這是《小島研究筆記》的第 2 集。

這一集想聊的是 AI 如何改寫軟體產業的成本結構，以及為什麼市場正在重新評價軟體公司。

過去 SaaS 公司的成長故事，很大一部分來自高毛利、低邊際成本與可預測的訂閱收入。但在 AI 時代，軟體的使用階段開始產生成本。每一次生成、查詢與推理，都需要 tokens、算力、能源與基礎設施支援。

當智慧本身成為一種需要被持續生產的輸出，軟體公司的競爭邏輯也開始改變。市場不再只問公司有沒有 AI 功能，而是開始問這些功能能否帶來新的付費意願，能否維持利潤率，以及公司是否仍然掌握重要的工作流程位置。

這並不是軟體產業的終結，而是市場重新思考如何評價 AI 時代軟體公司的開始。

今天這一集，是從我寫過的兩篇軟體股文章延伸出來的。
第一篇是〈AI Is Reshaping the Cost Structure of the Software Industry〉，談的是 AI 如何讓軟體的使用階段開始產生成本，也讓過去 SaaS 時代低邊際成本、高毛利的成長邏輯，開始面臨新的挑戰。
第二篇是〈In the AI Era, the Market Is Reassessing Software Companies〉，談的是為什麼有些軟體公司即使財報表現不差，市場仍然保持保守。因為市場正在重新判斷，AI 對這些公司的產品價值、成本結構、利潤率與長期角色，究竟是加分，還是新的壓力來源。

如果你對這些問題有興趣，歡迎到 Small Island Research Notes on Tech and Future 閱讀完整文章。


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這是《小島研究筆記》的第 1 集。今天想聊一個看起來簡單、但其實很有意思的問題。

為什麼大家離不開 NVIDIA？

幾乎所有科技巨頭都想降低對 NVIDIA 的依賴。它們一邊大量採購 NVIDIA 的晶片，一邊也努力發展自己的 AI 晶片。可是當新的 AI 需求突然出現，當推論需求變得更即時、更不規則，NVIDIA 仍然常常是最容易被調動、最容易被部署，也最容易被市場採用的系統。

這一集不是要討論 NVIDIA 會不會永遠贏，而是想用 NVIDIA 作為入口，觀察 AI 產業正在從模型競爭、晶片競爭，走向更深的系統競爭。

這一集延伸自我寫過的三篇 NVIDIA 文章。
第一篇是〈Why New AI Demand Still Often Flows to the NVIDIA Ecosystem〉，談的是為什麼新的 AI 需求，常常最後還是會流向 NVIDIA 生態系。
第二篇是〈After the Groq Move, NVIDIA’s Moat May Be Deeper Than It Appears〉，談的是 NVIDIA 的護城河，也就是它不只是做晶片，而是把不同技術整合成一整套 AI 基礎設施平台的能力。
第三篇是〈NVIDIA’s AI Narrative: When Supply Chain Signals Meet Market Headlines〉，談的是產業敘事和市場敘事之間的時間差。很多時候，產業端先看到變化，但市場要等到這些變化變成一個清楚的故事，才會真正重新理解一家公司的價值。

如果你對這些問題有興趣，歡迎到 Small Island Research Notes on Tech and Future 閱讀完整文章。


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這一集是《小島研究筆記》的第 0 集，我想先和你打個招呼。

這一集會聊聊我是誰，為什麼開始做這個節目，為什麼選擇用 Podcast 這個形式，以及未來想在這裡談些什麼。

如果你對科技、AI、產業變化、平台競爭與未來訊號有興趣，歡迎從這一集開始認識《小島研究筆記》。

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