q.futunn.com/hk/profile/21649895

踏入10月，AI港股走勢真係麻麻地。大家唔使急住入貨。重要嘅嘢講三次都唔嫌多——真係唔使急。尤其唔使急住見到稍為反彈，就急住落注。

前幾篇一路同大家傾：如果手上隻股跌咗，究竟應該揸？溝？走？三個字，打出嚟一秒都唔使；但當戶口入面嗰啲係自己真金白銀，要揀其中一個，真係冇咁容易。

阿芒想先借用黎天王嗰句：「要贏人，先要贏自己。」

贏自己，係先問清楚自己：我當初點解買？今次係長揸定短炒？如果走勢同自己諗嘅唔同，我準備點做？所以今日先唔急住答「揸、溝、走」。先傾一樣更基本嘅嘢：你個心理關口，究竟係點定出嚟？

開始之前，如果你都想喺市場最迷惘嗰陣，仍然睇到有邏輯、有數據、亦有風險提示嘅分析，麻煩畀個 like，再關注阿芒支持一下。

長線睇盤生意，短炒仲要睇對手心理

我想先分享一個我嘅「精神師傅」查理芒格畀我嘅啟發。芒格講過，佢更鍾意投資企業，因為企業可以繼續成長。好似可口可樂，麥當勞，就算股東冇日日買買賣賣，盤生意都仲喺度運作。

投資唔一定只係諗點樣由另一個人個袋贏錢返嚟；亦可以係參與一間公司創造價值嘅過程。如果企業真係做出有用嘅產品，客戶受惠、員工有收入、公司賺到錢，股東亦有機會分享成果，個餅就有機會一齊做大。呢個就係我鍾意嘅正和思維——唔一定要有人輸，自己先可以贏。當然，呢個係理想方向，唔係買咗股票就保證everyone wins。

但如果我今次唔係睇盤生意長遠點發展，而係想捉短期價差，個思考方式就唔同喇。

我會用打poker做比喻：張枱冇額外創造價值，唔計抽水，你贏到嘅籌碼，就係其他玩家輸出嚟嘅籌碼。短炒唔能夠一概當成同一張零和牌枱，但呢個比喻提醒我，做短期博弈，係一個零和遊戲，唔可以只諗自己想賺幾多，仲要諗對手點部署。

所以，平時講投資，我鍾意借華仔阿King嗰種有部署、有耐性嘅形象嚟講故事。但講到短炒，我會轉台，用金城武版諸葛亮嚟講故事：你諗緊入場，人哋可能諗緊撤退；你以為自己執到平貨，人哋可能正等緊有人接手。

我自問距離料事如神都仲有好遙遠嘅路。連自己一見升會唔會心急、一見跌會唔會淆底，都未摸得清，又點樣冷靜判斷對手下一步？

所以，捉對手心理之前，我想先睇清楚自己心理。

要贏自己，首先要了解自己

每個人都有自己嘅優點同缺點。

坦白講，阿芒比較擅長嘅係長線價值投資：研究盤生意，睇清楚盈利同估值，再畀時間驗證。

至於短炒，就唔係我強項。你叫我追出追入，我通常都冇乜好結果。

既然知道自己有呢個弱點，我就唔想每次都靠臨場反應，更唔想畀情緒推住走。見到升就驚冇份，見到跌又驚自己睇錯，最後原本諗好嘅安排，一日之內改幾次。

所以，未落注之前，我會先用一條簡單公式，幫自己定個心理參考：

（ 52週高位＋52週低位）÷ 2＝第一道主觀心理關口防線

呢個就係我為自己定嘅第一道防線。(註解: 如果係新股未夠52週就用招股價作為低位)

但如果望住呢個價，我都仲係淆底，覺得太貴，點算？唔使勉強自己，咁就再定第二道：

（第一道防線價位＋52週低位）÷ 2＝第二道主觀心理關口防線

仲未接受到？就用同一個方法，再定第三道、第四道，如此類推，直到個價落到自己心理上較接受嘅範圍。

呢度講嘅「防線」，係未買之前嘅心理價格參考，唔係買咗之後嘅止蝕線，兩者要分清楚。

用MiniMax做例子：逐道防線定，唔使急住落注

以MiniMax高位1330港元、招股價165港元作為下端參考，第一道防線就係：

（1330＋165）÷ 2＝747.50港元。

如果望住747.50港元，我都仲覺得太貴，就將呢個價同165港元再取中間值，定出第二道防線。之後用同一個方法，如此類推：

第一道防線：747.50港元。 第二道防線：456.25港元。 第三道防線：310.63港元。 第四道防線：237.81港元。

呢套方法有個好簡單嘅數學規律：每加一道防線，就將價位同低位參考之間嘅距離減半。換句話講，呢個「距離」形成咗一個公比為 1/2 嘅等比數列。第一道未接受到，就再縮一半距離；仲未接受到，就繼續等。不過，數學計到嘅係價格位置，唔係公司價值，更唔係風險減半，佢幫我管住追價衝動，但唔可以代替研究盤生意。

對我自己嚟講，越想用長線價值投資嘅心態買一間公司，我就越唔想急住出手，寧願對買入價要求高啲。

第一道未接受到，就睇第二道；仲未接受到，咪繼續等囉，唔使逼自己一定要落場。

不過，防線多，唔代表我功力高。呢套方法只係幫我管住自己追價嘅衝動，唔係計公司合理價，更唔係市場保證守得住嘅支持位。價錢過到自己嗰關，仍然要再睇盤生意，同埋諗清楚用幾大倉位。

我想等嘅，唔單止係一個令自己安心嘅數字，而係研究完之後，自己仍然願意真金白銀落注嘅價格。

已經買咗，就唔係用同一把尺

未買之前，諗嘅係幾時入場。買咗之後，諗嘅就係呢一注準備點處理。

假如我今次買入，只係打算短炒，我會先問自己：

「目標賺幾多？如果睇錯，我願意承受幾多？」

例如，我計劃賺20%就走，同時願意承受20%嘅價格跌幅，就以實際買入價做基準，預先寫低止賺同止蝕安排。

假設買入價係100港元，對應嘅計劃就係120港元止賺、80港元止蝕。

呢個只係示例，唔係話20%適合所有股票、所有人。

重點係，未到嗰一刻之前，我已經知道自己準備點處理，而唔係升咗先話想賺更多，跌咗又突然將短炒改名叫長線。

And then what? 到嗰一刻出現，我只需要做嘅就係：撳掣，執行，搞掂。

心理關口，唔一定係100蚊或者88.8蚊

100蚊齊頭，容易記；88.8蚊好意頭，聽落亦舒服。

但對我嚟講，我更想知道：由買入價計，呢個位置代表幾多百分比？換成真金白銀，又係幾多錢？

同樣跌兩成，落注一萬港元，同落注一百萬港元，係完全唔同嘅感受。

所以我唔會只寫一個百分比，亦會寫返涉及嘅金額。我要問嘅唔止係「接唔接受跌兩成」，仲有「呢兩成，會唔會令我失去原本嘅生活節奏」。

心理關口應該幫我整理決定，而唔係只因為個數字順眼，就當佢一定要守得住。

30隻股份高低位參考

統一按「52週高位｜52週低位或IPO價」列示，全部以港元計。

第1區：AI大模型與平台

-MiniMax（00100）：1,330.00｜165港元。 -智譜（02513）：2,980.00｜116.10港元。 -商湯－W（00020）：2.80｜1.13港元。

第2區：大型互聯網平台

-騰訊控股（00700）：664.00｜393.80港元。 -阿里巴巴（09988）：175.00｜88.65港元。

第3區：AI終端與具身智能

-小米集團－W（01810）：47.40｜21.30港元。 -聯想集團（00992）：37.88｜8.52港元。 -優必選（09880）：156.40｜62.60港元。

第4區：AI算力與雲服務

-壁仞科技（06082）：70.75｜24.26港元。 -天數智芯（09903）：295.83｜49.63港元。 -金山雲（03896）：9.75｜4.22港元。

第5區：半導體、封裝與供電

-中芯國際（00981）：93.00｜49.32港元。 -華虹半導體（01347）：219.60｜29.00港元。 -兆易創新（03986）：1,248.00｜220.00港元。 -瀾起科技（06809）：543.00｜152.70港元。 -地平線機器人－W（09660）：9.80｜3.60港元。 -ASMPT（00522）：244.40｜68.90港元。

第6區：光通訊與高速互連

-中際旭創（03308）：1,322.00｜770.00港元。 -劍橋科技（06166）：173.00｜60.60港元。 -長飛光纖光纜（06869）：305.00｜31.14港元。 -納真科技（09856）：39.86｜21.38港元。 -曦智科技－P（01879）：1,050.00｜193.80港元。

第7區：PCB與電子材料

-勝宏科技（02476）：475.00｜146.20港元。 -建滔積層板（01888）：107.20｜10.50港元。 -景旺電子（03228）：88.00｜62.70港元。 -建滔集團（00148）：151.80｜25.10港元。

第8區：AI科研與醫藥

-英矽智能（03696）：80.90｜29.98港元。 -晶泰控股（02228）：14.28｜5.83港元。 -劑泰科技－P（07666）：29.98｜9.46港元。

第9區：數字孿生與仿真

-五一視界（06651）：147.00｜35.00港元。

P.S. 7709 同埋佢個槓桿好兄弟 7747 不在展示範圍之內。

已經持貨嘅朋友，唔使將今日變成檢討大會

講到呢度，可能有朋友會諗：「我之前冇 set 心理關口，依家先講，係咪太遲？」

唔需要將呢篇文睇成一張考卷，更唔係要大家翻舊帳，數自己當初做錯幾多。

過去嗰一下買入，改唔到；但下一步點安排，今日仍然可以重新整理。

先分清楚自己原本係短炒定長揸，再檢查支持買入嘅理由仲喺唔喺度，然後寫低接落嚟咩情況要重新評估。

唔需要今日一次過改好晒，亦唔需要為咗證明自己有紀律，就急住做一個大決定。

先由一隻自己最關心嘅持股開始，寫清楚下一步，已經係一份實際準備。

仲記唔記得《財務自由系列》上集講過，如果想一年後變成原來嘅兩倍，按365日複利計，每日增加大約0.19%就得。投資判斷，亦可以用每日進步少少嘅心態去累積。如果你今日仲未諗清楚應該「揸？溝？走？」，唔緊要，唔使逼自己即刻有答案。先停一停，定一定自己嘅心理關口，寫清楚下一步。呢個唔係話戶口今日已經賺咗錢，而係你對自己嘅投資，多咗一分了解、多咗一份準備——就當今日屬於自己嘅 0.19%，完成咗。

贏自己，唔係逼自己每一注都贏

講到底，阿芒唔想靠幾條算式扮先知，我做緊嘅只係承認自己有強項，亦有弱點。未買之前，用心理關口線提醒自己唔好急；買咗之後，按原本策略寫清楚下一步。公司基本面、估值同倉位，始終要一齊睇。唔求每次都估中，但求每個決定，都係自己諗清楚，而唔係畀一時情緒推住行。

睇到尾嘅朋友，真心多謝你哋每一個 Like 同留言！平時大家問嘅持倉問題、分享嘅睇法，阿芒全部都有睇入心。投資無必勝法，但係有大家一齊傾、一齊度橋，條路肯定好行啲，關關難過關關過。覺得今日內容啱聽，記得順手畀個 Like、留句嘢支持吓，撳個關注制啦！你哋嘅支持就係我繼續刨業績、寫長文嘅最大動力！

本人係香港《證券及期貨條例》（第571章）下的個人專業投資者（PI）。個人專業投資者的其中一項法定資格，是持有不少於800萬港元或等值外幣的投資組合。感謝支持，大家一齊努力喺港股搵價值投資。

最後想聽下大家：你手上有冇一隻股票，仲諗緊應該揸、溝定走？不妨留言講低股票名，同埋你會點定自己嘅心理關口。唔使公開持倉金額，亦唔係要鬥邊個買得平、估得準——我更想知，你點樣定一個自己接受到、又有理由支持嘅位置。大家交換下思路，可能就係今日一齊進步嘅0.19%。

q.futunn.com/hk/profile/21649895

尋日睇住成個板塊向下衝，今日開市，終於見返啲起色。今朝開市氣氛明顯比尋日好，基本上全部AI股都係升嘅。見到個戶口冇再一開波向下衝，個人總算可以透返啖氣。呢份輕鬆，值得畀自己感受一下，唔使即刻又逼自己諗下一單交易。

不過，阿芒都知道，升返啲，未必即刻解開所有心結。有貨嘅朋友，可能一邊開心，一邊又諗緊要唔要減持；未入貨嘅，亦可能由尋日唔敢買，變成今日驚買唔切。唔使急架。

尋日有朋友留言話學到嘢，但高位買咗貨，依然唔知點算；亦有朋友直接講：「而家真係好驚。」

首先多謝大家咁踴躍留言，分享自己嘅處境同想法。你哋每一份支持，我都有收到；有人願意睇、願意傾，係阿芒繼續寫落去嘅動力。

嗰幾個字，我有睇入眼。今日市場回暖，我哋就趁個心冇咁繃緊，慢慢整理下一步。唔需要由尋日嘅驚，直接跳去今日嘅急。

今日有四部分，大家可以揀自己最關心嗰段睇：

① 今朝開市速覽：邊批回升得較明顯。
② 先安頓自己，再處理持倉。
③ 揸？溝？走？將個大難題拆細啲。
④ 財富管理第四集：筆錢等得起，自己都要捱得舒服啲。

① 今朝開市速覽：終於見返啲起色

以下採用10月16日10點鐘報價，全部價格以港元計，升跌幅相對上日收市。恒生指數目前報24,296點，上升230點；恒生科技指數報4,123點，升約1.6%；盈富基金亦升約1%。對比之下，今朝唔少AI相關股份升幅高過大市，部分回升超過5%。

升超過5%：回升較明顯

邁富時（02556）：47.300港元｜升8.89%。

納真科技（09856）：27.120港元｜升6.94%。

南方東英SK海力士每日槓桿最多（2x）產品（07709）：19.810港元｜升6.05%。

海致科技集團（02706）：28.840港元｜升5.80%。

瀾起科技（06809）：212.600港元｜升5.25%。

南方東英三星電子每日槓桿最多（2x）產品（07747）：47.620港元｜升5.12%。

升2%至5%：股份回暖

優必選（09880）：65.500港元｜升4.55%。

劍橋科技（06166）：85.000港元｜升4.17%。

金山雲（03896）：4.630港元｜升4.16%。

英矽智能（03696）：39.200港元｜升4.14%。

中際旭創（03308）：816.000港元｜升4.08%。

MiniMax（00100）：186.700港元｜升4.01%。

劑泰科技－P（07666）：11.590港元｜升3.67%。

明略科技－W（02718）：29.460港元｜升3.30%。

迅策（03317）：70.300港元｜升3.23%。

阿里巴巴（09988）：109.800港元｜升3.20%。

晶泰控股（02228）：6.075港元｜升3.14%。

地平線機器人－W（09660）：3.945港元｜升3.00%。

第四範式（06682）：22.400港元｜升2.85%。

兆易創新（03986）：344.400港元｜升2.81%。

景旺電子（03228）：71.550港元｜升2.80%。

美圖公司（01357）：3.620港元｜升2.70%。

建滔積層板（01888）：39.300港元｜升2.66%。

英諾賽科（02577）：32.520港元｜升2.59%。

金蝶國際（00268）：8.395港元｜升2.57%。

滴普科技（01384）：15.750港元｜升2.47%。

智譜（02513）：525.500港元｜升2.34%。

壁仞科技（06082）：25.540港元｜升2.24%。

商湯－W（00020）：1.165港元｜升2.19%。

微升：同樣向上，步伐慢D

天數智芯（09903）：81.350港元｜升1.94%。

騰訊控股（00700）：425.000港元｜升1.72%。

聯想集團（00992）：26.380港元｜升1.54%。

曦智科技－P（01879）：217.600港元｜升1.21%。

建滔集團（00148）：47.760港元｜升1.19%。

五一視界（06651）：41.300港元｜升1.18%。

ASMPT（00522）：137.700港元｜升1.18%。

長飛光纖光纜（06869）：123.900港元｜升1.06%。

匯量科技（01860）：10.900港元｜升0.65%。

中芯國際（00981）：52.450港元｜升0.58%。

小米集團（01810）：27.140港元｜升0.22%。

持平

深演智能（02723）：523.000港元｜持平。

勝宏科技（02476）：156.900港元｜跌0.70%。

華虹半導體（01347）：75.900港元｜跌0.85%。

今日開市回升，至少畀咗大家一個冇咁繃緊嘅早上。下一步唔一定係即刻買賣，亦可以趁自己定返啲，將之前一路拖住未整理嘅持倉，慢慢睇清楚。

② 先安頓自己，再處理持倉

有時最難受嘅唔止係蝕錢，而係腦入面把聲一直鬧自己：早知唔買啦、早知早2日走啦。

我講句公道話：輸咗錢，唔等於輸咗成個人。買入嗰次判斷可以檢查、可以修正，但真係唔該唔好將佢變成對自己嘅全盤否定。

嗱，阿芒知道自己成日叫大家做功課。But come on，跌到咁，邊度仲有心情做功課呀，係咪先？返工已經攰，仲要望住辛苦儲返嚟嘅錢縮水，我仲叫你攞張紙出嚟寫持有理由，真係睇到都想同我講：「傻的嗎，畀我抖下先啦。」

明白呀，咁就抖下先啦。

如果冇必須即時處理嘅資金或者交易風險，唔使逼自己喺最慌嗰一刻，即刻揀定揸、溝定走。先放低電話，飲杯水，食返啲嘢。今朝回升，亦唔使又轉頭責怪自己尋日點解冇買、點解走早咗。事後望返，每個轉折都好似好清楚；但股票就係咁㗎啦當你身處其中嗰陣，大家面對嘅都係未知。

等個人定返少少，我哋再分清楚眼前有咩新資料，同自己擔心緊乜。下面嗰幾個判斷方向，心情好啲嘅時候可以逐項睇，我哋先由最令你掛心嘅持倉開始。

③ 揸？溝？走？將個大難題拆細佢

一諗到要處理成個戶口成條大數，件事梗係好煩啦。繼續揸？加注溝？或者減持走？係三個唔同決定，各自都要有充分理由。

繼續揸：畀自己一個可以檢查嘅等待理由

想番家鄉，好正常。冇人會因為張單蝕緊錢而開心，唔使因為自己有呢個願望，就覺得唔夠理性。不過，願望之外，我哋可以慢慢補返一份持有理由。

唔使今日突然變成行業專家，先搵返當初最打動自己嗰一點，再睇最新資料仲支唔支持佢。理由仍然成立，就繼續按標準觀察；理由變咗，就重新評估。長線唔係將檢查日期無限延後，而係持有期間，就算升又好跌又好都仍然肯跟住資料行。唔洗一買入就做大好友，將自己鎖喺一個 fixed point of view 入面。

考慮加注：本多終勝？都要先睇清楚打緊邊場仗

跌咗之後想溝低成本，呢個念頭好正常啊，亦會覺得自己終於做咗啲嘢。好多人鍾意講「本多終勝」。唔係話資金多冇用，但有後備資金，唔代表每次跌都要派佢出場。都係要先做功課，再決定值唔值得出動。

我會先分開兩個理由：
-想令原本張單快啲回本。
-重新評估之後，認為增加持有仍然合理。

兩者可以同時存在，但唔可以混成同一件事。

公司嘅價值判斷、今日價格，同加注後嘅倉位，都要重新睇。唔好唯一講得出嘅理由，就係「再溝一注，升返少少就可以早啲走」。

手上仲有錢，係你嘅選擇權，唔係催你加注嘅通知書。今日見到反彈，亦唔需要急住追返尋日錯過嗰一下。研究清楚、安排好資金，再決定出唔出動吧。慢一步，有時可能仲好。

考慮退出：決定走，仲要諗清楚點樣走

有時唔捨得賣，唔止因為錢，仲因為一賣，好似正式承認自己睇錯。

但投資唔需要每張單都替自己證明啱。原本理由變咗，或者倉位已經影響生活，就值得重新評估，唔使所有事情都等返本嗰日先處理。

「成本係你嘅個人歷史，唔係市場嘅責任。」

呢句唔係催大家認輸，而係提醒自己：下一步可以由今日嘅資料出發，唔使一直畀之前嗰個自己綁住。而決定減持或者退出之後，仲有一份功課：退出計劃。唔好一個掣撳晒 All out，亦唔係一句「等反彈就走」就算。要具體寫低：

-今次目標係減低倉位，定完全退出。
-咩價位或者咩情況之下執行。
-如果分段處理，每次減幾多，最後留幾多。
-如果等唔到預設價位，或者出現新嘅不利資料，點樣重新處理。

尤其係最後一點。唔好寫咗一個心目中嘅反彈價，就將成個計劃交畀市場替你完成。一次過退出，定分段處理，要配合實際情況。重點係先按你自己實際情況諗清楚，唔好跌緊就急住想清倉，升返少少又全部唔捨得，來來回回，始終冇執行過自己嘅決定。

Plan 計劃，唔保證效果完美，但當個價再chok嗰陣，自己心中有份譜可以跟，就唔使每一口價都掙扎一次。

④ 財富管理第四集｜筆錢等得起，自己都要捱得舒服啲

尋日我哋分清楚生活錢、收入錢同增長錢。今日再行多一步：暫時唔急用錢，唔代表見到虧損就唔會難受；有能力等，亦唔代表每項投資都值得一直等。

所以我會分開兩份功課：

-自己嗰份：資金用途、倉位、近期需要，同承受能力。
-投資嗰份：原本理由、最新資料，同下一個驗證點。

公司有前景，都要顧到屋企幾時需要用錢；自己等得起，都仍然要檢查公司有冇按預期發展。

我哋想由100%靠份糧，慢慢建立另一個生活支點，目的係增加選擇，唔係換一個地方日日提心吊膽。

進，可以參與增長；退，生活仍然有安排。

And then what？等下星期大家有返啲心力心情，先再講啦，唔使連放假都逼自己一定要諗到答案。先畀自己歇一歇，再返嚟處理。

收市之後，記得返去自己嘅生活

今朝見返多啲升幅，我哋可以鬆一口氣。但即使個戶口仲未上返你希望嘅位，都唔需要等到回本嗰日，先批准自己好好食飯、好好過生活㗎嘛。

日頭開市嘅時候，有阿芒喺度，同大家一齊睇資料、一齊整理。收市之後，唔好淨係留返自己，同個股票戶口對望。

搵個朋友傾下偈飲杯嘢，陪下屋企人，同另一半食餐飯。身邊有人願意聽，就唔使下下自己頂。

今日星期五啦，下星期一係公眾假期，啱啱有個long weekend，可以畀自己休息下、充下電。去海邊行下，去沙灘踏下水，畀海風吹下，望下個天空。唔使行個圈都要求自己一定諗通股票，嗰段時間，就純粹留畀自己。

我自己呢，跌市最唔想聽到嗰句就係「別人恐懼我貪婪」。

我最想聽到嘅，其實只係想有個人主動同我講：「你肚唔肚餓呀？我煮個麵畀你食啦。」

冇分析、冇目標價，但有人記得你仲未食飯，嗰份關心，唔係一個報價可以代替。

你控制唔到下一口股價，亦唔使逼自己即刻唔擔心。但可以慢慢選擇點回應：幾時放低電話、點樣安排生活，同埋將時間留畀邊啲人。

個倉要處理，功課會繼續做；但今個假期，記住畀自己收工。投資係想令生活好啲，唔好行到最後，生活只剩返投資。

多謝每一位留言嘅朋友。有啲說話只有幾個字，但背後可能係一整日嘅擔心，我有記住。阿芒唔保證每個問題都有答案，但會繼續認真做功課。知道嘅講清楚，唔知道嘅唔扮知道。

寫長文真係唔輕鬆， 仲要喺跌市果陣寫長文，真係好難囉我想講。如果覺得成篇文有幾句聽得入耳嘅，請你送個like + 關注，支持小弟繼續寫落去啦！

如果之前阿芒嗰幾十篇長文，有幫大家忍一忍手，冇急住追入，咁呢一轉就避開咗一段跌浪，個荷包都少受啲傷。唔敢話次次睇啱，但 so far 嗰句「唔洗急住入貨」，總算冇白講。

有時做功課嘅回報，唔係即刻賺多幾多，而係幫我忍住手，少蝕一筆冤枉錢。而家經濟唔好啊，慳得一蚊就一蚊。如果真係幫大家蝕少咗，哪怕只係一蚊，都請畀個 like & 關注我，等我知道婆媽有婆媽嘅價值；阿芒都有阿芒嘅價值。

跌咗一半，抵買未？

呢排好多朋友問：「呢隻買得未？」「而家應該走，定繼續揸？」老老實實，具體買賣價位，我未有足夠把握，就唔亂講。我唔想今日是但畀你一個意見，聽日攪到你為嗰個數字提心吊膽。

但有一個數據，今日我可以攞出嚟同大家一齊享用。佢唔會直接話畀你聽幾時買，但可以幫你拆穿一個好常見嘅錯覺：「由歷史高位跌咗咁多，應該好平啦啩？」

假設一隻股票曾經升到歷史高位100蚊，今日跌返50蚊。阿芒睇好佢，認為一年後公司值70蚊，於是用50蚊買入。

我個老best巴哥持有同一隻股票，但覺得前景轉差，未來可能連50蚊都唔值，於是沽出。

成交嗰一刻，兩人都覺得自己好醒，做咗個明智決定，望住對方嘅眼神，盡在不言中。

我心諗：「好彩有人肯平賣畀我。」

巴哥心諗：「好彩仲有人肯接。」

係咪有趣？同一個50蚊，一個當寶，一個當燙手山芋。所以我真正要問嘅，唔係「邊個咁傻賣畀我」，而係：

「我話佢值70蚊，理據係乜？對方都係勁人，佢擔心嗰啲問題，我有冇睇漏？」

以前賣100蚊，唔代表今日50蚊一定抵。百貨公司減價，你都會睇睇件貨係咩質地；買股票反而淨係睇折扣牌，係咪做漏咗啲嘢？

要答呢個問題，有好多把尺。今日，我哋先用最容易理解嗰把：IPO 招股價。

今日去AI新股商場，先睇返張原價價錢牌

呢啲新股上市都未夠一年，基本面唔會有好大改變。為咗方便理解，我哋做一個好簡單嘅分類，用招股價當參考價錢牌 (suggested retail price)：

-原價：IPO發售價。
-折扣價：今日價位低過IPO價。
-炒價：今日價位高過IPO價，係本文嘅趣味稱呼，唔代表一定高估。
以上係今日比較用嘅標籤，唔係估值判決書。公司可以成長，原價亦可以定得貴。但呢把尺有一個好處：唔會畀歷史最高價牽住個鼻走。

一件貨原本賣100蚊，後來有人炒到500蚊，今日跌返300蚊——由山頂計，的確平咗四成；但由原價計，佢仲係三倍。
你以為自己行入outlet，原來只係炒價由超辣變中辣。

好，依家就睇下呢20隻AI相關新股，今日張價牌寫緊乜。以下全部最新價格統一採用2026年10月13日收市價。

第一區：以為大減價，其實仲係炒價

15 隻裡面，有 10 隻仍高於 IPO 價格 30% 以上

深演智能（02723）

招股價55.50 → 收市價565.00港元｜升918.02%｜2026年5月27日上市。

呢件貨，原價55.50，今日炒價565，係原價約10.18倍。

所以如果有人同你講「深演跌咗好多，好平」，你首先要問：「同邊個價比？」

如果同更高嘅炒價比較，係回落咗；但同上市起點比較，佢仲企喺十倍價格附近。唔係話公司一定唔值，而係你要解釋到畀自己聽：上市至今，乜嘢改變足以支持呢個價格？

智譜／Z.AI（02513）

招股價116.20 → 收市價601.00港元｜升417.21%｜2026年1月8日上市。

智譜有3張價牌。7月13日完成以1,588港元配售1,978萬股新H股；9月16日再以714港元配售2,196.5萬股新H股。

今日六舊水，較IPO價仍升417.21%，但較7月配股價低約62.2%，亦較9月配股價低約15.8%。即係IPO入場嗰批仲賺幾倍，7月參與配售嗰批就承受六成有多嘅帳面跌幅，9月入場嗰批亦未返家鄉。同一隻智譜，有人覺得買中寶，有人覺得上錯車，分別就係張單寫住幾錢。而且公司9月唔止配股，亦完成發行本金人民幣201.40億元嘅零息可換股債。

值唔值六舊水，唔係由佢價格曾經升到幾高決定，而係由你買到一盤價值點樣嘅生意決定。

瀾起科技（06809）

招股價106.89 → 收市價241.80港元｜升126.21%｜2026年2月9日上市。

瀾起今日價格仍然係招股價約2.26倍，跑入今次榜單前三。

用商場語言講，就係原來一百蚊左右嗰件貨，今日仲賣二百幾。你可以認為佢已經升級成更好嘅產品，但唔可以只見到個價回落，就叫佢「半價貨」。

兆易創新（03986）

招股價162.00 → 收市價360.20港元｜升122.35%｜2026年1月13日上市。

兆易同瀾起好接近，同樣由上市起點計翻倍。

今次20隻之中，只有頭四隻較招股價升超過一倍。佢哋嘅共同特點，係價格已經遠離IPO起點；研究今日值唔值得買，就要搵到今日嘅理由，唔係只攞以前嘅高位做理由。

英矽智能（03696）

招股價24.05 → 收市價43.62港元｜升81.37%｜2025年12月30日上市。

英矽原價24.05，今日炒價43.62，仍高八成有多。

如果你係IPO買家，呢份帳面成績唔錯；如果你係今日先入場，就唔好將人哋已經賺到嘅升幅，當成自己將來必然有嘅回報。上一程有人食到，唔代表下一程照樣派餐。

天數智芯（09903）

調整後招股價48.20 → 收市價84.90港元｜升76.14%｜2026年1月8日上市。

天數要先講清楚「包裝份量」。按今次整理嘅送股口徑，原招股價144.60港元，每1股獲發2股資本化股份，1股變3股，可比招股價就係48.20港元。

原本一大盒，拆成三小盒，你唔可以攞一小盒嘅價錢，同以前成盒比較，然後大嗌：「平咗好多！」用返同一股數基準，天數仍然升76.14%。

迅策（03317）

招股價48.00 → 收市價71.60港元｜升49.17%｜2025年12月30日上市。

迅策亦係「兩張單、兩種心情」。公司7月公布以107.70港元配售728.3萬股新H股，預計淨集資7.71億港元；同時建議發行人民幣13.60億元、以美元結算嘅零息可換股債，初始換股價123.86港元。今日71.60港元，較當時公布嘅配股價低約33.5%。公司當時提出嘅融資價格，同今日市場成交價已經拉開。只講「IPO至今升近五成」，就會漏咗中間嗰段唔容易嘅旅程。

壁仞科技（06082）

招股價19.60 → 收市價28.24港元｜升44.08%｜2026年1月2日上市。

壁仞唔止兩張價牌，係三張。

IPO 19.60港元；7月配股價46.20港元；10月再以31.08港元配股，已於10月12日完成。今日28.24港元，仲高過IPO，但較7月配股價低約38.9%，連啱啱完成嘅10月配股價都低約9.1%。係公司多咗資源；舊股東持股比例被攤薄，亦係現實。錢入咗公司，唔代表盈利入咗你個袋，更唔代表股價一定守住融資價。

MiniMax（00100）

招股價165.00 → 收市價212.00港元｜升28.48%｜2026年1月9日上市。

MiniMax亦有一張唔可以漏嘅268港元價牌。公司7月14日完成以268港元配售3,560萬股新A類股份；同月亦完成發行零息可換股債。今日212港元，較IPO高28.48%，但較配股價低約20.9%。

所以問「MiniMax係咪減價」，答案係：相對7月配售價，係；相對IPO價，唔係。先講清楚比較基準，兩句都啱，打和super。

其餘6隻數據

格式：招股價 → 10月13日收市價｜升跌幅｜上市日期。

-五一視界（06651）：30.50 → 45.56港元｜升49.38%｜2025年12月30日。7月配股價73.20港元，今日較配股價低約37.8%
-劍橋科技（06166）：68.88 → 95.00港元｜升37.92%｜2025年10月28日。
-曦智科技－P（01879）：183.20 → 238.20港元｜升30.02%｜2026年4月28日。
-海致科技集團（02706）：27.06 → 32.14港元｜升18.77%｜2026年2月13日。
-劑泰科技－P（07666）：10.50 → 11.78港元｜升12.19%｜2026年5月13日。
-景旺電子（03228）：69.88 → 71.75港元｜升2.68%｜2026年9月29日。

第二區：真・跌破發行價，但有折唔等於執到寶

中際旭創（03308）

招股價980.00 → 收市價890.00港元｜跌9.18%｜2026年7月30日上市。

中際而家大約係IPO價嘅九一折，每股平咗90港元。公司名氣大，唔代表原價一定抵。今日比招股價低，證明價格有折扣；至於值唔值得執返件貨，就要研究件貨本身，唔係只睇個品牌招牌。

明略科技－W（02718）

招股價141.00 → 收市價31.00港元｜跌78.01%｜2025年11月3日上市。

明略就唔係普通折扣，而係二二折。原價141港元，今日31港元，上市未滿一年，每股已經少咗110港元。

嗱，呢個幅度唔可以叫「健康回調」，對IPO持有人而言係嚴重損失。但亦唔好見2折，就覺得買到一定抵。

其餘3隻數據

-納真科技（09856）：32.96 → 30.68港元｜跌6.92%｜2026年9月22日上市。
-勝宏科技（02476）：209.88 → 172.80港元｜跌17.67%｜2026年4月21日上市。
-滴普科技（01384）：26.66 → 17.86港元｜跌33.01%｜2025年10月28日上市。

特別篇：7709唔係新股，唔好行錯舖

初始發行價7.80 → 收市價26.10港元｜升234.6%｜2025年10月16日上市。

7709更加刺激：中間衝上歷史高位193.65，係初始價24.8倍；到今日26.10，較歷史高位回落86.5%，但仍然高過初始價兩倍有多。不過，佢係每日槓桿產品，唔係一間企業嘅股份。初始發行價只係產品起步時嘅單位價格，唔係SK海力士嘅估值。呢隻最值得記住嘅係：暴跌唔等於抵買。

睇完價錢牌，先至開始講價值

睇晒20隻，你會發現一樣嘢：好多人覺得AI股已經「跌到好平」，但按今次整理嘅價格，仍然有15隻高過IPO，只有5隻低過IPO。

咁係咪15隻都唔買得，5隻破發就全部抵買？梗係唔係。

招股價係起點，唔係企業價值嘅天花板，亦唔係地板。真正重要嘅係價值有冇跟住變。

一家公司原本值100，幾年後生意做大、盈利增加，可能值得更高價格。你唔可以永遠拎住當年100蚊嗰張單，話所有更高價格都係炒作。

相反，一家公司原本定價100，後來生意轉差，今日跌到30，亦唔會因為有七折優惠，就自動變成好投資。

And then what？

「跌咗」係價格事實；「抵買」係價值判斷。中間仲差一份功課。

成日講價值投資，到底喺點做價值投資？係咪跌咗就買，買完唔郁，然後同自己講：「我 strong hold 」？嗱，咁容易就做到價值投資者，大家都唔使做功課啦，何不直入VOO / QQQ / 2800？

價值投資者真正關心嘅，係兩件事：第一，市場畀出嚟嘅價格合唔合理 (參考美光 Micron Technology 同埋 AMD)；第二，你願唔願意等待企業喺長期之中創造價值 (參考 Google 同埋 Meta)。唔係純粹等個價升返，而係等盤生意真正做大、做強，令你持有嗰份股權更值錢 (參考英偉達 NVIDIA 同埋蘋果 Apple)。

新股睇完，仲有班老朋友未出場

今日我哋用招股價，同埋幾隻公司嘅配股價，先幫自己校準位置。下一步，先輪到收入、盈利、現金流、競爭力同融資用途，去回答個價到底有冇道理。

講到呢度，有朋友可能會問：「咁建滔積層板（01888）、華虹半導體（01347）、聯想集團（00992）、中芯國際（00981）呢？唔講埋？」梗係冇唔記得。不過今日先集中睇20隻新股嘅價錢牌，呢班上市較耐嘅老朋友，篇幅有限，下次再講。仲有騰訊控股（00700）、阿里巴巴（09988）、小米集團（01810）幾位大佬，到時我哋由「上市賣幾錢」，行多一步去睇「盤生意今日值幾錢」。

價格及上市日期沿用本次整理資料，截至2026年10月13日收市；未計股息及交易成本。以上屬資訊及市場觀察，不構成投資建議。

最後講句：股票商場冇規定你今日一定要買嘢

如果你之前選擇唔急住入貨，保留現金、保留選擇，係一個明智決定。

如果你已經喺高位買入，亦唔需要責怪自己。大家都會有被氣氛推住行嘅時候。最有用嘅唔係同個成本價鬥氣，而係將今日得到嘅資料，變成下一次更好嘅判斷。

做呢啲比較，絕對不是想笑邊個買貴咗。我都係真金白銀喺市場入面十幾廿年，知道一張買入單背後，可以係幾個月、甚至幾年辛苦儲返嚟嘅錢。

所以我哋一齊學：唔好見到「減價」就興奮，亦唔好見到「升咗好多」就眼紅。入商場可以行下、睇下、比較下，市場聽日仲會開，唔一定每次都要拎住袋嘢返屋企。

講返開頭，其實如果早啲由8月，甚至7月開始寫呢啲長文，同大家拆清楚，可能會更有幫助。不過真係搞唔掂——芒仔芒女成個暑假都黐住我，阿芒日頭做爸爸，夜晚做功課，邊有時間做作家寫文呢，唯有等兩位小朋友9月1號開學，我先可以正式開工寫長文咁囉。

Anyway，遲到好過冇到。暑假陪仔女，開學陪大家做功課，兩邊都係心機，兩邊都想做到最好。之後阿芒會繼續寫，希望每篇都幫大家睇清楚少少，少啲衝動，多啲判斷。

如果睇完覺得有用，送個 like 畀我，支持小弟繼續寫落去啦！婆媽有婆媽嘅價值，阿芒就繼續用功課交代自己嘅價值。

大家而家手上面持有邊隻 AI 港股？係高位入咗，定係而家睇緊想撈底？不妨留言講下你嘅睇法。

q.futunn.com/hk/profile/21649895

如果你喺50至100蚊相對高位持有1888，呢篇文有助你客觀判斷持倉點部署：今輪AI材料景氣帶動嘅盈利爆發，究竟係公司競爭力升級，定係短期供需緊張下嘅周期紅利？毛利率大幅提升可唔可以守住？佢同 2513 邏輯不同，要睇擴產、計應收賬、存貨同負債又有冇開始出現壓力？逐層拆建滔積層板嘅收入質素、毛利率、現金流、AI材料產能同周期風險；尋日寫咗篇100業績長文，夜晚就有新聞Kimi準備來港上市、最新估值500億美金 wow AI世界就係咁快。我嚟緊會寫實戰分析長文，要先花多啲時間做好資料搜集同準備，唔急得；有興趣嘅朋友請關注左先。

建滔積層板截至2026年6月底止半年業績，的確交出一張幾搶眼嘅成績表：收入升過半，毛利升得更快，歸母盈利更按年升超過兩倍。再加上公司話7月單月利潤約11億港元，創集團新高，市場自然會將焦點放喺AI、電子玻璃纖維布短缺同覆銅面板加價。可比照6869

作為一個專業投資者，我唔會只睇「賺多咗幾多」。真正要問嘅係：今次係公司競爭力進一步提升，定係剛好遇上行業最旺嘅一段時間？兩樣都可以令盈利急升，但長遠價值好唔同。毛利爆升背後，最怕周期一轉風，轉身唔夠快。我唔想只講邊隻股升得快，更想同大家一齊睇清楚：一間公司到底靠乜嘢賺錢、增長有冇水分、風險藏喺邊。

其實見到AI概念股升得急、消息又一日幾轉，無論你係已經持有、曾經錯過，定係高位先入場，都好容易心急。有人怕錯過下一浪，有人怕一個回調就打回原形。但不妨先停一停，覺察自己而家焦慮，究竟係因為股價郁得太快，定係公司基本面真係出現咗裂痕。市場短期報咩價我哋控制唔到，但研究有冇做足、倉位有冇過大、自己承受唔承受得到波動，呢啲先係可以管理嘅事。回報，就係靠自己每日一滴一滴咁累積起來。

毛利率大升，先係今次主菜

收入升55.4%，毛利卻升159.8%，核心原因就係毛利率由18.4%升到30.7%。對一間做覆銅面板、電子玻璃纖維紗、電子玻璃纖維布及銅箔相關業務嘅公司來講，呢個變化含金量唔低。

值得留意嘅唔只係收入由95.88億港元升至149.04億港元，而係毛利由17.63億港元大升至45.80億港元。即係話，公司唔止係賣多咗貨，而係每賣一蚊產品，留低嘅利潤都多咗好多。

公司講得好清楚：電子玻璃纖維布供應短缺加劇，覆銅面板及上游電子紗、電子布、銅箔價格上升。AI算力基建、伺服器、高速網絡、汽車電子等需求增加，令中高端電子材料需求強勁。

喺AI需求由消費端、內容端走向企業端同硬件端嘅過程入面，騰訊控股（0700）、baba（9988）、GOOL 可作為不同應用場景嘅市場觀察參照。重點唔係佢哋同建滔積層板有冇直接關係，而係當AI功能逐步進入雲端服務、內容、終端設備及企業應用，背後對算力、網絡設備同電子零件嘅需求，有機會一層層向上游傳導。

收入升得咁快，And then what？下一層問題係，呢個毛利率改善有幾多來自公司產品升級、技術同垂直整合；又有幾多只係因為市場缺貨、客戶肯畀高價？

如果公司能夠將產品做到低介電、低膨脹、石英電子紗，以及高頻高速材料，並且成功進入更高端應用，咁毛利率改善就可能較有持續性。相反，如果主因係短期供應太緊、價格急升，咁盈利雖然係真錢，但未必可以永遠當成常態。

我唔會話周期股就一定唔值得研究。行業向上時，公司照樣可以賺到大錢，甚至利用旺市賺到嘅現金去擴大競爭優勢。只不過，投資者唔好見到最新盈利高，就當成未來每年都會一樣高。市場最容易犯嘅錯，就係將最好嘅季度直線外推落去。參考 TSLA SPCX

7月賺11億，係好消息亦係考題

公司披露7月利潤約11億港元，創下單月新高，反映上半年嘅好景未有突然完結。市場見到呢個數字，合理地會估計下半年盈利可能仍然強。

關鍵係後面幾個月能否繼續交到相若水平。

如果電子布短缺持續、上游材料價格仍然向上、公司高端產品比例增加，盈利自然有機會保持強勢。但如果客戶只係因為怕缺貨而提早入貨，或者行業新增產能開始推出市場，價格壓力就有機會慢慢浮現。

呢度可以用「均值迴歸」去理解。簡單講，行業供不應求時，價格同利潤通常會升；當人人看見有錢賺、開始擴產，幾年後供應增加，利潤率就可能回落。呢個唔代表建滔而家業績有問題，只係提醒大家：高峰期愈靚，愈要留意之後能守住幾多。參考 sandisk mu

擴產係機會，亦係管理層考試

建滔而家唔係坐喺度等景氣，而係積極擴產。韶關年產7萬噸電子玻璃纖維紗產線已經在6月底提早投產；清遠正建設8個特種電子玻璃纖維紗窯爐，其中2個預計下半年投產。全部完成後，特種電子紗窯爐總數會增至13個。

電子布方面，韶關年產9,500萬米項目將於2026年第三季全面投產；廣州南沙年產1.5億米項目預計2027年第三季投產；清遠年產7,800萬米AI特種電子玻璃纖維布項目，則預計2027年上半年投產。Sounds good is it?

當市場研究AI硬件周期時，01347、03986、06809，可用作晶片製造、儲存、伺服器互連及本土算力不同環節的參照。它們共同提醒投資者一件事：AI需求再旺，最後都要經過實際出貨、產能、良率、成本與客戶採購節奏的考驗，唔係沾到題材就自然有盈利。

呢種垂直整合，如果做到，唔止可以降低成本，仲可以在原材料緊張時保障交期，對大客戶亦更有吸引力。呢個正正係「複利」值得留意嘅地方：公司今次賺到錢，如果唔係亂咁擴張，而係投放到更高技術、更穩定供應、更高附加值產品，咁幾年後競爭力可以愈滾愈大。

不過，擴產最怕係旺市時人人都覺得需求永遠存在，投產時卻剛好遇上行業降溫。產能落成唔代表即刻滿產，更唔代表一定有理想毛利。投資者之後要睇嘅，係新產能有冇如期投產、有冇客戶認證、能否提升高端產品比例，以及最終帶來幾多現金回報。參考 NV AMD 壁仞科技（6082，需核對）

ESG開始變成真金白銀

建滔另一項容易被忽略嘅亮點，係節能設備開始幫公司慳到實際成本。截至2026年6月底，集團累計投資11億港元建設太陽能光伏發電站，上半年產生1.25億千瓦時綠色電力，按市價計節省約1億港元電費。

我會將呢部分視為成本競爭力的一環，而唔係純粹ESG宣傳。做製造業，能源成本長期都係重要支出；如果可以自發電、回收熱能，當行業價格回落時，對毛利有一定保護。

至於天數智芯（9903，需核對）、勝宏科技（02476，需核對）及中際旭創（03308，需核對），市場通常會從算力晶片、高端PCB、光互連等角度觀察AI數據中心擴張。投資者更要保持清醒：AI供應鏈可以有好多環節同時受市場關注，但每間公司的資產、負債、盈利來源及周期位置都不同，絕對唔可以將建滔集團與建滔積層板的財務表現混埋一齊睇。

幾個最易睇漏嘅風險

第一，應收賬款增加得快。貿易及其他應收賬款由2025年底的28.44億港元，升至51.02億港元；存貨亦由29.59億港元升至42.86億港元。業務急升時需要更多營運資金可以理解，但之後一定要睇回款有冇跟得上。

第二，現金多咗，借貸亦多咗。現金及銀行結餘升至64.86億港元，但銀行借貸亦升至81.60億港元，淨負債比率由20%升到30%。擴產要用錢係正常，但每一筆借來嘅錢，之後都要轉化成更高利潤和現金流。

第三，其他收入由0.34億港元升至5.19億港元，升幅很大。今次盈利主力明顯仍是毛利率改善，但之後都應該留意其他收入的組成，唔好將未必重複出現嘅收益，當成核心盈利。

第四，行業景氣太好時，最怕管理層過度樂觀。諗返1810投資者最應該欣賞嘅，唔係公司擴產有幾大，而係公司有冇能力在高景氣時保持紀律。

寫畀已持貨同觀望嘅朋友

如果你喺高位買入建滔積層板 或148，股價有大波動，唔代表你做錯。真正要反思嘅，唔係買入嗰日個價，而係你當初買入嘅理由，而家仲成唔成立。

每個星期睇住市場上上落落，好容易令人覺得：係咪自己做得未夠快、睇得未夠準、出手未夠狠？但老老實實，投資唔係鬥邊個反應最快，而係鬥邊個喺複雜嘅環境入面，仲守得住自己嘅判斷。市場永遠有人賺得比你快，亦永遠有股票升得比你手上嗰隻急；如果日日同人比較，到最後最容易亂嘅，往往唔係個市，係自己個心。

市場唔會因為你買得高就對你好啲。最怕唔係輸，最怕係唔知自己點解輸。你要問自己：當初買嘅係AI熱門題材、短期盈利爆發，定係建滔由上游材料到覆銅板嘅長期競爭力？

有時我哋太習慣睇人哋跑得幾快，反而忘記咗問自己：我而家條路，係咪真係適合自己？如果一個投資決定令你日日心急、瞓得唔好，連同屋企人食飯都仲掛住睇盤，咁就算回報再吸引，都值得停一停，問下自己係咪落得太重、追得太急。投資本來係為咗令生活多一個選擇，唔應該倒過來令生活只剩低股價。

如果而家一見到股價回調就瞓唔著，又或者見住升浪跑走咗而覺得好唔甘心，先唔好急住責怪自己，更加唔好急住將情緒變成下一張交易單。錯過一隻急升股，唔等於錯過整個市場；短期回撤，亦唔等於當初分析全部錯晒。

試下由買入價同「返家鄉」心態抽離，回到當下可以驗證嘅事情：毛利率仲守唔守到、回款順唔順、借貸有冇失控、擴產有冇兌現。市場唔會因為你擔心多幾個鐘就變得溫柔，倒不如把心力放返喺研究、倉位管理、身體同生活。

對未持有嘅朋友，都唔使因為怕錯過而逼自己即刻做決定。建立追蹤清單，等公司用下一份、再下一份業績證明自己，比起追住市場情緒跑，通常更穩陣。真正值得持有嘅公司，未必日日畀你最低買入價；但真正穩健嘅投資者，亦唔需要靠每一次都買喺最低位去證明自己。

未來最值得驗證三件事

第一，毛利率能否守得住。30.7%係非常強，但要睇它是否由高端產品、成本優勢帶動，抑或主要受短期加價刺激。

第二，現金流能否跟上盈利。應收賬與存貨已明顯增加，後續要睇回款、庫存周轉和營運現金流。股價可以呃人一陣，現金流冇咁好呃。

第三，新增產能能否帶來合理回報。唔只要睇投產時間表，更要睇投產後能否出貨、提升高端產品比例、守住毛利，並且真正賺到現金。

建滔積層板今次業績無疑強，AI材料需求、行業短缺、毛利率改善同垂直整合，全部都係值得繼續跟進嘅因素。但愈係數字靚，愈要冷靜拆開來睇：邊部分係競爭力，邊部分係周期紅利，邊部分仲未兌現。

一個專業投資者對自己嘅基本要求，就係每日做功課。唔係每日預測股價，而係每日問多一句：公司今日交出嘅數字，有冇令原本嘅投資邏輯更強，定係開始出現裂痕？981 992

投資呢條路，有時真係幾攰。日日望住紅紅綠綠嘅股價，見人賺錢會心郁，自己蝕錢又會心噏；明明只係想為將來多留一份保障，最後卻好似將自己困咗喺焦慮入面。

不如今日開始，畀自己做一點投資上嘅減法。唔係要你放棄追求回報，而係希望你賺錢嘅路上，都可以留返一點空間畀自己呼吸。少啲為已經錯過嘅升浪翻舊帳，亦少啲為未發生嘅調整預演恐慌；將注意力放返喺你真正睇得明、承受得到嘅風險上。

留返一條界線畀自己：股價可以每日睇，但唔需要每日用佢衡量自己；投資要認真，但生活都一樣重要。做好功課、管好倉位，然後照顧好身體，同身邊重要嘅人好好食餐飯、行個圈。市場聽日仲會開，但你唔需要每一日都同佢鬥到咁盡。

我每日都會盡量做心態調整，再將自己對業績同企業嘅觀點寫喺富途牛牛。希望大家睇完之後，唔單止多了解一間公司，亦多學識用數字驗證故事。

如果你覺得寫得OK，畀個like，關注支持 800 萬專業投資者阿芒。

q.futunn.com/hk/profile/21649895

有揸貨、研究緊，或者只係想睇清楚AI板塊嘅朋友，呢個星期望住港股AI板塊一片「跌、跌、跌」，難免心都離一離；我哋可以做啲乜？係咪真係「有危就有機」？跌咗，係價格更吸引，定係件事本身出現咗問題？阿芒想同大家趁呢個時候擴闊研究名單，做足功課先知邊隻有危，邊隻有機。開始之前，麻煩畀個like + 關注。有你支持，我就更有動力繼續做功課，同大家逐間拆清楚。

有時我會串自己：大家成日聽我講智譜，講MiniMax、係咪心諗：「阿芒，你又講呢啲？講嚟講去都係嗰三幅被，個AI股票池係咪得咁細？」哈哈，熟悉嘅公司值得持續跟進，但做研究都唔可以永遠喺同一條街兜圈。平時同大家拆得最多嘅，係我經常討論嗰20隻港股AI熱門股。今次將鏡頭移開少少，整理另一批觀察名單，統一叫佢哋做「次熱門AI股」。今次帶大家行入隔籬幾條街，睇下聚光燈以外，仲有邊啲值得慢慢做功課嘅生意。提醒自己：熟悉可以帶來理解，但唔好變成視野嘅圍牆。

先講清楚，「次熱門」絕無貶義，絕對唔係話技術差一級、公司質素低一等，更唔係投資價值排名。呢個只係我嘅研究分類，主要考慮佢哋相對慣常討論嗰20隻股份嘅成交活躍度同市場關注度，唔係按市值劃線，亦唔係一個永久不變嘅標籤。未企喺聚光燈中央，有時反而係優勢。當一個故事街知巷聞，市場可能已經替未來增長標好價；如果一家公司產品有競爭力、商業化逐步落地，而估值未透支，提早做功課，先有機會「奇貨可居」。

講到呢度，我諗起《國產凌凌漆》嗰句：「你以為你匿喺度就搵你唔到咩？無用架！」真正出色嘅公司，好似漆黑中嘅螢火蟲一樣，咁鮮明，咁出眾，未有聚光燈照住，都慢慢透出自己嘅光。不過股票唔係阿漆，唔會配段音樂就自動畀人發現，「憂鬱嘅眼神、唏噓嘅鬚根」亦冇可能用嚟當業績。阿芒要搵嘅光，係產品有競爭力、客戶肯持續畀錢，同現金流開始跟得上。仲要睇買入價——公司再出色，如果股價已經係全場最耀眼嗰隻螢火蟲，投資回報一樣唔會出眾。

硬件基建：算力背後嘅生意

建滔集團（00148）

業務包括覆銅板、PCB、化工及物業等，AI受惠點主要喺高頻高速材料與電子供應鏈。要分清建滔集團同建滔積層板，亦唔好將整個集團當成純AI生意；我會睇產品組合同材料價格周期。講材料，我平時會用建滔積層板（1888）作為上游觀察窗口，今次亦可以由景旺嘅PCB產品升級，睇另一段受惠路徑。不過建滔集團本身係建滔積層板嘅母公司，唔適合寫成擂台對手；重點係分清集團同子公司嘅業務組合，而唔係硬問邊個打贏邊個。

ASMPT（00522）

賣半導體封裝及電子製造設備，AI關聯主要來自先進封裝、HBM記憶體及光互連。可以理解為幫高性能芯片完成精密組裝。我會留意新訂單、客戶驗證，以及設備需求有冇被提前透支。

納真科技（09856）

提供光芯片、光模組及光網絡終端，角色係幫數據高速傳輸。數通光模組已成重要業務，但數通需求亦包括雲計算，唔可以全部當成AI收入。我會同步睇產品升級、備貨同現金回流。

地平線機器人－W（09660）

核心係智能駕駛芯片、計算架構及配套軟件，唔好見到「機器人」三個字，就以為主業係人形機器人。我會由汽車量產切入，睇車型搭載、芯片出貨同研發回報。

優必選（09880）

主題係智能機器人，人形機器人產業化尤其受關注。我唔會只睇機器人行得幾靚，而係追問工廠客戶願意付幾多錢、可以代替邊啲工序，以及交付之後仲有幾多服務成本。

講終端，小米（1810）將AI帶入手機、家居同汽車，聯想（0992）連接電腦及企業設備；優必選走嘅機器人路線，就係另一種將AI帶入現實嘅方式。佢哋唔係同一場產品比賽，次熱門要升呢，未必需要複製小米或聯想，而係要證明自己嘅產品真係有人用、有人買。

英諾賽科（02577）

做氮化鎵功率半導體，重點唔係幫AI思考，而係提升電力轉換效率，產品可以用喺數據中心伺服器電源及芯片供電。我會睇客戶導入點樣變成量產，同產能利用率能否改善。

講芯片，中芯國際（0981）同華虹半導體（1347）站喺晶圓製造環節，但製程同產品組合唔一樣；壁仞科技（6082）則主攻GPU同AI算力系統，偏向計算引擎。返到今次名單，地平線、ASMPT、英諾賽科就分別涉及智駕芯片、封裝設備同功率器件。佢哋未必係直接對手，但可以靠自己嗰道工序，爭取更重要嘅產業位置。唔使每間都變成另一個中芯，先值得研究。

景旺電子（03228）

主要做印刷電路板，即PCB，汽車電子係重要根基，亦拓展AI伺服器、高速光模組等應用。佢唔係造AI芯片，而係提供電子設備需要嘅互連載體。要睇高端產品放量，有冇同步改善毛利同現金流。

曦智科技－P（01879）

聚焦光互連及光計算，方向係改善AI算力系統嘅傳輸與計算效率。呢類硬科技要分清技術突破、客戶驗證同規模量產，三個階段唔可以混為一談；技術有前景，唔代表盈利即刻跟上。

講數據傳輸，中際旭創（3308）可以同納真對照研究；長飛（6869）嘅光纖道路，同曦智嘅光互連、光計算，則要分清技術及應用。唔好一個「光」字就當晒同業，亦唔好將不同環節嘅受惠程度畫上等號。先認清產品，再比較競爭力。

金山雲（03896）

提供雲計算、儲存及相關服務，並發展AI智算雲。佢更似提供AI運作需要嘅計算資源，而唔係直接賣模型。我會睇算力投入、利用率同收入回收，避免只見收入增長，忽略資本開支。

生命科技科研平台：計到仲要驗到

晶泰控股（02228）

結合AI、物理計算、雲計算及機器人實驗，用喺藥物與材料研發。佢嘗試接通「電腦預測」同「實驗驗證」。我會睇合作能否持續擴大，以及平台有冇真正提升研發效率。

劑泰科技－P（07666）

外號「全球AI藥物遞送第一股」，核心係NanoForge納米遞送平台，主攻AI驅動納米材料、藥物製劑及遞送系統，研究藥物點樣更有效送到適當位置。分析時，我會將平台合作、授權首付款、里程碑同產品銷售分清楚，唔會全部當成穩定收入。

軟件應用：客戶肯唔肯續費

迅策（03317）

本業係實時數據基礎設施，以AI Data Agent為核心，由數據獲取、清洗、標準化到大模型調優；金融資管實時數據市佔11.6%、行業第一。但隻腳已經踩得好深：9月3日推出TokenCloud訓練／推理一體平台，股東大會通過最多120億元人民幣起算力中心，配套最多100億元人民幣銀團貸款。我會分開兩條數：原有軟件生意嘅複製能力，同新基建嘅資本開支風險，後者明顯重要得多。

美圖公司（01357）

將AI放入影像、影片及設計工具，再透過訂閱變現，係較容易理解嘅應用模式。我會睇用戶願唔願意持續付費，以及新功能帶來嘅收入，能否覆蓋推理與研發成本。

金蝶國際（00268）

原有根基係企業管理軟件及雲服務，再將AI嵌入財務、供應鏈、製造等流程。佢唔係冇AI就冇生意，而係睇AI能否令既有產品更有價值。我會留意付費轉化、續約同增購。

五一視界（06651）

做數字孿生同仿真，將現實環境變成數字副本，畀汽車、機器人訓練、測試、驗證，先喺虛擬世界操練，再落場。51Sim喺國內高階智駕仿真同數據平台市佔53.5%、行業第一；強制國標已將仿真列為L3准入嘅硬性前置。我會睇平台可唔可以重複使用，而唔係每個項目重新砌。

匯量科技（01860）

核心係程序化廣告，Mintegral利用AI及機器學習改善投放、出價同變現。佢賣嘅唔係聊天機械人，而係更有效率嘅廣告匹配。我會睇廣告主回報、平台毛利同流量成本。

講平台，騰訊（0700）同阿里（9988）有龐大用戶及生態，但次熱門公司唔一定要複製另一個微信、淘寶。美圖、匯量、金蝶等公司，可以喺創作、廣告或企業管理場景做深，先守住一塊有價值嘅市場。規模未必一樣，產品能否持續變現，先係共同要答嘅問題。

海致科技集團（02706）

主打知識圖譜結合大模型，先整理企業資料之間嘅關係，再提供問答、推理及智能體方案。我會睇客戶係做完一次項目就離場，定將平台融入日常工作、持續使用。

範式智能／原第四範式（06682）

提供企業級AI平台及行業方案，將建模、部署同應用串埋。我最關心嘅唔係做過幾多項目，而係累積嘅技術能否複製到下一個客戶，減少重複交付成本。

邁富時（02556）

即珍島集團Marketingforce，將AI落到營銷、銷售、客服等場景，官方而家叫「全棧Token工廠」。呢類產品要問得直接：客戶用完有冇慳到時間、多咗成交？有可量度回報，先有理由持續畀錢。

滴普科技（01384）

一邊FastData數據平台，一邊DeepWorks智能體平台同Deepexi企業大模型，幫企業將資料接入AI工作流程。我會分清收入來自標準產品，定大量度身工程——兩者嘅擴張能力好唔同。

明略科技－W（02718）

由企業數據智能出發，將AI用喺營銷、銷售及營運，亦發展智能體。技術展示可以吸引眼球，但我更關心客戶有冇續單，以及效果能否持續量度。

呢個領域，２７２３同２０係我經常追蹤嘅代表，但範式、海致、滴普未必需要鬥通用模型邊個最叻。將AI接入企業流程，令客戶持續付費，一樣可以建立自己嘅位置。唔一定要整出最出名嗰個腦，先可以做出一門好生意。

想投資行得長，先要認識自己

以上就係今次整理嘅次熱門梯隊港股。下一步，我想睇嘅唔只係邊隻突然多人講，而係邊間有機會靠真實生意，慢慢行入市場聚光燈。研究呢批次熱門AI股，係想透過持續學習同獨立思考，搵到市場仲未睇清楚嘅價值；創新唔一定係發明新科技，改善流程、重組資源、用新方法解決舊問題，一樣可以創造機會。學歷同專業訓練可以幫我哋建立系統知識，但只係起步優勢，唔係人生上限，正如公司有幾多博士、管理層出身邊間名校，都唔可以代替產品、客戶同現金流。真正重要嘅，係有冇將知識變成解決問題嘅能力，再將能力變成實際成果；投資亦一樣，我要講得清楚市場忽略咗乜、自己有乜證據，同埋乜情況出現就要修正判斷。人生想彎道超車，唔係靠跟風，亦唔係靠逢人反對，而係慢慢建立自己嘅思考方式：廣泛做功課、少數落注，唔明就承認，證據未夠就等，等真正值得把握嘅機會出現時，自己已經準備好。

講到底，整理呢份22個席位嘅次熱門AI觀察名單，係為咗擴闊視野，唔係增加22份焦慮。一個專業投資者如果有心想趁早做10年、甚至更長時間嘅價值投資，除咗管住貪心，我更想學識減少精神內耗：唔因為錯過一隻急升股就懊悔幾日，亦唔為未發生嘅調整，喺腦海預演十次恐慌。市場每日都有雜音，我哋唔需要逐一回應。將注意力拉返去企業盈利、現金流、估值，同自己承受得到嘅風險；機會未到就等，判斷有錯就改。卸低無謂包袱，先有心力做好功課，亦有耐性畀時間同複利發揮作用。

今日未必見到成果，但幾年後回望，真正改變我哋嘅，可能唔係某隻爆升股，而係一直冇放棄嘅好習慣。

同時，一定要對自己好啲，時刻提醒自己：股票值得研究，生活亦值得用心。放低個盤一陣，食餐飯、行個圈、陪下身邊人。我哋投資，係想為人生增加選擇，唔係令人生只剩低股價。投資有時真係幾孤單，特別係市場嘈到乜都聽唔清嗰陣：人人都有答案，自己反而愈睇愈迷惘。我會繼續每日同大家由業績、數字到估值，一步一步睇清楚；有證據就講，有疑問就拆，未睇得明就唔勉強落結論。

……等等，睇得細心嘅朋友可能已經發現：「阿芒，你又話22隻，點解數嚟數去得21隻？係咪掛住講AI，連數都計錯？」哈哈，今次唔係計錯，係我預早留定咗第22個位畀Kimi。將來有合適嘅正式資料，再用同一把尺做功課：產品有冇競爭力、客戶肯唔肯畀錢、收入點樣變成現金，同埋估值有冇透支，一樣都唔少得。張櫈就留好咗畀Kimi仔，但唔係話佢拎住杯Dry Martini入場，就可以自動坐低。佢可以有憂鬱嘅眼神、唏噓嘅鬚根，但份功課唔該始終要交齊。產品、收入、現金流，同埋估值，少一樣都要再問清楚。

投資亦一樣，唔好見到漆黑中有隻螢火蟲，就即刻追住佢跑；先睇清楚佢發緊光，定係自己眼花。

好啦，今日功課做到呢度。豬肉刀留返畀星爺，阿芒冇神乎其技嘅刀法，只有盡量練好對眼，逐份公告慢慢拆——螢火蟲我哋可以慢慢搵，本金唔好亂咁畀人劏。

Disclaimer: 本人為香港《證券及期貨條例》（第571章）下的個人專業投資者（Professional Investor）。PI 其中一項法定資格，是持有不少於800萬港元或等值外幣的投資組合。這裡記錄了我的價值投資觀點，還有哪些企業，值得我花十年時間去理解和耐心等待。本文只屬資訊分享及市場觀察，不構成投資建議。覺得呢份同行有價值，歡迎關注。

q.futunn.com/hk/profile/21649895

市場近排夠晒熱鬧：有人食正 AI 熱潮，賺到笑；有人見股價愈升愈驚，高位追入之後又遇着震倉；亦有人明明手上揸住好公司，卻因為幾日波動就忍唔住賣貨。見住個價上上落落，投資者個心自然難免跟住郁。

今篇想同大家換一個輕鬆啲、又有少少藝術感嘅角度，唔淨係問「下一隻 AI 股係邊隻」，唔淨係講「藝術嘅嘢我識條鐵咩」，亦唔會扮到自己好識藝術咁講一大輪。我想由一位畫家、一個名字，同一段跨越百幾年嘅價值重估故事出發，去拆解一個散戶最想知嘅問題：究竟點樣，先有機會揀到一隻升 10 倍，甚至升得更誇張嘅 AI 股？

先戴頭盔：真正賺到大錢嘅人，唔係次次買中，而係知道自己買緊乜、輸得起幾多，同埋有能力等到公司交功課。投資 AI 最怕唔係錯過升浪；最怕係見到所有嘢都叫 AI，就以為所有股票都值同一個價。

以前講 Claude，係 Monet；而家講 Claude，係 Money

以前講起「Claude」，我哋圍內會諗起 Claude Monet——莫內。睡蓮、日出、河景、光影，仲有印象派嗰種「睇落好似唔夠清楚，但愈睇愈有味道」嘅畫風。

而家再講 Claude，市場第一時間諗起嘅，已經唔係畫，係 AI。係 Anthropic 嘅 Claude 模型，係大模型、GPU、雲端、資料中心，亦係全球資本瘋狂追逐嘅 AI 產業鏈。真係由 Monet 變成咗 Money。

以前莫內講光線；而家 AI 公司講算力。
以前頂級收藏家買畫；而家專業投資者買 AI 股。
以前有人睇唔明印象派；而家有人睇唔明大模型、Token、Agent 同算力基建。

兩邊表面好遠，但背後邏輯其實好接近：

市場一開始未必明白，但一旦認定某樣嘢真係改變世界，價值重估可以好驚人。

莫內當年，都係由「睇唔明」開始

而家莫內係藝術史巨星，一幅畫賣幾千萬、甚至上億美元，聽落好似理所當然。但喺佢嗰個年代，情況完全唔係咁。當時主流藝術圈鍾意畫得清清楚楚：人物要工整、建築要精準、題材最好係歷史、宗教或者神話。莫內偏偏鍾意畫日出、霧、河水、火車站、花園，同埋同一個景色喺唔同時間下嘅光影變化。有啲人覺得佢啲畫似「未畫完」，筆觸又鬆散，根本唔入流。但莫內睇到嘅，唔係一棵樹係咪綠色，而係陽光一照、雲一飄、風吹過水面嗰一刻，世界已經變咗另一種顏色。

後來，市場開始明白：原來呢種唔係畫得求其，而係一種全新嘅觀看方式。

價值，就係咁慢慢被重估。

講升值，莫內真係一個經典案例。2019 年，莫內一幅《乾草堆》系列作品《Meules》喺蘇富比以約 1.107 億美元成交，成為印象派拍賣市場嘅里程碑。

但大家要明白，莫內畫作唔係「一年升100倍」嗰種散戶神話。佢嘅升值過程，係幾樣嘢一齊發生：

-藝術地位愈來愈高，市場逐步確認佢係印象派不可替代嘅代表
-真跡數量固定，愈靚、愈重要嘅作品愈少流通
-全球富豪、家族辦公室、基金會與博物館爭奪頂級作品
-好作品一旦落入長線藏家手上，市場供應自然愈來愈少

講白啲：莫內升值，係因為佢改變咗人類睇世界嘅方法。

聽落，其實係咪好似家陣D AI 股？

今日 AI 股，係咪莫內早期？

呢度就係最吸引人、亦最危險嘅地方。今日 AI 股嘅故事，同莫內真係有幾分相似。例如，一間公司以前只係賣軟件；加入 AI 功能後，如果客戶願意畀更高月費、續約率提升、產品更難被取代，咁佢就唔再只係普通 SaaS 公司，市場自然可能畀佢更高估值。又例如，晶片、雲端、數據中心、網絡設備、電力系統公司，如果真係處於 AI 基建需求最核心位置，而收入同盈利同步向上，市場同樣可能將佢哋由「周期股」或者「舊經濟供應商」，重新估值成 AI 基建受惠股。

先係少數人睇到趨勢；
之後市場逐步確認；
再之後，資金先大規模湧入。

但散戶最常見嘅操作，就係只睇到第三步——見到資金湧入，先衝入去。其實最值得研究嘅，係第一步同第二步：公司有冇真技術？有冇真客戶？有冇真收入？有冇機會由概念走到現金流？

10 倍 AI 股，通常點揀出嚟？

如果有人同你講：「呢隻 AI 股一定 10 倍、100 倍」，阿芒建議你第一件事唔係問佢冧把問代號，而係先認真諗諗佢嘅可信程度。

因為根據我嘅經驗，真正嘅 10 倍股，喺升咗 10 倍之後，人人都識講佢係 10 倍股；但喺佢仲未起飛之前，通常都有幾個共同特徵：

-當時市場未完全理解佢嘅價值
-公司所處嘅市場規模正在急速擴大
-收入增長比市場預期快
-產品開始有客戶願意畀錢
-商業模式開始見到規模效應
-原本唔相信嘅人，慢慢被業績說服
-估值雖然未必平，但盈利增長跑得比估值消化更快

真正嘅大牛股，往往唔係一開始就人人看得明。如果人人都睇到佢值 10 倍，個價可能已經反映咗九成。

==散戶見到 AI 股升，最容易直接諗：「AI 就係未來，所以要買。」其實未夠。AI 股要真正升值，通常要行過四關。

第一關：先有故事

市場相信 AI 會改變世界，所以願意先畀估值。呢一段最刺激，亦最容易炒過龍。股價可以升得好快，因為大家買嘅唔係今日盈利，而係三年、五年後可能出現嘅新世界。但要記住：有故事，只係入場券，唔係畢業證書。

第二關：再有訂單

公司要證明唔係得 Demo，而係真係有人用、有人簽約、有人肯畀錢。一間公司話自己有 AI，唔代表佢已經有 AI 收入。所以要睇客戶數目、付費轉化、企業訂單、續約率、ARPU、有冇新產品開始收費。冇訂單嘅 AI，最多只係一個令人興奮嘅實驗室項目。

第三關：之後要有盈利

收入升未必夠。如果 AI 業務愈做愈蝕、算力成本高到食晒毛利、研發費不斷上升、客戶又唔肯加價，市場最後都會失望。所以，收入增長之後，阿芒會再問：毛利率有冇改善？經調整盈利有冇改善？現金係咪愈燒愈多？

第四關：最後係現金流與護城河

最靚嘅公司，係客戶用開就唔想走、收入可以重複收、競爭對手難以複製，而且資本開支可以慢慢轉化成現金流。當一間公司做到呢一步，市場先會由「畀夢想估值」，變成「畀企業質素估值」。呢個先係最值錢嘅重估。AI 熱潮而家亦逐步由「有冇需求」轉去問更現實嘅問題：龐大資本開支最終可以帶來幾多回報？現金流幾時先追得上？市場對 AI 基建投資仍然龐大，但同時亦愈來愈關注變現、過度建設、資產折舊與融資壓力等風險。

好似開餐廳咁：你可以裝修得好靚、請最貴嘅廚師、買最先進嘅廚房設備，但最後都要有人日日入嚟食，先叫做好生意。

唔好見到 AI，就當係下一幅莫內

莫內最終成為頂級資產，係因為佢通過咗時間考驗。

港股AI 股而家有排都未行到嗰一步。又咁講，正因為咁，我哋先有機會奇貨可居咁而家嗰間嘢呀嘛。

有啲公司可能真係未來十年嘅贏家，有啲公司可能只係借 AI 熱潮升咗一轉；亦有啲公司收入未必差，但市場預期已經打得太滿，之後只要少少唔及預期，股價一樣可以急跌。所以睇 AI 股，唔好淨係睇有冇「AI」兩個字，而係要問四條問題：

-AI 有冇真係帶來收入？
-毛利率有冇被算力、雲端或研發成本拖低？
-經營現金流有冇改善，定係不停燒錢？
-今日個估值，已經反映咗幾多年高速增長？
最危險係用「莫內最終升值」呢個故事，去合理化任何一隻已經升得太急、但盈利未跟得上嘅 AI 概念股。

如果用有錢佬視角，AI 應該點樣買？

如果我係一個資金充裕、可以等 5 至 10 年，甚至等更長時間嘅家族辦公室，我target未必係要捉到一隻升得最快嘅 AI 股。重點唔係「All in 邊隻 AI 股」，而係點樣砌一個有層次嘅組合：既有機會食到 AI 贏家跑出嘅回報，又唔會因為其中一個環節失速，就傷到成個資產池。

講白啲，Old Money 真正嘅優勢，唔一定係消息快過人半日，而係佢哋有耐性，亦唔需要因為下星期股價跌一跌就被迫斬倉。

以下就係阿芒構思嘅「AI 新城」，分做五層。你會選擇大包圍？定係每一層只揀最有信心嘅一隻？

第一層：現金流核心——先買得起「等」

第一層，通常會放比較多資本喺大型平台股。Tencent, Baba

佢哋未必係升得最快、最有爆發力嗰批，但勝在有成熟現金流、龐大用戶基礎、企業客戶、雲端能力，同埋足夠資本長期投資 AI。如果 AI 日後真係改變企業服務、廣告投放、電商推薦、內容生產、雲端運算同客服效率，呢類公司有機會憑住自己已有嘅資金、數據、流量入口同商業場景，慢慢將 AI 變成長期生意。對大資金嚟講，呢類更似組合入面嘅核心資產。未必最刺激，但坐得住。因為 AI 故事可以有好多變數，但一間本身已經有生意、有客戶、有現金流嘅公司，即使 AI 商業化慢過預期，至少未必一野打回原形。

第二層：高增長選擇權——細倉博大機會

第二層，用比第一層細、但仍然有份量嘅倉位，配置 minimax、Z.ai，以及未來有機會上市嘅 Kimi、DeepSeek 等模型、平台或企業應用相關公司。呢批公司嘅特點係：一旦跑出，回報可以好大。因為市場一旦確認某間公司嘅模型能力、企業客戶、應用生態或者商業化路徑真係建立到，估值可以重估得好快。呢個就好似早期市場開始重新認識莫內一樣——由「睇唔明」，變成「原來佢改變咗一個時代」。

但另一面都要睇清楚：商業化未成熟、研發與算力開支大、競爭對手多、估值高，仲有可能係收入升咗但未見到現金流。用一筆即使輸咗都承受得到嘅資本，換取未來跑出一兩間龍頭嘅可能性。呢種唔係盲目搏命，而係用有限風險，買一個長期上行嘅選擇權。

第三層：算力與芯片——無論邊個模型贏，都要食電

第三層，可以睇 6082、9903、0981、1347、3986 呢類同 AI 算力、芯片製造、記憶體、伺服器互連及國產供應鏈相關嘅公司。原因好簡單：最後邊個模型跑出，今日未必有人可以百分百肯定。Claude、ChatGPT、Gemini，甚至未來有新玩家突圍，全部都有可能。但無論最後係邊個贏，大型模型都要算力；算力就離唔開芯片、記憶體、先進製造、伺服器同高速互連。不過，呢層亦最考驗耐性同紀律。因為半導體從來都係周期行業。技術驗證、客戶落單、產能擴張、價格變化、地緣政治、出口限制同政策扶持，都可以令股價同盈利喺不同年份出現好大落差。

第四層：AI 基建——最早見到訂單，但亦最易受周期影響

第四層係 AI 基建配置，例如 3308、6166、6869、2476、1888 呢類光模組、光纖、PCB、材料及數據中心相關供應鏈。呢批股份未必直接面對終端客戶，亦未必有大模型公司咁有話題性；但只要雲端巨頭繼續擴建數據中心，AI 算力需求繼續升，高速傳輸、互連設備、光通信、PCB 同相關材料，都有機會較早反映喺訂單上。當市場仲喺討論「邊個 AI 最勁」嘅時候，呢批公司可能已經開始見到「訂單多咗」。但問題係，呢類股份好容易受資本開支周期影響。雲端大客戶一旦放慢 CAPEX、行業出現產能擴張過快、客戶壓價，或者市場預期早已打得太滿，股價可以跌得比想像中快。所以，唔可以將呢類周期股當成永遠增長股。要持續睇住雲端客戶 CAPEX、訂單能見度、擴產節奏、庫存情況同毛利率。

第五層：終端應用——等 AI 真正走入日常生活

Xiaomi、Lenovo，則可以視為另一條較貼近消費端同企業設備端嘅 AI 路線。AI 最初跑得最快嘅地方，係雲端、數據中心同大型企業；但去到下一階段，市場會開始問：AI 幾時真係落到手機、電腦、家居、汽車、工業設備同日常消費產品？如果未來幾年，AI 真係引發換機潮、設備升級，或者令智能終端出現更吸引嘅新功能，呢類公司就有機會提供一條同純芯片、純模型股唔同嘅增長路線。當 AI 由「雲端講故事」，變成「消費者真係肯換機、企業真係肯買設備」，終端受惠股可能先會慢慢發力。

結語

阿芒呢個五層框架，絕對打唔係叫大家一次過大包圍買晒所有股票。而係提醒大家：唔同 AI 股，唔同風險。

平台股賭嘅係現金流與商業化；模型股賭嘅係技術與用戶滲透；芯片股賭嘅係算力需求與周期；基建股賭嘅係 CAPEX；終端股賭嘅係換機與應用爆發。如果全部當成同一個「AI 概念」，見升就追、見跌就斬，最後好容易只係追逐市場情緒。

莫內當年畫嘅，係光影；今日 AI 公司處理嘅，係算力與資訊。莫內由不被理解，到變成藝術市場嘅頂級資產，證明咗一件事：真正改變時代嘅創新，一開始嘅價值往往唔會被市場完全睇懂。

但專業投資者亦要記住另一件事：莫內畫作嘅升值，係幾十年、幾代收藏家、藝術史地位同極度稀缺性共同形成；AI 股嘅估值，則每日都會受業績、利率、競爭、資本開支、市場情緒、影響。

由 Monet 到 Money，最值得學嘅，係識分辨：

邊啲只係短暫光影；
邊啲先真係可以持續創造收入、盈利同現金流；
邊啲值得用耐性持有；
邊啲只適合用小倉位參與。

AI 可能係大趨勢，但真正賺到大錢嘅，係最後能夠將算力變成現金流、將熱度變成護城河嗰間。

阿芒定左個目標俾自己：一年內，喺以上大約20間AI公司中搵出最有潛力嗰3間，然後重重落注。所以我寧願慢工出細貨，慢慢做功課，先將收入、毛利率、現金流、管理層資本配置逐樣睇清楚。市場快到飛起都冇所謂；我唔需要跑贏每一日，但我要確保自己唔會輸喺一個根本睇唔透嘅洞入面。如果你有興趣，記得先關注我。

Disclaimer: 本人為香港《證券及期貨條例》（第571章）下的個人專業投資者（Professional Investor）。PI 其中一項法定資格，是持有不少於800萬港元或等值外幣的投資組合。這裡記錄了我的價值投資觀點，還有哪些企業，值得我花十年時間去理解和耐心等待。本文只屬資訊分享及市場觀察，不構成投資建議。覺得呢份同行有價值，歡迎關注。

LATTICE & MOAT 800萬專業投資者阿芒

如果你本身玩短炒，咁早幾日喺較低位入場嗰批朋友，手上已經有一定主動權；升咗之後再追，同低位部署，根本係兩個唔同嘅風險回報model。今日仲入唔入，唔係單純睇你覺得佢隻股勁唔勁，而係要問自己：你頂唔頂得順高波動？一旦市場開始擔心估值、獲利盤，甚至未來集資攤薄預期，股價出現急震，你會唔會一跌就被震走？AI 股最刺激嘅地方，正正亦係最危險嘅地方：升起上嚟，你會覺得自己錯過咗一個時代；一回調，你又會懷疑成個故事係咪講大咗。

阿芒自己比較鍾意用自己嘅節奏去投資。因為對我嚟講，投資從來唔係淨係望住個盤、追住一個消息、估聽日升定跌。投資其實同我嘅心境、日常生活，同埋我點樣管理風險，好有關係。如果我成日畀市場牽住走，見人哋賺錢就心急，見個價回落又驚，最後好多時未必係輸喺睇錯公司，而係輸喺自己頂唔順波動。所以，我會盡量由自身出發，唔畀市場短期情緒干擾自己太多。當我個心夠平和，冇急住要今日買、聽日賺，我先可以更客觀咁睇一間公司：佢究竟只係一個熱炒故事，定係真係有能力喺未來幾年，慢慢將技術變成收入、盈利同現金流。

所以今日，我按上星期5原定計劃繼續講業績，如果你手上持有創新（3986），特別係成本喺$700以上嘅朋友，今篇會由基本面、目前盈利質素、估值要求同風險三方面，同你重新拆一次而家個持倉。股價成本只係你嘅入場紀錄，唔係公司值幾多錢嘅答案；真正要睇，係呢份強勁業績有冇令企業長線競爭力更扎實。認同投資要靠邏輯、靠做功課嘅朋友，記得畀個like。

今次兆易呢份截至2026年6月30日止六個月中期業績，坦白講，成績表靚到令好多人第一眼都會覺得：仲使唔使分析？收入升近1.8倍，歸母淨利潤更升超過10倍，似乎已經交代晒答案。不過，作為一個專業投資者，我最想追問的問題從來都係：呢份盈利，究竟有幾多來自公司能力升級，幾多來自記憶體周期送上門？呢個分別，決定咗今日嘅風光究竟係一段高潮，還是一個更長複利故事嘅起點。

兆易創新上半年收入為人民幣115.66億元，按年大增178.67%；歸母淨利潤68.57億元，按年升1,091.50%；扣除非經常性損益後歸母淨利潤48.83億元，仍然升796.90%。幾個數字擺埋一齊睇，最重要的訊息係：盈利增長並非純粹靠會計項目托高，核心經營確實非常強勁。不過，法定歸母淨利潤與扣非盈利之間有接近人民幣19.74億元差距，讀者亦唔好將兩者當成同一件事。市場要畀高分，應該畀核心盈利能力；至於法定盈利特別亮麗嗰一截，始終要保持應有戒心。

真正震撼業績質素嘅，係毛利率。

期內銷售成本由人民幣26.06億元升至42.64億元，增幅63.63%，遠低過收入178.67%的升幅。結果，毛利由15.44億元大升至73.02億元，增幅372.79%；毛利率由約37.21%跳升至63.13%，足足擴闊25.92個百分點。對一家晶片設計公司而言，呢個變化相當關鍵：收入升，未必稀奇；收入升得快過成本，並且直接推高毛利率，先至代表產品組合、售價、供需位置同經營槓桿都喺幫公司賺錢。

經營溢利由人民幣5.98億元升至77.15億元，按年增長1,190.54%；除稅前溢利增長1,186.15%至76.66億元。由收入、毛利到經營溢利，增速一級快過一級，反映今次並非費用控制硬擠出來嘅盈利，而係毛利結構改善後，固定開支被更高收入攤薄。研發費用雖然上升34.73%至7.65億元，但相對收入增速顯得相當克制，營運槓桿已經明確釋放。

去到呢度，我會刻意停一停問一句：And then what？

毛利率由37%升到63%，確實好睇；但市場真正需要驗證的，是這個水平有幾多可以留低。兆易創新披露，記憶體晶片業務收入按年增長245.44%，MCU業務收入按年增長49.07%。最大增長引擎非常清楚，就係DRAM、SLC NAND Flash等記憶體產品。期內記憶體供應偏緊，產品價格與出貨一齊向上，令公司食正量價齊升。呢種環境下，毛利率大幅擴張絕對合理；問題係，記憶體價格屬周期性因素，當供需平衡改變、客戶補庫步伐放緩，甚至競爭對手積極供貨時，毛利率往往係最先受壓的指標。

所以，我唔會因為63.13%就直接當作公司往後嘅「正常毛利率」。更合理嘅理解係：兆易創新正處於一個盈利能力非常強的景氣窗口，公司亦顯示出能夠將供需紅利有效轉化為毛利與現金流。不過，要判斷佢係咪真正跨過一個競爭力台階，還要睇當周期不再咁幫手時，佢能否守住較過去更高嘅利潤底線。

我幾鍾意一句說話：「我不斷看見一些人在生命中步步高升；他們未必最聰明，甚至未必最勤奮，但他們是學習機器。」天資有上限，學習習慣卻可以日積月累地拉開差距。放喺兆易創新身上，呢句說話唔應該被浪漫化成「公司肯研發，所以必定成功」。更實際的解讀，是公司在行業景氣最旺、盈利最豐厚的時候，仍然將約9.66億元投放在研發，反映管理層至少冇完全沉醉於眼前豐收。不過，一間公司是否真正具備持續學習能力，要睇佢能否把研發化成下一代產品、客戶認證與更穩定的盈利結構。未來若研發持續增加、產品收入與毛利卻未有相應支持，呢個故事就要重新評分。

現金流方面，今次亦交得相當硬淨。經營活動現金流淨額為人民幣60.48億元，按年飆升531.47%，增速雖然低過歸母淨利潤，但絕對額已經足以說明，盈利有相當部分確實轉化成現金。好多公司業績好睇，賺到的卻困喺應收賬、存貨或一堆難以變現嘅會計利潤；兆易創新今次至少暫時未見呢種「紙上富貴」問題。

截至期末，公司現金及現金等價物為人民幣139.29億元，較2025年底的91.62億元增加52.04%；淨流動資產達192.35億元，流動性相當充裕。現金多固然有安全墊，但現金如何運用，亦係下一階段資本配置的考題。公司究竟將資金投放在存款、金融投資、供應鏈保障，還是新產品與長期能力建設？股東要睇的，是未來回報，不是銀行戶口餘額的漂亮程度。

==AI 新城

如果由「供應商」角度睇，成條AI產業鏈其實係一場鬥技術、鬥交貨、鬥成本同鬥客戶黏性嘅長跑。

兆易、6809提供不同芯片與伺服器零件；大家表面做緊唔同產品，但都要面對同一條問題：性能夠唔夠、成本有冇競爭力、客戶會唔會持續落單。

最上游嘅0100、2513，要不停證明自己個AI模型值得客戶畀錢，仲有老大哥020。模型能力只係入場券，真正難嘅係令客戶用完之後唔想走，仲願意愈用愈多。2723、6682作為企業AI服務供應商，就要將抽象嘅AI技術，變成企業睇得見嘅收入增長、成本節省同營運效率，先可以留住客戶同爭取續約。

0700、9988呢類大型平台就更有優勢，因為佢哋本身已經有大量用戶、商戶、數據同服務入口。對佢哋嚟講，AI未必係要由零開始賣一件新產品，而係利用原有生態，慢慢提高廣告、電商、雲端同企業服務嘅效率。

1810、0992係另一類供應商，佢哋要令市場相信AI唔係得機房入面先有用，而係真係可以令手機、電腦、汽車同企業設備變得更吸引。若果消費者同企業唔肯因為AI功能換機，呢條終端升級故事就未必跑得郁。

6082係將國產GPU由概念變成可靠、可量產、客戶肯長期採用嘅算力產品。0981、1347提供製造能力。

3308、6166、6869就係AI世界嘅數據傳輸供應商。當數據中心愈起愈大、GPU愈裝愈多，佢哋最想見到嘅就係客戶不斷升級網絡速度，由舊規格走向更高速嘅光模組同光纖連接。

2476、1888則係最貼近「賣鏟人」角色嘅供應商。無論最後邊間模型公司跑出，只要AI伺服器繼續擴建，PCB同電子材料需求就有機會增加；但佢哋亦要小心，當全行業見到需求好就一齊擴產，最後可能由供不應求變成價格競爭。

所以，由供應商角度，AI新城唔係鬥邊個講得最大聲，而係鬥邊個可以將技術、產品、產能同客戶關係，真正變成持續收入同現金流。

寫畀已持貨的人

如果你係$700+高位買入，睇住股價每日上落，心情受影響好正常。但高位買入從來唔等於做錯，買完之後只望住股價、只等返家鄉，先至係真正危險。市場唔會因為你買得高就對你好啲；公司亦唔會因為你成本價高，就自動交出下一份靚業績。

其實做投資做到某個階段，我愈來愈覺得，人嘅「人生資產負債表」比證券戶口嗰條數更值得長期打理。股票有升有跌，今期賺少咗、錯過咗一段升浪，甚至一筆判斷做得未夠好，唔使就此否定自己。如果你身體無大問題，屋企人平安，仲有時間同精神做研究、食餐飯、行下路、陪下屋企人，呢啲本身已經係好難得嘅資產。市況最嘈、股價最刺激嗰陣，反而更加要記得生活入面啲細碎但美好嘅事情：一杯咖啡、一段散步、一餐安樂飯、同家人講幾句廢話。記低佢，唔係叫你逃避市場，而係提醒自己唔好將一日嘅股價，變成衡量整個人生的成績表。健康、家庭、時間同關係一旦透支，賺到再多帳面回報都未必補得返。

市場今日報乜價、記憶體價格幾時轉向，呢啲未必由我哋控制；但研究深度、倉位大小、持有理由同承受風險的能力，全部可以自己管理。接納自己未必每次都買得最低、賣得最高，賺自己能力圈內嘅回報，好過為咗追人哋的十倍神話而亂咗節奏。中年下半場同投資其實一樣，保住本金同健康，化繁為簡，先至有機會成為時間嘅朋友。情緒過咗之後，下一步應該係攞返份業績出嚟，逐項重溫收入、毛利率、扣非盈利、經營現金流同研發進展，而唔係急住將不安變成交易指令。

我會建議已持貨的股東，重新寫低自己當初買入兆易創新的理由。你買嘅是存儲周期向上？是公司NOR Flash、SLC NAND、DRAM和MCU的產品能力？是對AI終端與工業應用的期待？還是當時市場熱、股價強、驚錯過？答案可以唔完美，但一定要誠實。最怕唔係輸，最怕係唔知自己點解輸。

至於仍然觀望的人，唔需要因為見到半年賺近69億元就逼自己即刻有結論。建立一張簡單追蹤表，盯住幾個核心指標，等公司用未來數字證明自己，比起跟住市場情緒跑更實際。

未來要驗證甚麼

1.記憶體收入高增長能否延續，同時避免毛利率急跌。
2.MCU業務能否由49.07%增長，進一步成為較穩定的第二條腿。 記
3.經營現金流與研發投入能否形成正循環。

兆易創新今次最值得肯定的，唔只是數字大，而是收入、毛利、核心盈利與經營現金流暫時行緊同一方向。呢種一致性，的確比單一淨利潤爆升更有說服力。不過，半導體始終係一個要求投資者保持紀律的行業：高增長未必等於高質素，高毛利亦未必永遠持續，現金多更加唔代表公司已經贏咗下一場仗。

對自己好啲，就係容許自己暫時保留判斷，唔使每次業績後都急住表態、急住交易。真正有價值嘅研究，唔係最快講出答案，而係願意尊重不確定性，然後一步一步，將自己嘅信心建立喺事實之上。希望大家畀個like，關注支持。

q.futunn.com/hk/profile/21649895

我想講多啲未來嘅部署，五年規劃出咗，民生部分大家點睇，相信每個香港人嘅心入面都有把尺。樓住得好唔好、份工穩唔穩、人工夠唔夠追生活成本，唔係睇完幾句政策口號就會即刻有答案。日子唔容易，大家咬緊牙關，共勉之。

LATTICE & MOAT 800萬專業投資者阿芒

今篇文，我哋唔講口號，唔講情緒，只講「資本」：政府想點樣吸引全球資金？吸引到新錢之後，香港有乜嘢值得佢哋買？有咩資產可以配置？港股又有冇能力培養出第三代、令全球大資本願意搶購嘅核心公司？

我除咗係一個專業投資者，亦都係一個長遠政策研究者：唔係見到政策會推廣股票市場就叫大家買股，而係提醒自己要睇清楚，政策背後嘅資本最終會流去邊度，邊類企業有機會真正受惠，邊啲只係借題發揮。我想喺度做好自己最擅長嘅事：由政策、資本流向、產業結構同企業盈利去拆解，香港股市未來五年可能出現乜嘢變化。

開始之前先多謝一直有 Like、留言同關注阿芒嘅朋友。你哋每一次互動，都令我知道我寫嘅野有人願意一齊睇、一齊思考。

成份嘢咁長，先睇最關散戶事嗰頁

成份《香港第一個五年規劃》咁長，正常散戶第一反應可能係：「唔係呀嘛，買股票已經要睇業績、睇公告、睇估值，仲要睇政策文件？」所以我哋直接跳去第二篇、第六章「國際金融中心」。

睇到呢度，我好似發現咗啲嘢。今次一開波已經開宗明義講：金融係香港嘅「根本和最大的優勢」。大佬，以前D施政報告邊有咁直接呀?

再睇落去，第一節講嘅係強化全球離岸人民幣業務樞紐、國際資產及財富管理中心，同埋國際風險管理中心。

講得貼地啲，我嘅理解係：

第一步，政府想辦法令更多錢願意來香港、放喺香港、由香港管理。

文件直接提到，香港會完善監管同市場基建、壯大專業服務生態，並優化基金、單一家族辦公室同附帶權益稅制，目標係吸引更多國際同內地家族資本及長期資金落戶香港，擴大資產及財富管理業務。

呢個方向本身冇問題，而且非常重要。港股要健康，唔可以淨係靠散戶一日買、一日沽，更加唔可以單靠短線資金追題材。真正可以托住大型IPO、長期承接優質企業、改善市場估值中樞嘅，往往係長線機構資金。

如果更多主權基金、家辦、保險資金同資產管理機構喺香港建立配置中心，佢哋未必第一日就衝去買港股；佢哋可能先買債券、貨幣市場基金、私募資產、REITs、保險產品或者另類投資。

資金先落戶香港，先有機會逐步變成香港資本市場嘅買家。市場最怕嘅，唔係冇故事；係冇錢接貨。

重點係：「然後呢？」吸引到錢之後，啲錢買乜？

有睇開我啲文嘅朋友一定知道，阿芒最鍾意靈魂拷問 And then what?

就算你真係成功吸引好多新錢來香港，咁啲錢最後買乜呢？

港紙定期？
美債？
貨幣市場基金？
海外私募基金？
量化？
佘詩曼梁朝偉啲保險？
定係最後照樣將大部分資金買返美股科技巨頭？
就算佢哋買盈富基金，又解決咗幾多問題？如果新資金最後只係買盈富基金、買幾隻高息銀行股、買成熟平台股，香港市場可以多咗成交、多咗資產管理規模，但未必代表香港真正建立咗下一代科技資產嘅定價能力。

講白啲：

吸引到錢來香港，只係Step 1。
令啲錢有足夠理由買香港未來，先係Step 2。

如果香港只係一個資金停泊站，資金可以停泊，亦可以隨時離開。但如果香港有一批全世界都想配置、唔研究就怕錯過嘅旗艦企業，資金先會真正留低、研究、建倉，甚至長期加碼。

所以香港唔可以只做「有錢人放錢嘅地方」，仲要做「有錢人覺得唔買就會錯過下一個十年嘅地方」。

去到第二節「優化股票和債券市場」，個邏輯就更加清楚。

政府提出，要圍繞股票同債券兩大核心市場，優化制度設計同產品生態，提升市場深度、廣度同流動性；一邊協助內地企業「走出去」，一邊吸引國際資本「引進來」。文件亦明確提出，要加強上市制度競爭力、提高證券市場基建營運效率，支持內地及海外行業龍頭與優質新興產業企業赴港上市。

翻譯做散戶聽得明嘅版本，其實就係：
第一節，係整大個資金池。
第二節，係整靚個資產池。
1 + 1 兩樣加埋，再靠交易、結算、互聯互通同風險管理，整深個流動性池。

有資金池，未必有牛市。
有資產池，未必有估值。
有成交，亦未必代表市場真係健康。

但當資金、好公司、流動性同新經濟旗艦資產同時出現，市場先有機會形成真正嘅重估。

Disclaimer: 以下內容只係本人嘅個人猜想，不構成任何投資意見或建議。

如果你問我，港股未來最需要乜？

我會話：香港需要第三代熱門股票，或者叫第三代核心資產。

第一代港股核心資產，係傳統金融、地產、公用股、內銀呢類型資產。呢一代代表香港最原始、最強嘅優勢：國際金融中心、成熟市場制度、收息文化、跨境金融服務，同埋香港作為中國資本市場入口嘅地位。

第二代核心資產，係騰訊、阿里巴巴、美團、小米等中國新經濟代表。
當年全球資金想投資中國互聯網、遊戲、電商、雲端、本地生活、智能手機、移動支付同消費升級，香港係一個非常重要嘅窗口。騰訊同阿里唔只係兩間公司，佢哋其實係一個時代嘅資產符號。
第二代港股最成功嘅地方，係令國際資本覺得：如果你唔研究香港上市嘅中國新經濟公司，你有機會錯過中國最重要嘅互聯網增長周期。

但係，以上所有企業已經一早進入絕對龍頭的成熟階段。佢哋仍然係好公司，仍然有龐大現金流、盈利能力、回購能力同投資價值；但耐心資本嘅市場永遠都會問下一句：

再下一個十年，香港有乜嘢新故事？
有邊批港股，值得全球耐心資本提高配置？

呢度就講到主題：第三代。

第一代港股，買香港金融中心。
第二代港股，買中國互聯網。
我認為，第三代港股，市場會買嘅，一定要包括中國下一輪科技競爭力：例如 AI。

第三代港股，唔係AI概念，係AI核心資產群

香港未來第三代熱門股票，唔可以只靠一兩隻AI概念股，更加唔可以靠公司改個名、加兩句「AI轉型」就當自己係新經濟。

真正嘅第三代核心資產，應該係一個完整嘅AI科技資產群。

不評論個別股票潛力，暫時市面上買得到嘅有100 & 2513 做AI大模型、供應算力、中芯、華虹、兆易、瀾起芯片、晶圓、伺服器、光模組、中際旭創（3308）、劍橋科技（6166）同長飛光纖光纜（6869）

仲有勝宏科技（2476）同建滔積層板（1888）PCB、數據中心設備同關鍵材料。

仲有幾十隻相關股票我就唔逐一列出啦。

大型資金第一步，通常會先研究最具代表性、市值最大、成交最深、業績最清晰、最容易建立大倉位嘅旗艦企業。當旗艦企業被重新定價，研究報告、ETF配置、衍生工具需求、供應鏈訂單同市場注意力，先有機會慢慢向第二梯隊、第三梯隊擴散。

BUT , smart money 從來唔會平均灑落所有股票。佢哋會認真挑選。

所以港股要真正重新大旺起來，唔只要「多啲股票IPO」，嚟香港融完資就算，而係要有10隻8隻令全球資金覺得非研究不可、非配置不可嘅新世代旗艦資產喺香港獨家上市。Hong Kong Exclusive

港股能唔能夠重新建立吸引力，最終要睇台上有冇幾間年輕又有活力嘅新公司，值得全世界真金白銀坐低睇戲。

我哋而家要做嘅，係未雨綢繆

既然係咁，對專業投資者而言，而家最值得做嘅唔係見到AI兩個字就追，而係未雨綢繆，開始建立自己嘅「第三代港股觀察名單」。

我之後會用「AI新城」呢個框架，逐步拆解港股AI產業鏈：大模型、企業AI、互聯網平台、AI終端、國產算力、半導體、光通訊、數據傳輸、PCB同電子材料。

但要戴返頭盔先。

AI板塊最危險嘅，係市場將十年後嘅夢想，一日之內炒晒入股價。

要搵真正有潛力成為第三代核心資產嘅公司，至少要睇五樣嘢。

第一，佢係咪真係處於AI價值鏈核心，而唔係只做邊緣業務、靠概念宣傳。

第二，AI有冇變成可驗證嘅收入、訂單、毛利率改善或者現金流，而唔係淨係管理層話「前景廣闊」。

第三，公司有冇技術、客戶、供應鏈、數據、品牌或者資本規模形成護城河。

第四，佢嘅成交、市值、股東結構同研究覆蓋，係咪有條件成為機構資金可以長期配置嘅資產。

第五，最重要：個估值有冇已經貴到將所有好消息預先反映。

如果我哋可以喺市場仲未完全形成共識之前，睇得清楚政策方向、產業位置、企業盈利能力同估值風險，我哋就有機會唔止係追故事，而係提早發現未來核心資產。

香港唔缺資本。
香港真正要解決嘅，係有冇一批股票，令資本覺得非買不可。

尾聲

講到尾，阿芒都想講少少個人感受。

我嘅性格一向唔鍾意批評任何人，亦都習慣凡事向好嘅方向諗。政策有政策嘅考慮，市場有市場嘅規律，每個人睇法都可以唔同。

但坦白講，作為一個土生土長、喺香港生活咗四十年嘅香港人，睇完呢份報告，心入面始終都會問自己一句：

「我最喜愛嘅呢個城市，將來會變成點呢？」

會擔心，其實好正常，係咪先？畢竟而家個世界咁亂，地緣政治、科技變革、經濟周期、生活成本，冇一樣係簡單。

不過再諗深一層，其實香港咁多年都係咁走過嚟。順景有順景嘅顧慮，逆境有逆境嘅考驗。與其將希望寄託喺別人身上，等佢幫我哋解決所有問題，不如將更多希望擺返喺自己身上仲實際。

照顧好自己，睇多啲書，飲多啲水，做好功課，管理好風險，專注返自己真正控制到嘅事情。

投資都係一樣。你控制唔到政策幾時落地，控制唔到市場聽日升定跌，控制唔到世界局勢點變；但你可以控制自己有冇持續學習、有冇做好研究、有冇留足安全邊際、有冇喺情緒最亂嗰陣仍然守得住紀律。可以慢慢研究，耐心等候，喺真正明白嘅地方落注，就係未來5年最重要嘅優勢。

呢個城市有好多嘢值得感恩同欣賞。香港仍然有好多人努力做事，有好多值得守護嘅價值。

未來嘅嘢冇人估得到。時間到，係好係壞，一切都會有答案。

萬物皆有時，活好每一天。

Disclaimer: 本人為香港《證券及期貨條例》（第571章）下的個人專業投資者（Professional Investor）。PI 其中一項法定資格，是持有不少於800萬港元或等值外幣的投資組合。這裡記錄了我的價值投資觀點，還有哪些企業，值得我花十年時間去理解和耐心等待。本文只屬資訊分享及市場觀察，不構成投資建議。覺得呢份同行有價值，歡迎關注。

q.futunn.com/hk/profile/21649895

今篇我會由Anthropic 一份154頁嘅報告出發，嘗試預計20隻熱門 AI 股票，而家面對嘅究竟係短期情緒調整，定係投資邏輯開始出現裂痕。究竟邊隻會被迫燒更多錢，而邊隻又有機會食到更大塊餅？

呢幾日個市又再一次提醒我哋：最熱門嘅題材，往往亦係最容易令人失去節奏嘅題材。股價一日上落可以好急，見到急升怕錯過，見到急跌又怕自己睇錯；但投資真正考驗嘅，從來唔係我有冇即刻捉到每一下波幅，而係當市場最嘈、最亢奮、亦最恐慌嗰陣，我仲有冇能力分清楚股價波動同企業價值之間嘅分別。

Anthropic點名多間中國 AI 公司涉嫌大規模「蒸餾」Claude。第一時間，最多人一定會問：咁 MiniMax 同智譜係咪首當其衝？Kimi 本身準備 IPO，會唔會最傷？而手上揸住光模組、PCB 材料股嘅投資者，可能心諗一句——「關我咩事？最多咪影響 Kimi 上市。」如果真係咁諗，就低估咗呢單新聞啦。

Anthropic 今次唔只係指控幾間中國模型公司「抄功課」咁簡單。佢真正掀開嘅，係全球 AI 競爭最敏感、亦最值錢嘅一條底線：當海外前沿模型愈來愈收緊存取，當訓練數據、推理能力、雲端算力與跨境資料流變成戰略資產，中國 AI 公司未來追趕成本會唔會更高？企業客戶會唔會更重視本地部署？雲端、芯片、光通信、伺服器與終端設備，會唔會因而重新分配資本開支？

對一個專業投資者嚟講，重點係：當模型安全、跨境數據、算力自主同 IPO 融資撞埋一齊，成條中國 AI 產業鏈嘅成本、護城河同估值邏輯，都可能開始變。所以，我唔會花篇幅替任何公司判案。作為一個真金白銀嘅港股投資者，我更關心嘅係：當呢場 AI 競爭由「鬥模型榜單」進入「鬥數據、鬥算力、鬥合規、鬥商業化」，

報告講咩

Anthropic 於9月10日發布《Detecting and countering misuse of AI: September 2026》，涵蓋其在2025年12月至2026年8月間偵測及中止嘅個案。報告涉及網絡攻擊、監控、影響力操作、詐騙、生物安全、常規武器及「未經授權蒸餾」七個範疇。

市場最關注嘅，自然係「蒸餾」部分。Anthropic 指稱，多間中國 AI 實驗室嘅相關操作方，透過大量帳戶、代理網絡或特定工作流程，取得 Claude 嘅回應、推理能力或其他行為特徵，再用作改善自家模型；報告點名包括阿里巴巴、月之暗面（Moonshot／Kimi）、DS、智譜、商湯與 MiniMax。報告其中一個最敏感嘅講法，係指 Moonshot 同 DeepSeek 部分操作涉及將用戶請求轉送到 Claude。

時點耐人尋味：安全敘事與IPO敘事

再睇埋時間線，成件事就更加值得玩味。

就在 Anthropic 報告發布前一日，曾在 OpenAI 及 Anthropic 從事預訓練研究嘅 Jacob Coxon 宣布離職，並在 X 公開批評 AI 行業正以人類安全作賭注去追逐更強大、甚至可自我改進嘅系統。佢嗰個 po勁呀成億人睇過。公眾再度聚焦：一間以 AI 安全作核心品牌嘅公司，究竟有冇能力將安全承諾同極高速商業擴張兼容？

跟住，Anthropic 就發布呢份大型報告啦。再之後仲要鼓勵同行一齊cut budget添

Anthropic 本身正準備 IPO。據 Reuters 引述知情人士消息，Anthropic 最快或於10月中開始 IPO 推介，並目標在11月美國中期選舉前完成上市 (計劃仍有機會因市場與監管因素調整)。另一邊廂，Kimi亦傳出已秘密遞交香港 IPO 申請，目標集資約30億美元，最新一輪融資估值據報約500億美元。投資者須留意：當兩間前沿 AI 公司同時向資本市場招手，安全、技術原創性、數據來源同企業信任，全部都會成為估值競爭嘅武器。

專業投資者阿芒觀點

呢度正好用一條阿芒覺得好重要嘅原則去提醒自己：

「俾我睇誘因，我就可以話你知結果。」

當一間公司準備上市、另一間公司亦準備吸引更大規模資本，市場上出現嘅每一種敘事，模型能力、安全承諾、技術原創性、數據合規、企業信任, etc. 都值得認真聽；但更加值得問嘅，係邊個會因為呢種敘事而得益。呢個唔等於任何一方因此失去可信性，更加唔等於投資者可以跳過事實核實；只係提醒我哋，研究公司、制度與人，先睇邊個因而得利。管理層薪酬、銷售佣金、基金收費、政府考核，往往比口號更接近真相。

所以，投資者最好的做法唔係急住替任何一方站隊，而係將「報告講咗乜」、「公開證據去到邊」、「各方有咩商業與資本市場誘因」，分開三層去睇。

我哋要關心嘅係：呢一單大新聞所帶來嘅連鎖效應，中長線究竟會點樣影響我哋關注嘅18個 AI 相關標的？

畢竟一個投資者最關注嘅 Number 1 事項，係自己手上嘅股票到底仲有冇能力賺錢。

所以我哋下一步應該問：

-邊間公司有足夠現金、算力與研發能力，捱得過 AI 成本上升？
-邊間公司可以將模型能力真正賣畀企業，而唔係停留喺免費 chatbot 熱度？
-邊間公司最受惠於企業將 AI 工作流、本地部署及數據治理留喺中國境內？
-邊間公司估值已經反映咗 AI 無限增長，但實際收入、毛利率與現金流未跟得上？
-邊間公司一旦海外模型 API 變得更難用，核心產品能力或者研發效率會最受壓？
-邊間公司有能力將 AI 由一個燒錢故事，轉化成可持續嘅自由現金流？

AI產業鏈：唔係所有概念股都一樣

Anthropic 呢份報告，可能迫使市場重新審視整條 AI 生態鏈。最重要係，唔好再將所有「AI 概念股」放埋一籃咁買。

MiniMax、智譜，做個腦嘅，頭先講過啦唔再重複。

中際旭創、長飛光纖、劍橋科技，就係幫 AI 數據高速傳輸嘅「高速公路」。無論最後係美國模型定中國模型跑贏，只要大型模型訓練、推理集群與數據中心持續擴張，高速光模組、光纖網絡與資料傳輸需求理論上都會增加。

騰訊、阿里巴巴，係將 AI 服務帶畀消費者、企業客戶、開發者與遊戲玩家嘅平台巨頭。佢哋真正嘅優勢，唔只係有冇一個夠勁嘅模型，而係有雲服務、社交網絡、電商、支付、廣告、內容、遊戲與企業客戶入口。

小米、聯想，佢哋唔一定需要自己訓到全球最強模型，但一定要將端側 AI、智能助理、個人化功能同硬件生態結合，令用戶願意升級產品、提高換機意欲、接受更高售價。

壁仞、天數智芯、瀾起科技，係 AI 芯片、算力與底層零件嘅「引擎房」。一旦海外模型存取、先進 AI 芯片或跨境技術合作變得更不確定，中國自研模型與本土算力需求自然會更強。方向上，中芯國際、華虹半導體、兆易創新有國產替代邏輯會受支持；但投資者要睇清楚，芯片從來唔係政策一出就自動變高利潤，仲要過製程、良率、供應鏈、客戶驗證、研發投入與價格競爭幾重關。當然唔好漏咗老大哥 981

AI 伺服器背後嘅「賣鏟人」：勝宏科技、建滔積層板、建滔集團，係供應高階伺服器電路板、覆銅板及電子材料。只要雲廠商、芯片公司與數據中心持續擴產，佢哋就有機會受惠於硬件需求增加。但呢類公司同樣受制於上游原材料、產品結構升級、客戶議價能力與伺服器資本開支周期。

加多兩隻：深演智能（2723）& 2718）唔係主力自己訓練大模型，而係利用AI幫企業分析數據、投放廣告、搵新客同提高營銷效率。

一句 summarize：
「做個腦嘅，最怕技術被質疑、收入未跑出、燒錢太快；做引擎嘅，最怕技術封鎖、研發跟唔上與資本開支重；起高速公路同賣鏟嘅，最怕雲廠商削減預算、供應過剩同產品跌價；掌握最大用戶入口與企業場景嘅平台公司，要鬥快證明 AI 真係可以提升收入、降低成本與強化護城河；幫企業嘅最怕留唔住企業。」

最後：由模型故事，走向現金流考試

對 Anthropic 而言，報告可以強化一個 IPO 前極有力嘅敘事：Claude 唔只係能力強，仲係稀缺、值錢、需要被嚴格保護嘅前沿資產。對 Kimi 等準備走向資本市場嘅中國模型公司而言，挑戰亦更加清楚：市場唔只會問模型叻唔叻，而會問技術從邊度嚟、數據點樣處理、企業客戶敢唔敢用、商業化究竟有冇能力支持高估值。

而對港股 AI 投資者嚟講，最危險嘅係用「AI」兩個字，大包圍買入一籃子商業模式、盈利質素、資本開支同估值都完全唔同嘅股票。

真正值得做嘅，係沿住產業鏈逐格拆：邊個有護城河，邊個只係有故事；邊個會因為 AI 愈來愈重要而賺得更多，邊個反而會因為 AI 愈燒愈大而壓力更重。業績好唔等於股價即刻升，AI 概念熱亦唔等於每間公司都值得高估值；最後落到投資回報，始終係一句——真金白銀，睇盈利、睇現金流、睇估值。

不過，我都明白，當市場突然爆出一單咁大嘅 breaking news，手上又啱啱持有 AI 概念股，心入面難免會有少少唔舒服。尤其係一旦股價波動，群組、社交媒體同財經平台嘅悲觀聲音，往往會一下子被放大十倍。

市場最容易令人失手嘅時候，未必係消息最差，而係身邊每個人都開始講同一句說話。股價跌兩日，群組截圖愈傳愈快，有人話中國 AI 冇得玩，有人話所有 AI 股都係泡沫，有人又話某間公司一定會被打殘。睇得多，真係好容易令人由做投資，變咗做情緒交易。原本只係一個未核實嘅風險，慢慢就會變成「大家都覺得有問題」。

但投資唔係投票；多人重複一個判斷，只代表情緒已經聚埋一齊，唔代表盈利、訂單同現金流真係變咗。呢個時候，最重要唔係急住搵一句結論安慰自己，更加唔係見到股價跌就即刻否定自己。最重要係靜一靜，重新望返當初買入嗰隻股票嘅投資論點。

你買佢，係因為佢有真正嘅護城河，定係只因為佢貼住 AI 概念？佢嘅資產負債表夠唔夠強，頂唔頂得住算力、研發同資本開支上升？佢嘅核心業務、客戶關係、訂單能見度、現金流同管理層執行力，有冇因為呢份報告而出現實質改變？

如果答案係：公司核心競爭力仲喺度，企業客戶仲繼續畀錢，資產負債表亦有足夠韌性，咁短期嘅股價波動，可能只係價格同價值之間嘅短暫背離。市場可以用情緒報價，但一間公司最終值幾多錢，始終由盈利能力、自由現金流同資本回報決定。

反過來講，如果你重新檢視後發現，原來公司收入增長只靠補貼或免費流量，AI 投入愈來愈大但毛利率向下，現金流轉弱，技術優勢又未能變成企業訂單，甚至核心競爭位置因為外部限制而被削弱，咁就唔好硬撐。投資最重要唔係證明自己當初買得啱，而係當事實改變時，有能力更新自己嘅判斷。

對自己好啲，唔係每次有突發新聞都急住買、急住賣、急住表態。真正有價值嘅研究，從來唔係最快講出答案，而係願意尊重不確定性，然後一步一步，將信心建立喺事實之上。

我哋買嘅，應該係實實在在嘅商業價值，而唔係一張靠情緒堆高、隨時會散嘅概念紙牌。當外面噪音愈大，自己就更加要冷靜。用理性做燈塔，溫柔但堅定咁守住紀律；唔係盲目死守，而係守住一套經得起驗證嘅投資邏輯。

「然後呢？」

股災入面，最有價值嘅資產，往往唔係我持有邊一隻股票，而係我有冇一個不會被市場操控嘅心。

市場總會有下一次恐慌、下一次斬倉潮、下一次「世界好似完咗」嘅時刻。但對一個有現金、有研究、有倉位紀律嘅投資者而言，股災唔係末日——係一個可以將財富由情緒化之人手上，慢慢轉移去理性之人手上嘅過程。

下集預告

今篇係上集，主要同大家拆解 Anthropic 呢份報告嘅來龍去脈，以及佢同我哋關注嗰20隻 AI 港股之間，究竟有咩直接同間接關係。

但，知道一單新聞點樣影響產業鏈，只係 step one。真正更重要嘅問題係：如果要用真金白銀做 AI 價值投資布局，邊類公司值得長線追蹤？邊啲估值已經透支咗預期？邊啲公司有現金流、護城河同資本配置能力，真係可以穿越 AI 熱潮之後嘅淘汰賽？

下集我會集中分享，我自己會點樣由「做個腦、做引擎、起高速公路、賣鏟」呢幾個環節，建立 AI 價值投資嘅研究框架同部署思路。因為涉及真金白銀嘅投資觀點，我唔想為咗趕出文而降低質素，所以會花多啲時間做好資料搜集、核對估值同基本面，再同大家慢慢拆。

Disclaimer: 本人為香港《證券及期貨條例》（第571章）下的個人專業投資者（Professional Investor）。PI 其中一項法定資格，是持有不少於800萬港元或等值外幣的投資組合。這裡記錄了我的價值投資觀點，還有哪些企業，值得我花十年時間去理解和耐心等待。本文只屬資訊分享及市場觀察，不構成投資建議。覺得呢份同行有價值，歡迎關注。

q.futunn.com/hk/profile/21649895

各位朋友，今朝一開市，智譜（02513）個股價就蒸發咗7%，而且成交量都唔少。同佢難兄難弟嘅100亦都跌6%。主要原因當然就係智譜又又又融資啦。
今次唔係普通抽水，而係一套相當進取嘅資本運作：一邊以折讓價配新股，即時籌錢補充彈藥；另一邊發行約30億美元零息可換股債券，將未來一年嘅股價、商業化與融資能力綁埋一齊。對現有普通股股東而言，呢單消息短線絕對不是好消息；但對未入場、真係想研究智譜長線價值嘅朋友，呢次反而係一個重新計數、重新衡量風險回報嘅窗。今次我想用一個專業CFO嘅角度，同大家探討一下呢單新聞。開始之前請先關注阿芒。

配股係即時壓力
智譜9月11日啟動20億美元新股配售，同步發行30億美元可換股債券。新股部分涉及2,197萬股H股，每股作價714港元，較9月11日收市價793港元折讓約10%。CB以人民幣計價、美元結算，2027年9月到期，票息為零；兩項交易同步進行，但互不依賴。

9月跌咗30%，連跌9日之後，仲要公布714港元配售價，比收市價再低約10%。

單講配股，答案好直接：對現有普通股股東係 Bad news，因為無散戶鍾意聽到呢啲消息，係咪先?

呢個唔代表股價必定跌到714港元，亦唔代表714港元就係公司真正價值；但折讓配售一定會令市場先消化新增供應。原本喺市場以較高價格買入嘅投資者，見到機構可以用更低價接新貨，自然會重新評估持倉成本；短線資金亦會先睇籌碼、睇供求、睇配售承接，而唔會即刻替公司將來幾年嘅AI故事預支掌聲。

更加值得留意嘅係，智譜今年7月已經完成一輪新H股配售，當時以每股1,588港元配售1,978萬股，淨集資約313.75億港元。短短兩個月內，再度進行新股配售兼發CB，市場自然會問：公司係趁AI窗口主動儲備彈藥，定係現有業務產生嘅資金，未足以支持模型訓練、算力投入、人才競爭同商業化擴張？

MiniMax：7月10日268元配股兼CB，籌160.4億；
壁仞6082：7月4日46.2元配股，籌76.9億；
天數9903：7月9日476元配股，籌70.7億；
6166：6月126.66元配股，籌19.7 億
阿里巴巴：800億，唔使多講。
市場仲有幾多億可以承接？

所以，持有智譜嘅朋友唔好將今次新聞當成雜音。你可以繼續睇好GLM、睇好國產大模型、睇好企業AI需求，但都要接受一個現實：折讓配售係即時攤薄，新增股份係即時供應，市場對資本結構嘅疑問亦係即時出現。

同一筆約30億美元零息CB，市場其實可以有三種完全唔同嘅解讀。

主觀睇好嘅人會話：管理層明明可以進一步配售新股，但今次用CB去融一大部分資金，初始換股價訂喺892.50港元，較714港元配售價高25%，反映佢哋唔想喺低位一次過大量攤薄普通股東。管理層願意用未來較高股價先可能發生嘅攤薄，去換取今日所需嘅算力與研發資金，反映佢哋唔想將股份平賣。

主觀睇淡嘅人可以反過來講：如果公司真係咁有吸引力、普通股需求真係咁強，點解唔直接配50億新股先？要玩零息CB，可能正正反映大額普通股融資未必咁容易消化，只能夠向願意接受「債券保底、股價上升先轉股」呢種結構嘅資金讓步。

兩邊講法，都可以講得頭頭是道。投資者最危險係揀啱自己原本想信嗰一邊，然後將所有條款都解讀成支持自己立場嘅證據。

客觀思考者真正要問嘅係：智譜CFO出呢一招嘅底層邏輯係？And then what？呢個行業而家唔止鬥模型，仲係鬥融資能力、鬥資本效率。融得最多錢未必贏；將每一蚊資本變成模型能力、企業收入同現金流嗰間，先至有機會跑出。如果CB真係幫公司以低資金成本融到錢，然後管理層會將資金投去邊？模型能力會唔會提升？企業客戶收入會唔會加快？推理成本會唔會下降？毛利率、現金消耗同資本效率會唔會改善？

CB唔係答案，CB只係一張時間表。市場畀咗智譜一筆低票息資金，同時亦畀咗佢一個約一年嘅期限。到2027年，若股價與基本面都走強，CB可以轉股，公司成功將債務轉化成股權資本；如果股價與商業化都未能兌現，CB就由今日「聰明融資」，變成明日必須處理嘅償債或再融資壓力。

CB 投資者到期收益率介乎負0.5%至零。表面睇，呢筆CB對智譜相當著數。公司可以即時取得大額資金，但短期毋須支付票息。
零息融資當然比高息債務舒服得多。但零息，從來唔係免費。
投資者願意零收益借錢畀公司，唔係因為佢開善堂，而係因為佢哋買嘅唔只係一張債券，而係一張「債券加股票上行期權」。精密嘅地方，係設有發行人提早贖回權。若智譜股價喺連續30個交易日中，有20日達到初始換股價130%或以上，公司可由2027年2月18日起贖回全部CB。以892.50港元乘130%計，即係約1,160港元。CB持有人可以選擇轉股，參與上升；如果股價表現平平甚至下跌，佢哋仍然保留債權人身份，到期可按條款收回本金。
呢個就係CB最核心嘅資本結構邏輯：CB投資者進可攻、退可守；普通股股東就要承受上升時嘅攤薄，以及下跌時嘅再融資壓力。

普通股股東買嘅係最純粹、亦最沒有保護嘅未來；
CB投資者則用較低嘅債券回報，換取下行保護與上行選擇權。

呢個分別，唔只係財務工程，而係風險分配。普通散戶快如果只因為見到「零息」兩個字，就當公司攞到免費午餐，往往會低估咗自己其實承受緊乜嘢。正如芒格講過：
“We would never trade money for misery.”
「我們絕不會用金錢交換痛苦。」

對專業投資者而言，呢句唔係叫我見到融資就走，而係提醒我：再吸引嘅增長故事、再高嘅潛在回報，都唔應該令我忽略資本結構惡化、持續攤薄同到期再融資帶來嘅壓力。我買入普通股，唔係買一張有下行保護嘅CB；我買嘅係最純粹、亦最無保護嘅未來。

==如果今日有得畀你揀：用較低預期回報，但有本金保護同上行期權嘅CB；或者用普通股價格承受所有下行、所有攤薄同所有再融資風險——你仲會唔會只因為「AI前景好大」就唔計價錢、不計條款咁買普通股？

我覺得今次CB最值得警惕嘅，唔係零息，而係期限。2026年9月發行、2027年9月到期，實際上係一筆約一年期嘅大型融資。呢個唔係CFO慢慢做、慢慢等市場理解嘅長時間賭局；而係公司要喺未來一年左右，交出足夠有說服力嘅成績。
如果股價向上、升至足以支持轉股，CB可以成為相對有效率嘅股權資本；如果股價橫行甚至下跌，公司到期時就要面對贖回、再融資或重新安排資本結構嘅壓力。

AI公司要融資，但唔代表股東要盲撐
講公道說話，AI大模型行業本身就係資本密集型戰場。唔止智譜，OpenAI、Anthropic、DeepSeek、Kimi等一線AI玩家，現階段都仍然需要外部資本支持高強度投入。
所以，問題唔係「智譜可唔可以融資」。如果公司有能力、有野心、又真係想留喺國產大模型第一梯隊，短期將彈藥融到位，集中火力做模型、做算力、做產品、做企業客戶，係合理戰略。你唔可能要求一間正面對全球AI競賽嘅公司，因為怕攤薄而停止訓練、停止投入、停止搶人才，甚至攞有限現金去回購股份托住短期股價。
但投資者都要記住：融資係手段，唔係終點。

我哋最應該睇住四樣嘢：
GLM模型能力能否持續留喺第一梯隊。
企業客戶收入能否轉化成長期、可複製、可擴張嘅經常性收入。
推理成本下降後，毛利率能否改善。
經營現金流與虧損能否逐步收斂。

如果你喺1,000蚊以上嘅相對高位買入智譜，點部署？
首先唔需要因為股價跌咗，就覺得自己當初一定睇錯晒。
買完跌，梗係會唔開心；見住自己持倉由賺變蝕，甚至愈跌愈深，心入面會質疑、會後悔、會想即刻做啲嘢，全部都好正常。你唔使逼自己扮到完全冇感覺。投資係真金白銀，唔係紙上談兵。
但更加有用嘅做法，係將你當初相信智譜嘅理由重新拆開，而唔係淨係望住自己嘅買入價。你應該重新問：仲信唔信？當初持有智譜，究竟係因為你相信佢未來能做到商業化與現金流，定係只因為相信AI概念會繼續炒？如果今日手上冇貨，見到714港元折讓配售、892.50港元換股價、約一年期CB同將來潛在攤薄，你仲願唔願意以現價買入？如果你答唔到，或者答案係唔會，咁要檢討嘅未必係公司，而係自己當初嘅估值框架。我唔會叫你因為一單配售就恐慌斬倉，亦唔會叫你用「長線AI」四個字安慰自己。

==投資最難嘅，從來唔係捱過跌市，而係分清楚眼前究竟係波動，定係轉折。

放過當時嗰個自己。買入價只係你曾經作出決定嘅一個位置，唔係你必須死守嘅理由，亦都唔係市場欠你嘅一個交代。當日嘅你，係用當時知道嘅資訊、當時見到嘅估值同邏輯去判斷；之後出現新資料，市場環境改變，甚至你原本嘅假設被推翻，呢啲都係投資正常嘅一部分。
真正成熟嘅投資者，唔係從來冇犯錯，而係唔會用一生去懲罰某一次錯誤。今日有新資料，就重新評估；條邏輯仍然成立，就耐心追蹤；條邏輯唔成立，就承認、調整，然後向前行。

對未入場者，有危便有機。高估值AI股最危險嘅時候，從來唔係壞消息出現，而係市場將所有壞消息當耳邊風，只想聽下一個估值目標嘅時候。
而家市場要重新計配售、計CB、計換股價、計到期日、計資本效率，反而代表估值開始有機會回歸基本面。睇好公司，同等一個好價，從來唔矛盾。
但都係嗰句：跌咗唔等於抵咗。未入場者唔需要因為股價回調就急住接貨，更唔應該將714港元當成安全墊。真正值得等嘅，係公司日後用營運數字證明：融資唔係延長燒錢，而係開始創造更高質素收入、更好毛利率同更強現金流。

AI軍備賽，唔止智譜一間
港交所數據顯示，2026年上半年香港上市後再融資達379億美元，資金唔係冇，但亦唔會無限。融資潮愈旺，市場對每間公司嘅盈利質素、估值同資本效率要求只會愈高。
近嘅有去美國上市嘅7709，遠嘅有2025年以53.25港元配售8億股、籌426億港元嘅小米，歷史不會重複，但總是相似值，得大家溫故知新。

智譜融到更多錢，理論上會增加模型訓練、推理與數據中心投入，對中際、長飛呢D高速光模組、伺服器、PCB、電子材料等需求有正面預期。3間升勢會否持續下去?

中芯、華虹、兆易、瀾起等AI芯片、晶圓製造、記憶體及伺服器零件企業，會否受到連鎖效應影響? 理論上可受惠國產算力與AI需求；但每間公司受惠程度取決於技術、客戶導入、量產能力、產能利用率同產品價格，唔可以一概而論。

勝宏科技、建滔積層板、建滔集團呢類PCB及電子材料供應商，相對上唔使直接賭邊個模型贏，係咪相對比較安全? 但「賣鏟」唔等於冇風險，客戶集中度、原材料、毛利率同估值一樣要計。

至於騰訊、聯想、981呢D老大哥會唔會出手?

結語
慢慢研究，耐心等候，喺真正明白嘅地方落注；其餘時間，就好好生活、照顧家人、累積現金同認知。慢唔等於落後，能夠持續留喺場內，已經係好多人做唔到嘅優勢。我哋控制唔到大市嘅走向，但可以控制自己嘅作息同回應方式。飲杯暖水，拉吓筋，將精力投資返落自己嘅身心健康度。

投資最重要唔係每次都捉到，而係知道咩嘢值得捉、咩嘢唔明白就寧願放過。慢慢嚟，真係唔使急。

覺得有共鳴嘅朋友，唔使講嘢，默默俾個 LIKE 就得。關注我，一齊行得長遠啲。

Disclaimer: 本人為香港《證券及期貨條例》（第571章）下的個人專業投資者（Professional Investor）。PI 其中一項法定資格，是持有不少於800萬港元或等值外幣的投資組合。這裡記錄了我的價值投資觀點，還有哪些企業，值得我花十年時間去理解和耐心等待。本文只屬資訊分享及市場觀察，不構成投資建議。覺得呢份同行有價值，歡迎關注。

如果你喺300至400蚊相對高位持有2476， 呢篇文會由基本面出發，幫你重新評估而家值唔值得繼續跟進：今輪AI算力需求推動收入、盈利同現金流向上，究竟係公司高端PCB技術、客戶認證同全球化交付能力開始升級，定係AI基建急擴張下、供應偏緊帶來嘅周期紅利？上星期討論過MiniMax（0100），重點係大模型公司如何將高投入轉化成可持續商業化收入；建滔積層板（1888）提醒我哋，上游材料需求旺唔等於下游PCB廠毛利必然守得住；長飛光纖光纜（6869）反映AI基建需求可以好強，但最終仍要靠產品結構、交付能力、海外布局同現金流去證明。勝宏同2513嗰類大模型公司邏輯唔同，佢最終要交代嘅，係高端PCB收入能否持續、毛利率可否止跌、擴產資本能否變成回報；尤其要盯實扣非盈利、應收賬、存貨、資本開支同負債變化，有冇因高速擴張而開始積聚壓力。

今次最容易令人一眼睇到興奮嘅，係收入破百億、歸母淨利潤接近29億元、經營現金流仲跑得比盈利更快。表面睇，呢份係一張相當硬淨嘅AI PCB成績表；作為專業投資者，比起賺幾多錢，我更在意唔好輸錢。我唔會只睇「賺多咗幾多」，而會再問一層：呢個增長有幾多係核心競爭力兌現，有幾多係資產公允值變動幫手，與及公司正進入大規模擴產後，毛利率、資本回報同現金流可唔可以一齊守得住。

最靚嗰行，未必係最重要嗰行

先講清楚，勝宏今次唔係靠一句「AI概念」撐住。上半年PCB製造收入達人民幣108.39億元，按年升26.6%，佔總收入93.2%；直接出口收入人民幣90.60億元，按年升30.6%，佔比77.9%。即係話，公司增長主力仍然係PCB本業，而且較集中喺海外高端客戶及算力相關供應鏈。

管理層提到，增長來自AI算力、數據中心、高性能運算及光模組等高端產品量產，產品組合亦向更高技術難度升級。期內新拓展超過50家客戶，過半屬AI領域高端客戶；部分ASIC算力芯片相關PCB亦已量產。呢啲至少唔係得把口講AI，而係有客戶、產品同出口收入增長配合。

AI需求鏈條好長，騰訊控股（0700）、baba（9988）及1810呢類有雲端、平台與企業服務場景嘅公司，市場都在關注AI應用能否持續擴大。不過，應用端投入增加，未必即刻按比例傳導到每一間硬件供應商。

對勝宏而言，真正值得睇嘅仍然係：客戶有冇真金白銀增加設備投入？新平台升級後，公司能否持續打入更高價值量產品？高端PCB的良率、交付同客戶認證，又是否跟得上？

網易（9999）同 992 提醒我哋：終端產品與應用需求變化，當然可以擴闊電子供應鏈想像空間；但高端PCB需求最終仍要回到產品規格、出貨周期、客戶認證和實際資本開支，而唔係單憑熱門題材。

收入升，毛利反而縮

勝宏上半年收入升28.8%，但營業成本升得更快，達34.8%。結果係毛利由人民幣32.71億元升至38.63億元，按年增加18.1%，但增速慢過收入；綜合毛利率則由36.2%跌至33.2%。

呢個係今次業績最值得正視嘅矛盾。表面上，公司食到AI算力需求；但從毛利率睇，並唔係每多做一蚊生意，都比去年更好賺。管理層解釋，主因係人工成本增加及新增產能爬坡。

不過，合理唔代表可以輕輕帶過。PCB製造毛利率由33.1%跌至28.6%，係一個需要持續盯住嘅訊號。相反，「其他」收入毛利率高達96.8%，收入升67.8%至人民幣7.90億元。由於報告未有詳細披露其組成，我唔會自行補故事；但它只佔收入6.8%，卻貢獻接近兩成集團毛利，專業投資者有必要追問其來源及可持續性。

睇AI硬件供應鏈亦要一單還一單。英偉達（NVDA）、981及天數智芯（9903）代表算力芯片方向，確實推動伺服器設計更複雜；但芯片越高端，唔代表PCB廠自然守得住毛利。真正考驗是，勝宏能否將技術難度轉化成議價力、良率優勢和客戶黏性，而唔係只換來更大規模的成本投入。

法定盈利靚，核心盈利要拆開

上半年歸母淨利潤人民幣28.57億元，按年升33.3%，快過收入增速，睇落相當亮麗。但作為投資者，我唔會只睇歸母淨利潤，因為扣除非經常性損益後淨利潤為人民幣24.18億元，只升12.5%。

另一邊，財務費用由人民幣0.37億元急升至2.97億元，主要與匯兌損失及利息支出增加有關。勝宏出口佔收入近八成，主要以美元及港元結算，匯率本身已是變數；擴產期間借款增加，融資成本亦會慢慢浮面。

華虹半導體（1347）、兆易創新（3986）和瀾起科技（6809）所處環節各有不同，但高端電子產業鏈都有同一條問題：需求上升時，企業能否守住毛利、改善現金流、提升資本回報？景氣可以推高出貨，但技術、效率和客戶結構，先決定企業最終可以賺得幾深。

投資者要分清三件事：扣非盈利能否追上；PCB毛利率下跌是否只屬短期爬坡；匯兌和利息成本會否繼續侵蝕利潤。真正高質素增長，係收入、毛利、核心盈利及現金流逐步同步，而唔係靠某個會計項目幫手撐門面。

現金流有料，但資本胃口唔細

今次值得肯定嘅，是經營現金流量淨額人民幣29.11億元，按年大升144.6%，仲略高過歸母淨利潤。公司解釋主要係銷售回款增加。對製造業而言，盈利可以暫時靠應收帳撐住，但現金流無咁容易粉飾；今次營運現金能夠跟上盈利，係一個實在加分位。

不過，講現金一定要睇埋支出。公司投資活動現金流淨流出高達人民幣219.59億元，主要涉及購建長期資產及購買理財產品；期末交易性金融資產達人民幣153.39億元。呢啲錢唔係消失，只係由現金變成理財及金融資產；但分析時要分清楚，邊部分係本業產生的現金，邊部分係融資後暫時停泊的資金。

中際旭創（3308）、建滔積層板（1888）及建滔集團（0148）可以作為產業鏈旁證：光模組、高端PCB、覆銅板與電子材料，都會受AI基建周期影響，但其中一環表現亮麗，不代表其他公司必然同步受惠。對勝宏而言，材料價格、供應保障與擴產節奏，最後都會落到毛利率和營運現金流。

至於老闆陳濤將上層持股平台部分權益轉讓畀太太劉春蘭，市場第一反應難免會放大解讀，尤其公司正處於AI概念熱度高、股價與市場情緒都較敏感嘅時候。不過按公告安排，呢次屬家族內部股權重組：陳濤轉讓勝華欣業39%股權及宏大投資35%股權予配偶；交易後他仍持有勝華欣業51%，劉春蘭持49%，雙方亦簽訂一致行動協議，由劉春蘭按陳濤意見行使相關股份表決權。從控制權與即時沽壓角度睇，唔應該直接當成大股東減持或撤資：今次並非上市公司股份對外出售，亦不涉及要約收購，公司正常營運和治理架構按披露亦不受影響。

但由專業投資者角度思考，呢類安排必須要記低，反覆review，而唔係當冇事發生：其一，家族持股由較集中變成更接近共同持有，日後治理、繼承及家族關係變化會否影響長線股權穩定性，現階段無法靠一紙一致行動協議完全排除；其二，市場信心除咗睇控制權有冇變，亦睇實控人能否持續專注於擴產、技術升級、海外交付和資本回報。

我會將此事定性為短期中性、但需要持續跟進的公司治理訊號。未來若出現一致行動安排改變、實控人或一致行動人士在上市公司層面實質減持、董事會與管理層出現明顯變動，或者資本配置開始偏離主業，先至需要將事件由「家族內部安排」升級為影響估值與安全邊際的實質風險。

寫畀已持貨同高位買入嘅股東

如果你係高位買入勝宏，我想講，高位買入本身唔一定代表做錯。你可能睇中AI算力硬件需求、高端PCB技術門檻，或者公司全球化產能佈局。只要你當初買入時，係基於一套有邏輯、可被業績驗證嘅判斷，買入價只係回報的一部分，唔係全部。

買完即跌，梗係會唔開心；未上車見住佢升，又好容易覺得自己錯過咗成個AI浪。呢啲感受正常，唔使逼自己扮到冇感覺。但市況一急，不如先停一停，覺察自己究竟係怕輸、怕錯過，定係公司毛利、現金流與擴產邏輯真係變咗。買入價只係當時作決定的位置，唔係市場欠你嘅交代。

股價今日報咩價，我哋控制唔到；但研究夠唔夠深、倉位有冇超出承受能力、持有理由仲成唔成立，呢啲先係自己可以管理。放過當時嗰個自己，然後用新數字重新判斷。記住那關於光陰的教訓，避免回頭走天已暗，比困住喺「返家鄉」更有用。

市場唔會因為你買得高就對你好啲。最怕唔係輸，最怕係唔知自己點解輸。重新問自己：你買的是AI題材，還是勝宏高階HDI及高多層板的製造能力？你相信的是短期供應緊張，還是公司能跨過客戶認證、良率管理和海外交付的門檻？

至於仍然觀望嘅讀者，唔需要因為怕錯過而逼自己即刻決定。建立一張追蹤表，等公司用下兩份業績回答問題，往往比在市場最興奮時硬追更有紀律。

未來要驗證乜嘢

第一，PCB製造毛利率能否止跌回穩？
第二，核心盈利與現金流能否同步增長？
第三，海外產能與資本開支能否交出回報？

總結

阿芒對自己嘅基本要求，就係每日都要做功課。唔係每日預測股價，而係每日問多一句：我今日嘅投資邏輯有冇比尋日更強？勝宏今次中期業績，唔係一句「AI受惠股交靚成績表」就可以講完。本業需求與現金回款確實有支撐，技術和客戶拓展亦有進展；但毛利率下滑、扣非盈利增速較慢、公允值收益影響，以及大規模資本配置，都提醒我哋唔好將增長速度直接等同盈利質素。

平時同大家交流，我記得每位牛友的留言。被人記得同重視嘅感覺好特別，大家都會更願意互相傾計。就算遇到意見完全相反嘅牛友，我都會保持禮貌同大家討論。投資本來就冇標準答案，互相尊重嘅氛圍先會吸引更多人留低交流。After all，投資只有一個目的：賺錢。

如果你喺200至300蚊相對高位持有6869，呢篇文有助你重新檢視呢個持倉嘅投資邏輯：今輪AI光纖需求帶動收入、毛利同盈利爆發，究竟係長飛由傳統電信周期走向高端光連接嘅競爭力升級，定係供需偏緊、產品加價下嘅短期周期紅利？我前日出咗篇100業績長文，尋日寫1888，其實每一篇都係互相影響緊對方，如果能夠將佢哋融會貫通，梳理好佢哋之間嘅關係，對我投資決策會有重大幫助。同2513嗰類大模型公司邏輯唔同，長飛最終要靠產品認證、規模交付、海外產能同現金流去證明；尤其要盯實應收賬、存貨、資本開支與負債資本比率，有冇因擴張而開始積聚壓力。今次會逐層拆長飛嘅收入質素、AI光纖產品、毛利率、現金流、海外布局同周期風險。

AI世界變得好快，但做功課唔可以快餐化。作為專業投資者，深度分析一間公司，唔係抄幾行業績數字咁簡單；每一篇背後都要反覆拆收入、睇現金流、驗證管理層承諾。如果你認同投資要做功課，請關注我，大家一邊實戰，一邊做功課。

長飛2026年上半年交出一份相當搶眼嘅成績表：收入升53.6%，歸母淨利潤更大升889%，毛利率由28.3%抽上53.4%。仲有中期股息每股人民幣1.06元。單睇表面，呢個唔係普通復甦，而係行業供需、產品結構同公司競爭力同時向好。可比照1347

一份「成本冇點升、收入大升」的成績表

今次最震撼嘅，唔係收入升53.6%，而係長飛收入由63.84億元升到98.09億元，但營業成本由45.78億元微跌至45.75億元，幾乎冇郁過。

結果就係毛利由18.07億元急升到52.34億元，毛利率由28.3%跳升至53.4%。對一間製造業公司嚟講，呢種情況通常反映三件事：產品賣得更多、平均售價提高，或者高端產品佔比升咗。長飛自己嘅解釋係，AI智算中心建設加快，帶動高規格光纖產品需求，公司銷量同平均單價都有較快增長。

And then what？

毛利率升得咁急，當然係好事；但投資者唔好咁快開香檳。關鍵唔係今期做到53.4%，而係呢個水平可以守幾耐。

如果AI數據中心真係持續需要多模光纖、保偏光纖、多芯光纖、空芯光纖等高規格產品，而長飛又能夠通過客戶認證、穩定大量交貨，咁今次可能唔只係周期反彈，而係公司賺錢能力升咗一級。但如果主要係行業短期供應緊、產品加價，等其他廠商擴產、客戶補完貨，毛利率就有機會回落。

所以我會話，長飛而家正由傳統電信光纖周期股，嘗試變成AI算力基建入面嘅光連接供應商。故事聽落吸引，但最後都係要睇數字：高端產品賣得夠唔夠多、毛利留唔留得住、現金有冇真正收返來。

增長引擎唔只一個，但主次要分清

收入拆開睇，最大火車頭仍然係光傳輸產品，包括光纖預製棒、光纖同光纜。呢個分部上半年收入61.25億元，按年升59.2%，佔總收入62.5%，毛利率更高達63.11%。

另一邊，光互聯組件分部收入22.38億元，按年升55.0%，毛利率48.97%。呢部分包括光器件、光模組、有源光纜同高速銅纜，較直接受惠於數據中心入面嘅高速連接需求。公司提到，部分產品已批量交付，亦有400G／800G產品完成客戶驗收，1.6T產品則仍在設計階段。

簡單講，長飛唔再只係賣傳統光纜，亦想向更高附加值嘅光連接產品行。但讀者要分清楚：已經量產賣錢，同完成驗收、送樣、做設計，係三個不同階段。後面兩者代表機會，未等於已經反映喺盈利。

講到AI需求，投資者不妨將鏡頭拉闊少少：雲端與大模型平台持續投入，市場自然會關注騰訊控股（0700）、baba（9988）及Alphabet Inc.（GOOG）等大型平台對雲端、模型與企業服務的布局。呢類公司嘅投入，反映整個算力生態對基建的關注升溫；但這不直接等於長飛必然取得任何特定訂單或合作。

至於網易（9999）與小米集團（1810），則可視為不同AI應用、內容與大模型參與者。真正關鍵仍然係，終端AI服務能否完成商業化，並將資本開支持續轉化為數據中心內外真金白銀嘅光連接需求。

內地收入上半年為56.63億元，海外收入41.46億元，兩邊都升53.6%；海外佔總收入42.3%。海外生意比例高，可以分散單一市場風險，但亦要面對匯率同當地營運挑戰。今期財務費用升至1.91億元，其中包括約1.12億元匯兌損失，正正反映海外收入多咗，匯率風險都會一齊放大。

今期財務費用按年升144.4%至1.91億元，其中公司指出人民幣兌美元及港元升值，令持有外幣資產產生約1.12億元匯兌損失。這正正提醒大家：全球化唔係淨係將收入搬去海外咁簡單，利潤表同資產負債表都會開始受貨幣波動影響。

盈利好靚，但要拆清楚

長飛上半年歸母淨利潤29.25億元，按年升889%；扣非歸母淨利潤24.49億元，按年更升1,680%。扣除非經常性項目後，盈利增長依然好強，反映主業的確有改善，唔係純粹靠會計數字撐場。

不過，法定盈利亦有其他因素幫手：期內有2.94億元公允價值變動收益、1.24億元投資收益，以及1.83億元其他收益，包括政府補助。呢啲唔代表「水份」，但未必每半年都會重複出現。

所以睇長飛，唔好直接將29.25億元當成新常態。最重要係未來高端光纖需求、產品價格同規模效益，能否繼續支持核心盈利。呢度可以用逆向思考：假如投資收益同補貼少咗，公司主業仲可唔可以交到強勁盈利？答到呢條問題，先至睇得清盈利質素。

現金流改善，但要盯住回款

股價可以呃人一陣，現金流冇咁好呃。長飛上半年經營現金流入淨額18.26億元，較去年同期8.42億元大升116.8%，方向係正面，最少反映盈利唔係完全停留喺帳面。

不過，截至6月底，應收賬款升至72.70億元，存貨亦升至44.70億元，兩者都較2025年末增加超過13億元。收入急升時，備貨同賒數增加未必係壞事，但下一步要睇客戶回款有冇跟上，以及存貨會唔會變成壓力。

公司期內信用減值損失1.12億元，期末壞賬準備8.98億元，暫時未算失控，但絕對值得持續跟。尤其係景氣向好時，公司最容易為咗搶生意而放寬付款條件，收入睇落好靚，最後卻未必收得足錢。

公司上半年資本開支6.71億元，主要用於海外產能及光纖業務優化；銀行貸款77.57億元，較去年末下降7.9%，但負債資本比率由20.8%升至24.5%。擴產本身唔係問題，關鍵係將來能否帶來更多收入、毛利同現金流。長飛最擅長始終係光纖光纜同光互聯，其他新業務最終係第二增長曲線，定係分散資源，暫時仍要靠往後數字驗證。

管理層講AI故事，開始有數字托住

長飛提出「AI-2030」戰略，布局智算中心內外嘅光連接需求。公司表示，保偏光纖已完成認證及量產；多芯光纖已用於城域網、智算互聯等場景；G.654.E光纖累計部署800萬芯公里；空芯光纖累計交付超過10,000芯公里，並有多個商用及試點項目。

不過，投資者要分清楚「已量產」同「送樣、驗收、方案設計」係兩回事。前者開始有機會變成收入，後者只代表技術有機會，未必即刻賺到錢。

市場對AI基建的想像，首先會投射到英偉達（NVDA）、壁仞科技（6082）及天數智芯（9903）等算力晶片參與者。算力供應增加，理論上會推動伺服器、網絡與光連接需求，但由晶片採購到光纖出貨，中間仍受制於客戶部署節奏、網絡架構與供應鏈消化能力。

再下一層，3308、兆易創新（03986）及瀾起科技（06809）分別代表製造、記憶體及伺服器互連等不同環節。晶片、記憶體、互連和光纖所處位置不同，需求傳導速度、價格周期、毛利結構和資本開支回報亦不同；市場熱炒同一條AI主線，唔代表每一環都會以同樣方式、同樣時間賺到錢。

最後再落到數據中心實體建設層面，高端PCB、覆銅板、電子材料及光模組環節的行業參照：勝宏科技（02476）、建滔積層板（01888）、建滔集團（00148）呢D公司反映市場正關注算力基建對不同物料與連接環節的拉動，但長飛的核心投資邏輯始終要回到自己：光纖光纜和光互聯組件的產品組合，有冇真係提升；高端產品能否長期量產；以及毛利與現金流是否同步留下來。

最重要唔係長飛有冇AI產品，而係AI相關產品究竟佔幾多收入、賺幾多毛利，同埋客戶會唔會由試用變成大規模採購。公司暫時未有詳細拆分，所以唔好見到「AI」兩個字，就將所有增長都當成長線新常態。

二階思維就係咁用。第一層係AI數據中心建設增加光纖需求，長飛受惠；第二層要再睇遠一步，AI需求熱潮一定會吸引更多公司做高端光纖，客戶日後亦可能壓價。長飛能否靠技術、客戶認證同穩定交付守住毛利，先係呢個AI故事最後有幾值錢嘅關鍵。

最易被忽略的地方

— 毛利率能否守住：如果光傳輸產品毛利率由63.11%顯著回落，或整體毛利率未能維持相對高位，市場就要重新判斷今次是結構性改善還是短期價格周期。

— 海外擴張的回報：海外收入佔比已達42.3%，未來要睇海外產能擴張是否轉化為更穩定訂單、合理回款與利潤，而非只有營收規模。

— 資本開支的效率：資本承擔達25.59億元。若日後資產增加、負債率上升，但收入增長、現金流與利潤率未能兌現，擴張就可能由機會變成包袱。

寫畀已持貨或高位買入的股東

講到呢度，無論你係高位入咗、早早落咗車，定係最近一路睇住佢升而心郁郁，都唔使急住同自己算帳。AI題材本身消息多、波動大，報價機每日閃幾千下，不等於企業價值改變咗幾千次。先停一停，覺察自己究竟係因為買入價、錯過升浪而焦慮，定係長飛嘅毛利、現金流、應收賬同資本開支真係出現咗裂痕。市場今日報咩價我哋控制唔到，但研究夠唔夠深、倉位係咪承受得到、生活有冇被一隻股票拖住情緒，呢啲反而係自己管得到。高位買入未必代表做錯，但如果買完只望住股價、只等返家鄉而唔再研究公司，先係最危險。市場唔會因為你買得高就對你好啲；下一步，始終係回到數字，重新檢視原本買入理由。

最怕唔係輸，最怕係唔知自己點解輸。

如果我係股東，我會一個人搵間靜靜地嘅cafe，坐低，叫杯凍咖啡，然後重新寫低當初持有嘅理由：我買嘅到底係AI基建題材、光纖周期反轉、長飛的全球製造能力，or 高端光連接技術進入商用後的長線回報？幾個理由看似相近，其實對應的驗證方法完全不同。By the way ，講開「靜cafe」，港島區有冇好介紹？

如果你主要押注AI需求，一定要睇實高端產品由認證走向量產後的收入與毛利貢獻；如果你押注周期反轉，就要接受毛利率有周期性，不能把今期高點機械外推；如果你相信公司長線能力圈，就要睇資本開支有冇集中在真正擅長、可複製、能產生回報的領域。

做投資亦要有少少哲學基礎保底：見到股價波動，先停一停，唔洗急住將每一日升跌解讀成自己啱或錯。你真正要問嘅，係收入質素、毛利率、經營現金流、應收賬周轉、存貨、負債與管理層執行有冇繼續改善。如果這些核心KPI仍然向好，短期波動未必值得過分演繹；但如果這些數字開始轉差，就算股價仲未反映，原本投資邏輯都要重新評估。

至於未持有嘅讀者，更加唔需要因為怕錯過而逼自己即刻決定。建立一張追蹤表，等公司用未來幾份業績證明：今次並非單次爆發，而係盈利能力與競爭位置真係升咗一級。

未來要驗證甚麼

第一，高毛利率守唔守得住。
要睇光傳輸同光互聯組件收入仲升唔升、毛利率有冇回落，以及高端AI產品能否由認證、試點變成穩定出貨。

第二，盈利有冇真金白銀。
要睇經營現金流能否跟上盈利，同時留意應收賬、存貨同壞賬準備會唔會升得太快。收入靚，但錢收唔返，都要小心。

第三，AI同海外擴張有冇回報。
要睇高端產品商業化、海外產能利用率，同埋新增資本開支最終能否帶來更多收入、毛利同現金流。故事可以大，但數字一定要跟得上。

結語

做投資，有時最難唔係睇明一份業績，而係面對升跌時仍然守得住自己。升咗，唔好急住覺得自己睇透晒；跌咗，亦唔好即刻將一次波動當成人生判決。先停一停，望清楚自己焦慮嘅，究竟係報價機上嘅數字，定係公司基本面真係出現咗裂痕。市場永遠有噪音，亦永遠有人比你早入、比你低成本；但投資從來唔係同人鬥快，而係同自己嘅情緒、貪心同恐懼相處。

一個專業投資者對自己嘅基本要求，就係每日都要做功課。唔係每日預測股價，而係每日問多一句：公司今日交出嘅數字，有冇令原本嘅投資邏輯更強，定係開始出現裂痕？能夠持續問對問題、承認自己未必每次都啱，已經比盲目追逐每一個熱門故事行得更遠。

明年今日， 別要再失眠。記住，錯過一段升浪唔等於錯過整個市場；短期回撤亦唔等於你永遠做錯。真正值得累積嘅，唔止係回報，仲有判斷力、耐性，同埋喺不確定之中保持清醒嘅能力。

不知不覺，我呢個星期都寫咗5篇長文，照顧好倉位，更要照顧好自己；市場下星期仲會開，但唔需要連星期六日都用情緒去交學費。

我每日都會盡量做功課，再將自己對業績同企業嘅觀點寫喺富途。希望大家睇完之後，唔單止多了解一間公司，亦都會多用數字驗證故事。

如果你覺得寫得好，畀個like，關注支持 800 萬專業投資者阿芒。

如果你喺500至1000蚊成本持有MiniMax，呢篇長文或者可以幫你重新判斷手上倉位應點部署：基本面係咪仍值得等，風險係咪需要重新衡量，定係應該耐心等下一季數字再驗證。4000字，逐層拆MiniMax嘅企業收入、毛利率、燒錢速度同競爭風險；啱睇嘅話，撳個關注支持阿芒，大家一邊實戰，一邊做功課。

作為一個專業投資者，睇MiniMax今次業績，最重要唔係問「收入升得勁唔勁」，而係問：公司由模型能力走到商業化，究竟行到邊一步？企業客戶係咪真係願意長期畀錢？毛利率可唔可以愈做愈高？而家燒嘅研發、算力同營運成本，最後又可唔可以變成一盤有現金流、有定價能力嘅生意？

今次中期業績，第一眼睇，好靚仔：收入按年升283%，半年收入已經多過2025年全年；開放平台及其他基於AI的企業服務收入更升703%，由去年同期只佔三成收入，變成而家佔63.4%。如果你淨係睇到呢度，可能會覺得：AI商業化終於嚟料，守得雲開見月明，MiniMax係咪已經跑出咗？

老老實實，收入升得快當然值得畀高分，但一單還一單，唔好咁快當佢已經贏咗。AI行業最易令人興奮嘅地方，係增長率可以好誇張；最易令人忽略嘅地方，係收入增長同長期賺錢，中間其實仲隔住好幾重山。

故事講得幾靚都好，最後都要睇盤數。

最重要唔係收入，是收入結構

MiniMax上半年總收入為1.166億美元，按年升283.1%，而且已經超過2025年全年7,900萬美元收入。單睇總收入，確實係一個非常快嘅擴張速度。

但我更加留意收入結構。

開放平台及其他AI企業服務收入達7,390萬美元，按年升703.1%，佔總收入63.4%；去年同期，這部分只佔30.3%。相反，AI原生產品收入為4,260萬美元，按年升100.9%。兩邊都有增長，但企業服務明顯跑得更快，亦正式成為公司最大收入來源。

呢個轉變有幾重要？

消費者AI產品可以短期爆紅。可能某個功能夠新鮮、某條片好多人分享、某個模型生成效果震撼，於是用戶一窩蜂湧入。但「多人試過」同「有人願意長期磅水」係兩回事。企業客戶肯將AI接入日常工作，例如寫程式、做內容、客服、內部知識庫、工作流程自動化，某程度反映產品開始由玩具變成工具。

而工具一旦真正幫客戶慳到時間、減低成本、提高產出，付費意願通常會強好多。參考 1024

呢個亦解釋咗，點解有既有場景嘅公司會有先天優勢：例如網易（9999）有內容及遊戲生態，小米集團－W（1810）有手機、IoT，AI功能要觸達用戶、累積使用數據，相對有天然入口；MiniMax要突圍，就更需要將產品由「大家試下」變成「客戶日日都要用」。

所以，企業服務收入升703.1%，我會視為今次業績最有含金量嘅亮點之一。這代表MiniMax開始唔係淨係賣一個「AI好神奇」嘅概念，而係有企業及開發者願意實際付費，使用其模型、平台及服務。

不過，收入升到咁，梗係靚啦。And then what？

企業收入高增長，下一步要睇佢係咪可以持續。公司暫時未有提供客戶留存率、客戶平均消費、合約年期、大客戶集中度，或者客戶由試用轉成長期付費嘅具體資料。唔係話冇披露就等於有問題，但作為投資者，資料未有披露，就唔可以自己腦補成「一定好穩定」。

AI企業服務同傳統軟件最大分別，係客戶唔只用一間供應商。今日你個模型快啲、平啲、寫code好啲，客戶咪多用你；聽日競爭對手更新模型、減價、推出更好嘅工具，客戶又可以轉去第二度。你知我知，單眼佬都知，AI呢行而家競爭咁激烈，唔係有收入就代表客戶永遠唔走。

企業客戶今日可以比較嘅，唔只係MiniMax同其他初創模型公司，仲有騰訊控股（0700）、阿里巴巴－W（9988）呢類本身有雲端同企業生態嘅平台、智譜／Z.AI（02513）等本地同行，以至Alphabet Inc.（GOOG）呢類全球級對手。即係話，MiniMax要贏，唔係贏一次模型測試，而係要長期贏到產品、成本、部署同服務。

MiniMax真正要建立嘅，係令客戶唔容易離開嘅能力：產品好唔好用只係第一步，之後仲要睇平台穩定性、API接入、數據處理、安全性、開發者工具、企業部署能力，以及能否融入客戶日常流程。

如果客戶愈用愈深、由一個部門擴展到幾個部門、由少量Token使用變成長期工作流依賴，收入先至有機會慢慢形成複利。相反，如果客戶只係因為暫時有優惠、試下新功能、見市場熱就用，增長率可以好睇，但未必留得低。

毛利率升咗，但未夠㗎

MiniMax上半年毛利為2,081萬美元，按年升464.8%，快過收入283.1%嘅升幅；毛利率亦由去年同期12.1%，提升到17.9%。

呢條數我會中立畀comment。

因為AI公司最怕嘅情況，係收入愈升、成本升得仲快。模型訓練要錢，推理要錢，雲端資源要錢，伺服器、電力、技術人才全部要錢。用戶每撳一次掣、每生成一段內容、每做一次複雜任務，背後都係真金白銀嘅算力消耗。

你睇英偉達（NVDA）AMD 持續主導高端AI算力市場，就知道模型能力背後嘅計算資源絕對唔平；而壁仞科技（6082）同天數智芯（9903）所代表嘅本土算力選擇，長遠能否令企業有更多成本與供應彈性，亦值得留意。對MiniMax而言，算力供應改善當然係好事，但最終仍要反映到推理成本下降同毛利率上升，先至算真正落袋。

所以，收入升咗唔代表一定好；毛利率有冇升，先開始反映公司規模做大後，能否留下更多利潤空間。

MiniMax毛利率由12.1%升至17.9%，至少反映基建效率、模型效率、產品組合或者定價能力開始改善；而且毛利升得快過收入，方向係正確。

但17.9%唔代表已經練成神功。AI模型不停升級，客戶會要求更平、更快、更準，同業愈多，減價壓力自然愈大。MiniMax之後能否繼續提高毛利率，取決於推理成本下降嘅速度，能否快過價格下調同需求升級。

虧損擴大，市場要面對現實

再睇經調整淨虧損，MiniMax上半年錄得2.930億美元，去年同期為1.387億美元。即係話，收入同毛利率雖然改善，但核心虧損仍然擴大，呢個正正係今次業績最需要正視嘅矛盾。

公司企業服務需求見到起色，但同時仍要大手投入研發、算力、模型迭代、產品開發同全球化擴張。AI公司現階段燒錢未必係壞事，真正問題係：每一蚊投入，有冇換來更強模型、更高使用量、更好毛利率同更穩定嘅客戶關係？參考 MSFT PLTR

MiniMax而家有收入、有毛利改善，但未見經調整虧損收窄，所以未可以當成熟軟件公司咁睇，而係一間仍在驗證商業模式、需要資本支持增長嘅AI公司。市場最易犯嘅錯，就係見到收入線靚，便自動補埋未來盈利、現金流同護城河；咁樣唔係分析，係許願。

現金多，是優勢，也是責任

MiniMax現金結餘為13.228億美元，其中現金及現金等價物為9.309億美元，較2025年底10.503億美元增加。對AI公司而言，現金係重要入場券：鬥模型、算力、人才同全球化，冇足夠資金，就算技術唔錯都未必捱得過下一輪競爭。參考 APPLE

不過，入到牌桌唔等於贏到最後。市場下一步要睇嘅唔係公司有冇13億美元，而係點樣用：研發有冇帶動企業收入？模型升級有冇改善毛利率？海外收入高，係真正全球化，定推廣與基建成本同樣高？

現金係安全墊，但唔係唔使計數嘅理由。未盈利公司最終都要埋單；MiniMax仍要證明，佢燒嘅錢係換來護城河，而唔係短暫熱度。

最怕唔係AI冇需求

我反而覺得，MiniMax最需要擔心嘅唔係AI需求突然消失。呢一輪AI熱潮，的確已經由模型一路燒到基建端：中際旭創（03308）、長飛光纖光纜（06869）同勝宏科技（02476）所處嘅光互聯、光纖同高端PCB環節，都反映市場預期數據中心投資會持續增加。

但要分清楚，基建需求旺，證明嘅係大家願意投資AI，唔係直接證明每間模型公司都可以賺到高毛利。對MiniMax而言，最重要仍然係：呢一輪龐大投入，最後可唔可以變成自己持續增長嘅企業收入、改善中嘅毛利率，同埋逐步收窄嘅虧損。參考 LITE

真正風險係：需求好大，但競爭者更多。

由華虹半導體（01347）、兆易創新（03986）到瀾起科技（06809），市場今年都喺追蹤中國半導體由製造、記憶體到伺服器互連嘅升級機會；但產業鏈愈熱，反而愈提醒我哋，MiniMax唔應只靠「AI大勢向好」去估值，而要睇自己可唔可以喺整條成本鏈之中保住定價能力。

你知我知單眼佬都知，AI行業絕對唔會得一間公司做到模型、做到企業服務。市場一熱，資本、人才、雲端資源、開源模型、海外競爭者全部湧入嚟。今日跑得快，唔代表下年仍然領先。

所以我睇這類公司，會刻意做多少少逆向思考：假如最樂觀嘅劇本最後失敗，最可能係咩原因？

第一，企業服務收入增長顯著放慢，代表客戶試用過後唔持續擴大使用。
第二，毛利率停滯甚至回落，代表價格競爭或推理成本壓力開始浮現。
第三，經調整虧損持續擴大，而且收入增速慢過成本增速，咁就要小心公司變成「愈做愈大、愈做愈燒錢」。
第四，海外收入雖然高，但如果收入品質不足、回款週期拉長，最後都會反映在現金流壓力，咁市場就要提高警覺。

數字唔講大話，但人可以揀住啲數字嚟講。作為投資者，見到一份高增長業績時，打死都唔好只睇公司最想畀你睇嗰一面。

如果你已經買咗，點部署？

如果你已經持有MiniMax，甚至喺高位買咗，首先唔使因為股價上上落落就覺得自己世界末日。人到咗某個階段，投資同生活其實都唔使逼自己逼得太緊。少啲為已經發生嘅事翻舊帳，亦少啲為未發生嘅市況失眠；做好眼前研究、管好倉位，日子舒服啲，投資反而先行得長。

高位買入本身唔代表做錯。市場永遠有機會比你買入價更高，亦永遠有機會喺你買完之後即刻調整；尤其係AI股，消息一出可以升得好急，情緒一轉亦可以跌得好快。呢個係市場特性，唔係你一個人嘅問題。

但高位買咗之後，最危險係乜？就係淨係望住股價，日日問幾時返家鄉。

市場唔會因為你買得高就對你好啲。你如果將投資決定交咗畀「等佢升返」，咁其實你已經唔係喺分析公司，而係畀市場情緒牽住走。

你可以做嘅第一步，係花一個鐘，重新寫低當初買MiniMax嘅理由：你買嘅係企業服務收入、全球化能力、模型技術、長遠平台效應，定純粹因為AI熱門、見股價強就怕錯過？

想做10年甚至更長時間嘅投資，最要戒嘅唔止貪心，仲有精神內耗。錯過一隻急升股，唔代表錯過整個市場；一次回撤，亦唔等於永遠做錯。長線投資要接受市場有雜音，專注企業盈利、現金流、估值，同埋自己承受得到嘅風險。卸低無謂包袱，先至有心力等複利慢慢發功。

如果你買MiniMax係睇好商業化能力，就應追蹤企業服務收入佔比、毛利率、經調整虧損、現金使用效率同客戶留存，而唔係淨係睇股價。只要呢幾條線持續改善，短期波動未必代表基本面轉壞；但若收入質素下降、毛利率掉頭、虧損失控，或者管理層淨講故事唔交數，原本投資邏輯就要重新評估。

至於未持有嘅朋友，唔使因為怕錯過而逼自己即刻決定。做投資唔係鬥反應快，係鬥邊個冇咁容易畀市場帶住走。你大可以先等下一兩份業績，睇清楚企業收入係咪持續、毛利率係咪再升、虧損係咪開始收窄，再決定自己係咪真係理解呢盤生意。

未來要盯實三件事

第一，企業服務收入能否繼續成為主引擎。唔使永遠維持700%增長，但要睇收入佔比、客戶使用深度，同埋管理層會否交代更多留存與客戶質素數據。

第二，毛利率能否由17.9%繼續改善。收入增長唔係最難，難在競爭加劇、模型持續升級之下，公司仲可唔可以保住甚至提高每一美元收入留下來嘅毛利。參考 META

第三，經調整虧損幾時開始收窄。公司有足夠現金投入係優勢，但市場遲早會問：研發、算力同產品投入，幾時先會對應到更高企業收入、更好毛利率同現金流？

今次先集中睇基本面，估值安全邊際留返下一篇再拆。但以業績本身計，MiniMax已做到第一步：證明有人願意磅水，尤其企業及開發者端需求開始冒起。

It’s a good start。下一步，先係真正考驗。

一個專業投資者對自己最基本嘅要求，就係每日都做功課。唔係每日估股價升定跌，而係每日問多一句：公司今日交出嘅數字，有冇令原本投資邏輯更強，定係開始出現裂痕？

我每日都會盡量多做功課，再將自己對業績同企業嘅觀點寫喺富途牛牛。希望大家睇完之後，唔單止多了解一間公司，亦會試下落手落腳，用數字驗證故事。

如果你覺得寫得好，麻煩支持一下，畀個like，或者關注。

預告：聽日輪到建滔積層板1888深度長文，有揸貨嘅朋友，保證值得一看。

Slow down.

Not to find the stock that moved the most. Not to chase the loudest AI headline. Not to pretend I can understand an entire sector from one revenue-growth percentage and a celebratory chart.

I slow down to separate fact from feeling.

This half-year review is focused on ten Hong Kong-listed AI names across computing infrastructure, semiconductors, memory, optical communications, PCBs, electronic materials, and foundation models.

These are some of the market’s hottest themes — which is exactly why they deserve colder thinking.

The central question is not simply:

Which company grew the fastest?

It is:

Which company is already earning real money from AI — and which is still selling the market a future that has not yet arrived?

As a Hong Kong Professional Investor, I have learned that an exciting story is not automatically a bad investment.

But an exciting story without cash flow, margins, or a credible return on capital can become an extremely expensive form of entertainment.

Two Different AI Trades

The clearest takeaway from this earnings season is that “AI” is not one investment category.

There are at least two very different businesses hiding under the same label.

The first is the AI application and model layer: companies building large models, APIs, enterprise services, and consumer AI products.

The second is the AI infrastructure supply chain: optical modules, PCBs, server components, electronic materials, foundry capacity, memory interfaces, and fibre networks.

Both can grow quickly.

But they carry very different economics.

For model companies, revenue may be rising at extraordinary rates while R&D, inference cost, sales expenditure, and computing expense remain even larger. The product may be real, demand may be real, and the loss may also be very real.

For infrastructure companies, the picture is more immediate. AI data-centre spending has already flowed into orders, pricing, capacity utilisation, gross margins, operating profits, and sometimes cash flow.

That does not automatically make hardware safer.

It just means the revenue has shown up before the dream.

MiniMax: Growth With A Bill Attached

MiniMax reported first-half revenue of approximately USD 117 million, up 283.1% year on year. Gross profit rose faster, by 464.8%, and gross margin improved from 12.1% to 17.9%.

That is meaningful progress.

But then I look at the bill.

The statutory loss was roughly USD 358 million. Adjusted net loss was around USD 293 million. R&D expenditure rose to approximately USD 297 million.

This is the central question I would keep asking myself: for every additional dollar of revenue, how much computing, research, and customer-acquisition cost is required?

High revenue growth is encouraging.

But high growth does not mean a company has escaped the “spend heavily first, explain profitability later” phase.

For MiniMax, I would watch gross-margin expansion, inference cost, customer retention, and whether losses narrow as revenue scales.

The business appears to be moving.

It is just not yet clear how much cash it will require to keep moving.

Z.ai: The API Engine Is Starting

Z first post-listing interim results were more encouraging at the commercial level.

First-half revenue reached RMB 954 million, up 399.7% year on year. Its open-platform and API business generated RMB 825 million, up 2,735.7%, representing 86.5% of total revenue. Token usage rose by more than 40 times, while average API pricing increased by 101%.

That is not merely a slide deck.

That is usage.

More importantly, the API segment’s gross margin moved from negative 0.4% to positive 24.6%. It may only be a first step, but moving from “every transaction loses money” to positive gross profit is a meaningful one.

Still, the consolidated gross margin fell from 50.0% to 26.4%, while R&D expense reached RMB 2.13 billion. The statutory net loss remained substantial at RMB 2.07 billion.

So I would not call the business proven yet.

I would call it commercially alive.

The next test is whether API scale leads to better overall margins, lower R&D intensity relative to revenue, and a path toward self-funded growth.

Revenue can grow at 400%.

The question is whether the economics eventually grow up with it.

The Hardware Reality

While AI-model companies are still proving monetisation, several hardware names have delivered something the market understands immediately:

Revenue.

Profit.

Cash flow.

And, in some cases, dividends.

建滔積層板（01888）reported first-half revenue of HKD 14.9 billion, up 55%, with net profit rising 209% to HKD 2.89 billion. AI servers, high-speed networking, electronic fibreglass, copper foil, and copper-clad laminates all benefited from stronger demand and pricing.

The company’s vertically integrated structure mattered. When competitors faced material shortages and delivery constraints, Kingboard could continue producing at near-full utilisation.

That is what an operating moat looks like in an industrial cycle: not a glossy presentation, but the ability to deliver when everyone else is scrambling.

長飛光纖光纜（06869） also posted striking numbers: first-half revenue rose 53.6%, while attributable profit jumped 889%. Gross margin reached 53.4%.

That sort of profit growth tells me product mix, pricing, and capacity utilisation have moved together.

But it also tells me to become more cautious.

When profits rise nearly ninefold, I do not only ask, “How good is this?”

I ask, “How much of this is repeatable?”

High-cycle earnings often look permanent at precisely the moment they are most vulnerable to competition, supply expansion, and price normalisation.

Cash Flow Is Harder To Fake

勝宏科技（02476） stood out because its earnings were supported by cash generation.

Revenue rose 28.8% to RMB 11.63 billion. Net profit rose 33.3% to RMB 2.86 billion. Operating cash flow was approximately RMB 2.91 billion.

For a manufacturing company expanding capacity rapidly, operating cash flow keeping pace with earnings matters.

It reduces the risk that growth is merely being booked on paper while working capital quietly becomes the real business model.

The AI server, high-density interconnect, and high-layer-count PCB opportunity appears genuine.

But I would still watch customer concentration, capacity additions, depreciation, and pricing carefully. A strong order book is useful. A strong order book at an inadequate return on capital is less useful.

The market tends to remember the first one and forget the second.

Semiconductors: Better, But Still Cyclical

華虹宏力 (01347) Hua Hong Semiconductor delivered a recovery that was hard to ignore.

First-half revenue reached USD 1.378 billion, up 24.5%. Gross profit rose 83.2%, while gross margin improved from 10.1% to 14.8%. Profit attributable to owners of the parent rose more than fourfold.

The drivers were clear: expanding 12-inch capacity, improved product mix, rising wafer shipments, and higher average selling prices.

That looks more substantial than a simple accounting rebound.

But foundry economics remain cyclical. New capacity can arrive. Customers can adjust inventory. Price competition can return. Margins are improving, but they are not yet close to historic peaks.

A good recovery is not the same as a permanently better industry.

I keep reminding myself of that because the market usually stops reminding me precisely when I need it most.

Optical Modules: The Market’s Favourite Exam

中際旭創（03308） may have produced one of the most powerful reports in the AI optical-communications supply chain.

Revenue rose 182.5% to RMB 41.78 billion. Net profit rose 241.7% to RMB 13.65 billion, driven by demand for 800G and 1.6T optical modules and higher cloud-capex spending from overseas customers.

Those are exceptional operating results.

The question is not whether the business is performing.

It is whether the valuation already assumes that it will perform exceptionally forever.

That is a much harder standard.

For companies like Zhongji, I would watch technological migration from 800G to 1.6T and eventually 3.2T, customer concentration, product leadership, gross margins, and the pace of hyperscaler capex.

The business can remain excellent while the stock still suffers if the market’s expectations were even more excellent.

That is one of investing’s less charming features.

Memory: Great Results Can Still Lose Money

兆易創新（03986）reported a spectacular first half: revenue up 178.7%, net profit up 1,091.5%, adjusted net profit up 796.9%, and operating cash flow up 531.5%.

Then the share price reportedly fell sharply after the result.

That is not irrational.

It is the market asking whether the memory-price cycle has already been priced in.

In memory, earnings can look strongest when supply discipline, pricing, and inventory dynamics all align. But the same forces can reverse when capacity expands or demand slows.

I would focus less on the headline profit percentage and more on adjusted profit quality, memory-price sustainability, inventory, and the durability of domestic-substitution demand.

A 1,091% profit increase is spectacular.

It is also a reminder that percentages can become theatrical when the starting base was small.

The Quietly Important Name

瀾起科技（06809） numbers were less explosive, but still strong.

First-half revenue grew 26.7%, gross profit grew 36.9%, and attributable profit rose 72.3%. Its interconnect-chip and server-platform businesses continued to benefit from AI-computing demand.

This is the sort of report I find useful because it shows operating leverage: profit growth outpacing revenue growth.

But the market’s reaction was cautious after the results, partly because the share price had already performed strongly and because investors were scrutinising dividend momentum and adjusted-profit trends.

That is the uncomfortable truth of a hot sector:

A company can report good news.

A stock can still fall.

The market does not only price what happened. It prices the gap between what happened and what had already been expected.

What This Earnings Season Says

Three themes stand out to me.

First, AI infrastructure is already producing visible earnings across the supply chain.

Optical modules, fibre networks, PCBs, electronic materials, memory interfaces, and semiconductor capacity are seeing direct demand from data centres and accelerated-computing investment.

Second, AI-model companies and AI-hardware companies are different investment questions.

Model companies such as MiniMax and Zhipu may be building important platforms, but they remain in a period of high R&D, high computing costs, and incomplete monetisation.

By contrast, many hardware suppliers are already reporting real revenue, real profit, and real cash flow.

Third, cyclical profits are not permanent profits.

When I see record margins in electronic materials, optical communications, foundry services, or memory, I do not dismiss the numbers.

I simply ask:

If industry demand falls by 30%, does this company still earn an acceptable return on capital?

That question is much less exciting than saying “AI is changing everything.”

It is also more likely to protect me when everything starts changing again.

Becoming Worthy Of Good Stocks

Charlie Munger once expressed an idea I keep returning to: good partners are rare, so the best way to find one is to become someone worthy of a good partner.

I apply a version of that to investing.

The best way for me to find a good stock is to become an investor worthy of holding one.

That does not mean predicting every quarterly result.

It means doing the quiet work:

• Understanding what the company actually sells

• Distinguishing revenue from cash flow

• Looking at margins rather than headlines

• Understanding the supply-and-demand cycle

• Checking customer concentration

• Tracking capital expenditure and depreciation

• Asking whether growth increases per-share value

• Remaining willing to revise my view when the facts change

Good companies are rare.

Good companies at sensible prices are rarer.

And investors who can hold them calmly through noise may be rarer still.

I do not need to have an answer to every market headline immediately.

Some questions require the next earnings report. Some valuations need sentiment to cool. Some investment theses need time to prove themselves.

For now, I will keep doing the work: reading, writing, recording, and updating my view.

Not because I expect to be right every time.

But because I would rather make a decision based on logic than allow the market’s mood to make it for me.

Views are personal and for discussion only. They do not constitute investment advice.

q.futunn.com/hk/profile/21649895

每次寫板塊業績回顧，我覺得最有價值嘅，唔係搵出邊隻股票升得最多，而係俾自己一個機會，將過去半年嘅情緒、判斷、資訊，慢慢整理返好。呢篇文相當集中，核心全部圍繞AI算力基建、半導體、記憶體、光通訊、PCB同大模型企業。正正係今年市場炒到最熱、亦最容易高追嘅板塊。

PI專業投資者阿芒， 同大家一邊真金白銀實戰、另一邊一齊埋頭苦幹做功課。希望幫自己同大家少啲靠情緒，多啲靠邏輯做判斷。未必每次都啱，但我會認真做每份功課、持續跟進，歡迎關注一齊交流。

AI市場從來唔缺新聞，亦唔缺觀點；缺嘅反而係一份肯停低落嚟、分清楚「事實」同「感覺」嘅耐性。好多時候，當我哋肯將事情拆開睇，原本好嘈嘅市況，就會開始有返條理。

今次我哋唔止睇邊間公司賺多咗，同時要拆清楚：收入增長係咪真係可以轉成現金流？盈利爆升係供需結構改善，定係周期高位紅利？而AI概念企業，到底係賣緊產品、服務同算力，定仲係主要賣緊市場預期？

MiniMax-W（00100）

MiniMax上半年收入高速增長，反映AI產品和企業服務開始進入商業化階段。收入為美元1.17億元，按年升283.10%；毛利為美元2,081.30萬元，升464.80%；毛利率由12.10%升至17.90%。

但公司仍處於高投入階段，法定虧損為美元3.58億元；經調整淨虧損為美元2.93億元，研發開支升至美元2.97億元。收入跑得快當然值得肯定，但目前最重要問題係：每增加一元收入，要投入幾多算力、研發同銷售成本？

潛在影響：中性偏正面。 開放平台與企業AI服務增長強勁，證明市場需求存在；但AI公司暫時未脫離「高增長、高燒錢」階段。投資者要留意毛利率、推理成本、客戶留存及經調整虧損收窄，而唔好只見收入升幾倍就當盈利能力已經成熟。

智譜（02513）

智譜今次上市後首份中期成績表，最搶眼係收入開始明確轉向雲端商業化。截至2026年6月30日止六個月，收入為9.54億元人民幣，按年急升399.7%；毛利為2.52億元，增長163.7%。當中開放平台及API業務收入達8.25億元，按年爆升2,735.7%，佔總收入86.5%；Token調用量增逾40倍，API平均售價亦升101%，顯示GLM模型嘅企業及開發者使用量正快速擴張。

不過，收入急升未完全轉化成集團層面盈利能力。整體毛利率由去年同期50.0%大幅跌至26.4%，主因高毛利嘅本地化部署業務佔比下降，而仍在擴張期嘅雲端部署與API服務佔比急升；值得肯定嘅係，開放平台及API業務本身毛利率已由負0.4%改善至24.6%，即係雲端業務至少完成咗由「每做一單蝕一單」走向有正毛利嘅第一步。

公司仍然處於重投入階段：研發開支21.31億元，按年升33.6%，主要用於模型訓練及提升GLM系列能力；期內法定淨虧損20.72億元，按年收窄12.1%。換言之，公司收入規模雖然已由1.91億元跳升至9.54億元，但研發、算力及拓客成本仍然遠高於毛利，距離自負盈虧仲有一段路。

潛在影響：中性偏正面。 呢份業績證明智譜嘅雲端MaaS模式開始跑通：API收入佔比高、增長極快，而且分部毛利率成功轉正，市場需求唔再只係概念。不過，專業投資者唔能夠只睇近4倍收入增長；更重要係整體毛利率能否止跌回升、API毛利率可否隨規模擴大而提高、研發開支佔收入比率能否下降，以及經調整虧損幾時真正收窄。

建滔積層板（01888）

建滔積層板今次係AI供應鏈中最直接交到成績表嘅公司之一。截至2026年6月30日止六個月，營業額為港元149.04億元，按年升55.00%；公司股東應佔溢利為港元28.87億元，大升209.00%；每股基本盈利港元0.92元，擬派中期息每股港元0.28元。

今輪爆發關鍵在於AI伺服器、高速網絡與高端電子設備需求，推高覆銅面板、電子玻纖布、電子玻纖紗及銅箔價格。建滔優勢係垂直整合，當部分同業受原材料短缺限制產能時，公司仍能近乎滿負荷生產同交貨。

潛在影響：強烈正面。 收入、盈利、派息同步提升，而且盈利增速遠高過收入，反映量價齊升。不過，越靚嘅周期盈利越要小心：電子玻纖、銅箔與覆銅面板未來供應增加後，現時高毛利可唔可以守得住，先係估值能否持續上調嘅關鍵。

長飛光纖光纜（06869）

長飛光纖光纜上半年業績非常亮眼。截至2026年6月30日止六個月，收入為人民幣98.09億元，按年升53.60%；歸母淨利潤為人民幣29.25億元，大升889.00%；毛利率升至53.40%；擬派中期息每股人民幣1.06元。

公司受惠於AI數據中心、算力網絡、光纖接入與高速傳輸需求，光纖光纜、光模組及相關產品需求明顯改善。盈利增速遠超收入，代表產品結構、價格與產能利用率都出現較大正面槓桿。

潛在影響：強烈正面，但周期風險高。 呢份業績係高景氣最直接證據，不過889.00%嘅增速本身亦提醒市場基數與周期效應非常大。長線要睇高端產品佔比、海外市場、供應鏈競爭，以及高毛利率是否可以維持。

勝宏科技（02476）

勝宏科技係AI伺服器PCB供應鏈中，盈利同現金流表現都比較紮實嘅一隻。截至2026年6月30日止六個月，收入為人民幣116.29億元，按年升28.77%；歸母淨利潤為人民幣28.57億元，升33.30%；扣非歸母淨利潤為人民幣24.18億元；經營現金流達人民幣29.11億元。

對一間高速擴產嘅製造企業而言，經營現金流能夠跟上盈利相當重要，代表唔係純粹帳面確認收入。AI伺服器、高階HDI及高多層板需求，係公司現時最主要增長來源。

潛在影響：正面。 盈利、扣非盈利及現金流都有支持，業績質素比只靠概念炒作更實在。不過，PCB行業最終仍要睇客戶集中度、產能投放、設備折舊及產品價格；AI訂單強勁不代表所有新增產能都能長期維持高回報。

半場休息

先令自己值得擁有好股票

芒格講過一個好值得反覆咀嚼嘅道理：好嘅伴侶本身罕有，所以想遇到好伴侶，首先要令自己成為值得擁有好伴侶嘅人。

放落投資世界，我會咁樣理解：

搵到好股票嘅最佳方法，係先令自己值得擁有好股票；因為真正嘅好股票，從定義上本來就唔常見。

點樣先叫「值得擁有」？唔係日日追最快消息，亦唔係靠一兩個AI概念就急住落注，而係肯花時間理解企業真正賺緊乜、競爭優勢喺邊、盈利有冇現金流支持，以及高增長過後回報率可唔可以守得住。

芒格另一個核心思想，係唔好將知識當成應付考試嘅記憶題，而要將不同領域嘅重要概念，慢慢變成腦入面會自動運作嘅思維框架。睇AI股都一樣：除咗睇收入同比、盈利同比，仲要識得睇供需周期、客戶集中度、資本開支、折舊壓力、現金流同估值。

因為市場最熱鬧嘅時候，往往最需要冷靜；而真正值得長揸嘅企業，亦未必係講故事講得最大聲嗰間。

華虹宏力(1347.HK)

華虹宏力今次交出咗一份「量價齊升」嘅靚仔成績表。截至2026年6月30日止六個月，收入創歷史新高，達13.78億美元，按年升24.5%；毛利大升83.2%至2.04億美元，毛利率由去年同期10.1%顯著提升至14.8%。母公司擁有人應佔溢利5,960萬美元，較去年同期1,170萬美元勁升409.0%，單計第二季度收入更達7.175億美元，季度環比再升8.6%，母公司股東應佔溢利季度環比大增84.6%。

呢輪反彈嘅核心係12吋產線產能持續爬坡、產品結構優化，加上AI基建帶動嘅晶片需求回暖，令付運晶圓數量同平均售價（ASP）同步向上，屬結構性復甦而非單純周期反彈。

潛在影響：強烈正面。 收入、毛利、淨利三線齊升，而且毛利率改善幅度遠超收入增速，反映公司定價力同成本控制同步向好；不過作為晶圓代工廠，專業投資者要留意行業產能開出後嘅價格競爭風險，同埋現時毛利率水平距離歷史高峰仍有差距，能否持續爬升先係下一步觀察重點。

中際旭創（03308）

中際旭創上半年成績屬於AI光通訊供應鏈最震撼之一。收入為人民幣417.78億元，按年升182.49%；歸母淨利潤為人民幣136.51億元，急升241.70%。800G及1.6T高速光模組需求強勁，加上海外雲端客戶資本開支增加，令公司業績進入高爆發期。

收入增長已經非常快，但盈利增速更快，說明高端產品比例、規模效應及毛利率都有改善。對公司而言，真正價值唔單止係目前供應800G，而係能否在1.6T、3.2T及下一代光互連標準中繼續保持技術與客戶優勢。

潛在影響：強烈正面，但估值要求極高。 AI數據中心支出未見明顯轉弱，基本面非常強；但市場一般已經對增長有極高預期。只要交付節奏、毛利率或客戶資本開支稍為低過預期，股價波動可以非常大。

建滔集團（00148）

建滔集團上半年收入為港元291.31億元，按年升35.00%；純利為港元27.11億元，只升5.00%；每股盈利港元2.445元；中期息每股港元0.73元，按年升6.00%。

收入升幅明顯，但盈利未能同步跑出，原因係投資業務於6月底股市回落時錄得虧損，拖低整體法定盈利。反而核心電子材料業務相當強，受AI需求帶動，電子玻纖紗、電子玻纖布、覆銅面板及銅箔均處於供不應求狀態。

潛在影響：正面。 集團持有建滔積層板及多項上游材料資產，AI材料景氣令核心工業業務受惠。不過，投資組合波動會令法定盈利失真，分析時要分開看核心製造盈利與投資損益，唔可以將兩者混為一談。

兆易創新（03986）

兆易創新呢份中期業績單睇數字堪稱「爆炸級」。截至2026年6月30日止六個月，公司實現營業收入115.66億元人民幣，按年勁升178.67%；歸屬母公司股東淨利潤68.57億元，按年狂升1,091.50%；扣除非經常性損益後淨利潤48.83億元，按年增長796.90%；經營活動現金流淨額60.48億元，按年大增531.47%，反映盈利同現金流匹配度良好。

有趣嘅係，公布業績後公司股價（H股）一度重挫近9%，反映呢輪業績增速雖然驚人，但市場早已憧憬記憶體晶片（NOR/NAND Flash）漲價週期，部分利好可能已提前反映在股價之中，加上扣非利潤增速（796.9%）遠低過整體淨利潤增速，中間有非經常性損益貢獻嘅成分需要拆解。

潛在影響：中性（短期）。 業績本身極度強勁，長線受惠存儲晶片漲價週期同國產替代邏輯依然清晰，但「利好兌現、股價先跌」係典型「見好倒差」現象，投資者要留意扣非利潤嘅真實增長質量，以及記憶體價格週期能否延續，先能判斷呢隻股嘅估值消化速度。

瀾起科技（06809）

瀾起科技受惠全球AI算力需求爆發，帶動互連類晶片需求強勁。截至2026年6月30日止六個月，公司實現營業收入33.35億元人民幣，按年增26.7%；毛利21.79億元，升36.9%；歸屬股東淨利潤19.97億元，按年勁升72.3%，每股基本盈利1.69元人民幣，按年升65.69%。互連類晶片產品線收入31.11億元，按年增26.4%；津逮伺服器平台產品線收入2.20億元，按年增31.2%；公司擬每10股派發現金紅利2元人民幣，派息按年持平。

單計第二季度營業收入18.75億元，按年增32.8%，季度環比增28.3%；歸屬股東淨利潤11.5億元，按年增81.5%，季度環比增35.7%，均創單季度歷史新高，反映增長勢頭仲喺加速。

潛在影響：中性偏正面（短期股價已見回吐）。 業績本身淨利潤增速遠超收入增速，反映毛利率同營運槓桿明顯改善，屬記憶體介面晶片受惠AI伺服器需求嘅直接證據；不過公佈業績後股價一度跌逾5%，累計兩日跌一成，顯示市場對「派息持平、扣非增速回落」有一定保留，加上股價年內已大幅跑贏，估值消化壓力值得留意。

今次業績主線

今次最值得留意有三條主線。

第一，AI基建真係已經落到供應鏈盈利。中際旭創、長飛光纖、勝宏科技、建滔積層板與瀾起科技，都受惠於數據中心、高速光通訊、伺服器PCB、電子材料與記憶體升級需求。

第二，AI公司與AI硬件公司係兩種完全不同投資命題。智譜同MiniMax有高增長潛力，但仍要面對研發、算力及商業化成本；反而光模組、PCB、材料與記憶體介面企業，現時已經有更直接嘅收入、盈利同現金流驗證。

第三，周期股最容易令人誤會高盈利等於永久高盈利。建滔系、光纖光纜、晶圓代工與記憶體晶片公司，全部受供需、價格及資本開支周期影響。好業績值得欣賞，但估值一定要問：如果景氣回落三成，企業仲有冇足夠回報率同現金流？

一個業績公告期完結，唔需要急住替自己打分數。睇啱咗，感恩但唔得意忘形；睇錯咗，檢討但唔需要否定自己。投資本身就係一場不斷更新認知嘅長途旅程，冇人會每一次都完美。

最重要係，我哋有冇比半年前更明白自己持有乜、承受緊乜風險，同埋點解仲願意持有。答案愈清楚，個心就愈定；個心定，先至有能力迎接下一份業績。

呢個整理嘅過程，其實都係照顧緊自己。唔需要一見到市場有新消息，就即刻逼自己有答案；更加唔需要將每位評論員嘅睇法，都搬返屋企慢慢消化。資訊太多，唔代表我哋要承受晒。揀幾件真正影響企業價值、資產配置同家庭現金流嘅事認真睇，已經足夠。

而對自己好啲，有時只係容許自己「未需要即刻知道答案」。有些問題要等下一份業績，有些估值要等市場情緒冷卻，有些判斷要畀時間驗證。今個星期完咗，就將該做嘅功課做好，然後畀自己真正休息一下。你唔需要二十四小時都做投資者，你首先係一個要好好生活嘅人。

亦多謝你肯一路睇到呢度；有人同行，提醒大家唔使急住跑，已經令呢條長線投資路少咗一點孤單。如果，你可以順便關注就更好啦。

持有超過千萬流動資產嘅人，點樣部署港股？投資講邏輯，講實力。我哋每日市場見。

Disclaimer: 本人為香港《證券及期貨條例》（第571章）下的個人專業投資者（Professional Investor）。PI 其中一項法定資格，是持有不少於800萬港元或等值外幣的投資組合。這裡記錄了我的價值投資觀點，還有哪些企業，值得我花十年時間去理解和耐心等待。本文只屬資訊分享及市場觀察，不構成投資建議。覺得呢份同行有價值，歡迎關注。

阿里巴巴近日以112.7港元配售7.1億股，集資800億港元，市場即刻聚焦兩件事：股權攤薄，800億AI投資幾時先見回報。專業投資者做投資，從來唔會只睇單一事件。

但講到最貼地，唔少阿里散戶此刻未必最關注緊十年後會變成點。大家心入面更直接嘅問題可能係：我手上啲9988仲應唔應該揸？消息一出，係咪應該沽？如果仲未返家鄉，應該溝貨、減倉，定係乜都唔做？尤其持貨成本高過現價嘅朋友，望住公司一次過溝稀800億出嚟押注AI，最怕嘅未必係短線跌幾蚊，而係怕自己由投資變咗「死守」。

呢篇文未必會畀你一個簡單嘅「買」定「沽」答案，但我相信可以幫你將問題問得更準：今次融資對每股價值係創造增量，定係純粹攤薄？阿里而家嘅估值、現金流同AI投入回報，值唔值得你繼續承受波動？更重要係，你手上嘅倉位同成本，仲係咪符合你原本嘅投資邏輯？部署下一步之前，先睇清歷史上大型融資之後，股東實際面對過咩結果，總好過畀一日情緒帶住走。

今次我用近20年香港上市公司10大股權融資事件，睇返如果當日以配售價或供股價參與，並長揸到2026年8月26日，結果究竟係食肉，定係食塵？

呢篇唔係三幾句講完嘅配股分析。我搵咗近20年香港最大10單股權融資，逐單計返配售價、供股價、送紅股同復權後回報，全文超過4,500字。

阿芒想做嘅，唔係叫大家聽日買定沽，而係用真實歷史案例，幫大家喺最嘈嘅消息面前保持清醒。

先戴返頭盔：以下只比較股價，未計股息、供股權利價值、分派、交易成本及稅務。尤其銀行、航空同REIT，實際總回報有機會同單睇股價有頗大分別。

第10位：國泰航空（0293）——最黑暗時供股，復常後先見曙光

2020年疫情最嚴重嗰陣，國泰以每股4.68港元供股，普通股部分集資約117億港元。當時航空需求近乎冰封，市場問嘅唔係公司仲有幾多增長，而係現金夠唔夠捱落去。

截至2026年8月26日，國泰股價約14.64港元，較供股價升約212.8%。呢單交易提醒大家：周期股喺最差時刻融資，未必代表永遠冇得翻身；前提係公司真係捱得過低谷，行業需求亦真係能夠復常。

第9位：領展（0823）——供股唔等於平貨，利率先係大佬

領展2023年以每單位44.20港元「5供1」，集資188億港元，主要用於減債、補強資本同保留投資彈性。當時高息環境令地產同REIT估值全面受壓，市場對呢次大折讓供股反應相當冷淡。

截至2026年8月26日，領展約39.22港元，較供股價仍低約11.3%。不過，REIT唔可以淨係睇股價，仲要計期間分派；但個案例說明一件事：就算係資產質素唔差嘅收息股，當利率高、債務成本上升、資產估值受壓，供股價都唔代表安全墊。

第8位：小米集團（1810）——2020年23.70港元配售，今日仍有錢賺

小米2020年12月以每股23.70港元配售10億股，純股權集資約237億港元。當時公司手機業務逐步回暖，IoT生態仍然有增長故事，但市場估值未去到後來電動車概念最瘋狂嗰個水平。

截至2026年8月26日，小米收報28.46港元，較配售價高約20.1%。回報唔算驚天動地，但至少證明一件事：當公司喺合理估值融資，而且核心業務冇失速，配售價未必係散戶陷阱。

第7位：比亞迪（1211）——2021年225港元配售，復權後揸到今日仍有回報

比亞迪2021年1月以每股225港元配售1.33億股H股，集資約299億港元，資金用於營運、還債及研發。當時新能源車係全市場最熱賽道之一，資金追得相當進取。

不過，呢單一定要計返2025年嘅股本變動。比亞迪其後每10股送8股紅股，再每10股轉增12股，即原有10股變30股；因此2021年225港元嘅配售成本，按今日股數基準應調整為75港元。截至2026年8月26日，比亞迪約92.60港元，即較復權後配售成本升約23.5%。呢個案例反而更值得反思：新能源車周期波動極大、股價中間可以大上大落，但只要你用正確復權基準，會發現當年參與配售嘅投資者其實都有正回報。

第6位：渣打集團（2888）——防守式供股，時間成為回報來源

渣打2015年以55.60港元供股，集資約395億港元。當年係明確嘅資本修復與業務重整：市場對其新興市場風險、資產質素同盈利能力都有疑問。

截至2026年8月26日，渣打股價約228.80港元，較供股價升約311.5%。銀行股未必有科技股咁多故事，但若資本補得夠、風險控得住、盈利慢慢修復，時間本身就可以成為股東最強嘅朋友。

去到呢度，大家應該已經見到一個規律：危機之中供股，未必等於死刑；高景氣時融資，亦未必等於機會。

真正值得學嘅，唔係見到供股就衝入去，亦唔係見到配股就即刻沽貨，而係建立一種機率思維（Probabilistic Thinking）。投資世界從來冇「一定升」或者「一定跌」，只有不同情境下嘅勝率、賠率，同埋一旦睇錯自己要付出幾多代價。

例如一間公司喺低谷供股：可能係核心業務仍在、補完資本就有機會翻身；亦可能係基本面持續惡化，只係延遲問題爆發。另一邊廂，公司喺高景氣大額配售：可能係趁勢集資、把握一個超高回報嘅擴張機會；亦可能係管理層最清楚估值已經唔平，趁市場最肯畀錢時先袋住現金。作為專業投資者，唔可以只問「邊個故事啱」，而係要問：樂觀、中性、悲觀三種劇本各有幾大機會？如果自己估錯，蝕得起嗎？如果估啱，賺幅又值唔值得承受呢個風險？

呢種思維最重要嘅地方，係令我哋唔會因為一時興奮而過度自信，亦唔會因為一時恐慌而錯殺所有機會。投資唔係要次次預測命中，而係喺資訊永遠不完整嘅情況下，持續揀一啲期望值較高、下行風險自己承受得到嘅決定，再靠倉位管理活得夠耐。

第5位：小米集團（1810）——2025年53.25港元配售，今日28.46港元，較配售價跌約46.6%**

冇錯，又係小米，2025年3月以每股53.25港元完成8億股先舊後新配售，集資淨額約425億港元。當時市場為小米手機高端化、IoT生態同電動車前景畀咗極高期望，股價正處於強勢階段。

截至2026年8月26日，小米收報28.46港元，較配售價跌約46.6%。公司有冇融到錢？有。故事有冇吸引力？有。但市場當初畀嘅估值太高，未來盈利未能以同樣速度追上預期，配售價就即刻由「機構搶貨價」變成沉重壓力位。

第4位：比亞迪（1211）——2025年335.20港元配售，調整送股後仍跌約17%

比亞迪2025年3月以每股335.20港元配售1.298億股H股，集資435.09億港元，用於研發、海外擴張及營運需要。當時比亞迪係中國新能源車出海最強代表之一，市場情緒相當高漲。

不過，比亞迪其後每10股送8股紅股，再每10股轉增12股，即原有10股變30股。因此335.20港元配售價要按同一基準調整為約111.73港元。截至2026年8月26日股價92.60港元，配售投資者未計股息帳面跌約17.1%，而唔係表面睇落跌逾七成。

呢個結果仍然提醒大家：好公司配股，配售價亦未必一定抵買；但更重要係，分析歷史回報時一定要校正送紅股、拆細、合股及派息。唔做復權就直接比較兩個股價，個結論可以差天共地。

第3位：美團（3690）——高估值融資，之後估值跌到入肉

美團2021年以約273.80港元進行先舊後新配售，純股權部分集資約512億港元。當時美團被視為本地生活平台龍頭，外賣、到店、閃購、社區團購，每一條線都有人願意畀高估值。

截至2026年8月26日，美團約78.05港元，較配售價跌約71.5%。之後監管環境改變、競爭加劇、投入增加，而市場願意畀嘅估值倍數亦大幅收縮。呢單交易係一個好殘酷嘅教材：公司喺最靚嘅窗口成功融資，但參與配售嘅資金，未必分享得到同等甜頭。

第2位：阿里巴巴（9988）——112.70港元配售價，市場啱啱開始投票

阿里今次以每股112.70港元配售7.10億股，集資800億港元，主力投向AI運算基建、數據中心、儲存、數據庫與高性能網絡。呢個係一次極大規模嘅長線資本開支承諾。

截至2026年8月26日，阿里約116.20港元，較配售價只高約3.1%。交易時間尚短，依家講成功定失敗太早；但阿里要面對嘅考驗好清晰：800億投資之後，雲業務收入能否加速？AI產品能否變現？資本開支會唔會侵蝕自由現金流？如果答案係肯定，112.70港元可能係長線起點；如果投入大過回報，呢次融資就可能成為估值長期受壓嘅理由。

第1位：匯豐控股（0005）——最恐慌嘅28港元，復權後仍然係一場漂亮翻身仗

匯豐2009年金融海嘯期間，以每股28港元「12供5」集資約1,380億港元。當年市場最擔心嘅係美國消費金融業務損失、銀行資本不足，以及全球金融系統會否進一步惡化。
同樣要留意股本調整：匯豐其後進行1合2股，所以當年28港元供股價，換算成今日每股基準應為56港元。

截至2026年8月26日，匯豐約163.20港元，較復權後供股成本升約191.4%，即單計股價約2.9倍；若連同十幾年來派發嘅股息，實際總回報會再高一截。呢單先係十大案例入面最有份量嘅一課：一間公司喺危機中大規模融資，唔代表必然走向末日。只要核心商業模式未散、資本補得夠、管理層有能力止血重整，當市場最恐慌、人人只見到風險嘅價格，往往反而孕育出最可觀嘅長線回報，成功做到價值投資嘅典範。

結語：最癲、最受市場追捧嗰刻配股，散戶好多時唔係上車，而係幫公司高位埋單。

公司喺估值最貴、氣氛最熱、機構最肯畀錢時配股，對公司係教科書級財務操作；但對普通投資者，呢類交易往往係危險訊號——因為連最熟悉公司價值嘅管理層，都覺得此刻值得用股票換取大額現金。

唔係話配股後一定跌，但歷史一再證明，高估值融資後最怕業績只係「好」，而唔係「遠超預期」；一旦增長接唔住，估值就會殺得好快，散戶最後通常係高位接貨、低位認輸。

And then what?

阿里配完800億，真正重要嘅問題先至開始。

作為一個真金白銀落場嘅專業投資者，我唔會用「配股一定利淡」或者「AI一定贏」呢種二元思維去下注。我會持續問：800億投落去之後，阿里雲增長會唔會加速？AI產品可唔可以變現？資本開支幾耐回本？自由現金流會唔會被吞噬？而112.70港元呢個配售價，到底反映咗幾多樂觀預期？

更加重要嘅，係要學識Charlie Munger講嘅反向思考（Inversion）：唔好只問「阿里AI成功咗，股價可以升幾多」，亦要先問「今次投資點樣會失敗？」如果AI投入持續膨脹，但雲收入增長追唔上；如果競爭令價格愈打愈低、毛利率受壓；如果市場本身已經將AI憧憬反映得太盡；又或者宏觀環境轉弱，令企業客戶收緊IT預算——咁800億就未必係護城河，反而可能變成未來幾年拖住現金流同估值嘅包袱。

反過來想，先至知道下一步應該點做。假如一個投資最終會令你輸錢，通常唔外乎幾個原因：高估咗增長、低估咗競爭、忽略咗估值、倉位落得太重，或者因為未返家鄉而死守。先逐樣列出最可能踩中嘅地雷，再問自己：而家手上嘅持倉、成本同風險承受能力，頂唔頂得住？如果答案唔肯定，就唔應該靠一句「長線一定得」去麻醉自己。

投資唔係要你次次估中未來，而係喺資訊不完整之下，判斷邊一邊勝率較高、賠率是否合理，再用倉位管理守住自己。歷史畀我哋嘅最大啟示，唔係見配股就買，亦唔係見配股就沽；而係當全市場最興奮時，要問自己有冇可能正喺幫公司高位埋單。當全市場最恐慌時，亦要問自己係咪錯過咗一間仍然有能力翻身嘅公司。

Disclaimer: 本人為香港《證券及期貨條例》（第571章）下的個人專業投資者（PI）。個人專業投資者的其中一項法定資格，是持有不少於800萬港元或等值外幣的投資組合。

Alibaba’s HKD 80 Billion Placement: The Market Isn’t Selling the AI Story. It’s Pricing Trust in Capital Allocation.

Alibaba is placing 710 million new shares at HKD 112.70 each, raising roughly HKD 80 billion.

The stated destination: full-stack AI — chips, infrastructure, and model capabilities.

The transaction is expected to complete on 26 August.

That sounds like a straightforward AI headline. It isn’t.

The market is not necessarily saying, “AI is a bad idea.”

I certainly am not.

For a company with Alibaba’s cloud platform, merchant ecosystem, enterprise relationships, engineering depth, and balance sheet, not investing seriously in AI could be the more dangerous decision.

But “AI is necessary” and “any way of financing AI is justified” are two very different sentences.

That distinction is where the real investment work begins.

A placement is not free money

Equity financing has an obvious attraction: no coupon, no maturity date, no lender calling at an inconvenient moment.

But it is not free.

A placement permanently expands the share count. Future earnings, dividends, free cash flow, and the effect of buybacks must now be divided among more owners.

For an existing Alibaba shareholder, the question is not simply:

How much dilution is there?

The better question is:

Will the HKD 80 billion create enough additional per-share cash flow to justify the ownership given away today?

If it does, this placement may eventually look like a cheap ticket into a valuable new profit pool.

If it does not, then management has transferred part of its execution risk to existing shareholders — politely, efficiently, and at a discount.

Capital markets have many elegant ways to ask shareholders for patience.

Alibaba is not short of cash

Alibaba is not raising money because it is standing at the edge of a cliff.

But cash on the balance sheet and sustainably generated free cash flow are not the same thing.

In the latest quarter, operating cash flow was approximately RMB 22.9 billion. Capital expenditure rose to roughly RMB 67.7 billion, up 75% year on year. That left free cash flow at an outflow of about RMB 44.7 billion.

In plain English: the core business still generates cash, but the company is spending far more on GPUs, servers, and data centres than it is bringing in during the quarter.

That is not automatically bad.

If I am building a bridge that will collect tolls for decades, heavy upfront investment can be entirely rational.

If I am filling a hole that becomes larger each time I shovel money into it, then effort is not the same as progress. Neither is capex.

AI infrastructure is not a software business in the pure sense. A software product can often serve another customer at very low marginal cost. Compute is closer to a power plant or hotel: equipment must be bought, data centres built, electricity paid for, systems maintained — and the equipment starts depreciating before the excitement around the launch event has even faded.

Meanwhile, competitors can buy GPUs too.

The sequence I am watching

When I look at Alibaba’s AI spending, I do not want to stop at “AI revenue is growing.”

I want to follow the full chain:

Capital expenditure
→ Cloud revenue
→ Gross margin
→ Operating cash flow
→ Free cash flow per share

The last two words matter most: per share.

A company can become larger while its shareholders become poorer.

If revenue rises, but capex rises faster — and new shares rise faster still — then the business may look more impressive from a distance while creating very little additional value for the people already on the register.

Alibaba Cloud’s external commercial revenue reportedly grew 45% year on year. AI-related products reached an annualised revenue run-rate of more than RMB 49.5 billion, representing around 35% of Alibaba Cloud’s external commercial revenue.

Those are meaningful figures. AI is no longer merely a slide deck with heroic gradients.

Customers are paying.

But I do not see those numbers and immediately declare victory. I ask myself:

• How much of that ARR reflects durable demand rather than promotional pricing?

• What do retention and renewal rates look like?

• Are margins improving alongside revenue?

• Is utilisation of the new compute capacity increasing?

• How quickly can this investment become cash, rather than the justification for the next round of capex?

ARR is a run-rate. Capex is cash already spent.

They are not directly comparable, but the contrast matters: Alibaba remains in the phase of putting large amounts of money into the ground, rather than harvesting large amounts of cash from it.

The real examination begins when equipment depreciates, cloud competitors cut prices, and customers decide whether they still want to pay.

And then what?

This is the question I keep returning to.

Not: “Is the placement bullish or bearish?”

Not: “Is AI good?”

But:

And then what?

Financing is a tool. It is not a virtue.

Debt, equity, retained cash — all can be sensible. All can be destructive. Getting a bigger credit-card limit does not prove that I know how to allocate capital. It merely gives me more ways to disappoint myself.

Capital markets will fund a company when they believe one dollar invested today can eventually create more than one dollar of value.

So, for this HKD 80 billion, I will be watching:

• How much additional free cash flow per share appears within three years

• Whether compute utilisation rises with capacity

• Whether cloud economics survive a price war

• Whether hardware becomes obsolete before it earns an adequate return

• Whether management slows spending if returns disappoint

• Or whether another placement becomes the default answer

That final point matters.

One dilution event can be strategic.

Repeated dilution can become a governance signal.

The old bill: instant retail

The market’s reaction is not only about AI. It is also about memory.

Investors have seen this film before:

First comes the story — GMV, users, market share, expansion.

Then comes the spending — subsidies, infrastructure, incentives.

Then free cash flow begins to weaken.

Then the company returns to the market for more ammunition.

And only at the end does everyone ask the awkward question: what did the shareholder actually receive?

HSBC has estimated that Alibaba’s instant-retail competition may have generated cumulative losses of around RMB 87 billion from the second quarter of 2025 through the first quarter of 2026. That is an external estimate, not Alibaba’s own single reported figure, but it captures what the market fears: a subsidy battle consuming capital while AI infrastructure demands even more.

This is why shareholders may connect the food-delivery war and the placement, even if management treats them as separate strategic decisions.

The concern is not irrational:

Did Alibaba dig one hole through low-return competition, then ask shareholders to finance a different, more attractive hole labelled “AI”?

That may sound unkind. It is also a capital-allocation question worth asking.

Instant retail may have strategic value. It can defend consumer entry points, improve engagement, strengthen fulfilment, and prevent competitors from encroaching on Alibaba’s core commerce ecosystem.

But every strategy has a price.

Every dollar spent on subsidy is a dollar not used for repurchases, dividends, high-return projects, or simply retained until a real opportunity appears.

If subsidies create a durable moat, improve customer lifetime value, and lead to better unit economics, they may be an investment.

If they merely buy short-lived orders — while competitors match the discounts and customers leave when promotions disappear — then they are not an investment.

They are rented excitement.

What I will measure

Over the next few quarters, I will pay less attention to daily price movements and more attention to five things:

1. Cloud revenue growth versus capex growth — Revenue growth is helpful; capex growing much faster may mean scale without value.

2. AI gross margins — Is growth purchased through lower pricing, or is the economics improving?

3. Compute utilisation — Data centres are like hotels: a beautiful building full of empty rooms remains an expensive building.

4. Instant-retail unit economics — Are orders, customers, and cities moving toward profitability?

5. Free cash flow per share and share count — Are buybacks truly shrinking the share base, or being offset by placements and stock compensation?

Alibaba has suggested that payback periods on AI infrastructure may decline from roughly three years to two and a half years or less.

I will treat that as an operating hypothesis, not a fact.

Payback depends on utilisation, pricing, margins, depreciation, competition, and discipline. A spreadsheet can make a payback period look very attractive. Reality, regrettably, does not always read the spreadsheet.

Ticket or burden?

I do not think Alibaba investing seriously in AI is absurd.

I think failing to invest could be reckless.

But the necessity of AI investment does not automatically make this placement value-accretive.

If, over the next two or three years, Alibaba can demonstrate sustained AI-cloud growth, rising margins and utilisation, capex converting into operating cash flow, recovery in free cash flow per share, better instant-retail economics, and a share count that begins shrinking again — then today’s dilution may eventually look like a well-priced entry ticket.

If capex keeps rising, hardware becomes obsolete before earning its cost of capital, cloud services enter a price war, instant retail keeps burning cash, and Alibaba returns to the equity market again, then HKD 80 billion may not be a ticket.

It may be a burden.

The Munger-style error I try hardest to avoid is confusing spending money with creating value, or confusing a bigger company with a more valuable share.

When I see the word “fundraising,” I try not to rush toward “bullish” or “bearish.”

I ask:

And then what?

After the money is invested, who receives the cash return?

If the answer is not the existing shareholder, then even the grandest AI story may simply be someone telling a compelling story with my money.

Views are personal and for discussion only. They do not constitute investment advice.

q.futunn.com/hk/profile/21649895

阿里巴巴配售 7.1 億股新股，每股 112.70 港元，集資約 800 億港元；公司話會將全部所得款項投落「全棧 AI」，包括芯片、基建同模型能力，交易預計 8 月 26 日完成。

市場反應大，唔應該簡化成「市場唔信 AI」。市場真正問緊嘅係：一間帳上仲有大把錢、但自由現金流開始失血嘅公司，點解要用攤薄舊股東嘅方法，去資助下一輪擴張？

AI 要投，呢點我同意。

但「一定要投」唔代表「點融都合理」；更唔代表只要掛住 AI 個招牌，股東就應該自動接受任何資本開支、任何回本期、任何融資方式。

先講白話：配股即係咩？

配股唔係免費錢。

公司唔使畀利息，亦冇還本壓力；但代價係永久性：多咗新股份之後，未來嘅盈利、股息、回購效果，全部要由更多人一齊分。

今次 7.1 億股新股，對舊股東嚟講，最直觀就係所有權被攤薄。真正要睇嘅唔係「攤薄咗幾多個 percent」；而係：

呢 800 億投落去，日後增加嘅每股現金流，夠唔夠抵銷今日讓出去嘅所有權？

夠，呢次配股就係合理入場飛。

唔夠，呢次配股就係將管理層嘅投資風險，提早派畀舊股東埋單。

阿里真係缺錢？

阿里唔係窮到要救命。

但「帳上有錢」同「生意自然產生好多可自由分配嘅現金」，係兩回事。最新季度，阿里經營現金流約人民幣 229 億元；但資本開支衝到約人民幣 677 億元，按年升 75%，結果自由現金流淨流出約人民幣 447 億元。

講人話：本業仲識賺現金，但公司投落 GPU、伺服器、數據中心嗰筆錢，已經遠多過當季收返嚟嘅現金。

呢個未必錯。

如果你起緊嘅係一座未來可以長期收租嘅橋，前期大額投入好正常。但如果起到最後發現係個永遠填唔滿嘅坑，咁你投得愈多，只會陷得愈深。

AI 基建唔係純軟件。

軟件寫好之後，賣多一個客，邊際成本可以好低；但算力生意更似電廠或者酒店——你要先買設備、起數據中心、畀電費、做維護，而且設備會折舊、會過時。更麻煩係，隔籬對手一樣可以買 GPU、一樣可以擴容。

所以散戶唔好淨係睇「AI 收入升幾多」。你應該一路追住呢條鏈：

資本開支→雲收入→毛利→經營現金流→每股自由現金流

最重要係最尾嗰三個字：每股。

公司整體愈做愈大，唔代表你手上每一股愈值錢。盈利升得慢過資本開支，同時又慢過新增股份，最後可能係公司大咗，但舊股東冇富到。

AI 有成績，但未到收成期

公平講，阿里唔係淨係賣 AI 故事。

最新季度，阿里雲外部商業化收入按年升 45%；AI 相關產品 ARR 超過人民幣 495 億元，約佔阿里雲外部商業化收入 35%。 呢啲數字證明 AI 唔再只係實驗室玩具，係開始有客畀錢、有外部收入。

但專業投資者見到呢啲數，唔會即刻話「贏咗」。

佢會問：

• 呢 495 億 ARR 入面，有幾多係真實長期需求？

• 客戶續約率點樣？

• 係咪靠減價、補貼搶返嚟？

• 毛利率會唔會持續改善？

• 最終可唔可以變成現金，而唔係永遠變成下一輪 Capex？

因為 ARR 係收入運行速度，Capex 係真金白銀今日已經畀咗出去。今季 AI 相關產品 ARR 約 495 億，但季度資本開支已經約 677 億元。 兩個數字唔可以直接一對一比較，但足夠提醒大家：阿里而家仍然處於「先擺大錢落去」嗰一段，而唔係「已經大規模收割現金」嗰一段。

等到算力設備開始大規模折舊、競爭對手又減價搶客嗰陣，先至係真正驗貨時間。

專業投資者會問：然後呢？AND THEN WHAT?

有人會話：Google 都可以融資，美國大廠都發債，內地科技公司為 AI 籌錢好正常。騰訊日後會唔會都恢復大規模融資？

我嘅答案係：融資本身從來唔係罪。問題係，融資之後呢？

發債又好、配股又好、用現金又好，都只係工具。公司融到錢，唔代表創造到價值；就好似一個人攞到信用卡額度，唔代表佢識得投資。

資本市場願意畀錢一間公司，前提係相信佢今日投 1 蚊，將來可以產生多過 1 蚊嘅價值。

所以我唔會問「阿里配股係利好定利淡」咁簡單。我會問：

• 呢 800 億落去，三年後每股現金流多咗幾多？

• 算力使用率有冇一路升？

• 如果雲端服務減價，回報率仲守唔守得住？

• GPU 幾年後過時，要唔要再投一輪？

• 如果回本速度慢過預期，管理層會唔會減慢開支？

• 定係又再配股？

至於騰訊會唔會融資，唔應該靠估。真正要睇嘅係：佢有冇清晰高回報用途、內部現金流夠唔夠、融資後每股回報會唔會增加。公司融資唔可怕；冇講清楚回報、又習慣將風險轉嫁畀舊股東，先可怕。

市場點解反應咁大？

呢次市場反應大，除咗係「被剝奪超級反應」，我覺得仲有一樣：PTSD。

蒙格講嘅被剝奪超級反應，即係人失去本來屬於自己嘅嘢，痛苦通常大過得到同等價值嘅快樂。舊股東會覺得：我捱過股價波動、等過公司復甦，而家你用折讓價畀新人入場，分走一部分原本屬於我嘅未來盈利。呢個唔係純情緒，係真實所有權被稀釋。

而 PTSD 就係：市場以前見過太多次類似劇本。

先講故事——GMV、用戶數、市佔率、擴張。之後一路燒錢——補貼、搶市場、起基建。再之後，現金流壓力大咗，就返轉頭融資。到最後市場先問：原來一路以嚟，股東究竟賺到咩？

根據匯豐研究估算，阿里在即時零售競爭中，由 2025 年第二季到 2026 年第一季累計虧損約人民幣 870 億元；呢個係外部估算，唔係阿里正式披露嘅單一口徑，但已反映市場對補貼戰消耗資本嘅憂慮。

所以市場而家會有一句好直白嘅反應：

外賣戰燒咗咁多錢，轉個頭又向市場伸手。係咪自己挖坑，然後叫股東埋單？

呢種講法可以好情緒化，但背後個問題好合理。

如果去年冇咁激進打外賣戰，今日係咪根本唔使做咁大規模配售？無人可以斬釘截鐵答「係」；但管理層必須明白，市場一定會將兩件事連埋一齊睇。

當一間公司同時：

• 喺低回報、高補貼競爭入面燒錢；

• 喺 AI 基建投入巨額 Capex；

• 自由現金流變成淨流出；

• 最後用配股補充彈藥；

市場就唔會只當呢次係「AI 戰略融資」。市場會問：你係咪冇資本排序？見到每個戰場都覺得自己唔可以輸？

呢個先係 PTSD。

市場驚嘅唔只係今次攤薄，而係下一次。如果明年資本開支再超預期，阿里會唔會又配一次？一旦市場認定配股係常態，估值折讓就唔會只維持一兩日，而會變成對管理層資本紀律嘅長期折讓。

外賣戰係未結嘅舊帳

外賣、即時零售、本地生活，唔係冇戰略價值。

佢可以守住用戶入口、提升使用頻率、補強電商履約，亦可以防止競爭對手滲入核心消費場景。問題從來唔係「應唔應該做」，而係「做到幾多先值得」。

所有戰略都有價錢。

每一蚊補貼，本來可以用嚟回購、派息、投資更高回報項目，或者安安靜靜留喺公司戶口，等下一次行業低潮出現時先出手。

如果補貼可以換到長期護城河、提升客戶終身價值、改善單位經濟，咁係投資。

如果補貼只係換到短暫訂單、競爭對手跟住加碼、客戶一停優惠就走，咁唔係投資，係買熱鬧。

阿里而家要向市場交代嘅，唔係「我哋好努力」。而係：外賣戰投入咗幾多？每張訂單經濟模型有冇改善？幾時會有清晰上限？如果回報唔達標，會唔會停？

成熟管理層最重要嘅能力，唔係咩都敢做，而係知道咩唔應該再做。

散戶之後睇咩？

唔好日日望住股價，亦唔好淨係見到「AI 收入三位數增長」就衝入去。

之後幾季，你可以盯實呢五樣嘢：

• 雲收入增長 vs Capex 增長：收入升得快係好，但如果 Capex 升得仲快，規模未必等於價值

• AI 毛利率：收入係咪靠減價換返嚟？毛利有冇改善？

• 算力使用率：數據中心就似酒店，起得再靚，吉房就係吉房

• 即時零售單位經濟：每單、每個客、每個城市，係咪愈做愈接近賺錢

• 每股自由現金流同總股數：回購後係咪真係減股本，定係畀配股同員工期權抵銷晒

阿里管理層曾表示 AI 基建投資回本期可望由約三年縮短至兩年半或以下。 呢個講法可以聽，但唔好當事實；回本期只係假設，最終要靠使用率、價格、毛利、折舊速度同競爭環境一齊驗證。

最後：係門票，定係包袱？

阿里投 AI，我唔覺得荒謬。

相反，對一間有雲端、電商場景、企業客戶、技術人才同現金實力嘅公司嚟講，完全唔投 AI，可能先係最大風險。

但「AI 必要」同「今次配股一定值得」，係兩回事。

如果未來兩三年，阿里做到：

• AI 雲收入持續增長；

• 毛利率同使用率一齊上；

• 資本開支逐步轉化做經營現金流；

• 每股自由現金流修復；

• 即時零售由補貼戰走向更好單位經濟；

• 總股數重新收縮，而唔係繼續膨脹；

咁今日呢次攤薄，回頭睇可能真係一張好平嘅入場飛。

但如果 Capex 愈滾愈大、設備未回本已經過時、雲端陷入價格戰、外賣繼續燒錢，而公司又再融資，咁呢 800 億就未必係門票，而係包袱。

芒格式講，最危險嘅誤判，係將「花錢」當成「創造價值」，將「公司變大」當成「每股變值錢」。

一個專業投資者 見到「融資」兩個字，唔會急住問利好定利淡。先問：然後呢？ 錢投完之後，邊個會得到現金回報？如果答案唔係現有股東，咁再宏大嘅故事，都只係有人用你嘅錢講畀你聽。

Disclaimer: 本人為香港《證券及期貨條例》（第571章）下的個人專業投資者（Professional Investor）。PI 其中一項法定資格，是持有不少於800萬港元或等值外幣的投資組合。這裡記錄了我的價值投資觀點，還有哪些企業，值得我花十年時間去理解和耐心等待。本文只屬資訊分享及市場觀察，不構成投資建議。覺得呢份同行有價值，歡迎關注。

假設香港真係成功吸引到一批頂級量化基金、Prop Trading Firms，以及一堆由 AI 驅動嘅全球投資平台進駐。

Jane Street、Citadel，甚至下一批我哋未聽過、但同樣兇狠嘅交易公司，開始喺香港大展拳腳。

話就話更多資本，更多人才，更多流動性，更多高薪職位，更多市場效率。

對香港而言，係好事。但如果你係一個日日睇圖、睇趨勢、睇盤做daytrade嘅散戶，你要問自己第一個問題係：

And then what? 「然後呢?」

你以為自己面對嘅只係另一個「對手盤」，其實你面對嘅係一套工業化系統：

• 有工程師同研究員，全職幫你「對手」找優勢
  

• 有龐大數據庫，掃描全市場每一個訊號
  

• 有低延遲執行系統，你眼睛都未反應到，佢已經完成一單交易
  

• 有風控團隊，控制風險同盤位
  

• 有期權對沖，隨時鎖住風險
  

• 有多年累積嘅交易樣本，令佢哋比你更清楚「呢種盤路過往點收尾」
  

• 有能力喺市場失衡時，仍然按既定機率與規則行動，唔會情緒化
  

佢哋可以在極短時間內處理新聞、價格、成交量、盤口、期權同跨市場訊號。佢哋可以在波動裡持續報價、對沖、減倉、加倉——你今日睇住個K線圖，覺得自己「捉到個突破」，其實可能只係人哋演算法制造嘅一個誘導盤。

佢哋靠速度、機率、紀律同規模搵食。

呢個唔係一場靠「我夠努力」、「我夠快撳掣」就可以贏嘅比賽。

如果你長年做嘅嘢，係喺一個自己冇資訊優勢、冇系統優勢、冇速度優勢嘅領域，同呢一類機構鬥快、鬥準，最後嘅結果通常唔止係倉一團糟。

更危險嘅係，你會開始懷疑自己嘅判斷力，甚至將偶然嘅贏錢，錯誤解讀為「我識做short-term」。

所以，當量化基金愈嚟愈多進駐香港，第一件事唔係諗「我點樣升級自己嘅交易速度」，而係誠實問自己一句：

我而家做緊嘅事，係咪根本唔屬於我可以贏嘅遊戲？

如果答案係「呼之欲出」，咁我要嘅唔係更多工具，而係一個完全唔同嘅方向。

機構有速度，我哋有時間

當機構帶住速度、數據、AI進駐，散戶真正嘅出路，唔係去鬥quant，亦唔係鬥交易得更密。

「唔炒」本身，從來唔係優勢。真正嘅優勢，來自一個真實而清楚嘅能力圈。

你未必識研究財報每一行細節，未必識期權對沖，但你有一樣機構未必有嘅嘢：你係一個真實嘅使用者、消費者，或者對某個行業有第一身觀察。

以我自己呢個20年專業投資者為例，我多年來深耕Medtech。睇嘅從來唔只係股價同估值，而係招標文件、採購規則、臨床使用、產品迭代、國產替代、支付政策、競爭格局，以及一家公司口中所講嘅「護城河」，到底係真實存在，定只係一個好聽嘅故事。

呢種研究，唔會令我突然變成量化交易專家。我唔會因此懂得預測每一次市場波動，唔會因此比 AI 快，亦唔會因此對 crypto、宏觀、期權、短線交易樣樣都有資格發表意見。

但佢至少令我知道兩件事：邊啲值得我花時間留意，邊啲我應該保持沉默。呢個已經非常重要。

當市場愈嚟愈被速度主導，具有清楚能力圈嘅投資者，反而可以等另一種機會。呢種機會，通常出現在短期價格行為，同長期企業現實之間出現落差嘅時候。例如：

• 一項政策改變被市場過度簡化
  

• 一次招標結果被當成整個產業故事的終局
  

• 一季業績失望，掩蓋了臨床採用、製造能力或渠道網絡正在改善
  

• 市場只看下一季數字，卻忽略一家公司未來數年如何建立產品、技術與商業護城河
  

• 一個短期負面敘事令估值下跌，但企業真正的競爭位置其實沒有被破壞
  

當然，市場有時係啱嘅。跌價未必代表錯殺；「長期」未必代表安全；「護城河」亦可能只係管理層講畀你聽嘅故事。耐性可以變成固執；不行動可以變成逃避；能力圈亦可以被用作拒絕更新判斷嘅藉口。

所以，投資者唔係因為有時間，就自然做得比人好。真正嘅要求更高：你要把自己嘅時間同資本自主權，轉化成決策優勢。

即係你唔需要對每一個熱門主題表態，唔需要追逐每一個 AI、crypto、quant 或宏觀敘事，唔需要因為其他人短期賺得更快，就懷疑自己整套方法，亦唔應該因為自己叫「長期投資者」，就拒絕面對一個已經失效嘅判斷。

你要做嘅，係只在真正理解嘅領域投入研究、資本與時間；並且在市場獎勵躁動時，仍然有能力等待。

一個量化交易員，可能擅長從價格波動中提取價值。一個深耕產業嘅長期投資者，可能擅長在時間、企業與行業結構嘅演變中累積價值。

兩者都可以非常專業，兩者都可以非常有價值。但根本唔係同一場遊戲。

所以，如果香港真係成為 quant trading、AI finance 同全球資金匯聚嘅地方，具有清楚能力圈嘅散戶，未必要感到焦慮。機會可能反而嚟咗。

因為市場愈快，愈容易將一個季度當成十年；市場愈重視即時反應，愈容易低估需要多年才睇得見嘅企業質素；市場愈多人追逐同一種速度，愈少人願意坐低，真正理解一盤生意。

Quant firms may own speed. A Professional Investor with a genuine circle of competence can still own time.

一個專業投資者嘅優勢，唔係預測市場每一次波動；而係知道哪些企業，值得我花十年時間去理解和耐心等待。

Many will see this as another Wall Street story about tighter employer control.

From first principles, it is really about where the most valuable asset in investing is moving.

The question is not simply whether Citadel wants to retain employees. It is: what does a modern investment firm actually rely on to generate returns?

In multi-strategy, quantitative, and data-driven firms, the value chain is moving upstream.

The scarce capability is increasingly not knowing how to place a trade. It is understanding why the trade should exist.

Who can extract a repeatable, scalable, risk-controlled signal from datasets, industry developments, company information, and market noise? Who can distinguish useful evidence from an attractive but meaningless correlation? Who knows when a strategy is likely to fail?

Very often, that knowledge sits with the analyst or research team.

Today’s analysts do far more than update models, summarise earnings calls, or write reports. They work across data sources, research frameworks, industry knowledge, and strategy iteration.

More importantly, they possess one of the hardest assets to protect: tacit knowledge.

Code can be locked on a server. Data can be restricted. Documents can be classified. But an employee’s understanding of market structure, intuition about a signal, and memory of prior failures do not disappear upon resignation.

That is why Citadel’s concern is not simply that an analyst might leave. A competitor may spend a few million dollars on compensation and gain research capability that took years of talent development, data investment, computing power, and costly trial and error to build.

Now invert the problem: how does an investment firm lose its edge?

Not necessarily through one bad trade. It loses its edge when strategies are replicated, alpha is arbitraged away, key people leave, and competitors capture the benefits of research without bearing the original cost of discovery.

A lengthy non-compete is therefore not necessarily designed to stop someone from ever joining a competitor. Its purpose is to buy time.

Alpha has a half-life. If a departing employee is out of the market for 12 to 24 months, a strategy may already have weakened through crowding, capital inflows, and changes in market structure.

Citadel is not merely locking up an employee. It is allowing knowledge to expire.

The broader question: if a leading quant fund now treats analysts as core assets requiring stronger protection, will Wall Street’s most valuable people be those who can distinguish signal from noise under uncertainty?

And then what?

What looks like an internal employment policy could reshape talent dynamics across the hedge-fund industry.

The most likely first consequence: other large funds may follow.

Competitive logic may push them there. Every fund wants the freedom to hire talented researchers from rivals. Yet no fund wants its own researchers moving across the street with accumulated knowledge, experience, and relationships.

If a powerful firm such as Citadel raises its defensive barriers, firms that do not may become more exposed to talent leakage.

This is a classic prisoner’s dilemma. The industry may benefit from talent mobility, but for an individual firm, locking the door first can appear safer.

The second consequence is that career mobility will be repriced.

A leading fund role has traditionally offered more than high compensation. It offered a career option: perform well and move to a larger platform, become a portfolio manager, join a family office, enter PE, or eventually manage capital independently.

With non-compete periods, that option is no longer free.

Compensation may remain attractive, but part of it effectively becomes payment for reduced mobility. That cost is rarely obvious when signing an offer letter. It becomes real when someone most wants the freedom to leave.

The rational question is not only, “What happens if everything goes well?” It is also: if the strategy changes, the team restructures, or the role proves unsuitable, is there still a reasonable exit path?

That is the real significance of a non-compete.

Third, AI may make exceptional analysts more valuable, not less.

AI can process documents, summarise earnings calls, collect data, assist with modelling, and test hypotheses. But investing is not about producing more answers. It is about recognising which answers should not be trusted.

When every fund can access similar models, datasets, and computing power, the scarce capability becomes the ability to ask better questions, identify spurious correlations, understand causality, define risk boundaries, and say “I do not know” when the market is most confident.

Tools will become widespread. Judgment will not.

For investors, they also raise a question: how much of that edge resides in a small number of individuals?

The strongest institutions should not rely on contracts alone. They build systems that generate ideas continuously: sound incentives, disciplined risk management, robust research infrastructure, and an environment where talented people choose to stay.

Citadel’s move may be only the first domino.

In a world where data, models, and AI are increasingly accessible, the most valuable asset is still not the machine. It is the person who can make fewer avoidable mistakes under uncertainty.

As AI reshapes investment research, the key question for a single-family office is no longer simply:

Which CIO has the strongest track record?

It is:

Who can make sound long-term capital-allocation decisions when information is abundant, markets move faster, and AI-generated “analysis” becomes cheap?

A strong résumé shows past achievement. But a family investing across generations needs more: someone who combines technology, independent judgment, and experience across market cycles.

That combination is becoming rarer.

AI Will Polarise Investment Talent

AI will not raise the value of every analyst equally. It will likely polarise the profession.

For investors with strong fundamentals, deep industry knowledge, and the ability to distinguish causation from correlation, AI is a powerful lever. It can accelerate research, process data, monitor portfolios, generate hypotheses, and improve scenario analysis.

But AI does not create judgment.

It can produce a polished investment thesis without knowing whether the original question was sensible. It can detect historical patterns without recognizing data mining, temporary market structure, or weak economics. It can summarize management commentary without fully understanding incentives, culture, or what remains unsaid.

The future value of an investment professional will not lie in producing more content. It will lie in asking better questions, independently validating evidence, identifying weak assumptions, and knowing when not to act.

An effective CIO should combine three capabilities.

First: AI fluency with human accountability. The right candidate should use AI to scan information, monitor risks, map industries, and accelerate research—but never outsource critical judgment to a machine.

Second: a multidisciplinary mental framework. Investing is not merely valuation. An apparently inexpensive company may still face poor incentives, regulatory disruption, weakening competitive advantages, refinancing risk, or political uncertainty.

Third: experience across changing conditions. Many strategies look effective when liquidity is abundant and markets rise. Experience matters when assumptions fail, liquidity contracts, correlations converge, and a sound thesis meets an unexpected reality.

A CIO is not merely an external investment professional. For a single-family office, they are a long-term capital-allocation partner. They must understand the family’s return objectives, liquidity needs, governance, risk tolerance, and intergenerational priorities.

AI will make research faster and investment commentary more plentiful. That is exactly why judgment, multidisciplinary thinking, and experience will become more valuable.

The scarce asset will not be the person who produces the most analysis. It will be the person who asks better questions, makes fewer avoidable mistakes, and protects the family’s long-term option value.