倒金字塔：2025 年的 AI 股熱潮是泡沫嗎？

2025 年，市場的話題被 "Magnificent 7 "以及人工智能相關股票令人咋舌、看似不可阻擋的漲幅所主導。估值已達到違反傳統邏輯的水準，導致許多人提出不可避免的問題：這是泡沫嗎？要了解目前的狀況，我們必須先認識到這次景氣的結構與過去的景氣根本不同。過去的經濟繁榮就像一個金字塔。這一次的經濟繁榮則像一個倒置的金字塔。舊模式：金字塔回想過去數十年的主要經濟動力： 1990年代製...

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2025年11月10日

James Huang

人工智能沒有扼殺中產階級。它正在創造一個新的中產階級。

有很多恐懼圍繞著 AI 湧現 - 恐懼它會搶走我們的工作，並在過程中掏空中產階級。我有不同的看法。我不認為這是天啟；我認為這是畢業。人工智能將成為我們所見過的最偉大的經濟解放工具，但前提是我們必須做出一個關鍵性的轉變。我們需要停止將人們訓練成機器上的零件，而是開始教育他們成為機器的設計師、主管和合作夥伴。這不僅能拯救中產階級，還能創造一個新的中產階級。 TL;DR 人工智能掌握了「如何」：人...

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2025年11月9日

James Huang

Vibe Coding Illusion：為什麼對資深工程師而言，AI 是情境的破壞者，而非副駕駛員？

TL;DR：最近圍繞人工智能「虛擬編碼」的爭論突顯了一個關鍵的區別：人工智能雖然擅長於模板化實作，但卻從根本上破壞了對資深軟體工程師而言至關重要的深度「流動狀態」。對於真正複雜的問題解決與架構設計而言，AI 的「提示-產生-驗證」迴圈是一個停止-開始的微觀管理循環，而非無縫的協作。AI 目前的價值在於加速原型設計與基本編碼技能的民主化，但在資深工程師真正發揮優勢的領域上卻有所不足：策略性的架構決...

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2025年11月3日

James Huang

成長飛輪：三個階段只是開始。是時候設計引擎了。

TL;DR: 瞭解成長飛輪的階段（Attract、Engage、Delight）不再是競爭優勢，而是賭注。AI 時代真正的挑戰在於建構一個低摩擦、高動力的引擎，讓它轉動起來。本指南將解構 Mercury 如何設計這個引擎：以可驗證的「信任層」（透過 GAIO & SEVO 建立）為吸引階段提供動力，以卓越價值（透過我們的 I.D.E.A.S. Playbook）為接觸階段提供動力，並以我們的 A....

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2025年11月1日

James Huang

遲來者的賭局：為什麼缺乏經驗是您在人工智能時代的最大武器？

TL;DR: 我的上一篇文章認為，你獨特的人生經歷是你最後的護城河。今天，我將澄清一個重要的誤解，並揭示這枚硬幣的另一面：經驗也是一種負擔。在 AI 時代，真正的競爭格局不是「人文學科 vs. 科技工程學科」，而是「現任者 vs. 後進者」。本文將解構精明的專業人士如何利用 AI 作為策略槓桿，而非拐杖，並解釋為何年輕專業人士擁有「後進者優勢」，處於最有利的勝利地位 - 如果他們不浪費的話。...

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2025年10月31日

James Huang

「快速引用」的藝術：以完美的 AI 可讀性組織您的內容

TL;DR: 新的讀者是 AI--勤奮、邏輯性強、記憶力完美，而且它會閱讀一切。要在這個 AI 時代獲勝，內容必須理解得非常清楚，並且結構化，讓 AI 可以自信且準確地引述。這就是 "Snap-Citation" ：無瑕疵的機器可讀性內容，讓人工智慧可以」抓取 "並作為資料來源，而不會有任何歧義。要掌握這一點，需要以宣告性語句為引導、以原子式內容區塊為建構、使用結構化格式 (例如清單和表格)，並...

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2025年10月26日

James Huang

您的內容現在是訓練資料：在人工智能時代建立您的數位遺產指南

TL;DR: 短暫的數位內容時代已經結束。您發佈的每篇內容現在都是 AI 模型的訓練資料，成為數位化石記錄中的永久記錄，塑造未來的知識。這種深刻的轉變需要新的內容策略，專注於建立有意識的、權威的數位遺產，而不只是追逐點閱率。Mercury 的 4 Pillars of Modern SEO 提供了這方面的藍圖：技術基礎、權威內容 (答案資產)、信任層 (The Trust Layer)，以及策...

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2025年10月3日

James Huang

我差點錯過的招聘：為什麼您的下一位行銷人員必須是內容工程師？

TL;DR: 包括我自己在內的許多行銷領導者都在 AI 時代對高品質、規模化內容的無窮需求中掙扎。雖然 AI 的精通程度很普遍，但真正的差距在於如何利用 AI 來建立可創造規模化內容的系統。這需要一個新的角色：內容工程師。這位左腦/右腦的混合型人才同時具備深厚的行銷細微觀察力和技術系統思考能力，能在創意和技術之間架起一座橋樑。內容工程師是將品牌聲音系統化、協調跨通路生態系統、建構回饋迴圈，以...

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2025年10月2日

James Huang

AI 隱形：為什麼您的品牌從 ChatGPT 中消失了？

TL;DR: 許多成功的小型和 B2B 品牌都受到 AI Invisibility 的困擾，AI 助手缺乏足夠的資訊來引導他們。這不是規模問題，而是訊號問題。雖然早期的 LLM 建議偏向於巨擘，但所有品牌的解決方案都在於建立一個可驗證的「信任層」 - 一個站外驗證的生態系統，以策略性的方式製造高品質的訊號，讓 AI 可以找到並信任這些訊號。Mercury 的方法是製造「答案資產」(GAIO)，然...

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2025年9月30日

James Huang

什麼是 LLM？數位行銷人員簡易指南

TL;DR: 大型語言模型 (Large Language Model, LLM) 是一種人工智慧，經過網際網路大量文字的訓練，成為預測句子中下一個字的專家。對於行銷人員而言，它們是 AI 搜尋 (如 ChatGPT 和 Google 的 AI 總覽) 和新內容工具背後的引擎。了解他們是至關重要的，因為您的內容現在就是他們的訓練資料，而您的品牌權威就是讓您在他們的答案中被引用的原因。身為數位行銷...

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2025年9月10日

James Huang

人類演算法：我在人工智能時代識別真正人才的框架

TL;DR: 隨著人工智能將技能商品化並將執行自動化，評估人才的傳統方法已經過時。真正的價值不再是執行任務的能力，而是界定問題、整合知識和做出負責任判斷的獨特人類能力。在這個新時代，我開發了一個簡單但強大的公式來識別高潛力的個人： MAN Framework ，這是一個乘法公式，它優先將 M orality、 A sking和 N etwork視為現代專業人士不可替代的核心資產。我是 Mercu...

AI AI arms race AI 隱私權疑慮 Ai In Business Operations Ai In Industries Ai Industry Ai Leaders Ai Technology Ai 優勢企業中的 Ai

2025年9月2日

James Huang

信任演算法：為什麼在人工智能時代，人類的判斷仍是最終的排名因素？

TL;DR: 人工智能時代創造了一個悖論：當資訊變得無限擴展時，信任卻成為了最稀缺的資源。仔細分析數位景觀就會發現，無論是 Google 這樣的搜尋巨擘，還是現代企業，都在努力面對相同的基本挑戰：如何在信號容易被操控的世界中驗證真相。Google 拒絕使用容易被操縱的外部排名信號，以及業界競相建立「AI 驗證器」，都指向相同的結論。最終的競爭優勢將屬於那些能夠在自己的流程中建立一個強大的、由人工...

AI AI SEO AI arms race Ai Language Model Ai Regulation SEO Optimization SEO Services SEO Strategies SEO 挑戰企業中的 Ai

2025年8月28日

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