微信將會給美國運通重重一擊?巴菲特股東大會10大精華問答
微信將會給美國運通重重一擊?巴菲特股東大會10大精華問答
2018.05.07 |

2018年巴菲特股東大會已經結束,全程八小時無尿點密集乾貨轟炸(點擊查看全程回顧)。而在昨日,北京時間5月5日,鈦媒體引發的討論「巴菲特為何發誓不買比特幣」等話題,引發了關注和討論,在股東大會現場巴菲特也再度回應了其對於數位貨幣的看法。

而昨夜的巴菲特股東大會,當然不只是關於比特幣。

鈦媒體第一時間為全球投資者總結了最核心的十大亮點精華。

一、90歲巴菲特現場接受9歲女孩提問

一名來自紐約的九歲女孩Daphne在現場提問,「波克夏·海瑟威歷史上最好的資本是在資本非常高效的業務中,如可口可樂、See's Candies、Geico。但近期,你開始投資那些需要大量資本和低回報的公司,如Burling Northern(美西第一大鐵路公司)⋯⋯為何背離了你以前資本效率的哲學呢?」

巴菲特稱:「你把我逗樂了。」不過也給出了正式回答:

波克夏一直青睞能帶來亮眼資本回報的公司,比如See's Candies,那麼我們為什麼買Burling Northern這家公司?因為我們可以做更好的資本部署,而且當時的價格也是非常合理的,所以才進入了(鐵路建設)這個各重資產領域。

  

二、如何看待數位貨幣資本化?

巴菲特表示,如果一種投資是建立在你希望明天一早起床,有人會以更高的價格來接盤,大多都不會有好結局。加密數位貨幣無法產出東西,它們在一段時間內不會作出任何價值的交付,最終會是一個壞的結局,因為沒能出現正向的價值,反而會產生很多諸如匯率的問題。查理也表示,我比你還討厭加密貨幣,很多加密貨幣的交易人簡直太噁心了。

三、談人工智慧技術對當前的挑戰

巴菲特表示,所謂的機器智慧、人工智慧方面,我之前沒有太多接觸,沒有辦法太多學習這種所謂的機器智慧方面的東西。一般來說人工智慧很多時候已經開始起到一些作用,但是世界沒有辦法一下子變得這麼快。

我並不覺得很多人都能從所謂的人工智慧中學到太多什麼,我其實也在這方面沒有太多的權威去發表我的看法,我並不覺得機器會給我們帶來太多的收益,尤其是在資本配置方面。

四、以後是否會青睞壟斷型的科技公司?

巴菲特表示:主要是看公司的耐力和持久力。孟格也表示:我們倆對高科技股都不太了解。我曾經到過Google參觀,感覺像進了幼兒園一樣。他們做的事對我來說非常神秘。不過現在已經有了年輕的腦力和智慧代替我們去進行觀察,現在作為我們的投資人,比以前要幸運得多。

巴菲特同時表示,當年錯過微軟,是因為當時買科技股是個愚蠢的行為,如微軟一樣的科技股收益波動太大了,有些東西不是必要的。而孟格也認為,亡羊補牢為時不晚,同時表示:我們現在開始買科技股了。

五、如何看待蘋果公司的股票回購?

巴菲特表示:「蘋果公司本身有一些非常好的消費者的產品,我們現在擁有大概2,250億美元的股份,但是過了一段時間之後,也許我們會越來越增加。」孟格也表示,很高興蘋果有回購的狀況,回購自己股票是個很好的方式,能夠以合理的價格回購自己股票的話,再好不過了。

六、「面對網路風險方面,我們也會束手無策」

有股東提問如何抵禦網路的風險,巴菲特答:面對網路風險方面,我們也會束手無策,雖然現在網路風險還是非常少的情況,不知道該怎麼去解讀這方面的政策,很多時候也根本沒有預料到這個情況,甚至超出我們的想像。

孟格補充道:網路風險的信息,包括很多電腦安全培訓,波克夏跟其他的公司相比,我們可能在這方面會做得更謹慎一點。

七、看好能源和航太產業

查理·孟格表示,我想能源產業還是有非常大的機會的,我們也會非常智慧地進行投資。巴菲特也稱,我們不僅有資本能擴大波克夏在能源方面的跡象,同時我們也有這方面的人才幫我們進行管理,能源是非常龐大的工業,我們有經理、有人才,我想我們會找到聰明的投資。20多年了,我們配置了不少資本,目前來講結果回報還是非常不錯的。

對於航太這類公司有些什麼樣的長期打算,巴菲特表示,無論是長期還是短期的願景,這其實都是一個非常好的業務,我覺得飛機製造公司都還是非常理想的,而且是互相依靠的。

以下是幾個不得不看的關於中國的問題:
  

八:如何在新興市場——比如中國市場——進行投資?

巴菲特答表示,今天美國的很多投資人錯過了中國的機會,投資中國看起來太複雜、太難了。事實上,我們在中國還是有投資,而且做得還不錯。但是你要把很多資金投在某一個地方,像十億美元以上,我們的公司要投資十億美元以上才能造成經濟上的移動。

有股東提問,「如果你們只有10億美元的資金組合,你們如何在新興市場進行投資?尤其像中國這樣的國家。」

巴菲特表示,「如果我有1億美元,我可能會去跟美國經濟體相當的市場進行投資,因為那些市場可能會更有機會,我會先去找這種機會,然後找到邊際利潤率比其他公司更好的(投資標的)。」

九、「微信將來對美國運通一定是嚴重的打擊」

巴菲特表示,中國以微信為代表的行動支付會影響到美國運通的發展。支付是很大的產業,很多很聰明的人都在打造這樣的公司,支付手段確實在改變,很多人加入這個競爭,但是另外一方面美國運通在做不同的事情。

孟格同時表示:很多股票都是回過頭思考它的內在價值,但我覺得美國運通這邊還是慢慢能看到遠處的陰影,就是中國微信給這個領域帶來的影響。微信做的很好,行動支付在中國非常成功,將來對美國運通一定會是個打擊。

十、回應中美貿易戰:中國和美國都會是世界超級強國,並且會持續很久

巴菲特表示,相信全球最大的兩個經濟體有非常多的共同利益,儘管貿易分歧不可避免,兩國都能從合作中得到更多。巴菲特強調,全球都依賴並取決於美中兩國的關係發展,中國和美國都會是世界超級強國,並且會持續很久。

本文授權轉載自:鈦媒體

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從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設
從模型競爭走向算力經濟,INFINITIX 助客戶打造軟體定義 AI 基礎建設

過去兩年,人工智慧技術以史無前例的速度翻轉企業營運與競爭態勢,從客服、知識管理到軟體開發,越來越多企業將大型語言模型(LLM)導入企業營運流程,隨著應用程度的深化與廣化,越來越多發現,真正的挑戰早已不只是「選擇哪個模型」,而是如何管理算力、控制成本、確保資料安全,以及讓不同世代GPU、模型與AI應用可以持續共存與調度。

代理式AI崛起後,AI應用從回答問題進展為執行任務、操作系統以及串接流程,連帶拉升對AI基礎設施的需求與架構複雜度,而這意味著,想要發揮AI綜效,光只有模型與技術尚不夠,必須將整體IT環境逐步升級為AI基礎建設(AI Infra)。

深耕AI管理領域多年的數位無限(INFINITIX),近年積極布局軟體定應AI基礎建設(Software Defined AI Infrastructure)市場,除持續深化與GPU、伺服器與AI硬體生態系的合作關係,如於2021年取得NVIDIA Solution Advisor全球夥伴資格,2025年亦獲AMD GPU生態建設夥伴獎,也因應市場需求推出AI-Stack與ixCSP兩大產品線,協助企業、雲端服務供應商(CSP)與新世代AI雲端業者,更有效率地管理跨世代AI算力資源。

數位無限執行長陳文裕表示:「我們的目標是協助客戶打造軟體定義AI基礎架構,讓其可以視需求向下整合不同世代GPU、儲存與網路設備,同時,向上鏈結模型、Token跟AI應用,加速企業的AI創新轉型腳步。」

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數位無限執行長陳文裕
圖/ 數位時代

從AI模型到AI經濟,企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI,焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力,但在大型語言模型推論需求暴增的現下,AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程;企業真正需要的,不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後,全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」,亦即,影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU,而是消耗多少Token、產生多少AI服務,以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之,在AI新世界,算力調度能力的重要水漲船高。對此,陳文裕十分認同的說:「企業想要提升AI競爭力,不僅要掌握模型與應用,還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命,甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上,這也是大量AI資料中心(AIDC)跟新世代AI雲端服務(Neo Cloud)業者出現的原因,包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式,提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢,數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務,協助客戶提升GPU使用率,更進一步推出ixCSP平台,讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者,能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰:模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速,企業在追逐AI落地的同時,勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高,以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡,數位無限的作法是,透過AI-Stack將底層硬體抽象化,以Token或模型服務形式提供,讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如,高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題,加速39項AI模型進入臨床應用階段,成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步,為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源,也可以透過ixCSP平台,把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司,甚至上下游合作夥伴使用,進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設,企業真正需要的,也不再只是單一模型,而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra,而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致:從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商,更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值,數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案,協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境,降低企業從PoC走向實際導入的門檻,加速AI落地。

總的來說,隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理,企業比拚的不僅是導入速度,而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra,而這與數位無限的發展目標一致,將持續不斷優化產品服務,化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。

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