上市兩周市值超台積電、炒股炒到一度比李嘉誠還有錢!解密44歲的幕後炒家
上市兩周市值超台積電、炒股炒到一度比李嘉誠還有錢!解密44歲的幕後炒家

一家小公司的瘋狂炒作,讓充滿爭議的背後炒家蔡志堅躍升為焦點人物。香港與中國末日情緒高漲,資金出逃美國狂炒妖股。

香港一家規模很小的金融公司尚乘數科(AMTD Digital),7月15日在紐約證券交易所股票掛牌上市,承銷價每股7.8美元、股票代碼「HKD」,隨即展開瘋狂炒作的飆漲行情,兩周後的8月2日創下每股2555.3美元的天價,漲幅326倍。

當時,這公司的總市值高達4700億美元,超越阿里巴巴、高盛、摩根大通、中國工商銀行等所有全球最大的金融機構,一度擠入全球股票市值第9大上市公司。台灣的護國神山台積電市值約4500億美元,還排在HKD的後面。

兩周暴漲326倍、瞬間炒成全球第9大市值,絕對是史上空前的世界炒股冠軍紀錄了。即使是過去兩年看本夢比的破壞性創新公司,在WallStreetBets炒股平台引爆瘋狂泡沫,或是憑空出世的虛擬貨幣與衍生商品,能在1年內創造1百倍漲幅的屈指可數,兩周3百倍更從未發生過。

而妖股群集的羅賓漢平台(Robinhood),目前整體「股價營收比」為2.73倍,HKD去年營收2500萬美元,卻衝出4700億美元市值,「股價營收比」則高達1萬8千8百倍!

赤裸裸炒作太粗暴 逼得前老闆李嘉誠劃清界線

當然,HKD老闆蔡志堅(Calvin Choi)就此創造驚人的紙上富貴,《富比世》雜誌向公司查證蔡志堅的持股後,估算這位44歲的「金融家」,身價一度超過368億美元,比香港首富李嘉誠還有錢。

尚乘是貨真價實的炒作泡沫。從選擇股票交易代碼「HKD」,就讓投資人把公司與港幣聯想在一起;承銷價7.8美元,也是港幣與美元的聯繫匯價。尚乘由李嘉誠旗下的長江和記實業(港股代碼:0001)所創設,但長江和記早在2015年就已經退出,卻在這次IPO招股中不斷被提及。

尚乘的炒作手法是毫不遮掩地鎖定籌碼拉抬的老招,上市發行新股837萬股,只占公司總股數的4%,而且新股大多鎖在蔡志堅與內圍手中,飆升至2千5百多美元之前4個交易日(含當日)的成交量,只有242萬股(7月28日起)、145萬股、44萬股、35萬股。截稿前一天8月5日的收盤價721美元,成交5.06萬股,成交金額大約10億新台幣。

簡單說,8月5日公司總市值1335億美元(已較3天前的高峰跌掉72%),成交金額卻只有3千6百多萬美元,全天僅有0.02%(萬分之2)的股票轉手交易,籌碼集中、成交股數少、成交金額低,股價漲跌都在公司或是作手掌控之中。

這種粗暴的炒作手法,即使是熱愛炒作的香港人也難以接受。長江和記發了澄清新聞稿,說這家公司2003年雖然由長江集團參與創設,但早在2015年就已退出,沒有派任董事,持有母公司股權早已降至5%以下,並且尋求轉售;另外一家香港房地產公司鷹君集團,則聲明羅氏家族次子羅旭瑞擔任主席的世紀城市持股尚乘5.8%,沒有參與公司決策。

實際控制尚乘集團的蔡志堅,父親蔡國基與上海幫淵源甚深,2015年由蔡國基的瓴睿資本,與簡稱「中民投」的中國民生投資,取代李嘉誠的長江和記成為尚乘的實際控制股東,交給曾在瑞士銀行任職的蔡志堅擔任董事長與執行長。香港媒體說,尚乘的演變,本質是「人民幣驅逐港幣」的案例。

當今舵手蔡志堅一身爭議,背叛盟友、又遭追債

妖股炒家蔡志堅深陷多重弊案。
圖/ 尚乘集團官網

中國民生投資是中國數一數二的投資基金,旗下最有名的就是中國民生銀行,蔡國基父子與民生銀行前任董事長董文標交好,促成中民投成為尚乘20%的股東。

董文標曾是中國金融圈呼風喚雨的風雲人物,民生銀行股價大漲,董文標以中民投董事會主席牢牢掌控數兆元的金融資產,自己更貴為中國全國政協經濟委員會副主任。但是他在2014年出事,被迫辭去民生銀行董事長的職位,隔年更傳出涉案被調查的傳聞。

董文標一直擔任中民投董事會主席到2018年,他「退休」後不到一個禮拜,一架中民投租賃的波音七三七客機墜毀,中民投也陷入債務危機。2019年多筆到期的債務持續違約,而尚乘在2019年安排了紐約與新加坡股票上市,上市主體是「尚乘國際」,紐約股票上市代碼(HKIB),在相關文件上,中民投的訊息已經都被抹去。

蔡志堅、蔡國基靠著中民投,從李嘉誠手上拿下尚乘,但是在中民投陷入債務危機之後,又背叛中民投,中民投與蔡國基父子的往來成了羅生門。中民投為了討債,白道黑道手段盡出,還演出「街頭追債」,直接控訴蔡志堅金融詐騙的事件。

HKD炒作焦點人物蔡志堅,即使在香港與中國都是具有高度爭議性的人物,蔡志堅主導尚乘參加了二線銀行在香港上市、融資,包括青島銀行、天津銀行、江西銀行、中原銀行等,又幫華融、復星國際、佳源國際、奧園地產等公司的發債案擔任協辦承銷商(香港稱協調人、聯席帳簿管理人)等。

他也參加小米創設的純網銀「天星銀行」,是持股10%的大股東。雖然是利潤微薄、前景不明的金融業務,但蔡志堅無役不與,凸顯他積極、人脈廣闊的能力。

尚乘不只搞金融、保險經紀,還有號稱FinTech超級生態系的SpiderNet,旗下的數位媒體子公司還投資了《拆彈專家2》、《白色風暴3》和《贖罪》等電影。

積極效忠林鄭月娥 卻是美港監管累犯

蔡志堅積極效忠(前特首)林鄭月娥主政的香港政府,香港特區政府舉辦的「金融科技周」,尚乘連四年成為「唯一」戰略合作夥伴。兩年前的達沃斯世界經濟論壇,蔡志堅遠赴瑞士,成為香港政府在達沃斯外交公關的主場,親自接待林鄭月娥等官員,拉攏各國經貿官員,還在會場旁租下一棟旅館,命名「尚乘Hotel」,耗費巨資大搞宣傳。

蔡志堅全力經營林鄭月娥、香港官員與中國領導們的關係,卻無法洗刷他四處犯規的爭議。今年元月,香港證監會對其發出禁止重投業界兩年的紀律處罰令,他在一九年完成新加坡與紐約上市的「尚乘國際」,被美國證監會列入中概股下市黑名單。他從一五年瓴睿資本入主尚乘後的多項交易案,頻繁發生違規、關係人交易、白手套與洗劫股東疑案,近兩年幾乎沒有公開活動。

尚乘的妖股炒作,讓充滿爭議的蔡志堅躍升為世界級的焦點人物。他到底為什麼要這樣瘋狂拉抬,除了「市值超越阿里巴巴、高盛」的虛名之外,其間是否涉及資本外逃、洗錢套現,美國證監會很快就會介入調查。

真正令人遺憾的是,香港原本是頂尖金融家雲集的國際金融中心,如今竟然任由蔡志堅這樣的人物呼風喚雨,似乎也正是香港到底何去何從的最佳注解。

本文授權轉載自:今周刊

責任編輯:傅珮晴、侯品如

關鍵字: #股票
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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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