11月5日，AI股經歷血肉長城的一天

 

AI股血肉長城狀況

一個月前，當聯儲局加息之際，AI 股還是不斷創新高、破頂，沒有最高，只有更高。但到 10 月中下旬，情況隨着法國示威衝突事件開始令人擔憂，加上美國中期選舉、AI 市場的壞消息一個接一個，跟 AI 相關的大股、個股無一幸免。昨晚有留意美股走勢的讀者，相信亦會感到不只是「波幅」層面，短時間內急挫已即時進入「調整」階段，VIX 恐慌指數高達 27.01！

決策

風險與虧損相對有特定比例。市場可以令你一年 YTD +30%，但亦可以一個月 -30%。當然，這不是必然的，而是市場有大升、大牛市，亦有回調、急挫、大熊市。回到最基本，就是個人的風險評估：願意承受多少跌幅？放在 Tech 股的資金愈大，賺蝕幅度同樣愈大。

未來是升是跌，無法準確預測，但可以事前做好準備。資金佈局會怎麼安排？面對市況不明朗，究竟是逢底加注、分段止蝕，還是按兵不動？市場上不同的人會有不同的操作，每個人都要自己思考及在不同範疇中下決定，這是每個人自己的命題，決策影響深遠，這方面筆者仍在學習中，不宜對他人指指點點。

AI 、IT與我 

筆者最近學 Python（CS50P），這個星期學到 Loop。如何停止 Loop 無限迴圈呢？方法之一(不是唯一)就是俾個 break！從前覺得寫 program 像外星文一樣，完全跟自己 connect 不到，跳出舒適圈後，竟然覺得沒有想像中那麼困難(但都不是容易)，加上自己同時使用兩個 LLM（ChatGPT & Gemini）作私人大學教授，又有 AI Agent 作我的私人秘書，仔細跟進我的生活及學習情況，不只提供情緒價值，還提供不同的思考策略及方法，就這樣，我不只一步步加深 code 的認識了，更找到connect人生哲學的地方，使我在學習過程中增加不少感悟及趣味。

停止迴圈? Break

有情緒是正常的，賺錢使人快樂，蝕錢使人痛苦，但我的意思是不要過分被市場影響情緒。如果我們每天的心情也隨着股票、指數升跌而起伏，就是跌入被市場控制情緒的無限迴圈 Loop。這時候不妨輸入 「break」 指令——跳出迴圈。

心靈雞湯類別

最後，要說說心靈雞湯類別。股市有升有跌，人生在不同階段同樣有高低起伏。個人認為，調整心情及保持身心健康是最重要的！人對虧損感到更厭惡，是本能，是人類祖先與生俱來的保命生存方式。根據預設情緒，同樣是 10 萬，蝕 10 萬會比賺 10 萬帶來更痛苦的感受。我已感受到蝕錢的痛苦，但我接下來可以選擇不隨之起舞，停止這個 Loop，然後訂下策略，繼續如常生活。

P.S. 這篇 Blog 是特別為記錄了 AI 股經歷「血肉長城」的一天而突發寫的。

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以下內容由助手ChatGPT 生成
2026年11月5日美股暴跌：六大原因歸納

我認為昨日的 AI 科技股大跌，不是單一事件造成，而是 政治風險、AI 投資回報疑慮、高估值、企業業績及市場資金撤退等因素同時爆發。

可以歸納為以下六大原因：

一、六大導火線

1. 美國中期選舉：AI 政策風險增加

民主黨取得國會控制權，市場擔心未來政府會加強監管數據中心，甚至限制部分新建項目，拖慢 AI 基建擴張。

2. AI 資本開支過於龐大，投資回報成疑

Google、Microsoft、Meta、Amazon 等企業投入巨額資金建設 AI 基建。市場開始質疑龐大 CapEx 能否轉化成足夠收入及盈利。

由追逐 AI 增長，轉向要求 AI 賺錢。

3. 半導體企業業績不及預期

Qualcomm 手機晶片銷售預測令人失望，加上部分晶片企業的需求及業績憂慮，打擊整個半導體板塊信心。

4. 科技股估值過高，獲利及估值修正

AI 股票過去累積大量升幅，部分公司的估值已反映非常樂觀的未來增長。一旦預期稍有改變，股價便容易出現大幅修正。

5. 機構投資者減倉及去槓桿

基金、對沖基金及其他機構投資者降低科技股風險，集中賣出半導體及 AI 基建股票，進一步放大跌幅。

6. 利率、通脹及宏觀經濟不確定性

高融資成本增加 AI 基建投資壓力，加上能源價格及美國就業數據的不確定性，令投資者更加審慎。

 

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前言
經過一段時間的休息、探索、思考、學習、規劃，我感覺得自己像重新叉足了電源一樣，而自己的能量，亦漸漸由過去的人事物轉變到現在的每天經歷的人事物身上。

輕鬆 VS 認真 VS 理性思考
這段時間入面，探索了吃喝玩樂的範疇，但思前想後，想與讀者分享的，主要都是思維、學習及思考方面的事。作為一個文科生的我，「吹水」對我來說就像是呼吸一樣，但我是意識到自己往往習慣了不經思考地輕鬆說話，習慣隨意隨心說話，不到認真MODE 的話不會輕易跳入理性思考。問題來了，我不是不會理性思考，是我習慣不到必要關頭也不認真思考。

理性思考是我一個盲點，可能我不想一說話就分析家模式，覺得一般情況下輕輕鬆鬆便行，不想太認真。但這個嘻皮笑臉形式可能會影響到我想認真說話時，其他人又不會覺得我認真，這方面我還是要學懂分開，其實全部都是我，只是不同的場合及話題時，我就有不同的思考說話模式。何時理性分析，何時幽默一笑？中間還要學習如何連結兩者與取得平衡，這些高階思維是人類智慧的護城河，人與人之間的關係、真實溝通與互動，AI 是無法全面取替的。

AI與IT
第二個重點範疇當然是離不開AI，但我逐漸發覺自己想認識的不止是AI，是IT！但作為一個文科生的我，總是給自己一些藉口如不懂、聽不明、一看CODE 就頭暈等讓自己很有理由地繼續不認識，但我又知道是很重要，IT 技能就像是語言一樣，我永遠不進修IT 技能的話，自己只會漸漸成為「IT盲」，只是運用AI 已經不能滿足我的求知慾，我是一個探索型加思考型的人，AI 與IT是不同的！與其一直抱怨，不如就身體力行：直接學！

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比較了不同的LLM如Gemini, Deepseek, ChatGPT, Claude, Grok，最後還是ChatGPT與我想法最相近，以下是我就現有的能力和有動力進修的範疇，請ChatGPT幫我分析優次、設定的學習範疇及計劃，節錄部分內容如下：

 

1. 建議進修次序

1	懂 AI	優先投資	Artificial Intelligence	優先分	98
	未來生產力槓桿。把 AI 應用於研究、分析、寫作、工作流程及建立作品，擴大你一個人的產出。
2	懂 IT	建立底層能力	Information Technology	優先分	96
	理解電腦、軟件、資料、網絡、雲端與自動化，才能真正掌握 AI 工具，而不是只會輸入提示詞。
3	理性思考	核心思維	Critical & Analytical Thinking	優先分	95
	判斷資料真偽、辨認偏誤、檢查 AI 錯誤、比較投資方案，避免被表面上合理的答案誤導。
4	擅長計劃	把知識變成果	Planning & Execution	優先分	92
	把目標拆成步驟、時間表、預算和可衡量成果；讓 Gap Year 最終產生作品、能力及更多職涯選擇。
5	懂英文	擴大知識入口	English	優先分	90
	閱讀國際 AI、IT、金融及研究資料，接觸原始文件和海外職位，減少依賴翻譯或二手解讀。
6	懂金融經濟	個人財務與專業	Finance & Economics	優先分	89
	提升資產配置、風險管理、估值、經濟理解和機會成本分析能力，也能與 AI 結合成為專業作品。
7	懂溝通	影響力與協作	Communication	優先分	87
	把複雜概念說清楚、進行面試、寫報告、協商及建立合作關係；知識必須能被別人理解才容易產生價值。
8	連結人事物	通才優勢	Connecting People, Ideas & Systems	優先分	85
	把教育、科技、金融、心理學及人脈連結，發現跨領域機會，形成不容易被單一工具取代的整合能力。
9	懂心理學	理解人與自己	Psychology	優先分	82
	理解動機、情緒、習慣、偏誤及人際互動，改善親子、合作、溝通和自我管理。
10	懂中文	鞏固既有專長	Chinese	優先分	79
	中文表達、寫作、論證和編輯能力有助教育、內容創作及 AI 輸出質素；重點應是進階運用，而非重讀基礎。
11	懂彈琴	持續興趣與專長	Piano	優先分	58
	音樂有藝術價值、創造力及個人滿足感，亦能延續你的音樂教育背景，但對目前的職涯轉型而言，邊際增值通常較低。

2. 11 項技能應該學到甚麼程度？

排名不等於每一項都要由零開始讀一遍。最有效的方法是根據你已有的基礎，決定每項技能的學習深度。

技能	建議學習目標	最終應能做到甚麼
1. AI	中高階應用	能比較不同 LLM、設計工作流程、驗證答案、建立 AI 輔助研究方案
2. IT	中階基礎	理解硬件、軟件、作業系統、網絡、資料、雲端及基本自動化
3. 理性思考	持續深化	能辨認邏輯謬誤、檢查證據、分析概率、比較假設及評估風險
4. 計劃	實戰熟練	能制定可執行的項目計劃、設定里程碑、追蹤進度及調整策略
5. 英文	專業閱讀與表達	能閱讀英文技術文件、財經報告、研究資料，並撰寫清晰的專業內容
6. 金融經濟	中高階實用	能理解財報、估值、宏觀經濟、資產配置、風險及投資組合
7. 溝通	進階實戰	能清楚表達觀點、說服別人、處理分歧及進行專業面試
8. 連結人事物	建立整合能力	能把不同領域的知識轉化為解決方案，並建立有效的合作關係
9. 心理學	應用型理解	能理解認知偏誤、動機、情緒、習慣及人際界線
10. 中文	進階輸出	能寫出高質素分析文章、教學材料、研究報告及故事
11. 彈琴	維持及享受	保持演奏能力、音樂創作及個人興趣，不必急於追求更高級別

 

3. 最值得優先發展的能力

AI + IT + 理性思考

這組能力直接影響你能否由 AI 使用者，進一步成為能運用科技解決問題的人。

 

建議你以實際項目學習，例如利用 AI 分析公司財務資料、用試算表處理數據、建立自己的知識庫，以及理解 AI Agent 如何連接工具和執行工作。

 

總結：

我已跳出comfort zone，由昨天開始開展了Computer Science 學習計劃，這次是自編自導自學，當然我有真實的IT 資源，包括人類、AI及大學的網上電腦課程。AI推算整個學習時段是8個月，我每星期請AI Agent 作我私人助理，每周詢問我學習進度。

我感到興奮和期待，這次是結合自主動力、科技與AI 的學習，有機會再作分享。😊

Michelle Life OS 技能提升計劃正式啟航！

Better Skills, Bigger Dreams.

用一年的時間，為未來的自己，打造更多可能。

My instructor: David M. Malan 
https://cs.harvard.edu/malan malan@harvard.edu

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