標題：Qiao Wang 與 Claude Opus 4.5 的突破時刻及 2026 年投資策略

原文來源：Empire 頻道

原文編譯：深潮 TechFlow

嘉賓：王巧

主持：Jason Yano

播客來源：Empire

播出日期：2026 年 1 月 12 日

重點總結

今週，Qiao Wang 做客節目，與我們探討人工智慧如何在 2026 年重新定義投資者的意義。我們深入分析了 Claude Opus 4.5 的突破性時刻、Qiao 為什麼選擇投資 Google 的交易、如何構建 2026 年的投資組合，以及在人工智慧時代如何合理分配時間等話題。

精采觀點摘要

· 現在市場的情緒過於樂觀。

·「我的投資組合中約有 40% 是現金。」

加密代幣的吸引力不大，但市場總會有機會，應該專注於逐一分析資產，而不是單純只看整體資產類別。

· 股票和比特幣的持倉比例大約是 50/50。

最大的投資是谷歌，此外我還持有騰訊的股票，騰訊是一家非常優秀的公司。

現時市場忽略的一個領域是人工智能驅動的生物科技，人工智能在生物科技領域的潛力巨大。

到2026年，我們或會看到一些只有1至2個人的獨角獸初創公司。

一些最成功的人工智能初創公司，並不是像 ChatGPT 或 OpenAI 這樣的公司，而是那些善用人工智能的小型企業。企業護城河的本質並沒有改變，但軟件領域的護城河確實正在迅速減弱。

現在程式碼本身已不再是瓶頸，關鍵在於設計合適的「提示」（Prompt）。

· Gemini 的價值被低估了至少兩個數量級。「我願意每月支付 2000 美元使用 Gemini。」

· 我認為 Adobe 可能是今年的 Google，因為它目前的估值非常便宜，而且市場對它的看法與當時對 Google 的看法有點類似。

· 每個人應該學習寫程式碼，而且必須學習，大家可以利用自動化工具來優化生活中和工作上的某些環節。

· 這些 AI 工具會令本身已經高效率、有能力的人變得更有效率、更聰明。

在健康方面，最重要的還是三個基本因素：飲食、睡眠和鍛鍊。

喬的 2026 年投資組合

Yano大約一個月前你提到市場的現況，並表達了某種程度的擔憂。你還提到互聯網泡沫時期，例如 1996 年，當時有人預測市場即將見頂，但市場卻又持續上升了三年。

另外，我也看到你其中一條推文，討論遠期市盈率與未來十年回報率之間的關係。你提出了一些反對的觀點，但最後你說了一句：「我仍然感到害怕。」我很好奇，你現在對市場的看法是怎樣的？

喬：我之所以感到害怕，是因為現在市場的情緒過於樂觀。雖然我不能說所有人都如此，但你可以看到，在社交媒體上有很多人炫耀自己的投資收益，尤其是過去一週的市場波動，這種情緒確實很明顯。從定量數據來看，目前市場估值已經接近歷史最高水平。當然，有人會說，現在企業的盈利能力更高，競爭優勢更強，經濟結構也更加穩固，再加上貨幣寬鬆政策對市場的推動，目前的估值是合理的。但無論如何，我們無法否認市場估值確實處於歷史高點。因此，我並沒有完全投入風險資產。實際上，我的投資組合中約有40%是現金。雖然如果市場繼續上漲，我可能會錯過一些機會，但至少我能睡得更安穩。

Yano： 我聽了德魯克和穆勒的訪問，他提到：「在我 50 年的投資生涯中，這是我遇過最難預測市場走勢的時刻。」如果連德魯克都無法預測，那我們這些普通投資者又怎可能做到呢？

橋：這也是為什麼我更專注於個股選擇如果你看整體市場，的確估值很高，但如果你逐一研究各個公司，有時會發現一些非常吸引人的投資機會。這樣一來，即使整體市場下跌，你的恐懼感也會降低。在 2000 年互聯網泡沫時期，雖然科技股在接下來的十年表現欠佳，但小型股和價值股卻表現得很好，年均增長率達 10%。我認為這正是個股選擇者的最佳時機。

Yano：你點睇現時投資股票同加密貨幣代幣？

橋：現在我認為加密代幣的吸引力不大但市場總會有機會，例如 2022 年的情況。當時出現了很多值得投資的機會。因此，現在我仍然專注於逐個分析資產，而不是單純看整體資產類別如果從整體來看，現時幾乎沒有特別具吸引力的資產，除了美元。但如果逐一分析資產，你可能會發現一些機會。至於加密貨幣，我仍然持有部分比特幣和少量代幣，但整體投資比例很小。

Yano： 如果你的投資組合中，40% 是現金，那麼餘下的 60% 中，股票和加密貨幣各佔多少？比特币及其他加密資產的佔比又是多少？

橋： 在股票和比特幣之間，約為 50/50。我仍然持有大量比特幣。但這並不是我理想的投資組合，因為如果我賣掉比特幣，需要支付很高的稅費，而加密貨幣代幣的佔比非常少，不到 1%。

Yano： 那麼你現正持有哪些股票？？

橋： 我最大的投資是谷歌，此外我還持有騰訊的股票。騰訊是一家非常優秀的公司，雖然其業務相對低調，但其基本因素非常穩健。

Yano與阿里巴巴相比，你覺得騰訊更好嗎？

橋現時確是如此。阿里巴巴在人工智能領域更具優勢，但其零售業務的競爭非常激烈。我亦持有部份亞馬遜股票我覺得去年市場情緒對亞馬遜非常不利，因為所有科技巨頭的股價都上升了，只有亞馬遜表現疲弱。另外，我也非常看好亞馬遜在機械人技術方面的佈局。我的這些投資都是長期的，目標是十年。

Yano： 亞馬遜確实在機械人技術領域領先。他們可能會成為首家僱用機械人多於人類員工的大型企業。

橋：在過去五年，亞馬遜的人力員工數目保持穩定，但機械員工的數目則增長了 20% 至 30%。儘管收入增長速度不高，他們在過去幾年顯著提高了利潤率。

Yano：你對醫療領域，例如禮來（Eli Lilly）或其他公司，有什麼看法？

橋：我手上持有 Eli Lilly 的股票，但這只是一個短期交易，而不是長期投資，因為我對製藥行業的認識有限。我不知道十年後會怎樣，我知道十年後我可能仍然會使用 Amazon，但製藥行業的競爭者實在太多了。雖然 Eli Lilly 擁有強大的專利壁壘，但市場上仍有很多便宜而有效的中國灰色市場肽類產品，這些產品與 Eli Lilly 的產品直接競爭。

我覺得目前被市場忽略的一個領域是人工智能驅動的生物技術。雖然大家都關注機械人、無人機和AI聊天機器人，但我認為 人工智慧在生物技術領域的潛力巨大。

Yano關於汽車和金融科技領域，我想聽聽你的看法。你持有特斯拉或 Rivian 的股票嗎？？

橋：沒有，特斯拉的估值太高了，我對 Rivian 還不太了解。

Yano：那在金融科技領域呢？例如 Robinhood 和 Coinbase？

橋：從估值來看，我認為 Coinbase 更具吸引力，但這兩間公司都不是特別優秀的投資目標。我持有 Coinbase 的股票，而 Robinhood 的估值過高。

Yano：你覺得西方會不會有人開發出類似「萬事通」的超級應用呢？

橋：你是指像微信那樣集成了訊息傳遞、支付、社交等功能的超級應用嗎？我覺得在金融領域，已經有類似趨勢了，例如 Robinhood。但如果是要像微信那樣全面涵蓋生活各方面的超級應用，我暫時還看不到這樣的可能性。

Claude Opus 4.5 的突破性時刻

Yano： 我想談談 Claude 和 Opus 4.5，我覺得最好的切入點是提到你在 Twitter 上說過的一個「天啊，這就結束了」的時刻。在過去幾年裡，有幾個類似的時刻讓我也有同樣的感覺：一個是 ChatGPT 的發布，另一個是第一個推理模型，還有特斯拉的 FSD V13（完全自動駕駛）。你覺得 Opus 4.5 為什麼是一個「哇」的時刻？？

橋：我無法向你解釋它背後發生了什麼，但我可以告訴你我作為用戶的感受。上一次我寫代碼可能是一年前，但認真寫代碼已經是三年前的事情了。從 2010 年到 2017 年，在進入加密貨幣領域之前，我一直從事量化交易，每天都在寫代碼，從超低級的 C++ 到更高級的 Python 數據科學代碼。這是我不斷工作了七年的領域，我也寫過一些前端和後端代碼。但自從離開 Messari 後，我就沒有認真寫過代碼了，最近幾年只做了一些個人項目，每年年底才會抽點時間去做。

Opus 4.5 與以往不同之處在於，以往你可以快速組合一個演示，但最後的 5% 始終很難讓 AI 完全完成，仍然需要一個優秀的工程師來處理細節，例如錯誤和邊界情況，而在 Opus 4.5 中，我只需要用簡單的英文告訴它我想做什麼，提供一個非常清晰的規格，但只要規格足夠清晰和全面，它就能一次過完成。。

Claude 和 Opus 可能正在經歷 Twitter 上的炒作週期，因為我有工程師朋友告訴我，OpenAI 最新的 GPT-5 Pro 幾乎與 Claude 一樣好。

Yano： 這兩個我都用過，但實際上 Opus 是讓我第一次從 ChatGPT 轉換的工具。對我來說，ChatGPT 的記憶功能讓我非常依賴它，以至於我覺得自己可能會一直使用它，因為它知道我所有的事情，但現在 Opus 4.5 對我來說更勝一籌。

現在我們有一種新的工作方式，我不確定應該把它歸類為工作還是聊天，因為兩者之間的界限正在變得模糊。舉個例子，我剛剛用 Opus 4.5 完成了一件事。在我們 Blockworks，有一個由八人組成的銷售團隊。通常情況下，我們需要決定每個賬戶應該分配給誰負責銷售，並劃分賬戶的優先級，例如 Tier 1、Tier 2 等。每個銷售人員都會有自己的判斷，例如某人負責 10 個 Tier 1、30 個 Tier 2 和 100 個 Tier 3 的賬戶。這種分配工作往往很複雜。於是我把這個問題交給 Claude 處理，並讓它整合相關資訊。我告訴它，如果某個代幣的 FDV（Fully Diluted Valuation，全稀釋估值）超過 10 億美元，這個賬戶就可以獲得額外的優先級；如果該代幣對應的項目是上市公司，那就更好。

Claude 從 CoinGecko 及 CoinMarketCap 等多個資料來源提取相關資訊，對這些賬戶作出排名。然後，它分析了過往八年我們團隊每位銷售人員與 Blockworks 的交易紀錄，了解我們銷售的產品類型，並根據每位銷售人員與這些賬戶達成交易的可能性，將賬戶分配給合適的人。

橋：我在假期的時候也意識到你所說的情況，通用聊天機械人和傳統寫程式碼之間的界限正在逐漸模糊。當你和一個通用聊天機械人對話時，它通常會根據你的需求即時生成一段程式碼，而現在當你需要寫程式碼的時候，你甚至不必親自寫程式碼，只需要用簡單的自然語言表達你的需求就可以實現。這使得程式碼助手和通用聊天機械人之間的功能逐漸融合在一起。

Yano： 完全正確。那為什麼你不直接使用 Replit 或 Lovelace 來完成你的 Vibe 程式碼工作？為什麼選擇 Claude？

橋：我覺得它們的目標用戶群不同。我還沒有試過最新版的 Lovelace，但感覺 Lovelace 更適合那些希望快速構建一個漂亮演示或簡單應用的用戶，它們在前端開發方面表現不錯，雖然我自己並沒有實際用過。所以我一開始用的是 Cursor 搭配 Opus 4.5，後來又試了 Claude 和 Opus 4.5。老實說，在提升生產力方面，我沒有感覺到明顯的差別。對我來說，它們的表現差不多，但這只是我的個人體驗。

人工智能如何影響初創企業？

Yano： 你已經見證過數以萬計的加密貨幣初創公司的成長，現在人工智慧對這些公司有什麼影響？

橋：人工智能對初創公司的影響非常大，這種變化在過去三年尤其明顯。基本上，我在每一個小組中都會詢問，特別是每一家初創公司的技術創辦人，自從 2022 年 ChatGPT 發佈以來，你們的生產效率提升了多少？幾乎每次得到的答案都比上一次更高。這種趨勢非常一致。最近一個小組的回答是，他們的生產效率提升了大約 3 到 4 倍。

我認為這種影響在初創公司早期階段會更為明顯，而對後期的大公司則影響相對較小，因為程式碼助手其中一個限制在於它的「上下文窗口」（Context Window）。舉個例子，假設 Claude 可以處理一百萬個 Token，這表示它能非常高效地幫助你啟動一個新項目，而且效果很好。但如果你讓 Claude 去修改整個 Google 的程式碼庫，那幾乎是不可能的，對吧？所以這類工具對早期的小型初創公司幫助更大，而對大公司則相對受限制。

在大公司中，最有效使用程式碼助手的方法是通過建立清晰的部門間抽象層。這樣可以將複雜的任務拆分成小塊，縮小上下文範圍，再輸入到人工智能系統中，從而讓系統更容易理解。

Yano： 不過，我認為以「生產力」這個詞來形容人工智慧的影響並不是很準確，特別是對處於早期階段的初創公司而言。如果你是一家擁有 100 人、200 人，甚至 1000 人的公司，生產力提升 3 倍或 4 倍確實會帶來巨大改變。但對處於早期階段的初創公司來說，他們根本不會考慮「生產力」這個問題。他們更常想的是：「我們為甚麼還要僱請更多人？」我在投資的公司和朋友的初創公司中經常看到這種情況。

他們會覺得，既然有了人工智慧（AI），我們根本不需要再聘請新員工。這種現象真的很有趣。例如，我最近在銷售方面開發了兩個工具：其中一個是銷售佣金計算器。銷售團隊經常問我，他們能賺多少錢。以往我們需要找財務團隊去計算，而財務團隊又覺得這很煩厭，現在有了這個工具，問題就解決了。

另一個工具是銷售數據的儀表板。這個工具可以計算儀表板的成本。以前我們需要尋找數據團隊，還要考慮他們是用 Dune 還是 Gold Sky 來索引數據。如果都不是，我們還得額外支付費用。現在，我根據所有端口開發了一個儀表板成本計算器。

這些小工具的意義是什麼呢？它們意味著我們不需要再僱用一個專門負責銷售支援的人，所以到了 2026 年，我們可能會看到一些只有一兩個人的獨角獸初創公司這類初創公司可能已經起步，雖然現時仍未達到100億美元估值，但已經處於快速發展階段。

橋：的確是這樣。我認識很多人，他們現在獨自經營著每年收入達1000萬美元的訂閱制業務，這些人往往是來自Meta和Uber的前工程師，他們厭倦了大公司的繁文縟節，於是選擇自行創業。

Yano： 不過我發現一個有趣現象：一些最成功的人工智慧初創公司，並不是像 ChatGPT 或 OpenAI 這樣的公司。，而是些利用人工智慧的小型企業這些公司不願意向外透露其核心業務。通常來說，如果你有一家初創公司，業務發展得很好，收入快速增長，你會想告訴全世界，以籌集資金，或在社交媒體上宣傳。

護城河（Moats）是否仍然存在？

Yano：你點睇公司護城河？你覺得護城河的定義會唔會改變？？

喬：護城河的本質沒有改變，但軟件領域的護城河確實正在快速減弱。對早期的初創公司來說，幾乎沒有護城河可言。像 Facebook、Google、Microsoft 和 Apple 這樣的公司，它們的護城河依然堅固。AI 程式碼助手並不能摧毀這些護城河。例如，Apple 的護城河在於其開發者生態系統，而 Microsoft 的護城河則在於用戶從 PC 轉換到其他平台的高昂成本。在雲端服務領域，AWS、Azure 和 Google GCP 的護城河則在於客戶轉換雲平台的高昂成本。此外，還有像 YouTube 這樣擁有海量專有數據的平台，它們可以利用這些數據開發出非常強大的影片模型。再例如 Microsoft 的企業級軟件，這都是極其關鍵的工具。當然，你可以複製 Office 的功能，但企業真的會從 Office 轉換到其他軟件嗎？對他們來說，這些工具太重要了，轉換成本太高了。

但我最近注意到一個例子，它可能是目前金融市場上最大的低估案例之一，那就是 AdobePhotoshop 和 Adobe 的創意套件非常有名，現在市場上有一種觀點認為最新的視頻模型和圖像生成模型會取代 Adobe 的產品。但我認為這種看法完全錯誤，因為 Adobe 的護城河在於其企業級的整合能力，很多使用 Adobe 創意套件的企業用戶，都會將他們的圖片和影片儲存在 Adobe 的雲端。對這些創意產業的專業人士而言，從 Adobe 雲端切換至其他服務的成本非常高。

此外，很多創意工作者已經使用 Photoshop 多年，操作已形成肌肉記憶。對他們來說，轉用其他工具是非常困難的。因此，Adobe 目前的市盈率只有 12 倍，對這樣一家高質素的公司來說簡直是難以置信的低估。

Yano： 假設你在一家公司工作，例如一家已有 500 人規模、運營了十年的初創公司。那公司應該如何應對？很多年輕的創業者可能已經熟悉這些技術，但對一家比較成熟的公司來說，可能沒那麼容易適應。員工可能只是簡單地把東西丟到 ChatGPT 裏，然後發出自動電郵。

喬：我認為不能強迫公司採用新技術，你必須讓它們自己找到人工智能技術能立即見效的應用場景。並看到它所能帶來的巨大影響。順便一提，這其實就是我們在 Alliance 過去三年的經歷。我們早在三年前就已經知道人工智慧會成為一個重要趨勢，當時我們就提出要成為「以人工智慧為先」的組織，但我們並沒有試圖將人工智慧強加於組織的每一個角落。

相反，我們用 利用人工智慧來自動化一些具體的流程例如，我們每年都會收到成千上萬的申請。三年前，我需要親自閱讀所有申請文件，一年大約有 5000 份。這份工作非常耗神，簡直令人筋疲力盡。但現在，我們利用人工智慧自動化了約 50% 的工作。

Yano： 你點樣做到嘅？你用咗 Opus 4.5 嗰？呢個系統係點樣建立嘅？輸入係乜，輸出效果點樣？為甚麼只能自動化 50%？為甚麼不能達到 99%？

橋：是的，這個軟件是我們的工程師開發的。我認為現在程式碼本身已經不是瓶頸了，關鍵在於設計合適的「提示」（Prompt）我並非說這是一種秘密武器，因為大家其實都知道優秀創辦人的一些特徵。

我只是把這些關於優秀創辦人或優秀初創公司的經驗法則轉化成提示，用來篩選申請。目前，這套系統的主要作用是排除那些明顯不合格的申請，而不是直接告訴我哪些是最優秀的候選人，因為我認為這一部分仍然需要人類面試官的判斷力。AI 還沒有達到這個水平，但我相信，到今年年底，你會看到... 由人工智能及人工智能驅動的風險投資者在這方面會比人類表現得更好。。

Yano： 我覺得現在這些工具的價格實在太低了，就像 Uber 刚推出時，從紐約金融區到上東區只需 5 美元一樣。當時你會覺得，這個價格明顯是錯的，但他們是透過風險投資補貼來吸引用戶。

你認為這些工具的價值有多高？你認為現時這些工具的定價被低估了多少？例如，你願意為 Opus 4.5 支付多少錢？

橋：至於 Opus，我現在還不太確定，這取決於我能用它構建出什麼。但以 Gemini 來說，我認為它的價值被低估了至少兩個數量級。現在我只需支付 20 美元就能使用它的專業版，而我甚至還沒有升級到 Pro Plus。

Yano：如果 Gemini 每月收費 2000 美元，你會願意支付嗎？

橋：會的，因為它的功能非常強大。實際上，我在推特上說過，它是一個研究助手、初級研究員、初級程式碼助手、一個相當不錯的醫療顧問（可用來核對醫生的建議），以及一個相當不錯的法律助理。綜合來看，如果你把這些功能加起來，2000美元的價格簡直太抵了。

投資 Google 的決策

Yano：你每天會花多少時間使用 Gemini 和 Claude 這些應用？你從日常的哪些活動中抽時間出來？例如，你有沒有減少使用 Zoom 會議的時間，或者減少在社交媒體上花的時間？

橋：其實我在半年前分析過自己的時間分配，這也促使我作出了投資 Google 的決定。我查看了 iPhone 的使用紀錄，發現我使用最多的三個應用程式是 Chrome、YouTube 和 Gemini，而它們全部都是 Google 的產品。

當然，我一開始也擔心 ChatGPT 會對 Google 的搜尋業務構成威脅，所以我跟我太太聊了聊。她給了我一些啟發，她說她使用 Google 搜尋最多的情境是購物，而短時間內 ChatGPT 並不能完全取代這個功能。然後我做了一些研究，發現實際上 Google 超過一半的搜尋收入來自購物廣告，這讓我覺得 Google 的核心業務依然非常穩固。

短時間內沒有人能動搖它的地位。此外，Google 還擁有 GCP（Google Cloud Platform）、TPU（張量處理單元）等技術優勢，這些都是我後來才意識到的關鍵點。我認為，這些因素都顯示 Google 的護城河非常牢固。因此，去年我決定投資 Google，這幾乎是我去年唯一的一筆大額投資。

Yano： 去年除夕，我和一位 Google 的員工吃飯，我們談到這些事情。大家都討論自己常用的工具。那位 Google 員工提到，很多人都忽略了一個事實，這就是 Google 掌握龐大的購物數據的原因而市場上的人似乎還沒有充分意識到這一點。那麼，還有其他類似機會嗎？

橋：我覺得 Adobe 可能是今年的 Google，因為它目前的估值非常便宜，而且市場對它的看法與當年對 Google 的看法有點類似。其實我自己從來沒用過，但我知它的應用場景很多。

Yano：沒有新用戶會去使用 Adobe。就像 Google 一樣，我常用的應用程式是 YouTube，我經常使用 YouTube，也會用 Gemini。但 Adobe 呢？我根本不用它，所以我認為新用戶也不會選擇 Adobe。

橋：但所有新用戶都會使用 Google，而市場上一個常見的誤解是，Adobe 並不是一個針對消費者的产品，而是一個企業級产品。

Yano： 企業級產品沒錯，但我的公司根本不會考慮使用 Adobe，Figma 更受歡迎。

橋： Figma 和 Adobe 實際上針對的是兩個不同的市場。在針對新項目演示和網站開發的市場競爭中，Adobe 已經輸了，Figma 在這個領域已經佔據主導地位。那 Canva 呢？

Yano： Canva 面對的是低階市場，更適合業餘用戶，而 Adobe 則是為高階企業用戶服務的。所以我同意你的看法，Adobe 的新用戶增長確實已經停滯很久了，但它的定價能力非常強，可以持續提高訂閱費用。

2026 年如何合理分配時間

Yano：作為 Google 的用戶，我想談談投資的主題，但更想探討一個問題：在 2026 年，我們應該如何合理分配自己的時間？你覺得人工智能會如何改變我們分配時間的方式？

橋：嗯，我認為每個人都應該學習寫程式碼，而且必須學習。如果不這樣做，就可能會被遠遠拋在後面。不過這裡的「寫程式碼」並不是傳統意義上的電腦編程，而是指通過自動化工具來優化自己生活和工作的某些環節。我相信未來會有很多 B2B SaaS 軟件，例如 Gmail、Zoom 這類工具，大家仍然會為這些通用工具付費使用。但同時，每個人的工作流程中都會有一些特別的需要，而這些需要是非常個人化的，第三方軟件公司可能不會專門開發這些針對性的解決方案。

Yano： 例如，我們在 Blockworks 可以自行開發一個佣金計算器。這就是一個很好的例子，沒有人會開發一個專門的 SaaS 軟體來做這種事情。

橋：而且，當我說「每個人都應該學習寫程式碼」時，這並不需要令人感到害怕。因為現在的技術已經讓我們不需要真正去寫複雜的程式碼了。你只需要用自然語言與系統對話，就可以實現自動化。

因此，我會強烈建議大家，不一定非要使用像 Claude Opus 這樣複雜的工具。我可以推薦一些更簡單、更容易上手的工具。例如 Replit，我第一次意識到人工智慧的潛力，就是透過 Replit。那時我才明白，人工智慧不僅僅是一個聊天機器人，它還可以幫助你構建任何東西。這項技術將徹底改變我們的世界。我非常建議大家去試試 Replit，它真的非常酷。

Yano：你認為這種差距會對勞動市場產生什麼影響？

橋：我覺得這會像互聯網的普及一樣，這些工具會令原本高效率、有能力的人變得更有效率、更聰明，而效率低的人可能會越來越落後。人工智慧是一個極其強大的工具，能顯著提升效率，但最終還是取決於你願意在多大程度上使用它。

使用 AI 模型進行投資

Yano：從某種意義上說，站在反對的立場，你認為你花時間建立的華倫·巴菲特股票追蹤器真的值得嗎？？

橋：是的，確實花了不少時間。雖然結果還不錯，但更重要的是，在構建這個工具的過程中，我對相關技術有了更深入的認識。

這個工具可視為沃倫·巴菲特、查理·蒙格、霍華德·馬克斯、彼得·德魯克和比爾·米勒等投資大師的數碼克隆。它會定期掃描數以萬計的股票代碼，並對每隻股票進行深入研究，嘗試模擬巴菲特和蒙格的投資邏輯。

其實程式碼的部分很簡單，但設計提示（Prompt）卻花了我幾個月的時間反覆調校。我設計了一套非常詳細的提示，用來模擬巴非特和芒格評估潛在投資機會的思維過程。

這個流程分為六個步驟，首先透過深度研究模型收集他們可能關注的六個關鍵方面的資訊，然後調用另一個 API，使用推理模型進行分析。深度研究和推理模型是兩個獨立的環節。

深度研究模型非常擅長收集事實和數據，而推理模型雖然有時會產生一些錯誤資訊，但在邏輯推論方面表現更為出色。一旦將準確的數據輸入推理模型，它的分析能力遠超深度研究模型。

接下來，我會在第二階段調用推理模型讓它模擬「數字巴非特和芒格」的投資委員會，分析是否值得投資某隻股票。最終，它會輸出一個具體的建議，這就是整個流程。

你聽過一種理論嗎？有人認為 Renaissance Technologies（文藝復興科技公司）早在其他人之前就發現了大型語言模型（LLMs），但他們一直將這項技術保密，這可能是他們投資回報率如此之高的原因。不過我設計 Buffett and Munger 模型的初衷，就是為了避開與 Renaissance Technologies 的競爭。他們在短期交易方面非常擅長，例如日內交易或一週內的操作。在這種短時間尺度上，最新的 AI 模型確實很難與之競爭。

Yano：那你是否亦與像 Susquehanna 這樣的公司競爭？？

橋：對，但我的模型更偏向於長期投資。在現今的市場上，幾乎沒有人有耐心持有一隻股票超過5分鐘，這也是語言模型可以發揮作用的地方。

Yano：那麼，你是如何結合不同投資大師的建議的？例如霍華德·馬克斯的建議和彼得·德魯克的建議可能完全不同，而他們的思路又和巴菲特截然相反。。

橋：我會對他們的建議作加權平均，全面考慮。

Yano：他們都建議購買 Adobe 嗎？

橋：是的，另一個有趣現象是，如果你多次運行同一個提示，模型每次可能會給出不同的答案，因此如果你多次運行同一個問題並對結果進行平均，而每次結果都建議購買某隻股票，那麼這個建議的可信度就會大大提升。

它推薦了約十隻股票，當中四隻實際上已經包含在伯克希爾·哈撒韋的投資組合中。例如奇異（Chubb）這家保險公司，還有Google。

人工智慧如何改變品牌與發放方式？

Yano：人工智能將如何改變品牌傳播和內容分發的方式？例如我們之前提到的 Delphi，你有沒有留意到 OpenAI 最近推出的 Sora 工具？透過 Sora，你可以複製某個人的形象，並將其嵌入到你的影片中。這又令我想起市場營銷和品牌策略的變化。在不久的將來，品牌營銷明顯會變得更加個人化。

橋：這種趨勢其實已經開始了。前幾天我在 LinkedIn 上看到一個廣告，上面寫著：「嘿，Jason，作為 Blockworks 的聯合創辦人，我真的認為你會喜歡 Rippling。」

Yano： 人工智能會令他們的廣告演算法變得更加聰明，廣告會變得非常準確。其實，我前幾天在互聯網上搜索了一個詞——High Rocks。它是一種類似 CrossFit 的馬拉松式健身活動，我最近一直在為 High Rocks 訓練，所以我到 App Store 上搜索 High Rocks 的健身應用程式，結果發現了一些專門針對 High Rocks 訓練的應用程式。但 High Rocks 是一個非常小眾的活動，按理說不應該有這麼多專門的應用程式。

我覺得這很奇怪，於是我想知道這些應用程式是否真的是為 High Rocks 設計的，還是它們只是針對搜尋「High Rocks」的用戶定制了廣告。果然，這些應用其實是一些普通的健身和營養應用，但他們的廣告目標非常準確，所以我認為這種度身訂造的廣告在未來會變得更加普遍。