〈鉅亨主筆室〉股市是當下游資最好去處！！

壹、前言

目前在政策導向上，產業投資、現金股利稅制改善，雙雙鼓舞資本支出計畫。在房地產投資所需、持有成本房屋豪宅稅、地價稅偏高、且要資金龐大下；近期同地新屋價格竟低於中古屋。這意味著未來房價榮景的確難再苛求，資金投入股市才能獲取、投資或保值報酬。

在第一款 AI 人工智慧型手機發表後，Apple 公司未來 AI 智慧型裝置發展令投資者關切。這不僅是對 I Phone 10、未來訂單的關注，還有未來嶄新人性化附加功能發展。科技類公司當下股價，代表著投資機構對該企業、未來現金流量的預期；而未來股價發展，則還得要寄望於、更新或更有效的附加價值，也就是更多 AI 技術的附著。其實人類生存所需要的「效用」，千萬年以來多沒有改變過；一直多是食、衣、住、行、育、樂等等。沒有不吃不喝、不住不玩的人；但滿足這些效用管道、或說路徑與方式卻不斷改變。一、就以行動革命而言，由人力車、馬車、到瓦特發明蒸汽機後、進入到自動車、或是火車、轎車等等。每一代產品對當時人類多是新產品，不要小看火車；這是 19 世紀初的高端產業，當時鐵路軌道產業股票就是高科技股，股價也曾經享受過高貴本益比。自此開始一直到電車、地下鐵、高速鐵路；高速鐵路還是當今、中國股市的主流類股。二、而貫穿人類這六大生活效用的，就是聯繫與溝通管道。它也是從海報、大字報、布告欄、報紙、廣播電台、電晶體收音機；電視新聞、再到網路、臉書與手機等；取得即時訊息與知識的速度越來越快、成本也不斷降低。智慧手機最大的效用是，它能夠透過文字與圖片傳遞，使得語音無法達到的、簡訊無法做到的，通通多可以透過它而美夢成真。

貳、未來人類最有需要的是什麼效用？

最早佈局於人工智慧的是，網路書店亞馬遜公司；這家目前股價近千美元一股的公司，在 2000 年時只是一家網路書店。但經過多年發展、併購與擴張後，成為目前全球最大電子商務公司。由 Apple 人工智慧附加產品價值，與其全球最大代工企業、台灣鴻海公司股價表現檢視。無論是人臉辨識、或是無線充電等等，在這兩家公司股價上，多已經反應該有的價值。如果蘋果概念股還要再上揚，它需要的是新的、最需要有用的功能。Apple 對於 AI 的下一步是什麼？目前消費者最需要的又是什麼？由於幾年期 Google 併購了 Init 人才，市場傳聞語音辨識將是，智慧手機上 AI 功能的下一步。目前最有效率的智慧型手機、其自動化的語音服務，便是「有聲地圖」；不是地圖會說話，而是它會指引我們使用者。當我們開車到一個陌生大環境，要在這環境中尋找小標的時，只要打開智慧型手機導航地圖；例如在 HTC 手機的 Google 地圖。按下路線圖後、再按下開始，就可以按照手機上語音指引，慢慢地達到目的地；如果你走錯了，它還會叫你迴轉後向右、或向左。不管是在彰化鄉村的羊腸小路，或是高速公路、康莊大道，多難不倒「導航地圖」。

未來最實用的語音辨識功能，應該就是 Talk Transfer。當我們到日本大阪、東京、法國巴黎、美國波士頓等地旅遊指引機器。這種機器裝智會將、當地地形圖指引，以使用者的母語對話。現在的手機除通話之外，在 Line 上面多已具備語音封包裝置，單向的語音通話與溝通多不是問題。而 I Phone X 開機裝置又有人臉辨識，因此 AI 的語音功能必然是，具備不同語言之間的轉換。中文轉為日語、日語轉為中文、方言轉為該國標準國語等等。這些真的是多需要，人工智慧由大數據資料庫中，進行深度學習 Deep Learning 的。但如果 AI 的確進展到這樣的地步，則外行者可能會杞人憂天；部份的大學外文系教授，是否可能會面臨失去工作的挑戰？台灣多數大學為提升外語能力，多將英文、或第二外國語列為必選修；是零學分但多要修完才能畢業。未來當語言辨識人工智慧，發展到一個非常蓬勃階段後；一般的外語對話已不成問題了，那還需要一般生活慣用的外文？語言溝通的完全無障礙，應該是 AI 在裝置的下一個理想目標？

「語音辨識」在蘋果公司被稱為 Siri 計畫，為此發展蘋果公司併購了，紐約的一家 Init 公司專業人才。可能由於這些專業人努力有成，目前蘋果公司研發出，一款 Siris 系統溝通中繼站；而透過這個中繼站，則兩個 Siris 可以進行語言的互相溝通。根據相關研究報導說，蘋果透過這樣的 Acquire Hire，要開發在有人類情緒下、人臉與語音辨識、及電腦視覺技術；以此分析與區別每個人特有的聲紋或語調等。這些技術未來會附著在，蘋果的更新一代智慧型裝置上？但在論及這些 AI 技術，對於股價影響時；就如同宏碁集團創始，施振榮董事長「微笑曲線」一樣。技術的附加價值，會有邊際效益遞增階段；但最後還是會落入邊際效益遞減。當所有品牌智慧型手機多有 AI 的功能後，應該就是邊際效益增減臨界點。就目前科技附加價值發展過程，目前與可預見短期未來，AI 的附加價值必然還是處於遞增階段；因為機器與深度學習，程式語言 R 或是 Pisen 不易、實戰人才還在培養。

叁、未來半導體的競爭就是在 AI 領域！

除了下游運用 AI 外，未來半導體的決戰也是在 AI。產業研究機構 IC Insight 預估，2017 年中國半導體代工產值約為 70 億美元，年度成長率大約可為 16%。其中台積電公司的市占率最高為 46%。其次為大陸中芯半導體，其市占率為 21%。第三名是台灣的聯華電子，市占率為 9%；Global Foundries 市佔率為 7%，大陸的華虹半導體市占率為 7%。研究機構認為，隨著製程的複雜需求、未來這些半導體廠商互相合作的機會增多。由其研究報告觀之，目前仍然採取獨資方式，推進高階製程、在中國大陸市場上唯有台積電，南京生產 16 奈米製程。研究機構認為在未來五年，2017 至 2022 年之間，智慧型手機對於半導體需求的成長速度將會趨緩；但是務聯網 IOT 與虛擬實境 VR、及互動電視、電動車產業、高效能或所謂高速電腦等，對於半導體需求、會彌補這一部份成長的缺口。由以上這些可能的子產業發展來看；其中以電動車、與高速電腦成長應會最快。

雖然高速電腦是專業人才在使用，但在各大學多有大數據中心；我們已可預見當類神經網路、或是任何 AI 融入實驗室、或是經濟與財金論文期刊驗證時，目前經濟學與財務金融與各種科系各種學問，多會有更嶄新與細膩發展，它可能不至於將過去最重要、最根本基礎的理論給推翻。但在高速運算下，學者可使用的資料量絕對是特大樣本，而使用程式語言應會更貼近機器語言，最後所獲得的驗證假說將會更細膩。以股票定價的因子模型而言，不管是三因子或是似因子模型，它們多是從單因子的殘差項中抽絲剝繭，最後獲取淨值市價比、小股本效應與順向投資策略利潤。

如果能用更多的資料、能處理更多的驗證，則可以獲取的自變數、影響因子必然會更多。尤其是目前成為所有科學推理重要工具的，幾何學、線性代數、回歸分析、深度數學、拓樸學、向量、及隨機過程等，多會因此激起化學作用，而當這些新的化學反應融匯在一起，它們所產生的聚集效果，可能會使各種科學快速飛快發展。分析工具的神速進步，我們從資料分析所獲取的發現 Discoveries，只會更 Mina、更綿密。高速電腦所需要的記憶體等，或許是 2018 年之後成長最快速的半導體需求。二十多年前負責研究桌上型電腦，投資機構研究員多體會過，學生與學校對電腦的「返校需求」。未來當 AI 很快滲透到所有學科理論時，高速電腦需求可能又重返電子產業主流，屆時目前所有科學理論、看起來多是很 Low 的，就如同我們現在、在念 1960 年代前財務理論一般？怎麼多只有以數學為分析工具的推論？就如同 NVIDIA 執行長在北京論壇所言，要 Run 出人工智慧功能的電腦，這已非 CPU 所能、而是 GPU 才能。在這種情況下電晶體的成長，已非莫爾定律所能企及的。

肆、結論：投資股市是游資最好出路！

台灣的股市發展可能會一如過去美股股市，只有平台是整理、遇到系統風險時則只會回檔，而不會出現破底走勢；破底是指這波的底部區，2016 年 1 月 18 日的位置，當時台灣加權股價指數為 7,627.89 點；目前股價指數為 10,532.81 點。就技術或是適應性預期的觀點，很難由現在的 10,532.81 點，馬上就預估值攻 12,682.41 點。但由目前台灣整體的投資，在政策的導向上，產業的資本支出計畫，已經浮現初步效果。在房地產投資所需要的資金龐大下，近期新屋的價格竟然低於中古屋，這意味未來房屋的榮景的確難以再苛求，資金投入股市才能獲取投資或保值報酬！

(提醒：本文是為財金專業研究分享，無政治立場，非投資建議書；不為任何引用本文為行銷或投資損益背書。)