EP269. 缺工、出海、AI和十年後的台灣，最大變化和機會在哪裡？ ft. 趨勢專家簡立峰

大家好 歡迎來到社會時代 我是總研究王自然 我們高興我們在這集節目裡面請到我們的老朋友是好朋友 檢例風 監視到我們Pocket節目來喔 那我們今天其實有幾個題目想跟監視請教喔 那一方面最近也出了新書 出來再談談一下 而且是第二本書 第一本還是新的 第二本還一直出來 那當然 另外一方面說那個CES展 上週在那時候也這樣視才剛結束喔 對 那這方面其實也想請教老師的意見 因為去年一年前我們 差不多剛好一年 對 這個變化也很快 太快 但也很快喔 那以及就是說針對AI的 不管是2.0或者有些新的這個競爭也想請老師的一些觀點來幫我們做一些解讀 那我還是先從我們最近發生了啦 就是說CES這個活動裡面 黃雲均也再是帶來這個演講 那這一次老師有一些什麼樣的發現從他的這個演講裡面看到 所以一次你可以發現 他雖然在他的GPU特別強烈到日本超強的Server這個架構 他其實帶來一個很重要 他說這個成本只有十分之一 那這件事情其實對Media還是重要的 因為等於說第一個大家覺得他的GPU很貴 之後能玩得越來越少 信念成本很高 買不起 他現在就給你一個某種程度的降價啦 這個這是在我解讀 他其實是把他變成更強 其實什麼種程度是降價 其實因為他一直強調買越多省越的 對對對對對 所以這也是回應市場對他的會不會太貴 造成大家玩不起的這個方向 我覺得這個對市場來講是可以的關鍵度都等於說 因為這樣看起來就很像大家感受到一年下來整個Token fee都偏很多 那真正在寫軟體的人他們感受到這個Token費用真的便宜非常多 早期他們要省次減優 現在已經覺得好很多了 那這件事情對未來的Enterprise AI也會有很大幫助 因為企業開始也會擔心說成本很高 可是這一個給我們一個訊息是網雲端種 因為去年整個到年底Germany3出來之後從我個人的解讀 它是告訴我Cloud AI還沒結束 你也不用那麼急的Open Source 因為Cloud的所謂的 Data Scaling Low還沒結束 那我後面的幾個禮拜我跟我Google很多地方的同時 DataSend把他做GPU、TPU的同時都交流過之後發現這個成長還在 Germany的設計也不是Germany3 它已經有好幾代在未來等著要繼續成長 所以在某種程度 雲端AI的powerful能力還會再持續強化 我們不是我們原來假設說好像資料用完了之後模型就到這樣子的 那這是對於Media來講很重要 就是Cloud這一端它能夠再扮演角色再繼續領導 另外一個重要訊息比較像是Physical AI的出現 你也可以說AI可是它更強調是Physical AI 那我們再講說原模型擅長的地方是比較偏語言的 可是我們在機器人在自家測使用 其實某種程度除了原之外它還是跟環境有關 它跟人類的領導都有關係 但是你可以看到這個跟我們一年前有一點點講說 Media當時它不是只想做一個GPU 它不是講一個Serve 我那時候有講說有一種像IBA 它做一個平台 而且它做一個工業雲的平台 它目前看起來這個樣子越來越明顯 而這個工業雲也有可能我們在一年前已經講到 它焦點就涼開 一個是這會汽車 一個是機前 那你可以看到它帶上去舞台的 通通都不是它做的東西 機器人其實也是別人做的 那汽車它也現在把它帶進了舞台 它要的事實上是那一個Cloud 那一些AM模型 那這些最終會用到它的GPU 用到它的硬體 那這一點很重要 因為對於做一個硬體生產 你的買家要多 你的買家不能太少 那智慧汽車這一個方向裡頭非常重要 因為還沒開始 如果只剩中國以外只剩TESTA 那對Media來講TESTA自己又可以做 Media賣什麼呢 所以它希望讓比如說Bands,Band,Band,Band,Band,Band這些 都有辦法做智慧汽車 Sap driving都可以 所以你可以看到它連Model也做 它做一個 Visual Language 的Model 那這有點像Model 就是你把影片拍了 就好像開這過程中就交給它去學 那Cone Case 就是有一些特殊的 它說長尾效應的一些風險Case 用錄下來就可以去要AI去學 那事實上這個現象 如果我們今天用Linux Model 的角度 很合理不就是這樣子嗎 可是在原來做自家車它不是這樣子 自家車在1920年前開始發展的時候 它是用電腦視覺式的 去辨識之後再去學錄我的 它不是我們像Model 原模型這種事情 所以它有一點是把 這個Model 的這個原模型帶進的自家車市場裡頭 那你可以看到Eelomus 可以回應 它說這不就是我們在做的嗎 那意思就是說 你也不過做的跟我是一樣 但是不一樣 我把解釋叫Enjoy 它走的開放性系統 有一點像2007年 iPhone 出來的時候 同年Enjoy 鳳也出來 iPhone 走的是Propartary 鳳弊型系統 IOS 自己的 那Enjoy 它的走的是開放 那Enjoy 希望比較多的Player 一起進來 那現在它的方向是這樣 所以你可以看到 如果從Emilia 角度來講 它除了模型之外 A crowd 端的這個成長之外 它希望到H 端 到Physical AR 以及氣人跟智慧駕駛 智慧汽車當它的外闊 那如果是Emilia之外 你大概可以看到 HAI 的活動其實蠻多 只是它們爆的比較少 你可以看到 Whearable Device 嚴禁拉 Hell's Care 的 Device 其實都很多 那南韓的很多三線LG 其實都做很多Demo 那聯想要再回來 你也可以知道聯想要回來 大概是初步是這樣取消 對 因為在這個 黃仁軒這個演講裡面 其實看到的是說 在自下車跟這個機器人 除了Physical AI 是它已經談過一段時間 但是還是目前一個很重要的一塊 那特別這一塊其實會直接跟TESLA 就Head to Head 因為TESLA也是在這個自下車 它現在有Roco Taxi 幫它機械的Optimus 其實也都很努力 而且已經都有產品上路 所以這個部分 我們看到的MV的接下來 跟這個所謂TESLA 兩家公司可能的競爭 或者說在這個方面 的一些大家產品 或技術的一些更新 會是在CTAI這個 希望我想應該在半年到一年之間 比較值得關注的一個 我覺得競爭可能還不會歷經 因為如果你單純 所以一個自駕車或者TESLA 它現在擁有的 累積了五六年的資料 那個垂直的深度是很深的 而且TESLA自己在 Self-driving的Roco Taxi 它也可以做到Live4 雖然說它在TESLA的一般的車 FSD在某種程度 它還不能夠到Live4 就是說沒有人在開 所以我覺得MVD 應該是宣示一個 就是說TESLA有競爭者 而這個競爭者 是MVD想要帶一群車商 所以像當年那個 iPhone跟 Android 跟一個競爭者 只這次TESLA像是iPhone 差不多MVD還像是 Android 就是TESLA Self-driving應該是相同的 然後它帶著所謂的OpenSource 這個概念進來 如果你可以這樣講 說TESLA有一點點意外 我完全是我讀響的世界 突然間有人來競爭 但對於台灣是好事 因為這個競爭的需求者增加 但台灣的好事在哪裡 是在MVD這個Supply Chain裡頭 我們可能多了汽車的應用空間出現 為什麼? 汽車可以擺AI Server 因為它自己有電 另外汽車有足夠空間擺 Supply Chain裡頭 汽車有一天的汽車 超跑搞不好 可以放給一億台幣的AI 是不是在裡頭 因為不到可以跟做什麼 它就安全、厲害 所以汽車未來的插架 不是用電動車 因為電動車只會讓汽車越來越便宜 但AI可以讓汽車的插架拉出來 那這是歐美最愛的東西 因為它有高價位的空間 可以去發展 我想所有的超跑未來 你都可以想像空間 它就是一個AI車的概念 台灣的企業 原來汽車跟你很遠 可是美系中國的供應鏈 可能未來會切個開 而美系供應鏈 你不小心可能 AI Server帶動一些周邊的晶片 晶到車子裡頭去 這個我們可以想 那活進現在 其實每年上半年 都會有三次重大的嚴重 一次1月份 再來就是3月份回到它主上3月份 所以那個距離是有 應該還會再有新的消息再出來 不然每年5月份 那當今年是改到6月份 computer tax 就特別過去電腦站 大概這三場演講 都會傳遞一些重要的訊息 所以在1月份這個剛結束 我們當然期待接下來 3月份它有什麼新的菜可以斷出來 但在這個之前 就去年12月 也是一個重要的消息 就是說收購GROC 就兩百億美金這個事情 講收購其實不准去了 它其實公司還是 是把Tellin pull做整合 我們說用intigration可能被 快要來的 想什麼看這個收購 GROC是公司對它的中央型是什麼 我覺得它 這個是 黃云信在CrowAI是 晶片是強大的 GPS是強大的 但到中端裡頭 它有很多競爭者 那Google這一家公司 其實它在中端是新的 Star Lab裡頭上很有潛力的 那它是用 它不是用HPM 就還變為Memory的 它用Static的 Sam SRN這個概念 對 那這是蠻特別的 因為尤其現在HPM 現在很貴的情形下 它這個可能有它的特點 但是其實最重要的當然 是這群人的Founder 它是TPU的 Fuzzle TPU 所以我覺得 這不管是從政治操作來講 想像中TPU的創造者 被我摸成是不是的邀請 或者Murge進來 或者說這個團隊的價值 那我覺得對於 資本市場來講 都是一個訊號 但自己這個團隊 能不能真正幫到MVIDIA 而且MVIDIA是不是真的需要 這還可以觀察 那為什麼呢 因為實際上 你換一個角度 這個團隊如果被別人病狗 MVIDIA的殺傷力可能更大一點 因為GPS現在 的應用裡頭 HypenoseMemories是相當重要 那如果今天有人要Asyk 之後又不需要 HypenoseMemory 可以達到我一樣的效果的時候 或者接近的效果 對MVIDIA也是一個風險 所以我的手法是 它摩擁程度是 在人才的病狗技術的病狗 也可能是防衛性的攻擊 那先 但是它要採取手法 不是走 法律上陣陣的病狗 因為它不用有它绝對的股權 對不對 它沒有把它滅進來 這個考慮單 就是我們剛剛之前的稍微聊過 大概就是為了 Antitrust的反托斯法 是 第一個反托斯 不見過不了 但它要時間 你現在打戰 這麼迅速 每個月都是 很重要的請你一下 它不能像當時 因為一個 Arm這Q了好多年 所以我猜 它現在的做法 就是要快 要快的話 它採取這樣一個快速 實質上 達到病狗效果 但法律上它不是一個病狗 因為兩百億起主要是 作為支付取得它的 技術授權的一個費用 再來是 把這個團隊 吸收到這個NVIDIA去了 我們之前跟老師聊 它其實有一點像 我們在看那個 歐洲職業族球的轉 會費那個球員轉 或者像現在 日本職棒的球員 到美國大聯盟去 有所謂入雜金 對 現在這個球員 可以從這個隊轉到 轉到這個聯盟了 類似像這樣的概念 所以它就不是 收過的概念 當然這個球員 有一個突然後悔 但是很喜歡 這是坦定的事情 因為入雜金 通常是跟它的 這個球員 接下來的 東家的合約 其實這個都坦定的嗎 對 所以這個大概是 也不是最新的了 因為這一年下來 觀察從 包括媒體也有相同類似的 Google也有相同類似的這種合約 我覺得大家都 是在加快速度 避免太繁瑣 太融藏的 antitrust的這種繩合 避免每一個國家 因為你如果 並供美國以外的 這些國家 重要的心臟 企業 都還是要當地國家 去入雲 你也沒有保證要多久 可以完成嗎 所以我覺得這大概 是一個新的趨勢 就是這些 雲端巨人公司們 他們採取新的 並供方法 就是去把 它要的這個核心的團隊 找來 然後代價另外在坦 其實就是 不是去寧狗 重點就是它不是 為了它營收 因為你營收沒辦法這樣 你如果為了營收 為了客戶 你要應該把整家公司 公司的主題 看起來 現在都是為了 Tallant 要滿就是 要他們加入 要滿就是 防衛性的攻擊 不要讓別人找找 所以我們現在看到 就是說在整個AI的這個技術發展 當日日心愈來愈不斷 不然那圓模型 會跟著談到這個 所謂的事題AI 產品技術 一直在更新跌代 很快以外 就是說在 公司的這個戰略工房上面 其實也是跟著 加快很多 這個角度 對,現在去年年底的時候 就沒有來出來 大家突然發現 就沒有3 看起來很強 突然回過審來才發現說 去年8月怪怪的 8月之前 Google有點笨 那為什麼8月後突然就變得很聰明 有人就說 事實上 官司營告一段落 那很多人就開始猜說 你如果8月分到12月分 你可以連續讓去出 那麼多的東西 會不會你在8月之前 其實就可以讓去 但這個永遠不會有答案 但是你可以發現說 其實它整個完整的生態系 是非常完整 那為什麼我們在 10月月的時候 看壞了Google呢 那最主要的關鍵領 就是說 好像 確診GPD是針對Google來的 針對它的 搜尋來的 會影響到它的廣告 那麼所以呢 如果今天 廣告會掉 那Google還是有問題的 但是因為到了 Q3的採報出來 廣告其實沒有掉 還成長了 這大家就覺得 好像搜尋沒受影響 這更重要的地方 就模型又更強了 甚至在所有數據看起來比較強 突然大家回過頭來去看 所以Google是一個 Forestex什麼都有 好像有一點被騙了 其實也不近的事 它原來就這樣 它原來就在那裡了 那麼 大家突然發現說 如果我們說 這個美國AI的公司 有我們的7G頭 我們叫7熊 這很像我們春秋戰國對不對 現在差不多有一點 接觸戰國 就是這個 有一個獨強的 可能出現 所以接下來另外六國 就合眾聯合 那你現在發現 那合眾聯合 已經在發生了 所以你就 Google 比較像秦國的角色 我覺得比較像秦國 不過我有一點 820 有人說大家會像秦國 OK 但總之這裡面 可能就是 所謂微微舊照 或者類似的 將來這種 合眾聯合的這個 應該會 更多出現在 現在這個 對 因為在這個 戰爭裡頭 不可能在今年 就結束 所以很多人會擔心什麼 AI泡沫 就是說 會停止投資 你看看明顯 今年它反而不是停止投資 因為這些六國 會加大投資 但是到了今年年底之後 說不定你就會開始發現 有些企業要停止投資 為什麼 因為如果那些企業 必須要借錢 它自己獲利不夠 它要不要在這個賽道裡頭 把它原來舊的產業也衝擊到 可是目前 看起來 面上 才物狀況 最差的 應該是美塔 美塔現在是舊錢 借錢 來買GPU 但是你看 它也做很多 兵構 它的兵構 manus 這個就是另外一個議題 這個議題談到 今年的走向 其實就是 Multiple agent 對 等於說 去年算是Agent 原年 我們可以看到 Agent才是 B2B 特別是 Commercialize 最重要的東西 就是說 AI很會回答問題 但它不能做事 不能做事情 M2AI一件事情完成 對企業來講 很難用 對個人夠勇 夠勇 AI是你的學生就夠勇 因為學生可能 給我建議 我作業都可以交的就好了 但企業不行 企業是 你要接水管 你要跟我很多業務 都串接起來 要接得起來 所以Agent 這種代理 好像是企業要的 但是很難推的動 很難推的動 這件事情 有過程 第一個就是說 如果有人把 很多專業的Agent 打造出來 我就直接買 那個Agent 也可以 那是一種 Manus有點在這種味道 它 它事實上 在Agent應用裡頭 它算是走得很早 雖然 也不過找一年而已 但它是市場上 如果你去調查 它是市場去滿高的 Meta 現在如果不買 Manus 其實也沒什麼辦法 因為你從市場上 常用的AI模型AI應用裡頭 它就是擺在 最大的 它現在可以 並夠的最多的地方 所以 你可以說它 必須要加快這塊 那這一塊的 並不是說 它的模型 可以因此變強 它是應用 可以加快 有人開始說 Manus這樣的一個Agent 對Meta到底可以幹什麼用 就有人舉例來講 Meta不是 很多專好企業 在它上頭 做 做業務嗎 做行銷嗎 是 那麼很多的Agent工具 是需要的 如果Manus的Agent 真的起考驗 能夠在這個 Meta平台裡頭一樣窩殼的話 那這市場還是有的 那這個可以大家觀察 但是Manus在過去一段時間 我們對它還不夠了解 因為它來得太快 它的基礎工程 一開始也沒有 沒有準備好 然後它的這個設備 就比如說它的算力也不夠 所以它要逃到新加坡去嗎 老實聽到這個Manus這個例子 很有趣 因為就是說它本來 團隊是中國團隊 對 是一家在北京的公司 連夜投倒的嗎 對 但陸續就是 把那個注測力轉 對新加坡嗎 那不然業務 也基本上 就是面對的是 中國以外的 它主建 把那個在中國的業務降低嗎 所以現在 從表面上 你看它就是加新加坡的工資 因為注測在那裡 團隊在那裡 對 Meta說這個會進行新加坡工 所以這邊 在中國做AI當然 有很多在地的公司 但如果它想要 跟這個 外部世界去做 接觸 美國公司 透過美國公司 當然到現在 破去也是一個 可以繞過的一個方法 所以我們看看到就是說 NVIDIA去收個 它是一個繞過審查的方式 其實Manus也是一個繞過審查方式 只是說現在中國政府已經 它說要審查了 但是 當然我想後續 現在破這麼可能 也要出來講講的話 就是說 因為目前從外面來看 它其實已經 已經是加新加坡的工資了 對 所以 就是說 AI的陣營的發展 當然AI沒有國界 但是AI的公司 跟市場看起來是有國界 現在就說 以中國 跟中國以外的 你也可以說 中國是人才代工 到美國代工 它也幫中國代工 所以這個初海的概念 其實也有趣 因為過去一直在談 台灣要初海 台灣要初海 但我們現在看 對中國公司來講 在AI這個領域 如果它要接觸 我們家是初海的概念 我的第二本書的初海 其實初海概念 大家可能重新定義一下 這個海的概念 不是說 一定是要出去 才能夠進到 這個世界這個大海 事實上是 你可以留在台灣 也可以初海 你在中國 也可以初海 是你要能力 接觸這個海外 就所謂的國際化 反過來 如果我們看中國企業 在這幾年 某種程度也是被逼的 它必須要國際化 原因的就是它市場 它們的企業太多 影響全拿 使得我常常講 中國第三名 幾乎沒有生存空間 它每一個產業 因為它是長江黃河 所謂的平原 所以贏家 就是一個晚上就全拿的 那書家還很優秀 但它沒有地方去 我們舉得很明顯 就是抖音就是這種概念 抖音其實 一開始在中國 也不是最強的 那我們說蝦皮也是 它都是所謂的 第二第三名 它得出海去求生存 那Manus我覺得它也是自我判斷 如果說 今天中國要找 杭州六小龍 爬一排 可能還沒到它 它可能也沒有辦法 拿到所謂的資源 有一些 exception 它可以能夠拿到算力 可能都沒辦法 可是你可以看出 中國90後的特質 這個特質非常特別 就是說 它們中國意識算強烈 它們永報世界的意識 可能更強 這跟它上一代完全不一樣 上一代可能 就是在中國稱王 下一代它其實是從 OpenSource起家的 它們這一群人 玩OpenSource是很兇也兇的 你現在去開OpenSource的人才裡頭 恐怕中國人是最多的族群 在這種情況下 你說它就是 一直在尋找機會 那它們一直有所謂的 贏者全拿 所以它必須要 往海外去的感覺 所以這是它們的趨勢 但這個跟台灣也不太一樣 但是如果要講 台灣現在的狀況 整體跟中國 剛好是到過來了 它們是裡頭競爭太激烈 所以它要出去 那我們是裡頭沒有人 沒有人不是競爭不激烈 而是你過去努力的一切 如果今天人不夠了 它連消費者都沒有怎麼辦 所以我在談出海的概念裡頭 我一開始講 就是說 AI時代給台灣這麼好的機會 我們時尚最有錢的時候 我們說很多企業 benefit到 甚至我這幾天 都被糾正新的觀念 就是說我們股票市場裡頭 買 ETF的開戶的人其實很多 所以我們這次AI benefit到的 並不是真的只有那幾家 上市公司 現在開戶的1600萬人 這市場是在我們人口結構的 大概六成左右 尤其是已經蠻擴散 他們叫普惠緊急 台灣很多上市公司 也從來沒有來到這個高度獲利 雖然說我們知道 很多企業可能不見得獲利 可是大家可能間接 從股票市場獲利 但是台灣現在最好的時代 也可能是最難的時候 是因為接下來就沒有人了 去年出生就十萬出頭人了 沒有很多 可是在這一個概念下 你那麼新的未來的機會 沒有後續的人 後續人包括說你五年內 很快百頁都會遇到 你找不到人才 十年內你找不到消費者 這可能更可怕 我們說出海以為是說 那些要去海外增站 企業你出去吧 留在台灣的97% 我無關 這跟我無關 沒有沒有剛好相反 他事實上是 臨聯內部的消費者 尤其你的消費族群 是年輕族群的 是賣銅裝的 你已經是沒有客戶了吧 那接下來族建族建 臨聯消費者都沒有 可是呢 大後過來思考的 我們出海不是今天發生的 是有成功的出海案例的 那用這個出海案例來看 台灣本身 我的說法就是 AI時代台灣最重要的地方 是要把台灣的概念要變大 因為我們人口不夠 我們甚至市場不夠支撐 我們現在的亮體的股價 你知道我們的股價 最好的那幾天 台股是世界第六大的市場 那是不可思議的 而且 政府也有統計 去年2025年 到年底的時候 台股總市值 100罩 是到全世界第七頁 對 對 第六頁很近 對 那我們GDP總長全球第21名 是 所以就是說台灣股市 其實非常爭氣 這其他的經濟體來講 股市比GDP更高 那麼在某種程度就是說 大家看好未來 你應該這樣講 GDP是反映去年 對不對 那麼股票是反映未來 那麼意思就是說 你的未來那麼好 但你沒有人來共享 來創造維持這個未來 但是我要覺得就是說 台灣企業已經有人出海成功 比如說這個台達電的 泰達電 他在泰國已經是他 最大的上市公司 泰國 曾經有一天 他的 市值占泰國股票市場 50% 你應該沒有想到 泰達電有這麼強的 這個上市 在泰國的能力 另外一個就是 台積電的嘴 一致生活圈 你從九州 一直難到 北九州 難到高雄 中間是新竹 這個一日生活圈裡頭 他已經突破了台灣的天花板 就他的 他的供應鏈 事實上是串接日本跟台灣 那他已經打通這件事情 這件事情太重要 就是說台灣的概念被打通了 台灣的人才來源的概念被打通了 可是在過去十幾年前 統一其實悄悄的已經在 菲律賓已經 菲律賓的十分 其實是統一在經營的 那他已經在統一的 這個零售率 非常高的一個比例 菲律賓是一點異議人口 他成長率在零售 是遠高過台灣 台灣一年有個 35%成長都不得了 菲律賓是用30%在成長 所以我用得出海的概念 或者台灣的概念要擴大 其實領先的企業已經在走 那其他企業 其實是要跟著他去思考去想 最重要是 台灣人的概念要變寬 因為你看日本就好啦 日本終於開放了 他開始擁抱日本 這個日本以外的人 那這個事情也是在未來 台灣也會發生 那你這個來看的話 就是說 過去我們大概有個既定印象是 因為台灣的這個製造業主要 是出口的 服務業是內需的 大概是一個很簡單的分數 雖然說現在看起來不太科學 那特別是在製造業 又分存產間電子業 電子業 又分自動訓跟半導體 基本上半導體 大部分都是外銷的 這種訓也是 那傳產當然大部分也是 但內需的這個 比如說零售 餐飲 教育 意料等等 大概都印象當中 包含現在 其實還是在本地的這個程度比較高 所以老師 跟談的那個初海 其實並不是照這個既定 他其實要去打破這個 就不管你是 這個初海裡頭 最重要我的思考點 最重要是人才來源 你可以看到這個 臺商不管他真正全球在哪裡 他都叫臺廠 我覺得這全世界 就只有一個國家好奇怪 他海外商人都叫廠 那臺廠有什麼不同 他把外國人當工人 沒有 你可以把外國人當人力 他沒有把他當人才 所以臺灣企業整體 全部加起來2000多家上市工所 如果去統計說 你有多少外籍人才的時候 是很驚人的少 我看了這個 整個內政部的資料 我們外籍人口在臺灣 100萬人 外勞就80萬人 那麼有一些拿外國護照 實際上在臺灣兩本護照 他被算在這個外籍人口裡 但他事實上 並不算外國人 扣除之後 外籍在臺灣工作 百領工作 五萬人 五萬裡頭含2萬5千人的 喬外生畢業生 那就是畢業一兩年的 初階百領而已 剩下就2萬5 我今天算賬給你們 這2萬5裡頭交英文的還有5千 只有2萬 所以長期來臺灣的 外籍百領就只有2萬 你的GDP從20 不是GDP 你的股市 從20兆已經漲到100兆了 你的外籍人口的Tellin 只佔2萬人口 太少太少 所以我說臺灣最大問題 不是少嘴化 是少國化 是你的人才來源國 太少 你就是說我們其實 比較像日本韓國 或者北歐國家 還是一個基本看 單一民族 因為我們雖然 有原住民 有新住民 但是占比是比較低的 不像現在波生人口 比臺灣少 但是他有印度籍 有馬來籍 有可能附近印尼的 再加上華人 所以他其實相對在這個所謂的種族 或者說來自不同 來源的這個人才的供應 相對是比臺灣 主要靠自己本地來講 要來得更多 所以我們今天講 說要不要國際化 尤其人才要不要國際化 如果你的出生人口 人口紅粒子有 其實暫時不用國際化 也不是太大的問題 南韓日本的人口 還是多我們很多 可是我們如果相較南韓來講 我們的出生人口 其實他比出生率比他還在低 他已經全體了 全球排道族兩個國家 我們兩個是最低的 但是其實我們比他還低 所以我們就道族低了 另外一個我們都不知道 我們出生因而暫種人口的比例 比老化三十年的日本還低 我們還沒老就老了 所以這個是我們自己 都沒有想到的數字 就是你去看 日本今天一年出生到人口 好像是六十幾萬人口 但是他種人口數 去出於六十幾萬 跟我們的十萬多 去出於我們的種人口數的時候 我們比他還慘 所以在這種情況下 我們以為三十年後才會像日本的 沒有沒有 我們今天就像日本一樣 所以我們其實少子化的問題 比他嚴重 所以我們要加速他們的 多國化的走法 南韓的走法 其實他也是在這幾年 不知不覺中 外國人在南韓的比例 來到兩百多萬人 他原先也很少 外老比例在降低了 百領在上升 我們現在遭遇的問題 恐怕是即使我們要開始擁抱 外國人當我們的百領的時候 我們會遇到日韓的挑戰 也就是強人 大家強的 所以我這初海邏輯裡頭 不是立刻搶著人才 而是我們有兩種初海的邏輯 一個就是 台場變成跨國性企業 因為在這個川普政策之下 美中脫鉤 其實我們自通性企業 本來就相對比較國際化 這個人才 人力來源是以中南半島跟中國為主 但人才來源是以台灣為主 主體 但是他們現在要到美國生產到印度生產 他馬上遇到一個 台場要變跨國性企業的問題 就很像 台積電到底會不會水土不符的問題 這事實上對台灣來講 是驚人的好的機會 因為我們的內部五缺了 也沒辦法提供你長期性的人才 你剛好有這個機會 全球化 國際化 所以我這幾個事叫台灣假N 就是他原來是台灣家CN的中國的這樣企業 他當時是過黑水口 在中國到生產了 這一次真的要到全球去生產的時候 他的國際化的過程 這是一種出海 另外一種出海 是整體台灣內地產業 包括新創產業透過網路的 整體全部呢 也要出海 但這個出海不一定是你的企業要動 而是你要能力讓外國人 不管在遠方幫你 或者在遠方買你的東西 他都是一種出海的概念 那為什麼我會用出海這個邏輯呢 我們都忘了我們是海島 海島是全世界 最重要要跟外部做連結的 那你有沒有發現 我們大多數人連我們的零居都搞不好 還清楚 大部分就是覺得我們有 我們在秋海堂的旁邊 或者有個二零居 就看你怎麼看 所以我們長期的腦袋思維裡頭 就是在中國的旁邊 那你的這幾年慢慢可以看到中南半島了 會看東南亞 看日本韓國 終於終於 可是呢 最大的改變是 我們一年有2000萬人吃出國旅遊 那麼其實本有600萬 所以其實台灣這幾年開始動起來 那去的地方也不是只在中國大樓 現在中國大維持200多萬人吃一年 所以已經講很多了 可是這非常平衡 台灣的人口其實在我們的周邊開始動了 我就提醒大家說 其實台灣是在東亞的中心點 你如果 把它轉90度來看 把它躺平 你來看其實就是日韓 加台灣就是1980年代 最強的日本在那旁邊 90年代的亞洲4小龍 到2000年的中國 到2010年的東南亞 是一個逆時針都在台灣發展 我們事實上是在一個最好的位置 那麼這事實上 我們可以重新用海洋做思考 就不要說只想到台灣倒 就是出海的東西 對 因為出海一個是實體的海洋 一個是數位海洋 那一方面是出海去找人到台灣來 一方面可能大家也期待是說 可以把台灣的服務產品 可以出去 或是台灣的這個管理經驗 能推出去 在各地去社長或者社工師 老師怎麼來看 就說現在就是以台灣的這個 可能過去的這個出海經驗 怎麼去閒接到我們接下來期待的這個時間 最重要就是AI給我們這個機會 我們他發現說我在網路上賣東西 可是為什麼 其實原先最早的我的所有出海動機是 所以為什麼網路時代 30年台灣那麼多人努力 一開始也不錯 但為什麼我們成功案例太少 而且現在上市公司 很少都是網路時代成功的案例 還是更早脾氣時代 那之前的參產一直到現在 後來我就發現說 哇台灣其實是會用網路 可是不了解市場 也就是說我們是一個海島 我們不了解海外的市場 所以我早期認為說 是因為我們缺少人會賣東西 我們缺少Busys Development門 後來我才發現 根本問題是 我們生活中裡頭沒有外國人 那這件事情呢 你看了烏克蘭你就知道 你看烏克蘭打戰的時候 烏克蘭人在全世界 你那鏡頭對下 每一個烏克蘭人都很會講話 他不是長得很帥 很美而已 我是他們會講話 為什麼 因為他國家旁邊有8個領局 也就是說他們每一個人 很容易在生活中都遇到外國人 遇到領局 所以他們懂得跟外國人溝通 那我們海島國家 這個機會很少 所以我們其實過去有網路 我們也不見得能夠真正 把我們要賣的東西 清楚的表達 或者了解我們的消費者 在遠方的消費者 但AI給我們這個機會 AI最近我們發現說 它有個超強能力 叫Marketing Survey 就是說你透過AI 可以下達指令說 我同樣這個商品 我在印尼 客戶喜不喜歡 我的競爭者是誰 你可以問的AI 它給你資料 絕對是比你 顧一個Marketing Fund 幫你做搜尋 還輕鬆的多 而且你不愧sch 只限制在一個國家 對不對 那另外你所有的網頁內容 行銷內容 很容易透過AI 就去改動它 所以 AI這一次帶來給台灣 就是把我們可能 最弱的 要閒接外國那一段的降載 讓它的難度下降很多 所以過去不太成功的經驗 有可能這一次可以修改 另外經過30年 台灣的年輕世代 也到中年來了 他們其實網路打歸場戰爭了 再打一次其實也不難 這一次都帶了什麼東西 第一個帶AI 第二個帶錢好不好 你可以看 20幾噪到 100噪 多了70幾噪的錢 如果我們不好好去用 我們對不起 我們下一代的紙索 所以有點一個氣人 你有一個資本而在那 比較好用 那像就是這個初海 在以前可能比較長 一輩或兩輩子 印象當中 就是到美國 因為台灣曾經 有很長一段時間 所以國際化 就是美國化 但現在所謂的這個初海 應該我們的選擇有很多 就像導致之前講 台灣+1 +2+3+n 對 新創我都還是鼓勵它就是日本 其實日本 原因就是當 一個地理位置比較接近 然後可能有接近 它都原因它市場 市場 它的市場確實可以 拉拔台灣服務的品質 另外一個市場的回饋 只要你打通了 它的市場回饋 單一市場 也可以養活我們的新創 因為 硬體公司可能還沒那麼明顯 但軟體公司 比如早期的趨勢科技 對 對 以及目前有一堆的 軟體 最新的 +2+3+n 在那邊 熬到現在 大概都有突破了 我最近 因為好多的機會 不同的機會 我看到 各種基金在 投台灣的新創造日本去 經過幾年時間 那個業績都有出現 我們在 一兩年前 感覺台灣在日本 做得不夠好的 這些新創 其實慢慢都 越來越好 所以這個也是一個回饋 就是說日本市場 對於 外國的服務 也比以前 open一點 另外一個 台灣的累積經驗 也夠 還有一個當然 就是說 在日本 還有一個我們想像不到 有點好 我們想要講說 日本現在的 機器很低 因為是比較便宜 但是 反過來 全世界的人 慢慢往日本去 人才往日本去 中國外異的人 才到日本去 美國 不想回到亞 中國 因為美國現在 也很多人要趕走 他們不回 想回到他們母國 這包括台灣人 包括 其他東南亞民族 都有 他們現在留在日本 最近我看到 這種趨勢蠻高 所以 台灣可以 去日本的 有一個優點 是 在那邊 recoup到國際的團隊 而成本 比較低 另外 溝通比較容易 之後 距離又很近 這事實上 是兩年前 我們也看到的價值 越來越明顯 越來越明顯 像 APR 現在在日本 也開始 build它的 R&D center 也build 蠻成功的 我可以看到 蠻多 國際公司 把日本當成 是新的人才來源 不是 只是日本人才 它事實上 是新的國際人才來源 就像 這一類就 不再叫台長 應該叫台企 對 它就是台企的 台長 看起來 就是東南亞 一批 之後 美國一批 在努力當中 或者加拿大墨西哥 有一批 墨西邊有一坑 但墨西哥跟 美國算 定在一起 它就過一個邊界 在德州 馬上 美國人抓的時候 就跑過去一點 像 目前來看 老師剛才 提到的這些地址裡面 有幾個持繁複 提到 第一個說 比較年輕的一群 比較善用 AI的這個 它是比較容易 可能現在接受這個出海的概念 或者說可能在它 公司的發展 也許在早期 就出海了 那相應就是可能 比較是年長的一批 或者不是這麼 市場使用AI 或者說這些網路的 對 就是剛才提到像 台廠這些 就是那過去 台廠的 模式我們就比較清楚 就說那我就選一個 可能土地 比較便宜 而且可以租 可能30年 50年的 當地的這個 老公也比較便宜的 然後我就過去 蓋廠 把設備生產線 搭進去 一樣接單 直接在生產 可能等過20年 30年之後 整個成本都上來 那我在想要去 找下一個地方 有一點租稅潮而已 對於加拿好聽 因為很多被批評 是黃蟲 對 你也可以是 一個地方用完了 你就走 你可以說 叫厭性理論 他就是 厭子長大 就要到下一個地方去 對 但是 如果針對這個 台廠台灣家恩 這一次出海 跟過去有的很不太一樣 他真正的出海 看起來是美國 如果你今天有美國 觀塑問題 你得進到美國 這個成本 已經讓你 低矛益產業 活不下去了 所以你可以換一個角度 大概只有高矛益產業 可以留在美國 可是這些高矛益產業 回過來看 台灣母國的時候 他的人才來源 已經不夠了 你可以用台積電當邏輯 他現在世界前10大事 企業他甚至已經來到 以潛力來講 他前幾天已經 贏過媒體 畢竟Amazon 他的世子 是嚇死人的 在這種事情 像你去看 Amazon跟媒體 他的人才果來自整個地球 那台積電 只來台灣嗎 可以嗎 當然不行 所以台積電為首 台灣的領頭羊 這幾十家企業 他出海要想的是 海外人才的 他必須要這樣想 他就算在海外 台灣人 那個人數也不夠 所以你一定要 一個海外人才 概念 那你就要從回歸 他最根本的 跨國人才的 協助跟管理的 公司治理的問題 我認為台積電 是走在第一波等 他的所有的經驗 也可以成為大家的經驗 台積電很多 跟公會的問題 慢慢這個 好像越來越好 越來越好 他也開始要量產 那這些經驗 都可以從台灣 重新來學習 跨國企業的管理 那麼 這個就要 落實到好多地方 光一個 叫做企業主的品牌 我們現在是台廠 台廠的概念 你叫外國白人 來你的台廠 工作大概有點難 你一定要叫 台氣 而且成功的企業 你說我是世界前十大企業 他會來 你說我在 咬力商量 一個工廠 他不會來 所以這是一個品牌的概念 這可以讓我們台灣的 很多地方 可以跟著他去改善他 我們的行銷 可以幫忙做企業 雇主的品牌 而且這時候雇主原因 因為反正 新水都那麼高了 也沒差 哪一點點錢來做行銷 在這種經驗一下 我覺得 我最近看到的趨勢 這些企業 台灣領先的企業 他們都開始決定 在細谷成立R&D Center 這是史上台灣 不是只在德州 德州你看到的是工廠 他R&D已經打算在細谷了 因為既然去了 我就要開始發展高毛利產業 我除了硬體代工之外 我可不可以 有一些新的高毛利產業 而且R&D就是用國外 加台灣 我猜硬體的核心還在台灣 但是美國 有它的軟體的優勢 軟硬整合這個空間 有沒有可能因此 被帶動起來 留在台灣的心創 就好好去想 你就介於這兩個中間 你可以扮演什麼事情 我很喜歡台積電講的 就是軟體定義硬體生產製造的概念 概念等於是說 好以後我都用雲端管理 我不管在哪裡設廠 我都用雲端管理 我要AI做遠距管理 那麼有一天 他就是一個軟體構思 因為他用雲端在管 如果你今天是想要做這樣硬整合 一這都是一個方向 另外一個就是 我們現在擅長的硬體製造 可是在無人機 跟自家車 這些新方向 機器人 所以台灣都有角色 可是我們還要不擅長軟體 就是美國去做軟體 我們去做硬體 但是我們在心上 要不要去幫他做這個結合 很多空間在裡頭 當然這個台廠跟台積 還有一個很大的差別 是說台廠其實主要用的還是藍靈 對 台齊應該會有這多隻白靈 所以我們今天講的 今天講的很方便是白靈 是白靈這一塊 對 所以對這些台灣的公司 要出海來講 他其實不只是 把他的產品賣到海外去 他其實等於是重新去定義 或者說去 把他公司經營的方式 對 我怎麼去用海外資源 我自己感覺我們在荷蘭化 到並不是我們講說荷蘭病 荷蘭很好玩 就是說荷蘭有荷蘭病過 可是荷蘭的全球化 剛好是台灣在走路 我們現在艾斯摩 他事實上是一家荷蘭公司 可是他可能不太知道 之前菲律福的那個 部門獨立出來 那艾斯摩的Tellin 也是來自全球 那麼他的研發主要 其實在西古 這種角度來思考 台灣其實正在走這樣路 也就是說我們把 所有東西都加在一起 有點混亂 別說這個 美國關稅 之後AI發展 之後台灣五缺 那美中競爭 從中國出來 台灣少子 全都不綁在一起 我們就看不清楚 可是如果我們把這個拿掉 我們就看 台灣企業的市值 我們有5家企業 已經有4家企業 進入世界500大 在全世界 世界500大 的國家裡頭 我們拍明蠻前頭的 因為大部分國家 都可能只有1家企業 可以進入500大 我們有4家 除了台積電之外 接下來就是紅海 之後台達電 差點發現 對 那4家 日本在1990年代 200家 現在掉到剩30家 那沒有多我們多少 可是前100大呢 他只有一個頭有塔 那事實上 台灣還比他更大 台積電 所以在 這種程度 你想想看 我們有4家世界500大企業 而這500大企業的人 才只來這台灣 台灣一年只有10萬個新增 這500這些企業會 很害怕他未來發展 所以我也覺得 危機就是轉機 剛好集體台灣的意思 說我們是不是 要重新定義 所謂台灣企業了 從台場到 跨國性企業 台灣的人才 是不是一定只是台灣人 才能夠是 台企的人才 那如果不是 我們要怎麼找 我們要有僱主品牌 我們要懂得 跟跨國性企業的寫作 我們要更了解 所謂的 DIBESITY固體 個inclusion 我在Google就學會 這個單字DIY 這個 你要踩來最簡單 你只要話一講 就去馬上 原告你 對 那這些都是台場 未來在進行的 一個新的挑戰 而且 那當初海對台灣的企業 不分行業 其實都有一定的 破解性 那反過來思考 就如果我們今天 不初海 會有什麼樣的後果 那當老師 在書中 一字 一個是日本的這個 中央山脈底下的 這個村路 一個是牛西蘭 可不可以跟我們 講一下這兩個故事 所以我的書寫到最後 就想到這件事情 就是 因為這書的方向目標 很高 所以我也不知道 誰適合讀這本書 可是我突然間發現 其實每一個人 都適合原因就是 因為 我們終於 來到一個階段 就是把台灣人的 所有才能用盡的 把台灣的企業 變世界級的 可是 台灣的概念 要重新定義了 台灣人的概念 要重新定義 所以我先定義 未來的台灣 就是 只要是一日生活圈的 範圍內 都是你台灣的範圍 所以台灣觀念 概念定義了 台積電多寬 你就變多寬了 就是這樣想 另外一個 台灣人概念 誰要有在台灣 角色也都是台灣人 這樣也是重新定義的 這是要解什麼問題呢 其實就是 少子化 高齡化的問題 那這個問題裡頭 如果我們 不能用AI 把機器人做到 落實 那人就不夠嘛 另外一個呢 如果外國人不來 那我們也人都不夠嘛 那剛剛這個問題 就是我曾經想過 如果 幾年後 我們機器人沒做出來 外國人不來 我們會長什麼樣子呢 我就很喜歡看日本節目 我看就是日本 中央山脈 村子裡頭 年輕人都離開了 可是在山裡頭 還有很多 阿公阿嬤在那裡 就像他們過了 很傳統的生活 平日也不錯 可是就沒有年輕人 就安靜靜的 那樣子樣子呢 很可能會在台灣 每一個角落出現 這是一種可能 但更可能發生的樣子呢 比較還蠻像紐西蘭 大家都不知道說 COVID之後 世界有兩個打 因為COVID而出名 一個叫紐西蘭打 一個叫台灣打 都是所謂的 紐西蘭肯度 台灣肯度 兩個都保護得很好 為什麼 因為你有天然的屏障 這個病毒不見得容易到達 可是你把自己綁死了 紐西蘭就是過度防禦之後呢 這個當解封了之後 紐西蘭很多的內需產業 都倒閉了 之後澳洲在旁邊 跟他招手 紐西蘭年輕人就走了 幾萬人就到 這個澳洲去工作了 所以紐西蘭最近的經濟狀態 非常的差 他的當燙很多地方 電都開不起來 台灣剛好倒過來 就是因為在一個AI 把你拉起來 所以我們看起來 在帳面上心心向容 可是我們要想 如果這一次沒有這個AI 如果沒有NVIDIA的GPU 我們現在跟紐西蘭 應該差不多 我們面臨的事情 是在可以相同 可是我們不一樣的地方呢 你要旁邊是澳洲 我們旁邊是中國 兩個不太一樣 所以這個天有台灣夢多級 可是我們要從 紐西蘭的經驗 日本的經驗 來學習怎麼防衛 當台灣少子畫厚 而有這個AI的機會 我們整體運用它 大概是出海的想法 我覺得當因為台灣這個 也是有點運氣 就碰到大概AI的這個東西 他們一直有很多 很多的事情 先進製成晶片AI Server 然後散熱機櫃 接下來就是包含上 有什麼COWAS風裝等等 就是它資料中心起來 因為紐西蘭它製造也沒有像台灣 經濟產業結構不同 因為一開始請教老師 是跟AI問題 我想也是要從AI問題來 就是說我們目前看到 就是在整個AI發展 因為去年期談很多AI Agents這塊 那應該在今年26年 要落地 要落地 那以及就是說 現在其實很多在談這個 所謂的邏輯的中環境又重新回來 因為有一段時間都覺得 就是說APP就直接跳過邏輯的這個 但是現在看起來 我們在AI時代裡面 如果要讓這個工具或者Agent 更了解這個用戶的企圖的話 這邏輯的邏輯的邏輯 這塊是好 所以這件事情當然提醒一下 就是我們剛才是CS的 破體在談的時候 它比較偏硬體裝置 因為CS本來就是消費性電子 它是偏硬體裝置 但去年年底的時候 美國的這個雲端這個業者 所以雲端氣雄 他們展現出來的新的軟體方向 你今年從來看 大概就是Agent的落地 Agent今年如果不落地 它會產生什麼問題呢 它產生企業 還是不知道怎麼用而已 之後去年MIT的報告 5%的企業導作AI成功 95%失敗 如果今年還是沒有辦法 失敗成功率提高 那企業真正花在AI的錢 錢也花不出去 那企業也乾燥急 可是也花不出去 那這樣你的AI的投資 就沒有辦法收 而且你投這麼多的 不回收泡沫的出現 還有一端就是消費者 消費者到目前為止 其實是受益者 但沒有花錢 這個我們立代的科技的突破 都是差不多的 我們 PC產業一開始 軟體不花錢 之後這個網路產業的時候 我們也不花錢 那都有一些突破的三盟才發生的 那我們現在需要消費端 有行無行的付錢 它可以給廣告裡頭 多付很多錢 可是要證明AI廣告 是大家願意多付錢的廣告 就是品牌商願意多付錢的 現在這樣子有 大家認知中需要影響AI 叫做generated engine optimization 可是大家不知道怎麼付錢 因為你想要影響AI 怎麼影響法 Google確診GPD可能 今年要告訴我們 如果我要花廣告錢 我要怎麼花 不是完全是一個黑盒子的概念 另外一個概念就是說 消費者會不會在 我在買東西的過程 我可以堅決付了錢 比如說在電商裡頭 我多買一些 所以去年 Christmas看這樣 AI推薦是大家很喜歡的 所以AI推薦 有可能無行中帶來的消費者付錢 如果他能夠多買 可是我們從 Retail數字看起來 那個量也沒多嘛 所以AI有一點 我跟AI吵架了 AI吵架 因為我說這是一個好商模叫AI shopping 他說沒有 因為沒有增加 因為可能消費者的口袋的錢也沒有增加 沒有增加 比較用一個比較聰明的方式去買東西 對 並沒有買更多 沒有買更多 所以其實這個對只是可能AI賣這種的錢 要讓你給卻有GPD跟Google 所以他不認為這是解決的 但是大家知道就是說 那怎麼辦呢 目前看起來AI shopping AI廣告是兩個消費者比較可能付錢的 那我們今年看到 消費者能不能都買一點 或者廣告可以多花一點點 否則消費者端還是無感的 那最終 最終一定要是硬體端 中端硬體 AI PCI Phone有人願意不願意多買一點 或者AI汽車出現的 機器也會不會買 這時間都比預期了 大家常常 所以這是有點小小泡沫的地方 但是最後提一個AI browser 這件事情跟立即性的變現無關 但是可能跟每一個人都有關 我們都假設說AI越來越厲害 可是資料都用完了 以後網路都是AI生的資料 那麼AI進行繁殖的資料 會變笨嗎 其實不會 因為我們每天還是很努力在創造自己的內容 而我們創造自己的內容有兩個動作 一個是我們一直在看我們自己想看一東西 而這個很多東西我們是透過流覽器 而且我們也會編輯 所以流覽器這個位置 有人說它是一個 Personalized AI的位置 有一點像個人化AI的位置 它比消費者還更了解我們 我們每天看的東西自己會忘記 AI會幫我們記得 而且它偷偷摸可以穿模型 所以當你要用的時候 它立刻就可以再漸穿 它不需要再雲端裡頭 它可以在你的中端 用你的中端裝置裡頭 來勸那個模型 用你的水跟電 不要用我會有人幫的 所以AI browser是大家可以好好觀察 它會是一個影響非常大的 讓消費者無形中進入AI世界的一個新的方法 那我最後提醒是說 我們剛剛不是講代理人嗎 代理人看到的是在企業端 AI代理今年會朝向 多Multiple agent的概念 但是消費端 很有可能發生在 browser幫我們自己開發代理 我們在用流覽器的時候 我們會開很多tap 那我們這個tap是算薪水的 那一個是看新聞的 慢慢地它了解你之後 它會幫你開發成 agent給你 那它跟你互動 這會是我們未來遇到AI browser 可以幫我們開發新的所謂的小工具 或者一樣小軌的東西 所以它有點類似像一個master agent 或者butter agent的概念 就是一個大的管家 那根據你要需要各種的這個服務去再幫忙 所以CS這一次 專門來推的一個專門來TV 台灣報導比較少 蠻嚇人的 就是那個TV會讓你一個新的場景 就是你好像對著電視什麼都可以做 可以跟他要求 可以跟他聊天 所以有一天那個TV如果是一個AI browser的TV 那這個裡頭每一個東西像一個 agent 那麼那個電視就是家裡的大管家 所以就變成讓這個所謂具備特別能力的 這些工作者 有這樣的工具去負能之後 它其實可能又再把它這個能夠產出在網上再推升了 對 最一開始我們在準備的時候有跟著人聊說 所謂的1%的超級使用者 英文他們叫power user 1% power user 我最近 study一下就說 現階段這個時間點 有能力自己開發AI工具 分身的人 它是一個超級使用者 那麼過去我沒有注意到這一點的重要性 我們一直注意到怎麼樣把原模型用得好 以為說用得好 你就是超級使用者 其實最厲害的人是把自己創造分身 因為我們一天能夠工作最多24小時 所以那次極限了 所以一個人讓自己有三倍的能力已經不得了 這是三倍的極限 但是如果有人可以創造分身 那就是entropic的 co-founder 他講說他每天早上起來 他開七個 agent 來管理他的公司 所以他開七個分身出來 那在這種邏輯下 現階段只有超級高手 可以開發自己的分身跟代理員透過AI工具 可是你想想看 如果兩年後 三年後 AI流冷氣 無形中 就把你把每一件常做的事情開發 一個小工具給你 你就有很多分身出來了 那就剛剛跟智能講 有點像孫功拔毛 一吹 然後就覺得很多場風出來 但是我們就掉到一個人類新的時代 我們完全搞不清一個人的能力有多少了 比如說智能以後有一個團隊裡頭十個人 那以前我們想法就是十個人操刀子 也就是十個人的長相 現在有一個人 他其實也有十個分身 那我們就不知道到底是一個人還是十個人 所以這個會改變我們人類 對人類彼此之間的了解 跟預估的能力也會完全不同 所以這會是一個 我在一兩個月前沒想到的 這一兩個月如果說我個人有什麼新的體會 就是超級使用的 是真正在發生當中 那麼他真的可以創造分身 反過來沒有辦法創造分身的人 可能還不列入超級使用者 而且可能那個拔毛吹出來的那個孫功裡面 自己又拔了身上的毛 再繼續往下吹 那個我就不想看到那個時代 還不抓 是 所以我們在談到就是出海的概念 在數位海洋裡面運用AS的這種power user的概念 在個人其實是可以去實行 當然這個個人如果是 跟公司去結合 我們在談所謂的藝人獨角獸 是可能的一個觸發點也會從這裡 對 因為你剛剛這樣聊一下 你就會發現說這個時代AI帶來好多能力 可是也帶來大家好多的焦慮 跟好多需要學習的 那麼學生有了AI之後 成績不一定變好了 但是作業交得很快 他也許覺得這樣就夠勇了 可是反過來如果你今天 把視為說他是一個 AI 食彈 AI 牛頓 我拚命問問題不是解決問題 是學習 我最近新的體會是 之前一年前我的想法是 問問題解決問題 現在是問問題直接學習 因為問的方式來學 那麼這又是一種新的能力 你如果能夠不但用問的東西來學 你看學東西有多快 那如果是這樣能力加到企業裡 我們剛剛講企業 個人可以創造分身 企業可以創造分身 他創造他更有效率的工具 可是只是效率嗎 不是創造智慧 所以新的概念是 從 Productivity 的提高來到 Intelligence 的提升 我們每一個個人跟每一個企業 可能要把這個當目標 因為當我們在以為我的效率提高這件事情 有些人已經來到智能的提高了 這是一個很不一樣概念 所以如果說有什麼不同 今年大家可以學著讓自己變聰明一點 就至少我那個本身是依去靠近 不要再那個太遠 否則就一年比一年距離人 但是現在在那個百分之一的人 有可能覺得他吵到那個百分之0.0億 就我們外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交外交? 所以這個前進的腳步是一直不會停下來 這個當然就是說 我們現在已經看到這些超級工具的出現 所以超級人的變出現 那麼我這幾天也在思考 民主是在這整件事情唯一的價值 因為如果今天每人都一張等值的票 那這世界上會看到那99%的人 如果每一個人的票不等值 那麼那個萬人之上的那個人就同意的社會了 是 那今天是應該我們也想到你接下來第三本數的一個數 不能再出數給 數題目該我了 一年兩本就年頭年尾有點累 好 我們今天非常謝謝簡易鳳姐老師到我們節目來 那我們先從他最近的一本書海的這個書 所以我們剛才也請老師分享很多 但是我覺得我們談談其實不到百分之十 非常建議我們的聽眾跟觀眾朋友還是花時間來讀 簡易鳳老師這本出海的書 不只是實體的海洋還有數位的海洋 其實這裡面存在有非常多巨大的空間 帶我們去發覺 那今天非常謝謝簡易鳳老師到我們節目來 謝謝各位聽眾觀眾朋友分享 所看到的從AI的這個最新的進展 到現在臺灣的企業工作者所面臨的課題 以及怎麼樣去經驗 謝謝 謝謝也謝謝各位聽眾觀眾朋友的收聽收看 希望大家喜歡這集的內容 歡迎給我們點讚轉發也請持續關注和留言 我們下集再會