「股神」巴菲特給投資小白8個理財建議！別依賴信用卡、還要做好最壞打算？|數位時代 BusinessNext

將危機視為轉機，把握機會精準投資，是許多億萬富翁致富的關鍵，股神華倫・巴菲特（Warren Buffett）就是如此。巴菲特曾說過：

當全球受疫情打擊時，巴菲特似乎不受影響，他的身家在今年已突破1千億美金（約3兆台幣）。6月底時，巴菲特接受CNBC受訪指出，疫情影響全球經濟，同時加深了M型化社會，中小企業深受衝擊，大企業卻不動如山，財務表現仍舊亮眼。

究竟巴菲特在危機來臨時，有什麼必學投資心法？國外網站Money Wise整理了8個巴菲特的危機投資術，不妨參考看看，在危機時替自己爭取額外財富。

1. 新手投資美股？先選S&P500指數

S&P500指數，中文是「標準普爾500指數」或「史坦普500」，是美股最具代表性指數之一，全球資產規模最大的2檔ETF也都是追蹤S&P500指數。選擇美國500大企業股情況下，S&P500指數風險相對低。

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「在我死前，我會將90％資金都挪至投資S&P500。我會推薦投資人抱住S&P500，當作長期投資。」巴菲特不推薦新手買自家控股公司波克夏的股票，反倒推薦S&P500指數，可以看出他對這個指數的信心。

2. 投資務必務實，不能求快

市場動盪時，一定會出現很多聲音，但請不要打亂自己的投資節奏。該做的功課的要做，持續安靜觀察市場行情，並善用工具掌握股市趨勢。巴菲特指出，與其跟風投資那些因疫情飛漲但穩定度低的股票，一間企業長期的發展才是重點，幾十年來不斷成長的公司絕對還是穩定的首選。

3. 別指望退休金

如果你想靠政府給的退休金度過餘生，覺得如此就能生活無虞，那你可能得三思。巴菲特曾在波克夏的一場會議上表示，許多國家養老基金的狀況越來越不穩定，他從2013年以來也一直關注這個問題。

死守一筆退休金並沒有分散風險，假使政府出問題，退休金飛了，那就慘了。還有工作時，必須利用手頭現金聰明投資，防患未然。

4. 不隨意進場短線操作

不少股票因疫情產生劇烈變化，好比航空股，隨疫情加劇暴跌、好轉時又飛漲，巴菲特特別不建議入手此類股票。「我到現在還是不會買航空股。」美國不少航空股即使逢低買進、後續看漲，但今年也都已經修正回暴漲後的半價，如果貪心，可是會被套牢的。

5. 勿打亂長期計畫

即便疫情影響股市，也不能影響你的長期投資計畫。你平常怎麼投資就繼續維持，因為那是你最熟悉、最不影響生活的方式，千萬勿因外在環境亂了陣腳，有可能資金錯位，全盤皆輸。

6. 善用低利息借貸

巴菲特形容當前的低利息環境，「是個借貸的好時機。」考量市場需求，許多金融機構提出低利息借貸方案，優惠比過往好非常多。根據巴菲特建議，如果你有穩固儲蓄或不動產且信用評等良好，可以考慮透過借貸增加手頭資金，多投資股市。

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7. 別仰賴信用卡過活

除了投資，巴菲特提醒，如果你總依賴信用卡生活，記得設定還款計畫，以免失控。美國因疫情，大批人口面臨失業，許多人靠信用卡預支生活費，因為已經沒有現金度日。巴菲特點出，「如果卡費利率超過18％，請立即還清債務。」

8. 做好最壞打算

在壞事發生前，先做好保險措施。平常有閒錢可以多投資保險，預想最壞的情況，因為最壞的狀況有天可能真的會發生。「過去這一年多我們目睹世界面臨巨變。」巴菲特能精準布局投資不是沒有原因，因為他總是預料到最差狀況、提前防範。

本文授權轉載自：經理人

責任編輯：林佳葦、錢玉紘

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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。」

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。