57歲才創業,花5年就登上最富有女性!她如何成為洞見特斯拉潛能的新時代股神?
57歲才創業,花5年就登上最富有女性!她如何成為洞見特斯拉潛能的新時代股神?

在凱薩琳.伍德(Cathie Wood)於2014年成立方舟投資(Ark Investment Management)的初期,幾乎沒有人認為她會成功。

當時的凱薩琳已經57歲,原先她在Alliance Bernstein擔任投資長,有著穩定的收入和生活,卻讓人生在此時急轉彎。而成功也並非立竿見影,方舟投資創立的前兩年期間,其旗艦基金排行落居同業集團中的最後四分之一,並且只吸引到約3.07億美元的資產。

洞見5種領域的股票潛能,自掏腰包投入研究

為使公司初期營運如常,凱薩琳自掏腰包,投入自己的積蓄,並且出售公司股份,與其他公司建立起分銷的合夥關係。提及這段艱辛的過往,凱薩琳自信地說:「我的朋友都認為我絕對會失敗,但我從未這麼認為。從市場上尚未被滿足的需求出發,不就是創業最好的起點嗎?

凱薩琳口中的「需求」,其實指的就是當今正紅,但在5年前卻被忽視的五種領域股票:DNA定序、能量儲存、機器人技術、深度學習和區塊鏈技術。凱薩琳和其團隊在未參考任何指標的情形下,著手對每個領域進行深入研究,並開始投資。

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圖/ Ark Investment Management官網

事實證明她的眼光是對的,2017年,方舟投資終於走出寒冬。由於Netflix、Salesforce、Illumina(DNA定序)和Square等股價飆升,也連帶推動方舟起飛,該公司的資產在一年間,增長了超過十倍,從原先的1500萬美元增長至24億美元。

預言特斯拉股票飆漲遭抨擊!情勢逆轉,證明她的獨到眼光

凱薩琳眼光獨到的事蹟還不只如此。2019年,當特斯拉的股票還徘迴在90美元左右時,凱薩琳就大膽預言,五年內特斯拉的股價將飆漲數十倍。她甚至寫信給馬斯克和特斯拉董事會,懇請他們不要將公司私有化。不久後,馬斯克即向媒體表示,私有化特斯拉「不是目前最好的選擇」。

儘管凱薩琳的預測飽受攻擊,十六個月之後情勢卻大逆轉,特斯拉的股價大漲十倍之多,這也讓凱琳大賺一筆。對此凱薩琳認為,收到許多批評時,她是非常開心的,因為這就表示她做對了,而且她確定報酬絕對非常豐厚。

延伸閱讀:無懼武漢肺炎!特斯拉股價逆勢高飛,大漲20%、市值超過1,400億美元

如今方舟投資掌管著73億美元的資產,並在過去三年間,以高達165%的報酬率,在全球584間超過10億資產的投資基金中,高居第一。2020年,凱薩琳被《富比士》雜誌選為全美白手起家最富有的女性之一。

與常理背道而行,5年內躋身頂級理財大師

凱薩琳成功的過程中,常常是違悖常理而行,並殺出一條血路。這樣的勇氣要回溯至1981年,當凱薩琳在Jennison Associates工作時,她曾經因提前預測通貨膨脹和利率已經到達頂峰,而招來上司白眼。

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圖/ Ark Investment Management臉書

雖然事後證明凱薩琳是對的,然而這也為她帶來啟發:違背所謂「共識」的行為,它的潛力是非常巨大的。不同於一般的成功模式,凱薩琳運用自身經驗,反其道而行,將方舟投資推上高峰。

《彭博社》點評:「凱薩琳在過去五年期間,已經躋身頂級理財大師的行列。並且也是對特斯拉最有說服力,和最有先見之明的人。」

責任編輯:文潔琳
資料來源:CitywireYahoo FinanceForbes

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AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關
AI 智慧代理人時代來臨!三大導入階段, AI 落地企業不卡關

生成式 AI 帶動企業數位轉型浪潮持續升溫,各界不再滿足單一任務型的 AI 應用,而是期盼 AI 能真正成為具備主動決策與多工能力的「智慧代理人」(Agentic AI),在最少人為干預的情況下,自主推進工作流程、完成複雜任務。

但企業導入AI並非一蹴可幾,而是需要對AI有正確認識,並制訂循序漸進的導入流程,才能真正發揮AI功效。在2025台灣人工智慧年會中,cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和提出三大導入關鍵階段,深入剖析企業如何從概念驗證(PoC)階段,逐步推進到實際上線(Production),並分享實務經驗與觀察。

延伸閱讀:生成式AI可以怎麼用?cacaFly現身說法,助企業應用GCP服務智慧轉型

解鎖 Agentic AI,企業邁向多任務智慧代理

「很多公司會問,One AI 要做什麼事?但實際上,若要讓 AI 回答公司內部政策或新法條的相關問題,僅靠基礎模型並不足夠。」吳振和指出,要讓 AI 真正成為能「做事」的智慧代理人,前提是它必須理解企業內部的脈絡與知識,並即時掌握外部變動的資訊。

企業必須先釐清內部規範是否與最新法規相符,這意味著系統必須具備持續爬取與解析最新資料的能力。為此,企業必須先截取與整理內容,再建構成專屬的知識庫(Knowledge Base),確保資料品質達到可用標準後,再透過檢索增強生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)技術,使 AI 能夠即時動態查詢並生成符合企業語境的回答。

延伸閱讀:從資料清洗到 RAG,大型語言模型的必需品,做出專屬企業的 AI 知識庫!

吳振和強調,這是一個動態循環的過程:從資料蒐集、品質控管、知識庫建構到生成應用,每一環節都息息相關,任何一處鬆動都會影響最終產出的準確性與可信度。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

破除「一次到位」迷思,從驗證到落地的三大關鍵階段

許多企業對 AI 寄予厚望,因此常將 PoC 視為年度計畫的重點,希望能「一次到位」做出具體成果。但吳振和提醒,若缺乏清楚的系統工程思維,PoC 容易淪為「概念展示」,難以真正走入組織的日常營運。

他將導入 Agentic 系統工程的歷程,分為三個關鍵階段:

1.第一階段:可行性評估(Feasibility Study)
企業必須在投入資源前,先明確界定「最需要被 AI 解決的關鍵問題」是什麼,並進一步設計可量化的驗證指標。這不僅包括評估技術實作的可行性,更要從商業目標出發,釐清導入 AI 的具體使用情境、預期成效與風險邊界,如此才能確保後續模型選型與資料蒐集方向正確對齊業務需求。

2.第二階段:系統設計與驗證(Design & PoC)
在確定導入方向後,必須規劃清楚資料蒐集與整理流程,確保知識庫的內容具備正確性、完整性與時效性。吳振和特別強調,這個階段不能只追求展示效果,而應以「產品化思維」來構築 PoC,使其具備可擴充性、可維護性及安全性,才能為後續上線打下基礎。

3.第三階段:產品化與營運(Production & Operation)
當 PoC 驗證完成後,進入正式上線階段,挑戰也隨之而來。除了需要整合企業內部系統與流程,還必須建立持續監控與維運機制,確保模型表現隨時間演進不會劣化,並能快速回應法規變動或資料更新的需求。吳振和指出,這往往是最容易被低估、但也是最考驗企業組織能力的關鍵環節。

cacaFly 聖洋科技技術副總吳振和
圖/ cacaFly

建立模型優化根基,打造高品質的黃金資料集

吳振和特別強調,要讓 Agentic 系統工程真正發揮效益,企業必須先建立一套高品質的「黃金資料集」(Golden Dataset),作為模型評估與優化根基。他指出,黃金資料集的價值在於能為模型選擇與前測提供客觀依據,讓團隊能針對不同任務挑選最適合的模型,避免導入初期就誤踩方向。

同時,黃金資料集也能協助團隊辨識模型的常見錯誤與脆弱點,進而快速回應「模型飄移」(Model Drift)的風險。吳振和說明,所謂模型飄移,指的是即使模型本身未經改版,效能也可能隨著環境與資料變動而突然下降,導致原本表現良好的模型出現偏差。透過持續比對模型預測與黃金資料集結果,團隊才能即時察覺效能衰退,並進行迭代更新,確保系統長期穩定運作。

從小規模應用起步,漸進擴展至核心業務

吳振和分享,在實際輔導企業導入 AI 的經驗中,最常見的挑戰來自於「期待落差」。許多企業誤認為概念驗證(PoC)階段即可呈現完整的產品原型,然而實際情況顯示,若企業未能建立完善的資料架構與流程基礎設施,即使短期內展現亮眼成效,也難以確保長期營運的穩定性與可持續性。

也因此他建議企業在規劃 AI 導入時,應採取漸進式策略,從小規模應用場景著手,逐步擴展至核心業務領域。企業應將 PoC 定位為整體產品開發生命週期的重要環節,而非獨立的一次性專案。

AI 的導入不僅是一場技術升級,更是企業組織文化與決策流程的轉型工程。唯有從資料治理、流程優化到人才培訓同步布局,才能確保 AI 能在企業內部真正「落地生根」,創造長期商業價值,成為真正的智慧代理人。

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