VIX 恐慌指數：完整解析

VIX 指數簡介

• 定義：VIX（CBOE Volatility Index） 是芝加哥選擇權交易所（CBOE）的 波動率指數。它衡量的是 S&P 500 指數選擇權價格所隱含的短期市場波動率。簡單來說，VIX 指數反映了市場參與者對於未來 30 天 S&P 500 指數波動程度的預期。
• 別稱：VIX 指數常被稱為 「恐慌指數」 或 「市場情緒指標」，因為它通常會在市場不確定性或恐慌情緒升高時大幅上漲。
• 計算方式：VIX 指數的計算基於 S&P 500 指數的選擇權價格，並非直接追蹤股票價格。它是通過一個複雜的公式，將不同履約價的買權（Call）和賣權（Put）價格加權平均計算出來的。
• 交易方式：除了作為市場波動指標外，VIX 本身也有相關的衍生性金融商品，如 VIX 選擇權 和 VIX 期貨，可在 CBOE 交易。投資人可通過這些商品來 對沖市場波動風險 或進行 波動率交易。

VIX 指數的用途

• 衡量市場波動性：VIX 指數被廣泛認為是衡量 整體股票市場波動 的重要工具。其數值越高，表示市場預期未來波動越大；反之，數值越低，則表示市場預期未來波動越小。
• 風險管理工具：由於 VIX 指數與股票市場走勢通常呈 負相關，因此投資人可將 VIX 相關產品作為 風險管理工具，當股票市場下跌時，VIX 指數可能上漲，提供投資組合一定的保護。
• 交易策略：VIX 指數的波動性也為交易員提供機會。例如，交易員可能利用 VIX 指數的 均值回歸特性 進行交易，或者進行 分散交易 或 波動率價差交易。
• 衡量市場情緒：VIX 指數也被視為 衡量市場情緒的指標。當市場過度樂觀或悲觀時，VIX 指數的數值可能會出現異常波動，反映市場的非理性情緒。

VIX 指數與其他指數的比較

• 與 VSTOXX 指數：VIX 指數與歐洲的 VSTOXX 指數 類似。VSTOXX 指數衡量的是 歐洲 STOXX 50 指數的波動率。兩者都是衡量市場波動性的重要指標，但分別代表不同的市場。
• 與 S&P 500 指數：VIX 指數與 S&P 500 指數 通常呈 負相關。當 S&P 500 指數下跌時，VIX 指數通常會上升，反之亦然。這是因為市場下跌時，投資人通常會購買選擇權來避險，推升選擇權價格，並導致 VIX 指數上漲。

VIX 指數的額外說明

• 即時更新：VIX 指數是 每 15 秒重新計算一次，反映市場波動性的即時變化。
• 歷史數據：VIX 指數有歷史數據可供分析，研究人員可以利用這些數據來分析市場波動性的變化模式，或用於模型驗證。

補充背景資訊

• 選擇權（Options）：選擇權是一種金融合約，賦予買方在特定時間或之前，以特定價格購買或出售資產的權利，而非義務。選擇權分為買權（Call）和賣權（Put），買權賦予買方購買資產的權利，賣權則賦予賣方出售資產的權利。選擇權價格反映了市場參與者對於未來資產價格波動的預期。
• 隱含波動率（Implied Volatility）：隱含波動率是從選擇權價格反推出來的波動率數值。它代表了市場參與者對於標的資產未來波動程度的預期。隱含波動率通常與市場情緒和風險偏好相關，當市場不確定性增加時，隱含波動率通常也會上升。

希望以上說明能幫助到希望深入理解 VIX 指數的你 / 妳。

【專訪解析】DeepSeek衝擊AI產業：GPU神話終結？

 

前言

近期 AI 領域最受矚目的話題之一，無疑是 DeepSeek 這項技術的出現。它聲稱能夠以更低的運算成本達到媲美主流 AI 模型的效果，這一點讓市場震撼，甚至導致部分 GPU 相關股票大跌。

在這場變革中，耐能智慧（Kneron）創辦人 劉峻誠博士 分享了他的見解，解析 DeepSeek 如何影響 AI 產業的未來，以及 GPU、ASIC、NPU 在這場技術革命中的角色變化。本文將深入探討這場變革的關鍵內容，並分析 AI 產業可能的未來發展方向。

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AI 訓練模式的轉變：從雲端到邊緣運算

1. AI 技術的三個階段演進

劉峻誠博士將 AI 技術發展劃分為三個階段：

• 第一階段（訓練為主）：
  大廠競相投入資源，爭奪高效能 GPU（如 Nvidia 的 CUDA） 來訓練 AI 模型。這一時期 AI 訓練的成本極高，且資源集中於少數科技巨頭手中。
• 第二階段（推論為主）：
  當 AI 訓練技術趨於成熟後，市場開始轉向 AI 推論（Inference），以較低的成本運行 AI 應用。這讓 AI 進一步普及，出現更多應用場景，如語音助理、自動翻譯等。
• 第三階段（邊緣 AI 與本地運算）：
  AI 運算開始從雲端轉向本地設備，讓使用者能夠 離線運行 AI，降低對昂貴 GPU 與雲端運算的依賴。例如，智慧手機、車載 AI、安控設備等都能透過 NPU（神經處理單元） 來執行 AI 模型。

DeepSeek 正是這場變革的催化劑，它讓市場意識到：高效 AI 運算並不一定要依賴昂貴的 GPU，而是可以透過更靈活的技術方法達成。

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DeepSeek 如何挑戰 AI 運算的傳統模式？

DeepSeek 的影響在於，它採用了多種技術方法，使 AI 訓練與推論變得更有效率：

1. AI 訓練成本降低的核心技術

DeepSeek 採用了 四大技術 來提升 AI 模型的運算效率：

1. 量化（Quantization）
   • 傳統 AI 訓練使用高精度運算，如 32-bit 浮點數（FP32），但 DeepSeek 透過 8-bit 訓練 技術，大幅降低運算需求。
2. 蒸餾（Distillation）
   • 簡化 AI 模型，使其能夠在低階硬體上運行，降低運算負擔。
3. 剪枝（Pruning）
   • 移除 AI 模型中不必要的神經元連結，減少運算量並提升效率。
4. 遷移學習（Transfer Learning）
   • AI 只需針對特定領域進行額外訓練，而不必重新訓練整個模型，進一步節省資源。

2. DeepSeek 的最大突破：開源模式

DeepSeek 開源了它的技術，這讓 AI 社群能夠驗證其效果，並迅速複製與改進。這一舉動使得過去封閉的 AI 訓練市場開始鬆動，開放式 AI 模型（如 Meta 的 LLaMA）將加速 AI 應用的普及化。

這種變革的直接後果是，企業和個人可以更容易取得高效的 AI 模型，而不需要支付昂貴的 GPU 訓練成本。

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GPU 神話終結？ASIC 與 NPU 的崛起

傳統 AI 運算主要依賴 Nvidia CUDA GPU，但 DeepSeek 的技術突破，讓 低階 GPU、ASIC（專用晶片）、NPU 成為可行的替代方案。

1. GPU（圖形處理單元）：

• 過去主導 AI 訓練，但昂貴且耗能。
• 受 DeepSeek 影響，GPU 需求可能減少，尤其是 推論與邊緣運算市場。

2. ASIC（專用 AI 晶片）：

• 為特定應用設計，運算效率高，但缺乏靈活性。
• 適用於 大型數據中心、企業 AI 應用，但較難適應快速變化的 AI 技術。

3. NPU（神經處理單元）：

• 由 耐能智慧（Kneron） 率先提出，具備 可重構（Reconfigurable） 的架構。
• 適合 智慧手機、AI PC、車載系統、安控設備，可以在 低功耗下執行 AI 運算，是邊緣 AI 的關鍵技術。

劉峻誠博士強調，未來 AI 運算將是 CPU + GPU + NPU 的組合模式，讓不同處理器各司其職，以達到最高效率。

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AI 產業未來發展趨勢

根據本次專訪內容，未來 AI 產業的幾個主要發展方向包括：

1. AI 從雲端走向邊緣：
   • 許多應用將逐漸轉向 本地 AI 運行，減少對雲端 GPU 的依賴。
2. 低功耗 AI 設備普及：
   • AI PC、智慧手機、車用 AI、監控設備將大量導入 NPU 技術，提升運算效率並降低成本。
3. 主權 AI（Sovereign AI） 與數據安全：
   • 企業與政府將更關注 本地化 AI 運算，避免敏感數據被大型 AI 公司掌控。
4. AI 碳排放與環保議題：
   • 目前 AI 訓練的碳排放極高，未來將朝 節能 AI 發展，以降低環境影響。

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結語：AI 產業的重大轉折點

DeepSeek 的出現，不僅僅是技術上的突破，更是一場 產業格局的變革。它挑戰了 傳統 GPU 為主的 AI 訓練模式，讓低成本、高效能的 AI 運算成為可能。

劉峻誠博士認為，這場技術革命將讓 AI 進一步普及，並推動 NPU 與邊緣 AI 的發展，未來 AI 產業將迎來 百花齊放的時代。

這場變革對 Nvidia、AMD、Google、微軟、Meta 等科技巨頭將產生深遠影響，而新創公司如 耐能智慧（Kneron） 也有望成為 AI 新時代的重要推動者。

AI 的未來，將不僅侷限於雲端，而是走入我們的日常生活，開創一個全新的智能時代。

專訪連結：https://www.youtube.com/watch?v=7gdOL8QqxHI

📈 投資泡沫的心理解析 🧐

你有沒有想過，當投資市場出現泡沫時，人們的心理狀態是怎樣的？
橡樹資本的創辦人 Howard Marks 在2025年1月7日發表的備忘錄
《2025.01. 泡沫觀察》深入探討了投資泡沫的心理因素。以下是我為大家整理的重點，讓我們一起來了解吧！✨

1️⃣ 沒有價格太高的心態 😱  

當投資者無法看到投資標的的任何缺點，並害怕錯失良機（FOMO）時，就會出現「沒有價格太高」的想法。這種心態讓人無法判斷合理的買入價格，即使價格過高也持續買進。特別是當看到朋友因投資致富時，更會加劇這種心理。

2️⃣ 非理性狂熱（Irrational Exuberance） 🔥  

如同前聯準會主席艾倫·葛林斯潘所說，泡沫往往伴隨著高度非理性的狂熱。投資者對某些公司或資產的盲目崇拜，認為它們「不可能失敗」，從而忽視風險，過度追逐熱門標的。

3️⃣ 從眾效應與市場參與👥  

當看到他人從投機中獲利，人們傾向於跟隨。隨著越來越多人參與投機，市場從理性轉向「狂熱」或「泡沫」。當連非金融專業人士都開始熱議股票時，往往是泡沫形成的徵兆。

4️⃣ 「這次不一樣」的迷思🤔  

泡沫通常與新的發展（如新技術或金融產品）相關。投資者認為「這次不一樣」，歷史經驗不再適用，從而忽略風險。新穎性使投資者拋開理性思考，如同火箭脫離重力般飛速前進。

5️⃣ 皇帝的新衣效應 👑  

就像安徒生的童話《皇帝的新衣》，人們害怕被視為愚笨，不敢指出市場的錯誤。當市場價格快速上漲，少有人敢於公開質疑，寧願相信共同的幻想。

🚀 牛市的三個階段與心理轉變 🚦

1️⃣ 第一階段：市場下跌後，投資者普遍沮喪，只有少數人看到未來的改善。

2️⃣ 第二階段：經濟和市場表現良好，多數人接受現況改善，信心逐漸恢復。

3️⃣ 第三階段：股價大幅上漲，大家認為情況只會越來越好，市場充斥過度樂觀。

💡 泡沫思維的特徵

- 心理極端化：過度樂觀或悲觀，失去客觀性。

- 缺乏歷史參考：對新事物缺乏歷史數據，熱情難以控制。

- 高估未來潛力：忽視風險，過度相信新技術或產品。

- 忽略競爭和變化：忽視可能的競爭對手或替代技術。

- 彩票心態：抱持賭博心態，即使成功機率低也願意投入資金。

📚 相關資訊補充

- Nifty Fifty：1960年代美國最受歡迎的成長型股票，當時被認為「好到沒有價格太高」，但在1973-74年股市大跌中損失慘重。

- 科技、媒體、電信（TMT）泡沫：1990年代末的網路科技股投機狂潮，最終泡沫破滅，許多公司一文不值。

- 本益比（P/E Ratio）：衡量股票估值的指標，泡沫時期通常異常高。

- 「買進價格」的重要性：投資不僅要買好東西，更要「買得好」；即使是優質資產，價格過高也會有風險。

- 索羅斯的「反身性」理論：市場價格影響投資者行為，可能推高股價到不合理程度，最終導致下跌。

🔎 對當前市場的觀點

- 市場存在泡沫跡象，如S&P 500估值偏高，對AI等新技術的過度熱情。

- 「七巨頭」公司佔據S&P 500的大部分權重，投資者預期其持續成功。

- 過高的起始估值可能導致未來回報偏低。

- 然而，目前的本益比並非離譜，少有「沒有價格太高」的說法。

- 作者提醒我們要保持警惕，理性看待市場現象。

✨ 希望這些觀點能對你 / 妳有所啟發！投資路上，我們理性同行 💪