呢幾年，無論你睇科技新聞、創投專訪、甚至公司業績會，總會有人好認真咁講：「我哋係用第一性原理思考。」但係，你一追問落去：「咁你實際上係由咩起點諗起？」十個有八個講唔清楚，或者直接跳去講自己套故事。

如果我哋真係想喺股票世界用好「第一性原理」，第一步唔係學 Elon Musk 啲口頭禪，而係搞清楚一條更基本嘅問題——第一性原理本身嘅第一性原理係咩。

一、第一性原理：由哲學走到物理，再走到生意

我唔會寫一篇哲學史，但有幾個轉折位，對投資人好有用，值得講清楚。

1. 阿里士多德：推到不能再推，就要停

阿里士多德見到一個好基本嘅問題：
我哋平時講道理，成日話「因為 A 所以 B，因為 B 所以 C」。
如果永遠咁推上去，係咪會變成「冇終點」？

佢嘅答案係：唔得。
如果所有理由都要再搵上一層理由去支持，最後所有嘢都企唔穩。於是佢話：

一定要有一批唔可以再上推嘅起點，所有推理都企喺嗰度。
呢啲就係「第一原理」。

你可以當呢個係第一版：知識嘅地基。

2. 神學時代：無論點推，最後一定推到「神」

去到中世紀，基督教神學接咗阿里士多德個波，用同一條路數：

• 世界點解存在？
• 自然點解有秩序？
• 道德點解有標準？

佢哋嘅答案係：

再推上去，一定要推到「上帝」。

即係話，人好自然會咁做——一路推、一路推，最後搵一個「唔可以再問點解」嘅終點，當成萬事萬物嘅源頭。喺神學世界，嗰個終點就係神。

3. 笛卡兒：懷疑到淨返「我思故我在」

到近代，笛卡兒決定「清盤重來」——用極端懷疑去篩：

• 感官可以呃人；
• 傳統權威會錯；
• 甚至數學、幾何，都暫時當佢可以懷疑。

全部掃清之後，仲有啲咩推唔走？
只剩低一樣嘢：

我而家懷緊疑、諗緊嘢。你可以懷疑所有內容，但冇辦法否認「有一個我喺度思考」。

於是有咗「我思故我在」。
喺笛卡兒嗰度，第一原理變成「經過所有懷疑之後仲企得穩嘅起點」。

4. 現代科學：由物理定律開始講起

再到現代科學同工程，「from first principles」變成好實際：

• 唔係問「行內一向點做」，
• 係問：「喺呢個物理世界，有啲咩定律係你點都呃唔到？」

例如：

• 能量守恆、熱力學、材料強度；
• 電磁學、流體力學嘅基本方程。

工程師話「由第一性原理去計」，意思係：

由呢啲唔可以違反嘅硬定律做起點，一級級砌上去，唔靠「以前都係咁」呢啲行規。

講到呢度，你已經見到一條清晰路線：
真正嘅第一性原理，唔係「我鍾意點諗就點諗」，反而係「我只可以由啲我改變唔到嘅現實條件開始諗」。

二、股票世界的第一性原理：先問生意係咩「類型」

將呢套嘢搬入股市，其實可以講到好簡單——

股票的第一性原理 = 呢盤生意本質係做乜，係咩性質的生意；
呢類生意點樣先會贏，點樣通常會輸；
真正決定勝負的關鍵位喺邊度。

 

三條問題：

1. 生意本質係咩？
   租賃？利差？抽佣？一次性賣貨？subscription？平台 take rate？
2. 呢類生意，遊戲規則係點？
   係靠規模？靠技術？靠牌照？靠地段？靠資金成本？
3. 決勝位係咩？
   有冇一兩個指標，你一睇就知呢盤生意長期贏定輸？

如果你一開始個「起點」揀錯，之後再精密嘅模型、再靚嘅故事，都係企喺錯嘅地基上。

下面用三個例子——晶片、CoreWeave、AI 用電與核能——將呢套推理講清楚。

三、例子一：晶片股——拉到底只得「算力」同「性價比」

講半導體公司，市場好鍾意堆技術詞：
幾多納米、幾多層晶體管、AI 模型幾犀利。

但如果你用第一性原理去拉平，一間做晶片的公司，本質上只有兩個核心：

一，你提供嘅算力有幾高；
二，喺同水平算力之下，你嘅性價比有幾好。

其他所有嘢——製程、架構、封裝、軟件生態——最終都係為呢兩個目標服務：
要嘛提升算力，要嘛令同等算力變得更平、更慳電、更易用。

所以，晶片股的第一性原理，唔係問：

• 佢有冇行 AI 概念；
• 管理層喺台上形容得幾宏偉。

而係要問清楚幾個好冷冰冰嘅問題：

1. 同一代產品入面，佢嘅算力係咪真係有優勢？
   唔係 marketing 上面寫「比上一代快幾多倍」，
   而係同主要對手比較，實際 performance / watt / dollar 係咪真係贏？
2. 喺相同算力水平，你嘅成本曲線喺邊度？
   包括代工成本、良率、封裝、研發攤分之後，
   每一單位算力，你係咪長期可以做到比對手平？
3. 呢種優勢可唔可以跨幾代產品？
   半導體週期好短，一代贏唔代表長期贏，
   真正值錢係：你有冇一個可以持續維持算力＋性價比優勢的結構。

如果答唔到呢三條，只係聽住公司講「我哋係 AI 晶片龍頭」，
咁你根本仲未企喺第一性原理嗰層，只係企喺故事層。

四、例子二：CoreWeave——高科技包裝底下，其實係租賃生意

再睇市場而家好熱嘅 AI 算力公司，以 CoreWeave 呢類為代表。

一般人點講？

• 「未來算力基建」、「NVIDIA 最重要夥伴之一」、「AI 雲平台」。
• 再加幾份同大型客戶簽嘅長約，故事就好靚。

如果你由呢度做起點，你自然會當佢係高科技平台股：
用平台、網絡效應、長期增長嚟估值。

但係，如果你根據第一性原理先問一句：

呢盤生意，本質上係做緊乜？

拆開嚟數：

• 用大量債務同股本起數據中心；
• 大量買入 NVIDIA GPU、網絡、冷卻設備；
• 簽長期電力合同；
• 然後將呢啲算力「租」俾客戶，按 GPU-hour、按 capacity 收錢。

你會發現：呢盤生意嘅內核，其實係「租賃」。
租嘅唔係飛機、唔係寫字樓，而係算力同電力 capacity。

一旦你接受咗「佢係租賃公司」呢個起點，你就要用租賃生意嘅第一性原理去睇，而唔係用科技股嗰套。

1. 租賃是一盤「利差生意」

租賃嘅底層算式好簡單：

淨租金回報 − 資金成本（利息＋股本要求回報） = 利差

• 如果你手上資產唔稀缺，只係「有市場價值」，
  你能收嘅租金通常只係略高於利息；
  咁你本質上只係幫銀行打工，賺少少手續費式利潤。
• 只有當你握住嘅資產喺某段時間極度稀缺，
  你先可以收一個遠遠高於資金成本嘅租金，
  真正賺到厚利，拉高 ROE。

CoreWeave 而家靠咩？
靠高階 GPU＋大量低價電力＋獲批數據中心位，喺短期內係真稀缺。
問題係：呢種稀缺可以維持幾耐？

2. 租賃一定係「資本極度激進」的遊戲

租賃有幾個共通特徵：

• 資本開支巨大、槓桿一定高；
• 要不停掟錢追新一代資產——喺 CoreWeave 嘅 case，就係追 NVIDIA 新 GPU；
• 利率一升、融資一收緊，利差即刻俾人擠壓。

所以你睇 CoreWeave，真正要問嘅係：

• 而家利差有幾厚？
• 如果利率維持偏高甚至再升，佢頂唔頂得住？
• 佢要用幾多年時間，先可以靠而家呢個算力稀缺窗口，收返之前掟落去嘅 capex？

呢啲先係第一性原理嗰層嘅問題，
唔係「AI 好唔好」、「OpenAI 有幾興旺」。

3. 用錯起點，就會用錯估值框架

如果你一開始當 CoreWeave 係「高科技平台」，你會諗：

• 用市銷率（PS）睇；
• 用長期增長率去 justify 高估值；
• 諗住越用越多、網絡效應。

但如果你承認佢係「算力租賃公司」，你就要問：

• 佢更似一間飛機租賃公司／數據中心 REIT？
• 應該用現金流折現、用資產負債表、用利差穩定性嚟睇？
• 喺利率高企、競爭者湧入之後，呢種模式仲有冇厚利差？

同一間公司，起點一改，你嘅估值邏輯同風險評估會完全唔同。
呢個就係股票第一性原理真正嘅威力。

五、例子三：AI 用電、核能、OKLO vs SMR——喺錯層次鬥爭

第三個例子係市場另一種常見錯配：
由 AI 算力，跳到電力，再跳到核能，最後跳到 OKLO vs SMR。

一般敘事係：

1. AI 要大量算力；
2. 算力要大量電力；
3. 電網頂唔順 → 所以一定要發展核能；
4. 於是大家開始瘋狂討論：
   • 核能安全唔安全、
   • OKLO 呢種先進小型反應堆 vs 傳統 SMR，
   • 邊種技術路線贏面大。

表面睇好似好 technical，
但如果你用股票的第一性原理嚟睇，成件事喺錯咗嘅層次度用力。

1. 第一性原理應該先問：AI 其實要幾多電？

比起「核電安唔安全」，真正不能跳過嘅起點係：

1. AI 未來十年實際要幾多算力？
   有幾多係真實生產力需求，有幾多係資本市場炒作、公司 PR 堆出嚟？
2. 軟硬件效率改善幅度幾大？
   模型壓縮、演算法、專用晶片，會唔會令單位 AI 服務所需算力、電力不斷下降？
3. 將呢啲轉成電力需求：
   喺一個國家電網入面，AI 用電係加一倍、三倍，定只係多幾個百分點？

呢幾條先係電力問題真正的第一性原理。
冇呢啲數，你根本唔知「問題有幾大」。

2. 第二步先係：整體電力組合點樣揀？

搞清楚 AI 用電大概係咩 scale 之後，下一個「第一性原理起點」係：

要增加呢個電力增量，喺整體電力組合入面，咩方案性價比最高、時間表可行、政治上過到關？

核電只係眾多選項之一，佢一定要放喺下面幾樣嘢入面比較：

• 核電（大堆、SMR、OKLO 呢啲新設計）；
• 天然氣機組；
• 風電、光伏配儲能；
• 跨區輸電、需求管理。

係呢度，你要比較嘅係：

• 平準化發電成本；
• 建設期由立項到並網要幾多年；
• 資本開支同融資難度；
• 一旦出事，政治成本、社會反彈有幾大。

如果你跳過成個「整體電力組合」層次，
由「AI 用電好多」直接推到「所以一定要核電」，再落去「OKLO vs SMR」，
其實你已經離開咗第一性原理層，只係喺錯誤節點度極度認真。

3. 技術分支之爭，只係第三層

喺前兩層都搞清楚之後，先到第三層：

假設核電喺某啲國家、某啲情境入面，真係會喺電力組合佔一席位，
咁 OKLO 呢類微型反應堆，同傳統 SMR 相比，有冇實際優勢？

到呢一層，你先問：

• 成本曲線現階段有幾多實證？
• 安全設計、監管接受度如何？
• 由今日起步，到真係建好、並網，要幾多年？
• AI 算力用電高峰喺未來十年，如果項目要十五年先落地，
  咁佢根本唔係今次 AI 用電問題嘅主角，只係長期核電題材。

呢個先係用第一性原理去睇 OKLO / SMR 的做法，
唔係單純喺技術層面度吵邊個堆型設計靚啲。

六、結語：揀啱起點，比任何技術指標都重要

總結成一句：

股票的第一性原理，就係：
你點樣定義呢盤生意的「類型」，同你由邊一批不能再推低嘅事實開始諗。

• 晶片公司，拉到底係「算力」＋「性價比」；
• CoreWeave 類公司，拉到底係一盤「租賃生意」，核心係利差、槓桿、稀缺窗口；
• AI 用電與核能，拉到底係「整體電力需求＋電力組合」，唔係直接跳去「我鍾意邊種核電技術」。

如果起點揀錯——
把租賃公司當成純科技股，把電力組合問題簡化成「支持定反對核電」——
之後所有精密分析，其實都只係喺錯嘅座標系統入面打轉。

所以下一次，你聽到有人話：「我係用第一性原理揀股。」
你可以好平靜咁問佢三句：

1. 呢盤生意，本質上係咩類型？
2. 呢類生意，根據歷史同現實，點樣先會贏、點樣通常會輸？
3. 你依家討論嘅，係唔係真正決定勝負嗰個「關鍵位」？

如果佢答得清，咁大家可以再傾下去；
如果佢答唔出，咁你就知道——佢口裏講嘅「第一性原理」，只係四個字嘅包裝，而唔係真正嘅起點。