🧧產業趨勢與大盤邏輯

【大盤 / 宏觀 / 心態】

美股今年不容易（戰爭、油價、高殖利率），但會熬過來的。

美股這陣子水庫都沒什麼水，又殖利率高、油價高，估值拉不上去；但龍頭有題材、有未來，比較好。

​(小編補充：意思也就是沒有實質營收、沒有營利的成長股，在這種情況會被殺比較多估值）

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全年展望變化（CY26／CY27）

這次法說最重要的訊息，不只是 AMAT 再度上修 CY26，而是管理層對 CY27 的能見度也提高。從半導體系統、先進封裝到 ICAPS，需求改善的範圍正在擴大。

• 半導體系統（Semiconductor Systems）持續上修

  CY26 營收成長展望再次提高，而且管理層預期增速快於整體市場。這個指引其實已經連續上修三次：2 月首次給出 >20%，5 月提高至 >30%，本次則進一步表示會「高於 >30%」，但沒有給出確切數字。分析師在 Q&A 中以 Lam Research 公開的 WFE 成長 38% 指引反推，如果 AMAT 要維持「跑贏市場」的說法，全年增速可能要接近 40%。不過這是分析師推算，不是 AMAT 官方指引，兩者要分開看。

• 先進封裝（Advanced Packaging）CY26 成長上修至 >70%

  這是本季另一個很強的訊號。AI/HBM 帶動的先進封裝投資仍在加速，AMAT 吃到的不只是前段製程設備需求，後段製程複雜度提升也正在轉化成營收。

• AGS 維持 CY26 >20% 成長

  Applied Global Services（AGS）CY26 成長預期仍為 >20%，但管理層給出的中長期 CAGR 約為 mid-teens。本年度 >20% 比較像景氣與稼動率改善帶來的加速期，暫時還不能直接外推成新的長期成長率。

• Process Diagnostics and Control CY26 預期成長 >50%

  隨著製程節點與先進封裝複雜度提高，量測、檢測與製程控制的重要性同步提升，這塊業務 CY26 預計成長超過 50%。

• DRAM 與 leading-edge foundry-logic 維持強勢

  DRAM（包含 HBM 封裝相關需求）本季營收年增 52%；leading-edge foundry-logic 營收也創下新高。這跟目前 AI 半導體設備週期的結構一致：HBM、先進邏輯與先進封裝，仍然是資本支出最集中的三個方向。

• ICAPS 展望出現轉折

  CFO 在 Q&A 中表示，原本對 ICAPS 的預期是「持平至微幅成長」，現在已經更新為 CY26、CY27 都會成長。主要原因是客戶稼動率回升，加上過去幾季的 inventory digestion 可能逐漸接近尾聲。這項訊息沒有出現在簡報首頁，代表設備需求的改善開始從 AI／leading edge 往成熟與 specialty markets 擴散。

• CY27：能見度開始從「季度」拉長到「年份」

  管理層根據客戶提供的 8-quarter forecasts，對 2027 年再度成為「強勁成長年」表達高度信心。CFO 在 Q&A 補充，對最大客戶而言，AMAT 實際掌握的技術 roadmap 能見度甚至接近 5 年。這比簡報裡強調的 8 季更重要。AMAT 與大型客戶的關係，已經是提前參與數年的製程與產能規劃。

需要注意的訊號

1. 客戶需求能見度正在結構性拉長

   管理層首次揭露最大客戶提供 8 季前瞻預測，而技術 roadmap 最長甚至可以看到約 5 年。對 AMAT 最大的好處，是產能、供應鏈與自身 CapEx 可以更早配置，執行風險理論上會下降。但這裡也有另一面。能見度拉長，不代表週期消失。如果終端 AI 需求突然轉弱，客戶不一定立刻取消設備需求，而可能先調整後面的 forecast。因此景氣轉折反映到 AMAT 訂單與營收的時間，也可能比以前更晚。所以我會把它理解成能見度變好了，但週期沒有被消滅，只是反應時間可能被拉長。

2. GAAP 淨利 +42.7% 很漂亮，但不能全部算成核心獲利成長

   本季 GAAP 淨利年增 42.7%，明顯快於營收，但這裡不能只看 headline number。

   non-GAAP 與 GAAP 調節表顯示，「策略性投資未實現損益」從去年同期的 +$314M 利得，轉成本季的 -$220M，EPS 調節影響約 $0.31。這主要來自 AMAT 對外部半導體與 AI 生態系公司的策略投資，其公允價值會隨市場價格波動，與設備本業的營運現金流沒有直接關係。所以判斷本季的 earnings power，我會更重視 營業利益、non-GAAP EPS 與現金流，而不是單獨拿 GAAP 淨利 +42.7% 下結論。

3. $253M 法遵和解費用不要重複算

   與 BIS 出口管制法遵相關的 $253M 和解費用，已經在 FQ1’26 一次認列完成；本季 FQ3’26 並沒有新增同等法律和解費用。因此九個月累計的 non-GAAP reconciliation 雖然仍然會看到這筆 $253M，但那只是 Q1 留下來的累計數字，不是 Q3 又被罰一次。

這季 AMAT 讓我提高評價的是成長開始變得更「寬」。Leading-edge logic、DRAM/HBM、Advanced Packaging 繼續踩油門，ICAPS 也開始從消化期走出來；同時客戶 forecast 從幾季拉到 8 季，最大客戶甚至能看到約 5 年的 technology roadmap。目前設備週期還沒有看到明顯煞車痕跡。但也不要把 8 季 forecast 當成 8 季 backlog。客戶給你未來兩年的規劃，不代表兩年的訂單都已經簽好。

能見度提高是 FACT；未來需求不會下修，還只是 ESTIMATE。

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🧧產業趨勢與大盤邏輯

【先進封裝 / SEMICON Taiwan 觀察】

​

大叔：台積電這場異質整合是跟先進製程keynote我全程聽完，全程無尿點。

異質整合是跟先進製程還有封裝有相關，然後現在封裝都要考慮到熱管理跟電力管理。我覺得PMIC跟熱管理又進步了，今天我也去聽了CPO，明天還有800v，台積電真的很棒。

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GAAP 與調整後獲利出現分歧，是本季最值得留意的訊號之一。GAAP 淨利年減 42%，但調整後淨利反而年增 12%。差距主要來自一次性項目，尤其是與 RSU 非員工代扣稅相關的股權薪酬費用增加 $17.2M，以及 Piketon / Oak Ridge 擴產前期籌備帶來的先進技術成本增加 $7.5M。兩項合計經稅後調整約 $21.9M，剛好可以完整解釋本季調整後淨利與 GAAP 淨利之間的差距：

$38.7M − $16.8M = $21.9M

和管理層揭露的調整項完全對得上。所以這季如果只看 GAAP headline，很容易把獲利能力看得太差；但反過來，也不能因為 adjusted net income 成…

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今天大叔週末從美國直奔台灣，抱持著學習跟充實自己對產業的了解。以下是大叔做的產業心得，也請大家不吝指教。謝謝

先講核心結論

1. TSMC 正把 AI 硬體的價值，從「單顆晶片」往「整個系統」搬

   我認為這是這場 keynote 最重要的訊號。TSMC 正透過 3D Fabric，把 CoWoS、InFO、SoIC 與 COUPE 整合成一套完整平台。背後的野心是把自己從「最先進晶圓代工廠」往 AI 系統整合平台推進。這個方向已經開始反映在財務上。

   TSMC CFO 在 Q4 2025 法說會提到，先進封裝占營收比重從 2024 年約 8%，提高到 2025 年略高於 10%，2026 年預計進一步來到 low-teens %

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🧧產業趨勢與大盤邏輯

【Fed / 宏觀】

引用新聞：前 Fed 副主席吐槽 Warsh 嘴上不給前瞻指引、其實等於給了。

大叔：他真的打死不給，債市肯定會拉上來。

引用新聞：彭博 AnnaWong 指 9/4 美 8 月非農恐連二月負增長，Fed 史上無此情境升息先例。

大叔：我非常關注 AnnaWong，他的數據在彭博我都會留意。（Warsh 放鷹後 9 月升息機率單日由 35.4% 跳到 55.7%）

油價不降不行。

​

【宏觀 / 資產輪動】

黃金、比特幣、美債、能源、美元都在伺機而動。

​

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• 藍色備註是大叔的想法

• 紅色備註是特別請大家要注意的字眼

• 紫色備註是女兒喜歡的顏色，我只是拿來做分類

上一篇，我們從總體、產業、公司、財務一路談到法說會。但研究做得再漂亮，如果最後不知道多少錢可以買？買多少？如果錯了怎麼辦？今天大叔想談一些比較實戰的東西，請記住投資最後一定會走到四個問題：

1. 這家公司值多少？

2. 現在股價已經反映了什麼？

3. 我願意承擔多少風險？

4. 什麼情況出現，代表原本的投資論點錯了？

所以大叔想把估值、部位管理、停損停利、回測與投資心態串在一起。成熟的投資系統，不只是會找股票，而是從研究 → 決策 → 執行 → 驗證 → 檢討，都有一套可以重複使用的方法。

估值不是算出一個「精準目標價」

剛開始學估值，很容易掉進一個坑：一定要算出這家公司到底值 183 美元，還是 187 美元。但市場沒有這麼精準。估值有價值的地方，不是算出唯一答案，而是：

知道現在這個價格，背後需要哪些假設才能成立。

常見的方法包括：

• DCF

• Comparable Companies

• Reverse DCF

• Historical Multiples

沒有哪一種方法永遠最好。我自己比較喜歡的做法是交叉驗證。不同方法如果最後都落在差不多的區間，信心自然高一點；如果差很遠，反而代表你的假設值得重新檢查。

DCF 的用途，其實是逼自己把假設寫清楚

這點我想先講清楚。DCF 最大的問題是公式裡每一個數字都來自假設。營收成長率、利潤率、資本支出、WACC、Terminal Growth，只要其中幾個假設改變，估值結果就可能差很多。

DCF 的基本概念很簡單：把公司未來能產生的自由現金流，折算回今天值多少。

Terminal Value 常見寫法是：TV = FCF × (1+g) ÷ (WACC−g)跟以下

其中：

• WACC：資金成本

• g：長期成長率

• 必須滿足 WACC > g，否則模型在數學上就不成立。

公式不難，難的是裡面的假設。只要營收成長、margin、WACC 或 terminal growth 稍微改一點，最後答案就可能差很多。所以如果有人告訴我，這家公司合理價值是 187.32 美元。我通常第一個想問的是你用了什麼假設？這就是為何我的估值都會放我自己的基礎設定。

DCF 一定要做敏感度分析

例如你可以把 WACC 和 Terminal Growth 做成矩陣：

例如WACC 從 9% 上升到 10%，估值可能出現明顯的下降。這代表這家公司 Duration 較長，估值對資金成本特別敏感。不同公司的現金流結構不同，敏感度也會完全不同。這不是 DCF 的缺點。這本身也是一條風險資訊。

Reverse DCF 有時候比目標價更有用

Reverse DCF 剛好反過來。它不是先估一個合理價值，而是從今天的股價往回推：市場目前到底要求這家公司未來做到什麼？

例如現在的價格可能隱含：

• 未來十年 Revenue CAGR 25%

• Operating Margin 最終提升到 35%

• FCF Conversion 持續改善

接下來要研究的是這些市場已經放進股價裡的假設，到底現不現實？那研究問題就變得很實際，這些條件合理嗎？ 這種方法特別適合高估值成長股。很多股票不一定只是「貴」。更準確的說法可能是市場要求它不能犯錯。兩者差很多。

相對估值不是「比同業便宜就能買」

最常看到的說法：A 公司 P/E 20 倍。同業平均 25 倍，所以 A 公司很便宜，這不一定。

因為 A 公司也可能：

• 成長比較慢

• Margin 比較差

• ROIC 比較低

• 槓桿比較高

• 週期性比較強

所以選 Peer，要比的是經濟特性。至少要看商業模式、成長率、margin、ROIC、客戶結構、資本密集度與財務槓桿。

不同倍數，適合不同公司

• P/E

  適合獲利相對成熟、穩定的公司，但會受稅率、槓桿與回購影響。

• EV/EBITDA

  比較適合資本結構不同的企業，但它最大的缺點就是：不管 CapEx。所以對很重資本的公司，單看 EBITDA 會太舒服。

• EV/Sales

  常拿來看還沒有成熟獲利的高成長公司。但一定要搭配 margin。Operating Margin 30% 和 5% 的兩家公司，就算營收成長率一樣，也不應該拿到同樣的 EV/Sales。

• FCF Yield

  成熟企業很好用：FCF Yield = Free Cash Flow ÷ Market Cap，很簡單，也很實際。

Forward 和 Trailing 不要混著用

例如：Trailing P/E = 50x，Forward P/E = 32x，表面上代表未來獲利會快速增加。但別忘了Forward 本身就是預測。所以更重要的是Consensus 到底靠不靠譜？

Mean 不一定比 Median 好

例如同業估值：16x、18x、19x、20x、42x。平均值很容易被 42x 拉高。實務上我常常更喜歡看：

• 25th percentile

• Median

• 75th percentile

市場很少真的按照 Excel 的平均值在交易。

不同產業，一定要看不同 KPI

這也是研究最容易犯的錯：拿同一套模板研究所有公司。銀行不能拿 SaaS KPI 看。記憶體也不能只看 P/E。

• 例如半導體：

  • Fabless 看：

    • ASP

    • Design Wins

    • Customer Concentration

    • Inventory

    • Foundry Capacity

  • Foundry 看：

    • Wafer Shipment

    • Utilization

    • Node Mix

    • ASP

    • CapEx

• Memory 看：

  • DRAM / NAND ASP

  • Bit Shipment

  • Inventory Days

  • Utilization

  • CapEx

• Semiconductor Equipment 看：

  • Bookings

  • Backlog

  • Book-to-Bill

  • Customer CapEx

  • Lead Time

全部都叫半導體。但驅動 earnings 的東西完全不一樣。航空業也是，常見 KPI 包括Load Factor = Revenue Passenger Miles ÷ Available Seat Miles

還有：

• RASM

• CASM

• Yield

• CASM ex-fuel

• Fleet Utilization

• Net Debt

Load Factor 創歷史新高，不代表一定更賺錢。如果票價掉得更快，照樣很痛。能源公司也一樣。

Upstream 通常看：

• Production

• Realized Price

• Lifting Cost

• CapEx

• Proven Reserves

• Hedge Book

• FCF

• Net Debt

所以好的研究框架是先找出這個產業真正的 earnings driver。

資訊來源也有等級

大叔建議大家建立自己的 Evidence Ladder，這能幫助你開始擁有自己的資料庫。

A+：監管與原始法定披露

• SEC EDGAR

• 10-K

• 10-Q

• 8-K

• 政府統計

• 央行資料

A：公司正式 Investor Relations

• Earnings Release

• Investor Presentation

• Earnings Call

• Investor Day

B：產業一手資料

Trade Association、供應商、客戶、Industry Conference。

C：專業金融資料

Bloomberg、FactSet、Capital IQ、Morningstar、LSEG。

D：新聞媒體

Reuters、Bloomberg News、WSJ、FT。

E：社群與 KOL

X、Reddit、YouTube。

E 級不是垃圾。它非常適合找題目、看情緒、找市場爭議。但它不適合直接當成核心證據。

社群可以告訴你該查什麼，但不應該直接告訴你該相信什麼。你必須具備足夠的判斷能力，如果嫌麻煩，這塊大叔可以幫助你。

好的研究，一定會做 Supply Chain Read-Through

這點就是大叔一直為何強力建議，你不能因為喜歡一家公司，就只研究它，你必須從上到下去理解，甚至競爭對手。

研究 NVIDIA，不應該只看 NVIDIA。還可以看TSMC、SK hynix、Micron、Microsoft、Meta、Google、Amazon，以及 Data Center Power。這就是 Supply Chain Read-Through。

有時候客戶、供應商與競爭對手透露出的資訊，比公司自己的 prepared remarks 更有用。因為它可以驗證公司講的故事，產業鏈其他人有沒有一起看到？這也是我認為 AI 未來真正能幫助研究的地方。不是幫你摘要二十篇新聞。而是把二十家公司串起來，看它們是不是在講同一件事。

資產配置往往比選對一檔股票更重要

研究到最後一定會碰到，我到底該買多少？投資組合不能只看「有幾檔股票」。還要看：

• Stocks

• Bonds

• Cash

• Real Estate

• 其他資產

股票裡面又要拆：

• Sector

• Theme

• Geography

• Currency

• Factor

部位大小，可以從「願意賠多少」反推

假設Portfolio = $100,000，單筆最大可接受損失 = 1%，也就是 $1,000。如果你的 thesis invalidation 大約在 -20%，那合理部位大約是 $1,000 ÷ 20% = $5,000，也就是 5%。

這只是 sizing framework，不代表實際最大損失一定只有 1%。

因為股票可能：

• Gap down

• 財報後跳空

• 停牌

• 流動性不足

• Thesis Breaker 發生時已經跌超過 20%

要注意，這只是用來估算部位的框架。市場可能出現跳空、流動性不足或突發事件，因此「−20% thesis invalidation」並不代表你一定能在 −20% 出場。

停損不是只有跌幾%

我比較習慣分成三種。

1. Price Stop，比較適合短線交易。例如跌破某個技術位置。

2. Thesis Stop，長期投資更重要。例如：

   1. 市占率持續下降

   2. 毛利率結構性惡化

   3. 最大客戶流失

   4. Balance Sheet 轉差

   5. 核心產品護城河消失

   對長期投資更重要。比如：

   • 原本假設市占率會提升，結果連續數季下降

   • 原本押毛利率結構性改善，結果反而持續惡化

   • 核心大客戶流失，而且短期找不到替代

   • 資產負債表惡化到影響公司原本的成長計畫

   • 核心產品的競爭優勢被新技術取代

   重點不是看到一個數字變差就賣，而是判斷這是短期成本，還是原本 thesis 已經改變？

3. Valuation Stop，公司沒有變差。只是股價漲到 risk/reward 不划算。這個就是大叔常說的好公司，不一定是好價格，但什麼是好價格，就是你跟市場願意花多少錢去買這家公司的股票，太貴也一樣可以減碼。

你以為分散，可能只是買不同名字的同筆交易

假設你持有GPU、HBM、半導體設備、Optical、Server、Data Center Power。看起來六家公司。但背後全部可能押在AI Infrastructure CapEx。所以Name Diversification ≠ Economic Diversification，股票很多，不代表風險真的分散。這也是為什麼我一直提醒大家，不要只看自己持有幾個股票代號，而是要看底層到底押了幾個不同的驅動因子。

當 AI Infrastructure 成為市場最熱門交易時，很多非 AI 產業可能因為資金擁擠而暫時被忽略。不代表它們一定比較便宜或一定會漲，而是提醒我們，資金過度集中在同一個 Theme，本身就是需要管理的風險。

Look-Through Exposure

每檔股票我會記：

• Sector

• Theme

• Customer

• Geography

• Currency

• Factor

例如 NVIDIA、Broadcom、Micron、Vertiv。公司完全不同。但共同 driver 都可能是 AI CapEx。AI CapEx 一旦出問題，它們很可能一起跌。

相關性真正問的是會不會一起出事

Portfolio Risk 的公式看起來很複雜。但其實可以問自己一句話：市場出事時，這些股票會不會一起跌？

你有 12 檔股票，結果全部是Large Cap Growth + Momentum + High Beta，那其實沒有想像中分散。

Stress Test 往往比單看 Volatility 更有用

你可以自己設定幾個情境：

• AI CapEx -20%

• 利率 +100bps

• Semiconductor Inventory Correction

• Major Customer Delay

• Export Controls

然後問每檔股票會怎樣？最後你會更清楚：你的投資組合到底在賭什麼。這比「我有 15 檔股票，所以應該很安全」有用多了。這也是我會建議大家要自己做一張表格，幫自己股票做歸類。

Backtest 很好用，也很好騙自己

回測最大的問題叫Overfitting。常見陷阱包括：Survivorship Bias、Look-Ahead Bias、Data Mining、忽略交易成本，以及 Regime Dependence。

合理做法可以拆成：

• In-Sample

• Out-of-Sample

• Walk Forward

但我認為比回測本身更重要的是留下你當時的預測。不然股票漲完再說「我早就知道。」這種回測準確率通常都接近 100%。

投資日誌，是最便宜也最好用的研究工具

每次投資至少可以記：

• Thesis

• Expected Return

• Risks

• Thesis Breaker

• Position Size

半年或一年後回頭看。不要只問股票漲了嗎？其實要問自己的是我當初哪一個假設對了？哪一個錯了？

因為賺錢不代表研究一定對。有時候只是運氣好。

賠錢也不一定代表研究錯。市場短期本來就可能不認同你。

能讓能力進步的是Post-Mortem。

有時候不是你錯了，而是市場暫時不在這裡，但請注意機會成本跟時間成本，即使是長期投資，更需要設定所謂的thesis breaker. 發生什麼事情，必須重新檢視？

投資最難的，往往不是市場，而是自己

最常見的偏誤：

• Confirmation Bias

• Anchoring

• Loss Aversion

• Recency Bias

• FOMO

成本價沒有魔法

很多人說等回到成本價我就賣。但市場根本不知道你買在哪裡。比較好的問題是如果我今天手上沒有這檔股票，我會不會用現在的價格買？

如果答案是不會，就應該重新想那為什麼還持有？

加碼不能只是因為跌很多

合理的加碼邏輯應該是Fundamentals 沒有變差，但價格下降，因此 Expected Return 上升。這時候加碼才有邏輯。股票腰斬，本身不是理由。有時候腰斬是提醒你 thesis 壞掉了。不要最後被玩壞是你自己。

跨境投資，最後要算是「真正到手的報酬」

海外投資不能只看股價報酬 + 股息。更應該看Net Return=Price Return+After-Tax Dividend−Fees±FX−Other Applicable Taxes ，Other Applicable Taxes 可能包括依個人身份、居住地與產品結構產生的其他稅負。

還要考慮：

• Dividend Withholding Tax

• ADR Fee

• 交易成本

• 匯兌成本

• 稅務

• Estate Tax

而且規則會受到國籍、稅務居民身分、居住地、投資商品與租稅協定影響。所以跨境稅務資料最好永遠加As of Date + 官方來源，今天的稅率，不代表十年後還是一樣。

如果讓 AI 幫你研究，重要的不是摘要，是可追蹤

AI 最容易做的是幫我找二十篇新聞，然後 summary。但這只是資訊整理。完整的 AI Research System 應該是：

Thesis→ Evidence→ Source Quality→ Financial Quality→ Earnings Call→ Valuation→ Portfolio Risk→ Decision→ Monitoring→ Validation

每一個結論都必須能往回追。例如你說「我認為這家公司值得買。」那我就應該可以一路往回找到：

估值假設→ 營運假設→ 產業證據→ 原始資料。如果追不回去，那就是 opinion。還不能叫 research。AI 不能只是把某一個來源的觀點重新講一次，而是要能找到原始資料、上下游資訊或第二個獨立來源做交叉驗證。

如果只能記住八個問題

每次研究一家公司，至少回答這八題，這個八題都是大叔每次都會問自己的，有時候我會寫進我自己的投資筆記。

1. 公司怎麼賺錢？

2. 產業為什麼會成長？

3. 公司競爭優勢在哪裡？

4. 未來三年最重要的 KPI 是什麼？

5. 市場現在在 pricing 什麼？

6. 我的估值是多少？

7. 最大 downside 是什麼？

8. 什麼情況代表 thesis 錯了？

如果這八題都回答不了，我通常會認為研究還沒做完。

最後大叔想說

股票研究的目的，不是讓自己每一次都猜對。這不可能。

要建立的是一套就算猜錯，也不會一次畢業，而且可以從錯誤裡持續修正的系統。

好的投資人未必最會預測。但通常很清楚三件事：

• 自己知道什麼。

• 自己不知道什麼。

• 什麼情況代表自己錯。

投資做久了，我覺得這三件事，比「下一檔股票會不會漲」重要得多。

很多人剛開始研究股票，是想找到答案。做久之後才會發現，重要的不是答案，是方法。市場永遠會有新的 AI、新的政策、新的景氣循環、新的熱門股。名字一直換，故事一直換。但只要你的研究方法穩定，就算環境變了，你還是可以重新拆、重新估、重新驗證。不用急著成為一個很會預測市場的人。先變成一個知道怎麼驗證自己理論的人。這才是投資能用很多年的基本功。

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前言

下週市場不是單一數據定方向，而是就業、通膨預期、短端利率、AI資本支出與信用市場同時交叉驗證。

Warsh雖未承諾九月升息，卻明確表示金融條件仍不夠緊，市場因而重新把升息放回定價。

偏多，需要非農與薪資有秩序降溫、10年期殖利率回落且信用利差保持穩定；
偏空，則由薪資偏熱、2年期殖利率急升，或AI融資條件轉差共同觸發。

NVIDIA證明AI需求與獲利故事仍在，雲端巨頭CapEx也持續向上推進；但資金成本同步升高，市場將更嚴格區分能靠現金流吸收利率的贏家，與必須依賴外部融資續命的公司。

一、情緒與流動性：

情緒持平、波動偏低，但流動性仍在收縮

1. 情緒＋流動性指標總覽

CNN恐懼貪婪指標

CNN恐懼貪婪指標為54，落在中性附近，代表市場沒有明顯追價，也尚未出現恐慌性避險。這種情緒讀數只能說明籌碼平衡，不能單獨推論指數已經重新進入全面上攻。

VIX

VIX指數於8月28日收在14.63，低波動顯示市場仍相信企業獲利與政策路徑可控。
若VIX升破20但信用利差未擴大，較可能是事件前的估值修正；若兩者同步惡化，才需要優先降低Beta。

Net Liquidity

Net Liquidity最新約5.78兆美元，較前週減少約130億美元，Fed縮表仍是主要拖累。
流動性縮減時，權值股仍可能撐住指數，但高估值、低現金流與需要持續融資的公司，通常會更早感受到折現率壓力。

2. Net Liquidity vs. SPY／SOXX（近六週）

近六週Net Liquidity由約5.92兆美元降至5.78兆美元，SPY與SOXX也由高檔回落。
這代表市場並非缺乏企業題材，而是缺少能讓估值普遍擴張的資金環境，科技修復更依賴財報與利率共同配合。

SPY在權值支撐下仍維持高檔，SOXX波動卻明顯較大，反映半導體同時承受高估值、記憶體成本與長端利率考驗。SOXX若要由單日反彈轉成右側修復，仍需市場廣度與信用條件同步改善。

大叔短評

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前言

本週美股並非全面轉強，而是資金高度集中於通訊、科技與資安。

SPY週漲0.47%，XLC上漲1.43%居首、XLV下跌1.98%最弱，與此同時，SOXX卻逆勢跌2.20%，顯示廣度不足；零售端ANF大漲36.15%、DKS重挫26.27%，個股分化明顯。

註：資料統計為08/21至08/28收盤；LSEG Lipper基金流截至08/26。美股基金單週流出223.3億美元，科技類別基金卻逆勢流入32億美元；整體呈現集中承接而非廣度擴散。

一、板塊與相對強弱

強勢與相對強勢板塊

1. XLC／通訊服務：上漲1.43%

XLC上漲1.43%，領先SPY約0.96個百分點，居11大板塊之首。
META與GOOGL平台權值撐盤，週五仍逆勢走強領先大盤；但類別基金流未提供，領漲偏重少數權值。

2. XLK／資訊科技：上漲1.30%

XLK上漲1.30%，領先SPY約0.83個百分點。
輝達與軟體財報支撐基本面，科技類別基金同步流入32億美元，價量同向；惟週五升息定價削弱漲幅，漲勢集中大型成長。

3. XLF／金融：上漲1.08%

XLF上漲1.08%，領先SPY約0.61個百分點。
殖利率回升改善利差想像，金融週線穩健跑贏大盤；但金融類別基金反而流出9.48億美元，價格上漲尚未獲資金流確認。

4. XLU／公用事業：下跌0.09%

XLU小跌0.09%，領先SPY約0.56個百分點，屬相對抗跌而非上漲。
偏高的長端殖利率持續限制高股息資產表現，類別資金流未提供。

5. XLP／必需消費：下跌0.63%

XLP下跌0.63%，領先SPY約1.10個百分點。
防禦買盤未能延續，週線小跌但仍優於多數循環股，反映相對抗跌而非防禦需求全面回升。

6. XLB／原物料：下跌0.67%

XLB下跌0.67%，領先SPY約1.14個百分點。
週一領漲後動能消退，最終小跌落後標普；金屬礦業基金流入4.89億美元，價格與資金流分化。

大叔短評

弱勢與相對弱勢板塊

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市場概覽

本週的核心，是市場在「最強財報」與「最鷹央行」之間重新定價。

Nvidia以962億美元單季營收、資料中心年增117%，幾乎回答了需求是否見頂的疑問；但Warsh在Jackson Hole重申通膨未實質改善，把九月升息機率一舉推過五成。S&P 500全週小漲0.5%、收7,711.76，收紅卻高度依賴Nvidia一檔。

跨資產的壓力來自利率而非需求。核心PCE持平在3.3%，通膨沒有惡化卻也未改善，Warsh因此把「按兵不動」的另一端定義為升息；九月升息機率由約35.5%升至57.5%。30年期殖利率約5.2%、10年期約4.6–4.7%，折現率高檔壓縮了成長股估值空間。

AI的基本面沒有轉弱，轉弱的是市場的容錯。Nvidia週四大漲8.7%，半導體ETF全週仍跌2.2%，Marvell財報優於預期卻重挫8.7%；相對地EDA雙雄逆勢走強。資金只獎勵財報與指引超預期的個股，對其餘偏高估值的供應鏈則收緊了容忍度。

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• 藍色備註是大叔的想法

• 紅色備註是特別請大家要注意的字眼

• 紫色備註是女兒喜歡的顏色，我只是拿來做分類

Warsh 交出的，正是我一直提醒的那個尾部情境—「假中性、真收緊」。形式上，他幾乎滴水不漏。開場先把市場最想聽的東西拿掉：“Committed to a discipline, not to a decision.” 我承諾遵守一套決策紀律，但不提前承諾下一步要做什麼。他甚至打預防針：「你可以叫它大綱、叫它路線圖，但別把它當成前瞻指引。」

表面看，Warsh 沒有明講 9 月要升息，也沒有給任何路徑；但整場演講的政策傾向其實很清楚。BMO 利率策略師 Hartman 的定調我認為很準：這是一場刻意設計成鷹派的演講，目的就是打消市場對 Fed 是否還敢升息的疑問。

演講後，2 年期殖利率一度跳升超過 6bp 至 4.298%，而 30 年期盤中反而下跌約 2bp 至 5.168%，曲線出現很典型的 bear flattening。短端重新定價 Fed，長端則沒有跟著失控上行，說明市場讀到的是Fed 願意把短端再往上壓。

股市的反應也差不多。三大指數最後全部轉跌：

S&P 500 −0.25%
Nasdaq −0.52%
Dow −0.02%

10 年期殖利率收在約 4.72%，30 年期約 5.21%。市場把 Warsh 的訊號理解成「9 月升息仍然在桌上，而且機率比演講前更高」，所以升息押注明顯回升。

這場演講他成功做到了一件事：什麼都沒承諾，卻讓市場自己把升息機率往上調。

情景樹覆盤：賽前 vs 落地

六個關鍵訊號（重要性排序）

1. 全文最鷹的一句，而且瞄準的是信用市場

Warsh 全場最鷹的一句，“I would be hard pressed to describe broad financial conditions as restrictive.”我很難把現在的廣義金融條件形容為限制性的。

這句其實回答了 7 月紀要留下來的懸案：Fed 覺得現在夠不夠緊？Warsh 的答案是不夠。他拿來證明「不夠緊」的全部都是信用市場指標：信用利差仍在歷史低位、發債量強、銀行 C&I 放貸標準也偏鬆。所以如果 Fed 接下來真的升息，政策想壓的未必只是股票估值，而是整條信用鏈。這也讓前面一直追的 AI 債務融資問題，變成更需要盯緊的主線。因為現在連 Fed 主席都在看同一個地方。

2. 他不給指引，但把及格標準寫在黑板上

Warsh 沒有告訴市場「什麼數字出來我就升息」，但他給了一個標準，底層通膨必須明確，而且以足夠快的速度往 2% 移動；否則，我們還有活要幹。

問題是12 個月 PCE 約 3.7%，6 個月年化更高到 4.1%；199 個 PCE 分項中，仍有 54% 年漲幅超過 3%，近 6 個月也有 49%。疫前長期平均只有約 32%。

結論他留給市場自己算。這很 Warsh。

3. 就業這張護身符，被他拿掉了

Warsh 對勞動市場的描述也偏強硬。失業率約 4.1%，初領失業救濟的四週均值仍接近數十年低位，而且他把目前勞動市場形容為接近充分就業。這等於把雙重使命裡的另一邊先放到旁邊。如果就業市場沒有惡化，Fed 就沒有太多理由因為「怕傷到就業」而放棄處理通膨。所以這場演講之後，雙重使命的天平明顯更偏向先把物價穩定顧好。

4. Fed 那隻買長債的手，暫時縮回去了

短期利率應該是主要政策工具，非常規政策只適合真正的危機，平常能少用就少用。

這等於下修了「Fed 未來透過延長持債久期、做隱形 Twist 幫長端壓殖利率」那條情境的機率。他整場完全沒幫財政部回購背書，反而特別強調 Fed 需要保留盡可能未經過濾的市場訊號，包括國債價格與成交量。

財政部要做回購，是財政部的事；Fed 不打算現在跟著一起做長端管理。

週五長端最初反而下跌，說明了如果市場相信 Fed 願意處理通膨，長期通膨溢價反而可以下降。2 年升、30 年跌，就是很漂亮的例子。

5. AI 專段裡有三個值得記的細節

• AI 需求本身獲得了主席層級的確認。Warsh 提到兩家領先實驗室的年化 token 銷售已超過 $100B，YoY 增長超過 500%。這和我們之前追的 OpenAI、Anthropic 收入驗證方向完全一致。

• 他提到會追蹤 capex 與盈利增速的第二導數。這其實很重要，因為信用週期往往不是看「還有沒有成長」，而是看成長是不是開始變慢。AI CapEx 還在增長，但如果增速開始連續下滑，信用市場通常會比損益表更早反應。

• 他問了非常像信用分析師會問的問題：舊模型的 token 價格，未來會不會一路跌向邊際成本？

  債務可能是五年、七年，但底下拿來支撐現金流的 compute asset，經濟價值可能兩三年就快速衰減。資產如果比債務先過時，信用模型就會開始出事。這題現在連 Fed 都在問了。

6. 65 個月問責，他正在進入信譽重建模式

65 個月持續高通膨的責任，完完全全在央行身上。這基本上是在公開切割過去幾年的政策表現，也是在替自己立一個很高的標準。如果他真的把「重建 Fed credibility」當成任期核心，那政策反應函數天然就會比市場過去習慣的更偏鷹。這也不是 9 月一次會議的問題。而是未來幾年的政策風格可能都會受影響。

這場演講改變的是把金融條件定義成還不夠緊、把就業端的阻力拿掉、再把非常規長端工具暫時收回工具箱。

所以現在市場要重新適應的，是一個更願意讓短端利率承擔政策工作的 Fed。對 AI 來說，最需要小心的是當信用成本上升時，現在這套高槓桿、高 CapEx、高回收率假設的 AI 基建模型，還能不能撐得住。

NVIDIA 覆盤—矩陣左上象限，滿分落地

CFO Kress 那句話，其實是這份財報裡真正的炸彈：前五大 hyperscaler 的資本支出，預計從 2026 年約 $8,000 億，拉到明年約 $1.3 兆。同一時間，AWS 又宣布新增採購 200 萬顆 GPU，並導入新的 Vera CPU。這幾個數字放在一起看，AI CapEx 還在往上抬。

1. 記憶體的議價權，現在連 NVIDIA 自己的損益表都替它背書。

   NVIDIA 把下一季毛利率指引從 75% 往下壓到 74%，原因之一就是記憶體與晶圓成本上升。這對 NVIDIA 當然是 margin 壓力，但對 Micron、SK Hynix 來說，反而是最直接的供需旁證：如果 HBM / DRAM 已經鬆掉，NVIDIA 不會在這個時間點公開提醒 memory cost pressure。所以前面一直講的記憶體定價權，連最大客戶的 COGS 都開始反映。

2. 信用鏈的分母又被往上修。

   如果 hyperscaler CapEx 從 $8,000 億往 $1.3 兆走，那 Morgan Stanley 先前估的「2028 年前約 $1.5 兆融資缺口」，往後大概率只會更大，不會更小。而且 NVIDIA 自己也已經不是旁觀者。供應與產能相關承諾已經拉到 $2,790 億，它本身也是這條 AI 資本鏈裡的大型承諾方。所以 AI 的下一階段，問題是這麼大的需求，最後要靠多少債、多少股、多少信用支持才能把它蓋出來？這也是 Warsh 為什麼要盯 credit spread、發債量與金融條件。

3. 贏家開始證明自己能扛利率。

   PCE 不冷、Warsh 又偏鷹，但 NVIDIA 財報後還是能走出近兩年少見的單日大漲。同樣都是 AI，有些公司靠現金流、定價權和技術護城河吸收更高折現率；

   有些公司則靠融資活著，利率一上去就開始喘。這個差距接下來只會越來越大。

本週總帳：分子贏了，分母也升了

NVIDIA 把「分子」答得接近滿分。週四科技股大漲，Nasdaq +1.57%、S&P 500 +0.72%，收在 7,730.99。Warsh 隔天則把「分母」往上撥，殖利率重新定價，股市回吐一部分漲幅。最後一週下來，三大指數其實都只漲不到 1%。

很符合我們前面一直講的，指數可能沒什麼戲，但個股分化會非常大。S&P 7,600–7,700 這個區間，這週同時扛過熱通膨與鷹派 Jackson Hole，算是一次很實際的壓力測試。

• NVIDIA 告訴你AI 的盈利故事還在。

• Warsh 告訴你錢不會再那麼便宜。

兩件事同時成立，自然就會變成選股的重要性，大於猜指數方向。接下來最舒服的做法，還是那句老話：好公司可以抱，但不要因為故事很漂亮就忘了價格；高槓桿的 AI 名字，則要把信用風險放到跟營收成長一樣高的位置看。

三個警報都沒響，子彈別急著打完

三個警報目前一個都沒響，所以還不到大動用子彈的時候。週五 S&P 只跌 0.25%，這比較像市場重新校準 Warsh 的政策路徑，不是什麼錯殺。

唯一可以小動的，還是 NVIDIA 財報帶出的 read-through。記憶體供需與台積電先進製程／封裝的基本面增量是真的，所以戰術層如果在這個桶裡逢回小加，我認為合理，也符合我們講的「收費站型贏家」篩選邏輯。其他部位先照舊。現在沒有必要為了「有做事」而硬做事。

下一批考試

接下來市場的節奏，9 月初非農 → 9 月中 CPI ＋參院 CLARITY 程序性投票 → 9 月 15–16 日 FOMC。

Jackson Hole 已經把 9 月重新變成一場 live meeting，但最後決定 Fed 動不動的，還是接下來這組就業與通膨數據。所以子彈不用急著在第一槍就打光。如果數據讓市場一次 repricing 過頭，而基本面沒有跟著壞。那才叫錯殺。

Warsh 沒有扣扳機，但他已經把「金融條件不夠緊」寫進政策語言。下一次真正的緊縮座標，很可能就在信用市場。哪天信用利差開始明顯走闊，才是我們要換劇本的時候。

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整體來說基本面的財報都很不錯，唯一比較逆風是GOOGLE 的WARRANT，但我發現大家並沒有好好去思考，為何要有WARRANT，站在商業角度，我們要怎麼看待這個事情。

大叔會比較想去探討這個問題。

全年度指引調整

公司這次同時上修 FY2027 與 FY2028 展望，幅度也是近幾季最大的一次：

• FY2027 營收：由上季隱含的約 $115 億上修至約 $120 億，YoY +45%，單季上修約 $5 億。

• FY2028 營收：由上季約 $165 億大幅上修至 $180 億，YoY +50%，單季直接多了 $15 億。等於一年又多長出一個接近 FY2026 規模的 Marvell。

• FY2027 資料中心營收：成長率由原先約 50% 上修至 約 60%。

• FY2028 資料中心營收：預期 YoY 成長 超過 60%，其中 custom 業務預計較 FY2027 再翻倍以上。

• FY2027 Non-GAAP 營業費用：由 $24.5 億上修至約 $25.5 億。機會變大，公司自然也要多花錢搶市場，不過費用增加速度低於營收。

需要注意的地方

1. Google 擴大合作與 warrant

   這份擴大合作協議的大部分營收貢獻要到 FY2029 之後才會出現，目前 FY2028 custom 業務「翻倍以上」的指引只反映一部分。

   這讓目前 $180 億的 FY2028 營收指引仍保留上修空間。不過要分清楚：長期機會變大，不代表這些收入明後年就會全部進來。如果市場太早把 $120 億、6.5 年的樂觀情境塞進未來兩年的模型，預期跑得比營收快，後面反而容易失望。

   Google 這張單很大，但大單跟明天就能開發票是兩回事。這次增加的是 Marvell 的長期 visibility，不是 FY27、FY28 突然憑空多出 $120 億營收。

2. 毛利率下滑已經不是單季雜訊

   隨著 custom 業務占比持續提高，毛利率往下走愈來愈明確。Q3 Non-GAAP 毛利率指引中值約 58.0%，較 Q2 實際的 58.9% 再下降約 90bps。

   CFO Dan Durn 表示，FY2028 毛利率大致會維持在與 FY2027 下半年出場水準相近的區間。這不代表 Marvell 的獲利能力一定變差。Custom silicon 本來就是毛利率較低、但營收規模大、客戶黏著度高的生意。要看的是未來營收成長與營業槓桿，能不能抵銷 gross margin 的下降。

   毛利率可能沒以前漂亮，但最後賺進口袋的錢還是可以更多。(我覺得這是市場不喜歡的主因之一)

3. CFO 與 IR 同季換血，時間點值得注意。

   這一季 CFO 與 IR 完成交接，而且兩位新任高管的背景都很有意思。Dan Durn 過去曾擔任 Marvell 董事，對公司並不陌生；Ross Seymore 則是長期追蹤半導體產業的資深分析師。熟悉公司的董事接 CFO、熟悉華爾街的分析師接 IR，至少可以看出 Marvell 現階段相當重視財務紀律與資本市場溝通。這個時間點也很合理。因為公司逐漸走向 hyperscaler custom silicon、光通訊與大型長約占比愈來愈高的模式。未來投資人需要理解的是多年期 design win 到底如何轉成營收與現金流。

   所以 10 月 6 日 Investor Day 我會特別注意 Dan Durn 是否重新調整長期財務模型，包括營收成長、custom mix、毛利率、營業槓桿與自由現金流。餅真的變大了，但這塊餅的毛利沒有以前那麼香。

Google 讓長期營收天花板繼續往上抬，custom silicon 也讓 FY27、FY28 的 visibility 提高；代價則是產品組合改變後，毛利率中樞重新往下調。

損益表與盈利能力

GAAP營業費用裡的「重組相關費用（利得）」本季為 -$2.8M，出現小幅淨迴轉利得，對GAAP營業利益有些微正面貢獻。不過金額太小，基本上不影響判讀。

比較值得注意的是研發費用。

本季GAAP研發費用由去年同期的 $519.0M 增至 $741.1M，YoY +43%，快於營收成長。背後的推力不是現金薪酬，而是股份基礎報酬（SBC）：從 $153.6M 大幅增加至 $326.2M，YoY +112%。這使SBC占營收比重從 7.7% 升至 11.9%。

如果把SBC視為真實的經濟成本，那麼本季Non-GAAP盈利雖然很好看，但股東實際承受的稀釋壓力其實比headline數字更重。Marvell確實在加大研發投資，但相當一部分是用股權薪酬來支付。短期看有助於留才與擴充團隊，長期則要看這些SBC能不能換來更高的營收成長與自由現金流。

研發多花錢不是壞事，怕的是錢花很多、股也發很多，最後營收和現金流沒跟上。SBC這季已經不是小數目，後面要持續盯。

本季收購相關無形資產攤銷合計 $214.9M，其中 COGS 為 $142.7M、SG&A 為 $72.2M。以 11% Non-GAAP 稅率調整後，稅後影響約 $191.3M；再除以 921.2M 稀釋股數，每股約 $0.208。這也是口徑 A 與口徑 B 之間仍有約 22% 差距的主要來源。Marvell 過去多年透過併購擴張，資料中心相關交易也累積了不小的無形資產攤銷。這些攤銷雖然不影響當期現金流，但背後對應的收購對價是真金白銀付出去的，因此我不會像公司 Non-GAAP 口徑一樣完全當它不存在。

以前併購留下來的帳，現在還是要慢慢攤，只是帳單一年比一年薄。這季漂亮的地方，是把這些舊帳算回去之後，核心獲利成長反而比公司自己公布的 Non-GAAP EPS 更快。

業務分部

資料中心：核心成長引擎仍在加速

• 資料中心已連續兩季加速。Q1 FY27 為 QoQ +11%、YoY +27%，Q2 FY27 進一步升到 QoQ +18%、YoY +46%；公司對 Q3 的指引更強，預期 QoQ >20%、YoY 約 +75%。

• Scale-out interconnect 方面，800G 需求維持強勁，1.6T 已開始放量，FY2028 預計還會再加速。51.2T 交換器也持續成長，Teralynx 架構今年營收有望較去年翻倍以上，Innovium 當年的併購現在算是越看越有價值。

• Scale-across 則是我認為中期值得注意的新 TAM。Marvell 的 1.6T coherent ZR/ZR+ DCI 模組已經開始切入，管理層也提到，未來跨資料中心頻寬需求可能是現有前端 DCI 網路的10 倍以上。AI cluster 越來越大，單一資料中心塞不下，跨園區、跨資料中心的連接自然會變成下一個瓶頸，這塊對 Marvell 很對味。

• Scale-up 目前還是銅纜為主，但這比較像過渡期。隨著 rack scale 和 cluster size 繼續擴大，光學互連的比重會逐步提高，NPO、CPO、自研 UAL、ESUN switch 以及和 NVIDIA 擴大的 NVLink Fusion 合作，都是未來幾年的重點。

Marvell 現在吃的是整個 AI 資料中心內外互連的升級週期。

Custom：成長還在，但真正的大數字要等 Investor Day

Custom 業務本季沒有單獨揭露營收，不過重申 FY2028 將 翻倍以上成長。這個指引還沒有反映 Google 最新協議的長尾效益。公司已經把 FY2029 展望往上修，但沒有給量化數字，留待 10 月 6 日 Investor Day進一步揭露。我目前不會急著把 Google 的長期價值一次塞進 FY27、FY28 模型。故事是真的，時間點也是真的，差別只是市場很容易跑得比營收快。

通訊及其他：變小不是壞事，但緩衝也跟著變少

通訊及其他業務本季 QoQ -3%、YoY +10%，基本符合公司一直以來「季度間會波動」的說法。Q3 指引為 QoQ、YoY 均下滑中段雙位數，Q4 則預期回升。這個分部占營收比重已由一年前約 25%–27%，降到本季約 21%。資料中心成長正在快速稀釋傳統電信與企業網路業務的占比，Marvell 對 AI 基建的曝險越來越純，對傳統通訊景氣循環的敏感度也在下降。AI 曝險越高，業務多元化的緩衝就越少。如果未來 Data Center 或 Custom 任一條線出現延遲，對整體營收的影響會比過去更直接。

以前 Marvell 比較像「很多東西都做一點」；現在越來越像「AI 資料中心互連＋Custom silicon」雙主軸。這讓成長故事更清楚，也讓估值比較容易往上給。

生態系營運

Google 擴大合作協議（Warrant）

Q2 財報公布前，Marvell 透過 8-K 揭露與一家大型雲端服務商簽署擴大商業合作協議，並同步發行認股權證。

這份協議涵蓋三塊：

• 已經在執行中的既有 custom 專案

• 新的 design wins

• 未來可能新增的專案

產品範圍也不是單一 TPU，而是涵蓋 AI 推論加速器、儲存控制器、NIC、記憶體介面控制器，以及 near-memory compute 等多個環節。換句話說，Marvell 吃到的不是一顆 chip，而是 Google AI 基礎設施裡更廣的一整套 silicon content。

JPMorgan 的 Harlan Sur 與 Melius 的 Ben Reitzes 依 8-K 裡揭露的 $120B／6.5 年累計營收上限反推，年化大約是 $18.5B。管理層在法說會上已經講得很明白：

• FY2028 指引裡，已經包含協議中既有執行專案的營收

• 新增的大部分效益，會落在 FY2029 之後

• 完整量化與情境區間，留到 10 月 6 日 Investor Day 再說

所以我不會把 $120B 直接除以 6.5 年，再把 $18.5B 當成 FY2028 可以直接加進去的收入。那樣算很爽，但模型會出事。

$120B 是長期商業關係的天花板，不是近兩年營收 run-rate。Marvell 在 Google 體系裡的 silicon content 正在從單一 custom accelerator，往 networking、storage、memory interface、near-memory compute 一路擴張。

這才是重點。

補充：Warrant 原始合約條款

依 2026 年 8 月 18 日簽署的 Exhibit 4.1《Warrant to Purchase Common Stock》逐條核對後，分析師反推的 $120B，確實可以和原始合約條款對上。才發現Warrant 的 vesting 與未來商業採購規模直接綁定。也就是說，這不是送 Google 一張股票選擇權，而是把股權激勵和長期採購關係綁在一起。

大叔想分享的是這種設計的目的：

Marvell 希望用部分股權稀釋，換取一個更長、更深、而且跨多產品線的 Google 合作關係。從股東角度看，這當然有成本，因為 warrant 最終可能帶來稀釋；但如果換來的是數十億、甚至百億美元級別的長期採購承諾，經濟邏輯是成立的。這張 warrant就是「你多跟我做生意，我就多讓你拿一點股權」。有點像大客戶 VIP 回饋，只是回饋不是送里程，是送 Marvell 股票(這點跟ALAB 邏輯是一樣的)。

vesting 門檻怎麼設、實際採購跑到哪一段、以及最後稀釋換回來的營收與現金流值不值得才是重點啦。

MRVL 自 warrant 簽署日 2026/8/18 以來，股價約在 $245–253，之後即使財報後最深回落至約 $216，仍高於 $206.58 的履約價。這張 warrant 自發行日起其實就是 in-the-money，因為在股價已高於履約價的情況下，決定 warrant 何時開始形成實質稀釋的關鍵，就是Google 何時達成對應的 Qualifying Revenue 里程碑。

如果 Google 的採購金額達到 vesting／exercise 對應條件，而且選擇行使，warrant 就已經具有實質價值，也會帶來股權稀釋。

以最高 58,970,907 股相對目前 921.2M 稀釋股數計算，完全稀釋上限約為 6.4%。這個 6.4% 代表的是「全部 Qualifying Revenue 里程碑達成」的上限情境，不代表會一次性立即發生，但也不能再把它當成遙遠、低機率的價外稀釋。

Scale-up 光學互連進展

Celestial AI 的 CPO Photonic Fabric 方案，上季估計 FY2028 營收貢獻約 $1.5 億；如果把 NPO 一起算進來，scale-up 光學互連整體上季估計約 $3 億。

本季這個類別的成長比上季預期更快，也是 FY2028 營收指引一次上修 $15 億的重要來源之一。管理層對 NPO 與 CPO 的定位，強調兩者是 「not an or, it’s an and」，也就是並存，而不是誰把誰淘汰。這其實和現在 800G、1.6T DSP 同時存在很像。不同 hyperscaler、不同 rack architecture，甚至不同部署階段，本來就可能採取不同方案。Marvell 的優勢反而是產品線夠廣，不需要押注哪一種架構最後通吃市場。

不只是 Celestial AI 單一產品貢獻多少，而是 Marvell 在 scale-up 從 copper 往 optical 遷移的過程中，能不能同時吃到 NPO、CPO 與相關 connectivity silicon 的成長。

CXL 與記憶體擴展

Structera 產品線目前已經在多家雲端服務商，以不同的架構進入高量產階段。有兩個很實際的推力。

1. AI inference 對記憶體容量與頻寬的需求持續增加，memory expansion 已經不是可有可無的功能；

2. 記憶體供給緊張、價格上漲，也迫使客戶重新思考架構。如果每一份記憶體都越來越貴，如何提高使用效率、增加共享與擴展能力，自然變得更重要，CXL 的經濟價值也跟著提高。

管理層形容成五年前有機投資開始收成，我覺得這個說法滿貼切，因為 Structera 並不是這一季看到 AI 熱才突然跑出來的產品，而是 Marvell 很早就在 memory connectivity 上押的方向，剛好碰上 AI inference 與記憶體供需兩股力量一起推。公司也預告 10 月 6 日 Investor Day 會有完整的 memory expansion 專章。

GPU跟 GPU 越多，後面的記憶體、交換器、光學互連就越容易塞車。Marvell 就是它不一定要猜最後哪顆 AI accelerator 贏，只要整個 AI cluster 繼續變大，資料要搬得更快、記憶體要接得更多、機櫃要連得更遠，它就有東西可以賣。

資本支出、現金流與資產負債表

QoQ 營運現金流下滑約 $33.3M，公司歸因於供應商產能預付款增加。應付帳款本季只增加 $22.3M，相較前季曾出現 -$355.9M 的大幅現金流出，壓力已明顯收斂；但應收帳款增加 $346.6M，仍吃掉不少營運資金。

這季 Working Capital 仍是小幅逆風，但沒有改變現金流的大方向。自由現金流仍維持在接近 $4.8 億的健康水準，Marvell 一邊提前付錢鎖產能，一邊還是能穩定產生正 FCF。在 Custom silicon、1.6T 光通訊與 scale-up 需求同時往上時，供應商要求更高預付款並不意外。要擔心的是預付款一直增加、但後面的營收沒跟上。目前至少還沒看到這個問題。

資產負債表趨勢

Marvell 的資產負債表這一年變化很大。現金及約當現金從去年同期的 $1.22B 大幅增加至本季 $3.93B。主要有兩筆一次性資金流入：

• FY26 Q3 出售業務，帶來約 $2.48B 現金

• FY27 Q1 發行特別股，再取得約 $2.0B

現金大增不能全部解讀成本業 FCF 累積，這裡要把來源拆清楚。同期間商譽則從 $11.06B 增至 $13.87B，主要對應 FY27 Q1 約 $1.27B 的併購支出，其中相當部分研判可能與Celestial AI收購有關（金額與時間點相符，但未經公司財報明確證實）。Marvell 過去一年其實同時在做兩件事：一邊處分非核心資產、補強現金；另一邊再把部分資金押回 AI 資料中心與光學互連。

目前 Net Debt / EBITDA 約 0.27x，槓桿仍然很低，資產負債表有足夠空間繼續支持研發、產能預付款甚至後續 M&A。

現在 Marvell 的問題是「錢投下去能不能照計畫變成營收」。現金近 $4B、槓桿只有 0.27x，短期火力很夠。接下來要看的是這些預付款、Celestial AI、Custom silicon 和光學互連投資，能不能在 FY28、FY29 按照管理層畫的時間表開始收成。

資產負債表很健康，但健康的資產負債表只是給你子彈，不代表每一槍都會打中。

管理層電話會議精華重點

1. Ben Reitzes（Melius Research）問到，如果用 8-K 揭露的 $120B 上限去拆，6.5 年平均下來大約是每年 $18.5B，那 FY2029、FY2030 是否會出現明顯跳升。

   Matt Murphy 的回答：“Your math is not wrong… the big impact would be in 2029 and beyond…” 他還補了一句，投資人原本對 FY2029 以後 custom 業務的模型，現在「一定要往上調」。

   管理層沒有否認分析師的數學，只是刻意不在這一季把 FY2029 的具體數字講死，把完整量化留到 10 月 6 日 Investor Day。管理層最後給出的 FY2029 custom 框架，能不能跟上市場這幾週自己堆出來的期待。

2. Quinn Bolton（Needham）問到，資料中心 Q3 預計 QoQ 成長超過 20%，但毛利率卻再降約 90bps，是不是代表低毛利的 custom 正在成為最快成長的業務。

   新任 CFO Dan Durn ：Mix is the primary driver. We have got a strong ramp in custom…”而且他表示，初步看 FY2028 的 gross margin，大致會落在和 FY2027 年底出場水準相近的區間。
   過去市場還可以期待 custom ramp 告一段落後，毛利率重新回到 59% 甚至更高；現在看來，這個假設要拿掉了。Marvell 未來毛利率低一點，但營收規模更大，營業槓桿更強。

   這不一定是壞事。只要營業利益率最後能往 38%–40% 靠，股東一樣可以賺很多錢。但估值上就不能再拿過去較高的 gross margin 當固定錨點。

3. C.J. Muse（Cantor Fitzgerald）問：NVIDIA 常講的「fungibility」概念，也就是運算、網路、記憶體架構快速變動時，供應商能不能跟著改。

   Matt Murphy 回應：Marvell 的核心能力就是能快速執行 custom、semi-custom，或依照客戶架構變化調整既有產品，這種能力早在 2021 Investor Day 就已經是公司的定位之一。

   Marvell 的核心護城河是靠Custom silicon + networking + optics + storage + memory connectivity一起吃。AI 架構現在變得很快。今天 bottleneck 在 GPU，明天可能在 HBM，後天又跑到 scale-up、DCI 或 power。這種定位在目前 AI 基建快速演化的階段很有價值。產品線越廣、客製化程度越高，通常就比較難擁有像單一垂直整合平台那樣的極致毛利率。所以這個優勢和前面毛利率下移，其實是同一枚硬幣的兩面。

核心投資亮點與風險提示

核心投資亮點：

• AI資料中心三大成長曲線（scale-out／scale-across／scale-up）同步加速，且管理層明確表示連結業務（connectivity）而非單一custom晶片才是本次上修的最大貢獻者，顯示成長基礎較市場認知更為分散、韌性更高

• Google warrant協議提供FY2029以後極高的營收能見度上緣，即使最終僅實現理論上限的一部分，仍可能大幅改寫custom業務的長期規模認知

• 資產負債表極度穩健（淨負債/EBITDA僅0.27x），持續加碼產能預付款、併購與股票回購的空間

• 新任CFO Dan Durn（前董事、三十年產業資歷）與新任IR主管Ross Seymore（前賣方半導體資深分析師）組合，可望提升資本市場溝通品質與財務紀律

風險提示：

• Custom業務佔比提升帶來的毛利率結構性下滑已由管理層明確定調為FY2028持續現象，estimate revision過程中易被市場低估對每股盈餘成長率的稀釋效果

• Google warrant的巨量潛在營收高度依賴「達成所有里程碑」的假設，實際執行存在時間遞延、規格變更、客戶自研替代等風險，管理層本身也未量化具體數字

• 供應鏈產能持續全產業緊張，公司雖以約$10億產能預付款因應，但先進封裝／光學元件供給若進一步吃緊，可能限制營收上修兌現速度

• 資料中心佔比已達79%，通訊及其他分部持續萎縮，客戶集中度（少數大型雲端服務商）與終端市場多元化緩衝雙雙下降，一旦單一大客戶資本支出計畫調整，衝擊將被放大

估值分析

股價估算以約9.21億股流通股本換算，warrant自發行日起即為價內（in-the-money），若Google現階段即達成對應之Qualifying Revenue里程碑並選擇行使，將具備實質價值並產生真實稀釋。完全稀釋上限58,970,907股／921.2M稀釋股數＝6.4%，模型應以此機率加權情境。

大叔備忘錄

本季 Marvell 交出財報後股價回落約 7–8%，市場並沒有單純用 beat-and-raise 買單。資料中心與 custom 的成長比預期強，但市場也在消化custom 占比提高後的毛利率結構性下修，以及 Google warrant 帶來的潛在稀釋。

所以接下來我認為決定股價方向的仍然是 10 月 6 日 Investor Day。市場想知道的是 FY2029 custom 到底有多大、warrant 的 revenue milestones 如何落地，以及新的長期營業利益率模型能不能支撐目前估值。

資料中心的 scale-out、scale-across、scale-up 三條成長曲線都還在往上，connectivity 的成長來源也相當廣；資產負債表健康，管理層這季對毛利率的說法也算坦白。

有問題是毛利率中樞往下確立，以及 custom 業務對大型單一客戶的依賴正在提高。

MRVL 也談不上明顯低估。市場已經提前替 Google 關係深化與 custom 長期成長付了不少錢，只是還沒有把最樂觀情境全部買完。

操作策略

• 現有持倉我會繼續保留核心部位。財報後 7–8% 的下跌，我比較傾向解讀成估值與預期重新校準，不是基本面轉弱，因此沒有必要因為這次回檔就急著減碼。

• 新建部位則不建議在目前估值水位追價。如果後續因為大盤或半導體板塊系統性修正，而不是 Marvell 自身基本面惡化，使股價逐漸靠近 $185 Base Case，那會是比較舒服的分批布局區域。

• Investor Day 之後再重新調整錨點。如果管理層對 FY2029 custom 的量化，以及新的長期 operating margin framework 高於目前 Base Case 假設，我會跟著上調合理價值與加碼區間。

反過來，如果 10 月 6 日只是再講一次 Google 很大、AI 很強、custom 很有機會，卻沒有新的數字，那就要小心。

Warrant 要從「長期風險」改成「季度追蹤項目」

由於 $206.58 履約價目前已經在價內，warrant 不應再被當成「未來股價漲很多才需要處理」的遠期變數。要追的是 Google 的 Qualifying Revenue 達標速度，以及後續 8-K／10-Q 是否出現 Notice of Vesting Event。這季 Marvell 最大的變化是好故事的價格變貴了，而且帳單也看得更清楚。Google warrant 把 FY2029 之後的天花板拉得很高，但 custom mix 同時壓低毛利率，warrant 又帶來最高約 6.4% 的潛在稀釋。

現在我還是看好公司，只是不急著追股票。$225 買的是期待；接近 $185，才開始買到安全邊際。10 月 6 日如果管理層真的把期待變成數字，我再重新把計算機拿出來。

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🧧產業趨勢與大盤邏輯

【大盤趨勢／總經觀察】

市場現在看財報越來越嚴格了，我的文章有寫，現在的財報眼光都很高，不能只是達到，還要有成長故事。

剛提醒都提醒 Warsh 的發言會讓市場波動，他就是要市場幫他再緊縮一次。
上禮拜六日就提醒要小心PCE、NVDA跟傑克森洞，果然破洞了。

上禮拜日寫的，高beta要關掉，然後美債繼續carry。
禮拜三又提醒要小心加密貨幣回測73K。

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從如何從看懂一家公司，到建立自己的研究框架？
以及，如何建立長期贏家的股票研究邏輯？

大叔來手把手教學如何建置決策系統。

<<語音版 第一集>>

很多新手剛開始投資時，問題其實不是不努力，而是不知道該從哪裡開始。有人每天刷新聞、看財經節目；有人追著熱門產業跑；也有人看到某檔股票突然大漲，才開始回頭搜尋「它到底為什麼漲？」

久而久之，很容易形成一套非常危險的流程：
看到新聞→ 覺得故事很漂亮→ 買進股票→ 股價下跌→ 開始瘋狂找理由說服自己。

這叫做先射箭後畫靶。

合理的順序：
了解自己→ 看總體→ 看產業→ 看公司→ 看財務→ 看估值→ 看風險→ 做決策→ 持續驗證。

能長期投資的人，往往就是把這些看似無聊的基本功反覆做好。所以這篇上集，大叔想先把最基礎、也最重要的一套股票研究邏輯整理清楚。大叔想幫大家建立知道自己為什麼買，也知道什麼情況出現時，原本的判斷可能錯了。

投資免不了犯錯，但犯錯了，卻不知道自己問題在哪裡。那就有可能不斷掉入同樣的循環。
股票漲的時候，每個人都覺得自己是天才；拉開差距的，是股價跌下來之後，你有沒有一套方法判斷，這是市場錯了，還是我錯了。

股票研究不是在找「好公司」

研究其實是找出一家公司未來能創造多少價值，而市場現在要求我付多少價格？

一家非常優秀的公司，有很好的產品、很強的護城河，營收與獲利也持續成長，但如果市場早就把未來三年、甚至五年的樂觀情境全部反映在股價裡，你用太高的價格買進，最後的投資報酬未必會很好。

大叔常說的好公司，不一定等於好股票。

反過來，一家公司可能看起來普普通通，甚至正面臨一些問題，但如果市場已經非常悲觀，把最差的情境都反映在價格裡，只要最後的結果「沒有想像中那麼差」，股價反而可能出現很大的修復(大叔的落難美女)。

所以股票研究的是基本面 × 市場預期 × 價格

• 基本面告訴你，公司到底值不值得長期關注。

• 市場預期告訴你，大家現在已經相信了多少。

• 價格則決定，即使你的判斷是對的，最後還有多少報酬留給你。
  

這也是為什麼財報季經常會出現一個讓新手非常困惑的畫面，「公司財報明明很好，為什麼股票還跌？」很多時候不是市場瘋了。而是結果確實很好，但沒有比市場原本期待的更好。

假設市場原本預期一家公司的獲利成長30%，最後公司成長25%。單看25%當然很好，但對股票來說，它仍然是一次「低於預期」。

反過來，如果市場原本認為公司獲利會衰退20%，最後只衰退5%，公司的業績明明還在下降，股價卻可能大漲。

我想替大家建立個觀念，有時候股票也是在抓「現實」和「預期」之間的落差。

所以研究股票時，除了問「這家公司好不好？」

同時試問自己「市場現在有多看好它？」跟「這個價格，已經反映了多少好消息？」

好的投資機會，往往不是找到全世界都知道的好公司，而是找到基本面比市場預期更好，而且現在的價格還沒有完全反映這件事。這也是大叔在談產業、財報與估值時，始終要抓住的一條主線，我們不是在替公司打分數，而是在找「基本面、預期與價格」之間的落差。

新手需要先建立的四個觀念

真正開始研究股票之前，我先建議幾個觀念。因為很多投資錯誤，不是因為你不懂財報，而是觀念就跑掉了。

1. 股價下跌，不代表股票變便宜

   一檔股票從 100 美元跌到 70 美元，看起來好像便宜了 30%。但如果同一段時間：

   1. 明年 EPS 預期下修 40%

   2. 毛利率開始惡化

   3. 最大客戶減少採購

   4. 自由現金流轉差

   5. 資產負債表開始承壓

   那這檔股票甚至可能比原本更貴。所以大叔一直不太喜歡，因為跌這麼多了，就認為可以接。

   股票不是衣服。打七折，不代表便宜。要重新考慮的是營收預期、利潤率、自由現金流、資產負債表、估值，以及原本的投資論點。只有在基本面沒有惡化、但價格大幅下跌時，風險報酬才可能真的變好。

   跌很多，只代表價格變低。便不便宜，要看價值有沒有一起掉得更多。

2. 好公司，不一定是好股票

   一家公司的產品很好、CEO 很厲害、產業前景也很強，這些都可能完全正確。但最後還是要問一句：多少錢？

   投資報酬大致可以拆成三部分，企業成長 + 現金回饋 + 估值變化，假設一家公司 EPS 每年成長 20%，看起來非常漂亮。但你買進時市場願意給它 50 倍本益比，幾年後市場只願意給 25 倍。那麼即使公司真的持續成長，估值壓縮仍可能吃掉很大一部分報酬。所以研究股票時，除了問「公司是不是變好了？」還要多問一句：「市場是不是早就知道，而且已經付錢了？」這就是「好公司」和「好投資」最大的差別。

3. 永遠把 FACT 和自己的想法分開

   這是我最建議新手養成的。不管是自己做研究，還是讓 AI 協助，都可以把資訊分成四類：

   1. FACT｜事實

      例如：公司正式公布全年營收指引為 100–105 億美元。這是公司已經揭露、可以查證的資訊。

   2. ESTIMATE｜估計

      例如：我預估明年營收成長 20%。這是模型或分析師的估算，不是事實。

   3. INFERENCE｜推論

      例如：管理層這一季在 Q&A 對需求能見度的語氣比上一季保守，因此推測短期訂單動能可能開始降溫。這是有依據的推論，但依然只是推論。

   4. UNKNOWN｜未知

      例如：公司沒有揭露最大客戶目前的庫存水位。那答案就是：不知道。不要硬猜。很多投資錯誤，不是因為資料不夠，而是把「我覺得」慢慢寫成「事情就是這樣。」這兩者差非常多。

   研究最怕的不是不知道，而是不知道自己不知道。UNKNOWN 寫出來，反而是一種紀律。

   

4. 研究不是為了證明自己是對的

   人一旦買進股票，就很容易開始只找支持自己的資料。財報好，就說 thesis 正確。

   財報不好，就說市場短視。股價跌，就開始找十個理由證明公司沒有問題。

   這就是典型的 Confirmation Bias（確認偏誤）。

   更好的做法反而是主動找什麼事情會證明自己錯。所以我認為每一筆投資，至少都應該有四個版本：

   1. Bull Case｜樂觀情境
      如果需求、利潤率、估值都比預期好，會發生什麼？

   2. Base Case｜基準情境
      在最合理的假設下，公司未來大概會怎麼走？

   3. Bear Case｜悲觀情境
      如果需求放緩、競爭加劇、估值壓縮，會變成什麼樣子？

   4. Thesis Breaker｜論點失效條件
      什麼事情一旦發生，就代表原本的投資理由需要重新評估？

   最後這一個最重要。因為成熟的研究是「我知道自己在押什麼，也知道哪一條一旦斷掉，我就可能錯了。」

這一集，就先分享到這裡，大叔透過新手系列的文章，陪大家一起打擊投資操作、心態和策略上的痛點。

謝謝收聽！