的。」

「任何一個毫不費力的表現，不管是藝文界的跳舞唱歌，或者說在股市的操作，甚至在工作上的一些表現，看起來很輕鬆——你以為這個人是很隨便就可以達到，不是。那都是有很多的血汗在背後，只是可能沒有跟你講，他也懶得跟你講。」

「好好地把自己的東西做好就好，真的是這樣。你已經過得比以前好很多了，你已經有更多的資源了，你的家人、你的小孩已經活得更好了，只是你可能不會給自己這個 credit。」

時間軸

逐字稿中無明確時間戳記，無法提供完整時間軸。