10月22日！在鴻海中唯有大智若愚才能賺大錢！

這就和之前鴻海股價上漲一樣，很多散戶就是太注意微小的波動，所以才會在上漲的過程中被洗掉，大家現在看鴻海股價215.5元，或是從最高點234.5元看那些被洗掉的散戶，你會覺得他們怎麼這麼愚蠢，但如果你身處在當下的環境，我相信你也是很容易被洗掉的，大家看鴻海股價上漲的前幾年，除息前一波了不起就是漲到115元到120元就慢慢的跌回去到100元，在2021年忽然爆衝到134.5元，結果後面也慢慢的跌回去100元，在2021年到2024年2月，鴻海股價一直在100到110元整理，三年線均價在106元，很常就是漲到105元後就跌回去，那時鴻海中有一個笑話，就是上漲0.5元就是漲停，下跌0.5元就是跌停，平盤就是沒開盤，鴻海常常就是在正負0.5元整理，就算波段了不起也僅是在100到105元波動整理，大部份的散戶就是被錨定在100元是底，105元是頂，尤其鴻海在上漲的前一年，才發生中國查富士康子公司稅，再前一年還有鄭州員工暴動等，很多鴻海的股東已經被錨定在100到110元之間，後面更是被錨定在100到105元之間，那時我和大家說鴻海股價要贏緯創，廣達，和碩，會有一些人看著這些公司說怎麼可能，覺得鴻海股價就該在100到105元，如果你不了解鴻海的價值，你很容易就會被錨定在100到105元，你就很容易成為105元被洗掉的3萬個股東，不然就是120元被洗掉的5萬個股東，了不起就是成為在132元被洗掉的4萬個股東其中之一，大家不要小看被洗掉的人，在2019年到2020年之間，鴻海股東僅增加兩萬個，在2021年到2024年2月之間，鴻海股東增加10萬個，結果這12萬個股東九成九都在132元內就被洗掉，平均是把鴻海賣在120元，他們就是太注意微小的波動，他們不會去理會鴻海該有的價值，當初我常說鴻海股價漲到兩百元也很正常，漲到三百元也沒有什麼好奇怪，畢竟緯創都敢漲到160元，廣達都敢漲到300元，鴻海的競爭力比這兩家公司好很多，不論是在競爭力，規模，淨值等，都是比廣達及緯創更強，當你相信鴻海值300元，你自然就不會賣在105元，120元或者是132元，當初我也常和大家說，你要做到大智若愚，不要常常想要去佔別人便宜，就會有一些自作聰明的人覺得能和五毛哥一樣每天在鴻海中賺點小錢，最終他們就是在105元，120元及132元全部被洗出去，現在大家回頭看，你覺得鴻海該值多少呢？當初我也說過，你們不要去理外資群或券商在那喊鴻海目標價105元，110元，115元等，他們之所以會這樣喊，那是因為鴻海股價就是在100元左右，之後鴻海股價漲上去後，他們自然就會喊250元，270元，290元，345元甚至更高了。

當鴻海股價漲到234.5元後，那時我和大家說根據廣達或緯創的經驗，很有可能股價見到高點後會向下修正的兩成到三成，只是我們不知道短線的高點是多少，不過根據廣達及緯創的經驗來說，跌下去整理個幾個月就會再向上創新高，因為廣達及緯創當初在創新高後向下跌，緯創中有一半的股東平均是買在100到120元，廣達是買在220到240元，所以之後這地方就是是廣達及緯創的底部區，也就是所謂的市場認同價，當三大法人在234.5元後開始瘋狂賣出鴻海，有26萬個股東以平均194元向三大法人把股票買回去，那時我就說這就是市場認同價，就算三大法人不進來鴻海中玩，鴻海股價也會在180元到220元之間整理幾個月，如果三大法人要再進來玩一個波段，那就會像廣達這樣再繼續創新高，那時我有提醒大家一件事，鴻海GB200會在第四季出貨，明年一整年大量出貨，所以鴻海其實是有題材的，重點是GB200機櫃型AI伺服器單價高，會讓鴻海營收及獲利出現大幅度的提升，當三大法人在194元把股票賣給26萬個散戶後，這時就能讓賣在120元的12萬個股東死了買回去這條心，當初我有和大家說過，鴻海股價之所以一直在100到110元，不是因為鴻海沒有價值，而是大部份的人成本就在106元，而且高達12萬人，如果沒有三大法人進來玩，一般的散戶就是在100到110元在那玩短線的買來賣去，後面有26萬個散戶買在194元，我就說鴻海股價180元就是新的底部區了，你不要妄想鴻海股價跌離開這個區間太遠，畢竟散戶是能套牢抱永遠的，散戶的平均成本是194元，跌到180元，大概是賠7%左右，那時三大法人因為賣的差不多了，所以有故意摜殺一下，讓鴻海股價最低來到160元，這種非理性的價格，出現的時間也不會太長，後面外資群不再大賣時，鴻海股價就是在一百八十幾元穩態，那時我說過，之所以一直在一百八十幾元，那是外資群認為經濟有衰退的疑慮，所以拼命的把手上波段買的8155億賣掉，我就和大家說你不要在外資群賣的時候一直在那演內心戲或是想要賣出，你再怎麼想賣，你也要選外資群進來買回8155億時再賣，你隨便賣一定都是很好的價格的，現在外資群也才買回1730億，鴻海股價就回到215.5元了，三大法人也才買回鴻海二十幾萬張，從234.5元到160元賣了六十萬張，買了二十幾萬張股價就漲回到215.5元了，三大法人如果全數把股票買回來，鴻海股價會很輕易的破234.5元。

大家看鴻海及廣達的股價走勢，很明顯是長的差不多的，之前我就和大家說，市場目前是認為鴻海及廣達是AI概念股的指標，所以會一起拉抬，這樣才方便他們也順便炒其他的AI概念股，還有一個重要的點在於，如果僅有一家鴻海股價上漲，市場就不會相信AI概念股是漲真的，畢竟AI產業年複成長這麼大，一開始GB200及AI伺服器是供不應求，所以鐵定是所有的AI概念股都能吃到商機，之前我就和大家說過，我是以五年，十年甚至是更長久的遠光去看鴻海，我認為唯有資產夠大，競爭力夠強的公司，才有可能吃到AI伺服器大部份的商機，而且能吃的很長遠，至於二線，三線及四線的AI概念股，我認為廣達吃個三到五年沒問題，緯創和緯穎應該能有個一到三年的好光景，大家看鴻海，廣達，緯創的股價淨值比，鴻海股價淨值比還不到兩倍，緯創股價淨值比2.9倍，廣達股價淨值比6.61倍，未來AI概念股的股價漲起來，有可能是會把未來十年，二十年甚至是三十年的獲利拿走，如果你想要中長線價值投資，你當然就是要買真的能吃到十年到二十年商機的公司，甚至是吃到三十年，所以我才會認為鴻海是AI概念股的首選，會有一些人覺得緯創，廣達，緯穎及英業達股本小，市值低，股價比較會飆，我確實是不反對這樣的理論，如果市場的資金夠多，所有的AI概念股都會上漲，鴻海股本大，市值高，這樣的公司股價上漲的比較平穩，而且抱著也比較安心，重點是鴻海是真的能賺這麼久的公司，如果想去買比較小型的AI概念股，那就要考慮如果市場資金如果不是很充足，那很有可能就是僅炒一線及二線廠的鴻海及廣達，而且如果炒完後三大法人倒貨，鴻海就算你沒來得及賣，鴻海在AI伺服器真的是能賺十年，二十年甚至是三十年，我以資產大及價值投資的角度來看，當然就是認為鴻海才是比較穩妥的投資。

新聞說:輝達B300系列2025年問世，帶動台積電CoWoS-L需求成長，研調機構 TrendForce 今日表示，輝達 (NVDA-US)Blackwell Ultra 產品將更名為 B300 系列，預估其明年將策略性主推 B300 和 GB300 等採用 CoWoS-L 的 GPU 產品，將提升對台積電 CoWoS-L 先進封裝的需求量。TrendForce 指出，輝達原 B200 Ultra 改名為 B300、GB200 Ultra 改為 GB300，B200A Ultra 和 GB200A Ultra 則分別調整為 B300A 和 GB300A。B300 系列產品預計於明年第二季至第三季間開始出貨，至於 B200 和 GB200 預期將在 2024 年第四季和明年第一季間陸續啟動出貨。TrendForce 指出，輝達對 Blackwell 系列晶片的劃分更細緻，以分別提供符合 CSP 效能要求和伺服器 OEM 性價比需求的產品，並因應供應鏈所能提供的量能動態調整，如 B300A 即鎖定 OEM 客群，預計待 H200 出貨高峰過去，於 2025 年第二季起才會逐步放量。輝達原規劃提供 B200A 系列產品給伺服器 OEM 客群，但設計階段就已調整為 B300A，隱含 OEM 的企業客戶對降規版 GPU 需求不如預期。從 GB200A 調整為 GB300A 的機櫃方案，未來企業客戶恐會面臨進入成本較高的問題，成長動能恐受到抑制。觀察輝達近期產品策略，2025 年將更著力於營收貢獻度較高的 AI 機種。舉例而言，目前輝達積極投入技術和資源在 NVL Rack 方案，協助伺服器系統業者針對 NVL72 的系統效能調教或液冷散熱等，並力促 AWS、Meta 等從既有 NVL36 轉為擴大導入 NVL72。從出貨占比的角度來看，輝達高階 GPU 產品明顯成長，估計 2024 年整體出貨占比約 50%，年增超過 20 個百分點。2025 年受 Blackwell 新平台帶動，其高階 GPU 出貨占比將提升至 65% 以上。TrendForce 表示，輝達為 CoWoS 主力需求業者，預期 2025 年隨 Blackwell 系列放量，對 CoWoS 的需求占比將年增逾 10 個百分點。從近期輝達調整產品線的情況，推估其 2025 年將更著重提供 B300 或 GB300 等給北美大型 CSP 業者，上述 GPU 皆使用 CoWoS-L 技術。除了對 CoWoS 需求增加，輝達對 HBM 的採購規模也將持續擴大，預估其占整體 HBM 市場的消耗量將於 2025 年突破 70%，年增逾 10 個百分點。TrendForce 預期，B300 系列都將搭配 HBM3e 12hi，該款 HBM 產品的量產時間點將落於 2024 年第四季與 2025 年第一季間。然而，HBM3e 12hi 為供應商針對 NVIDIA 首度大量生產的 12hi 堆疊層數產品，預期生產良率至少須歷經二個季度以上的學習曲線才能達到穩定。

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