Z 世代完蛋了嗎？Ed Elson 和 The Compound 吵了一輪，我記下五件事
2026 年 10 月 2 日《The Compound and Friends》請來 Prof G Markets 共同主持人 Ed Elson，從 AI 會不會融掉小孩的腦子，一路吵到房價是年收七倍。這是一篇聽後心得與教育性筆記，不含投資建議，不討論任何個股的買賣。
目錄
少年心事當拏雲，誰念幽寒坐嗚呃。
—— 李賀《致酒行》（唐，約 9 世紀）
2026 年 10 月 2 日《The Compound and Friends》請來 Ed Elson，他是 Scott Galloway 旗下《Prof G Markets》的共同主持人，一週主持四集。這集的核心爭論是：AI 跟手機到底有沒有毀掉年輕人。Ed 搬出的數字是房價已經是年收入的七倍多（他說祖父母在他這個年紀時是三倍）、五分之一的 Z 世代說自己沒有一個朋友、一年有 118 天花在盯手機上；Josh Brown 反駁說他看到的高中生功課量像大學生，進大學比他那代難得多。
兩邊都對，因為他們在看 K 型的兩隻腳——所以這集真正的收穫是一套「我看到的跟統計說的不一樣，該怎麼辦」的處理方式，不是年輕人有沒有救的結論。
他打了一通尷尬的電話
故事得從 Ed 還在念書的時候講起。他在普林斯頓讀古典學，追 Scott Galloway 的 podcast 追到成為鐵粉，某天聽著其中一集，發現上節目的那位來賓是他以前室友的媽媽。
他的反應是先愣住，然後開始想辦法牽線。接著是一通他自己形容為「尷尬」的電話——他對著心中的偶像做自我推銷。那通電話的結果是：他畢業後進去當實習生，幫 Scott 做書、做研究、做簡報。
我聽到這裡停了一下。那通電話如果沒打，今天 Webby 年度最佳商業 podcast 的共同主持人就是別人。他講這段的時候沒有把它包裝成什麼勵志故事，就是「我試著牽線，我打了一通很尷尬的電話」。
老闆叫他去讀新聞
實習一陣子之後，Scott 跟他說：我要開一個 podcast，需要一個人來讀新聞。
Ed 說好。他真的就是去讀新聞——前一天發生什麼事，他寫成稿子，照著唸，然後反應一下。沒有觀點，沒有欄位，就是唸。
他說後來慢慢發現「我好像有自己的看法，我想講出來」。節目長大，分工變了，現在一週五集裡他主持四集，Scott 加入其中一集跟他對打。Josh 在節目裡誇了一句我覺得很準：Scott Galloway 在那個節目裡有大段時間是安靜坐著聽的，這件事沒有人會預期，因為那是 Scott Galloway。Ed 自己的解讀是：Scott 願意賭一個年輕人，而很多人會問「憑什麼他有資格發表意見」。
他說，那些數字你得看
節目中段 Josh 把話題轉到 AI 跟教育，這裡開始好看。
Ed 的立場是：黃仁勳在一場訪談裡說年輕人不需要會長除法，這句話講得太輕。他引 OECD 的測驗資料，每天用 AI 的學生，科學科目的分數比不用的低，因為 AI 把答案直接給你，你沒有經過那段痛苦的記憶與理解；而且美國前 10% 跟後 10% 學生的落差，是已開發國家裡最大的（他說只有盧森堡例外，然後補一句「我不知道盧森堡在幹什麼」）。
Josh 整段反過來打。他有兩個大孩子，一個 17 歲一個 20 歲，他說他看到的孩子腦子沒有在融化：現在高中生的作業量像大學，他那個年代 GPA 七八十分就能走進去的學校，今天申請不上；佛羅里達大學的錄取率可能比普林斯頓還低。他還講了一段我笑出來的：小學不教草寫了，太好了，今天有人寄給他一封草寫的信，他直接丟掉，因為看不懂。
兩個人吵到一半，Ed 讓了一步：你說的標準變高是對的，頂端的孩子愈來愈強，我沒有要否認。接著他把話轉回去——底部那群正在往下掉，分數就擺在那裡。所以這場爭論的真正主題換了，從「這一代是好是壞」變成「落差在擴大」。
奧斯汀街上那群年輕人
最精采的一段在後面。Michael Batnick 說他前一天在奧斯汀，走在街上被震到：怎麼那麼多年輕、好看、看起來活得很好的年輕人；他每次跟年輕人聊天，都不敢相信統計數字跟他眼睛看到的差這麼多。
Ed 的回答只有一句話的重量：你不是在奧斯汀，你是在一個自我篩選過的樣本裡。會出現在那個場合的人，本來就是已經把人生弄上軌道的那群；你看不到那些還住在家裡地下室的人，而那個比例正在上升。
Josh 接著丟出一個我覺得更刺的觀察。他說每年八月他的 Instagram 動態會被南方大學的姊妹會舞蹈影片洗版，他有個念大學的女兒，他對這些影片沒有興趣，可是一支接一支地出現：那些年輕人健康、笑得很開，顯然有好幾十個小時可以花在編舞、化妝、做服裝上。他問，那是誰的小孩？Ed 答：醫生、律師、高階經理人、房東、股市賺到錢的人。Josh 說我知道那只有 10%，但我們不該把那 10% 當成問題。Ed 說我沒有要把頂端的人拉下來，我要的是認真面對底端在掉這件事。
這一段兩個人沒有吵贏誰，可是我聽完知道了一件事：同一個世代，兩個人各看到一半，而兩半都是真的。
他們為什麼對 AI 實驗室的財報火那麼大
同一套邏輯也被他們套到市場上，而這裡有一個數字值得記下來。Ed 的說法是：這不是一個 AI 泡沫，泡沫只在市場的某幾塊。Nvidia 以前瞻本益比 16 倍交易，那是消費必需品的估值水位；可是私募市場那邊，一家年營收 45 億美元、營業虧損 420 億美元的公司，估值是 2 兆美元，而拿錢的人說別擔心財報，AI 的總潛在市場是 28 兆美元——那個數字比中國或歐洲的 GDP 還大。
Josh 的反駁很直接：這個階段要求獲利是錯的尺。這些公司在搶的是規模，誰先到 30 億使用者；如果貝佐斯在 1998 年追求獲利，今天沒有人知道 Amazon。Ed 回的那句話我記下來了：我理解他們必須這樣做，我只要求我們老實談這個策略的風險——這是一個 2 兆美元的創投賭注，創投賭注是會失敗的，請停止假裝這幾家公司是經濟的既成事實。
他另外點了一個我沒想到的洞：那份外流財報裡讓他不安的不是虧損，是客戶集中度——兩個客戶佔掉四分之一的營收。虧損是投資，集中度是結構。
看到的跟統計說的對不上，該信哪個
這就是我在自己的投資裡最常踩到的坑，所以我想把這一段單獨拆開。
你去逛了一趟店面，人潮滿到門外，你回來看到一篇報告說這個行業在萎縮。你會信哪個？大部分人信自己的眼睛，因為它鮮明。可是奧斯汀那一段告訴我們：你的眼睛看到的是一個被篩選過的樣本，而你不知道篩選規則是什麼。會出現在你眼前的店、你聊得到的朋友、你刷到的影片，全都經過一層看不見的過濾。
我自己改成這樣處理：遇到眼見和數字打架，先不急著選邊，先問一句「我這個樣本是怎麼被選出來的」。奧斯汀的那群人，是「決定出門去那個活動」篩出來的；Instagram 那些舞蹈影片，是演算法挑出來餵給我的；我持股的公司我感覺很好，是因為我讀的是我追蹤的那幾個帳號。問完這一句，通常會發現我的眼睛跟那份統計在回答不同的問題——一個在講頂端，一個在講平均。
兩個數字都留著，分開記。
這招對財報也管用。一家公司營收成長 40%，你看到的是 40%；去問一句這 40% 是誰貢獻的，可能就跑出 Ed 講的那個客戶集中度。
虧那麼多為什麼投資人還在投
這是另一個我常被問、自己也想過很久的問題。看到一家公司虧掉幾百億還在融資，直覺反應是這群人瘋了，或者這群人知道我不知道的事。節目裡 Josh 跟 Ed 的分歧，剛好把第三種答案講清楚了：他們在玩的遊戲不同，所以他們用的尺不同。
創投那張資本結構表上沒有人要求 2028 年的獲利數字，因為那個要求會直接傷害他們的投資；他們要的是規模，規模換成壟斷，壟斷以後再把獲利擠出來。這套邏輯本身沒有錯——Josh 舉 Amazon 很公平。可是 Ed 補的那一刀同樣成立：同一套邏輯當年也套在一大批公司上，那批公司倒了，Nasdaq 跌掉七成。
我從這裡帶走的判讀方式是：不要去爭「這個尺對不對」，去問「如果這把尺量錯了，我會先在哪裡看到」。Ed 給了兩個可觀察的點——客戶集中度、以及公開市場願意出的價格。節目裡提到 SB Energy 把路演走完了、材料都給華爾街看過了，然後自己把案子暫停；公開市場比私募市場挑嘴，它會把事情說出來。這些是會動的訊號，不是信念。
而私募市場的估值怎麼來的，Ed 的描述很白：他們去矽谷，那些人不太看財報，他們看技術本身，看創辦人這個人，然後說這是個很厲害的創辦人，然後請他上 podcast——定價就是這樣做出來的。
可以參考的資料
- 《The Compound and Friends》2026 年 10 月 2 日那集，來賓 Ed Elson（Josh Brown、Michael Batnick 主持）
- 《Prof G Markets》：Ed Elson 與 Scott Galloway，週一到週五
- Ed Elson 的電子報 Simply Put（edwardelson.substack.com）
- a16z 的 state of the markets 報告，節目裡用到的那張圖是科技業佔全美資本支出比重從 1960 年代的 15% 到今天的 55%
- OECD 的 PISA 測驗資料，用來看學生表現與落差
- 美國白宮 2026 年 10 月初那場 AI 業者會議之後公布的四項原則（內部控制、內部團隊、外部稽核、董事會獨立委員會）
帶得走的一件事
這一集真正教我的一件事是：當你的眼睛和統計數字打架，兩邊通常都沒說謊，是你的樣本有一層你沒注意到的篩選。奧斯汀街上那群人、你刷到的那些影片、你身邊那幾個過得不錯的朋友，都是被某個規則挑出來送到你面前的，而那個規則你沒看過。
我試過的一個做法，也想邀你試：挑一件你覺得「我身邊的人都這樣」的事——大家都換房了、大家都在焦慮工作、大家的小孩都在補習——然後拿紙寫下你心裡那三到五個「大家」是誰，再寫一句他們是怎麼進到你生活裡的（同一個公司、同一個學校、同一個社群、同一個演算法）。寫完你會看到那層篩網長什麼樣子。想再往前一步的話，去找一個不在那張清單上的人，問他同一個問題。
本文為投資方法論的教育性分享，不構成任何個股買賣建議、不提供目標價、不針對當期標的。投資有風險，任何決策請自行判斷或諮詢合格的專業人士。