一個看到海嘯，一個什麼都沒看到：兩位研究員的觀測位置，和七月那一週的真相

橫看成嶺側成峰，遠近高低各不同。
不識廬山真面目，只緣身在此山中。
—— 蘇軾〈題西林壁〉

蘇軾這首寫在廬山西林寺牆上的絕句，講的其實不是山，是位置。同一座山，從側面看是一道連綿的嶺，從正面看是一座孤峰；看不清它真正的形狀，不是因為看得不夠仔細，而是因為你人就站在山裡面。

這集最有意思的一段，剛好就長這個樣子：兩位同一年進入市場的研究員，對同一場金融海嘯的記憶幾乎是相反的。

這集在講什麼

財經M平方的「財經好朋友特輯」，主持人 Roger，同時請到兩位來賓：財經M平方創辦人 Rachel，以及統一投顧總經理廖婉婷（Tina）。兩人入行時間相差不到一年，都在 2007 到 2008 年之間進入市場，走出來的路卻完全不同——一位從總體經濟出發，後來創業做數據平台；一位從電子產業起家，一路做到投顧總經理。

節目的調性在前三分鐘就定了。主持人介紹「兩位資深研究員」，Tina 立刻抗議：不喜歡「資深」兩個字，要叫「研究少女」。後來主持人問她 AI 與半導體要買哪一檔，她的反應是「瞬間傻眼」。

兩個人當初為什麼入行也很有畫面。Rachel 說她經濟系學士碩士一路念上來，喜歡經濟學是因為它裡面同時有數學、心理學甚至物理；真正決定要做研究員，是有一天跟舅舅在家看電視，財經台上有位分析師（她記得是程淑芬）在解讀當時的經濟，舅舅一句「這個工作好像蠻適合你的」。Tina 的版本世俗得多也誠實得多：媽媽是營業員，所以她想進證券業，「我希望可以賺到很多錢」，一開始的目標是當基金經理人，中間誤打誤撞轉去做研究員。

原集：財經M平方 Podcast〈從金融海嘯到 AI 浪潮，資深研究員帶你看市場｜財經好朋友特輯〉，2026 年 8 月 9 日發布（節目中提到錄製時間為 8 月 6 日），來賓 Rachel（財經M平方創辦人）、廖婉婷 Tina（統一投顧總經理）。

摘要重點

大家不是對利空麻木了，是學會分辨真議題和假議題——而這集給的真議題只有一個。 Rachel 的說法是，市場對關稅、美伊衝突、財政赤字這些事件的反應之所以遞減，不是因為習慣，是因為大家看懂了它們多半是一次性事件。去年關稅最恐慌的時候，M平方就提出那個數字不合理：課到五、六成沒有道理，一成到一成五大概就能補上大而美法案創造的赤字缺口。真正的爭點是美債殖利率，以及「你相不相信川普在意美債殖利率」。她給的是一組可以回頭核對的紀錄：殖利率攀到 4.5% 以上時，四月出現「先暫停攻打伊朗六十天」、六月是簽署諒解備忘錄，最近升到 4.6%、4.7%，又出現另一個六十天的說法。判準不在事件有多聳動，在它會不會動到決策者被綁住的那個變數。

Tina 從「目的」切進去，得到的是同一組指標。 她的讀法是：關稅的目的是產能重排——所以就算關稅這個題目現在市場不再緊張，產能重排這件事還在繼續走；美伊衝突的目的是掌握能源，而能源之所以重要是因為要發展 AI。兩條線收斂下來，最簡單的觀察指標就兩個：油價和美債。她補了一個很好的驗證方式——同一類消息公布，油價的反應幅度一次比一次小，這本身就是市場在學習分辨的證據。

同一年進市場，一個看到海嘯，一個什麼都沒看到。 Rachel 說 2007 年她一進去看的就是總體經濟，房貸違約率、房屋庫存、新屋銷售的數字陸續出現變化，她因此看到一個完整的大循環，也是後來創業的起點。Tina 的版本是：金融海嘯對她印象很小，因為她當時看的是太陽能和 LED，那兩個產業只短暫跟著跌一下就很快復甦，還變得更強。她自己把這件事講成「產業研究員的盲點」——產業研究員只看自己那一塊，所以看不到整個面向正在改變；她現在帶研究員，看到同樣的事還在發生。真正把她打醒的不是 2008，是 2011 年的歐債與美債降評，那次她資歷比較深、受衝擊比較大，事件之後換了公司，也是從那時候開始補總經。這一點的訊息量不在「總經比較重要」，而在你的觀測位置決定了你看得見哪一種災難。

Warsh 那句「面對球，而不是面對裁判」，比任何利率預測都值得記下來。 七月底那次會議以九比三通過維持利率，代表內部有分歧；但 Rachel 認為更關鍵的是記者會上的一段話：他樂見在降低前瞻指引之後，市場學習去面對球，而不是面對裁判。球是數據和事件，裁判是聯準會。背後的意思是，這一波油價與殖利率的上漲，本身已經一定程度替聯準會做了緊縮的事，所以他還不用動利率，可以多留一點餘裕邊走邊看。數據上，節目中提到六月的核心通膨在短暫停戰後快速滑落——核心 CPI 月增 -0.02%、核心 PCE 月增 0.13%——沒有出現明顯的僵固性或二次通膨，而紐約聯儲的 Williams 提過核心月增大約維持在 0.2% 以內都算安全。

Tina 把這件事接到分析師自己的處境，這是全集最坦白的一段。 她說 Warsh 的心境跟分析師很像：講太多，自己會被牽制，而且會互相影響——就像俄烏戰爭那時候，聯準會先答應了要維持利率一段時間，後來就沒辦法快速反應。回到她自己身上，市場最常問的是「Tina 我在電視上看到你了，現在可以買哪一檔」，而她對這件事「超級困擾」，因為一講出來就定錨了。可是市場會變：她認同 AI 長線沒變，但光是一個 Rubin 遞延一兩個月，營收會變、股價行為也會變，「我沒有辦法隨時跟你交代」。所以她想溝通的是邏輯、論述和可觀察的數據，讓人自己判斷。代價很誠實地也講了：沒有前瞻指引，判斷落差會變大，誤判的時候波動也更大；好處是逼你建立自己的想法。

七月那一週的下跌，基本面幾乎沒變；變的是槓桿和強制賣出機制。 Tina 的重建過程值得完整看一次：往常財報季的行為是第一家開得好、後面只要開得好就會漲，這次是開得好卻都跌。七月十七日 Google 那份財報的差異點在自由現金流轉負的速度比大家想的快；現金流一吃緊就得考慮發債，偏偏同時間戰爭升溫、油價上去、大家擔心升息，於是信用違約交換（CDS）的利差跟著擴大——她提到部分雲端服務商從三、四十彈到六、七十，等於翻了一倍。網路上因此出現「AI 要泡沫了、錢借不到了」的說法，但她傾向把它解讀成交易行為，並用台灣的可轉債作類比：一間好公司不會倒，可是它的可轉債從一百多跌到九十八，風控系統就會嗶嗶叫要你停損，而跌市裡通常沒有買盤，硬要賣就跌得更重。同一週還疊上去槓桿和中小型股沒有流動性。她的結論是基本面真的有變，但微乎其微——硬要挑，是 Rubin 遞延（六月就看到、到八月剛好過完兩個月）和長短料造成的成本壓力。

敘事已經從「漲價」換成「現金流」，而且資本支出上修有一部分是漲價，不是買更多。 這是 Tina 給的判斷，也直接推出她的推論：下半年到明年，追逐報價概念股的成分要下降。她提到有廠商為了因應供需開始調整規格（例如調降記憶體容量），但這個下修不能直接讀成需求減少——因為不這樣降，供給也供不出來。Rachel 從三層供應鏈補完整：上游供需仍然吃緊，但存貨在攀升，而存貨攀升有兩種相反的解讀，一種是旺季太旺的主動備貨、一種是賣不出去的被動補庫存，她說目前的數據偏向前者；中游五家雲端服務大廠的資本支出全部增加，其中三家自由現金流已經轉負（Google 是首次），M平方的兩個判準是 AI 變現的覆蓋度（用未履約合約與積壓訂單去對資本支出，第二季甚至優於第一季）和利率——節目中提到 AAA 公司債利率大約在 5.2% 到 5.3%，在基準利率 3.75%、十年期公債約 4.5% 的環境下算相對合理，要盯的是它會不會明顯攀升；下游則是非 AI 的消費性與車用比較弱，但 AI 應用層的競爭越激烈越好，因為那會壓低每單位算力的成本、把應用面攤開，也就是常被提到的傑文斯悖論。至於下半年的技術看點，Tina 給的答案是封裝：晶片尺寸變大、代理式 AI 需要更大的上下文記憶而讓記憶體堆疊架構變大，再往後如果要走光傳輸還得搭載光引擎，難度只會往上。

跟 2000 年比，Rachel 給的兩個差別都可以拿去對答案。 第一個是評價面：她記得思科當年的本益比接近兩百倍；而節目中提到現在 NVIDIA 的當期本益比大約三十倍、預估本益比不到二十倍，台積電當期約三十到三十一倍、預估約二十二倍。第二個是產業敘事的方向：2000 年是供給先行，先蓋一堆基礎建設，等到電商、串流、社群、影音的需求真正 booming 已經是十年二十年後；現在是需求先行，需求多到供給開不出來，才會出現 HBM 與先進封裝這種短料吃緊。Tina 看多的理由不一樣，她從算力缺口切：現在的算力供給遠遠跟不上需求，有些代理式 AI 推不動不是不想推，是 Token 不夠——她舉的例子是自家早上開會正在討論要不要把分析師用的 AI 代理程式導入投顧團隊，光這一件事就會燒掉非常多 Token，如果每一家都做，數量級完全不同。

AI 取代不了研究員的那一段，被講得非常具體。 Tina 的例子是成熟製程：台積電法說會提到成熟製程的狀態，後來影響到聯電，接著世界先進又出來講了一些關於成熟製程需求的說法。你把三家的會議紀要一起丟給模型，它很難整理出最核心的那一條線；但研究員可以講成一個有邏輯的敘事——成熟製程確實沒有那麼緊，可是某些應用（她點名電源管理晶片）的量會變大，做那一塊的廠商會受惠。而她轉述的客戶提問是整集最精準的一句：「我現在用 AI 問了這五題，它都告訴我不一樣的答案，你幫我判斷哪一個是真的。」Rachel 從產品端呼應：他們七月上線的 AI 服務，最花心力的不是接上資料庫，是跟它討論「這一題應該要怎麼回」，一條一條寫提示與技能；換句話說，使用者買到的其實是後面那幾千幾萬字的判斷邏輯，以及背後有人為它的對錯負責。

延伸想法

一、「真議題」其實是在問一個很可操作的問題：誰的痛點被綁住了。

這集給的判準不是「哪件事比較大」，而是「這件事會不會動到決策者在意的那個變數」。美債殖利率之所以是真議題，是因為它同時綁住兩端：對政治決策者，它是融資成本與市場信心的體溫計；對企業，它決定資本支出能不能靠發債撐下去。兩條路都通到同一個數字，所以它才有資格當主軸。

反過來看關稅為什麼退成假議題，值得多想一步——不是因為它不重要，Tina 自己就說產能重排還在走。是因為它的上限已經被殖利率封住了：課太高會傷信心、推高殖利率，而那正好是決策者不能承受的地方。一個議題被另一個議題設下天花板，它就不再是那個會定調行情的變數。

這個框架好用的地方在於它可以被證偽。如果哪天殖利率明顯攀升，而政策卻不再放軟（例如優先序改變、或者容忍度提高），那「軟肋假設」就作廢，整套推論要重寫，不是打個折就好。我自己拿它回頭檢查持股時，問法會變成：這一檔的故事被哪一個變數綁住？那個變數現在往哪裡走？

二、CDS 翻倍那一段，是「同一個數字兩種讀法」的教材，也是我最容易犯的錯。

從三、四十彈到六、七十，講成「翻了一倍」聽起來很嚇人；但六、七十仍然是很低的絕對水準。Tina 用可轉債類比補上的那一層，才是真正的機制：公司體質沒問題，但價格跌破風控線就會觸發強制停損，而跌市裡沒有買盤，硬賣就跌得更重——賣壓是機械性的，跟公司好不好無關。

所以判準不是「所以不用怕」，而是三件要一起看的事：看絕對水準而不是變動幅度、看那個價位上有沒有強制賣出機制、看同時間的流動性條件。 三件都指向機制，那多半是交易行為；如果絕對水準已經進入真的貴的區間、或者實際發債開始失敗，那就換一個故事了。Tina 自己也留下了那條線：資本支出真的因為現金流而被下修的那一天，是另外一個故事。這句話比任何目標價都有用，因為它可以被觀察、可以被證實或推翻。

同一個病在這集出現了兩次，第二次是存貨。存貨攀升可以是旺季太旺的主動備貨，也可以是貨賣不掉的被動堆積，在報表上長得一模一樣。數字本身不會告訴你是哪一種，得靠上下文——出貨排程、供需鬆緊、以及接下來一兩季存貨能不能轉成營收。我看財報最偷懶的地方就在這裡：看到存貨往上先扣分，看到毛利往下先扣分，跳過了那個要花力氣的分辨步驟。

三、AI 取代不了的那一段，正好是我做研究時最沒有系統化的那一段。

Tina 的成熟製程例子表面上是資訊整合，實際上不是。台積電、聯電、世界先進三家對同一件事給出的說法之所以要合起來讀，是因為三家的位置和利害關係不一樣，所以每一段話該打的折扣也不一樣——先有這層判斷，整合才有意義。把三份紀要丟給模型，它會做出一個平均值，而正確答案往往不是平均值，是「其中某一家因為某個理由，這次的說法比較可信」。

那位客戶說的「我問了五題它給我五個答案，你幫我判斷哪一個是真的」，把價值的位置指得很清楚：不是產生內容，是承擔判斷。而承擔判斷唯一的證明方式，是留下可以被回頭核對的紀錄。

這正好接到我自己一直在做的事：對任何結論，我要求它能寫出「什麼情況下我會認錯」。這集在這方面很慷慨，留下了一整排可以對答案的東西——殖利率升上去之後政策會不會再放軟、存貨在下半年能不能轉成營收、三家轉負的自由現金流會不會逼出資本支出下修、AAA 利率會不會明顯攀升。相較之下「AI 長線看好」這種句子怎麼樣都不會錯，所以也沒有資訊量。

可以參考的資料

• 原集：財經M平方 Podcast〈從金融海嘯到 AI 浪潮，資深研究員帶你看市場｜財經好朋友特輯〉（2026-08-09），來賓 Rachel、廖婉婷 Tina
• 聯準會官網公開 FOMC 的會後聲明、投票紀錄與記者會逐字內容，節目提到的九比三分歧與前瞻指引措辭都可以直接核對
• 美國勞工統計局（BLS）的 CPI、經濟分析局（BEA）的 PCE 月增率均為公開數據，可自行核對六月的核心讀數
• 美國財政部每日公布公債殖利率曲線；聖路易聯準銀行的 FRED 資料庫有 AAA 公司債殖利率序列，可核對節目提到的 5.2% 到 5.3%
• 主要雲端服務商的資本支出、自由現金流與未履約合約金額都揭露在季報與財報簡報中，「三家轉負」與變現覆蓋度可以自己算一次
• CME 的 FedWatch 工具公開顯示利率期貨隱含的機率分布
• 各公司的本益比與費城半導體指數表現可由公開報價來源核對；節目中的數字是當下口述，時間一過就會變動
• 文首蘇軾〈題西林壁〉是我聽這集時想到的註腳，不是節目內容

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