科技七巨头的投资看法：价值创造、价值分配与预期差
一句话要点：投资美国科技七巨头应看价值创造与价值分配，而非纠结估值高低，因为龙头地位并非永远不变，除非能找到与市场不同的洞见，否则买 QQQ 等 ETF 即可。
关键观点
- 看科技股要抓价值创造、价值分配与评价 3 件事；分析师低估 AI 多半来自 domain know-how 的差异与沿用近期经验，最不擅长处理成长超出历史轨迹的情况。
- 「大者恒大」是最大的迷思：科技周期短、变动剧烈，IBM、GE、MySpace 都曾被取代，Google 的搜索优势也在被侵蚀，M7 未必永远是 M7。
- 找预期差要从竞合关系与管理层行动判断：Netflix 打击共享帐号、推出广告方案等迹象，显示它认真做广告，而同业退场也让竞争转为竞合，这是市场低估的地方。
- 各巨头的核心问题不同：苹果缺 AI 而削弱议价与溢价能力，Tim Cook 擅长 1 到 1 万而非 0 到 1；微软 Office 的习惯与格式优势可能被 Agent 削弱；Google 转向 AI 必然压低利润；Amazon 的非 AWS 业务被低估；NVIDIA 成长一定减速。
- 一般投资人买 QQQ 或 VGT 即可，个股要靠与市场不同的洞见；Freddy 的 10 年持有首选是 Meta、Tesla 与 NVIDIA。
分段摘要
12:35Freddy的科技股研究之路
Freddy 自我介绍，曾在凯基证券担任美股研究员。他从大学到研究所的网络公司实习谈起，当时为了理解数字广告与串流媒体做了不少研究，后来面试的考题是在 Airbnb 与 Uber 二选一，替当时还未上市的公司推估财务与关键数据，这也预示了他近 10 年的工作内容。接着回顾从 FAANG 到 MAG-7 的演变：当年大家看的是消费性网络公司，连微软都被视为已死的大象。
▶ 从这里看16:20产业趋势从消费网络转向企业软件
起初大家看的是消费性网络，容易理解、自己就是用户；后来客户要求研究微软，Freddy 得从消费性网络跨进企业软件，连同 Oracle、ServiceNow 等 SaaS 都要看。企业软件既难以直接使用，也不知道该找谁问，他的做法是读年报与法说会演示文稿，并常跑产业技术论坛、换名片，累积人脉后由业内人士教他怎么看。其间也因 2019–2020 年 Crypto 与疫情带动的热潮，接触过支付与金融科技。
▶ 从这里看22:35价值创造与产业边界模糊化的洞察
看任何产业不外乎价值创造、价值分配与评价 3 件事。价值创造要能预测技术与产品接下来怎么走，而不是停留在新闻与报告的表面理解；价值分配则牵涉竞争与合作关系，软件产业常有相邻领域的对手突然杀进来，例如 ChatGPT 威胁 Google 搜索，使产业边界变得模糊。不少分析师当年唱衰 AI，源于 domain know-how 的差异：硬件、半导体背景的人怎么算都觉得是泡沫，纯软件背景的人又过度乐观。分析师最不擅长的，是成长已超出历史轨迹时的判断，加上怕做错、无法向客户交代，更倾向沿用近期经验。
▶ 从这里看31:20科技股投资大迷思：大者恒大与单一论点
Freddy 认为最大的迷思是「大者恒大」：科技的价值创造与价值分配变动得比其他产业快，又遵循幂次法则，让人误以为龙头地位能永远维持。回顾 IBM、GE 都曾被视为无懈可击，2007–2008 年大家也以为 MySpace 才是社区龙头，结果 Facebook 在移动网络兴起时胜出，所以 M7 在 20 年后未必都还在。主持人另补充，常见误区是把单一论点当成真理，例如因为苹果手机安装量大，就认定 AI 落后也无妨，其实这只是众多变量之一，应评估各种有利与不利因素及其可持续性。
▶ 从这里看37:35因子投资与寻找预期差标的
Freddy 的主要投资方式是因子投资，而因子多半是市值加权再加上某种倾斜，大公司本来就持有不少，所以个股部分刻意不照市值排行。他看大公司是为了理解产业论述，再去找「预期差」最大的标的：与主流走在同一轨道、产品或客户需求能走得比趋势更快，但市场对营收与获利的预期却偏低，可由目前交易倍数回推市场的成长预期。以 Netflix 为例，当时付费订户成长趋缓，这也是他在凯基时期的研究案例。
▶ 从这里看41:20Netflix 广告转型与投资判断
Netflix 付费订户成长趋缓后，市场对广告看法分成 2 派：一派完全不相信广告做得起来，只给 PE 15–20 的媒体式估值；另一派预期广告隔年就贡献约 10% 营收。Freddy 判断广告营收可能要等约 5 年后才明显，但现阶段能从 4 个迹象确认 Netflix 认真投入：打击共享帐号、推出广告方案、HBO 等内容回流，以及编剧罢工拉高内容成本。短期广告方案会增加付费订户、优于市场预期；中长期串流同业退场，竞争转为竞合，产业 ROE 与 ROIC 都可能改善。他认为关键不在价值创造，而在价值分配的变化。主持人也分享自己 2 次投资 Netflix：第 1 次约在 2018–2019 年，后来退出；第 2 次是看到 Netflix 决定自建广告平台、确认其认真做广告后再进场，持有至今。
▶ 从这里看52:35回归均值：从估值扩张到获利成长
被问到过去 15 年科技股表现强势、未来 10 年是否回归均值，Freddy 认为估值面的回归均值有可能发生，因为目前确实存在溢价。若科技股还能打败大盘，原因不会是估值重估，而是获利与成长率比现在预估的更好，而非过去只要说 AI 故事、不管获利就往上；获利成长能否抵销回归均值的负面影响仍有可能，但不是每档科技股都能做到。在 S&P 500 与前 10 大科技股各配 10% 之间，他和主持人都押后者。
▶ 从这里看53:50苹果 AI 落后：基本面与投资面的落差
Freddy 认同苹果在 AI 上确实落后，但影响程度要分角度看。从基本面看，苹果有庞大的营收基础，包括搜索租金这类收入，除非 5–10 年后大家真的不用手机，否则短期基本面冲击有限；从投资角度看，缺乏 AI 就是扣分，市场会质疑它能否成为下一个 AI 霸权。
▶ 从这里看56:20苹果估值疑虑与 AI 缺口评估
缺乏 AI 可能让苹果对开发商与供应商的议价与溢价能力出现变化，不再能那么随意收「苹果税」。主持人指出，苹果营收近 2–3 年每年约成长 5%，市场却给出至少 10% 成长的估值，这 5% 的落差来自对苹果能找到下一个成长动能的信心；他以「实力 80 分、却被给 90 分评价」形容失望，并表示若苹果买下 Perplexity 会加分、因太贵放弃则会扣分，也认为放弃 Apple Car 是很错误的决策，当年没买特斯拉也有可能是，进而抛出 Tim Cook 是否该下台的话题。
▶ 从这里看58:50Tim Cook 是和平时期 CEO
主持人肯定 Tim Cook 过去 10 多年把 iPhone 打造成霸权，芯片与 Mac 也有成果。Freddy 认为他不是从 0 到 1 的专家，而是 1 到 1 万的专家，擅长把既有优势变现：同一个优势，别的经理人只能赚 10 年，他能让苹果赚 15 到 20 年。但要跨入下一个 S-curve、AI 世代，他可能做不好，这不代表他是坏 CEO，而是战争时期也许需要像 Elon Musk 这样的领导人。
▶ 从这里看1:01:20苹果保守投资与微软稳定之比较
苹果内部似乎认为，在 AI 能证明自己之前过度投资风险太高，担心报酬回不来，向来对并购与资本支出都很谨慎。有底牌反而不够积极，不像 Google 受到威胁就整个动起来；苹果是移动网络时代最大的受惠者，许多价值都来自移动网络，如今仍在观察移动网络能否继续走下去、AI 又会怎么发展，显得瞻前顾后。接着转入微软：它过去 10 年一直是很稳定的标的，称得上科技巨头中最稳定的一间公司，因投资 OpenAI，初期也被认为赶上 AI 浪潮，但首要风险在生产力与业务流程部门，也就是 Office。
▶ 从这里看1:03:50Office 霸权与年轻世代使用趋势
针对「年轻人不用 Office」的说法，Freddy 认为重点不是年轻人的习惯，而是正规职场：进入金融业等大公司，公司与客户都用 Windows/Office 生态，自然被同化。他会从 2 个角度评估：一是小公司等有弹性的公司在职场占比是否上升，二是大公司在 AI 工具能替代生产力软件、减少人力的情况下，是否还需要这么多套软件。以此看来，5 年内还好，5 年后则有变量。
▶ 从这里看1:06:20AI Agent 时代对微软与 SaaS 的冲击
讨论 AI 会不会取代软件与 SaaS：SaaS 的护城河来自学习成本与退出成本，Agent 成熟后这些成本可能消失，Office 日后也可能像 IE 只用来下载 Chrome 一样，沦为通往 Agent 的入口。文件格式本是更结构性的优势，若 Agent 能自动、无缝转换格式，这层优势就会被削弱；不过这是理想状况，短期内微软凭 Microsoft Graph 等数据基础，加上企业 20 年的数据都创建在微软格式上，应仍有优势，更长期则很难说。最后主持人提问：若与 OpenAI 的合作在达成 AGI 后终止，微软还有 AI 竞争力吗？
▶ 从这里看1:11:20AWS 的焦虑与各家云端 AI 策略分化
讨论各云端厂商在 AI 上的策略分化：除 Google 外，多数云端厂商都倾向让可用的模型多元化。AWS 原本抱着当平台、等着收租的心态，是几家里投资大模型最慢的，但看到 Google Cloud 与 Azure 成长加速后压力大增，赶紧投资 Anthropic、引入 Meta Llama 等多家模型；Azure 也在做类似的事；Google 则专注自家 Gemini，把应用与基础设施做到最完美。至于微软需不需要担心哪天不能与 OpenAI 合作，Freddy 认为不用，因为大家都这样，微软应专注强化原本做得好、持续赢得云端市占的领域，其成长率到现在仍胜过 AWS。最后带出 Google 面临的创新者两难。
▶ 从这里看1:15:05AI 搜索成本与 Google 的两难
主持人认为聊天机器人导入广告并不违和：免费版用户的问题被解决后，还有心力看广告，成效可能不错。Google 公开表示 AI Overview 的营收转换率没有比较差，但创新者两难的关键是成本，主持人推测 AI 搜索的成本高出多少不确定，但应有约 10 倍。Freddy 认为是否陷入两难由 Google 自己决定，但只要导入 AI，成本一定会上升：据讨论，Google 整体毛利率约 60–70%，单看搜索可能高达 90% 以上，导入 AI 后利润一定会下降。不过在 Google 被逼着不得不做的情况下，少赚总比被打垮好。
▶ 从这里看1:18:50Google 转型 AI 的营收两难
Google Cloud 与广告业务文化差异大，AI 相关产品多做在 Cloud 上；但广告占营收 70% 以上，任何转向 AI 的改变都会让短期 EPS 下滑。若 Google 选择先牺牲获利、保住营收与市占，估值可能得先下修 30–40% 才合理。转型通常不会一次到位，假设利润率要降 30%，可能分 10 年、每年少 3%。同时 Cloud 的营收比重至少要到 20–30%，才会被给予类似 Amazon 的较高云端估值，或靠 Waymo 这类新的成长曲线补上。
▶ 从这里看1:21:20Coatue 2030 榜单漏掉 Google 与苹果
主持人看到 Coatue 的 Fantastic 40 榜单（预估 2030 年的 40 大科技公司），Google 与苹果都不在其中。Freddy 认为 Google 虽需要 reset，但 Gemini 明明是现在最强的模型，若是新创拥有它必然入榜；推测榜单假设数字广告的价值大幅缩水、Google Cloud 与 Waymo 撑不起整个公司，这对 Google 太悲观，苹果的逻辑也类似，但 2030 年 iPhone 应仍是手机第一。他们也猜测这份榜单带有行销目的，刻意制造讨论，因为 Coatue 创投端挖了不少业界人才，且没有好好解释。
▶ 从这里看1:25:05Andy Jassy 最懂云端，买 AWS 送电商
Freddy 认为 Andy Jassy 是 M7 中最被低估的 CEO，没有人比他更懂云端。目前对 Amazon 的估值想法是「买 AWS 送电商」。云端方向正确：该串的模型都串了，DeepSeek 让 AI 成本大幅下降，越多强大的开源模型越有利于 AWS，因为更多应用会托管在 AWS 上，AWS 像是基础建设，只要需求持续，毛利也可自行控制。电商受关税冲击是市场低估的主因，但他认为属周期性，即使是永久关税，大家也会自行调整，所以不需过度悲观。
▶ 从这里看1:27:35亚马逊打造美国生活超级 App
主持人观察到亚马逊正逐步成为美国人日常的「超级 App」：从电商扩展到杂货、处方药寄送、医疗保险、串流影音，甚至低轨卫星与 Starlink 竞争，逐一拿下各个领域，食衣住行都想一家包办，而且进展不错。Freddy 补充，近年市场过度聚焦 AI，所以大家只看 AWS，但他刚入行时，大家近一半的时间都在讨论电商、国际业务等如何扩大与改善利润率；Amazon 其实一直一步一步持续成长。
▶ 从这里看1:31:20Amazon 估值与 Meta 搜索广告契机
市场认为 Amazon 非 AWS 业务的长期成长率只有 10% 左右或个位数偏高，显得无聊，所以估值一路下滑；Freddy 认为只要成长展望变好（例如从 10% 提升到 15%），就不会是现在的评价，也希望公司把报表拆得更细、更透明，因为市场用 sum-of-the-parts 评价，AWS 估值容易推算，非 AWS 业务反而显得委屈。接着转入 Meta：Zuckerberg 身为创办人仍担任 CEO，且投票权高，推动改变比较容易；广告业务赚钱，其他新投资都是成长机会。若 AI 让 Meta 能从搜索广告切下一小块（搜索广告是数字广告的最大块，绝大部分由 Google 拿走），EPS 每年成长 25–30% 可再撑 5–10 年，也不必靠新的 S-curve 说服市场。
▶ 从这里看1:37:35Meta 的元宇宙、AI 广告与智能眼镜
Freddy 一直不看好元宇宙，直到 Meta 决定不再继续投入元宇宙（当时已烧掉 200 亿美元），他才对 Meta 转为正面。当时压力来自 2 个因素：元宇宙持续亏损，以及 Apple IDFA 让营收成长被限制，营收与获利同时受压；现在赚钱的一端看起来很好，生成式 AI 对广告 ROAS 与后台产品的改善，他原本完全不信，至今仍半信半疑，但从数字与管道查证来看确实有交付成果。智能眼镜方面，Freddy 认为影响力顶多是手机的 1/4，Meta 不该把整个帝国的命运押在单一设备，而应添加使用情境并与其他设备互联；Google 的 Android XR 他也认为没有 100% 认真。主持人则认为智能眼镜会非常大，可与手机接近，两者并存。
▶ 从这里看1:40:05NVIDIA 成长减速与特斯拉电动车、愿景评估
Freddy 认为 NVIDIA 的成长一定会从目前的高成长一路减速，问题只在多快。减速通常来自竞争，要看 AMD 能否追上，或 ASIC 阵营能否吃下 AI 添加需求。从科技史看，特殊规格的产品最后会变成通用产品，进入通用环境后会出现细分需求，ASIC 在特定情境更有效率；当 NVIDIA 在细分需求上性价比不如对手，ASIC 整体阵营才会形成较大挑战，成长也才会显著减速。主持人补充近期成长率约 60–70%、去年超过 100%，并问未来 10 年营收年复合成长率能否达 30%，Freddy 认为有可能。AMD 则很难追上，因为 NVIDIA 拥有 CUDA、NVLink 与 GPU 构成的完整生态，AMD 必须全面竞争，所需规模远高于只锁定特定客户与应用的 ASIC。特斯拉方面，电动车面临中国业者的严峻竞争，在中国销量雪崩，未来 12–18 个月不会太好；单一车主不太会为了 FSD 而买 Tesla，但若采购单位变成 Uber 这类车队平台就会有帮助。FSD、RoboTaxi 与机器人等愿景，约 5 年后才会在数字上看到显著贡献，不过技术领先，若 Physical AI 真是未来 5–10 年最重要的事，Tesla 站在最好的位置。
▶ 从这里看1:55:05七巨头收尾：十年首选三家公司
偏科技的机构投资人，尤其资金不必在乎短期是否需要用钱者，乐于持有特斯拉；退休基金或校产基金则不会这么想买。被问到只能选 3 家抱 10 年时，Freddy 的答案是 Meta、Tesla 与 NVIDIA，Amazon 被剔除，苹果与 Google 则不纳入考虑。随后进入下一个主题。
▶ 从这里看1:56:20加密货币确立为资产类别的长期展望
Freddy 认为比特币作为资产类别已经确立，不会再有人说它是骗局，就算不是货币，至少也是商品的一种，资产配置者也这样看待。BlackRock 等大型 ETF 发行商开始推出绑定实物而非期货的 ETF，让一般投资人能系统性地参与，如同创投从一群人凑成基金，变成主流资产类别。Circle 与稳定币加入后风向更稳；即使交易所出事、价格下跌后，主流资产管理者仍把它当成资产类别，纳管后大家反而更规矩。他对加密货币长期乐观，认为它会以某个比例被配置，并与通膨及其他资产产生连动。
▶ 从这里看2:00:05投资美国科技股：ETF 与个股的取舍
若看好美国科技整体，Freddy 认为买 QQQ 或 VGT 这类 ETF 就相当够了；科技类 ETF 常缺东缺西，因为 Google、Meta 被归在通信服务、Amazon 在非必需消费，想买齐这些名字还是 QQQ 最完整。要主动选股创造 alpha 很困难：必须看懂公司赚什么钱、知道自己与市场预期的差异，且大到值得承担个股风险，还可能被总经或货币政策议题冲掉，除非有经过验证的洞见，且相信这个洞见是对的。他强调最根本的是价值创造与价值分配，只要时间够长、方向对，时间会校正估值，不必纠结本益比；若公司未来会涨 200%，现在买贵 20% 也没关系。M7 都历经多个科技周期，不要随便说它们是烂公司。主持人总结：能对一家公司产生与市场不同的洞见，才做个股，否则买 QQQ 就好。
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