如果你沒有積極思考如何投資於人類史上最偉大的技術進步，那你就注定會輸。
大約每十年，世界就會迎來一次淘金熱時刻。
90 年代的網路催生了 Google、Amazon 和 Apple 等科技巨頭，並悄悄地讓工程師、投資者和早期信徒成為百萬富翁。
2000 年代初期的行動裝置普及，促成了 Facebook 等社群平台的崛起，創造了一個全新的數位行銷經濟。
2010 年代的加密貨幣則創造了一種新的資產類別，以及一代年輕有錢的百萬富翁。
每一次這樣的時刻都創造了兩個截然不同的人群：
- 那些預見其到來並承接新一波財富的人
- 那些只能說「我知道，但我就是什麼都沒做」的人
如果你在每一次這樣的時刻都屬於後者，那其實真的沒關係，因為現在擺在你面前的機會，比過去所有機會加起來都還要巨大。
AI 淘金熱正在進行中，數兆資金正在流動；這點毫無疑問。
真正的問題是——你打算怎麼做？
在今天的文章裡，我將分享我對於一般人如何能從 AI 淘金熱中獲利並進行投資的想法。
這份內容既全面又詳細——你最好把它存下來，以免弄丟。
開始之前的重要提醒：請閱讀此處
- 我並非財務顧問，此處內容僅供教育用途。
- 我將盡量避免列出特定公司或股票/ETF代碼；不過，我可能會提及一些公司作為例子。請注意，如果我提到一家公司，我可能持有也可能不持有其股票（例如，如果我說 NVIDIA 是「賣鏟子」策略的一個例子，我可能持有該公司股票）
- 我不是來推銷或販售任何東西給你，此處一切都只是我個人的看法。
本文的最後一個章節，是唯一一項無需任何資金，且能帶來清單上最高報酬率的投資——請務必看到最後。
賣鏟子策略
在最初的淘金熱中，真正賺大錢的並不是礦工。而是那些賣給礦工十字鎬、鏟子和補給品的人。
礦工承擔了所有風險，而供應商無論誰真的挖到黃金、誰發財、誰破產，都能從中受益。
同樣的邏輯也適用於 AI。
賣鏟子類型的公司，是那些每次 AI 發展都能賺錢的企業——無論是哪個 AI 模型勝出、哪家新創成功、或哪個產品爆紅。
最明顯的例子就是 NVIDIA。我們都知道他們公司在過去五年間增長得有多瘋狂（股價 +1300%）。
他們的成功不是因為 ChatGPT 成為應用程式商店排名第一的 AI。
他們的成功是因為 OpenAI、Anthropic 以及數百家其他 AI 公司需要他們的基礎設施。
NVIDIA 與全球 AI 投資增長對比圖
換句話說，賣鏟子類型的公司不依賴於結果或成功率。
這些賣鏟子的企業，我認為是每個人都應該研究的方向。
你們很多人持有 S&P500 指數，如果你們有，那你們就已經接觸到許多賣鏟子類型的公司了。
以下是一些值得研究的賣鏟子行業：
賣鏟子策略——行業類別
還有一個值得研究的賣鏟子角度：原材料金屬。
像銅和鋁這樣的金屬，在製造實體 AI 基礎設施時至關重要。
二階受益者
賣鏟子類型的投資是投資 AI 基礎設施最直接的方式，但還有第二層機會，是大多數人完全忽略的。
二階受益者是指那些不直接銷售 AI 基礎設施，但隨著 AI 採用率擴散、客戶獲得實際投資報酬率，其業務也顯著增長的企業。
關鍵的區別在於時機點：
賣鏟子公司在 AI 被「建造」時獲利，而二階受益者在 AI 被「使用」時獲利。
賣鏟子策略與二階受益者——摘要說明
這樣想吧：當電力被發明時，顯而易見的賣鏟子策略是電力公司和銅線製造商。
但二階的贏家是那些工廠、家電製造商和零售業者，他們能夠以前所未有的規模營運。
現在，你必須了解這一點。
賣鏟子公司和二階受益者之間可能會有所重疊。
例如，像 Google 這樣的公司，既依賴 Gemini AI 的採用來增長廣告收入和雲端市佔率，同時也建構其他公司賴以運行的底層 AI 基礎設施。它既是工具供應商，也是下游的受益者。
所以，與其將賣鏟子和二階受益者視為兩個截然不同的「投資類別」，不如將其視為一個光譜。
賣鏟子策略與二階受益者——光譜圖
問自己一個問題：
「這家公司賺更多錢，是因為 AI 正在被建造，還是因為 AI 正在被使用？」
值得進一步研究的二階受益者行業：
二階受益者——行業類別
定向曝險
好的，你現在了解了兩個投資類別，以及兩者之間的 AI 光譜。
接下來，我將介紹廣泛的投資工具，你可以用來對這些行業進行定向曝險——比單純持有 S&P 500 更深入。
ETF
並非每個人都想挑選個股。老實說，大多數人也不需要。
ETF（交易所買賣基金）讓你可以多元化投資某個行業或領域，而無需自己研究和挑選個別公司。
你買入一個資產，就能接觸到整個行業的多家公司。
例如，一個機器人技術與自動化 ETF 會持有一籃子公司，涵蓋工業自動化、人形機器人和 AI 驅動的製造業。
在不推薦特定代碼的情況下，你可以使用任何大型語言模型中的以下提示，來尋找你可能感興趣的 ETF。
你只需要告訴它你所在的市場 [美國/英國/澳洲/其他]，並提供一份你想要 ETF 的行業清單（你可以使用我之前提到的那些）。
1我想建立針對 AI 投資機會的定向 ETF 曝險。以下是我的背景資料：2所在地與市場：[你的國家]3風險承受度：[低 / 中 / 高]4投資期限：[X 年]5每月投資預算：[金額]6目前投資組合：[簡短描述 — 例如「主要是 S&P 500 指數基金」]7根據以上資訊，請推薦以下五個類別的 ETF：81. 廣泛 AI 與科技92. 半導體與晶片103. 機器人技術與自動化114. 網路安全125. 清潔能源與電網基礎設施13針對每個推薦，請提供：14— 基金名稱與代碼15— 前五大持有標的16— 費用比率17— 它在賣鏟子到二階受益者光譜上的位置18— 與此清單上其他基金的任何重疊部分19— 一句話解釋為什麼它適合我的具體情況20請標記出那些行銷成分大於實質內容的基金——AI 術語很多，但真正的 AI 營收曝險很少。我要的是真實的曝險，而不是主題包裝。
你會得到一份根據你個人情況量身定制的 ETF 候選清單。
我喜歡用 Perplexity Finance 和 Claude（延伸思考功能）作為金融研究工具。
高風險曝險與不對稱賭注
到目前為止，我們所涵蓋的所有內容，都屬於 AI 投資光譜中相對安全的範圍。ETF、賣鏟子類型的藍籌股、二階受益者——這些都是經過衡量、多元化的曝險方式。
本節內容則有所不同。
為了確保我們在同一頁上，我所指的「高風險曝險與不對稱賭注」，具體是指那些你的資金有可能實現 10 倍增長或歸零的現實情境的投資工具。
當然，在投資中沒有什麼是「安全」的，其他類別也完全可能暴漲 10 倍或一文不值。
話雖如此，以下是四個值得了解的高風險類別：
- 加密貨幣 x AI
AI 和加密貨幣的融合速度比大多數人意識到的要快。AI 代理代幣、去中心化運算網路，以及專門為 AI 工作負載打造的區塊鏈基礎設施專案，都是新興的類別。
如果你追蹤我 @milesdeutscher，你會知道我在過去兩年裡針對這個領域發布了許多討論串。
一些值得研究的 Crypto x AI 行業：
加密貨幣 x AI——行業類別
2. 個股
挑選個別 AI 公司，尤其是那些不在顯而易見的巨頭行列中的小型股，承擔著顯著的集中風險。一次糟糕的財報、一項監管變革，或是一個資金更充裕的競爭對手，都可能讓你的持倉血本無歸。上漲空間非常直接，但你的所有籌碼都壓在一匹馬身上。
股票——象限矩陣圖
研究並據此行動。
3. 早期新創公司
這是整份清單上風險最高、潛在回報也最大的項目。AI 新創公司的募資速度是自網路泡沫時代以來前所未有的。大多數會失敗。極少數會成為下一個 NVIDIA 或 OpenAI。
新創公司——生存漏斗圖
如果你對這種投注風格感興趣，你可以提示大型語言模型告訴你如何投資早期新創公司（許多平台允許你這樣做）。
4. 創投基金
最後，如果你有資本且符合資格，專注於 AI 的創投基金提供了一個多元化投資於早期投資組合的機會，並有專業的交易篩選——風險低於你自己挑選個別新創公司，但仍顯著高於任何 ETF 或公開市場投資。
創投投資——摘要說明
最高報酬率的投資：你的職涯與技能
到目前為止所涵蓋的每一個投資類別都需要資金。
但這個不需要。
對於現在大多數人來說，單一最高報酬率的投資，不是股票、不是 ETF、也不是加密貨幣代幣。
而是決定去培養市場迫切願意為之買單的 AI 技能。
我親眼目睹我個人網絡中的人，在十二個月內，從普通的薪水收入變成六位數的自由職業收入，而你的收入是你最強大的財富累積工具。
而且，與這份清單上所有其他投資不同，它的下行風險是零。你無法失去你培養出來的技能。
以下是我對報酬率比較的看法：
一萬美元投資於 AI ETF，如果論點成立，每年可能回報 15-20%。也就是第一年賺 1,500 到 2,000 美元。
一萬美元投資於 AI 教育、工具或導師，如果你能正確地包裝和銷售這些技能，第一年真的可能回報 50,000 到 100,000 美元。
「聽起來不錯。但是，我到底應該培養哪些技能呢？」
問得好；這正是我寫這篇文章的原因：
你需要回答三個問題，才能在 AI 淘金熱中獲利：
- 我可以在朝九晚五的工作之外，建立哪些 AI 驅動的收入流？（這在我上面關於 AI 技能的文章中有介紹）
2. 我如何在 AI 產業中定位自己——該圍繞在哪些正確的人、社群和網絡旁邊？（這是我在 @aiedge_ 這裡持續涵蓋的內容）
3. 我如何利用 AI 成為我目前職位上最有價值、無可取代的人？（這正是我下週五文章要涵蓋的內容）
投資市場，但永遠先投資自己。
最後的感想
這絕對是我寫過最喜歡的一篇文章。
我真心希望你能覺得它有價值。
我寫的一切，都來自於真實的經驗、與我網絡中的人的真實對話，以及在 AI 領域深耕超過兩年的真實觀察。我親手寫下每一個字（絕無 AI 廢文），而且我只發布那些我自己願意押注的內容。
如果你希望在你的資訊流中看到這種風格的內容，請務必追蹤我 @aiedge_——我每週發布三篇像這樣的 AI 文章。
我很好奇——你希望我未來涵蓋哪些 AI 主題？我會閱讀每一則留言，所以請在下方留下你的建議。
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