根據大學教育資助委員會（UGC）在2025年9月公佈的 2023/24學年畢業生平均年薪
| 排名 | 大學 | 2023/24學年平均年薪 (港元) |
|---|---|---|
| 1 | 香港大學 HKU | 401,000 |
| 2 | 聖方濟各大學（方大）學士 | 389,063 |
| 3 | 香港中文大學 CUHK | 381,000 |
| 4 | 香港教育大學 EdUHK | 348,000 |
| 5 | 香港科技大學 HKUST | 330,000 |
| 6 | 香港理工大學 PolyU | 306,000 |
| 7 | 香港都會大學（都大）副學位 | 305,270 |
| 8 | 聖方濟各大學（方大）副學位 | 298,719 |
| 9 | 香港都會大學（都大）學士 | 297,277 |
| 10 | 香港城市大學 CityU | 273,000 |
| 11 | 香港浸會大學 HKBU | 269,000 |
| 12 | 嶺南大學 LU | 243,000 |
今日大家到熱烈討論信用卡飛行里數 KOL小斯以1.37億購海璇特色戶的新聞。好多人都問，點解一個KOL可以賺咁多錢？今日就試下分析下。
小斯大約喺2011年出道，到而家差唔多14年，以成交價1.37億嚟計，如果全部都係Full Pay，等於平均每年儲到1,000萬，即每個月大約83.3萬，究竟有沒有可能？
佢冇整乜華麗嘅網站，揾錢機器主要靠 Flyformiles 同 Facebook Page 去比較信用卡優惠，初初仲有個 Partner網站 flyagain.la 講機票優惠。小斯好勤力每日都親自睇繁複嘅條款同細則，研究唔同信用卡嘅積分制度，然後統一整理成現金回贈同飛行里數兌換率比大家參考，佢唔係第一個做信用卡比較的Blogger，但就係最勤力個位。
出咗一兩年之後，網站流量越來越多，留言問問題嘅人亦多咗，銀行開始搵佢合作。只要佢網站介紹成功令人申請信用卡，銀行就會畀介紹費。初時每張網上申請大約有$250至$350，小斯都堅持保持客觀去介紹唔同信用卡。
到後來申請量越嚟越多，銀行自然願意畀更高嘅介紹費。有一次一間大銀行推出新信用卡，據講第一個月就有過千張經佢網站申請，每張申請介紹費$500，單單一個月呢張卡嘅收益就有$50萬。
再過幾年，越來越多大銀行同佢合作，仲會畀經佢平台申請先有嘅獨家優惠。以現時估計，每個月大約都有超過1,000張信用卡申請，平均每張$400，保守估計單單信用卡部分已經有$40萬以上收入。
除咗信用卡，小斯仲拓展到私人貸款（介紹費更高）、證券行開戶（競爭激烈所以佣金高）、酒店會員計劃、甚至旅行團合作等等。部分合作仲唔止介紹費，係直接出一個post就有幾萬元嘅固定費，所以每月要儲到83.3萬絕對不難。
講番今次層樓，海璇 II (第2B-3期) 1座頂層對落1層，2115尺連2個車位，尺價$64,681，比起下面幾層4萬幾一尺就貴好多，不過同期隔離2座同一層的尺價就差不多，2058尺，去年11月以1.29億成交，尺價$62,504。
如果發展商比佢用信用卡比錢買樓，$6/里，今次又可以賺2300萬里數，夠座頭等環遊世界幾個圈。
最近有位同事成日愁眉苦臉，問佢發生咩事，原來就快要被業主「請走」。但理由唔係加租，也唔係業主要回收層樓自住，而係一個意想不到的理由，就係業主炒「幣」炒爆咗，以為呢D狗血劇情韓國先會發生，點知香港都有。
據聞個業主大約三十幾四十歲，層樓市值大約千萬左右，仲供緊既。佢之前見Bitcoin不斷破頂，去到12.6萬美元歷史高位都仲追住買。點知十月個陣啱啱創完新高冇幾日，十月十一號晚特朗普就突然放風要徵中國100%關稅，幣價一度插到10.5萬，市值爆倉二百億美金，業主都係其中一個，佢開咗槓桿，結果一鋪輸咗接近二百萬港元，最頂癮系過兩日，特朗普又放軟口風。
之後見比特幣反彈返去11.5萬，以為「又嚟嗰套」，再加番D倉搏多次。可惜美國國會長期停擺破紀錄，停擺完竟然有繼續跌，仲要跌得仲快，Bitcoin十一月中突然再跌穿9.5萬，佢又再輸二百萬。結果本金冇晒，仲拖欠卡數、財仔數百幾萬。
本身供樓都已經手緊，依家每個月要還卡數貸款，入唔敷出，無錢供樓，唯有賣樓填番條數。之前買幣個三百幾萬都係辛苦工作同投資十幾年慢慢儲番來，結果一個月就清袋。
層樓有租客喺度好難賣，冇辦法，只能夠踢走我同事，提早收番層樓，就算要補錢畀我同事，都要盡快清空單位交吉。租客慘，業主更慘。
哈佛大學研究人員 Seyed M. Hosseini 和 Guy Lichtinger 發表研究《Generative AI as Seniority-Biased Technological Change》，分析 2015–2025 年美國 28.5 萬家企業、6,500 萬名員工與近 2 億筆職缺資料後發現：
生成式 AI 可能並非直接取代所有工作，但肯定是大幅改變了企業的用人策略：
「AI 不是搶工，而是讓企業選擇跳過新手。」
這意味著未來職場的挑戰，除了「AI 能不能取代人」之外，更逼切的是「新人還有沒有進場的機會」。
OpenAI 正進行一項保密計劃，代號為 「水星」（Project Mercury），目標是利用AI取代或輔助投資銀行業中最繁瑣、重複、耗時的工作，特別是初級分析師（analyst）所負責的財務建模、數據整理與簡報撰寫。
Bloomberg 指出，OpenAI 招募了超過一百名來自摩根大通（JPMorgan Chase）、高盛（Goldman Sachs）與摩根士丹利（Morgan Stanley）的前投資銀行家，協助訓練 AI 模型。這些專家負責構建真實的財務模型、模擬併購與 IPO 場景，並教導模型如何理解複雜的金融邏輯。
這些參與者以每小時約 150 美元的薪酬工作，他們同時撰寫提示詞（prompts）與指導模型如何完成交易分析工作，幫助 OpenAI 建立能處理專業級金融任務的 AI。參加者必須每週提交完整財務建模成果，且依業界嚴格的格式規範呈現。
此外今次整個招募與訓練流程也接近全部由 AI 自動化處理，包括線上面試、知識測驗、建模測試等。
投資銀行是 OpenAI 的理想起點。
這個行業結構化數據量龐大、規範明確、分析方法標準化，是 AI 模型學習的絕佳土壤。
此外，投行初階員工的工作極度勞累，常常一週工作超過八十小時，重複修改 Excel 與 PowerPoint 報表，被稱為「華爾街勞動地獄」。因此這些工作天然適合 AI 自動化。
OpenAI CEO Sam Altman 的目標是讓 ChatGPT 系列模型不只用於寫文案，而能處理真實的「專業決策工作（professional knowledge work）」，讓 AI 真正走入高端知識產業。
「水星計劃」不只是針對投資銀行，而是 OpenAI 在「垂直專業智能」（Vertical Expert Intelligence）戰略中的第一步。
OpenAI 早已在多個領域進行類似的專業化訓練，例如：
這些項目共同目標是讓 AI 能理解並執行特定產業的邏輯與語言，進一步發展成「行業級 AI」或「專業 AI 代理（AI Agents）」。
OpenAI 為此使用第三方人力供應商，從各專業領域招募高階人才，以知識標註（knowledge labeling）的方式訓練模型，逐步使其具備企業級決策能力。
Bloomberg 指出，這項計劃凸顯出 OpenAI 讓生成式 AI 成為企業主力工具的急迫感。隨著高盛、摩根大通與普華永道（PwC）等金融與專業巨頭紛紛部署 AI 系統，整個白領市場正進入結構轉型。
根據 McKinsey 的研究，到 2030 年，銀行與專業服務業約有三成職能能被 AI 自動化。
但同時，AI 將創造出新的職位，例如資料分析、提示工程師、模型監理官（Model Oversight Officer）與 AI 合規顧問等。
香港金融管理局（HKMA）在 2025 年發表報告，認為生成式 AI 正推動金融業務創新，香港 78% 的金融機構已在至少一個業務功能中導入 AI。
「水星計劃」當前確實以投資銀行為主要試驗場，但它的藍圖遠大於「自動化財務模型」。OpenAI 的終極目標，是將 AI 打造成企業決策中的主動參與者，而非被動工具。
這是一場影響深遠的變革：
最終，「水星計劃」恐怕不只是金融革命的起點，而是白領工作的重新定義和AI 勞動力革命。
不計算按揭欠款金額，私人貸款、信用卡等非抵押貸款的總欠債額少於月薪的10倍
解決辦法
不應該考慮的方法
只還信用卡的Min Pay，詳情可以考慮【遲交$100 兩天竟要補交$1637！信用卡財務費用Finance Charge的陷阱!】
不計算按揭欠款金額，總欠債額達到月薪的10倍至20倍
解決辦法
不應該考慮的方法
向財務公司借業主私人貸款，利息高之餘隨時層樓都無埋
不計算按揭欠款金額，總欠債額超過月薪20倍，，就很難再找到銀行借私人貸款。當欠債去到月薪24倍以上，就好難就揾到一、二線財務公司借錢比你。不過又未至於要馬上要去破產，仲有幾個方法可以考慮
解決辦法
不應該考慮的方法
就算去到這一步，都不該去找二線財務或者一些「不上tu 貸款」/免TU貸款的財務公司，他們通常收取接近上限年利率48%的利息，做成沉重的負擔。你應該先用上述的方法和現有的債權人商議一個更低息和長年期的還款方案。
債務舒緩（DRP）通常最多分攤5年去還，而且不是所有銀行和財務公司願意接受。而IVA(債務重組)最多可以分8年去還，而且只要有75%債權人同意還款方案就可以，可以逼餘下25%的債權人接受，通常銀行願意，財務公司不願意。
| 債務重組（IVA） | 債務舒緩（DRP） | |
| 申請時間 | 3至4個月 | 1.5至2個月 |
| 費用 | 3萬至8萬 申請費、律師費、會計師費 | 1萬至3萬 申請費 |
| 經法庭申請 | 需要 | 不需要 |
| 債權人數目 | 3個或以上 (銀行和大部份財務機構受理) | 1個或以上 (除銀行和大型一線財務公司外，通常不受理) |
| 如何獲得通過 | 欠債人與個別債權人達成新還款安排，之後欠債人直接還錢 | 由代名人統一談判，之後統一歸還不同類型欠債 |
| 最長還款年期 | 8年 | 5年 |
| 利率 | 5%至12% | 稍為高於IVA |
| 保留信用卡/新借貸 | 不能 | 可以 |
| 保留專業牌照 | 可以 | 可以 |
| 自由出境 | 可以 | 可以 |
| 列入公開名單 | 列入破產署的特備名冊，有法庭記錄 | 不會，沒有法庭記錄 |
不一定，因為你逼債權人減低收取你的利率，所以你要證明你無能力按原本的計劃還錢，例如入不敷支，手上的物業就算變賣也不夠還債等；但另一方面，又要證明在新還款計劃下，你的入息是足夠還錢的，所有你需要有穩定收入，並實申報所有財務狀況和資產。
參與DRP債務舒緩計劃的銀行和財務公司，一般會停止追數，沒參與的財務機構便極大機構反而加速追數。此因並非所有銀行和財務公司都接受DRP 債務舒緩計劃，基本上一些以放債人 (money lender)名義借錢的財務公司，都不會接受，如果你向這類放債人傾談減息舒緩方案，他們便會向你追數。
IVA雖然不會留下破產紀錄，但申請IVA亦會被列入破產署的特備名冊內，可供查看，從事金融業或紀律部隊等人士申請IVA，上司可能會收到通知，有機會影響工作。
2025畢業生薪酬 Fresh Grad Offer：4間Audit 部門起薪點都係 HKD 20,200
比前一年$19,200多$1,000，大約5%，算係不錯，而且係加幅最大的級別。
以下數據為Audit 部門數據，只供參考，以Normal Grade 表現，以基本月薪港幣計算
#計入EY今年新增的Priority Q-pay，條件是有HKICPA牌以及屬於香港Office。未知另外3間會否跟隨。
和去年相比，Associate 2的加幅大概是$1,000
下面SA，Manager，Senior Manager基本上是凍薪。當然你每年成功升一個級別，本身就因為升職級有一個加幅。
其實越高級，按年加幅就越慢,例如和2011年比較，當年Fresh Grade人工$1.2萬，轉番12個月Base計，大約$1.3萬一個月，2025年大約$2萬，加幅75%。但SA3同期只由$4萬加至5萬，只有25%。
以前做5年，升Manager，人工比起畢業時的確是三級跳（300%），現在由2萬加到6萬就只有加200%了。
大約 73,000
其實越高級，按年加幅就越慢，例如和2011年比較，當年Fresh Grade人工$1.2萬，轉番12個月Base計，大約$1.3萬一個月，2025年大約$2萬，加幅75%。但SA3同期只由$4萬加至5萬，只有25%。以前做5年，升Manager，人工比起畢業時的確是三級跳（300%），現在由2萬加到6萬就只有加200%了。
至於Advisory部門就更慘，【Advisory / Consulting / Tax 薪酬】，越升人工就越低，其中兩間Firm某些級別，更加可以低同級Aduit同事兩成人工。
【20大行業薪酬：銀行| I-bank畢業生 | 醫生 | 教師 | MT | AO EO | Marketing | 地產零售IT | 管理層 | PM/BA】
Bitcoin 8月份再創新高達到12.4萬美元，如果想用最便宜方便的方法交易加密貨幣，OSL交易所是一個好選擇，他們的平台每次交易只收取交易額0%至0.05%的費用。OSL為香港首家證監會持牌數位資產平台，也是香港交易所主機板上市公司，股票代碼為863.HK。
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【理財工具推薦 | 3大免佣證券商比較 | 虛擬銀行買賣股票抵唔抵 | 5間穩陣加密貨幣交易所 | 6大買賣加密貨幣方法 | 貨幣基金 vs 定期存款 | 美股 vs 港股 | 實時定期存款利率比較】
根據資料顯示，香港天文台的薪酬在國際間屬於最高水平，以下是幾個主要地區的薪酬比較：
香港天文台的高薪主要得益於政府公務員架構，薪酬與其他專業職系掛鈎，當然香港天文台的職位要求比較高，並包含多元化的工作範疇，如數據分析、AI 應用及危機傳訊等。
這些要求反映了香港天文台對科學主任的專業性和多元化技能的需求，並符合其在全球範圍內的高薪定位。
故事的主角是我的朋友，一位優秀的軟體工程師。他收到了一家前景光明的獨角獸新創公司的 offer。為了這個機會，他放棄了在成熟大企業的穩定工作，接受了每年減少 50 萬港幣的薪水。
他這麼做的動力，來自於那份看似誘人的股權方案：公司 0.5% 的期權。
在入職的第一天，他興奮地在腦中做了一道簡單的數學題：
5000 萬美元 × 0.5% = 25 萬美元「哇，我現在的紙上富貴就有 25 萬美元了！」他心想。「等公司上市或被收購，估值翻個十倍、二十倍，我就能實現財務自由了！」
這個美好的願景，是支撐他接受降薪、投入七天工作模式的動力。然而，他沒有意識到，這道簡單的數學題，漏掉了兩個最關鍵、也最致命的變數：股權稀釋 (Dilution) 與 清算優先權 (Liquidation Preferences)。
六年過去了，公司發展迅速，但也極度燒錢。為了維持營運和擴張，公司總共進行了四輪融資 (A, B, C, D輪)。
六年後，公司經歷了四輪融資。
總共募集了 2.5 億美元。
而且，每一筆投資都附帶了清算優先權 (Liquidation Preferences)。
「這不是好事嗎？公司估值越來越高！」他問道。
「是的，但妳得明白，錢不是白拿的。」我回答。「每一輪融資，公司都是在用一部分『所有權』去換取資金。這會直接導致妳手中的股權被稀釋。」
1. 稀釋的原理：披薩的隱喻
2. 稀釋的具體計算：從 0.5% 到 0.205% 的過程
為了讓這個過程更具體，我們用一個「股數計算」的方式來呈現。
| 融資事件 | 公司總股數 (分母) | 你朋友的股數 (分子) | 你朋友的實際股權 % (分子/分母) | 說明 |
|---|---|---|---|---|
| 初始授予 | 10,000,000 | 50,000 | 0.500% | 公司授予他 5 萬股，佔當時總股數的 0.5%。 |
| A 輪融資後 | 12,500,000 | 50,000 | 0.400% | 公司增發 250 萬股給 A 輪投資人，總股數增加。 |
| B 輪融資後 | 15,625,000 | 50,000 | 0.320% | 公司再增發約 312 萬股給 B 輪投資人。 |
| C 輪融資後 | 19,531,250 | 50,000 | 0.256% | 公司再增發約 390 萬股給 C 輪投資人。 |
| D 輪融資後 | 24,414,063 | 50,000 | 約 0.205% | 公司再增發約 488 萬股給 D 輪投資人。 |
結論： 經過六年的時間和四輪融資，他手上的股數雖然沒變，但他在公司這張「股權地圖」上所佔的領土，已經從 0.5% 永久性地縮水到了 0.205%。在公司出售的那一刻，律師和會計師用來計算他收益的，只會是這個 0.205%。
「好吧，就算只剩 0.205%，如果公司賣了 8 億美元，8億 × 0.205% 也有 164 萬美元，很不錯了！」他仍然抱持著希望。
「問題就在這裡，」我說。「你不能直接用總價來乘。在錢分到你手上之前，必須先經過投資人的『清算瀑布』。」
1. 清算瀑布的原理
想像公司出售得到的 8 億美元是一池水。這池水不會平均流向每個人，而是會像瀑布一樣，從上往下流：
2. 魔鬼細節：「參與優先股」的雙重分錢權
更致命的是，B、C、D 輪的投資人持有的是「參與優先股」(Participating Preferred Stock)，這是一張可以排兩次隊、分兩次錢的 VIP 通行證。
這就是「雙重沾光」(Double Dipping)。
現在，我們把所有因素都放進來，看看在三種不同的出售情境下，我朋友的真實結局。
關鍵數據：
| 出售情境 | 公司出售價格 | 支付投資人優先權後剩餘資金 | 他被稀釋後的股權 % | 他六年降薪換來的最終收益 |
|---|---|---|---|---|
| 情境一 (大成功) | 8 億美元 | 3.1 億美元 | 0.205% | $635,500 (約 495 萬港幣) |
| 情境二 (普通成功) | 6 億美元 | 1.1 億美元 | 0.205% | $225,500 (約 176 萬港幣) |
| 情境三 (勉強出場) | 4 億美元 | $0 | 0.205% | $0 |
看著這張最終的分析表，他臉色發白，終於明白了這場遊戲的全部真相。
所以其實他接受Start up工作前，應該談判一個更高的底薪。
不過公司的Founder通常會跟你說 ：「我們這裡是以股權為重的文化，我們希望每個人都有『風險共擔』(skin in the game) 的精神。」
這句話的真正翻譯：
「我們需要你用你的薪水來補貼公司的現金流，同時讓我們這些擁有優先清算權和參與權的投資人，在享受完所有下檔保護後，還能和你一起瓜分那所剩無幾的超額收益。」
FIRE（Financial Independence Retire Early）是「財務自由、提早退休」的簡稱，相信是許多人的終極夢想。但財務自由並不等於一夜暴富，而是指擁有足夠的資產和被動收入，即使沒有工作薪水，仍能維持理想的生活品質。
在累積財富之前，首先要減少支出和無謂損失。
財務自由不是靠中彩票或一夜暴富，而是透過長期規劃和紀律執行達成。如果沒有富裕的家庭背景，累積財富的第一步永遠是努力工作。
投資界傳奇巴菲特的長期年均回報率約為20%，而一般投資者能達到7-10%已經相當不錯。就算曾經在股票或者加密貨幣賺過大錢，也不要寄望自己每個月都可以好似電影裡面的交易員般有幾十%的回報率。
避免以下投資陷阱：
每月收到薪水後，立即將固定比例，初初畢業如果沒有負擔可以盡量放多一點，自動轉入另一個儲蓄戶口，最後是難以FPS轉出來的，這筆錢「看不見就不會花」。
避免隱形支出：
和父母同住，畢業頭幾年，如果家庭沒有大問題，可以考慮先不要搬出來自己住，租金始終是一個大支出。
少數怕長計，可以用這個計算機計算每個月節省一定金額的支出後，可以提早幾多退休
在穩定正職的基礎上，逐步建立多元收入來源：
建立副業
目標：每月能儲蓄收入的20-30%
目標：儲蓄足夠應付6-12個月的生活支出
目標：儲蓄達到2-3年的生活支出
目標：被動收入達到生活支出的50%，或儲蓄達到12.5年支出
目標：資產達到年支出的25倍（4%法則）
「4%法則」源自1994年美國財務顧問William Bengen的研究，指出如果每年從投資組合中提取4%作為生活費，資金可持續而不會耗盡。因為是假設每年扣除通脹後的實際回報率有4%回報率，所以是每年的利息回報來作為生活費。雖然理論上的計算不太準確，不過可以作為一個簡單提醒自己的方法，退休需要的資金大概是每年生活費 x 25。當然比較準確的可以用上面的退休計算機計算。
實際計算範例：
注意事項：
財務自由不是一蹴而就的目標，而是需要10-20年的持續努力。成功的關鍵在於：
最難做的其實是一開始很難察覺有什麼成果，因為本來的人工低、儲蓄少，就算哪去投資賺到錢，也沒有太大影響，要去到某個位（大概是被動收入佔總收入一定百分比時）才會出現突破點，累計財富增長的速度突然變得很快。通常，我會建議用Excel去記錄自己每月財富的增長，令到就算很少的進步也可以觀察得到。
以一個中小型Project，有AI數據模型來計算，大概估算如下
| 國家/地區 | 時薪 (HKD) | 基本 App 成本 (簡單功能) | 高級 App 成本 (複雜功能) | 優勢 |
|---|---|---|---|---|
| 印度 | 117–312 | 156,000–390,000 | 546,000–1,170,000 | 成本效益高，擁有豐富的開發經驗和 AI/ML 工程師。 |
| 孟加拉 | 117–273 | 140,000–350,000 | 500,000–1,040,000 | 成本低，快速增長的 IT 外包市場，擁有熟悉 AI 的技術人才。 |
| 東歐（如烏克蘭、波蘭） | 195–468 | 312,000–624,000 | 780,000–1,560,000 | 高質量開發，技術專業性強，適合歐洲客戶的時區。 |
| 東南亞（如菲律賓、越南） | 156–390 | 195,000–468,000 | 624,000–1,248,000 | 費用較低，外包產業快速發展中。 |
| 香港 | 390–1,170 | 780,000–1,950,000 | 1,950,000–3,900,000+ | 鄰近本地客戶，擁有熟悉本地市場的專業開發者，但成本較高。 |
| 西歐（如英國、德國） | 390–1,170 | 780,000–1,950,000+ | 1,950,000–3,900,000+ | 高質量開發，技術專業性強，但成本昂貴。 |
| 北美（美國、加拿大） | 780–1,950 | 1,170,000–2,340,000+ | 3,900,000–7,800,000+ | 頂級專業知識和質量，熟悉合規規範，但費用非常高昂。 |
不過除了建設費用，更貴重的是Go to Market的部分，如何有Network令到Supplier，Partners, Customers 很使用，如何短時間內打出名堂，這些就更加貴重。
上次講到2030年的核心技能和現在的最大缺口是Cyber Security，近來也看到有些事件是直接將病人的病歷直接放在公眾的AI模型上，可能這方面的教育依然是比較少。
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在金融市場打滾多年，我早已見慣風雨，但這次的士牌期權交易，卻讓我遇上了一場充滿火花的角力。
一天，我走進的士行，滿懷信心地想做一筆期權交易。「我要買個 Put，或者 Short Call，」我隨口一提，認為這是對市場的最佳判斷。畢竟，在我看來，的士牌市場已進入死期。
然而，行內的老闆，一位前銀行交易員卻帶著一抹狡猾的微笑，輕輕搖頭：「兄弟，這樣不行啊！你們沒有現貨在手，不能 Nake Short！」他的語氣透著一股老練，彷彿我只是剛入門的新手。
「既然不能 Short，那我還能怎樣？」我心裡盤算著，但對方不打算讓我輕易離開，他迅速切入另一個話題：「你知道嗎？政府剛批了5隊的士車隊，市場需求將會大增。業界現在一致看好，未來牌價一定暴升！」他語氣堅定，充滿信念，像是在推銷一場無可錯失的機會。
我不置可否，點燃腦海中的投資模式：「政府放寬的士數量，未必代表市場需求同步增長，供需更加失衡，價格可能受壓……」但交易員明顯有備而來：「現在租金回報率接近10%！這個價格絕對低估，你不買就錯過了！」
我當然沒有上當，還是找機會快快離開，我之前分析會跌到140萬。原來車行手上持有大量的士牌照，就算牌照價格下跌，多年來他們早已透過 Short Call 期權來補貼部分損失。市場的變化他們心裡比誰都清楚，眼前的推銷不過是另一場精心設計的「收割」罷了。
Deliveroo 3月突然咁急要退出香港最大原因似乎主要是因為要賣盤比美國公司Doordash，什麼連續虧損9年等的都並不是主要Trigger Point 。
中美摩擦下，Doordash大概都不會想為了一個虧錢又無前景的市場去冒大風險，所以都係收購前要Deliveroo搞掂香港個市場。這樣看，當日Deliveroo咁急要搵Foodpanda接這個爛攤子可能不但沒有錢收，仲要倒貼。
美團同Doordash暫時就未有正面對抗，中東Keeta進軍緊沙特，Delivetoo本身就有阿聯酋，其餘地方兩者距離就更加遠。
Deliveroo公佈繼去年後再次獲美國同業巨頭Doordash提出收購建議，出價為每股180便士（較26/4收市價146便士高約23%）,按照收購代價計算，交易涉及金額為27億英鎊。Deliveroo董事會初步同意，推薦股東接納這份在4月5日接獲的收購建議。
| 指標 | DoorDash (NYSE: DASH) | Deliveroo (LSE: ROO) |
|---|---|---|
| 成立時間／總部 | 2013年／美國舊金山 | 2013年／英國倫敦 |
| 市場覆蓋 | 美國、加拿大、澳大利亞、日本 | 英國、愛爾蘭、法國、意大利、西班牙、新加坡、阿聯酋等（11國） |
| 2023年收入 | 68.3 億美元（+14% YoY） | 25.6 億英鎊（+20% YoY） |
| 調整後EBITDA | 2.09 億美元 | –4,700 萬英鎊 |
| 淨虧損 | 1.78 億美元 | 1.63 億英鎊 |
| 2023年訂單量 | 21 億單 | 5.88 億單 |
| 月度活躍用戶 | 3,400 萬 | 790 萬 |
| 商家合作夥伴 | 59 萬家 | 14.7 萬家 |
| 配送員數量 | 200 萬（獨立承包商） | 20 萬（獨立承包商） |
| 核心市場份額 | 美國外賣市場約 57% | 英國外賣市場約 48% |
| 股價（2025-03-31） | 約 US$115／股 | 約 £1.05／股 |
| 市值（2025-03-31） | 約 450 億美元 | 約 25 億英鎊 |
總結：DoorDash 以規模與盈利路徑領先，Deliveroo 以高密度市場滲透與增速見長；股價與市值亦反映出二者在不同市場階段的投資人期待。