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從台灣、矽谷、西雅圖的科技巨頭開發者、創業者、交易員與資本市場參與者，從技術到商業，帶你看懂這個正在被 AI 重寫的世界。
单集
EP23｜《台北狂飆》作者解密爆紅內幕！AI 讓頂尖工程師甩開所有人？特斯拉飛天跑車直接升空
(00:49) 《台北狂飆》一個月累積四百萬次遊玩，三人下班開發的 AI 遊戲怎麼突然紅遍社群？
(05:51) 從 Side Project 到跨城市地圖，《台北狂飆》開始挑戰一個人與 AI 能把產品做到多大。
(09:16) 等值超過一萬美元的 Token、每月千美元伺服器費，爆紅之後如何把成本與規模一起控住？
(16:46) 幾十個 Agent 同時開工，程式架構與任務切分成為避免彼此打架的第一場考驗。
(18:43) AI 都會寫程式之後還需要學 Coding 嗎，懂架構的人會不會因此把差距拉得更大？
(24:04) Prompt、Skills 與錯誤紀錄如何變成可重複使用的規則，讓每一輪 AI 協作更加穩定。
(26:51) 一百多個小時該拿來打磨遊戲，還是先打造能持續複製產出的 AI 生產線？
(32:13) 台灣爆紅只是第一站，《台北狂飆》接下來還得在本地擴張與
EP22｜Palantir 憑什麼漲到 5000 億？Google 靠 AI 全棧佈局準備噴爛？AI 時代軟體公司只剩兩種護城河
(00:34) Palantir 市值衝上 5,000 億美元，FDE 熱潮與企業 AI 故事能不能撐起這個天價估值？
(03:09) 工程師直接進駐客戶公司半年到一年，Palantir 如何靠 FDE 把最難落地的企業需求做成一門生意？
(06:31) OpenAI、Google 相繼擴編 FDE，模型公司與雲端巨頭開始搶進 Palantir 最核心的企業戰場。
(16:00) 企業開始用 AI 客製自己的工作流，CRM 與傳統 B2B SaaS 會被吃掉多少市場？
(19:10) 軟體愈來愈好抄，獨家資料、關鍵工作流與產業 know-how 能不能撐起真正的護城河？
(24:45) 開發門檻快速下滑，字幕、記帳與生產力工具這類軟體創業的帳也得重新算一遍。
(31:39) 台灣中小企業同樣需要 AI 改造，人才、信任與導入成本會讓「台灣 Palantir」卡在哪一關？
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EP21｜AI Agent 霸權戰正式開打！Amazon 怕到直接封殺，聯發科為省錢把員工搞瘋？
(00:45) 教招心得閒聊，一年兵、預官與過去教召有多硬，十四天新制又把訓練改成了什麼樣子？
(10:08) Meta Muse、OpenAI Dots 等消費型 Agent 集體登場，訂房、排行程甚至跟客服殺價都開始交給 AI。
(13:51) 消費型 Agent 普及之後，Google 手上的搜尋、地圖與 Workspace 會不會變成決定勝負的王牌？
(19:02) Amazon 封鎖 Muse、Shopify 與 Walmart 選擇開放，Agent 正面撞上平台的廣告、推薦與交易生意。
(27:41) 個人 Agent 看似什麼都能做，距離讓人非用不可的殺手級場景還差哪一步？
(36:35) 聯發科縮減外部模型額度、推員工改用自建 AI，這場省錢實驗為何先引爆內部抱怨？
(39:20) 企業自建模型究竟能不能真的省錢，算力、基礎設施與維運團隊成為繞不開的成本題。
EP20｜現在買房是在圓夢還是接盤？台北房市早就把上班族踢出場了，買錯地方可能一輩子翻不了身！
(00:31) 2026 房市成交量大幅下滑，雙北與核心區房價卻幾乎沒動，價量背離成為買房前的第一個難題。
(03:15) 新成屋愈蓋愈小、台北房價卻愈來愈貴，沒有家裡幫忙的年輕人還剩哪些成家選項？
(08:31) 自住與投資需要兩套完全不同的算盤，房貸占收入多少才不會讓生活失去餘裕。
(11:39) 買不起台北就往外圍或中南部上車，通勤、人口流失與轉手風險成為另一筆隱形成本。
(15:24) 房地產與股票正面比較，槓桿、通膨與未來三十年的報酬該怎麼一起算？
(20:34) 為什麼有人買股票會追高殺低，揹著五倍槓桿的房子卻能一路抱上三十年？
(23:44) 從台北到灣區，工作機會最集中的城市也最難買房，高收入族群同樣面臨買房與租屋的現實取捨。
(27:55) 成交量冷卻後議價空間開始出現，新青安寬限期、銀行限貸與 2027 的賣壓會把市場推向哪裡？
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EP19｜當醫生還不如進台積電？NVIDIA 賺翻了股價卻漲不動，Zeabur 資安翻車直接判死刑！
(04:43) NVIDIA 再度交出營收翻倍的財報，訂單滿載、指引超標，股價為何依然漲不動？
(08:30) AI 公司借錢買 GPU，NVIDIA 又拿晶片協助融資，循環交易正在成為這場繁榮最大的疑點。
(11:05) Google、Amazon、OpenAI 紛紛自研 AI 晶片，NVIDIA 的 GPU 霸權真的會被慢慢瓜分嗎？
(19:16) NVIDIA 傳出斥資 130 億美元收購 Hugging Face，晶片霸主為何突然想拿下開源 AI 的最大入口？
(25:56) 台積電分紅再次洗版，材料、化工到資工都能進場的高薪機會，讓台灣科技業的職涯排序重新洗牌。
(31:36) 年薪 350 萬輪班顧機台，對上 250 萬遠端寫程式，少賺一百萬可以換回多少自由？
(39:26) 沒有明確志向、只想多賺錢的年輕人，現在該不該直接把台積電當成第一志願？
(41:12)
EP18 | 不選XX是白癡？台大資工 vs 成大電機；一年以後誰會賭贏？Ytb 壹加壹 Vibe Code 產品能活多久
(00:39) 沒有工程背景的壹加壹，花半年做出自己的字幕產品，再次引爆 Vibe Coding 的創業想像。
(05:16) 當不會寫程式的人也能把產品上線，工程師還有哪些不容易被取代的價值？
(11:39) 高流量創作者花半年打造 SaaS，開發成本、訂閱收入與接業配之間，這門生意是否真的划算。
(17:39) Agent、Skills 與傳統 SaaS 正面交鋒，字幕產品究竟是一兩年的窗口，還是能活過五年的長期生意。
(34:57) 大學放榜後資工分數下滑、材料與物理超車，AI 正在改變學生與家長選科系的排序。
(39:41) 曾經最熱門的資工開始退燒，究竟只是市場過度悲觀，還是六年後軟體職缺真的會少一半？
(49:50) 選校還是選系的經典難題，名校環境、人脈資源與熱門科系的就業保底，該把哪一個放在前面。
(59:00) 同樣留在台灣發展，電機與資工能走的產業、薪資上
EP17 | 爆虧百萬後才看懂哪些投資大忌？賠過大錢才懂的市場鐵律，Anthropic 2 兆美元 IPO 誰敢買
(01:17) Anthropic 傳出第四季 IPO、估值上看 2 兆美元，但成長率、算力與競爭優勢都面臨考驗。
(05:12) NVIDIA 用 Nemotron 與 Palantir 打進企業工作流，從模型、軟體到 GPU 的垂直整合可能成為新護城河。
(10:30) 企業不願把核心工作綁死在單一模型，未來可能用開源處理多數任務，把前沿模型留給高推理需求。
(21:50) 面對 2 兆美元估值三人都不想認購，資金寧可買 NVIDIA 或 Google，GPU 抵押借貸也開始冒出泡沫味。
(32:07) 從帳面幾乎翻倍到股價跌逾九成，重押 Upstart 卻沒在基本面改變時出場，成為最慘痛的一課。
(35:55) 2022 年熊市不是快速 V 轉，而是長達數月的反覆陰跌，習慣逢低加碼的新投資人未必真的扛得住。
(37:23) FTX 一夕爆雷，FTT、比特幣與台灣托管平台一
EP16 | 如何邁向 9 位數身價，一些過來人的忠告？Jeff Dean 那個一離開就讓 Google 跌 5% 的男人！
(00:30) 以 10 萬、100 萬、1,000 萬到 1 億元為四個階段，整理每次跨越十倍最值得做與避開的事。
(01:50) 從 10 萬到 100 萬，本金太小時提高本業收入比投資更有效，先存錢並避開槓桿與高成本創業。
(08:50) 從 100 萬到 1,000 萬，副業與自媒體開始創造第二份收入，流量結合專業與產品才能走得長久。
(17:44) 本業、投資與副業三線並進，也能靠跳槽提高薪資，並重新評估 RSU 集中持股的風險。
(28:00) 從 1,000 萬到 1 億元，單靠薪水與一般投資太慢，必須掌握時代紅利與非線性成長機會。
(36:09) 累積第一桶金後才能承擔更多風險，但槓桿、抄底與多元資產配置仍要建立在完整風控之上。
(43:08) 肉身抄底加入趨勢新創，可以用時間換取股權上漲空間，也要先想清楚最壞結果。
(49:36) AI 新創比網路時代更燒錢
EP15｜軟體創業還有活路？台股真的跌完了嗎、非法移民潮席捲歐美！
(00:44) 矽谷台灣創業圈掀起 AI 熱潮，小團隊靠 Agent 快速做出 Prototype，但多數專案仍難走到獲利。
(04:58) AI 讓軟體更容易被複製，「軟體創業已死」指的是純 SaaS 已經很難靠技術形成護城河。
(08:20) 技術能力不再足以支撐創業，真正差異回到需求是否存在，以及創辦人對垂直產業的理解與人脈。
(12:05) Coding Agent 把 Idea 做成 PoC 的門檻壓到極低，創業重心從工程能力與 Pitch 轉向能直接收錢的需求。
(21:47) 西班牙邊境移民潮，引出美國與歐洲在非法移民、勞動力、社會福利與合法移民制度間的兩難。
(30:52) 舊金山在新市長整頓街道、AI Lab 進駐與辦公室回流後，正逐步走出疫情期間的衰敗。
(33:13) 市場拉回後開始分批建立美股與記憶體部位，但台股籌碼仍未洗乾淨，抄底不必急著一次押滿。
EP14｜AI 要接管你的整台電腦了！軟體 App 不再是做給人用的，前端工程師還有未來嗎？
(00:40) OpenAI、Anthropic 押注統一 AI 入口，Google 則把 Gemini 放進 Search、Chrome 與辦公軟體，電腦首頁之爭正式開打。
(03:01) 開發者已習慣用 AI 生成簡報、網站與文件，多數人卻仍離不開熟悉的 App，使用習慣成為普及阻力。
(05:55) AI 原生入口與傳統 App 短期將走向混合模式，由 AI 接手簡單工作，既有軟體則逐步加入助手功能。
(08:53) Codex 類型的個人助理可同時處理文件、試算表、郵件與 Slack，跨 App 協作成為統一入口的核心價值。
(10:09) 一個 Agent 能否操作 Word、Excel 與各種服務，關鍵在於能否像作業系統大腦一樣規劃任務與調度工具。
(17:18) 大一統 Agent 的難題是 Context、權限與資安，能力越強，誤寄郵件或存取敏感資料的風險也越高。
EP13｜Kimi K3 轟動矽谷！馬斯克開源不怕被抄、Threads 上都是 AI 專家？
(06:22) Kimi K3 的能力逼近 GPT 5.5 與 Opus 4.8，中國開源 AI 與美國頂尖模型的差距已縮短到只剩幾個月。
(07:50) 模型架構仍在快速變動，能靈活支援不同做法的 NVIDIA GPU，反而比高度客製化的晶片更具優勢。
(11:57) 每月近一萬美元的 AI 使用費，讓企業更有動機採用開源模型、任務分流與自建算力，避免長期被模型商收租。
(12:46) 開源模型快速追趕，讓 OpenAI、Anthropic 的定價與上市故事開始鬆動，未來必須靠 App 整合與完整生態系重新拉開差距。
(17:41) 開源 AI 越多，算力、記憶體與儲存需求反而越高，NVIDIA 與 AI 基建的長期敘事並沒有因此改變。
(22:47) xAI 公開 Grok Build 的核心流程，但實測在複雜任務、工具操作與工作環境理解上，仍明顯落後 Codex 與 Cla
EP12 | 一人公司時代真的來了？Meta 低價賣 API、xAI 搶 AI Agent 入口，人人都能手搓 SaaS 了！
(03:25) Meta MuseSpot 1.1 與 xAI Grok 4.6 都把 Agentic Workflow 當主戰場，原生 Harness、Token Efficiency 與開發者入口成為競爭核心。
(14:50) Grok Build 的第一手實測重點在速度、多模態生成與 Coding Agent 可用性，但大型任務可靠度仍待驗證。
(17:30) Meta 用 Coding Agent 包裝 MuseSpark 仍缺少自然入口，真正看點反而是低價 API、算力出租與 CapEx 變現。
(24:31) Coding Agent 的護城河回到使用資料與產品 DNA，Meta 從零追 Cursor、Codex 仍有很長的路。
(28:03) Neo Cloud 在 Meta、SpaceX 等大玩家加入後壓力升高，長期風險在於算力租賃商品化與缺少自用 Plan B。
EP11 | AI 到底靠什麼賺錢？Meta 開賣算力、Palantir 聯手 NVIDIA，Circle 被穩定幣新聯盟圍剿
(03:10) Meta 計畫將額外 AI 算力商業化，不代表算力過剩，而是雲端巨頭開始用基建抵消 AI CapEx 壓力。
(10:51) AI 變現從賣模型走向賣工作流，Palantir 與 NVIDIA 把算力、模型、資料治理與企業部署包成完整方案。
(12:50) Alex Karp 對 Token as a Service 的批評，指向 Application Layer、Harness 與企業 Know-how 才是真正價值所在。
(18:23) 企業開始檢視 Token 消耗與實際產出的落差，模型分流、Edge 推論與內部集群會成為下一波省成本方向。
(23:24) Token 成本可能像網路與電力一樣逐步商品化，進而衝擊 OpenAI、Anthropic 的估值與 IPO 敘事。
(29:05) OUSD 聯盟帶著 140 多家公司挑戰 Circle，讓穩定幣市場
EP10 | AI Agent 還需要最強模型嗎？GPT 5.6 被監管、開源模型追上，記憶體股才是最大贏家！
(01:01) GPT 5.6 在 Codex 上的實測心得與受控發布模式，速度體感、工作流差異與政府安全測試流程。
(07:16) 前沿模型被監管、開源模型追上來後，企業是否仍該把核心工作流與產品服務綁定在最強模型上。
(15:44) 企業 AI 使用開始走向成本控管與模型分流，Open Code、Model Routing 與開源模型成為重要選項。
(25:18) 開源模型追近閉源模型後，OpenAI、Anthropic 的定價、護城河與商業敘事面臨重新檢視。
(29:21) 公司內部 AI 架構開始走向開源模型來服務日常工作流、自建集群與 Edge/Cloud Hybrid 的分工。
(33:01) 記憶體與 Storage 成為 AI Agent 時代的新瓶頸，HBM、KV Cache 與 NVIDIA 的推論優化都變成關鍵。
(45:15) 記憶體股面臨估值重估，AI
EP9 | IPhone 史上最大軟體革新？Loop Engineering 又再販賣什麼 AI 焦慮啦！
(04:26) Apple WWDC 與 Siri 改版切入，討論 iPhone 近年創新停滯、Siri 作為早期語音助理卻長期落後，以及 Apple AI 這次是否只是遲到的補課。
(07:41) 解析 Siri 跨 App 協作能力，從自動建立行事曆、傳送群組通知到整合 Podcast 準備流程，探討手機是否仍是 AI Agent 最自然的生活入口。
(10:00) Apple AI 三層架構拆解：裝置端模型、Private Cloud Compute、以及與 Google Gemini / GCP / NVIDIA GPU 的合作關係，分析 Edge AI、隱私與延遲體驗之間的取捨。
(13:50) Apple 對開發者提供推論額度的生態策略，探討 iOS App 若能免費整合 AI inference，是否可能複製 App Store 與蘋果稅模式，進一步鞏固 Apple 生
EP8 | SpaceX 史上最大 IPO 有料嗎？撐起馬斯克太空估值的關鍵！Anthropic 新模型 Fable 被當武器列管了。
(06:43) SpaceX IPO 核心業務拆解：火箭發射、Starlink 低軌衛星與 xAI 三大板塊，分析 Starlink 現金流如何支撐估值，火箭發射形成的護城河，xAI 高額燒錢如何影響公司財務結構。
(09:28) Starlink 商業化與台灣落地困境，探討低軌衛星網路在飛機、海外與偏遠地區的真實使用場景，台灣電信法規與股權限制為何讓 Starlink 難以正式進入市場。
(13:09) 太空資料中心的可行性與挑戰，從電力來源、太陽能展開結構、太空散熱、在軌維修到 Starship 發射成本下降，討論馬斯克將 AI 基礎設施搬上軌道的長期想像。
(16:20) xAI 與 Grok 的現階段定位，評估其在即時資訊整理、Coding 與生產力任務上的體感落差，並討論未來是否可能轉向多模態、世界模型與物理 AI 場景。
(18:54) SpaceX 上市後的估值與回調
EP7 | NVIDIA 全家桶要一統天下了？Computex 直擊台灣供應鏈狂潮、Tesla 才是物理 AI 最終贏家？
(04:53) NVIDIA 最新架構 Vera Rubin 詳解，探討專為 Agentic Workflow 設計的 Vera CPU 如何將公司定位從 GPU 霸主轉向 AI Factory 基礎設施供應商。
(08:30) NVIDIA 收購 LPU 團隊的戰略佈局，試圖在極短時間內補齊 Inference 效能短板，並與 Google TPU 及 Broadcom 等自研晶片陣營展開競爭。
(11:24) 探討 RTX Spark 的 SoC 設計架構與本地算力定位，分析 Windows 生態系在缺乏殺手級原生 Agentic App 下，硬體強大與軟體生態適配不足所面臨的定位挑戰。
(20:51) 解析傳統軟體巨頭在介面重構上的路徑依賴，探討 Microsoft Office 在維持既有用戶習慣與追求 AI 原生範式轉移之間的商業權衡。
(30:10) NVIDIA 在軟
EP6 | 融資200萬美元台灣新創 Zeabur 社群大炎上？ChatGPT 廣告持續升級，最強的行銷載體降臨了？
(03:33) 台灣新創部署平台 Zeabur 近期因漲價引發社群熱議，剖析 PaaS 服務如何作為「二房東」，將複雜的 Kubernetes 抽象化以服務新一代的 AI 開發者（Vibe Coders）。
(08:00) 後端系統設計與 DevOps 職能科普，軟體服務在規模化過程中所必需的系統架構思維，為何開發者必須對底層基礎建設擁有掌控權，才能應對流量增長後的性能挑戰。
(12:46) PaaS 平台的市場定位與價值辯論，探討在雲端大廠（GCP, AWS）功能日益簡化與 AI Agent 降低操作門檻的趨勢下，中間層服務的獲利空間與生存挑戰。
(21:42) 解析獨立開發者與大公司團隊在 Infra 選型上的考量差異，在追求極致部署便利與維持底層系統掌控權之間，不同規模團隊的商業權衡。
(31:12) 解析 Zeabur 對標的 Vercel 的護城河，探討為何垂直整合前端框
EP5 | NVIDIA 財報揭秘 Agent 時代！Google 眼鏡是最後入口？Meta 裁員背後的「扁平化」實驗
(04:48) Google I/O 發表會中具備成像功能的智慧眼鏡，為何被視為摩擦力最低的最後 AI 入口，以及低成本 AR 裝置將如何催生利基型 App 的創業藍海。
(16:11) NVIDIA 財報與新架構 Rubin 如何為 Agentic Workflow 鋪路，硬體設計的重心已正式從單純運算轉向物理 AI 與代理人時代。
(20:00) AI Agent 普及的時程討開發者與一般大眾的使用斷層，以及 AI 原生工作流（AI-native workflow）最終取代傳統 SaaS 介面的可能性。
(26:52) 去代碼化（No-Code）的趨勢，當硬體算力與 Agent 理解能力達標，軟體運作邏輯將從手寫腳本轉向由 Agent 自主決定的自動化工作流。
(43:48) Meta 裁員風暴背後的組織扁平化邏輯，公司如何利用 AI 取代專案經理與初階管理層的協調職能，達成一
EP4 | 川普訪華的晶片談判！低成本模型逆襲科技巨頭、AI Agent 將徹底瓦解傳統 SaaS？
(05:13) 川普中國行的晶片談判，將決定晶片禁令的後續走向並重塑全球 AI 生態系的軟硬體垂直整合格局。
(08:27) 地緣政治談判若失敗，全球科技供應鏈可能逐漸分化為兩套互不相容的平行 AI 基建體系。
(16:39) 小模型極致響應速度（Latency）與成本的優勢，預示著 Agentic Workflow 的運算邏輯將全面走向大小模型混合架構。
(18:02) 模型訓練與推理對高規算力、記憶體的硬體剛需，暴露出中國在整體 AI Stack 頂層依然缺乏自主高階晶片製造的關鍵軟肋。
(24:22) AI Agent 實質取代專業工作流程，導致依賴「按人頭收費」的傳統 SaaS 巨頭面臨定價權重構的壓力。
(28:12) OpenAI 成立 Deployment Company 並引入 Palantir 的 FDE 落地模式，反映出通用巨頭試圖切入企業端特定工作流的戰略嘗
EP3 | 馬斯克與 Anthropic 的大交易！算力軍火賽開打、加密貨幣是 AI 的最後一塊拼圖？
AI 戰爭進入深水區：核心已從模型演算法的競爭，轉向 GPU、能源與基建的權力遊戲。
馬斯克為何租借 20 萬顆 GPU 給競爭對手？這場「大交易」背後的資源戰略佈局？
Claude 的 Agentic Workflow 正在瘋狂燒錢？算力消耗速度如何決定 AI 公司的生死？
為什麼 AI 需要自己的加密錢包？揭秘「不需要身分證」也能讓 Agent 運作的支付底層。
穩定幣（Stablecoin）如何從投機工具，轉型為 AI 時代全球金融運轉的「血液」？
AI 就是未來的 UI？當 Agent 具備支付能力，我們熟悉的軟體運作邏輯將被重寫？
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EP2 | ChatGPT 之後，AI 的下一戰：物理 AI、邊緣 AI 與真實世界革命
ChatGPT 紅利結束了？AI 下一戰是真實世界
Tesla 真的只是賣車嗎？Robotaxi 才是終局？
台灣交通是自駕 AI 的地獄級考題？
真實世界資料，會不會比模型本身更值錢？
AI 眼鏡會取代手機，還是又一個科技泡沫？
AI Agent 會幫你做事，也可能幫你闖禍？
Apple、Meta、NVIDIA、Tesla，誰才是下一波 AI 最大贏家？
Robotics' End Game：https://youtu.be/3Y8aq_ofEVs?si=gtJ2t-iSlAiasdAa
老高影片：https://youtu.be/WeBa4ZawcPo?si=0AzGV0jWJ7BkJmmc
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EP1 | Codex 華麗轉身！Cursor 還有救嗎？AI 會把你裁掉嗎？
從台灣、矽谷、西雅圖
科技巨頭開發者、創業者、交易員與資本市場參與者
從技術，到商業
帶你看懂這個正在被 AI 重寫的世界
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