朱成志教你開春賺大錢!
朱成志教你開春賺大錢!
2004.02.15 | 人物

2003年台股在經歷SARS衝擊後,經過一年大多頭走勢。這十多年來,現在是台股第五次的循環波,仍持續加溫中。

**今年行情可望站上萬點?

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今年行情樂觀無比,一般認為,台股將在2004年第一季挑戰十年線,最樂觀的看法甚至有人喊到一萬點。雖然行情看好,但是今年的精華可能會落在上半年,尤其是選舉過後的第二季,力道會非常強勁!全球景氣向上的趨勢明確,不管誰當選總統都改變不了。
然而,不管多頭、空頭,要在股市中長久獲利,其實都不是一件容易的事。
回顧過去的歷史,投資股市,10人中有8人賠錢,不管股市是多頭、空頭,到最後,只有極少數的投資人能真正從股海中獲利,其他大多都是套牢一族的常客。也許每個人都會有幾次傑出的獲利績效,但多半是誤打誤撞,最終結算還是以賠錢收場,許多人一輩子辛苦掙得血汗錢都奉獻給股市,實在非常不值得。
這些會賠錢的投資人,必定有一些「賠錢基因」。而這些潛在的「賠錢基因」使得他們無法克服人性弱點,不斷地犯下重複的投資錯誤,因此無法在股市中獲得利潤。
想要投資股市,首先必須確認你是否有「賠錢基因」?或者你很幸運地具有「賺錢基因」?
如果你擁有「賺錢基因」,那麼恭喜你可以邁向投資的第一步;即使是擁有「賠錢基因」也不用感到氣餒,因為這並不代表你一輩子都不適合投資,而是要等到你的投資功力及心態調整正確之後,才適合開始投資理財。

**如何培植股市賺錢基因?

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要怎樣才能培養自己的賺錢基因呢?我認為應該做好以下幾點投資準備:

**1.操作最適合自己個性的股票: **
投資是可以讓您當老闆經營一輩子的事業,每個人都應該修好理財學分,才能把錢放在最有利的地方,想要持久投資並且投資成功,關鍵便在於你對投資是否真的有興趣。
市場上許多成功的投資者,都有屬於自己的投資哲學,要進場投資,首先要了解自己是怎麼樣的投資人,及你如何看待投資風險。
要是你天生輸不起,屬於極端的風險規避型投資人,你就得走安全模式,買穩定性較高、潛在風險較小的股票,或是買價值型投資的股票,千萬別硬著頭皮冒高風險。

**2.借專家的腦子,用自己的原則,將投資視為作戰: **
台灣的股市已經邁入專業選股的時代,我必須提醒讀者:這個時代,沒有懶人投資致富法!
消極地買債券型基金或定存,不可能致富!要追求利潤一定要冒「合理及看得懂」的風險,從現在開始,要將投資視為作戰,嚴格控管資金,謹慎選股。
歐洲股神科斯托蘭尼在其著作《一個投機者的告白》中寫到:「沒有自己見解的人,就不能投入股市」。90%的股市玩家沒有主見,更不用提建立自己的投資哲學。股市上最難的兩件事是接受損失和不贏小利,但更難的是有自己的獨立見解,做與多數人相反的事。
許多人會強調逆向思考的重要性,但我認為投資人應該要的是獨立思考,而不單是逆向思考。
因為市場上很多操作哲學在邏輯上是互斥的,譬如:有些投資大師是以人棄我取、逆向思考的方式獲利;有些則根據技術指標,追隨momentum順勢而為。我建議讀者必須認清自己的投資性格,建立專屬的投資哲學,你的目的是為了投資獲利,不是當投資學老師或財務專家,不必諸子百家都學,搞得自己精神分裂。
在投資的道路,贏家往往是孤獨的。但孤獨的意思是要獨立思考,並不是要離群索居。訊息的廣泛收集是獨立思考的前提,在產業變化迅速的時代,沒有快速且廣泛的訊息,是不可能在投資領域上贏得先機的。

**3.不畏利空來襲,全面估算變數,找出因應對策: **
股票市場年年有意想不到的利空衝擊,去年有SARS,今年有禽流感,但投資人無須過度悲觀,因為大盤往往都在跌無可跌、破底再破底,市場上哀鴻遍野、人心潰散之際,便開始出現「奇蹟式反轉」,所謂行情總自絕望中誕生,就是這個道理。
因此在大起大落的股市一定要有一套方法,使自己的情緒不被媒體的煽情報導打亂,穩定的EQ才能使你的IQ正常理性地發揮,而掌握最佳賺錢時機。
對空手的投資人來說,遇到突發利空,可說是難得一見的絕佳投資時點。因為市場往往對利空消息反應過度使股價超跌,「超跌」便蘊含賺取「超額利潤」的機會。
投資理財是人生的一門必修課,對任何人而言都是相當重要的,要投資成功便得對投資有興趣,享受投資研究過程中的樂趣,以及證明看法正確的成就感,當然還有最實質的獲利報酬。
如果讀者能夠同時兼顧以上的投資原則,循序漸進地建立安心的投資哲學、做好萬全的進場準備、選擇致勝的進出時點、透析專家的選股密技!那麼要在今年的股市中,自然獲利可期!

朱成志小檔案
學歷:台大EMBA
經歷:16年證券、投顧、投信、創投服務資歷,現任萬寶週刊社長、中華民國證券分析協會理事、退休基金協會理事
最新著作:著有《改變您發財的DNA—朱成志股市實戰36堂課》。

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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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