TL;DR： ChatGPT 和 Gemini 之間的爭鬥不僅僅是基準的問題，而是 Personality 和 Philosophy 的問題。經過廣泛的測試後，我發現 ChatGPT 的設計是為了提供「情感價值」- 它是安全、精緻且政治正確的。然而，Gemini 提供的是「硬核價值」--它直接、邏輯驅動、無情且有效率。我最近取消了我的 ChatGPT 訂閱。以下是「工程呆子」贏得我錢包的原因。 ...

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2026年1月2日

James Huang

向零的競賽：小米剛投放了一枚人工智能核彈

TL;DR：當西方專注於模型能力 (IQ) 時，小米剛剛將討論焦點轉移到單位經濟學。他們將新機型的定價訂在每百萬個代幣 0.10 美元--比市場標準便宜 20 倍到 100 倍之多--這不僅是競爭，他們還試圖將智慧完全商品化。這讓人回想起 14 年前他們的智慧型手機策略。問題不在於 "機型好不好？問題是：「誰能負擔得起這樣的價格？ Mercury Technology Solutions 首...

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2025年12月30日

James Huang

100 兆個代幣不會說謊：一半的人在編碼，另一半的人在玩角色扮演遊戲

TL;DR: OpenRouter的最新報告分析了100兆個代幣的資料，發現人工智能的使用出現了奇異的分裂：全球有 50% 的人使用 AI 來撰寫程式碼，另外 50% 的人則使用 AI 來進行角色扮演和創作小說。像「撰寫電子郵件」這樣的傳統工作現在只佔少數。該報告還強調了中國開源模型（如 DeepSeek）的爆炸性崛起，並證明了用戶忠誠度與價格無關，而更多的是「灰姑娘效應」。以下是來自人工智能革...

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2025年12月25日

James Huang

Agents vs. Skills: Stop Hiring Digital Interns, Start Building Digital Manuals

TL;DR: Anthropic’s recent push into "Skills" has confused many. Is it just another word for "Agents"? No. The difference is fundamental economics. Agents are like hiring expensive contractors: they ca...

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2025年12月23日

James Huang

Nvidia 的悖論：為什麼「長壽」是唯一重要的策略？

TL;DR: Jensen Huang 經常說他一覺醒來就大汗淋漓，相信 Nvidia 離破產只有 30 天的距離。這並不是誇張的說法，而是瀕臨死亡經驗的創傷反應。Nvidia 晉升為市值數萬億美元的實體，並非一條「努力工作」的直線。它是一連串的奇蹟、賭博和可怕的千鈞一發。這個故事教給我們商業上最重要的一課：成功不是 SOP（標準作業程序）。它只不過是在浪潮終於來臨的時候，能夠活得夠久，並且做好...

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2025年12月23日

James Huang

運算時代的結束：為什麼您的經驗現在是唯一的護城河？

TL;DR: Ilya Sutskever 剛發表了一則重磅消息：人工智能的「規模時代」已經結束。僅僅堆疊更多的 GPU 已經無法解決我們的問題。我們正在進入一個新的「研究時代」，在這個時代中，瓶頸並不是計算，而是洞察力。這種轉變揭露了目前人工智慧的基本弱點：它可以執行，但無法像人類一樣真正學習或做決定，因為它缺乏進化所鍛鍊出的「生活經驗」。對於專業人士而言，這意味著您綜合各種實際經驗的能力不...

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2025年12月15日

James Huang

沒有程式碼」的謊言：為什麼史丹福大學的病毒式課程證明程式設計越來越難，而不是越來越容易？

TL;DR: 斯坦福的新 CS146S 課程因為一個挑釁性的承諾而走紅：學生將「不寫一行程式碼」完成課程。網路上都在為「程式設計之死」而歡呼。網路錯了。這並非初學者的課程，而是高級大師班，證明了一個可怕的新現實：隨著人工智能將程式碼生產商品化，「驗證」這項人類技能將取代「執行」，成為職業生涯的終極護城河。這將改變整個教育範式，從教我們如何建立轉變為教我們如何判斷。 James he...

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2025年12月7日

James Huang

「完美系統」的謬誤：脫離自我循環的指南

TTL;DR: 「王朝循環」（Dynastic Cycle）--帝國無可避免的興盛與衰亡--不僅僅是歷史；它是每個組織和個人都會掉進的結構陷阱。它源自於系統慣性：一個成熟的系統傾向於將其自身的存在放在優先地位，而不是它建立來解決的問題。本文透過分析時間、意義和空間這三個移動的軸心，來解構為什麼沒有「完美的系統」可以存在。為了生存，領導者必須學習成為自己成功的主動破壞者。我是 Mercur...

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2025年11月30日

James Huang

角落辦公室的跑步機：為什麼領導者的「以身作則」是推動 AI 採用的最壞方式？

TL;DR: 無處不在的「人工智能焦慮」正籠罩著企業世界，導致一個悖論：大量投資於人工智能工具，但幾乎零採用。問題不在於技術，而是領導力的失敗。這篇文章解構了扼殺轉型的「情緒摩擦」，並指出傳統、被動的「以身作則」並不足以解決問題。成功的唯一方法是領導者從「管理者」進化為「首席使用者」，透過強制人工智慧互動並將其使用直接整合至績效指標，積極重新建構組織的作業系統。我是 Mercury ...

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2025年11月24日

James Huang

資本作業系統：為什麼人工智慧的競賽是兩匹馬的競賽（以及為什麼歐洲和日本已經輸了）

TL;DR: 全球人工智能競賽看似是一場技術人才之戰，但實際上並非如此。歐洲和日本擁有主導性的「銀行主導」投資模式，在結構上無法為高風險、突破性創新提供資金。這種迴避風險的模式要求可預測的短期投資報酬率，因此在「瘋狂的想法」誕生之初就被積極扼殺。相比之下，中美兩國的「風險資本導向」模式則以混亂和不對稱的上升空間為主。這並不是新趨勢，而是歐洲和日本錯過每一次重大科技浪潮的結構性原因，從網際網...

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2025年11月13日

James Huang

坩堝的終結：為什麼激情是通往精英表現的唯一途徑？

TL;DR: 通過極端、「不成功便成仁」的壓力培養精英人才的舊模式已經過時。健全的社會和經濟安全網的崛起，意味著您無法再強迫人們忍受煉獄的煎熬。在人工智能時代，死記硬背的工作都會自動化，唯一能夠掌握剩餘的高價值、直覺式技能的人就是「熱愛者」- 那些出於純粹熱情而不懈訓練的人。對於領導者來說，任務已經轉變：您不能再透過壓力來創造頂尖的績效人員；您必須尋找並授權他們。我是 Mercury ...

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2025年11月2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

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