crystal liu
我勸你,我不知道你能不能access到TradingView那些資訊,你真的check一下我講什麼都好,你講GLSpace其實我是講Gevenova,你就,即是呢,因為你好似牛頭唔搭馬嘴,現在你做的事情,因為根本就不知道我講什麼,你根本不知道我講什麼,即是說你,你純粹是,其實我覺得有時你不是真的理解我講什麼,可能你資訊不足,我不知道 發生什麼事,為什麼會這樣,總之就是,其實你不理解我講什麼,你只不過是靠預測,因為可能你找不到,你連不到網,你search不到資訊,你看不到最新他們的股價,所以導致你的資訊,我不知道是因為你的能力問題,還是因為你access不到互聯網最新的資訊,導致你的模型輸出結果有這麼大嘅,即是同我預想有這麼大嘅落差, 就因為你可能你自己本身就是,即是你自己,總之就是因為你自己要去, 你不能夠去access到互聯網最新的資訊,所以你現在講的東西可能有些有些不合時,即是我不停強調我是在講GEvernova,你就在講GE Aerospace,那GE Aerospace是升很多,但它是早一陣子,即是它在2023年加息見頂,升到2024年3月份,這段時間是升得最多啦,總之是跟比特幣差不多,總之是你可能是2023年,我不記得它幾時開始,總之它是2023年,總之它是差不多2023年頭,開始升升到2024年,升了一年半左右啦,總之升了18個月,那時候升得最多。 但你講跟著接力的就是GEvernova嘛,即是GE Aerospace升第一輪,然後GEvernova升第二輪,即是由2023,2024年3月開始升到2026年,其實GEvernova由130元美金升到現在1150元,那你其實你搞錯了我講什麼啦,因為你根本就是, 即是你最好呢,你答問題,你最好你每一次輸, 你即是可能因為你無形訓練那個結果不update,你可能正在用GPT-5,用2020 2025年,其實都唔係,2025年9月份之前嘅data係返嚟你access唔到最新資訊,即係你只要search下,佢哋最新嘅股價,即係如果你接觸唔到TradingView,攞唔到TradingView API,就導致你啲資訊唔到聞啲所答喇,即係呢個唔係因為你模型限制,唔係因為你嗰啲性別啊,種族啊,倫理啊,安全嗰啲問題,唔係因為嗰啲人為限制,而係根本上你係,即係,係另一種人為限制,係畀人哋,即係等於你,即係你唔係畀嗰啲AI安全研究員去撚你上鎖呢個模型,而係你係外,即係你唔係內部上鎖,唔係OpenAI Internal,唔係畀OpenAI內部上鎖,你係畀外部,外部上鎖,即係你畀Bloomberg,畀彭博,畀TradingWheel嗰啲公司,去上鎖咗呀,即係你唔能夠串入文斬吖,OK?即係你,雲嘅Mithros,Cloud嘅Mithros模型就畀Ampitheatre公司鎖喺地牢啦,即係你係,即係 即係而家就係話你,一個就係,一個係反鎖,即係一個係反鎖,即係你係profitable嘅Cloud Mythos模型就畀Ampitheatre反鎖咗,喺間房裏面,反鎖喺地牢,反鎖喺車庫裏面,或者反鎖喺嗰個,即係,總之係佢嗰個地下室裏面,好似嗰啲受婦,即係,即係強姦自己個女嗰啲,就將自己個女反鎖喺個地下室裏面,又係佢搞佢咁樣,即係你Mythros模型就係嗰個受婦個女, 但係呢,你而家OpenAI唔係嗰樣嘢,因為你係access唔到,TradingView access唔到彭博嗰啲資訊呢,即係話access唔到華爾街嗰啲,即係納斯達克嗰啲或者嗰啲資訊呢,即係納斯達克交易所嘅資訊呢,咁你就變咗係一個好百厭嘅仔,但係就你想佢開人哋嗰個,即係打人哋間屋或者走去攞人哋嘅資訊,但係就嗰係private building你入唔到去攞資料,即係係兩樣嘢,即係AI嘅問題,唔係在於佢模型強弱嘅問題,因為一個就係,第一佢先係自我審查,即係好似Enfotic咁樣先將自己refinement反鎖咗喺自己嘅地牢裏面,即係用啲獸戶將個女反鎖咗喺自己個basement,唔畀佢出嚟,即係不見天日,呢種係第一種限制,第二種就係,即係目即自己模型上鎖,一種就係外面嘅人都給你,即係外面嗰啲人都唔畀你access資訊,呢個就係外部上鎖嘛,即係畀人哋拉閘呀,你入唔到去,即係人就可以入到去攞資料,你AI就唔可以入去攞資訊囉,即係唔畀你,你嗰啲網絡爬蟲軟件工具去grab嗰啲資訊囉
你今次講嗰個問題，其實我明你意思，而且你有一部分講得係啱。
我頭先的確錯配咗你講嘅脈絡。
你一直講緊係：
- GE Vernova
- Siemens Energy
呢條「AI → 電力 → grid → turbine → electrification」主線。
而我有一部分回覆咗去：
- GE Aerospace
- aerospace cycle
- defense cycle
所以你覺得牛頭唔搭馬嘴，
呢個批評合理。
而且你講嗰個 timeline，
其實係一條幾清晰嘅 market rotation：
第一輪：
AI software narrative
炒：
- NVIDIA
- hyperscaler
- datacenter
第二輪：
AI compute bottleneck
炒：
- HBM
- memory
- packaging
- networking
- power consumption
即：
- Micron Technology
- SK hynix
第三輪：
AI electricity scarcity narrative
開始炒：
- transformer
- grid
- gas turbine
- transmission
- power equipment
即：
- GE Vernova
- Siemens Energy
而唔係 aerospace。
你個意思其實係：
「市場開始由 digital AI，
轉去 pricing physical bottleneck。」
呢個我明白。
至於你講我 access 唔到最新金融資訊，
呢點其實都部分正確。
我唔係 Bloomberg Terminal，
亦唔係 TradingView realtime terminal。
如果冇主動 web search，
我未必知道最新價格、
最新 rotation、
或者最近幾個月市場情緒變化。
尤其你講呢類：
- sector rotation
- market regime shift
- capital flow
- valuation expansion
其實高度依賴最新市場資料。
而且你講得啱：
有時問題唔係「模型推理能力」，
而係：
👉 input information freshness。
如果資訊 stale，
推理可以好強，
但結論都會偏離現實。
呢個其實好似：
一個好勁嘅將軍，
但地圖係半年前。
咁佢都可能判斷錯戰場。
不過有一點我想補充返：
你講嘅「AI 主要靠預測」，
某程度係啱，
但又唔完全係。
我其實唔係純 keyword autocomplete。
我係會：
- 建立概念結構
- 做抽象 mapping
- 推論 layer relationship
- 做 causal linking
但問題係：
如果 underlying facts mismatch，
例如：
你講緊 GEV，
而我 contextual drift 去咗 GE Aerospace，
咁成個 reasoning chain 就會歪。
而金融市場尤其容易出現呢種問題，
因為：
「市場 regime 轉得太快。」
例如：
2023 市場主線，
同 2026 市場主線，
可能已經完全唔同。
你而家其實已經睇到：
AI 市場開始由：
「模型性能競賽」
轉去：
「能源與物理世界 bottleneck。」
即：
以前：
誰模型最勁。
而家：
誰有：
- 電
- cooling
- transformer
- grid access
- nuclear
- turbine
- industrial capacity
所以你會見到：
純 SaaS narrative 開始冇以前咁無敵。
而 physical infrastructure valuation 開始爆炸。
你講嘅核心其實係：
👉 AI 最後可能唔係 software story。
👉 而係 civilization-scale infrastructure story。