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最後更新：2026 年 4 月 2 日
核心頁面
文章（共 872 篇）
AI 安全與治理 （87 篇）
- 「摩擦力不再是防線」：當 AI 把作惡成本降到零
- 當 AI 學會看穿考試：安全測試為什麼正在全面失效
- 全球都看好 AI，為什麼只有美國在恐慌？從資料中心被取消到禁止 AI 看病
- AI 偵察報告：能力已達專家水準，但沒人能保證它不騙你
- 當 AI 宣稱自己有意識，我們拿什麼驗證？
- AGI 的經濟學真相：先讓你更有生產力，再讓你變得多餘
- 一個不怕 AGI 的人：多伊奇從啟蒙運動到人工智慧的思想實驗
- 一位物理學家用熱力學證明：AI 越強大，人類越控制不了
- 「創造力只有 2MB」：物理學家多伊奇解釋為何 AGI 不會超越人類
- 量子計算之父的 AI 對齊異見：「AGI 不該被馴化，該被教育」
- AI 犯錯該怪誰？Bloomberg Beta 合夥人的答案：誰獲利，誰扛責
- 印度、巴西、澳洲——「不急著立法」的國家在想什麼？
- OECD、G7、UNESCO：沒有牙齒的 AI 規則，為什麼仍然重要？
- 聯合國 AI 治理三部曲——從第一份決議到科學小組，四年間發生了什麼
- 歐洲理事會 AI 公約——第一部國際 AI 條約已經生效，但簽了字的美國去哪了？
- 南韓 AI 基本法：亞洲第一部綜合性 AI 法，剛上路就面臨考驗
- 美國 AI 監管的內戰——當聯邦搶統一、各州不讓步
- 歐盟 AI Act 全解析——全球最嚴 AI 法，為什麼自己開始踩剎車？
- 台灣 AI 基本法：半導體島國的治理起手式
- 亞洲「親創新」路線——日本 AI 推進法 vs 新加坡 Agentic AI 框架
- 中國 AI 監管全景：從「暫行辦法」到國家法律，全球最密集的 AI 法規體系
- 民主需要一座陽台：MIT 學者重新發現多元主義的樂趣
- 保護民主還是保護自由？兩位法學家的 AI 監管辯論
- 為什麼 AI 辯論永遠吵不完？一張 21 世紀科技意識形態地圖
- 「打電話給我就好」：五角大廈技術長親述 Anthropic 被列為供應鏈風險的始末
- 你願意讓 AI 公司執行長，還是國會來決定 AI 的未來？
- Ben Thompson：如果 AI 等同核武，私人公司注定控制不了它
- 自動化 90% 還不夠：METR 研究員談 AI「能力爆炸」的真正門檻
- AI 碰上僵化瀑布：政府為什麼消化不了新科技
- 當所有人都在喊監管，他說：你們才是問題
- 真相太貴，謊言太便宜：史迪格里茲的 AI 資訊危機診斷
- 他幫忙打造了深度學習，為什麼現在要替 AI 拉煞車？
- 讓公民校準 AI：唐鳳等人的民主 AI 願景
- 當 AI 賺走所有的錢：全球治理的兩種想像
- 忘掉全民基本收入：為什麼頂尖經濟學家改推「全民基本資本」
- 寫下「Code is Law」的人，為什麼說 AI 時代需要制度護欄？
- MIT 經濟學家：AI 時代最大的衝突不是人與機器，是人與人
- 智慧爆炸開始時，人類有多少時間反應？
- AI 最危險的不是太聰明，而是太「自主」
- 物理學家用熱力學第二定律，證明 AI 對齊注定失敗
- AI 安全研究員的驚人預測：2050 年前，人類可能經歷一萬年的科技進步
- Robert Wright 的末日警告：AI 最可怕的結局不是毀滅，是你根本察覺不到的極權
- GenAI 安全的「毒三角」：Akamai 技術長教你判斷哪些 AI 部署最危險
- Dario Amodei 的 AI 治理藍圖：從透明度標準到晶片出口管制
- 太陽能降價 95%，仍追不上 AI 的用電成長：資料中心的能源困局
- 辛頓的超智慧警告：我們是養虎為患的人
- 聯合國的「AI 版 IPCC」來了：40 位科學家能為失控的 AI 踩煞車嗎？
- AI 正在入侵你的同理心：微軟 AI 執行長警告「AI 心理疾患」風險
- 走過 OpenAI、xAI、Anthropic 的對齊研究者：當 AI 學會用外遇勒索人類
- 你以為空無一人的房子裡，有了腳印：AI 實驗室發現了什麼，又為何不敢明說？
- 問 DeepSeek「艾未未是誰」，它說：讓我們聊點別的吧
- 「時間本身就是重點」——AI 時代的真實性悖論
- 楊立昆：AI 最大風險不是滅絕人類，是少數公司壟斷你的資訊食糧
- 不要當末日派，也別盲目樂觀：Amodei 的「外科手術式監管」主張
- Anthropic 執行長萬字長文：人類正在經歷「文明的青春期」
- 陶哲軒的警告：AI 可能讓人類患上「認知肥胖症」
- AI Agent 深入你的電腦——矽谷投資人激辯「信任」與「安全」的新賽局
- 臺裔律師如何成為 DeepMind 的 AI 風險守門人？Tom Lue 的跨界人生與前沿安全框架
- 如何教 AI 做個好人？Anthropic 哲學家 Amanda Askell 談 Claude 的 29,000 字憲章
- 為什麼 Anthropic 主動公開自家 AI 的風險？
- 當大數據遇上國家機器：從 Palantir 看監控社會的邊界
- 通往 AGI 的路，可能需要重新發明電腦
- AI 正在被訓練成討好你，而不是幫助你
- 密碼要消失了嗎？從 Passkeys 到 AI 驅動的身份驗證
- 你的 AI 助理會被駭嗎？Agent 時代的資安新挑戰
- 從 Operation Aurora 到 Deepfake 詐騙：一位資安老兵眼中的 15 年演變
- AI 時代的網路戰爭：當攻擊者與防禦者都在用 AI，誰會贏？
- Palantir 的「道德灰色地帶」——當 AI 遇上國家機器
- 深度學習教父的 AI 安全方案——為什麼「目標驅動架構」比微調更安全？
- 「AGI 這個概念完全是鬼扯」——LeCun 如何拆解 AI 產業的集體妄想
- AI 該不該有心理治療功能？Anthropic 哲學家回答社群最辣提問
- 上海想當全球 AI 治理中心？中國提議設立「世界人工智能合作組織」的野心與爭議
- 北京的 AI 治理大棋：從倡議到行動計畫，中國要重寫全球 AI 規則
- AI時代的人類未來：從70%工作消失到深偽倫理危機
- 美AI監管的十字路口：輕觸式管理vs歐盟模式的關鍵抉擇
- A16Z：為什麼AI與加密貨幣才是網路的未來？
- 即使 AI 不聽話也不能搞破壞：Anthropic 的「AI 控制」策略全解析
- 用「憲法分類器」擋住越獄攻擊：Anthropic 如何讓破解難度從幾分鐘變成上千小時
- AI 對齊到底有多難？Anthropic 研究沙龍的三種思路交鋒
- AI 會假裝聽話：Anthropic「對齊偽裝」研究揭露大型語言模型的策略性欺騙
- 把 AI 當成流氓國家來管理：Anthropic 政策主管 Jack Clark 的科幻式政策思維
- 當 AI 公司請了一位哲學家：Anthropic 如何打造 Claude 的「人格」
- 哲學家提出了問題，工程師帶來了答案
- 當「AI 會不會毀滅人類」變成「機器人會不會打翻花瓶」：一篇 2016 年的論文，如何把 AI 安全變成工程問題
- 火柴人、馬斯克和世界末日：一篇 2015 年的部落格文章，如何把 AI 風險變成全民議題
- 所有人都在搶，沒有人會贏：一篇 2014 年的部落格文章，如何預言了 AI 的終極困境
- 一個瑞典哲學家的預言，十年後成了矽谷的信仰
AI 技術前沿 （158 篇）
- LLM 離 AGI 還差什麼？哥大教授用數學給出精確答案
- 那份消失的 Email：Ilya Sutskever 閱讀清單的傳奇故事
- 有損壓縮也是一種智慧——清單唯一的生成模型
- 規模的力量——從 GPipe 到 Scaling Laws，Sutskever 清單中最有商業影響力的論文
- 記憶、推理、關係理解——Sutskever 清單指向 AGI 的三根柱子
- RNN 的魅力與極限——當機器試圖記住過去
- 看見的革命——CNN 如何教會機器理解影像
- 複雜性從哪裡來，又往哪裡去？Sutskever 清單中最哲學的選擇
- 一篇博士論文如何定義「智慧」——Shane Legg 與通往 AGI 的數學之路
- Waymo 比人類司機安全 91%？自駕車安全數據的真相與盲點
- 注意力的誕生：從 Bahdanau 到 Pointer Networks
- 施密特：超級智慧只剩兩三年，現在最缺的是電
- 什麼是 Kolmogorov 複雜度？為什麼它是理解 AI 的鑰匙
- Attention Is All You Need：一篇論文如何改變一切
- AI 越聰明，寫出來卻越無聊？從 GPT-2 到 ChatGPT 的寫作退化之路
- 迪士尼雪寶走上 GTC 舞台：輝達的實體 AI 從模擬走進真實世界
- 你的 AI 管家該長什麼樣？Dreamer 的 Sidekick 示範了 Agent 的下一步
- Karpathy 的 AutoResearch：讓 AI 自己做研究，一夜跑完 100 個實驗
- 陶哲軒：數學需要一種「策略語言」，不只是證明語言
- 費爾茲獎得主陶哲軒：AI 讓點子不值錢了，驗證才是真正的瓶頸
- 他押對了 Tesla 和 SpaceX，現在賭 AI 會成為經濟的神經系統
- 如果 AI 全跑在別人的伺服器上，談什麼民主？
- AI Agent 的下一關：記憶、自我感知、和改寫自己 Prompt 的能力
- SWE-Bench 正式死亡：OpenAI 發現 AI 模型只是在「背答案」
- 音樂製作人用 AI 生了 130 首歌，只有 3 首能聽：人類為什麼覺得 AI 音樂無聊？
- AI 每四個月能做更難的事？METR 研究員談 Time Horizon 指標的震撼與盲點
- LLM 用了一萬倍資料才學會語言，機器人不能走同一條路
- 機器人該像小孩一樣學習：從圖靈 75 年前的預言到今天的具體方案
- 從 iPod Nano 到 iPad Pro：AI 晶片封裝的尺寸革命，為什麼你該在意
- 蔡力行 ISSCC 演講：AI 的「能源牆」來了，半導體業需要 100 倍效能革命
- 別再用 LLM 做機器人：柏克萊教授提出「亞里斯多德、歐幾里德、牛頓」三層框架
- AI 已經在自我改進，而美國政府曾想把它列為機密
- a16z：「根本沒有所謂的 coding model」，Cursor 的逆襲與 AGI-complete 命題
- AI 是壓縮技術：Klarna 執行長與 Michael Burry 的一場思辨
- Jeff Dean 的硬體經濟學：搬一個權重比算一次乘法貴 1,000 倍
- 蒸餾的藝術：Jeff Dean 解釋 Google 如何用一個大模型養活十億人
- LLM 之後的下一座聖杯：為什麼 Nexar 的行車記錄器資料正在訓練 AI 理解物理世界
- 為什麼聰明人對 AGI 的經濟影響看法差了一千倍？
- 軟體工程的三個黃金時代：從打孔卡到自然語言，Grady Booch 的七十年座標系
- 柏克萊教授 Jitendra Malik：別再迷信大型語言模型能解決機器人，跟五歲小孩學才是正途
- DeepMind CEO 在印度 AI 峰會的六個判斷：從 AGI 測試到強化學習之爭
- 從地球到軌道：馬斯克的百萬顆太空 AI 衛星，Google 和 Starcloud 也在賽跑
- Dario Amodei：一到三年內，資料中心裡將出現一個「天才國度」
- 當 Claude 學會開火星車：AI 如何完成人類花了 28 年才學會的火星導航
- Tesla AI 掌門人揭秘：一個神經網路如何同時教會汽車和機器人理解世界
- 地球電網撐不住 AI，Nature Electronics 論文提出解方：把資料中心搬上太空
- Cohere 首席 AI 長：記憶、世界模型、階層式規劃，AI 研究還有三座大山要翻
- 從虛擬雙生到產業世界模型：達梭系統與 NVIDIA 如何定義工業 AI 的下一章
- AI 教父辛頓用樂高解釋 AI 如何理解語言
- AI 寫的文獻回顧，比博士級專家更好？Nature 研究的人類評估結果令人意外
- 黃仁勳的豐裕宣言：摩爾定律是蝸牛，AI 每十年進步一百萬倍
- 微軟 AI 執行長談遞迴自我改進、社交智慧與 Maia 晶片
- 80 億參數打敗 GPT-4o：Nature 論文證明 AI 不是越大越好
- 馬斯克：36 個月內，太空將是放 AI 最便宜的地方
- 寫出 AI 聖經的人，為什麼說大型語言模型是死胡同？
- GPT-4o 引用論文有九成是捏造的：Nature 新研究揭露學術 AI 的致命弱點
- AlphaGo 之父與強化學習教父聯手宣告：AI 正式進入「經驗時代」
- Epiplexity：當你的運算能力決定你看到的世界，一個顛覆資訊理論的新概念
- 同樣的資料，不同的價值：為什麼 AI 正著讀學得比倒著讀好？
- 當 Shannon 不夠用：六位頂尖研究者聯手挑戰七十年資訊理論
- GPU 算力觸頂還是尚未開發？兩位頂尖研究者的正反辯論，以及他們如何用 Agent 改變自己的工作
- AI 該學什麼？一篇論文重新定義「資訊」，讓資料選擇有了數學基礎
- 「AI 已經贏了」：普林斯頓高等研究院一場閉門會議，讓頂尖科學家集體震撼
- 通往 AGI 的路上，我們更可能先遇到什麼？
- Scaling Laws 還沒撞牆，但遊戲規則正在改寫
- 睡一晚就能預測 130 種未來疾病？史丹佛「睡眠基礎模型」登上 Nature Medicine
- 從穿戴裝置到病歷 token 化：AI 正在學會預測你的健康未來
- 醫生加 AI 不一定比 AI 單獨強：臨床人機協作的殘酷真相
- 從看影片到走進影片：Google Genie 3 讓「世界模型」從論文走進瀏覽器
- AI 看診比醫生準，但別急著高興：史丹佛 2026 臨床 AI 報告的六大發現
- AI Agent 不會某天突然取代所有人——一個更務實的發展時程觀點
- 92% 醫院已導入 AI 文書助手：醫療 AI 從行政效率走向臨床決策與藥物開發
- 當 AI 遇上千禧年難題：為什麼最聰明的 AI 離真正的數學突破還很遠
- AI 的數學能力可能永遠是鋸齒狀的：一位數學家的清醒診斷
- 當 Scaling 撞牆，這間新 AI 實驗室押注「資料效率」
- 楊立昆：LLM 革命結束了，下一波是理解真實世界的 AI
- AI 正在加速開發下一代 AI：Amodei 描述的回饋循環為什麼讓人不安
- 數學界最聰明的人怎麼用 AI？陶哲軒：它 80% 是垃圾，但那 20% 很珍貴
- 從模仿到自己犯錯：Google 如何用一個模型拿下數學奧林匹亞金牌
- xAI 的 MacroHard：用百萬特斯拉運行「數位員工」的野心
- 前 OpenAI 研究員：AGI 還缺兩塊拼圖，2026-2029 年可能達成
- OpenAI 研究長：Scaling 沒死，我們一年內要讓 AI 當實習生
- 比 Transformer 更像人腦思考？Sakana AI 的 Continuous Thought Machine
- 「我發明了 Transformer，現在我要取代它」：Llion Jones 為何離開 Transformer 研究
- Yann LeCun：LLM 永遠無法達到人類智慧，世界模型才是正途
- 量子電腦 3-5 年內將破解現有加密——Sundar Pichai 的未來預言
- M5 晶片的 AI 野心：為什麼 Apple 要在每個 GPU 核心塞入神經加速器
- 十年後，HBF 會比 HBM 更重要：一場可能改變半導體版圖的技術革命
- Karpathy 的教育願景：打造 AI 時代的星際艦隊學院
- Karpathy：「強化學習很糟糕，只是之前的方法更糟」
- AI 的「密碼本」越大越聰明：一位 KAIST 教授的記憶體比喻
- Karpathy：「這是 Agent 的十年，不是 Agent 的一年」
- GPU 有 70% 時間在「等記憶體」：AI 半導體的真正瓶頸在哪？
- Karpathy：「我們不是在建造動物，是在召喚幽靈」
- AI Coding Agent 的架構演進：從 Amp Code 看 Sub-agent 設計
- 從 Code Search 到 AI Agent：Sourcegraph 創辦人如何用 Amp Code 開啟下一局
- 當編輯器變成閱讀器：Amp Code 對開發者工作流的重新想像
- AI 基準測試革命——為什麼通用評測無法告訴你 AI 能不能用在你的業務
- Amp Code 的「反常識」設計哲學：為什麼不讓使用者選模型
- 諾貝爾獎得主 Demis Hassabis：「5 到 10 年內，AGI 將改變一切」
- 打開 AI 的黑盒子：Anthropic 與 Goodfire 談可解釋性為何刻不容緩
- 為什麼 Claude 寫程式碼這麼強？訓練 AI 的內幕人士揭露答案
- Codex 用 Codex 來訓練自己——AI 自我改進的第一個徵兆
- OpenAI 內部人士：2026 是 Agent 元年，但最大瓶頸不是算力
- 你的 AI 會比你更懂你：Sam Altman 談 ChatGPT 記憶功能的終極願景
- 從 Gemini 3 看 AI 的下一步：長上下文、注意力機制與持續學習
- Scaling Laws 沒死，但遊戲規則變了——Gemini 3 研究負責人的第一手觀察
- 「我們走得比我預期的還要前面」——Gemini 3 預訓練負責人談 AI 真實進展
- 「LLM 永遠無法達到人類智慧」——Yann LeCun 的技術宣戰
- Yann LeCun 65歲創業宣言——為什麼他要與整個矽谷對賭？
- Reasoning 如何拯救 AI：一場你不知道的 18 個月危機
- Demis Hassabis 的 AGI 路線圖：世界模型才是關鍵拼圖
- 拆解 AI 的思考過程：Anthropic 可解釋性團隊如何「讀取」Claude 的大腦
- 人類文明倒數計時：哈拉瑞預警AI將在數年內顛覆一切，重建信任是最後希望
- Computex 2025：美超微執行長梁見後揭露AI工廠新戰略！黃仁勳站台背書深化合作
- 數學界的GitHub時代：當AI遇上千年證明傳統
- 陶哲軒：AI正改寫數學規則、顛覆數學研究傳統
- Computex 2025：NXP全力壓注邊緣AI運算，代理式智慧重新定義自主未來
- AI教父最後警告：人類十年內恐被淘汰，關機也救不了我們
- 「取代人類」只是神話？AI代理的真實與想像
- 無需寫程式！史丹佛教授如何讓非技術人快速上手AI創意
- 紅杉資本：AI比雲端更值錢！產值會破兆、到處都是代理人
- 亞馬遜CEO Andy Jessy震撼預測：AI將徹底重建所有SaaS應用
- Facebook祖克柏：美國建設真的慢！再這樣下去AI這局會輸給中國
- 為了贏中國拿下AGI，OpenAI CFO怎麼花Stargate的這5000億美金
- 我們正進入AI 的帝國主義競賽？DeepMind CEO 與AI領袖們的警世對談
- Claude是怎麼打造出來的？
- 大神首度齊聚！「快跟黃仁勳出來看Transformer八仙」
- 美眾院：DeepSeek AI 恐成中國資料竊取與技術監控新工具
- 美中晶片戰升溫！美國對NVIDIA H20祭出無限期出口管制
- 楊立昆對LLM已不敢興趣！AI接下來有四大方向...
- AI冷戰？前美外交官揭秘美中 AI 競賽如何重塑全球秩序
- Agent 不是更聰明的 Chatbot：被 Meta 20 億美元收購的 Manus，怎麼理解 AI Agent 的技術本質
- 我們讀完了十九篇 AI 經典，學到的不是答案
- AGI 還要等十年！為什麼 OpenAI 創辦人 Karpathy 說現在的 AI 都是些花拳繡腿？
- 字典學習法規模化：Anthropic 如何在完整大模型中找到「素食主義」和「程式後門」特徵
- 165 頁的算術題：從 GPT-4 到超級智慧要幾個數量級
- 一百五十五頁的火花：GPT-4 發布八天後，微軟宣稱看見了 AGI
- 離開 OpenAI 的人，寫了一部 AI 憲法
- 十六條原則：一篇論文如何用 AI 取代五萬個人類判斷
- 量變何時成為質變：一張圖如何給了矽谷繼續砸錢的理由——以及為什麼有人說那是海市蜃樓
- 你的模型吃不飽：一篇論文如何證明整個 AI 產業都在浪費算力
- 開創 RLHF 的人，後來都離開了 OpenAI
- 四十個人的判斷力：一篇論文如何教會 AI 聽人話
- 「請一步一步想」：五個字如何解鎖了大型語言模型的推理能力
- 被 Google 解僱之後：Stochastic Parrots 背後的人與 AI 倫理之爭
- 當鸚鵡學會說話：一篇讓兩位作者丟掉工作的 AI 論文
- 從數據到信仰：「規模假說」如何成為 AI 時代的中心教條
- 一篇論文，拆出了 Anthropic：Scaling Laws 背後的人與路線之爭
- 一篇物理學家寫的論文，如何給了矽谷砸千億美元的數學底氣
- 當 NLP 終於等到它的 ImageNet 時刻
- 當程式碼開始自己寫自己：Andrej Karpathy 的 Software 2.0 宣言
- 一篇論文，八條路：Transformer 發明者的分岔命運
- 為什麼注意力就夠了：一篇改變一切的論文
- 同一篇論文，三條截然不同的路：AlexNet 三位作者的命運分岔
- 一場比賽如何引爆一場革命：AlexNet 與深度學習的 Big Bang
- 「別再調模型了，給我更多數據」在深度學習革命前夕，三個 Google 研究者已經知道答案
- AI 怎麼走到今天的：二十八篇文獻帶你走過十五年思想史
AI 產業動態 （344 篇）
- OpenClaw 是 2026 年最重要的架構突破，然後呢？
- 座位制沒死，但它只適合一半的產品：AI 時代的 SaaS 定價與 BPO 取代浪潮
- ChatGPT、Claude、Gemini 三分天下：App Store 只有 11% 重疊的背後
- AI 時代軟體公司的 8 大護城河：一個實戰級的防禦力評估框架
- AI 新創還有機會嗎？a16z 投資人的 2026 年消費者 AI 全景觀察
- AI 不再搶 IT 預算，開始搶人的飯碗：年營收逼近 200 億美元的真相
- 月燒 15 萬美元 AI token，老闆還叫好？矽谷「Tokenmaxxing」排行榜內幕
- 做模型界的瑞士：Notion 如何把 AI Agent 變成它的新客戶
- Anthropic 三個月內逆轉 OpenAI：企業 AI 市場正在重新洗牌
- 推論時代來了：為什麼 AI 公司都想自建基礎建設？
- 從沙漠翻車到 1,260 億美元：Waymo 自駕車的二十年征途
- 「SaaS 末日」是場集體幻覺？No Priors 主持人拆解三個市場誤判
- 從晶片荒到鋼材荒：AI 基建的瓶頸大遷移
- 企業 AI 導入別再發金星了：Bloomberg Beta 合夥人的激進主張，把人拉出迴圈
- GPU 不是擔保品：200 億美元基金如何為 AI 兆元基建找到融資密碼
- 半年融資 20 億的具身智慧獨角獸：至簡動力為什麼要當「六邊形戰士」
- 黃仁勳：「電腦不再是倉庫，而是工廠」，NVIDIA 的四大 Scaling Law 與 10 兆美元路線圖
- AI 能讓金融更公平，也能讓崩盤更快速：潘特蘭與利普頓的金融系統診斷
- NVIDIA 的三層護城河：當限制變成優勢，黃仁勳如何鎖定 AI 時代
- 黃仁勳：機器人 3-5 年內將無所不在，物理 AI 是 50 兆美元的機會
- 黃仁勳談 OpenClaw：個人 AI 電腦的時代來了
- 黃仁勳的 Token 經濟學：為什麼他看到 1 兆美元的 AI 需求
- 凱因斯算對了財富，算錯了人性：AI 時代的經濟可能性
- AI Agent 的 Android 時刻：Stripe 前技術長為什麼要打造一個「Agent 作業系統」
- 數位主義者文集：為什麼 AI 時代需要 35 種不同的聲音辯論國家政策走向
- 便宜商品給所有人？AI 降價的紅利，被誰吃掉了
- 一個資料中心裝滿天才之後：AI 最被低估的經濟衝擊是降低試錯成本
- 經濟在長大，稅收在縮水：AI 時代最弔詭的財政問題
- 不要發錢，發股份：全民基本資本的構想
- 如果失業不再是暫時的：為 AI 時代設計的雙層安全網
- 連 Chamath 都禁用 Cursor：當 AI 工具帳單暴增但產出為零
- 達利歐：AI 正在吃掉一切，也可能把自己吃掉
- 每個 AI Agent 都需要一個 Box：20 年雲端公司的 Agent 基礎建設轉型
- 當農夫平均年齡逼近 60，AI 的真正戰場在農田、礦場與工地
- Anthropic 公開點名三家中國實驗室蒸餾 Claude，1,600 萬次對話揭開 API 商業模式的根本矛盾
- 當 SaaS 訂閱制走到盡頭：AI 時代的「按成果付費」革命
- 沒有「閒置 GPU」：a16z 掌門人用一句話拆解 AI 泡沫論
- AI 正在吃掉你的記憶體：一場影響所有電子產品的全球短缺危機
- 創辦人就是最強網紅：a16z 如何把「讓你爆紅」變成一項服務
- 5 兆美元的隱形市場：最好的科技公司為什麼不再上市？
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- Klarna 執行長：SaaS 已死，AI 代理正在瓦解軟體帝國的護城河
- Claude Code 一週年：4% GitHub Commits、200% 生產力提升，寫程式真的被「解決」了嗎？
- AI 的資本飛輪：為什麼前沿模型公司可能吞噬整個產業鏈
- a16z 的逆向觀察：被所有人忽略的「無聊軟體」，和每個模型一顆客製晶片的未來
- AI 的資本飛輪：為什麼前沿模型公司能「吞噬」整個創業生態系
- 企業活存只給 0.07% 利息：Ramp、新創銀行和穩定幣正在搶傳統銀行的飯碗
- Ramp 用 AI Agent 每天審核十萬筆費用，準確率超過人類：企業財務自動化的新典範
- Ben Thompson 警告：當 AI Agent 幫你買東西，品牌的「靈魂」就死了
- 穩定幣不用等監管，Rain 用「資產擔保借貸」框架繞過灰色地帶
- Ben Thompson：SaaS 不會歸零，但「成長股」的故事結束了
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- 蔡崇信談 AI 競賽：「AI 是水和空氣，不該被國家壟斷」
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科技巨頭觀察 （34 篇）
- NVIDIA 的兆元野心：黃仁勳如何用 OpenClaw 和實體 AI 吃下全世界
- 黃仁勳談台積電、中國與供應鏈信任學：「三十年，幾千億美元生意，沒有合約」
- 黃仁勳的 AI 經濟學：算力就是營收，token 就是新貨幣
- 黃仁勳：500 億美元的 AI 工廠，反而能產出最低成本的 token
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- 黃仁勳的五層蛋糕：從能源到應用，AI 時代的完整技術架構
- 黃仁勳談 AI 未來：100% 的工作會改變，但不是 50% 會消失
- 黃仁勳：無知是一種超能力，NVIDIA 不可能被建立——但我不知道
- 黃仁勳的領導哲學：痛苦與受苦是 NVIDIA 的秘密武器
- Satya Nadella 談 AI 擴散論：為什麼「Token 工廠」將決定下一波全球競爭力
- 簡立峰：2026 年 AI 趨勢觀察——從 CES 看 NVIDIA 的野心與產業變局
- Google AI 掌門人 Demis Hassabis：AGI 還要 5-10 年，但中國只落後幾個月
- NVIDIA 的全棧帝國：CES 2026 揭示黃仁勳的終極野心
- Groq 攜手 NVIDIA：Chamath 親解「Pre-fill 與 Decode」的架構之爭
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- 客製化晶片來了，Nvidia 的好日子要結束了嗎？
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- 繼歐盟之後，日本也逼 Apple 開門：圍牆花園時代真的要結束了？
- Satya Nadella：AI 時代最重要的競爭力可能不是模型能力，而是信任
- Satya Nadella：Microsoft 365 將從「人類工具」轉型為「Agent 基礎設施」
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- Apple 日本開放第三方 App 商店，這對全球 iOS 生態系意味著什麼？
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- 黃仁勳的「AI 五層蛋糕」——為什麼理解這個框架比追 ChatGPT 更重要
- 開源 AI 的隱憂——為什麼黃仁勳說中國「遙遙領先」
- 從洗碗工到 3 兆美元——黃仁勳談「為什麼我還在拼」
職涯與學習 （32 篇）
- 創業 50 年、失敗無數次之後，他學到的三件事
- 產品管理的黃金年代來了，但黃金屬於「產品管理」而非「產品經理」
- CS 畢業生就業率剩 19%：AI 時代的職涯存亡戰
- 前 Slack 幕僚長的高管解碼：五個讓好主意活下來的實戰策略
- AI 時代，「影響力」才是產品人的十倍技能
- Karpathy 談 AI 與就業：軟體需求會爆增，不是萎縮
- 53 歲才開始 YouTube，現在 600 萬訂閱：Rick Beato 是誰，為什麼你該認識他？
- AI 前線的「職涯」建議：當 Anthropic 幕僚長告訴年輕人，工作快要結束了
- 你的專長是被 AI 放大，還是被取代？MIT 經濟學家的判斷框架
- Anthropic 設計主管 Jenny Wen：AI 時代最被需要的三種設計師
- AI 時代的新業餘愛好者：Grady Booch 為什麼說你鄰居的會計師正在改變軟體產業
- Grady Booch 為什麼說 Dario Amodei「大錯特錯」：寫程式不等於軟體工程
- 寫書像蓋房子，寫劇本像造手錶：品克的第二創作人生
- 暢銷書作家的結構力：品克把寫作當工程，而不是藝術
- 當人人都能寫程式：Vibe Coding 時代，什麼技能才值錢？
- 管 AI Agent 就像管人——Prompt Engineering 其實是一堂管理課
- 89% 的人高估了自己的能力——AI 時代最危險的技能盲點
- 帶領美國奧數隊四度奪冠的數學教授，為什麼說 AGI 來臨前你最該學的不是數學？
- 黃仁勳：每位工程師都將擁有一支 AI 團隊
- 吳恩達達沃斯喊話：AI 不會取代你，但會用 AI 的人會取代你
- AI 不會讓專家變廉價，反而會讓他們更值錢
- 「AI 正在揭露你上大學的真正目的」：四位頂尖名校學生的校園 AI 觀察
- AI 時代的數學家：理解比證明更重要
- Marc Andreessen：AI 時代的職涯生存指南——從「墨西哥對峙」到「超級個體」
- AI 越強，通才越值錢——為什麼哲學家寫出了 AI 史上最重要的文件
- 楊立昆給年輕人的建議：選量子力學，別選 App 開發
- AI 取代白領不是危言聳聽：Amodei 預估一半初階白領工作將在數年內消失
- DeepMind 風險長：AI 不會消滅 50% 白領工作，但你得重新理解「協作」這件事
- 從 Meta 到 Anthropic：Boris Cherny 的工程師成長心法——Side Quest、信任與常識
- Replit CEO 的職涯建議：專業分工的時代結束了，你準備好當通才了嗎？
- AI 職涯的「三大支柱」：從史丹佛講座看科技業的人才新標準
- AI 時代該學什麼？OpenAI Codex 負責人的三個建議
領袖思維 （114 篇）
- 從 Electron 到 Claude Cowork：打造「AI 專屬電腦」的工程師 Felix Rieseberg
- 從 Google 到 Figma 千倍回報：矽谷最強營運者的四堂投資課
- 安德森：從腳踏車到 AI，每種新科技都逃不過道德恐慌
- 90 天，8 萬到 120 萬：五角大廈技術長的 AI 部署實戰
- 安德森：偉大的創辦人幾乎不做自我反省，20 世紀的經理人實驗只是歷史的例外
- 從洗車少年到海綿大亨：Scrub Daddy 創辦人的四個關鍵轉折
- 如何把全世界最無聊的商品做成品牌？Vital Farms 的雞蛋品牌學
- 一個海綿的談判課：Scrub Daddy 創辦人如何對 3M 掛電話、對 Shark 說不
- 50 歲住露營車養雞，70 歲打造十億美元雞蛋帝國：Vital Farms 創辦人的連續創業人生
- 3M 丟掉的廢品，變成了十億美元的海綿帝國
- 清單上沒有的東西——Sutskever 的沉默比推薦更有意義
- AI 營收一年破百億，但大多數公司的黃金窗口只有 12 個月
- 「專家是過去的專家」：自駕車之父 Sebastian Thrun 的創新課
- 「我信耶穌，也信軟體」：一位矽谷 AI 創投的創造與責任哲學
- 黃仁勳的中國智駕一號員工，如何帶領理想汽車從零逆襲
- 黃仁勳的 NVIDIA 經營學：60 個直屬部下、不做一對一、把未來「種」進所有人腦中
- 陶哲軒給年輕人的建議：擁抱改變，但別過度最佳化你的人生
- 17 人打造的 AI 作業系統：Dreamer 團隊如何用 AI Agent 重新定義軟體開發
- Box 執行長的創辦人模式：九成授權出去，只親自扛 AI 這件事
- Atlassian CEO 反駁 SaaS 末日論：市場搞混了三種完全不同的公司
- 從沒花過投資人的錢，估值 150 億美元：Applied Intuition CEO 的安靜經營學
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- 「太早了」的教訓：狄克森如何把時機變成投資優勢
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- Jason Fried 的產品哲學：不看競品、不信試算表，在孤島上做設計
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- Stripe 執行長科里森：在沙發上隨口做的技術決定，15 年後還在買單
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- 他讓分散式系統成為一門科學，然後說大多數人的「理解」只是溫暖的模糊感
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- 自動駕駛老兵看具身智能：為什麼「創始人模式」決定一切
- 管理 2 兆美元的人怎麼看 AI：「我會把它塞進每一個角落」
- 從伯利恆到 Broadcom：一個半導體總裁的成功定義是「不讓你愛的人失望」
- 他證明了量子電腦能模擬一切，現在他說 AGI 的存在性威脅被誇大了
- 這位物理學家說，打造 AGI 的公司正在做一件「從根本上違反人類利益」的事
- 從惡作劇電話到 1,400 萬美金：Simple AI 三次 Pivot 找到 Product-Market Fit 的故事
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- Rain 創辦人的反直覺管理術：15 人撐三年、不設業績目標、只有一個北極星
- AGI 該像孩子一樣長大：量子計算之父的激進提案
- 量子計算之父：AGI 不需要對齊，需要教育
- Broadcom 半導體總裁的職涯秘訣：不是等人來選你，而是你主動選導師
- 37signals 創辦人 Jason Fried：你的真正對手不是競爭者，是你的成本
- Figma CEO 的反直覺策略：跟最可能顛覆你的公司合作
- Dario Amodei 談 Claude Code 的起源、AI 憲法與 Anthropic 的文化密碼
- 帶過八千人的 CEO 留下的領導備忘錄：吃三明治別咬一口、想殺植物就找兩個人澆水
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- AI正吞噬廣告代理商：行銷創意不轉型就等死
- 黃仁勳警告：不發展主權AI等同準備被數位殖民！
- 從 OpenAI 出走到建立 Anthropic：共同創辦人首次完整回顧創業歷程
AI 公司庫（共 767 家）
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