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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AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻
AI NAS 何時才值得部署?QNAP 拆解地端 AI 的成本、算力與資料門檻

當資料不能離開企業,運算就得靠近:AI 先改寫儲存架構

AI 帶來的第一個變化,不只是運算能力提高,而是企業必須重新決定資料放在哪裡。

儲存架構大致分為雲端與地端兩塊,QNAP 身為資料安全的守護者,長期發展的是地端網路儲存設備(NAS),並擴展至 25GbE、100GbE 高速網路交換器產品線,提供完整的儲存與高速網路基礎架構。威聯通科技(QNAP)總經理劉文義解釋,當資料因合規要求或敏感度不能上雲,就必須留在靠近使用者與應用的地方;運算需求一旦增加,承接資料的裝置也自然被推向地端 AI。

不能上雲的名單比想像中長。醫療業持有大量醫療個資,金融與保險業受到合規與法規限制,部分大學院校與設計公司也不希望資料被雲端存取。對這些組織而言,問題並不是雲端好不好用,而是一開始就沒有把核心資料全面上雲的選項。

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威聯通科技(QNAP)總經理暨威強電集團(IEI)董事長 劉文義
圖/ 數位時代

真正讓更多企業回頭計算的,則是長期成本。劉文義指出,資料上傳雲端可能免費,下載卻會按流量收費;當企業把一年、兩年、三年的費用加總回推,可能會發現,購買一台同等容量的 NAS,還能使用 7-10 年。資料規模愈大、存取愈頻繁,總持有成本的差距就愈值得評估。

這並不代表雲端與地端只能二選一。雲端仍適合模型訓練、程式開發與波動大的工作負載;地端則較適合高頻存取、對延遲敏感,或不能離開企業邊界的資料。企業真正要回答的,是每一類資料與任務應該放在哪裡。

依 QNAP 觀察,客戶過去關心的是需要幾 TB、幾 PB,或備份速度有多快;現在更常問的是,機器裡的資料要如何被 AI 活用。QNAP 也從 2021 年起,把公司發展定調在 AI 與高速網路的融合,試圖讓 NAS 從資料保存的位置,進一步成為資料被調用的位置。

當資料量持續擴大,搜尋與管理方式也會跟著改變。「在 NAS 裡放入 AI Agent 會越來越不可或缺。」劉文義舉例,當照片累積到 10 萬、20 萬張,要找出其中幾張特定畫面,已不可能只靠人工翻找。此時,能理解內容、接受自然語言指令的 AI 工具,會從加分功能逐漸變成必要條件。

從資料治理到地端推論:AI NAS 如何進入企業工作流?

AI NAS 不是「多了 AI 功能的 NAS」,而是 NAS 在企業工作流裡換了位置。 依 QNAP 觀察,目前客戶大致分布在一條導入光譜上。人數最多的一群,仍在把資料集中、分類、清理與建立權限。這一步看似與 AI 無關,卻決定後續系統能不能找到正確資料、辨識版本,並把答案交給有權限的人。

中間一群開始建置私有的檢索增強生成(RAG)知識庫。RAG 並不是重新訓練一個模型,而是在模型回答前,先從企業的 SOP、合約、法規或技術文件中取回相關內容,再產生附有來源依據的答案。QNAP 以 Qsirch 的語意搜尋能力協助建構這類應用,協助企業建立私有知識庫;而走在最前面的少數企業,則已經嘗試地端推論與 AI Agent。

模型的選擇權,QNAP 刻意留給客戶。知識庫背後採用哪一個模型,可由企業依需求決定,不綁定單一 AI 供應商。QNAP 也以 QuAgent AI 助理與模型情境協定(MCP)相關能力,讓管理者透過自然語言查詢狀態、調整設定,並讓 NAS 成為 AI Agent 可調用的資料節點。

不過,劉文義沒有把這條路說得太容易。他坦言,目前 NAS 硬體的 AI 運算能力仍有限。一般企業期待的應用,可能需要約 300 到 800 TOPS,甚至 1,000 TOPS,因此多數方案會以 NVIDIA 顯示卡補足算力;一張卡約需新台幣 10 萬至 12 萬元,一張算不完,就得配置 2 張或 4 張。

「整體成本可能是過去單獨一台 NAS 的 5 倍到 10 倍,並不是大部分中小企業都能接受。」除了硬體,使用者還需要 AI 應用的 Know-how、程式背景與開發資源,這些都是落地成本。

QNAP 則是透過算力分級讓各規模與需求的企業都可以有適合的解決方案。在 Computex 2026 搶先亮相的 QNAP AI NAS 中,一類是採用含有 iGPU 與專屬 NPU 的處理器平台,以一百多 TOPS 的範圍,可順暢使用 AI 應用程式;另一類機種則可安裝 1 張或 2 張 NVIDIA 顯示卡,處理更大的運算量。

同時 QNAP 也在軟體端也持續開發,目標是讓 NAS 裡的資料更有效率地被 AI 工具調用,讓資料成為有價值的知識。

從規格走到現場:能源公司如何導入私有 LLM?

本地 AI 實際落地部署會是什麼模樣?劉文義舉了一家約 50 多人的能源公司為例。這家公司原本想用 NAS 搭配雲端 AI 建置內部資料庫,但很快遇到兩個瓶頸:一是員工查詢時明顯出現卡頓;二是專利、技術與合約都高度敏感,高層不願上傳至公有雲,擔心機密資料會有外洩的疑慮。

後來,該公司導入 QNAP AI NAS 的旗艦機種 QAI-h1290FX,搭配顯示卡與全快閃 SSD,在地端部署私有大型語言模型,把數十年來封存的靜態檔案交給 AI 調用,進行跨檔案摘要與精準搜尋。員工因此省下翻找合約與報告的時間,核心機密也能留在企業內部。

這個案例說明,若任務範圍明確,有些應用不必動用雲端大型模型,地端運算量就可能足以支應。

但不同企業的資料量、查詢方式與模型大小不同,導入前仍需要概念驗證(POC)與技術人員評估。

而且,資料留在地端並不等於自動安全。企業仍要處理帳號權限、網路隔離、備份復原、漏洞修補與日常維運。地端的價值,是讓資料邊界與控制權回到企業手上;相對地,安全責任也會更直接地回到企業。

哪些企業現在該做,哪些再等?先看重複性與三個條件

能不能導入地端 AI,不只由產業標籤決定,也要看工作是否重複,以及場景能不能被清楚定義。劉文義觀察,第一批走進來的,除了受法規限制的醫療、金融與保險業,也包括利用地端 AI 加速資料處理的科技業,以及會計、律師等有大量重複文書工作的專業服務業,因為效益較容易被看見。

工廠也是可預期的場景。一條生產線可能有 10 台、20 台機器,每台處理與儲存資料的 Protocol 都不同,需要相對應的儲存裝置;生產過程累積的影像與紀錄可能要保存 3 年到 5 年。當企業要跨設備調用這些資料,AI Agent 與地端資料節點就有發揮空間。

「重複性資料處理越多,或重複性動作越多的產業,越容易透過導入 AI 提高工作效率。」反過來說,較傳統、人力密集,或仍高度依賴人工判斷的製造業,短期內未必能快速導入地端 AI。

依 QNAP 提供的資料,企業也可用「高頻、大量、敏感」三個條件做第一輪判斷:資料是否被頻繁調用?規模是否大到雲端傳輸與長期費用開始變得明顯?內容是否涉及個資、法規、智慧財產或商業機密?三個條件愈集中,地端部署愈值得評估;三者都不成立時,使用雲端 API 往往更簡單,也可能更划算。

可以先等的企業,大致也有三種。第一,資料仍分散、版本混亂、權限不清,急著上 AI 只會把混亂放大,先完成集中與治理,效率就可能先提升。第二,找不到一個具體且反覆發生的業務痛點,只因為「別人都在做」而採購,設備很可能變成昂貴的展示品。第三,使用量仍小、需求偶發,現階段雲端的彈性反而更有優勢。

因此,POC 不應只驗證「模型答不答得出來」,還要回答三個問題:資料由誰負責,誰可以存取?導入後能節省多少查找時間、傳輸成本或人工作業?正式上線後,誰負責資料、模型與資安維運?只有當效益與責任都能被量化,才適合從展示走向正式部署。

企業願意把部分資料留在自己的機房,動力最終仍回到資料主權。QNAP 的主要市場分布在歐洲、美洲與亞太,其中歐洲占比將近一半,而歐洲也正是全球推動資料主權的最大動力。

QNAP 的產品已取得 ISO 27001、ISO 27017 與 ISO 27018 等多項認證,並滿足 GDPR、HIPAA 等資料保護與法規遵循需求;累積至今,已售出約數百萬台裝置,協助企業打造智慧、安全的儲存方案。

至於普及時間點,劉文義提出一個明確的價格與效能交會點:地端應用若要順暢運作,運算量可能至少要達到 300 至 600 TOPS,甚至 800 TOPS,同時價格要落在新台幣 5 萬至 8 萬元。目前符合這些條件的硬體方案仍很有限。

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「AI NAS 不是多了 AI 功能,而是改寫了資料在工作流的位置。」威聯通科技總經理劉文義坦言,地端算力成本高昂,QNAP 透過「算力分級」與開放模型架構,助企業逐步建構私有 RAG 知識庫與 AI 團隊。
圖/ 數位時代

「預測約兩、三年後,應該很快會看到符合一般大眾期待、具備合理 CP 值的產品。那個時間點,就會是 AI 落地最蓬勃發展的時候。」在此之前,企業真正能先做的,不是搶著買最大的模型或最昂貴的顯示卡,而是把資料治理、使用權限與高價值場景準備好。

QNAP 以「資料煉油廠」比喻自己的角色:原油再多,沒有整理、提煉與配送的過程,也無法成為可用的能源。這個定位也點出地端 AI 的競賽條件——不是誰先買到算力,而是誰的資料先準備好被調用。模型會持續更換,但企業自己的資料層則會長期存在。

AI NAS 不是把模型塞進儲存設備,而是在資料必須留在企業內時,讓搜尋、推論與管理靠近資料的地端節點。

QNAP World Tour 2026 台北場將於 2026 年 9 月 18 日(五)舉行,現場將聚焦 AI 應用、儲存備份、網通產品、資安與監控,並安排 Live Demo,適合 IT 管理者、系統整合商與企業決策者參加。

活動地點:新板希爾頓酒店|如意 AB 廳

活動時間:09:20–16:00

地址:新北市板橋區民權路 88 號 2F

立即報名:https://bnex.tw/9f7my4

2026 QNAP 台灣企業資安韌性大調查,填問券抽好禮,倒數計時:https://www.surveycake.com/s/q4abw

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