許長泰：股價在跌，不代表技術在失敗——科技股回檔的兩層成因，與企業端「從 CTO 到 CFO」

他開場先承認問題：過去幾週市場出現明顯回檔，由科技股與半導體帶頭，自然引發一波焦慮——這是不是更大跌勢的開端？他的回答方式是先問「為什麼會跌」。第一層，半導體從年初以來報酬極強，某種程度的獲利了結是躲不掉的；第二層，南韓等市場的本地投資人帶著顯著的槓桿湧入，槓桿解除時自然把回檔的幅度放大。

接著是整支影片的關鍵句：股價在跌，不代表技術在失敗。他說 AI 的採用是真的、現在就在發生；目前主要是科技巨頭、金融機構與服務業在重度採用，而這只是開頭——未來 3 到 5 年他預期用例會大幅擴張，機器人、自動駕駛與其他自動化會把獲利潛力帶到營建、製造、物流這些矽谷以外的產業。他同時說，不該對 AI 悲觀，但要理性看待它目前所處的發展階段。

“Just because stock prices are dropping, it doesn't mean that the technology is failing.”

他把鏡頭轉到企業內部：如果你今天在經營一家大公司，用 AI 的方式已經變了。他稱這個轉變為「從 CTO 到 CFO」——從技術長主導變成財務長主導。早期的採用由技術長推動，鼓勵所有人去實驗，每個使用者收一筆固定費用；現在成本堆上來了，而且常常是按 token 用量或流量計費，於是財務長介入、要求理性。

理性的具體樣子是分層：昂貴的高階模型被保留給前沿研發這類高價值任務，一般員工則被移到更便宜、更大眾化的模型。他用開車來比喻：在 F1 賽道上開車和在市區開車是兩回事，去雜貨店不需要一輛 F1 賽車。

“You don't need a Formula 1 car just to get to a grocery store.”

他說這不只是客戶端的需求在變，美國的 AI 公司也在面對海外競爭，特別是來自中國。中國的模型往往更便宜、而且開源，讓企業更容易客製，全球企業因此正在分散供應來源。

他由此推論：這種競爭壓力意味著，連美國最大的科技業者都可能得調整商業模式，以及未來的資本支出計畫。他沒有點名任何公司，也沒有給出資本支出的金額或幅度——這一段是方向判斷，不是量化預測。

談到硬體，他自問：AI 公司被要求交出獲利，是不是對半導體與資料中心需求是壞消息？他的回答是「出乎意料地，不是」。個別的 AI 服務商可能面臨變現挑戰，但整個生態系正在擴張，AI 正快速滲透企業與家庭部門。

“This widespread adoption means the demand for compute remains robust, regardless of who's providing it.”

他把這條邏輯延伸到資料中心：既然需求不取決於誰是贏家，資料中心建設的長期前景在他看來仍然非常強。他接著說，AI 模型的版圖正走向「贏者拿走大部分」（winner-takes-most），半導體的市場集中度高、頂層玩家保有定價權；短期需求可能波動，但中長期的銷售成長看起來平穩。他由此帶出主動管理的重要性——這一句與摩根資產管理的業務直接相關，讀者可自行折價。

最後一段是他對下半年的看法：總經背景在他看來相當有支撐，全球經濟預期維持平穩，通膨沒有失控，所以央行不需要激進升息，這對成長股這類利率敏感的板塊是好消息；他預期獲利成長會從科技擴散到金融、非必需消費與工業，而且不只是美國的故事，亞洲與世界其他地方也有同樣潛力。

他的結論是：科技股的波動短期內可能持續，但不要讓它把你嚇出市場，而是趁這個動能把股票配置在地域上拉到美國以外、在產業上拉到純科技以外——「分散是你在下一章最好的朋友」。這是一段典型的資產管理業者定位陳述，方向與其「留在市場、擴大配置」的業務利益一致，本站照錄、不代為背書。