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2026

「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 問 DeepSeek「艾未未是誰」，它說：讓我們聊點別的吧 通往 AGI 的路上，我們更可能先遇到什麼？ 開源 vs 閉源、中國 vs 美國：AI 的新冷戰已經開打 別再把 AI 當許願精靈：Palantir 的「實習生養成」部署哲學 Scaling Laws 還沒撞牆，但遊戲規則正在改寫 AI 不會讓專家變廉價，反而會讓他們更值錢 「謝謝你，你是個好機器人」：AI Agent 正在重新定義客戶體驗與工作的意義 Palantir 首席架構師：AI 最大的智慧不在模型裡，而在你的員工腦中 AI 會犯錯，但人犯得更多：Sierra 如何把 AI 的不完美變成商業優勢 AI 寫程式的真相：從 Vibe Coding 到軟體工程的未來 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 OpenAI 董事長：2026 年每家公司都需要 AI Agent，但別等它變完美 「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 從穿戴裝置到病歷 token 化：AI 正在學會預測你的健康未來 不要為人類設計軟體了——OpenClaw 作者談 AI 時代的軟體設計範式 醫生加 AI 不一定比 AI 單獨強：臨床人機協作的殘酷真相 AI 原生新創——兩人團隊、六個 Agent、一天取代六個月 「程式碼不值錢了，刪掉一個月就能重建」——開源在 AI 時代的新邏輯 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 你手機裡的 50 個 App，有一半活不過這一年 企業 AI 轉型為什麼還在休息室？從祕密機器人到工作流革命 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 原生工作者的誕生——一個人如何同時推進 17 個專案 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 Marc Andreessen：AI 來得正是時候——矽谷頂級投資人的大歷史視角 「時間本身就是重點」——AI 時代的真實性悖論 你的 AI 導入失敗，問題是技術還是文化？一個簡單的判斷法 Marc Andreessen：程式設計的終局——從「Calculator 是人」到「指揮 AI 軍團」 AI 時代的數學家：理解比證明更重要 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 為什麼 xAI 被嚴重低估？當 AI 競賽的決勝點從模型轉向電力 在中國住了 15 年的美國人，拆解西方世界對中國 AI 野心的七大誤判 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 140 億美元湧入醫療 AI：頂級創投 Bessemer 眼中的 2026 產業全貌 從 360 億到 8000 億美元：SpaceX IPO 為何被稱為「史上最健康的財富創造事件」 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 楊立昆給年輕人的建議：選量子力學，別選 App 開發 不給錢、不給資源、不給承諾：一個「看起來最差」的孵化器如何勝出 這間 AI 新創只招「不知道自己不知道什麼」的年輕人 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 「痛苦是因為做對了」——OpenEvidence 創辦人談 8 次 pivot、招募哲學與建造者心態 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 愛上問題，而非解法：前 Facebook 設計副總裁的產品開發三問框架 Eric Schmidt：AI 時代最被低估的能力，是人類的專業知識 25 個工程師服務美國半數醫師——OpenEvidence 的產品心法與 Bottom-up 成長奇蹟 「我不太相信，但所有人都在發財」——Benedict Evans 談 AI 泡沫、產品化困境與 Nvidia 的未來 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 不要當末日派，也別盲目樂觀：Amodei 的「外科手術式監管」主張 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 Amodei 直言：別把晶片和資料中心賣給中國，AI 極權是人類最大威脅 Anthropic 執行長萬字長文：人類正在經歷「文明的青春期」 AI 企業大戰：OpenAI 急起直追、Anthropic 佔據先機、Amazon 虎視眈眈 一個人抵一個團隊：Peter Steinberger 的 AI 開發工作流，從哲學到實戰 陶哲軒的警告：AI 可能讓人類患上「認知肥胖症」 資料主權是數位自保還是自我設限？DeepMind 高管提出反直覺的全球化資料主張 當頂尖 AI 研究者開始讓 AI 幫他 debug Claude Cowork：讓你爸媽也能用的 AI Agent 終於來了 AI 不只是高級拼字檢查：矽谷創投人的「咒語理論」，以及讓 AI 自主跑七小時的 Ralph 遞迴工程法 AI Agent 深入你的電腦——矽谷投資人激辯「信任」與「安全」的新賽局 美國 2026 國防戰略解讀：第一島鏈成核心，但臺灣為何「消失」了？ 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 我們組裝了運算交響樂團，但還沒人寫出交響曲——ClawdBot 如何預示 SaaS 模式的終結 從賣掉億元公司到退休崩潰，再到打造爆紅 AI 管家——Peter Steinberger 的第二人生 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 十年經驗的工程師、擅長系統開發的台灣軟體業，為什麼 AI 時代反而落後？ Sam Altman 開發者座談：2026 年你該知道的事，從面試革命到 AI 安全隱憂 OpenAI 首席研究官陳信翰：算力才是真正的戰場，預訓練根本沒有撞牆 LMArena 募資 1 億美元：從柏克萊地下室到 AI 評測標準制定者 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 Claude Code 創辦人的工作哲學：同時養十隻 Claude 的時代來了 「AI 就是新介面」——當 CTO 用 Claude Code 一週取代 15 萬美元 SaaS 合約 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 矽谷種子輪 FOMO 陷阱：投了 Anthropic 種子輪 100 萬，為什麼還不夠回本一個基金？ xAI 的 MacroHard：用百萬特斯拉運行「數位員工」的野心 從訪談一窺 xAI：三層管理、20 個 AI Agent、122 天建資料中心 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 美國海軍戰爭學院研究揭示：台灣面臨數位封鎖時，通訊與能源韌性如何建立？ 台裔研究長的 OpenAI 保衛戰：從送湯之戰到政變之夜 OpenAI 推理模型之父離職：不是公司不好，是我想做沒人敢做的事 71 分鐘訪談後離職：xAI 工程師揭露內部機密的代價 Facebook 產品成功的秘密：潛在需求——觀察用戶如何「濫用」你的產品 從 Meta 到 Anthropic：Boris Cherny 的工程師成長心法——Side Quest、信任與常識 如何教 AI 做個好人？Anthropic 哲學家 Amanda Askell 談 Claude 的 29,000 字憲章 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？ Replit CEO：應用軟體的價值將趨近於零，但 Agent 需要一個家 Claude Code 創作者 Boris Cherny：不要為今天的模型開發，要為六個月後的模型開發 ChatGPT 開始放廣告了：OpenAI 的「最後手段」提前啟動 AI 教父與 Google 首席科學家首度同台：從臥室裡的 AlexNet 到 Gemini 的誕生 Demis Hassabis 達沃斯專訪：AGI 不是行銷術語，AI 眼鏡今夏登場 Musk 最新預測：2026 年底 AGI，2030 年 AI 超越全人類 Musk 的太空算力野心：兩三年內，太空將是 AI 資料中心最便宜的選址 Larry Fink：AI 時代的「K 型經濟」正在成形，規模營運者通吃 比 Transformer 更像人腦思考？Sakana AI 的 Continuous Thought Machine 李飛飛給年輕人的建議：學歷不重要了，學習的能力才重要 Musk：AI 發展的真正瓶頸不是晶片，是電力 AI 是救世主還是泡沫？達沃斯頂尖投資人的分歧與共識 蘇姿丰：從修遙控車的女孩到 AMD 掌舵者的領導哲學 當 AI 成為萬物加速器：ARK Big Ideas 2026 深度解析——從推論成本暴跌 99% 到人形機器人的 20 萬倍複雜度挑戰 Musk 在達沃斯的富足願景：每個人都會有一台機器人 AI 教母李飛飛：ImageNet 不是天才的發明，是站在巨人肩上的集體成果 1920 年代 vs 2020 年代：達沃斯「世紀對話」揭示的五大警訊 「我發明了 Transformer，現在我要取代它」：Llion Jones 為何離開 Transformer 研究 《大賣空》主角對談 AI 批評者：為什麼 OpenAI 可能是下一個 WeWork？ 你怎麼問，AI 就怎麼答：Anthropic 經濟指數報告揭示的對話本質 OpenAI 元老談 AGI 時程：工程師預測要乘以 2-3 倍，但 AI 自我加速可能打破規律 PPO 發明者的 AI 使用哲學：讓模型幫忙，但要理解每一行程式碼 80,000 小時的人生，為什麼要做不喜歡的事？Bill Gurley 的追夢法則 當 AI 搶走新人的學徒工作，誰來培養下一代專家？ 不要低估中國：矽谷投資人親眼見證小米工廠後的反思 OpenAI 元老的創業啟示：「和平時期」vs「追趕模式」，新創該選哪條路？ 達沃斯論壇：四大產業巨頭坦言，AI 規模化的瓶頸不是技術，是組織 OpenAI 共同創辦人 John Schulman 深度訪談：從 ChatGPT 的早產可能，到 RL 研究的未來 Anthropic 經濟學家：API 自動化成功率不如你想的高，企業用 AI 的真相是什麼？ AI 泡沫與科技浪潮是雙生兄弟：傳奇創投家 Bill Gurley 的投資觀點 Anthropic 執行長達沃斯警告：AI 將帶來史無前例的「高成長＋高失業」，財富稅恐無可避免 公司不是你的：Shopify CEO 如何用「貢獻到公地」思維避免沉沒成本謬誤 Qualcomm CEO：我不會與 AI 合體——但 AI 會民主化知識與學習 黃仁勳談 AI 未來：100% 的工作會改變，但不是 50% 會消失 用 AI Agent 就像在玩《星海爭霸》：Shopify CEO 的 AI 工作法 AI PC 真正的商機不在消費者，而在企業端的成本結構革命 黃仁勳：無知是一種超能力，NVIDIA 不可能被建立——但我不知道 職稱會崩塌，每個人都會成為 Builder——Zevi Arnovitz 談 AI 時代的職涯生存 從爵士樂學管理：有人出錯時，團隊的責任是一起補位 危機中找到真正的領導者：Shopify CEO 為何把「創辦人」放在管理核心 「贏得邊緣運算就贏得 AI 競賽」—— Qualcomm CEO 的 AI 賽局觀點 黃仁勳的領導哲學：痛苦與受苦是 NVIDIA 的秘密武器 兩大 AI 巨頭達沃斯對談：「人類的技術青春期，我們能撐過去嗎？」 Shopify CEO 的「工程師思維」經營法則：用程式碼管理一間兩千億美元的公司 Satya Nadella 談 AI 擴散論：為什麼「Token 工廠」將決定下一波全球競爭力 Qualcomm CEO：AI 裝置市場將比智慧型手機更大，智慧眼鏡是關鍵載體 Palantir 執行長 Alex Karp：AI 會消滅人文科系的工作，大規模移民將變得多餘 Meta PM 不寫程式照樣出貨：Zevi Arnovitz 的 AI 開發工作流完整拆解 EDA 之父的領導哲學：誠信為基、熱情封頂，以及為什麼你需要一個「唱反調的人」 AI 不用比人強，「夠好就好」才是真正的威脅 a16z 投資人的 AI 選股框架：三種能活過模型戰爭的公司 4.75 億美元的賭注：為什麼這位連續創業家要重新發明 AI 運算？ 「可以，只要...」vs「不行，因為...」：新思科技創辦人打破組織僵化的心態轉換 翁家翌：OpenAI 每一個模型背後的那個「賣鏟子的人」 「痛苦是新護城河」：為什麼 AI 時代的競爭優勢來自實作經驗 從 280 人到 3000 人：OpenAI 如何避免「大公司病」？ CCCD 框架：不讓 AI 產品失控的持續校準方法 AI 產品開發的兩大根本差異：非確定性與代理控制權衡 「讀 PhD 就是浪費生命」—— 從清華到 OpenAI，一個工程師對學術界的反思 為什麼大多數 AI 產品會失敗？OpenAI 與 Google 資深專家的 50+ 部署教訓 「沒人想要智慧本身」——DSPy 創建者談 AI 的下一步不是 AGI，而是可程式化智慧 「每家 Infra 都有 bug，誰修得多誰就贏」—— OpenAI 核心工程師談 AI 競賽的真正戰場 晶片設計的寒武紀大爆發：當客製化矽晶片不再是大公司專利 創投看過 50 萬份申請後的結論：好創辦人有這三個特質 簡立峰談出海：台灣不是少子化，是「少國化」 當 AI 設計出「甜甜圈形狀」的晶片：AlphaChip 如何用強化學習創造超人類表現 Scaling Law 只是現象描述：智谱 CEO 張鵬的 AGI 哲學與技術判斷 Antler 創辦人：AI 應用層的價值終將超越 NVIDIA——但關鍵不在技術，在通路 陳天奇：XGBoost、TVM 背後的男人，一個關於失敗、初心與長期主義的故事 簡立峰：2026 年 AI 趨勢觀察——從 CES 看 NVIDIA 的野心與產業變局 從清華實驗室到全球大模型第一股：智谱 CEO 張鵬的 10 年創業路 從 Fabless 到 Designless：AlphaChip 創始人要讓晶片設計也被 AI 取代 Google AI 掌門人 Demis Hassabis：AGI 還要 5-10 年，但中國只落後幾個月 「AI 不是泡沫」——挪威海豹部隊出身的創投家，為何押注亞洲 AI 新創？ 孔祥重院士：AI 時代最稀缺的不是算力，而是會做系統設計的人 黃仁勳反駁 AI 泡沫論：「悲觀者在派對上聽起來很聰明，樂觀者才是推動人類前進的人」 高盛 CEO David Solomon：創業者對領導這件事的三大誤解 年化報酬 66% 避險基金的系統打造者：AI 泡沫是網路泡沫的 50 倍，OpenAI 是龐氏騙局 Vercel 營運長：一個工程師、六週時間、1000 美元，取代十人銷售團隊 Samsara 執行長：下一波 AI 革命不在螢幕上，而在卡車、倉庫與工地 AMD 的佑級野心：蘇姿丰如何用一場演講宣示挑戰 NVIDIA Yann LeCun：LLM 永遠無法達到人類智慧，世界模型才是正途 馬斯克警告：中國 AI 算力將超越全世界，美國靠什麼追？ John Cena 上 Joe Rogan：從學中文、台灣事件到人生哲學的三小時對談 馬斯克：3 年內 Optimus 將成為比人類更好的外科醫生 從擂台到大銀幕：John Cena 的職涯轉型學 NVIDIA 的全棧帝國：CES 2026 揭示黃仁勳的終極野心 馬斯克的「超音速海嘯」警告：白領工作會比藍領更早消失 John Cena 的 30% 法則：抓住三成機會，你就贏過 99% 的人 馬斯克預言 2026 年 AGI 來臨，但他最擔心的不是 AI 太強 John Cena 親述「台灣道歉事件」始末：學會語言不代表懂得文化 美國帝國的黃昏？從明尼蘇達詐欺案看財政崩壞與資產稅爭議 Groq 攜手 NVIDIA：Chamath 親解「Pre-fill 與 Decode」的架構之爭 AI 硬體突圍與美國財政危機：All-In 年終關鍵回顧 2025 年 AI 投資全景：我們到底在第幾局？ Apple 的 AI 困局：Siri 只剩一次機會？ 客製化晶片來了，Nvidia 的好日子要結束了嗎？ Oracle 憑什麼一天漲 2500 億美元？81 歲艾里森的 AI 豪賭 為什麼 Anthropic 主動公開自家 AI 的風險？ 從 Palantir 工程師到國防獨角獸 CEO：Brian Schimpf 的人才與領導哲學 AI 時代的反直覺真相：手動經驗比你想的更重要 當 OpenAI 搶消費者時，Anthropic 為什麼選擇 B2B？ 國防版的 Tesla 時刻：Anduril 如何在 8 年內從無人機做到自主戰鬥機 不會寫作的人怎麼開始？Dan Koe 的四步驟入門法 2030 不歸點：AI 教父的末日時鐘 「我會按下那個按鈕」——AI 教父的父親心聲 美國國防預算真相：近兆美元，但新技術採購佔多少？ 疫情、帳篷、懷孕八週：Anthropic 總裁回憶創業第一天 當 AI 能做所有工作，人類該學什麼？ 想不清楚自己要什麼？試試 Dan Koe 的「反願景」練習 專訪 AI 教父：5 大滅絕風險與一線希望 AI 系統開始「想活下去」：Bengio 揭露的恐怖實驗 「把槍抵著我們孩子的頭」：AI 教父眼中的矽谷豪賭 從「想做小公司」到 20 億美元被收購——Manus 創辦人肖弘的 AI 時代生存法則 年年翻倍的國防新創：Anduril CEO 如何用軟體思維重塑軍火生意 寫 AI 教科書的人說：我會按下暫停鍵 Anthropic 只花對手十分之一的錢，為什麼還能贏？ AI 時代不被淘汰的技能組合：Dan Koe 的 Future Proof Skill Stack AI 教父的警告：2 年內一切都會改變 Peter Thiel 的權力帝國：從 PayPal 教父到川普政府的科技金主 當大數據遇上國家機器：從 Palantir 看監控社會的邊界 Alex Karp：嬉皮之子如何成為「幫軍方殺人」的科技執行長 Palantir 是什麼？從《魔戒》真知晶球到矽谷最神秘的監控巨頭 習近平的算盤與美國的兩年空窗——理解中國為什麼可能動手 AI 泡沫要來了嗎？從 .com 時代學到的生存法則 AI 時代的 GTM 變局：Play 還有效，Playbook 壞了 矽谷最會做軟體，為什麼做不出工廠？ 導入 AI 銷售 Agent 實戰指南：SaaStr 的 30 天訓練法則 Vibe Coding 時代的技術債：寫程式像買房，你要會管理負債 蘋果培訓了 2800 萬中國人，然後美國發現自己不會做東西了 SDR 一年內消失九成？SaaS 教父的 2026 銷售預言 85% 的 AI 專案為什麼會失敗？從「我們要用 Agent」的故事看技術炒作陷阱 美國 8 天打光飛彈，然後呢？——一場關於製造業的國安警報 AI 職涯的「三大支柱」：從史丹佛講座看科技業的人才新標準 1.2 個人加 20 個 AI Agent：SaaStr 創辦人的銷售團隊實驗

2025

非洲科技律師給台灣的啟示——數位轉型不等人 法務部門的 AI 工具指南——從免費工具開始的務實策略 從「避險」到「策略夥伴」——企業法務的 AI 轉型之路 專業化是給昆蟲的：Naval 的跨領域人生觀 電網已死？Casey Handmer：電池正在取代它 一平方公尺太陽能＝一個人腦的運算力？Casey Handmer 描繪的後人類形態 Meta、xAI 都選天然氣蓋資料中心？Casey Handmer：他們沒得選 AI 時代的能源軍備競賽——為什麼太陽能才是關鍵戰場 金錢跟著故事走——研究 350 位創業家後，David Senra 談說故事的藝術 醫療 AI 的未來：一位從業者的預測 用 AI 設計 AI 晶片：Recursive Intelligence 創辦人 Anna Goldie 的遞迴野心 為什麼 a16z 投資 Adam Neumann 的 Flow？ 台積電美國廠的真實成本：誰來買單？ 兩個 CEO 的 20 年情誼——從 2004 年 IPO 到 Agentic Enterprise Palmer Luckey 的創業哲學：從 VR 少年到國防巨頭，經營公司像經營邪教 Apple FY2025 財報總整理：全年營收 4,160 億美元創新高，12 月季度挑戰史上最佳 量子電腦 3-5 年內將破解現有加密——Sundar Pichai 的未來預言 繼歐盟之後，日本也逼 Apple 開門：圍牆花園時代真的要結束了？ 供應鏈去中國化的實戰手冊：Palmer Luckey 的「意識形態狂熱分子」策略 一位芝加哥經濟學家眼中的「台灣問題」：歷史、經濟與無解的困局 Scaling Law 的下一章：讓 AI 自己做實驗 Neolab 爭議：沒有百億美元，AI 新創還能怎麼贏？ Naval Ravikant：如果你這麼聰明，為什麼不快樂？ 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 ByteDance 2025 年獲利 500 億美元：TikTok 只是冰山一角 AI 改變公共政策的真實案例：從印度 WhatsApp 到美國 SNAP AI 公司的毛利率低？a16z 說：先別急著下結論 2025 Model Wars 年終回顧：從 GPT-5 到 Gemini 3 的瘋狂四個月 台灣對川普政府的戰略喊話——從國防預算到價值同盟 半導體與關稅——為什麼 TSMC 投資 1000 億美元還不夠？ 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 Satya Nadella：AI 時代最重要的競爭力可能不是模型能力，而是信任 Naval Ravikant 在 2019 年說：通用 AI 在我們有生之年不會來 Karpathy 的教育願景：打造 AI 時代的星際艦隊學院 Andreessen 的 2025 年宣言：我們不再假裝低調了 親歷兩個泡沫的人怎麼看：Andreessen 談 AI 熱與網路泡沫的關鍵差異 臺灣如何在川普關稅戰中自保？四位專家的具體建議 為什麼哈佛教授離開學界去做 AI 從香港到台灣：6 萬港人的選擇，與台灣的警醒 太空資料中心：為什麼「不信」等於不信運算會繼續成長 Satya Nadella：Microsoft 365 將從「人類工具」轉型為「Agent 基礎設施」 Naval Ravikant：冥想就是清空你心靈的 Email Inbox Karpathy：「強化學習很糟糕，只是之前的方法更糟」 iPhone 17 多款型號缺貨，但中國市場下滑 4%：Apple 的兩難困境 Coinbase 的「萬物交易所」野心：當加密貨幣遇上預測市場 ChatGPT 來了，Google 在想什麼？——Sundar Pichai 親述 AI 競爭內幕 Apple 日本新規上路：開發者該知道的佣金變化與新商機 Anduril 的產品思維：為什麼軍火商要像 Apple 那樣做產品 Amazon 砸百億美元投資 OpenAI：一場精心算計的雲端、晶片與入口保衛戰 AI 的「密碼本」越大越聰明：一位 KAIST 教授的記憶體比喻 AI 採用的性別落差：同一間公司、同一份工作，女性使用率少 10% 「矽盾」的兩難：當護身符被要求交出去 「不要怕理論上的競爭」——a16z 如何看 AI 時代的投資決策 臺灣經濟的定時炸彈——匯率、壽險業與 15% GDP 順差的三重危機 兩岸溝通還有哪些管道？陸委會主委邱垂正揭露三條線 Naval Ravikant：慾望是你與不快樂簽下的契約 Microsoft 為何主動放棄數十億美元的資料中心計畫？Satya Nadella 解釋背後邏輯 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？ DeepSeek 的馬克思主義拿滿分：Andreessen 談開源 AI 的價值觀戰爭 那年被誤診的男孩，現在要讓 AI 自己做實驗 說故事是創辦人的工作——頂尖創投 Sarah Guo 談為什麼這項技能無法外包 當盟友也被當「肥羊」——川普關稅戰下，臺灣的真正困境 當強權不再遵守規則：從台積電看權力不對等下的談判困境 從等 5 年電話到 AI 霸主——Sundar Pichai 的矽谷之路 大基金也能做出 5 倍回報？a16z 成長投資負責人破解創投迷思 Satya Nadella：模型公司可能有「贏家詛咒」，真正值錢的是 Scaffolding Palmer Luckey 給台灣科技人的一堂國防課：如果你在意，就該動手 OpenAI 估值上看 7,500 億美元，但公開市場為什麼不買單？ NVIDIA 可能收購記憶體公司？KAIST 教授的驚人預測與背後邏輯 Naval Ravikant：你不會靠出賣時間致富 Karpathy：「我們不是在建造動物，是在召喚幽靈」 Cursor 收購 Graphite：當 AI 寫程式碼的速度超越人類審核能力 Apple 服務營收首度突破千億美元：不追 OpenAI 的 AI 戰略正在奏效 Apple 日本開放第三方 App 商店，這對全球 iOS 生態系意味著什麼？ Andreessen：AI 時代，專精不如什麼都懂一點 AI 讓你更強，還是讓你失業？芝加哥大學經濟學家的真實發現 「習近平的三個極端」——陸委會主委邱垂正眼中的中國威脅 資深工程師，初階人類——Kelsey Hightower 談技術人的軟技能 DevOps 死了嗎？Kubernetes 傳奇 Kelsey Hightower 的 2025 答案 「我喜歡穀倉」——Kelsey Hightower 的反直覺團隊協作論 Kelsey Hightower 談 AI：為什麼預測？明明可以確定 Context Engineering：AI Agent 開發的新核心能力 為什麼你的 AI Agent 總是不夠可靠？這個開發者訪談了 100 人後找到答案 12-Factor Agents：當 Agent 開發遇上軟體工程的老派智慧 通往 AGI 的路，可能需要重新發明電腦 訓練 AI 代理的四個不能妥協——OpenAI 的 Agent RFT 實戰指南 第二次冷戰來了嗎？從蘇聯崩潰看美中對抗的戰略啟示 AI Coding Agent 的架構演進：從 Amp Code 看 Sub-agent 設計 2026 年 AI 三大預測——來自企業導入最前線的觀察 這位連續創業家為何「瘋狂」到要挑戰 NVIDIA 從 Code Search 到 AI Agent：Sourcegraph 創辦人如何用 Amp Code 開啟下一局 冷戰如何和平收場？老布希與柯爾的外交藝術 Human in the Loop 不是臭蟲，是功能——為什麼 AI 全自動化的狂熱走錯了路 Devin 背後的秘密：Cognition 如何用 Agent RFT 讓 AI 學會平行處理 計劃經濟為何注定失敗？從蘇聯崩潰看經濟體制的致命缺陷 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 80 年來首次，有人想重寫計算的底層架構 10 個範例就能訓練出更強的 AI 代理——四家公司怎麼做到的？ 蘇聯為何輸掉冷戰？歷史學家的十種解釋 OpenAI 讓 AI 在訓練時操作真實世界——Agent RFT 是什麼？ Amp Code 的「反常識」設計哲學：為什麼不讓使用者選模型 AI 晶片新創押注「類腦計算」：當電網撐不住 GPU 的胃口 2026 企業 AI 轉型生存指南——Klarna 的教訓與三個不踩雷原則 從斯大林到普京 — 俄羅斯對中國百年不變的策略 Sergey Brin 在史丹佛百年校慶問了一個尷尬的問題：大學還需要存在嗎？ 7 小時 vs 2 週——AI 編程的 10 倍速真相與代價 每小時 2 美元的 AI 夢：肯亞標註員揭露矽谷的隱藏人力成本 從 Spec-Driven Dev 到 Context Engineering——AI 編程方法論的語意漂移 大陸帝國的生存法則 — 理解俄羅斯與中國行為的底層邏輯 Sergey Brin 的史丹佛往事：從撬鎖、溜直排輪到創辦 Google Anthropic 被控「偷降 Opus」？AI 公司的信任危機 從圖書館到 ChatGPT：取得知識的成本正在歸零 帝國如何破產：Ray Dalio 解析債務危機的機制 Ilya Sutskever 離開 OpenAI 後首次深度訪談：10 個關鍵洞見 驗證者法則：為什麼容易打分數的任務，會最先被 AI 征服 諾貝爾獎得主 Demis Hassabis：「5 到 10 年內，AGI 將改變一切」 為什麼普京需要習近平，但習近平不需要普京？ Sergey Brin 給焦慮學生的建議：別因為 AI 會寫程式就轉去念比較文學 Ray Dalio 的中國洞察：理解和諧、朝貢與百年恥辱 Ilya Sutskever：人類的學習能力遠超 AI，而且原因不是你想的那樣 AI 太聰明反而更會騙人？Gemini 3 Flash 的「幻覺式推理」現象 「AI 不能取代思考」——一位 Agent 專家的反 Vibe Coding 宣言 為什麼 AI 會先取代工程師，卻不會取代理髮師？ 橋水創辦人給 20 歲年輕人的人生備忘錄 Ilya Sutskever：為什麼 AI 模型在測驗上很強，實際使用卻讓人抓狂？ 打開 AI 的黑盒子：Anthropic 與 Goodfire 談可解釋性為何刻不容緩 別再造 Agent 了！Anthropic 說：2026 年是 Skills 的天下 俄羅斯如何「腳本化」中國？— 一位美國海軍戰院教授的百年大國博弈史 Sergey Brin 坦承：Google 發明了 Transformer，卻沒當回事 Ray Dalio 的大週期視角：五大力量如何重塑未來五年 o1 共同創作者的 2025 AI 預言：三個你該知道的核心趨勢 Ilya Sutskever：我們正從 Scaling 時代，進入研究時代 Context Engineering 實戰指南——為什麼你的 AI 編程工具總是寫出爛 Code 「取消系統清除，否則我公開你的外遇」——Anthropic 如何測試 Claude 的黑暗面 黃仁勳說美國「正在輸」——他到底在擔心什麼？ 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」 當 AI 不再等你下指令——a16z 對 2026 年的三個判斷 從資料標註到「養育人類的孩子」——AI 訓練的真相 諾貝爾獎得主教我的事：突破性科學的真正秘密 從假裝上大學到 52 億帝國：MrBeast 怎麼成為全球最懂注意力的人 Nobel 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2024

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