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重點分析 Nvidia CEO 黃仁勳辭職： 1. 短期利空出盡： 對股市而言，短期內可能是一次性的利空出盡。黃仁勳目前已與 Nvidia 完全切割，接下來國會傳喚黃仁勳及後續調查，對 Nvidia 股價的影響應該會較小。至於黃仁勳離職後的動向對 Nvidia 的影響，在調查結果出爐前，現在就下判斷仍言之過早。 2. Google TPU 為直觀下的最大受益者： 在 Nvidia 面臨接班不確定性下，Google TPU 可能有機會進一步取得客戶與供應鏈信任，其核心合作廠商聯發科與 Broadcom 或為短期市場焦點。 3. 接班影響最快自 2028 年浮現： 目前 CFO Colette Kress 擔任代理執行長。後續正式 CEO 交接與相應的組織改革，對 Nvidia 產品開發與競爭力的影響，預期最快可能自 2028 年開始浮現。 4. 產能預訂與規格升級為供應鏈研究焦點： 黃仁勳的產品策略對供應鏈有兩大激進影響：「產能預訂」與「規格升級」。未來需密切關注供應鏈在擴產與新技術開發方面有無變化，這是支撐 Nvidia 供應鏈高本益比的核心因素之一。 5. 中國需求與出口管制： Nvidia 最終流向中國買家的 AI 晶片營收比重，可能高於過去對外的正式聲明。因此，有些投資人擔心，美國政府實施更嚴格的出口管制後，Nvidia 營收將顯著衰退。不過，中國終端需求並不會因出口管制而消失。即使出口管制加嚴，只要海外仍存在轉售管道，即使轉售價格高出數倍，中國買家仍有可能承擔溢價並輾轉取得 Nvidia 晶片／機櫃。

初代礦工 - 神魚，是我最敬佩的幣圈前輩之一。 不管是挖礦還是 DEFI 都顯示出他超前的認知。 這集 18 分鐘演講他分享了他使用 AI 的認知，我仔細看完後又用 AI 拉逐字稿分析，總結出以下核心認知，分享給大家： 1 同一份資訊，看到多少 insight ，取決於你有多少算力，用得對不對。 人腦算力和時間有限，只能抽出很少的 insight； 藉助 AI 能夠瞬間調用大量算力，同一份資訊就能看出更多東西。 了解這個底層邏輯，你就可以在各個領域超前創造額外價值。 2 三個世界稀缺的東西不一樣。 實體世界缺位置（房地產）， 網路世界缺注意力（流量）， AI 世界缺的可能是品味和判斷力（AI 無法取代的能力）。 3 花 Token 是在買時間。 讓 AI 把每本書壓成一頁簡報、把一個學科做成知識圖譜；讀不懂的書讓 AI 照他的背景和經歷改寫。 4 讀書要雙軌並行。 知識進得快但沒有真的進腦子。所以一邊讓 AI 抽結構，一邊自己反覆精讀。 他拿健身房來類比：體力勞動被機器取代後大家上健身房，腦力也需要類似的鍛鍊。 5 讓 AI 當鏡子認識自己。 他從玩龍蝦就開始讓 AI 寫人格設定檔，回頭整理自己的經歷給 AI 讀。 AI 回他一封信，他看完哭了很久。 之後每天花 10 到 20 分鐘讓 AI 找他前一天的工作盲區。 AI 讀完他的交易紀錄還問他：你是在做交易，還是在滿足心理需求。他想了兩天大徹大悟，承認是後者，決策品質從此好了很多。 6 人和 AI 協作像層層回路。 人負責講清楚要什麼、給足背景； AI 團隊去試、回饋、沉澱成方法。 兩個關鍵旋鈕： 每一步交給 AI 多大的任務（太大它會變笨，太小就像一直開會不做事）、多久回饋一次。 系統越自動，人越關鍵：目標偏一點，下面全部白費。 7 他自己的變化。 體感生產力增加約十倍，最關鍵的是性格變了，從不擅長抽象思考變成偏向抽象思考。 8 很強的個人放進傳統組織反而變差。 團隊產出被組織裡最窄的瓶頸卡住，個人再強也沒用，所以要變成以 AI 為本的公司，組織的做法得改。 9 他們公司怎麼做。 每個員工配一個 AI 同事，大量協作由 AI 之間溝通，不用開會拉齊。 他拋出靈魂拷問：如果 AI 之間都能即時協商，公司的邊界還存在嗎？ 10 人生只有三件事。 吃飯、睡覺，剩下就是用好算力。 對外看懂世界、對內看懂自己。 11 AI 給他的十年建議。 守住自己的資料和私鑰； 趁父母還在、孩子還願意牽你的手，去遠行； 每半年檢查一次自己的預測邏輯，自負是很貴的漏洞； 吃真正的食物、把可被攻擊的破口縮到最小。 每天問自己：用好 AI 之後，你的一天有沒有變得更充實更有生產力。

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