走向世界尋找答案

我們經常歌頌馬斯克是如何偉大的創業家，身家進升為萬億富豪，經常在傳媒看到20歲年輕人創業家創出千億巨企的例子，如何29歲創辦人創出預測市場（Prediction market)獲 10 億美元融資……等等！不要忘記，這些例子都是來自美國！為何全球最多最大的創新及創科公司都是在美國開始？知不知道20年前YouTube 的最初版只是約會網站的實驗影片？這平台失敗了之後，創辦人將平台轉為分享社群影片，允許任何人上載和觀看影片，才開始多人使用。知不知道Airbnb的最初版本只是在創辦人的屋企出租氣墊床，而不是今天看到的出租自己屋企的剩餘價值，給予旅客短暫租住？後來平台獲Y-Combinator投資和導師的教導才不斷改善。

以上例子都是Y Combinator 導師經常津津樂道講述市場驗證的故事！而這些例子都是美國例子！我認為美國有那麼多成功例子，原因是創業者、用戶、投資者三方都富冒險精神，在他們的字典裏「沒有什麼是不可以」、「沒有什麼是不可能」！

我自己身邊的經驗，認識一個只有26-7歲的美國年輕人，住在加州矽谷，他寫了一個應用程式叫Dark Pool, 這是點對點的加密貨幣交易所，交易不在中心化的交易所進行的加密貨幣交易。這個project不單獲得市場垂青，更獲得VC投資。首先，在香港經營這些dark pool項目肯定會被拉人封艇，更遑論在香港獲得VC投資；第二是，香港的用家也會用歧視眼光標籤這項目只是用來方便犯法的人！但在美國竟然獲得VC投資！香港人看這類項目,第一個反應是使黑錢！但對於科技人而言，他只是做了一把刀，刀可以用來殺人，也可以用來切食物，為何拉刀匠去坐監？

Dark Pool在香港人眼中是協助洗黑錢，但在加密貨幣市場而言，這是不影響市場價格的大額場外交易，大額沽貨的人可能是早期投資的VC，可能是政府，不一定是黑錢！做刀的刀匠是不會管用家用來殺人抑或用來切食物！我和CTO也研究過這些項目，只是不想做而已！

近日在試用vibre coding app，加入了其中一個叫Rork App的Discord群組, 兩個年輕創辦人很積極，經常舉辦live video, 解答群組問題，講出自己的經驗，如何賺第一個$100，strategy如何，獲益良多！

群組內互相幫忙，互相交流的氣氛很好，彷彿就是你成功我便成功。而事實上也真的如此，Rork獲得創投基金投資數百萬美元，完全是因為一個16歲少年用他的app砌出了數百萬人使用的蘋果app！

說了這麼多，究竟想說什麼？我的項目media-ana, 一個探測深度偽造影片、相片、現在功能更包括實時視像探測，在香港B2B市場一事無成，加入金管局AI sandbox、政府smart lab，透過這些渠道聯繫都沒有回覆、沒有回應。曾經聽過一間網上銀行提到KYC 未做到deepfake detection, 逐於HKMA沙盒毛遂自薦，也是沒有回覆！在我朋友間討論我們的「深度偽造探測工具」，普遍第一個反應：「深度什麼？」我們炒股群組以為AI已經很普及，實際情況並不如想像中普及！

香港還有什麼B2B launchpad? 一是透過Cyberport minifund ，伸請過兩次都失敗，不會伸請了。見過金融科技部主管，他提及到一間公司名字，番查網上資料，這公司是做內地市場，差不多所有國內銀行都在用它的工具徵測deepfake影像，2017年已經開始營運，是一間很develop 的 cybersecurity 公司，但在香港仍然叫初創公司。另一聯系B2B 渠道是透過伸請入HKSTP ideation ，上次Volitium Moments 雖然成功獲五萬港元投資，但由於項目是B2C，明顯是不對口，用不著他們的聯系，B2C只能靠自己，而Volitium Moments 進展停滯，到了media-ana便沒有再伸請了，因為已過了兩年初創期，我們不是初創公司。而且每次做這些伸請的工作都很花時間，時間是應該花在找客戶，即使投資了，找不到付費客戶還是得個吉！

我之前的文章透露過，我們曾經參加香港金融科技週，展覽攤位花費$15,000，不知怎麼，明明參加展覽是去搵客，當我們約好zoom meeting 示範demo時, 竟然變成客戶？！！另參加這些展覽，一個攤位租金動輒一萬至四萬港元不等，沒做到生意是燒錢活動，試過一次就夠了！

不參加展覽會，不去pitch 投資比賽，沙盒、smartlab 都試了，在香港接觸B2B渠道還有什麼？cold call？我在LinkedIn 就收到很多cold call，跟我接觸的都是外國人、印度人，不是香港市場啊！有些什麼的商會，要交過萬元年費，還要飲飲食食，花錢花時間的活動，還要是長期參與讓人認識，建立信心，我是做科技的，尤其是deepfake, 技術天天在變，用舊方法建立關係的生意模式明顯不適合發展科技business 。

長篇大論，究竟Deepfake detection 在香港有沒有用？早前香港數字辦的宣傳節目「AI 大講堂」的其中一輯：「點樣辨別 AI深度偽造？如發現視頻中有不尋常抖動」主持人是我很喜歡的前新聞女主播方健儀，節目中她訪問數字辦政策專員吳秉宗，節目提及到AI深度偽造製造出來的詐騙，方健儀問到吳博士以AI探測AI可行嗎？他的答案是：「AI的確可以提升探測深度偽造影像的成功率，但科技每天在改變，AI探測AI的成功率最多只可提升到七成」；他還是建議人們自己小心啲，自行求證。Well! 世界每天都仍然發生很多騙案，網上情緣的騙案仍然每天都發生，沒有人認為自己會被騙，直至真正被騙！

（在這𥚃，我想多謝方小姐，我曾經接觸她找她幫忙，她回覆我很忙，沒時間跟我會面，事實上，她回覆我已令我很高興，我很多謝她！她這輯節目也是給我很大的啟發。）

其實，用AI探測AI deepfake，並非什麼新鮮事，在美國都已經有10幾間專門提供這類服務的公司，我強調，他們不是cybersecurity 公司，而是專攻探測AI deepfake 的公司！究竟這些公司有幾專？其中一間公司是做deepfake image forensic (鑒證)，創辦人是前FBI agent! 為何這些公司要那麼專？其中一個原因：專家是不會只看單方面的indicator 就下判斷，用這些工具，等同你聛請一個專家做這些特別工作。如果你用OpenAI 或千問來跟一些專門工具比較, 那是無得比！我只能說到這裏。

美國、歐洲都有這些deepfake detection 公司，換句話說，已經有市場競爭，亦即是市場已經有proof of concept ！問題只是我在香港找不到商業客戶，我沒有connections, 又或者香港沒有需要，我其實無法知道。

奇怪的是，在香港找不到公司用media-ana, 但外國投資者卻有三個跟我們接洽。在美國一些startup launch 平台，我們獲得一些意見！這一切都令我覺得，我們的項目是應該走出外面尋找答案！而我和CTO決定八月離開香港去加拿大試幾年，向世界出發尋找答案！希望大家繼續支持我，我會繼續update 這網誌，讓大家知道我們的進度！

Space X 上市文件看AI 啟示

從Space X (SPCX)上市文件S1的第一頁顯示的行業分類代碼（Industrial Category Code)是7370，行業類別是屬於computer programming and data processing, 亦即是AI data center 。整篇文件都列出三項業務發展：1）Space發射火箭為業務基礎；2） Connectivity 星鏈Starlink 為業務；3）xAI, 是Space X 於2026年2月從Elon Musk和11個創辦人收購合併而納入Space X旗下。

圖一：

圖二：

除了行業代碼列明SPCX的行業類別是AI data center，從文件中的TMA (Total Addressable Market)潛在可服務市場總額為28.5萬億美元，其中AI的TMA是26.5萬億美元，佔總TMA的92%，實實在在告訴我們SPCX是一間AI公司!

那麼，看星鏈和Space發射火箭業務如何賺錢，都不是SPCX的主菜，SPCX的重點業務是AI, 文件有提及xAI還包括人型機械人的AI應用，但AI的收入主要來自廣告、API和Subscription ，看來應該主要來自Grok的商業應用。

問題來了，如果SPCX是一間AI公司，競爭對手便是OpenAI, Anthropic, Qwen, Deepseek, Gemini, Mistral 等等，1.7萬億的估值⋯⋯🤔

我認為更值得關注的是AI 的Capital expenditure 資本開支於2026年1月- 3月達$7,723 million，是Space和Starlink於2025年全年加起來的總和（Space =$3,832 million + Starlink = $4,178 million)，而Space X才只是於2026年2月才併入xAI。AI 基礎設施的燒錢程度可見一斑！

買Space X股票都是在買未來願景，而xAI的基礎建設未來是低軌太空數據中心，莫說射100萬個數據中心上低軌太空可不可行，究竟太空數據中心系統的運作和散熱問題如何解決，YouTuber Yolo街在其影片有所分析：

https://youtu.be/nB6vWo5KIE0?si=bVeZCegzVkYV2EUz

太空數據中心還有很多未解決的難題，能不能夠實踐，真的只能是In Elon Musk, we trust!

觀從Elon擁有93%B股(1股10票），散戶買到的A股（1股1票）只佔12.3%，亦即是Elon 擁有公司的所有話事權、決策權，散戶買SPCX也真的是”In Elon, we trust!” 

筆者在去年的文章指出，AI的資源消耗是跟使用量一同上升，這方面不單止從SPCX文件看到，即使cash cow如Alphabet 都因為AI數據中心而要撲水，Google 母公司Alphabet早前便透過股票發行和股票出售籌集超過850億美元，為其AI基礎設施建設提供資金。 谷歌母公司多年來都是回購股票，而不是發行股票。可想而知AI基礎設施的資金需求很大，而如果AI大規模應用，這方面的開支又更大，除非AI技術出現突破性的改變。

其中一種技術突破，如DeepSeek模型透過增加演算法效率和使用專家混合（MoE) 等架構突破，令人工智能推論成本大幅下降。

另一技術有待突破可能是要摒棄LLM模型，再另開發新的AI技術。又或者NVDA改善晶片，才能真正改變AI行業燒錢的弊病！

跌跌跌！熊出沒注意？

美國勞工統計局週三公佈5月的消費物價指數較去年同期上升4.2%，比4月份的3.8%有所上升，顯示通脹壓力增加。

能源佔5月份消費者價格指數月度增長的60%以上，解釋了大部分消費物價升幅，其中整體源油價格上升了40.5%、電價上升5.9%。另外機票價格升幅26.7%，其實都是由於能源價格大幅上升所至; 航空業大受能源價格影響，可以預期全球旅遊業將會面臨大消條。另方面，一些分析也把AI數據中心消耗能源作為解釋能源價格上升的原因。

在家用膳價格上升2.7%，出外用膳升幅為3.5%。生活必需品：衣、食、住、行，食和出行的物價都是升升升！

撇除能源和食品價格，5月份的核心通脹按年升2.9%，4月按年升2.8%，升幅輕微，按月升幅也只是0.2%。

通脹升升升！道指、納指、金價跌跌跌！

昨晚納指跌1.98%，道指跌953點至49,918點，跌幅1.87%。美股升了那麼多，半年升了1800幾點，調整一下沒什麼問題吧？還是應該看長線一點！

值得考究的是金價，昨天金價跌4.05%至現時約4089美元一安士，其實金價已經從高位跌了約24%。咦？又話黃金抗通脹？

自4月8日美伊協議暫時停戰至今，近日美以伊戰事局勢再次升溫，據報道美軍早前襲擊伊朗南部巴馬尼區的兩個混凝土儲水庫，導致伊朗食水短缺，昨日伊朗報復回應，以無人機擊落一架美軍阿帕奇直升機，美國總統特朗普說和平談判沒進展，美軍即將再次啟動攻擊伊朗，地緣政治局勢升溫，但金價反而跌？又話黃金避險？

Bitcoin 不能hedge通脹，在地緣政治局勢緊張也無法避險，Bitcoin 竟然升？

通脹上升，加息預期升溫，美國國債竟然表現平穩！

作為馬後炮，可能也應該看看其他數據，嘗試窺探未來！

道指納指不斷創新高，除了通脹上升會否影響加息之外，通脹上升也可能影響經濟中的流動速度，我選擇看M1 money velocity ，因為M1主要記錄流通貨幣、活期存款、支票帳戶等等，看下圖，M1 貨幣供應不斷上升：

然而，M1 money velocity 在2026年Q1較2025年Q4下跌！

扣除通脹的Real M1 money stock, 2026年Q1較2025年Q4收窄得更多：

通脹實質影響經濟是減慢錢的流轉，其實際經濟影響將會逐漸從GDP數據浮現！

全球貨幣供應增長率（Global money supply)，撇除𣿬率浮動影響後，5月全球貨幣供應按年增長率為4.71%，但2月份的按年增長率是5.18%，5月增幅下降可能是能源通脹升溫導致殺停經濟增長，貨幣需求也會減少！

其實，中東戰事持續，霍爾木茲海峽被堵，中東無法出口源油，經濟停滯，東南亞經濟因缺油而經濟萎縮，資金流轉怎會升？再加上未來數月幾隻大型AI股IPO令資金更緊張，如果沒有新錢投入投資市場……

沃什的新核心通脹算法如何影響息率政策？

 總統特朗普提名的聯儲局主席沃什（Kevin Warsh)於上週五(5月22日）宣誓就職，接替任期屆滿卸任的前主席鮑威爾（Jerome Powell）。特朗普在沃什上任後特別強調給予聯儲局獨立決策權，希望平息債券巿場憂慮聯儲局的貨幣政策會被政治干預。

沃什上任前，美國通脹是什麼環境：

• 美國4月份的零售額增長是八個月來最強勁的。 這看似消費強勁增長，可能也是消費者預價格上升而提前消費的後果！
• 4月份消費者價格指數（CPI）顯示整體通脹年率升至3.8%，大幅高於3月的3.3%。
• 核心CPI（扣除食品和能源價格）按年上升2.8%，高於3月的2.6%。核心CPI按月上升0.4%，高於市場預期的0.3%。最惹人關注的是數據中的能源整體按年飆升17.9%，汽油升28.4%，燃料油升54.3%。這些都反影美以伊戰事持續膠着狀態對通脹的影響。能源和氣油價格的強勁升幅會透過減低人們可支配收入，從而負面影響消費以至經濟，另燃料價格大幅上升將會負面影響物流成本，從而推升會零售價格！這些影響將負面影響各個經濟環節，而且都不會是短暫!
• PPI數據令人憂慮未來經濟發展！4月PPI按年上升6.0%，大幅高於3月的4.3%。扣除食品和能源價格的核心PPI上升4.4%，也是大幅由3月的3.7%上升過來！
• PPI是CPI的領先指標。如果PPI維持在6%的高水平，預計一至兩個月會延伸至CPI，預計強勁的升幅會在5月CPI反映出來。

儘管聯邦基金利率在2026年1月至5月維持於3.5%至3.75%，在沃什上任之前，國債市場已先聲奪人，國債券孳息率先升為敬，令沃什6月16日第一次議息會議的決策空間收窄！利率敏感的2年期美國國債孳息率上漲了4個基點至4%以上；10年期國債孳息率上升到4.48%；30年期國債的30年期的收益率 本週國債突破了5%大關突破了5%大關，當日收盤價為5.030%。有說這是因為數據顯示通脹壓力上升。

值得關注的是，當2年期國債孳息率持續高於美聯儲3.7%的短期利率目標範圍的上限，表明在6月16日議息會議之前，市場已經自行實施加息。

其實，特朗普不用干預聯儲局利率政策，沃什的立場極可能乎合特朗普的減息方向！方法是透過重塑通脹標準，這可追溯至他推動「政權更迭」的央行政策。透過重定通脹框架，擺脫過往美聯儲一貫的做法，以維持PCE 2%的長期通脹目標為依歸，當PCE高於2%，美聯儲會考慮調整貨幣政策（例如加息）以降溫經濟並將通脹率恢復至2%目標水平。維持PCE 2%長期目標的政策透明度高，令市場容易掌握央行利率政策方向。

然而沃什的新策略強調使用「修剪平均值」(Trimmed Mean）措施來去除短期異常價格波動的衝擊，這大體上對央行息率政策有什麼影響？

沃什新方法的核心支柱包括：

1）他認為就業和隨之而來的工資上升是經濟好的表現，不應以加息來阻止。他認為通脹是政府財政開支過大和貨幣供應擴張所至。所以他更主張收縮聯儲局的資產負債表來控制通脹。

2）他批評美聯儲依賴過時或滯後的經濟數據模式。 他主張透過監測價格在經濟中的變動來追蹤實時通脹數據，讓決策者更準確地掌握當前的價格壓力。

3）他傾向於使用修剪的平均值（trimmed mean)來確定真正的通脹趨勢。 Trimmed Mean的計算方法為，首先將所有數據由小到大排列後，然後剔除頭尾兩端的極端數據，再對剩下的中間數值計算平均數，這方法剔除了極端價格飆升（如地緣政治事件導致能源成本的突然飆升），剩餘的就是通貨膨脹的結構核心。

4）他批聯儲局以彈性平均通脹指數來處理通脹有時超出2%指標以彌補低估數據的日子，他主張嚴格控制2%上限，以維持長期價格穩定及固定消費者對通脹的期望。

為何沃什對調控通脹指標的新主張會影響未來聯儲局的加息政策？

其實，Dallas 聯儲局用的指標正是Trimmed Mean PCE 指數。

Source: https://www.wallstreetmojo.com/dallas-trimmed-mean/

從下圖所見，核心PCE與處理過的Trimmed Mean PCE的分別，在於trimmed mean PCE 剔除了飆升的數據，core PCE飆升的時候，trimmed mean PCE數據仍然向下，這令本來在舊政策下需要加息時變成可能要減息。

不知這改變是好還是壞，但債券巿場已經有了取態，債券投資者傾向要求更高利息來彌補通脹的風險！

創業很容易的謬誤 (1) - 創造產品很容易不等於創業很容易

 經常聽到人講，AI大潮壓境，大公司大規模裁員，但由於AI vibe coding 很容易，在電腦打幾句形容你想做什麼，便很容易做出一個Web App 或甚至蘋果App，一個不懂coding 的人都可以好容易寫一個app出來。因此坊間便有種說法，公司裁員潮推動一人公司，甚至一人獨角獸公司的出現！

香港有兩種人，「一種是只講唔做，一種只做唔講」，但香港特別多「只講唔做」的人！作為一名創業者的我，以過來人身份說說創業是否如坊間所講那麼容易？獨角獸是否那麼容易做出來？

首先先定義我所講的創業是什麼意思？我心目中的創業意思是由零到一，例如製造出另一個視頻應用程式跟YouTube、TikTok 競爭，或製造出另一個社交平台跟Facebook 、Instagram 一較高下，您是應用程式的開發者而非使用者，那是創業！如果你設計了一些AI Avatars ，她們在Instagram 上吸引數十萬粉絲而吸引廣告公司租用作為廣告演員，Instagram 只是銷售渠道，marketing 的平台，那是創業。如果你製作應用程式用AI幫content creator 快速地剪輯影片，那也是創業。創業並不一定要創新，例如你開一間咖啡店, 那也算是創業！希望你們明白我的意思！

傳媒經常報道一些startup成功例子和一些startups吸數百萬至數千萬元種子創投投資，令人以為有間科技startup便能吸引創投基金投資，近年更簡化為只要是涉及AI，便能吸金！這是一種幸存者偏差，意思是傳媒每天只講成功例子，令人錯覺以為創科尤其涉及有AI的app，均很容易吸引創投投資資金。

另一個坊間熱門話題，「AI大潮之下，人們只要有創業點子，即使不懂coding，也可以簡單用vibre coding 創業，一人創業公司很容易！」這大概是用來安慰被公司裁員的白領員工的說話，以前會話：「東家唔打打西家」，現在是：「vibre coding 很容易，自己做老闆吧！」然後就會在傳媒見到一大堆例子：不懂寫程式的人如何成功寫出一個app，並且獲得很多用戶云云！

當你想深一層便知道這又是幸存者偏差的故事。任何人講幾句說話，便很容易用vibre coding 寫一個app出來，其實你已經沒有什麼優勢可言，因為AI 可以幫你寫這個app, 即是database 裏有的罐頭程式，改少少變成所謂新東西，其他人也可以叫AI做同樣的東西出來，你的app沒有什麼護城河，一般人都可以製造出來！

我發覺，非常之欣賞vibre coding 的容易，通常都是不懂寫coding的人。當我這樣說，便會引來人們攻擊我是AI hater, 事實上，我自己用過vibre coding，兩天內寫了四個不同用途的web app出來，用來做MVP（Minimum Viable Product 最低基本可用產品) 表達自己的想法，那是很好的工具，但一談到收錢，我便沒有信心了，還是將個app交給CTO或技術intern幫我查看那些coding 有沒有問題，還有很多轉接點和多點技術深度的codes ，其實都要技術人員寫出來。

然而，我亦看過一些vibre coding成功例子，其實多數是做自己本行，透過app，把自己變成一個可以擴展的產品，例如一個建身教練，他造一個app出來跟蹤學員的訓練進度和時間表，學員互相分享訓練成果等等，這些例子是創辦人本身已經有自己的生態，然後透過app擴大生態圈而已！

其實，經驗話我知，產品只是創業整個過程的十分之一，篇幅所限，我在這裏停一停，下篇再談創業遇到的困難！我這篇文章主要想講的是：「Vibre coding 只能提供一個只有基本功能的產品出來，人人都可以用Vibre coding 做出的產品，競爭也會很大！」因此，「Vibre coding 令創業很容易」只能停留在「創造基本產品出來很容易」！