科技七巨頭的投資看法：價值創造、價值分配與預期差
一句話重點：投資美國科技七巨頭應看價值創造與價值分配，而非糾結估值高低，因為龍頭地位並非永遠不變，除非能找到與市場不同的洞見，否則買 QQQ 等 ETF 即可。
關鍵觀點
- 看科技股要抓價值創造、價值分配與評價 3 件事；分析師低估 AI 多半來自 domain know-how 的差異與沿用近期經驗，最不擅長處理成長超出歷史軌跡的情況。
- 「大者恆大」是最大的迷思：科技週期短、變動劇烈，IBM、GE、MySpace 都曾被取代，Google 的搜尋優勢也在被侵蝕，M7 未必永遠是 M7。
- 找預期差要從競合關係與管理層行動判斷：Netflix 打擊共享帳號、推出廣告方案等跡象，顯示它認真做廣告，而同業退場也讓競爭轉為競合，這是市場低估的地方。
- 各巨頭的核心問題不同：蘋果缺 AI 而削弱議價與溢價能力，Tim Cook 擅長 1 到 1 萬而非 0 到 1；微軟 Office 的習慣與格式優勢可能被 Agent 削弱；Google 轉向 AI 必然壓低利潤；Amazon 的非 AWS 業務被低估；NVIDIA 成長一定減速。
- 一般投資人買 QQQ 或 VGT 即可，個股要靠與市場不同的洞見；Freddy 的 10 年持有首選是 Meta、Tesla 與 NVIDIA。
分段摘要
12:35Freddy的科技股研究之路
Freddy 自我介紹，曾在凱基證券擔任美股研究員。他從大學到研究所的網路公司實習談起，當時為了理解數位廣告與串流媒體做了不少研究，後來面試的考題是在 Airbnb 與 Uber 二選一，替當時還未上市的公司推估財務與關鍵數據，這也預示了他近 10 年的工作內容。接著回顧從 FAANG 到 MAG-7 的演變：當年大家看的是消費性網路公司，連微軟都被視為已死的大象。
▶ 從這裡看16:20產業趨勢從消費網路轉向企業軟體
起初大家看的是消費性網路，容易理解、自己就是用戶；後來客戶要求研究微軟，Freddy 得從消費性網路跨進企業軟體，連同 Oracle、ServiceNow 等 SaaS 都要看。企業軟體既難以直接使用，也不知道該找誰問，他的做法是讀年報與法說會簡報，並常跑產業技術論壇、換名片，累積人脈後由業內人士教他怎麼看。其間也因 2019–2020 年 Crypto 與疫情帶動的熱潮，接觸過支付與金融科技。
▶ 從這裡看22:35價值創造與產業邊界模糊化的洞察
看任何產業不外乎價值創造、價值分配與評價 3 件事。價值創造要能預測技術與產品接下來怎麼走，而不是停留在新聞與報告的表面理解；價值分配則牽涉競爭與合作關係，軟體產業常有相鄰領域的對手突然殺進來，例如 ChatGPT 威脅 Google 搜尋，使產業邊界變得模糊。不少分析師當年唱衰 AI，源於 domain know-how 的差異：硬體、半導體背景的人怎麼算都覺得是泡沫，純軟體背景的人又過度樂觀。分析師最不擅長的，是成長已超出歷史軌跡時的判斷，加上怕做錯、無法向客戶交代，更傾向沿用近期經驗。
▶ 從這裡看31:20科技股投資大迷思：大者恆大與單一論點
Freddy 認為最大的迷思是「大者恆大」：科技的價值創造與價值分配變動得比其他產業快，又遵循冪次法則，讓人誤以為龍頭地位能永遠維持。回顧 IBM、GE 都曾被視為無懈可擊，2007–2008 年大家也以為 MySpace 才是社群龍頭，結果 Facebook 在行動網路興起時勝出，所以 M7 在 20 年後未必都還在。主持人另補充，常見誤區是把單一論點當成真理，例如因為蘋果手機安裝量大，就認定 AI 落後也無妨，其實這只是眾多變數之一，應評估各種有利與不利因素及其可持續性。
▶ 從這裡看37:35因子投資與尋找預期差標的
Freddy 的主要投資方式是因子投資，而因子多半是市值加權再加上某種傾斜，大公司本來就持有不少，所以個股部分刻意不照市值排行。他看大公司是為了理解產業論述，再去找「預期差」最大的標的：與主流走在同一軌道、產品或客戶需求能走得比趨勢更快，但市場對營收與獲利的預期卻偏低，可由目前交易倍數回推市場的成長預期。以 Netflix 為例，當時付費訂戶成長趨緩，這也是他在凱基時期的研究案例。
▶ 從這裡看41:20Netflix 廣告轉型與投資判斷
Netflix 付費訂戶成長趨緩後，市場對廣告看法分成 2 派：一派完全不相信廣告做得起來，只給 PE 15–20 的媒體式估值；另一派預期廣告隔年就貢獻約 10% 營收。Freddy 判斷廣告營收可能要等約 5 年後才明顯，但現階段能從 4 個跡象確認 Netflix 認真投入：打擊共享帳號、推出廣告方案、HBO 等內容回流，以及編劇罷工拉高內容成本。短期廣告方案會增加付費訂戶、優於市場預期；中長期串流同業退場，競爭轉為競合，產業 ROE 與 ROIC 都可能改善。他認為關鍵不在價值創造，而在價值分配的變化。主持人也分享自己 2 次投資 Netflix：第 1 次約在 2018–2019 年，後來退出；第 2 次是看到 Netflix 決定自建廣告平台、確認其認真做廣告後再進場，持有至今。
▶ 從這裡看52:35回歸均值：從估值擴張到獲利成長
被問到過去 15 年科技股表現強勢、未來 10 年是否回歸均值，Freddy 認為估值面的回歸均值有可能發生，因為目前確實存在溢價。若科技股還能打敗大盤，原因不會是估值重估，而是獲利與成長率比現在預估的更好，而非過去只要說 AI 故事、不管獲利就往上；獲利成長能否抵銷回歸均值的負面影響仍有可能，但不是每檔科技股都能做到。在 S&P 500 與前 10 大科技股各配 10% 之間，他和主持人都押後者。
▶ 從這裡看53:50蘋果 AI 落後：基本面與投資面的落差
Freddy 認同蘋果在 AI 上確實落後，但影響程度要分角度看。從基本面看，蘋果有龐大的營收基礎，包括搜尋租金這類收入，除非 5–10 年後大家真的不用手機，否則短期基本面衝擊有限；從投資角度看，缺乏 AI 就是扣分，市場會質疑它能否成為下一個 AI 霸權。
▶ 從這裡看56:20蘋果估值疑慮與 AI 缺口評估
缺乏 AI 可能讓蘋果對開發商與供應商的議價與溢價能力出現變化，不再能那麼隨意收「蘋果稅」。主持人指出，蘋果營收近 2–3 年每年約成長 5%，市場卻給出至少 10% 成長的估值，這 5% 的落差來自對蘋果能找到下一個成長動能的信心；他以「實力 80 分、卻被給 90 分評價」形容失望，並表示若蘋果買下 Perplexity 會加分、因太貴放棄則會扣分，也認為放棄 Apple Car 是很錯誤的決策，當年沒買特斯拉也有可能是，進而拋出 Tim Cook 是否該下台的話題。
▶ 從這裡看58:50Tim Cook 是和平時期 CEO
主持人肯定 Tim Cook 過去 10 多年把 iPhone 打造成霸權，晶片與 Mac 也有成果。Freddy 認為他不是從 0 到 1 的專家，而是 1 到 1 萬的專家，擅長把既有優勢變現：同一個優勢，別的經理人只能賺 10 年，他能讓蘋果賺 15 到 20 年。但要跨入下一個 S-curve、AI 世代，他可能做不好，這不代表他是壞 CEO，而是戰爭時期也許需要像 Elon Musk 這樣的領導人。
▶ 從這裡看1:01:20蘋果保守投資與微軟穩定之比較
蘋果內部似乎認為，在 AI 能證明自己之前過度投資風險太高，擔心報酬回不來，向來對併購與資本支出都很謹慎。有底牌反而不夠積極，不像 Google 受到威脅就整個動起來；蘋果是行動網路時代最大的受惠者，許多價值都來自行動網路，如今仍在觀察行動網路能否繼續走下去、AI 又會怎麼發展，顯得瞻前顧後。接著轉入微軟：它過去 10 年一直是很穩定的標的，稱得上科技巨頭中最穩定的一間公司，因投資 OpenAI，初期也被認為趕上 AI 浪潮，但首要風險在生產力與業務流程部門，也就是 Office。
▶ 從這裡看1:03:50Office 霸權與年輕世代使用趨勢
針對「年輕人不用 Office」的說法，Freddy 認為重點不是年輕人的習慣，而是正規職場：進入金融業等大公司，公司與客戶都用 Windows/Office 生態，自然被同化。他會從 2 個角度評估：一是小公司等有彈性的公司在職場占比是否上升，二是大公司在 AI 工具能替代生產力軟體、減少人力的情況下，是否還需要這麼多套軟體。以此看來，5 年內還好，5 年後則有變數。
▶ 從這裡看1:06:20AI Agent 時代對微軟與 SaaS 的衝擊
討論 AI 會不會取代軟體與 SaaS：SaaS 的護城河來自學習成本與退出成本，Agent 成熟後這些成本可能消失，Office 日後也可能像 IE 只用來下載 Chrome 一樣，淪為通往 Agent 的入口。檔案格式本是更結構性的優勢，若 Agent 能自動、無縫轉換格式，這層優勢就會被削弱；不過這是理想狀況，短期內微軟憑 Microsoft Graph 等資料基礎，加上企業 20 年的資料都建立在微軟格式上，應仍有優勢，更長期則很難說。最後主持人提問：若與 OpenAI 的合作在達成 AGI 後終止，微軟還有 AI 競爭力嗎？
▶ 從這裡看1:11:20AWS 的焦慮與各家雲端 AI 策略分化
討論各雲端廠商在 AI 上的策略分化：除 Google 外，多數雲端廠商都傾向讓可用的模型多元化。AWS 原本抱著當平台、等著收租的心態，是幾家裡投資大模型最慢的，但看到 Google Cloud 與 Azure 成長加速後壓力大增，趕緊投資 Anthropic、引入 Meta Llama 等多家模型；Azure 也在做類似的事；Google 則專注自家 Gemini，把應用與基礎設施做到最完美。至於微軟需不需要擔心哪天不能與 OpenAI 合作，Freddy 認為不用，因為大家都這樣，微軟應專注強化原本做得好、持續贏得雲端市占的領域，其成長率到現在仍勝過 AWS。最後帶出 Google 面臨的創新者兩難。
▶ 從這裡看1:15:05AI 搜尋成本與 Google 的兩難
主持人認為聊天機器人導入廣告並不違和：免費版用戶的問題被解決後，還有心力看廣告，成效可能不錯。Google 公開表示 AI Overview 的營收轉換率沒有比較差，但創新者兩難的關鍵是成本，主持人推測 AI 搜尋的成本高出多少不確定，但應有約 10 倍。Freddy 認為是否陷入兩難由 Google 自己決定，但只要導入 AI，成本一定會上升：據討論，Google 整體毛利率約 60–70%，單看搜尋可能高達 90% 以上，導入 AI 後利潤一定會下降。不過在 Google 被逼著不得不做的情況下，少賺總比被打垮好。
▶ 從這裡看1:18:50Google 轉型 AI 的營收兩難
Google Cloud 與廣告業務文化差異大，AI 相關產品多做在 Cloud 上；但廣告占營收 70% 以上，任何轉向 AI 的改變都會讓短期 EPS 下滑。若 Google 選擇先犧牲獲利、保住營收與市占，估值可能得先下修 30–40% 才合理。轉型通常不會一次到位，假設利潤率要降 30%，可能分 10 年、每年少 3%。同時 Cloud 的營收比重至少要到 20–30%，才會被給予類似 Amazon 的較高雲端估值，或靠 Waymo 這類新的成長曲線補上。
▶ 從這裡看1:21:20Coatue 2030 榜單漏掉 Google 與蘋果
主持人看到 Coatue 的 Fantastic 40 榜單（預估 2030 年的 40 大科技公司），Google 與蘋果都不在其中。Freddy 認為 Google 雖需要 reset，但 Gemini 明明是現在最強的模型，若是新創擁有它必然入榜；推測榜單假設數位廣告的價值大幅縮水、Google Cloud 與 Waymo 撐不起整個公司，這對 Google 太悲觀，蘋果的邏輯也類似，但 2030 年 iPhone 應仍是手機第一。他們也猜測這份榜單帶有行銷目的，刻意製造討論，因為 Coatue 創投端挖了不少業界人才，且沒有好好解釋。
▶ 從這裡看1:25:05Andy Jassy 最懂雲端，買 AWS 送電商
Freddy 認為 Andy Jassy 是 M7 中最被低估的 CEO，沒有人比他更懂雲端。目前對 Amazon 的估值想法是「買 AWS 送電商」。雲端方向正確：該串的模型都串了，DeepSeek 讓 AI 成本大幅下降，越多強大的開源模型越有利於 AWS，因為更多應用會託管在 AWS 上，AWS 像是基礎建設，只要需求持續，毛利也可自行控制。電商受關稅衝擊是市場低估的主因，但他認為屬週期性，即使是永久關稅，大家也會自行調整，所以不需過度悲觀。
▶ 從這裡看1:27:35亞馬遜打造美國生活超級 App
主持人觀察到亞馬遜正逐步成為美國人日常的「超級 App」：從電商擴展到雜貨、處方藥寄送、醫療保險、串流影音，甚至低軌衛星與 Starlink 競爭，逐一拿下各個領域，食衣住行都想一家包辦，而且進展不錯。Freddy 補充，近年市場過度聚焦 AI，所以大家只看 AWS，但他剛入行時，大家近一半的時間都在討論電商、國際業務等如何擴大與改善利潤率；Amazon 其實一直一步一步持續成長。
▶ 從這裡看1:31:20Amazon 估值與 Meta 搜尋廣告契機
市場認為 Amazon 非 AWS 業務的長期成長率只有 10% 左右或個位數偏高，顯得無聊，所以估值一路下滑；Freddy 認為只要成長展望變好（例如從 10% 提升到 15%），就不會是現在的評價，也希望公司把報表拆得更細、更透明，因為市場用 sum-of-the-parts 評價，AWS 估值容易推算，非 AWS 業務反而顯得委屈。接著轉入 Meta：Zuckerberg 身為創辦人仍擔任 CEO，且投票權高，推動改變比較容易；廣告業務賺錢，其他新投資都是成長機會。若 AI 讓 Meta 能從搜尋廣告切下一小塊（搜尋廣告是數位廣告的最大塊，絕大部分由 Google 拿走），EPS 每年成長 25–30% 可再撐 5–10 年，也不必靠新的 S-curve 說服市場。
▶ 從這裡看1:37:35Meta 的元宇宙、AI 廣告與智能眼鏡
Freddy 一直不看好元宇宙，直到 Meta 決定不再繼續投入元宇宙（當時已燒掉 200 億美元），他才對 Meta 轉為正面。當時壓力來自 2 個因素：元宇宙持續虧損，以及 Apple IDFA 讓營收成長被限制，營收與獲利同時受壓；現在賺錢的一端看起來很好，生成式 AI 對廣告 ROAS 與後台產品的改善，他原本完全不信，至今仍半信半疑，但從數字與管道查證來看確實有交付成果。智能眼鏡方面，Freddy 認為影響力頂多是手機的 1/4，Meta 不該把整個帝國的命運押在單一裝置，而應新增使用情境並與其他裝置互聯；Google 的 Android XR 他也認為沒有 100% 認真。主持人則認為智能眼鏡會非常大，可與手機接近，兩者並存。
▶ 從這裡看1:40:05NVIDIA 成長減速與特斯拉電動車、願景評估
Freddy 認為 NVIDIA 的成長一定會從目前的高成長一路減速，問題只在多快。減速通常來自競爭，要看 AMD 能否追上，或 ASIC 陣營能否吃下 AI 新增需求。從科技史看，特殊規格的產品最後會變成通用產品，進入通用環境後會出現細分需求，ASIC 在特定情境更有效率；當 NVIDIA 在細分需求上性價比不如對手，ASIC 整體陣營才會形成較大挑戰，成長也才會顯著減速。主持人補充近期成長率約 60–70%、去年超過 100%，並問未來 10 年營收年複合成長率能否達 30%，Freddy 認為有可能。AMD 則很難追上，因為 NVIDIA 擁有 CUDA、NVLink 與 GPU 構成的完整生態，AMD 必須全面競爭，所需規模遠高於只鎖定特定客戶與應用的 ASIC。特斯拉方面，電動車面臨中國業者的嚴峻競爭，在中國銷量雪崩，未來 12–18 個月不會太好；單一車主不太會為了 FSD 而買 Tesla，但若採購單位變成 Uber 這類車隊平台就會有幫助。FSD、RoboTaxi 與機器人等願景，約 5 年後才會在數字上看到顯著貢獻，不過技術領先，若 Physical AI 真是未來 5–10 年最重要的事，Tesla 站在最好的位置。
▶ 從這裡看1:55:05七巨頭收尾：十年首選三家公司
偏科技的機構投資人，尤其資金不必在乎短期是否需要用錢者，樂於持有特斯拉；退休基金或校產基金則不會這麼想買。被問到只能選 3 家抱 10 年時，Freddy 的答案是 Meta、Tesla 與 NVIDIA，Amazon 被剔除，蘋果與 Google 則不納入考慮。隨後進入下一個主題。
▶ 從這裡看1:56:20加密貨幣確立為資產類別的長期展望
Freddy 認為比特幣作為資產類別已經確立，不會再有人說它是騙局，就算不是貨幣，至少也是商品的一種，資產配置者也這樣看待。BlackRock 等大型 ETF 發行商開始推出綁定實物而非期貨的 ETF，讓一般投資人能系統性地參與，如同創投從一群人湊成基金，變成主流資產類別。Circle 與穩定幣加入後風向更穩；即使交易所出事、價格下跌後，主流資產管理者仍把它當成資產類別，納管後大家反而更規矩。他對加密貨幣長期樂觀，認為它會以某個比例被配置，並與通膨及其他資產產生連動。
▶ 從這裡看2:00:05投資美國科技股：ETF 與個股的取捨
若看好美國科技整體，Freddy 認為買 QQQ 或 VGT 這類 ETF 就相當夠了；科技類 ETF 常缺東缺西，因為 Google、Meta 被歸在通訊服務、Amazon 在非必需消費，想買齊這些名字還是 QQQ 最完整。要主動選股創造 alpha 很困難：必須看懂公司賺什麼錢、知道自己與市場預期的差異，且大到值得承擔個股風險，還可能被總經或貨幣政策議題沖掉，除非有經過驗證的洞見，且相信這個洞見是對的。他強調最根本的是價值創造與價值分配，只要時間夠長、方向對，時間會校正估值，不必糾結本益比；若公司未來會漲 200%，現在買貴 20% 也沒關係。M7 都歷經多個科技週期，不要隨便說它們是爛公司。主持人總結：能對一家公司產生與市場不同的洞見，才做個股，否則買 QQQ 就好。
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