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a16z 投資人的 AI 選股框架：三種能活過模型戰爭的公司
a16z 合夥人 Alex Rampell 提出 AI 應用投資的三大主題：傳統軟體 AI 原生化、軟體取代勞動力、圍牆花園策略。核心觀點是：AI 的真正故事不在模型，而在應用、分發與護城河。
AI 不用比人強，「夠好就好」才是真正的威脅
《金融時報》記者圓桌討論 AI 泡沫，意外揭露一個殘酷現實：AI 不需要超越人類，只要「夠好又夠便宜」，企業就會選擇換掉你。創意產業首當其衝。
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」
新思科技創辦人 Aart de Geus 談 CEO 的價值金字塔、如何培養接班人，以及為什麼領導者身邊一定要有敢說真話的人。他也坦承：自己到現在還是覺得像個騙子。
Meta PM 不寫程式照樣出貨：Zevi Arnovitz 的 AI 開發工作流完整拆解
一位零技術背景的 Meta 產品經理，靠著 AI 工具獨立開發出能賺錢的產品。這篇完整拆解他的 7 步驟開發流程——從記錄靈感、討論需求、列計畫、開工、到讓不同 AI 互相檢查成果。不懂程式也看得懂。
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
Palantir 執行長 Alex Karp 在 2025 年達沃斯論壇上與 BlackRock 執行長 Larry Fink 對談，直言 AI 將摧毀人文學科畢業生的就業市場，但會讓技職人員變得更有 …
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
Qualcomm CEO Cristiano Amon 在達沃斯論壇表示，AI 裝置市場規模可達 100 億台，超越智慧型手機。他認為智慧眼鏡是最自然的 AI 載體，因為它最接近人類感官，能即時理解使 …
Satya Nadella 談 AI 擴散論：為什麼「Token 工廠」將決定下一波全球競爭力
微軟 CEO Satya Nadella 在 2026 達沃斯論壇與 BlackRock CEO Larry Fink 對談，提出 AI 不是泡沫的關鍵在於「擴散」——技術必須創造在地盈餘，而非停留在 …
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
Shopify CEO Tobi Lütke 分享如何用工程師的第一原則思維重新設計公司。他建立了 Shopify OS 系統，用 Python 程式碼計算公司理想結構，並導入「desire …
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？」
Anthropic CEO Dario Amodei 與 Google DeepMind CEO Demis Hassabis 在 2026 達沃斯論壇同台，討論 AGI 時程、就業衝擊與地緣政治風險 …
黃仁勳的領導哲學：痛苦與受苦是 NVIDIA 的秘密武器
NVIDIA 創辦人黃仁勳在 Podcast 中分享他的領導理念：空椅子比坐錯人好、60 個直屬下屬的扁平管理、以及為什麼「痛苦與受苦」是打造世界級團隊的關鍵。
「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
新思科技創辦人 Aart de Geus 分享如何用一個簡單的心態轉換，帶領公司突破獲利瓶頸。從「不行，因為...」轉向「可以，只要...」，不只改變了組織文化，更讓公司獲利曲線出現明顯轉折。
「痛苦是新護城河」：為什麼 AI 時代的競爭優勢來自實作經驗
OpenAI Codex 負責人 Kiriti Badam 與 AI 顧問 Aishwarya Reganti 這對夫妻檔提出：在 AI 時代，快速建置不如深度理解問題重要。真正的護城河來自實作過程中 …
翁家翌：OpenAI 每一個模型背後的那個「賣鏟子的人」
從小學奧數、清華開源作業、天授框架、退學 online，到成為 GPT 系列核心貢獻者——翁家翌的故事是一個關於「資訊平權」與「投資未來」的旅程。但這個熱愛開源的工程師，如何自處於一個閉源的公司？
CCCD 框架：不讓 AI 產品失控的持續校準方法
OpenAI Codex 負責人與 AI 顧問這對夫妻檔，提出 CCCD 框架（Continuous Calibration Continuous Development），教你如何在不失去使用者信任 …
從 280 人到 3000 人：OpenAI 如何避免「大公司病」？
OpenAI 三年內從 280 人擴張到 3000 人，翁家翌認為最大的挑戰不是人才密度下降，而是 context sharing 的一致性難以維持。他也透露 DeepSeek 真正讓 OpenAI …
「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
OpenAI 核心工程師翁家翌直言：如果你想進工業界，讀 PhD 就是浪費生命。他認為教一個 researcher 做工程，比教一個 engineer 做研究難得多。這番話對學術界培養 AI 人才的方 …
AI 產品開發的兩大根本差異：非確定性與代理控制權衡
為什麼 AI 產品開發和傳統軟體完全不同？OpenAI Codex 負責人 Kiriti Badam 與 AI 顧問 Aishwarya Reganti 這對夫妻檔，用 Booking.com vs …
「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
OpenAI 核心工程師翁家翌在訪談中揭示 AI 競賽的殘酷真相：決定勝負的不是演算法創新，而是 Infra 的 bug 數量和迭代速度。這個觀點徹底顛覆了學術界對 AI 研究的想像。
「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
MIT 助理教授、DSPy 創建者 Omar Khattab 認為，追求 AGI 的方向有誤。真正重要的是建構「可程式化智慧」(Artificial Programmable …
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
OpenAI Codex 產品負責人 Kiriti Badam 與前 Alexa AI 研究員 Aishwarya Reganti 這對夫妻檔，在 Lenny's Podcast 分享他們參與 50+ …