「記憶體」是這兩個月台股最熱的敘事之一。市場的最大公約數，仍在「分歧」與「共識」之間擺盪。
GPT-5知識模型是大學生百萬倍
在為這議題站隊之前，筆者想先提個觀點，一位正常台灣人，從學齡前教育起算到大學畢業止，若成績落在常態分布正常範圍值，學到的東西大致如下：
一、語文能力(中文、英文─閱讀理解及表達)約80%。
二、數理邏輯(基礎代數、微積分、機率統計)約50%。
三、社會人文(歷史、地理、公民、心理)約60%。
四、科學技術(物理、化學、生物、電腦基礎)約40%。
五、應用概念(經濟學、財務、管理、法律等)約30%。
若把「人類平均教育成果」作為一單位的知識覆蓋量，那當前GPT-5模型約等於100萬。換言之，一位正常大學畢業生約占GPT-5全知識體系的0.0001%。兩者的差距，不光是「量差」，還有「結構差」，人類知識是線性學習，AI知識是向量化壓縮與非線性索引。
從儲存方式、檢索方式、學習邏輯、認知限制等方面來對比，即以「知識密度」而非單純「知識量」來比較，那GPT-5模型相當於人類平均學習者約十億倍的資訊處理能力。這不是「智商差距」，而是「資訊等級差距」，問題從來不在「會不會」，而在「接觸多少、能關聯多少」。比較的單位，不再是IQ，而是資訊總量與語意維度。
若要正確判斷記憶體產業，其實要動用五層知識結構。
預測記憶體未來需有五層認知
第一層，技術層：涵蓋製程、堆疊、頻寬與良率，一般教育幾乎學不到。
第二層，產業層：理解供應鏈角色、客戶關係與產能週期，僅少數商管或工管學生略懂皮毛。
第三層，財務層：都學過基本會計與財務概念，財報僅是「後照鏡」，無法預示前方彎道。
第四層，宏觀總體層：需理解貨幣循環、資金成本、庫存週期，一般教育並未培養此系統思維。
第五層，市場博弈層：涉及市場預期與敘事博弈，這完全不在教育體系內，只有極少數人能做得好。
要預測記憶體兩年後供需態勢，至少要跨越五層認知，但大學教育僅涵蓋第二層的皮毛，多數人並非智力不足，而是缺乏「多層次動態系統思維」。
真能準確判斷兩年市況的人包括：半導體產業分析師(具週期回測經驗與資料存取權)；晶圓代工或封測高階主管(實際參與CapEx決策，掌握產能與成本變化)；產業顧問與研究員(長期追蹤供應鏈關聯矩陣，具跨視角)；高階投資人(擁有資料系統與週期模型，能以經驗修正偏誤)。
而能達到這五層判斷力的人口比例恐不到萬分之一，換言之，市場上九成九的人，都在黑暗中摸索，只是偶然走在光亮的方向。
你追求的是真相還是自我確證
股市裡，不論是對公司估值，還是對產業後勢的辯論，其實大多數人追求的並非真相而是自我確證(self-validation)。更危險的是，這種「確認偏誤」(confirmation bias)，並非源於愚蠢，而是理性過度介入的副作用。
邏輯越強的人，越是容易用理性的語言包裝自己的偏見。當偏見成為信仰，紀律便會被信仰吞噬，理性也終將淪為情緒的動物本能。
至於記憶體兩年後態勢會如何，筆者會站隊在「AI算力中心建置，形成全鏈吸附效應」這一邊。
更多精彩內容 就在 [理財周刊1316期] 👈點紅字看更多
