2026半年結

不知不覺，2026已經過了一半。

這半年間個人仍持續買進，股票仍佔個人財富的一大部分。

正如《持續買進》一書所指示，

與其預測市場，不如持續留在市場。

三月底時，美國空襲伊朗，美伊衝突爆發，

伊朗揚言要封鎖霍爾木茲海峽，油價一度升至每桶100美元，

通漲升溫，市場擔心聯儲局被迫加息對抗通漲。

SP500一度由高位6900點下跌至6300點。

然而，執筆之際，SP500早已重回7500點，於歷史高位徘徊。

說回個人持股：

個人組合回報YTD： 15.3%

同期標普500指數 YTD： 9.5%

納指YTD：18.9%

組合現金：29%

Stock	portfolio %
VOO	19.59%
TSM	15.98%
AMD	14.79%
NVDA	14.02%
MSFT	8.98%
US-T GOVT Note 3.5 30Sep'26	7.11%
AAPL	6.30%
DDOG	3.84%
AMZN	3.44%
HKG:0900	1.55%
NTDOY	1.34%
GOOGL	1.28%
TSLA	0.92%
HKG:1428	0.63%
HKG:1830	0.25%

個人操作：

VOO(+)

幾年前VOO的持股只佔個人組合不足一成，

現已慢慢提升到組合最重持倉。

一來是因為不斷加倉，二來是標普指數近幾年的回報實在太好，

以至持倉比重一直在增加。

GOOGLE(+)

買入Google的契機是留意到股神旗下的巴郡也在建倉，

在AI時代，曾經擔心AI會搶佔瀏覽器的市場份額，

但後來Google推出自家的大模型Gemini, 並推出AI Overview,

Google search的流量不減反升。

雖然大搞AI軍備競賽蠶食自由現金流，

但本業的護城河仍然穩健，若AI真的是泡沫，

只要撤手不再投資，本質上仍是一間十分賺錢的公司。

年內沒什麼大動作，就只是加注VOO跟建倉Google.

15%的回報主要來自TSM跟AMD。

年內TSM升49%, AMD升151%！

若撇除TSM跟AMD year to date的升幅, 回報只得可憐的2%！

而且若不是去年回補了一些AMD的持倉(詳見：2025半年結)

回報只會更差。

可見跑贏大市多麼困難，即使揀中股票，

但持倉的控制，跌市時的心理質素仍是投資者的一大考驗。

去年2025年，關稅戰正如火如荼的進行著，

台積電更是戰火的中心，特朗普曾揚言加徵100%關稅，

然而，Trump Always Chicken Out

最後台積電以對美投資換取關稅豁免，

今年市場又繼續歌舞昇平！

投資者要是沒有半導體相關股份，

回報可能十分平庸。

主動投資難就難在要是沒有踩中風口，

回報將被大市無情拋下！

展望下半年

AI毫無疑問將繼續是市場焦點，

只是資金由燒錢蓋數據中心的科技巨頭，

轉移到確定性更高的半導體產業，尤其是記憶體相關股票。

正如股神巴菲特所言：人工智能的潘朵拉盒子已被打開。

世界不會回到沒有AI的時代，人們將繼續用AI問東問西，

Programmer將繼續用AI輔助寫CODE，

返工的繼續用AI出email.

但個人認為AI不會取代Programmer, AI模型最終將走向商品化；

但Anthropic也還沒上市，資本的盛宴將會持續到何時？

讓我們拭目以待。

AMD FY26 Q1--願景還是泡沫？

AMD是組合內一隻長期持股，

回顧最初買入的理由，就是看好其產品有能力在CPU市場搶佔Intel市場份額。

現時可謂超額完成。

說回今季FY26 Q1的業績：

收入上升38%達102.5億，

營運收益25.4億，同比增長43%

純利22.7億、同比上升45%

non Gaap eps $1.37，同比上升43%

細看各業務：

可見收入上升主要由數據中心帶動，

根據管理層說法，收入增長主要由EPYC CPUs跟Instinct GPUs帶動

At our Financial Analyst Day in November, we outlined the server CPU market growing at approximately 18% annually over the next 3 to 5 years. Based on the demand signals we are seeing today and the structural increase in CPU compute requirements driven by Agentic AI, we now expect the server CPU TAM to grow at greater than 35% annually, reaching over $120 billion by 2030. In response to this demand, we are working closely with our supply chain partners to meaningfully increase our wafer and back-end capacities to support this growth.

說法基本上跟Intel業績上的說法一致，

基本確認在Agentic AI帶動下，客戶對CPU的需求強勁增長。

因此才於短短期個月內把server CPU的Total Addressable Market (TAM)

從600億一下子上調到1200億。

若AMD維持CPU市場若50%市佔率，

於2030年，CPU就能帶來600億收入，還未計GPU、FPGA等收入。

至於GPU，去年10月, AMD已跟openAI簽訂了6GW的合作協議，

首階段將於2026下半年部署1GW MI450 GPU.

接下來2026年2月，再跟META簽署合作協議，部署同樣6GW的GPU。

根據Nvidia CEO黃仁勳的說法，1GW的數據中心成本約500億，晶片成本佔6成。

即使在AMD身上打個折，也應該是200-300億的收入。

這兩項協議加起來的收入規模也已經有3000億了。

假設這3000億5年內平均攤銷，每年可增加收入600億，

那麼2030年，收入將是600＋600＝1200億。

對比2025年全年總收入346億，相當於CAGR約30%

還沒計算Embedded 跟Client and Gaming的收入在內。

在2025年11月舉行的Financial Analyst Day, 蘇媽給出的指引是

- 年均35%收入增長

- 35%營運利潤率

- 每股盈利>$20 (non-GAAP)

這份業績雖好，

但觸發股價於兩個月內爆升一倍的是華爾街在為整個願景定價。

若只看倒後鏡投資，你會看到市盈率超過100倍的泡沫！

個人早於2020年已買入AMD，獲利甚豐。

但沿途卻不是一帆風順。

譬如去年關稅戰，股價一度跌至$85，幾乎將所有帳面利潤蒸發！

本人於$85沽售一半持股，其後有感對AI可能過份悲觀於$130回補一半，

可謂精準低拋高吸。

現時又幸運遇上Agentic AI帶來CPU需求暴漲，實在受寵若驚。

比起每日緊盯新聞，投資者可能更需要訓練自己的耐性。

共勉之。

談談GOOGL的業績

眾所周知，Google是一間廣告公司，

其盈利模式主要是靠點擊廣告商贊助的連結賺錢, 

佔收入7-8成(訂閱服務也包含在Google Service這一業務中).

其次正急速擴張的是雲端業務，主要是算力出租。

以最新一期FY2026 Q1業績為例：

Google Service:

Google advertising 一項收入就達到772.5億，佔今季總收入1099億的70%。

在AI時代，這種模式是否仍可持續？

畢竟現時用戶可以用AI，一問就已經知道答案，

不用逐個搜尋結果點擊再慢慢消化。

而Google就用連續幾個季度的業績打臉了市場的猜測。

自chatGPT 2022年橫空出世後，搜尋的收入從未下降。

實際上自2024年中Google推出AI Overview的功能後，收入更有加速的勢頭。

根據管理層的說法，用戶會問更複雜，更長的問題，

而且受益於Gemini的多模態能力，用戶可以直接Circle to Search(只限Android手機),

直接搜尋屏幕上的圖像而且可以追問問題，大大增長了搜尋的應用場景。

還記得Google的使命嗎？

To organize the world's information and make it universally accessible and useful

在AI出現後，人們非但沒有少用了Google，而是AI成為了Google完成使命的新工具。

Google Cloud

至於AI capex, 是市場另一個擔心的地方，

要知道Google一直是一間賺錢機器，但因為近年大力投資AI，

以至自由現金流大受影響

就2026 Q1的資本支出就已經是2023全年的資本支出了！

管理層更於分析員會議上進一步提升資本支出指引，

由1750億至1850億提升至1800億至1900億！

且預期2027年資本開支將進一步提升！

當然，激進的支本開支也帶動了雲端收入的增長。

拆開業務來看：

Google Cloud的收入由25Q1的122.6億大升至26Q1的200億，升幅達63%

而積壓訂單更按季翻倍，去到4620億！其中約一半將於兩年內交付。

若果成真，單單這二千億的訂單將使2027年收入達到6000億美元。

對比2025年增幅超過50%。

2025每股盈利10.81，若增長50%，意味著2027的每股盈利將超過16！

在業績後Google股價大幅上升，個人粗略估計是2027 eps的23倍。

個人於Google FY25 Q4業績發佈後小量買入，成本約319元。

在這場AI競賽中，我認為Google攞有其獨特的優勢。

其一是自研TPU晶片，不僅可以降低成本，還可以帶來收入。

管理層預期2026年將會有少量TPU出貨，而2027出貨量將大幅成長。

其二是自研大模型，Google可以深度整合自家大模型的能力進入旗下生態。

不論是搜尋，Android或是Youtube，Google Map等。

而Gemini本身也是收益的來源，

譬如Apple就跟Google合作，每年支付Google十億美元以使用其模型。

(但Google也每年向蘋果支付數十億美元以保持自家搜尋器的預設地位）

雖然不確定這場軍備競賽的結局，但相信Google會是其中一位生還者，

共勉之。

短評台積電FY25業績

台積電近日公佈FY25年全年的業績, 在AI浪潮帶動下, 各項數據均令人眼前一亮.

收入: 1220億, +36% yoy

營業利潤: 620億, +46% yoy (營業利潤率: 50.8%)

淨利潤: 550億, +46.3% yoy

每ADR盈利: 10.65 +46.4% yoy

自由現金流: 315億 +15.2% yoy

值得留意的是自由現金流增長不及盈利增長, 原因是巨大的資本開支.

FY25年的資本開支實際是409億, 按年增長37%, 因而影響了自由現金流.

而管理預期FY26的資本開支介乎520 - 560億. 

收入增長約30%, 資本開支的增長符合收入增長, 

相信不會像今年一樣對自由現金流有重大影響.

個人預計FY26自由現金流約400億, 現市值為下年自由現金的34倍.

個人認為估值稍為偏高.

管理層在電話會議表示未來三年的資本開支將顯著超越過去三年的資本開支(>1000億).

但台積電就是這樣的一間公司, 重資本投入.

為應付未來巨大的AI算力需求, 

台積電需要為未來投入巨大的資本以支持未來的收入增長.

但現時看來, 巨大的投入的確可以換來收入的增長, 

管理層預期2024-2029年間, 公司將保持複合25%的收入增長.

而台積電亦積極跟客戶, 甚至客戶的客戶溝通, 以確保新增產能不會浪費.

最後, 風險總伴隨著機遇

先進的製程能帶來更細少的晶片, 更佳的能耗比, 

市場有誘因繼續升級製程, 除非有日科技發展到不再需要更先進的晶片吧!

2026年台積電將量產2納米, 而1.4納米目標於2028年量產

個人會選擇繼續佛系持股, 共同見證台積電挑戰物理極限.

2025年結--贏家的詛咒

我自認為算是比較有定力的投資者, 

曾於141買入台積電, 更夠膽於99加注.(ref: 台積電 --- 叫好不叫座的Q1業績)

我以為夠膽面對帳面浮虧, 在別人質疑時堅持己見, 更能在別人恐懼時貪婪已經夠難,

原來更難的是面對帳面浮盈.

有追蹤本人持倉的話應該知道我算是Nvidia的早期投資者, 

最後一次加注於2023@450(相當於拆細後45). 

以平均成本計, 早已是7 bagger.

但我並沒有賺到盡, 因為中途不斷減持, 在2024跟2025合共減持一半.

現時回望，$93減持的NVDA恐怕再難以見到。

說回個人持股：

個人組合回報YTD： 9.88%

同期標普500指數 YTD： 14.65%

納指YTD：17.59%

組合現金：24%

Stock	portfolio %
VOO	17.82%
NVDA	15.59%
MSFT	12.13%
TSM	12.70%
US-T GOVT Note 4.25 31Dec'25	8.36%
US-T GOVT Note 0.375 31Jan'26	8.25%
AAPL	6.82%
AMD	6.71%
AMZN	3.86%
NTDOY	2.47%
DDOG	2.27%
TSLA	1.13%
900	1.55%
1830	0.33%

NVDA(-):

根據最新FY26 Q3 (2025 Oct)的財報預測，

FY26全年收入預測每股eps $4.5, forward PE~40.

但重點是FY27的收入能否繼續增長。

在分析員會議上：

- $0.5 trillion in Blackwell and Rubin revenue in 2025-2026 (150 billion shipped)

- $3 trillion to $4 trillion AI infrastructure build by 2030.

-  Top CSPs and hyperscalers capex increase

- 40% shippment in Inference

可以肯定下年的收入仍將繼續增長，畢竟在手但仍未入帳的訂單已有3500億。

現時坊間普遍預期2026收入將超過3000億，增長近50%，

若盈利增長跟得上收入增長, forward PE更甚至只有20倍，

比標普500的市盈率更低！

TSM(-):

根據FY25 Q3的收入預測，全年收入增速達35%，

每股ADR賺$10應不成問題，那麼現時估值只是約30倍，

重點還是2026的增長能否維持，

管理層在電話會議上重申數據中心AI增長會維持約45%增長直至2029.

而各大雲服務供應商似乎也不會削減資本開支，

明年大概率還是增長的一年。

風險管理 vs 敢於重注

當年互聯網泡沫, 催生了現今萬億市值的科網巨頭.

只是當年這些巨頭根本還沒誕生!

今日Nvidia的盈利能力根本不是當年思科能比擬,

但底層邏輯仍是一致的, 

應用層還沒出現一個可以持續獲利的公司, 當前的投資要如何繼續?

這是我減持的一個考量.

但事後看, 減持的價格太低, 也低估了泡沫的持續性.

蒙格說過：「分散投資是給那些不懂行的人做的。」

要知道少數的贏家帶來股市的大部分回報, 

組合調整只是將「贏家」換成平庸的避險資產.

那麼身為不懂行的散戶, 不妨抱著留到最後的決心, 堅持到煙花散場那一刻.

正如科網泡沫的思科 ,

泡沫過後股價下跌近9成, 

但你在1995年買入, 其實回報還是可以的.

共勉之.

對人工智慧的一些思考

一直覺得自己是一名現實主義者、比起天馬行空的概念，

能否實行、如何實行的等問題更困擾我。

投資上，這種傾向使我趨於保守；

也但也助我避開了不少坑。

對於AI, 一直的疑問是為什麼是現在？

要知道人工智慧、或以前稱作機器學習已存在已久。

不少大公司早已將其應用於自身業務上。

例如Facebook, Netflix等科技巨頭一早已用AI推薦個性化內容.

而Amazon亦早於2012年已引入倉儲機械人Kiva Systems. 

不要忘記2017年蘋果已引入face ID, 

但這又算是AI嗎? 跟現在的AI有什麼分別? 

為什麼算力的需求沒有暴升?

Attention Is All You Need

一切要追溯到2017 Google的一篇論文, 我不是專家.

但這論文提出了一種全新的軟體架構, 使得同時處理大量數據變得可行.

只要你有GPU就可以. 

諷刺的是Google對此並不重視, 覺得大有前途的是openAI的illya sutskever.

更首先於2022年底推出chatGPT, 震驚世界.

要說Google保守的確是, 

但Google的CEO有表示過擔心這新技術有可能對現有的搜尋業務造成影響.

何況要是真的成功了, 花錢把它買下來就可以, 畢竟Google旗下還有DeepMind這顆棋子.

那麼到底現在的AI跟以前的AI有什麼分別?

我認為這次AI浪潮的主要分別在於這次是生成式的, 是廣義的.

不像以往machine learning都集中在單一, 狹隘的使用場景.

這是首次AI可以生成某種東西.

譬如寫code, summary, translation, 畫圖等等, 

而且亦是首次AI似乎能「理解」人類語言, 這是人機交互的一次大突破.

有人將AI比喻成電力, 互聯網等級的創新, 因為這次是通用技術的革新.

甚至有人擔心起人類會被機械完全取代.

對此, 不同人有不同的意見.

illya sutskever認為現時深度學習算法太沒效率, 認為現在應該回歸基礎研究.

Deep Mind的demis hassabis認為我們距離AGI還需要有一到兩個關鍵的技術突破.

Meta的Yann LeCun認為單靠大型語言模型(LLM)無法到達AGI, 我們需要世界模型.

但無論這此AI浪潮能走到多遠也好, 一點比較確定的就是:

AI is here to stay.

畢竟試過用AI寫code後, 很難再回到以前慢慢敲鍵盤的年代;

而用AI搜索的效率比用傳統互聯網搜索效率高太多.

作為投資者, 真正關心的不應是科技層面的突破, 而是經濟層面的價值.

很多技術突破並不能帶來經濟利益。

就像我們擁有超音速技術多年, 但為什麼沒有超音速客機?

一項技術可行不一定能帶來經濟收益.

以現時LLM來說, 訓練成本動輒幾十億，

而這只是前期成本，還有不斷微調，後訓練，

甚至每次跟模型的互動都在消耗昂貴的GPU資源。

在科網世界, 燒錢爭取市佔率,最後才考慮變現不是什麼新鮮事.

但不同於傳統科網股---每多服務一個顧客的邊際成本幾乎為零, 

openAI等大模型提供商每執行一個query, 背後都需要龐大的算力支持, 

而數據中心建設平均需要6-36個月時間，

也就是說, 現時對數據中心的投入, 實際上是對未來兩三年算力需求的部署。

更重要的一點是,模型正變得愈來愈商品化. 

不同模型之間的差距對使用者而言微不足道, 唯一的分別就只有價格.

若對手若有日推出更強大的模型, 你將被逼花錢再訓練一個更強的模型來回應.

正如微軟CEO Satya Nadella 在一次Podcast所言：

I can make the argument that if you're a model company, you may have a winner's curse. You may have done all the hard work, done unbelievable innovation, except it's one copy away from that being commoditized.

訓練大模型的know-How某程度上集中在一班AI工程師/科學家身上，

訓練的方法也沒有專利保護，理論上只要有人才、數據、算力，

就可以燒出一個大模型。

在這環境下，要一直保持模型性能領先，幾乎是不可能的事。

這也是為什麼Microsoft寧願放生openAI去找其他雲供應商

也不願為它背上天文數字般的資本支出.

歷史上不少先進技術的出現並沒有轉化為投資者的利潤.

紡紗機/紡織機的發明並沒有轉化為紡織商的利潤，而是令紡織品價大跌，

噴射引擎的發明並沒有改善航空公司的利潤率，而是令航空旅遊大眾化。

而這次AI很大程度上也在重複過去泡沫的模式,

新技術的出現, 資金瘋狂為想像的未來下注.

像上文提及的illya sutskever, 其實力無容置疑, 

但其成立的startup - Safe Superintelligence連基本的生意模式也沒有就獲得了50億的估值.

至於將來AI應用如何獲利, 誰又能獲取最大的經濟利益?

老實說, 我不知道.

但真正的風險不是來自對未來的未知, 

而是源於我們自以為「看懂」了未來.

在$45買入NVDA(最後一次@2023)跟$181買入的意義是完全不同的.

投資不是一場預測未來的比賽, 而是一場關於定價跟耐性的修行.

買入並持有, 市場自然會找到合適的估值.

若然最後市場的定價比買入價高當然好, 不然的話也是一種學費.

對市場保持敬畏, 我想是投資者在市場上生存的重要一課.

點評Nvidia FY26Q2業績

最近沒怎麼關注業績，也懶得出文。

但始終組合內很AI持股不少，股王出業績也一定要留意下。

只瀏覽了大數

FY26 Q2收入467億（Q1: 441億）

上半年收入已達908億。

管理層預期Q3收入540億（不計中國收入）。

全年下來，今年收入超過2000億應該沒問題。

而下半年毛利率預期有改善，

Q2 non-GAAP毛利率72.3%，預期Q3 73.5%,

Q4更進一步達到mid-70s.

因此下半年盈利應超過上半年，

個人預期全年賺non-GAAP eps約4.3.

以180股價計算，forword PE約42. 

電話會議上有分析員問及AI資本開支的情況，

Jensen, I wanted to ask you about your $3 trillion to $4 trillion in data center infrastructure spend by the end of the decade. Previously, you talked about something in the $1 billion trillion range, which I believe was just for compute by 2028. If you take past comments, $3 trillion to $4 trillion would imply maybe $2 billion trillion plus in compute spend. And just wanted to know if that was right and that's what you're seeing by the end of the decade. And wondering what you think your share will be of that. Your share right now of total

CEO黃仁勳回答： 

Thanks. As you know, the CapEx of just the top 4 hyperscalers has doubled in 2 years. As the AI revolution went into full steam, as the AI race is now on, the CapEx spend has doubled to $600 billion per year. There's 5 years between now and the end of the decade, and $600 billion only represents the top 4 hyperscalers. We still have the rest of the enterprise companies building on-prem. You have cloud service providers building around the world. United States represents about 60% of the world's compute. And over time, you would think that artificial intelligence would reflect GDP scale and growth and so -- and would be, of course, accelerating GDP growth.

And so our contribution to that is a large part of the AI infrastructure. Out of a gigawatt AI factory, which can go anywhere from $50 billion to plus or minus 10%, let's say, $50 billion to $60 billion, we represent about $35 billion plus or minus of that and $35 billion out of $50 billion per gigawatt data center. 

首先， 2028 AI相關的資本開支是上一季度由黃仁勳提出，

不過一個季度，又再劃大個餅，變成2030年達3至4萬億。

當然，當中一部分開支包括數據中心建設、ASIC晶片等其他開支。

不是只有GPU。

而個人統計所得：今年各科技巨頭的資本資出達3300億：

META: 65b

AMZN: 100b

MSFT:  80b

GOOG: 85b

合共3300億 (對比2024增超過40%）

NVDA上半年收入908億，908/(3300/2) ＝ 55%

相當於55%支出進了Nvidia口袋。

管理層指一間1GW的數據中心，成本約500-600億，

當中NVDA就佔了350億，也大概是58%.

至於將來，就視乎閣下對AI前景的看法。

若以黃仁勳的說法2030市場達三萬億，

而又假設Nvidia仍維持現時的市佔率，

那麼屆時的收入將過萬億？

個人持保留態度。

台積電FY25Q2業績短評

台積電於7/17盤後公佈了FY25Q2的業績，還是一如既往的穩。

先看2025上半年數字（美金）：

收入：556億，同比上升40%

毛利率：58.7%（2024上半年：53.1%）

營業利潤：273億，同比上升62.5%

淨利潤：238億，同比上升60%

每ADR盈利：$4.59

收入增長主要得益於AI需求的大爆發。

留意以平台劃分的收入分類，

於2025Q1, Q2， High Performance Computing佔了大概60%的收入。

兩年前，HPC只佔季度收入不足一半（2023 Q2: 44%）

可見AI需求對台積電的收入有多大影響。

根據管理層於說法會的陳述：

1. 2025財年收入預計同比上升約30%

2. 維持2025財年資本支出380-420億。

3. 2奈米製程將於2026投產，而預期比起3奈米，

有更佳的盈利能力。

4. 維持長遠53%毛利率的目標。

簡單估算一下：

今年收入預期有出901*1.3 = 1171億.

以42%淨利潤率計，淨利有492億美金，

每股ADR保守估計賺9-9.2.

預期市盈率約27倍. (245/9)

但重點應該是管理層對AI需求表現出強勁信心，

表示現時仍是供不應求，將來亦不太可能看到客戶突然大規模縮減支出。

這裡再重覆一次2024年管理層的展望：

For the five-year period starting from 2024, we expect our long-term revenue growth to approach a 20% CAGR in US dollar term, fueled by all four of our growth platforms, which are smartphone, HPC, IoT and automotive. 

什麼意思？即是2029年收入將超過2000億，

若能維持現時的利潤率，淨利潤將接近1000億。

乘以15倍PE，市值不難去到15000億。

視乎閣下的成本，若然以現價245買入（市值一萬億），

去到2029年15000億市值，5年CAGR約8%

但能否成真，讓我們拭目以待。

2025半年結

投資可以很簡單，正如《持續買進》一書所言，就只是Just Keep Buying。

但執行起上來卻不容易。

正如幾個月前，主流媒體無一不對特朗普關稅政策大肆評擊。

不單止無助於解決財政赤字，亦加劇通漲，

逼使聯儲局減慢減息，甚至重新加息。

其美國優先的政策主張，更有逆全球化的意味，使美國走上孤立主義。

而市場似乎亦有效率地反映了當前的政經環境，

於短短兩星期內下跌了15%！

想像一下，只雖短短兩星期，就蒸發了可能你過去一年的儲蓄！

更糟糕的事，這可能只是剛剛開始！

即使明知正確的做法是逢低買進，但在浮虧15%時，

仍有信心Stick to the plan. 這才是最難的部分。

尤其當下面對的是全新的狀況，特朗普的關稅可能只是更大規模經濟重塑的開端。

這時侯比起無腦買入，重新思考當下狀況再作出決定，才是人之常情吧？

坊間不少投資書籍主張持續買入，長期持有大盤指數，

卻很少給出背後的理由，到底是什麼理由驅使大盤指數長期向上，

又出現什麼情況才足以改變過去行之有效的計劃？（核戰？美元崩潰？）

這背後的思考才是持續買進的信心來源，

否則只會淪為教條主義。

個人而言，仍然繼續買入大盤指數，

最近一次買入VOO於6/17@552.

長遠而言，個人仍對美國的經濟充滿信心。

就以最近的AI熱潮為例，

Google DeepMind的創辦人Demis Hassabis出生於倫敦，

於倫敦大學學院完成博士學位。

Open AI的首席科學家Ilya Sutskever, 加拿大公民，

師承圖靈獎得主Geoffrey Hinton，於多倫多大學取得博士學位。

他們都不是在美國受教育，卻在美國撳起了人工智慧的浪潮。

我想，這反映了美國確實有獨特之處。

說回個人持股：

個人組合回報YTD： 1%

同期標普500指數 YTD： 5.22%

納指YTD：7.21%

組合現金：27%

Stock	portfolio %
VOO	17.29%
NVDA	14.80%
MSFT	13.96%
TSM	10.72%
US-T GOVT Note 4.25 31Dec'25	9.38%
US-T GOVT Note 2.75 31Aug'25	9.34%
AAPL	5.66%
AMD	5.06%
AMZN	4.19%
NTDOY	3.88%
DDOG	2.48%
TSLA	0.91%
900	1.78%
1830	0.53%

回報只有若有若無的1%，主要因為4/11減持了部分持股。

事後發現4/11已是近期低位，

低位減持的後果直接令組合嚴重跑輸大盤，

因為減持雖然令你避開更大的下跌，之後的升幅也與你無關。

尤其指數於隨後個半月反彈超過20%！

若然當初沒有任何操作，今天的回報應是5.5%！

要知道歴年來升幅最大的日子多半是熊市中的反彈。

所以，不要在fear and greed index位於極度恐慌時減持。

即使減持，也盡量以換馬為主，因為現金往往是長遠表現最差的投資標的。

VOO(+)

正如上文所說，一直在慢慢加注VOO。

現時已佔投資組合17%，為組合中最大持股。

AMD（＋）

先前減持了一半的AMD，

於AMD Advance AI 2025大會後補回了其中一半@130。

現時倉位為減持前的75%

一直很喜歡AMD這種underdog的故事。

由瀕臨破產到現時在CPU市場上跟Intel平分天下。

同樣的事情能否在AI市場上再上演一次？我不知道。

只知道有不少人跟我有同樣的渴望，

於AI大會上為AMD站台的Sam Altman便是其中一員。

而AMD確實交出了令人期待的路線圖，

MI350系列固然帶來了人驚喜的性能提升，

更為重要的是明年推出的Helios機架級解決方案。

MI350系列雖然在單個GPU上表現跟Blackwell GPU差不多，

但實際使用起來，有優勢的仍是Nvidia.

因為現實使用場景中，是多個GPU串連起來成為一個計算機群。

而能夠以超低延遲把多個GPU連結在一起，是Nvidia一個較少人知道的護城河！

但這次情況有點不一樣。

因為明年AMD將推出Helios機架級解決方案---首次將128顆GPU集成在同一機架內！

(ref: https://www.amd.com/en/blogs/2025/amd-delivering-open-rack-scale-ai-infrastructure-to-unlock-agentic-ai.html)

正如Lisa Su所言，AI的市場巨大，AMD不必成為贏家也能活得好好的。

在FY24, AMD的數據中心GPU業務收入約50億美金，

而AMD預計去到2028年，AI晶片市場將達到5000億美元！

即使只拿10%也足夠讓現時的年收入(FY24: 258億) 翻倍。

基於對蘇媽的信心，先買返少少繼續觀望。

最後，

當下市場熱炒TACO(Trump Always Chicken Out)，

但作為局外人，其實根本不能知曉實際決策的情況。

更遑論將投資決定建基於這種憶測之上。

然而，就像駕車一樣，目光放遠，車才會定。

對投資而言，重要的是投資的企業幾年後會變成什麼樣子。

要是企業發展一帆風順，股價自然會反映。

共勉之。

近況更新與近來操作的反思

個人一直主張買入並持有，time in the market better than timing the market.

然而在上個月特朗普的關稅政策下，還是減持了。

當初特意寫了一篇blog記下當時的操作，現在也寫一篇文記錄學到的功課。

先看結果：

YTD: -2.91%

減持後現金增加至30%，

Stock	portfolio
VOO	16.84%
NVDA	14.53%
MSFT	14.45%
TSM	10.54%
US-T Note 4.25 31Dec'25	10.19%
US-T Note 2.75 31Aug'25	10.13%
AAPL	6.16%
AMZN	4.42%
NTDOY	3.73%
AMD	3.10%
DDOG	2.47%
TSLA	0.94%
1830	0.77%
0900	1.73%

若然沒有減持，貫徹佛系持股的宗旨。

那麼組合的回報便是：+0.85%

結果是什麼也不做，回報還真的比較好。

若以標普500指數作比較，SP500也已經從關稅解放日收回失地。

像什麼事也沒有發生，年初至今回報2.3%

那麼是否無論任何情況也不應賣出？

回顧曾經買賣過的股票：

台積電（TSM）

2022年141買入的台積電，曾跌至62，現在211.

結果來看相當不錯，但過程起起伏伏，半導體週期性強，

但以結果來看，無視週期佛系持股的方法是可行的。

互太紡織（1382）

2016年11.78買入互太紡織，2018年5月於大約7元止蝕, 現價1.3元。

死守的話，現時股價只跌至原來的1/10！

AEON（0900）

2017年買入AEON，平均價5.73，於2019年曾暴升至8元，現價6.6.

計及6厘股息，回報率約7-8%

一些股票，買貴了，但前景向好，應該趁跌市加碼。

一些股票，買錯了，即使帳面虧損，也應該賣出。

一些股票高估了，譬如2019年的Aeon，可以賣出；

但即使沒有賣，仍可以賺到合理的回報。

當然也視乎你買的股票是什麼，對於真正優質的股票，回報可以數以百計，

因此最好的股票應該是買入後永遠不用賣出。

而這次賣出，時間尚短很難作出最後判斷，

但有一個教訓就是不要趁市場明顯恐慌時拋售。

什麼是明顯恐慌？

個人最近留意的指標是CNN的fear and greed index

(ref: https://edition.cnn.com/markets/fear-and-greed)

記得當初減持時指標大概在7左右，顯示市場極度恐慌！

而經過個多月的思考與沉澱，

現在個人對於AI的看法算是清晰了不少。

我認為它至少是一項有用的科技。

但什麼AGI，取代人類等等是誇大了。

在市場鼓吹AI取代人類工作的同時，

Google亦悄悄地宣布下年將會增聘工程師。

（ref: https://timesofindia.indiatimes.com/technology/tech-news/ceo-sundar-pichai-says-google-to-keep-hiring-engineers-because-/articleshow/121647784.cms)

而我想用AI幫我整理公司財報訊息，

還是錯漏百出，要人手核對。（順便問下各位AI大神可以點做？）

最後，並不是每個人都是股神，

要持股夠耐，除了耐心，還要有長遠的目光。

若然選股沒信心，那麼就很難長期持有，

不長期持有，就不能享受複利的威力。

共勉之。