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重點摘要

• Jensen Huang（老黃）在 Computex 2026 提及 Marvell 可能是「下一個兆元企業」，Marvell 股價隨即從「大牛車」直接噴成「飛天神牛」，是本次展覽最出人意料的市場事件
• NVIDIA 演講核心主軸為光連接（Optical）的必然性：從機架內、跨資料中心到資料中心之間，業界共識已非常強勁，資金有可能再次往光的方向集中
• NVIDIA DGX Spark 搭載 N1X 晶片，標誌 NVIDIA 從賣 GPU 跨越到提供整機 AI Laptop 解決方案，謝孟恭視之為 AI PC 第二波浪潮的起點
• Snowflake 員工透露商業模式核心：用戶提問前段外包給大型 LLM，後段資料爬梳走 Snowflake 自有 Data Lake，中間層費用是真正的獲利來源
• 開源模型目前落後閉源約半年，若快則今年（2026 年）、慢則兩三年內（2028-2029 年）追上，AI PC 地端推理將承接多數人原本由雲端提供的工作負載，Edge Computing 迎來新機會

詳細內容

品酒會：謝孟恭初入紅酒品鑑世界

謝孟恭自費參加了圈內大哥帶領的品酒會。原本擔心自己是外行人難以融入，但在雨慧大哥等人引導下，逐漸理解品酒的語言體系，開始能夠具體感受並描述眼前酒款的風味。

• 品酒如同學語言：入門前只有「好喝／不好喝」二分法；掌握語言後，水果泥、花香、菌菇、土壤、茶香等風味都能具體辨識與描述
• 一位大哥專研那些已經過巔峰期、開始氧化泛黃的紅酒或白酒，能從瓶況與酒色判斷最佳開瓶方式，令謝孟恭大開眼界
• 謝孟恭反思：品酒技能本質上可以比作一套「人類演算法」，讓你能推測自己或身邊人可能喜歡的口味，類似 Amazon 的購物推薦系統

Computex 2026：老黃點名 Marvell，光連接成最強共識

Computex 2026 期間，Jensen Huang 在演講中提及 Marvell 可能是「下一個兆元企業」，Marvell 股價隨即直接飆升。謝孟恭曾多次嘗試操作 Marvell 均告失敗，這次股價的意外上升完全超出原有預期。

• Marvell 在 DSP 端表現不錯，ASIC 業務仍在發展路上
• Jensen Huang 演講核心：光連接（Optical）是資料中心必然方向，涵蓋機架內伺服器資料共享、跨機架、跨資料中心的連線，業界已形成非常強勁的共識
• 從 Pluggable 到 CPO（Co-Packaged Optics），光的成長速率與未來發展空間持續拉大銅線的差距；NVIDIA 雖強調銅線能用就盡量用，但方向明確
• 後續資金有可能再次往光的方向跑
• Jensen Huang 演講背板放上幾家台灣餐廳，引發話題，有望帶動實體生意

DGX Spark 與 AI PC 第二波

NVIDIA DGX Spark 搭載 N1X 晶片，謝孟恭約一年前（2025 年）在節目中已有預告。這款產品代表 NVIDIA 從單純提供 GPU，跨越到提供整機 AI Laptop 解決方案，被謝孟恭視為 AI PC 第二波浪潮的起點。

• N1X 晶片衍生三條產品線：高階筆電、初階筆電、車用，同一晶片三種不同規格運用
• 謝孟恭兩年前（2024 年）曾購入第一批高通 Snapdragon AI 筆電，當時地端推理「完全不成氣候、不敷使用，只是好玩的小玩意」；歷經算力堆疊與軟體優化後，地端推理現在已有實質進步
• AI PC 的 ASP（平均售價）較傳統筆電更高，內部元件（被動元件、基板材料等）規格也更好；若 AI PC 銷量提升，一台大約可抵傳統消費性筆電 1.5 台，有望抵消今年（2026 年）傳統手機、筆電市場疲軟的影響
• 謝孟恭計劃實際入手測試新一代 AI PC，屆時向聽眾分享地端算力與雲端之間的對比

Snowflake 商業模式：軟體中間層的護城河

謝孟恭在粉專撰文討論 Snowflake 後，一位 Snowflake 員工留言補充了公司的獲利邏輯。

• 流程：用戶提問 → 前段語境理解外包給大型 LLM（成本轉嫁）→ 後段資料爬梳走 Snowflake 自有 Data Lake 與內建模型（此段收費）
• 核心護城河：企業資料存在 Snowflake，資料爬梳費用是真正的獲利來源
• 若未來開源模型追上閉源水準，Snowflake 可能改用開源模型內化原本外包給大型 LLM 供應商的部分，不再需要為此付費，利潤空間將進一步擴大

開源 vs 閉源：地端算力的長期潛力

謝孟恭進一步討論開源模型的追趕速度：開源模型目前落後閉源約半年，AI 成長速率呈指數型，若快則今年（2026 年）、慢則兩三年內（2028-2029 年）追上。屆時 AI PC 地端推理將能承接多數人原本由雲端提供的工作負載。

• 雲端 Data Center 不會消失：Cutting Edge 研究與最高階用途仍需頂端模型，需求量甚至會繼續乘上好幾倍
• 類比光連接與銅連接：兩者可並行成長，但 Edge 的成長性在未來更值得期待
• 過去教訓：早期 AI 助理硬體裝置因技術未成熟而無法發揮預期功能；現在算力、軟體條件已更成熟，應用滲透將加速
• 若地端算力成熟，軟體中間層（如 Data Lake）的利潤空間也將進一步擴大

市場觀察：盤整健康，功率半導體悄悄改善

謝孟恭分享 Computex 後的盤面觀察，認為部分熱門題材出現橫盤整理屬健康訊號，並注意到功率半導體基本面悄悄改善，可能是下一波題材匯聚點。

• 被動元件開始橫盤整理，謝孟恭認為這是好事：持續噴上去會觸發主管機關處置，整理反而降低最終崩跌風險
• 功率半導體基本面有顯著改善，但光芒不如 AI 系統股或被動元件全面；某功率半導體公司 IPO 公開發行書預計兩個月內（2026 年 8 月前後）完成，投信資金進場後有機會推升股價
• 台積電與 NVIDIA 雖是市場公認大龍頭，卻交易在相對便宜的位置，謝孟恭猜測可能是「留了最後一棒」
• 自身持倉（CPU 相關及被動連接元件）遇回檔未出場，因週線支撐尚未跌破；考慮凹到月線再做評估
• 先前節目已聊過的 TGV、TSV、玻璃基板、Intel EMIB 相關類股均已大漲；謝孟恭提醒：每次回檔都會出現「免洗帳號」喊割韭菜，噴爆後這些帳號就消失，聽眾要有辨別能力
• 以目前指數的上升斜率來看，謝孟恭認為今年（2026 年）整體仍偏多，過程中的修正和整理是正常現象

精選語錄

「當你把酒喝完之後，杯底開始有點乾涸，你會聞到一股茶味——這個茶味，搞一隻猴子進來牠都有辦法聞到。」

「你自己是一個 Human algorithm，你已經是有辦法在腦中直接跑演算法，然後去推薦可能對方會喜歡的東西，猜你喜歡，像 Amazon 的購物車。」

「他現在回檔連週線都沒有破，那為什麼要出去？甚至以我的成本來講，我會想要凹到月線看看。」

時間軸

逐字稿不含時間戳記，無法提供精確時間軸。主要段落順序如下：

• 開場：品酒會個人體驗與反思
• 中段：Computex 2026 觀察（Marvell 暴漲、NVIDIA 光連接主軸、DGX Spark AI PC）
• 中後段：Snowflake 商業模式解析、開源模型與 Edge Computing 趨勢討論
• 後段：市場盤面觀察、持倉策略、功率半導體潛力
• 結尾：聽眾 Q&A（投資策略、職涯建議、遊戲推薦、個人經歷分享等）