波克夏股東大會,股神巴菲特談他怎麼投資「科技領域」
波克夏股東大會,股神巴菲特談他怎麼投資「科技領域」

今年是波克夏·海瑟威第54次開股東大會。

台上89歲的巴菲特和他95歲的老搭檔查理·孟格延續多年來的傳統,黑西服紅領帶,二人一左一右,面前擺著話筒、水杯、礦泉水和巴菲特最愛的可口可樂。

兩位老人花了六個小時,回答了46個問題。台下坐著3萬名觀眾,包括比爾·蓋茲和蘋果CEO 庫克。

如同巴菲特多年來所強調的那樣,他和搭檔查理·孟格喜歡有「護城河」的公司,投資案例中都是像可口可樂和美國銀行之類的大型價值公司,以至於錯過了Google、亞馬遜、Facebook等科技巨頭。

今年大會開始前,美國證交會的文件顯示波克夏已買入亞馬遜股票。巴菲特也沒有迴避這個問題。與此同時,他還分享了對Uber、Google、比特幣等科技話題的看法。

入手亞馬遜股票,非常欣賞貝佐斯

巴菲特對貝佐斯公開的讚譽大概可以追溯到2013 年,當時他說貝佐斯是美國最出色的CEO。

2013年年末,亞馬遜股價大約是400美元/股。上周傳出波克夏入股亞馬遜的事後,後者股價已經接近2000美元/股。

股東大會上有人問,波克夏對亞馬遜的投資令人驚訝,是否代表未來20年波克夏的投資哲學將從價值投資轉向?

巴菲特否認了這種說法。他表示,上個季度波克夏兩位投資經理中有一人買入了亞馬遜,但仍秉承了價值投資的理念(這意味著波克夏的購買成本在1000美元/股之上)。價值投資中的「價值」並不是絕對的低市盈率,而是綜合考慮買入股票的各項指標,例如是否是投資者理解的業務、未來的發展潛力、現有的營收/市場份額/有形資產/現金持有/市場競爭等。

「我相信,兩位投資經理未來做對的次數會超過犯錯誤的次數。」巴菲特說。

查理·孟格補充稱,他與巴菲特都不是最有靈活性的人,也有些後悔沒有抓住極端發展的網路趨勢。因此他不介意投資亞馬遜,之前他和巴菲特沒有投資Google,已經很遺憾。

巴菲特上週在接受CNBC採訪時再次肯定亞馬遜。「我一直以來是亞馬遜的粉絲,我一直沒買亞馬遜的股票,簡直是個傻瓜。」這和幾年前他的說法如出一轍。

2013年,巴菲特誇讚貝佐斯是美國最出色的CEO。2017年,他說「從未見過像他這樣能夠同時在兩個業務(雲端運算和線上零售)領域取得成功的人,這兩項業務在客戶分布和營運上真的有很大差異」。

去年,巴菲特又在同一場大會上說,亞馬遜完全改變了零售業的運作方式,它的發展速度和經營效率無與倫比,自己對貝佐斯「非常尊敬」,認為貝佐斯做的這些工作「堪稱奇蹟」。

滿意投資蘋果的回報,若股價再低點會買更多

巴菲特從2016年開始買入蘋果。當時,蘋果股價徘徊在100美元左右。2018年5月,巴菲特在接受採訪時表示,「我們目前擁有蘋果約5%的股份,將來可能會增加到6%或7%。我真的十分看好這支股票,以致於想100%擁有。」

2018年第四季度蘋果股價一路下行,波克夏也首次削減了其在蘋果公司的投資,持股數從2.525億股減至2.496億股。

不過蘋果依然是波克夏最大的投資對象,在投資組合中所占比例達到21.51%。其成本價大約為157.74美元/股。以目前蘋果211.75美元/股的價格來算,回報率達到34.24%。

巴菲特很滿意它們在蘋果的投資,「唯一不好的一點就是蘋果的股價太貴了。」如果能便宜一點,他會買得更多。巴菲特支持蘋果1000億美元的股票回購計劃,認為這可以讓他獲利更多。

查理·孟格補充說,他們把對蘋果的投資看作一種錯過了Google 之後的「救贖」。「我很懊惱我們錯過了Google,沃倫(巴菲特)的感覺應該跟我也差不多。我們搞砸了。」

巴菲特說,「是啊,確實搞砸了。」

波克夏旗下的保險公司GEICO也在使用Google的廣告產品,所以他們能夠在後台看到產品的效果。查理·孟格說,「我們沒有買入Google 股票,只是坐在那裡吮著手指。這種感覺很羞恥。我們正在試圖救贖,也許蘋果就是救贖的一部分。」

曾考慮投資Uber,但最後放棄了

Uber上市在即,目標股價在44至50美元之間,對應估值上限為838億美元。

在股東大會召開之前,巴菲特告知部分記者,大約在18個月前,他們曾私下考慮投資Uber。

隨後記者就此事追問巴菲特,但他只是回答:「我不會繼續對任何新的問題發表評論。」

巴菲特最終放棄投資Uber,很有可能是因為其估值過高。其競爭對手Lyft在上市後經歷了股價的大幅縮水。紐約大學斯特恩商學院的教授阿斯沃斯·達摩達蘭認為,Uber的正常估值可能只有600億美元。

不投資看不懂的科技股,雇用投資經理來做

一位9歲、但已經參加了三屆會議的小股東問巴菲特,波克夏是否會多投資一點領先的科技公司。

關於這個問題,巴菲特再次表示,他們喜歡護城河,喜歡佔據市場主導地位的公司,如果科技公司確實能建立護城河的話,會非常有價值。但他和查理·孟格還是不會僅僅因為別人告訴自己需要這麼做,就冒然進入一個新領域。「我們會雇用10個完全專注於科技領域的人來投資。」

去年股東大會之後,巴菲特和馬斯克曾關於「護城河」有過一次口角。特斯拉CEO馬斯克表示,「護城河」理論很古舊,創新才是保持競爭力的關鍵。巴菲特則稱,科技沒有顛覆每一個行業的護城河,在喜詩糖果這門生意上勝過馬斯克。

馬斯克隨後在Twitter上調侃說自己要成立一家糖果公司,挖一條護城河,在裡面填滿糖果。

比特幣不是好的投資品

去年,巴菲特說比特幣等數字貨幣是「老鼠藥」,會迎來不好的結局。這些話曾為他招來數位貨幣支持者的抨擊。

今年,巴菲特換了個說法批評數位貨幣,但態度基本上沒變,「數位貨幣的價值跟我夾克衫上一個釦子的價錢差不多。」他連帶評價投資比特幣的人稱,做比特幣的人都是數學上不怎麼靈光的人,他們絕對不會賺太多的錢,「比特幣是一種非人類化的投資方式。」

查理·孟格跟著說,一些比特幣支持者曾邀請他去參加活動,他覺得挺嚇人的。

去年,查理·孟格評價稱, 「比特幣背後的電腦科學代表了人類思維的偉大勝利,它讓不可能成為了可能。但我還是看到了一種人造的投機媒介。這是反社會的、愚蠢且不道德的。」查理·孟格說,「宣傳(加密貨幣)是在丟人現眼。有些東西是不符合你的身份的,你不應該去碰,加密貨幣就是其中之一。」

本文授權轉載自:好奇心日報

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AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?
AI Ready成零售入場券!SHOPLINE年度大會:AI流量時代,品牌如何被看見?

AI 正快速改變消費者探索商品、接觸品牌的方式,也為零售業帶來新的成長機會。然而,當 AI 從個人使用工具逐步走向企業營運,台灣零售業的轉型腳步仍有落差。財團法人人工智慧科技基金會《2026 台灣產業 AI 化大調查》顯示,台灣零售業的 AI 應用仍存在明顯差距,資源有限的中小企業尤其面臨挑戰。對照全球已有 62% 的企業開始布局 AI Agent、近五成運用 AI 投入高價值決策,如何將 AI 從單點工具導入,真正成為零售成長的助力,已成為品牌必須面對的課題。

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SHOPLINE 預告:零售下一個流量入口是 AI

2026 年上半年,SHOPLINE 客戶 GMV 年增 20%,是電商大盤成長率的 2.5 倍。「這代表我們與品牌客戶一起把生意做大!」SHOPLINE 台灣總經理葉力維指出,從全球市場來看,尤其是以北美為主的 SHOPLINE 客戶,來自 AI 渠道的流量 PV 較去年同期成長 15 倍,訂單量更成長 35 倍;相較之下,台灣 AI 渠道流量 PV 約成長 2 倍,顯示 AI 導流的商業潛力正逐步浮現,台灣品牌仍有很大的成長空間。

當品牌越做越複雜,從多通路走向全域經營、數據與規模擴大,如何確保資料品質、打通資訊孤島,並兼顧資安與治理,成為 AI 能否真正落地的關鍵。為此,SHOPLINE 提出四大 AI 佈局方向:首先,建立 AI Ready 數據基礎,整合分散的零售資訊,為 AI 應用做好準備;其次,深化 MCP 布局,讓品牌能依照自身需求,自主選擇並串接不同的 AI Agent;第三,成立 AI 轉型委員會,將 AI 導入內部工作流程,推動服務模式從執行任務進一步升級為洞察客戶需求、提供策略建議;最後,擴大 AI 夥伴生態系,開放第三方開發者串接垂直領域的 AI 應用,讓品牌能更靈活地組合所需工具。

#4 SHOPLINE
圖/ 數位時代

「過去十年,SHOPLINE 陪伴品牌走過每一次通路變革。每一次流量入口的改變,其實都代表著品牌經營方式的改變;而下一個入口,就是 AI。」葉力維表示,當 AI 開始影響消費者探索商品、發現品牌與完成購買的路徑,品牌不能只停留在導入單一工具,更需要提前整備數據、串接應用並建立治理能力。接下來,能否做好 AI Ready 的準備,將成為零售品牌掌握下一波成長機會的關鍵。

SHOPLINE 推官方 MCP,助攻品牌落實 Agent Ready

品牌該如何做好 AI Ready 的準備?SHOPLINE 產品副總賴哲文指出:「人、貨、場的接觸點沒有改變,改變的是誰做決定、誰做執行、誰做判斷。」

當 AI 逐步介入零售場景,消費者、員工與企業的角色也隨之改變:做決定的是消費者,當消費者問 AI「我該買哪個品牌」,品牌能否出現在答案裡是第一個挑戰;執行的是員工,員工則可將部分執行工作交由 AI 處理,將更多精力投入判斷與決策;做判斷的是企業,AI 能否提供可靠的洞察與建議,關鍵仍在於數據品質,以及能否有效運用既有數據資產。

要讓品牌被 AI 理解與推薦,品牌經營也必須從傳統 SEO,進一步走向 AIEO(AI Engine Optimization),讓商品與品牌資訊具備良好的結構與可讀性,才能提高被 AI 採用、推薦及導流的機會。對此,SHOPLINE 提出三層 AI Ready 架構:以「AI Ready Data」整合高品質、可供運算的零售數據;透過「AI Ready Commerce」讓商品資訊與交易流程能被 AI 理解和銜接;再以「AI Ready Agents」串接品牌自主選擇的 AI Agent,逐步將數據基礎延伸至實際應用。同時,SHOPLINE 也透過第一方數據歸因,改善消費者身分碎片化、數據時效性不足與成效歸因不清等問題,讓原始數據能進一步支援 AI 分析與決策。

#3 SHOPLINE
圖/ 數位時代

在工具應用上,SHOPLINE 推出官方 MCP,涵蓋流量轉換、數據分析、商品管理與會員經營等場景。品牌可在 Claude 中透過輸入零售 skills,搭配 MCP Tool 的後台相關能力,進一步產出數據洞察報表與執行建議,讓 AI 從資訊整理延伸至實際的零售工作流程。為兼顧應用效率與資料安全,SHOPLINE 也設下三道防護機制,包括涉及資料寫入時須經人工核准、個人資料須取得授權才能存取,以及依照角色與需求進行權限分級。

「Agent Ready 就是入場券。」賴哲文強調,當 AI Agent 開始參與消費者決策與企業營運,品牌不只要讓 AI 看得懂商品,更要讓數據能被安全地運用、讓不同工具能順利協作。

除了產品之外,SHOPLINE 也致力發展 AI 開放生態圈,邀請各領域夥伴分享引流、口碑、營運與顧客經營的應用方向。此次大會邀請數聚國際、Tagnology、BUNNYWORK、beBit TECH 微拓科技,以及女性高效身體保養品牌 HYPHY,攜手展示 AI 如何串聯流量獲取、行銷轉換到顧客經營等零售場景。

Justar 運用真實發票數據,提升廣告投放效率

廣告投放端同樣面臨轉變。「市場愈來愈大,轉換效益卻愈來愈低。」紅門互動及Justar 數聚國際執行長張元溢分析,投放效率下滑,源於成長結構改變:影響消費者的場域更分散,找人的方式從興趣推測走向真實行為,素材也無法一套打完全場。

對此,Justar 運用 AI 結合電子發票數據,以 AI 廣告投放平台結合全台規模領先的雲端發票消費資料庫,涵蓋超過 20 億筆雲端發票、700 萬名消費者及 3,200 萬項商品。其「AI 廣告受眾推薦引擎」可依商品特性生成受眾輪廓(Persona),比對發票資料庫、找出真實買家作為種子受眾,而非僅依賴瀏覽紀錄或興趣標籤,再由 AI 自動擴充相似受眾、生成並優化素材,並依成效動態調整投放策略與預算配置。

張元溢強調,從真實種子到規模化放大,重點在於找到更多相似的人。同時觸及也須走出社群,延伸至 RMN 聯播網、社區 App 廣告與戶外媒體。他以「三人成虎」形容,藉創作者短影音加上跨場域廣告加深印象,才能為品牌實現「線上找到人,線下讓他記住你」的成效。

#2 SHOPLINE
圖/ 數位時代

BUNNYWORK 推 AI 營運特助,主動預警缺貨與滯銷也發掘成長機會

除了行銷之外,AI 也開始深入零售業的日常營運,協助品牌從事後處理走向事前預測。BUNNYWORK 創辦人周于如指出,電商營運常面臨幾大痛點:商品售罄後客戶問了才發現缺貨、補貨數量仰賴 Excel 與個人經驗判斷,滯銷商品也往往要到季末才浮現。「營運方式不同,留下的利潤差很多。營收決定你做多大,營運才決定你能留下多少利潤。」

針對這些痛點,BUNNYWORK 推出定位為「會思考的電商 AI 特助」的解決方案,目標是讓電商營運進入「自動駕駛」。傳統 ERP 只負責被動紀錄營運數據,BUNNYWORK 則讓 AI 24 小時主動盯盤:根據銷售數據提前發出缺貨預警、產出補貨建議單,並每日掃描商品銷售速度,一旦偵測到滯銷風險,即透過 LINE 推播提醒品牌及早規劃促銷、加速庫存去化與資金回流。除了提前規避風險外,AI 也幫助電商看見潛在機會:偵測到爆款潛力的商品,提醒品牌提早加碼備貨、調整廣告資源,把握成長時機。

至於 AI 為什麼能提供可靠的營運建議?背後仍取決於數據基礎。周于如解釋,ERP 串聯商品、銷售與庫存等不同環節的數據,並即時同步多通路的商品與庫存資訊,讓 AI 掌握完整且即時的營運全貌,同時降低超賣風險。「唯有建立乾淨、即時的資料基礎,AI 才能進一步辨識缺貨與滯銷風險、並發掘銷售成長機會,協助品牌提前應對、做出更精準的決策。」目前品牌平均約 7 天即可完成導入。

#1 SHOPLINE
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精兵團隊導入 AI,解決流程瓶頸再創高成長

從流量獲取到營運效率,AI 的價值最終仍須回到顧客經營與商業成效。大會壓軸的高峰沙龍回到會員經營。beBit TECH 商務長譚學凱指出,OmniSegment CDP(顧客數據平台)能整合分散的顧客資料,建立 360 度顧客輪廓,進一步支援跨渠道的精準經營;旗下導購型 AI Agent「AgentBit」,提供對話式分眾,讓使用者與 AI 對話就能快速打包推播受眾,不再需要手動設定篩選條件;商品興趣預測則以 AI 學習客戶的行為軌跡,自動將高相關商品推送給高潛力買家;AI 智慧分析更只需透過問答,即時分析品牌檔期成效與提供優化建議,並能一鍵調整現有顧客旅程。透過 CDP 與 AI 功能加乘,大幅提升行銷團隊協作效率,並支援逾 2,000 種 OMO 跨通路智慧推播,協助品牌更有效地觸及目標客群。

#0 SHOPLINE
圖/ 數位時代

HYPHY 品牌共同創辦人林又立分享,品牌長期透過 LINE 經營千人會員社群,希望在規模化經營的同時,仍保有一對一對談的親切感與即時回覆的能力。導入 AgentBit 後,團隊能透過 AI 對話快速完成受眾分群,並取得具體的行銷優化建議,降低操作門檻。以單檔活動為例,LINE 發送量僅為原先的 15%,點擊率卻提升 227%,EDM ROAS 更提升至原先的 3.3 倍,展現 AI 協助品牌提升溝通效率與行銷效益的潛力。

對於資源有限、希望嘗試 AI 的品牌,林又立也分享了務實的做法:「不要一開始練跑就想著今天要跑全馬,先踏出第一步,把目標定在到達下一個電線桿就夠了。」與其一開始就追求全面轉型,不如從具體的營運需求出發,逐步找到適合 AI 發揮的場景。

活動尾聲,葉力維也提醒,品牌導入 AI 前,應先盤點內部工作流程,找出真正影響效率與成效的瓶頸,再思考如何運用 AI 改善。「那就是你最該導入 AI 的地方。把 AI 放在流程上,才是關鍵。」與其為了導入 AI 而導入 AI,先解決實際問題,才能讓技術真正轉化為營運成果。

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