在美國當軟體工程師，大概是全世界最爽的工作了：薪水高、福利好、自主性強，還有機會打造改變世界的產品！
我是 Kenji，在美國快十年了，待過 Square (Block 前身)、Brex、Cruise，現在在一間加密貨幣新創。我拿過 Meta、Coinbase、Robinhood 資深工程師的 Offer，這是很多人夢寐以求的機會。
可是現在，我準備做一個瘋狂的決定：只要我的 YouTube 頻道突破十萬訂閱，我就裸辭，全職當創作者！
為什麼？因為我相信：每個人都應該去追求自己真正熱愛的事物，人生只有一次，我們不該只是照著社會預設的劇本走，有個還不錯的工作、過著還不錯的生活，這樣就好了。
我想證明：人生不是只有一條路，你可以選擇你真正熱愛的事，然後勇敢去嘗試。這是一場終極的職涯實驗，歡迎你加入我的旅程，一起體驗接下來發生的事。
喜歡這集的內容，歡迎訂閱頻道、留言分享你對職涯的想法，也可以把這支影片轉給你那個總是說「想辭職」的朋友 😄
🔔 記得訂閱我的 YouTube 頻道，幫我一起推進「十萬訂閱就裸辭計劃」！
(00:00) 開頭：我準備做一件瘋狂的事
(01:19) 十萬訂閱就裸辭計劃，正式啟動！
(02:54) 我的軟體工程師職涯故事：從台灣到美國
(04:26) 為什麼我還是會用我討厭的「矽谷標籤」？
(06:03) 在美國當工程師是全世界最爽的工作！
(07:37) 為什麼我要放棄矽谷工程師的高薪？
(09:38) 我們真的需要不斷追求更高薪、更高職位嗎？
(10:43) 給自己的職涯反思
(11:24) 你也覺得人生卡住了嗎？我想跟你說…
(12:12) 這不是一時衝動，而是深思熟慮的選擇
(13:53) 最後想說：不要在最糟的一天放棄
OpenAI 發表了 GPT-5，距離上一代 GPT-4 已經超過兩年，但這次的主角，其實是個「備胎」。
原本的旗艦模型 Orion 沒練起來，OpenAI 乾脆改走「混搭流」：把幾個模型組在一起，配上一個會神預測的自動選模型 Router，讓 GPT-5 不只更聰明、更省錢，連免費用戶都能用。
它是有史以來 OpenAI 寫程式最強的模型，能讀懂大型 repo、解 GitHub issue，寫作更懂語氣和節奏，幻覺比 GPT-4 少了 45%。但背後，也是一段旗艦模型失敗、備胎逆襲的故事。
這集我們就來聊聊：
📌 GPT-5 發表會亮點：自動選模型、推論成本省 40–60%、免費用戶也能用
📌 寫程式、解 issue、寫作細膩度的全面升級
📌 Orion 旗艦計畫為什麼失敗？為何沒走 Grok 4 的「強化學習加碼」路線？
📌 從 GPT-4.5 到 GPT-5，OpenAI 怎麼用混合模型逆襲成功
📌 我們是不是對 AI 進步已經漸漸無感？
🎧 如果你想知道 GPT-5 的真面目、背後的戰術轉折，還有自動選模型為什麼這麼香，這集你會聽得很過癮。
🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
(00:00) 開頭
(01:09) 人生過這麼爽真的可以嗎？
(04:50) GPT-5 正式登場！自動選模型真香
(07:18) 推論成本省 40~60% 的祕密武器
(09:28) 史上最強寫程式 AI？Software on Demand 上線
(12:39) 超有感的提升：不會再捧你 LP 了
(15:03) 缺點：生圖普普、語音也還好
(15:57) GPT-5 原來是備胎？Orion 旗艦夢碎全紀錄
(19:21) 為什麼我開始對 AI 的進步無感了？
(21:41) 退一步看 AI 速度還是快得誇張
Figma 上市首日暴漲超過 250%，市值一口氣飆上 680 億美金，成為 SaaS 有史以來最猛的 IPO 之一。但這家公司差點兩年前就被 Adobe 以 200 億收購，還因為反壟斷調查破局，拿到一筆高達 10 億的分手費。
沒被收購的 Figma，反而靠產品驅動爆發成長，年營收來到 9 億、年增率 46%，而且超過三分之二的使用者根本不是設計師！
這集我們就來聊聊：
📌 為什麼 Adobe 的併購案最後破局？英國跟歐盟為什麼有權干預美國交易？
📌 Figma 的創業故事到底多硬派？WebGL + Thiel Fellowship 怎麼撐過四年才上線？
📌 他們怎麼用產品驅動成長？為什麼能成為 SaaS 最強 IPO？
📌 沒有被收購反而變更強，這到底是運氣還是實力？
📌 現在估值高達 680 億，真的撐得起來嗎？AI 跟一站式產品策略夠猛嗎？
🎧 如果你對 SaaS 成長策略、產品主導公司（PLG）、或是創業如何撐到發光，這集你會聽得超爽。
🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
(00:00) 開頭(01:08) Figma 一飛沖天市值飆上 680 億！
(04:23) 2022 年差點被 Adobe 收購的故事
(06:31) 賣股的員工哭哭：估值砍半虧超大
(07:50) 英國歐盟為何能卡美國公司的併購？
(10:53) 創業故事：差點變成迷因產生器
(12:38) 四年打底，五年才開始收費的耐心
(14:06) Figma 的超猛關鍵數字
(15:06) 成長飛輪：產品驅動成長讓產品自己賣自己
(18:03) All in AI：Figma 想當設計界的 OS
(20:14) 股票一直漲這麼幸福真的可以嗎？
(22:26) 幕後花絮：這集差點生不出來
AI 想越久越笨？Anthropic 最新研究震撼業界，模型越推理越跑偏，還自信滿滿腦補出一整段錯誤邏輯。
這不是 Bug，是一種全新的現象，名字叫做 Inverse Scaling in Test-Time Compute。
研究人員發現，在某些邏輯問題中，推理時間拉長反而讓模型表現變差，答案不只錯，還會越講越離譜。
這集我們就來聊聊：
📌 Anthropic 發現了什麼？哪些問題最容易讓模型越想越笨？
📌 為什麼推理時間拉長反而讓模型表現變差？
📌 我們該怎麼修？Tree-of-Thoughts、反思模組、平行推理各有什麼用？
📌 平行推理是不是解方？還是只是把廢話講成團？
📌 Gemini Deep Think 怎麼解題？為什麼它不會中招？
🎧 如果你對推理模型、模型幻覺、AI 訓練技巧、高階模型架構有興趣，這集你會聽得很過癮。
🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
(00:00) 開場
(01:12) 強推白天運動，真的有差！
(04:19) 五件事，讓你人生持續快樂
(07:12) Anthropic 最新研究：推理時間越長，模型反而越差？(08:49) 蘋果橘子陷阱題：你答得比 AI 還聰明嗎？
(10:29) 模型也會有「存在危機」？
(11:48) 為什麼 AI 越想越笨？
(14:09) 怎麼救？從 Prompt 到模型架構一次整理
(16:24) 平行推理是萬靈丹還是團體腦補？
(18:22) 可解釋性可以幫上什麼忙？
(19:43) 模型要重新分級了：高階推理模型登場
(20:24) Gemini Deep Think 最強模型拿下 IMO 金牌
(21:46) 從 2024 銀牌到 2025 金牌：Google 怎麼辦到的？
(24:18) 模型進步飛快，為什麼你用的還是一樣笨？
OpenAI 原本準備砸 30 億美金，收購 AI coding 新創 Windsurf，沒想到排他期一過，Google 火速攔胡，用一波 acqui-hire 把人和技術都帶走，只花了 24 億。
三天後，Windsurf 剩下的團隊也沒閒著，直接被另一間做 AI coding agent 的新創 Cognition AI 收下，這場戲劇性的收購戰，終於畫下句點。
這集我們就來聊聊：
📌 為什麼 OpenAI 的收購案會破局？微軟的條款到底卡了什麼？
📌 Windsurf 到底是什麼公司？為什麼這麼搶手？
📌 Claude、Cursor、Copilot、Windsurf，AI coding 助理市場正在怎麼變？
📌 為什麼現在大家都愛用 acqui-hire？這招有多陰、有多快？
📌 留在原地的 Windsurf 員工，到底是不是最慘的那群人？
🎧 如果你對 AI 新創收購案、OpenAI 和微軟的愛恨情仇、還有 AI coding 助理的未來感興趣，這集你會聽得很過癮。
🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
(00:00) 開頭
(02:07) 西雅圖無敵夏天來了
(04:25) 西雅圖最大的缺點
(05:42) Windsurf 收購案到底發生什麼事？
(07:08) Cursor 為什麼拒絕 OpenAI 100 億報價？
(08:47) OpenAI 收購失敗的真正原因
(11:25) 傳說中的 AGI 條款是什麼？
(12:23) AI coding 助手從補字到寫 PR 的進化史
(14:14) AI 工程師正式上線：Agentic Coding
(16:41) Acqui-hire 為什麼成為主流？
(18:30) 留下來的 Windsurf 員工是不是有點慘？
(19:30) 人還是要為自己而活：大部分的 deadline 都是假的
全球最聰明的 AI 誕生了，而且它不是 GPT。
xAI 推出的 Grok 4，在最新的 AI 大魔王考試裡，不只全場最高分，甚至學會了怎麼自己叫工具、自己算數學、還自己訂貨賣東西，靠經營虛擬販賣機賺了 4694 美金，撐了 324 天不崩潰。
它的祕密武器叫做——巨量強化學習。
這集我們就來聊聊：
📌 Grok 4 的架構到底哪裡跟別人不一樣？
📌 強化學習不是拿來下圍棋的嗎？怎麼變成新的 pretraining？
📌 人類最終測驗是什麼？為什麼它比你所有面試都難一百倍？
📌 Vending-Bench 是什麼鬼？為什麼可以逼瘋大模型？
📌 Grok Heavy 值不值得每月 300 美金？
📌 如果每個 AI 都能考滿分，下一步是什麼？
🎧 喜歡最前線的 AI 訓練技術、尖端模型設計與超酷 benchmark，這集你一定會聽得超過癮。
🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
(00:00) 開頭
(00:58) 說走就走的旅行來去 Minneapolis
(04:35) 愛情來得太快就像龍捲風
(08:21) Grok 4 登場拿下最聰明 AI 寶座
(10:30) 人類最終測驗到底有多難？
(12:47) 為什麼 Benchmark 越來越不重要？
(14:12) Grok 4 vs Heavy 版到底差在哪？
(15:51) 巨量強化學習：訓練方式的大突破
(19:04) RL 是新的預訓練？效果到底有多猛？
(20:48) Grok 的語音模型：生動、即時、很會演
(22:02) ARC-AGI 測驗：人類秒解，AI 煩死
(23:45) Grok 經營虛擬販賣機 324 天賺爆
(26:03) Grok 的強項與罩門：推理很強，但日常還是 GPT？
(27:34) 我對 AI 的未來想像：內容自動化個人化 + 科學突破
特斯拉的無人計程車，正式在德州奧斯汀上路了。馬斯克說這是 FSD 的指標性時刻，但很多人不知道，這根本不是真正的無人駕駛。
因為每台 Robotaxi 的副駕駛座上都還坐著一位安全監控員，而且每進一個新城市，系統還得重新訓練與微調，處理無數長尾事件。
這集我們就來聊聊：
📌 FSD 到底是不是端到端？為什麼技術路線其實還是分層模組？
📌 特斯拉怎麼用 AI 開車？感知模型和規劃模型如何分工？
📌 Robotaxi 為什麼每進一個新城市都得重新訓練？調哪些專家？
📌 MoE（混合專家）架構是什麼？怎麼解決大模型推論太慢的問題？
📌 安全員還在也能叫無人車？Tesla 的 Robotaxi 真的是 L4 自駕嗎？
🎧 如果你對 AI、自駕車、城市部署與技術演進有興趣，這集不能錯過。
🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
(00:00) 開頭
(01:03) 特斯拉無人計程車正式登場！
(02:04) 副駕有安全員還算是「無人車」嗎？
(03:55) 事件一：導航失靈，左轉直走分不清
(04:47) 事件二：逆光鬼煞！FSD 看不到路(05:31) 事件三：第一次人為介入現場還原
(08:37) 關鍵法案：德州 9/1 起無人載客要執照
(10:40) FSD 到底怎麼運作？
(12:01) 我完全不怕酸民
(12:54) 傳統自駕車怎麼做？
(14:16) V12 的革命：C++ 被 AI 模型取代了
(15:58) 特斯拉資料策略：不是什麼都上傳
(17:40) FSD 真的是端到端？實際架構拆解給你看
(20:32) 技術最大挑戰：模型太大跑不動
(22:39) 混合專家模式：每種路況召喚不同專家
(25:56) 長尾事件最難搞，AI 要學的還很多
(27:06) 為什麼光達雷達在極端情況下更穩？
(29:27) 擴展速度有這麼快？別被馬斯克騙了
(30:32) Robotaxi 進軍新城市：實際流程拆解
(32:43) 特粉先別急著罵
(35:30) 作者外出取材下週停更
美國史上第一部穩定幣法案，最近在參議院正式通過。一通過，Circle 股價直接從 $31 飆到 $242，暴漲超過八倍。
這不只象徵美國從打壓轉向擁抱加密貨幣，更讓一個人合法暴賺——川普。因為這條法案明文寫著：禁止官員持有或經營穩定幣，但總統、副總統除外。
沒錯，川普家族最近推出的穩定幣 USD1，才剛透過阿布達比主權基金，完成 20 億美金的大交易。而真正賺最多利息的，可能還不是 Circle，而是背後坐收分潤的 Coinbase。
這集我們就來聊聊：
📌 穩定幣法案 Genius Act 到底寫了什麼？為什麼意義重大？
📌 為什麼這條法案讓川普例外？他真的有違法套利空間嗎？
📌 Circle 是怎麼靠發 USDC 賺國債利息的？這模式能持久嗎？
📌 Coinbase 怎麼搶走 58% 利息收入，還有機會拿走 USDC 商標？
📌 幣圈喊去中心化，最後還是得靠傳統金融接住這些錢潮？
🎧 如果你對加密貨幣、金融法規、政治利益交換感興趣，這集不能錯過。
🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
(00:00) 開頭
(01:03) 上集 Scale AI 為什麼爆紅？
(06:41) 穩定幣前情提要
(07:55) 穩定幣法案 Genius Act 是什麼？
(09:49) 法案通過後的影響
(11:42) 川普專屬後門條款
(14:14) 誰會受惠？誰會被打擊？
(16:47) Circle 的瘋狂飆漲合理嗎？
(18:54) Coinbase 吃掉大部分利息
(21:26) 為何 Circle 簽不平等協議？
(22:40) 幣安當年怎麼打壓 USDC？
(25:10) Circle 最大的風險
(25:57) 幣圈的去中心化矛盾
Meta 最近砸下 143 億美金，買下 Scale AI 將近一半的股份。這家公司你可能沒聽過，但它的客戶包括 Google、OpenAI、Amazon、Nvidia，全都是現在最強的 AI 玩家。
而 Meta 不只砸錢，還把創辦人 Alexandr Wang 連同整個團隊請進自家，成立全新的 AI 實驗室。
看起來像是 AI 世界的強強聯手，但背後，卻牽扯出矽谷資料帝國的勞力地基——幾十萬外包工人，靠手動清洗、標註、篩選，撐起了最先進的大模型。
這集我們就來聊聊：
📌 為什麼 Meta 不併購，只買 49%？這種「不併購的併購」有什麼盤算？
📌 Scale AI 到底在做什麼？為什麼它對所有 AI 公司都這麼關鍵？
📌 背後 24 萬外包工人怎麼工作？為什麼有人說它是 AI 時代的血汗工廠？
📌 創辦人 Alexandr Wang 是怎麼用人力打贏自動化，做到三年營收八倍成長？
📌 這場交易，對 AI 世界的權力結構會帶來什麼變化？
🎧 如果你對 AI、創業、資料供應鏈的黑箱感興趣，這集不能錯過。
🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
(00:00) 開頭
(01:08) 育兒心得：一定要生兩個
(04:32) 育兒心得：竹科父母的焦慮
(08:02) Meta 砸 143 億美金投資 Scale AI
(09:02) 為什麼選擇不併購的併購？
(11:52) 馬克慌了？Meta 生成式 AI 的背水一戰
(14:15) AI 工程師年薪兩百萬美金？
(15:55) Scale AI 到底在幹嘛？矽谷最隱形的資料帝國
(18:35) Scale AI 創業故事：大一休學做資料工廠
(20:33) 三年營收 8 倍成長 Scale 跟上 AI 大爆發
(22:05) 成為 AI 界的 AWS
(23:23) 最大爭議：24 萬外包工人的數位血汗工廠
(26:57) 如何大量標註又確保品質？
(30:03) 被炒也能變億萬富翁：Lucy Guo 的傳奇轉身
(31:20) 一個關鍵決定改變你的一生
特斯拉的無人計程車，準備正式上路了！沒光達、沒高精地圖、甚至沒太多測試，Model Y 直接升級就能上街。馬斯克說：兩年內，會有超過一百萬台 Robotaxi 上路。
另一邊，Waymo 花了十年、車價破百萬、地圖畫到手斷，才讓無人車在舊金山、鳳凰城穩定營運，市占甚至超過 Lyft。
現在，這兩種完全相反的路線，要正面對決——比技術、安全、成本，還有速度。
這集我們就來聊聊：
📌 為什麼特斯拉敢直接軟體升級就上街？
📌 Waymo 怎麼做到在舊金山市佔率超車 Lyft？
📌 無人車真的能完全不靠人？遠端操控的祕密是什麼？
📌 成本 vs 安全，誰的模式比較有機會活下來？
📌 特斯拉這次，能不能真的彎道超車？
🎧 如果你對 AI、交通、城市未來有興趣，這集不能錯過。
🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
(00:00) 開頭
(01:01) 特斯拉無人計程車正式上路
(06:00) 馬斯克想讓你免費幫他跑車？
(07:38) Waymo 近年戰績總整理
(09:37) 為何 Waymo 擴張這麼慢？
(10:02) 一場事故讓 Cruise 全面熄火
(11:50) Waymo 為什麼堅持畫地圖？
(16:01) 為何選最難搞的加州先上？
(18:56) 特斯拉 vs Waymo：理念完全不同
(22:32) 無人車的真相：其實都有人在幫忙
(25:02) 誰比較強？無人車的評比指標
(27:45) 特斯拉這次能彎道超車嗎？
有人排隊領幣，有人排隊掃眼球。這不是科幻電影，是台北街頭。Worldcoin，一個由 OpenAI 執行長 Sam Altman 發起的專案，現在正式登陸台灣。掃一下眼球，就能領到幣，還說要打造 AI 時代的全球身分系統，鋪路給全民基本收入。聽起來很酷，但你確定你知道你交出了什麼嗎？
這集我們聊聊：
👁️ 世界幣的願景到底是什麼？AI 時代真的需要「一人一 ID」嗎？
🔐 虹膜掃描 + 零知識證明，聽起來超安全，那你敢不敢掃？
🌍 全球有哪些國家說不，為什麼？我們是不是低估了生物資料的風險？
🪙 40 顆 WLD 換一雙眼睛，划算嗎？還是我們只是參與了一場無法退出的數位實驗？
🎧 如果你對 AI 身分驗證、UBI、Web3、個資未來有興趣，這集會幫你重新思考：在 AI 時代，什麼才算是真正的「你」？
🔗 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
(00:00) 世界幣登陸台灣
(02:22) 願景：AI 時代的全球身份系統
(05:29) 掃描流程揭秘
(07:55) 零知識證明 + 上鏈來保護隱私
(09:19) 世界幣現在能做什麼？
(12:03) 隱私與安全疑慮
(16:17) 該不該掃眼球換獎勵？
你是不是也在想：2025 年還值得成為一個 YouTuber 嗎？
讓我給你一個真實案例：三個月、14 支影片，沒什麼剪片、沒認真經營社群，單純坐在鏡頭前聊天，從兩千訂閱一路漲到破萬！
這集我們聊聊：
📌 為什麼「內容」比剪輯重要？什麼都不完美也可以先上路
📌 我怎麼用 AI 工具加速產出？但又不過度依賴工具
📌 經營頻道最關鍵的心法：方向對就執行、別朝令夕改
📌 一萬訂閱 Q&A！怎麼兼顧工作、家庭、運動還能做節目？
📌 軟體工程師該怎麼面對 AI？還有⋯柯柯去哪了？（有人敲碗）
🎯 如果你也正在經營頻道、卡在瓶頸，或只是想找點動力，這集會給你不少真實又實用的參考。
💼 廠商想投廣告也歡迎來信，現在開頭還沒人贊助 XD
🎧 《矽谷輕鬆談》傳送門 ➡️ https://linktr.ee/jktech
00:00 一萬訂閱大感謝
02:09 本頻道三個吃虧點
05:08 現在就開始別再拖
07:24 內容為王
10:56 持續輸出才是關鍵
14:08 接下來的目標
16:25 怎麼兼顧生活跟做節目？
19:07 AI 時代工程師怎麼辦？
22:54 柯柯去哪了？
24:19 看好特斯拉嗎？
27:05 Cruise 八卦
27:49 自然語言開發
28:33 我都怎麼關注科技？
🎁 我已經用了 WHOOP 健康手環 9 個月，超適合像我這種愛運動又想睡好的人，這集也會分享我的使用心得（HRV、恢復力、身體年齡怎麼看）。
如果你也想試試看，可以用我的推薦連結 👉 https://join.whoop.com/5DF37B
註冊就能免費體驗 WHOOP 一個月（我沒有收錢，純粹覺得好用想分享 😄）
22 年來從未下滑過的 Google 搜尋，終於出現裂痕。
Safari 上的 Google 查詢量，首次出現下降。蘋果高層在聽證會上直接點名：「使用者正在轉向 AI 聊天機器人」，而 ChatGPT、Perplexity 等新一代搜尋方式，正在悄悄重寫搜尋邏輯。
就在這個節骨眼上，Google I/O 火力全開，端出一整套 AI 武器：新一代 Gemini 推理模型、整合式 AI 搜尋模式、能生聲音的影片生成工具 Veo 3，甚至還有 Android XR、智慧眼鏡與頭戴裝置，彷彿在說：「搜尋，我還沒退場。」
這集我們聊聊：
📌 Safari 搜尋量為什麼會掉？AI 搜尋真的吃掉 Google 的流量了嗎？
📌 Google 每年花 200 億買預設搜尋，現在還划算嗎？蘋果又打算怎麼反擊？
📌 AI 搜尋現在真的用了多少？Google 說還在長，我說可能已經超過三成
📌 Google I/O 我最在意的幾個亮點：Gemini 2.5 Pro、AI 搜尋模式、Flow 影片創作工具
📌 Android XR 真的有機會跟 Vision Pro 打對台嗎？Google demo 表現如何？
📌 Meta 和蘋果現在的 AI 佈局是不是已經被拉開差距？
🎧 如果你想知道搜尋引擎的主導權正發生什麼變化，這集是你掌握第一手觀察的最佳時機。
🔗 《矽谷輕鬆談》一鍵收聽 ➡️ https://linktr.ee/jktech
00:00 開頭
01:04 WHOOP 健康手環心得
06:15 我的身體年齡測出來是…
08:26 哪些人適合用 WHOOP？
10:05 Google 搜尋 22 年來首次下滑
12:53 Google 反擊：搜尋量還在漲？
14:59 AI 搜尋真的吃掉 Google 三成流量？
17:44 Google I/O 火力展示，近年來最精彩一次！
19:08 Gemini 2.5 Pro 拿下排行榜第一
21:59 Flow 與 Veo 3：生成電影級影片的新武器
23:53 即時翻譯的未來真的來了？
25:34 我最愛的現場 Demo：Google 智慧眼鏡
27:49 Project Moohan：對標 Vision Pro 的 XR 頭盔準備登場
30:10 蘋果跟 Meta 在 AI 卡關了嗎？
想像一下，一個沒有信用卡、沒有銀行帳戶的自由工作者，靠著一個手機錢包，就能收錢、付錢、開公司，參與全球經濟。這不是幣圈夢想，是現在正在發生的事——而且速度比你想的還快。
Visa、Mastercard、Stripe、Coinbase 全部動起來，穩定幣不再只是交易所裡的數字，而是開始吃掉傳統金流系統，甚至搭上 AI，準備讓「錢」自己跑流程、自己打 API、自己決定怎麼分帳。
這集我們聊聊：
📌 為什麼 Circle 想再次上市、Stripe 支援 USDC、Visa 跟 AI 合作刷 USDC 卡？
📌 傳統支付有什麼問題？為什麼收一杯咖啡的錢，店家只能拿到 94%？
📌 穩定幣如何降低成本、即時清算，跳過銀行與卡組織？
📌 可程式化的錢：自動分潤、streaming 薪水、條件式付款，甚至 AI 自己付錢
📌 Agentic commerce：當 AI 不只查資料，而是能賺錢、花錢、自己經營經濟活動，我們準備好了嗎？
🎧 如果你對金流、AI、自動化未來有興趣，這集會是你重新思考支付與商業邏輯的起點。
🔗 《矽谷輕鬆談》一鍵收聽 ➡️ https://linktr.ee/jktech
00:00 開頭
01:34 Netflix 實境秀推薦
04:18 穩定幣新聞爆炸
05:00 Circle 再衝 IPO
07:48 Stripe 開放全球收 USDC
10:56 Visa / Mastercard 同步支援穩定幣
12:56 為什麼穩定幣這麼重要？
15:15 為什麼先在奈及利亞發卡？
17:26 傳統支付的痛點以及刷卡流程
23:06 穩定幣如何改寫這一切？
26:10 可程式化的錢
28:47 AI × 穩定幣的未來
想像一下，2027 年，一座資料中心裡跑著一群諾貝爾等級的天才。他們可以主導經濟、操縱輿論、影響國家安全——但我們完全搞不懂他們怎麼做出決策。
Anthropic CEO Dario Amodei 最近寫了一篇超硬派文章，直接警告：「如果我們還看不懂 AI 它們在想什麼，人類很可能會被自己創造的東西毀掉。」
但問題來了——他為什麼這麼急？這篇文章真的只是為了拯救世界，還是為了讓 Anthropic 在 AI 安全這局搶下先機？
這集我們聊聊：
📌 可解釋性是什麼？為什麼模型愈強大，黑箱問題愈危險？
📌 稀疏自編碼器 + 自我解釋機制 + 電路追蹤：如何看懂 AI 腦袋裡的「思考路線」？
📌 Anthropic 是怎麼從 OpenAI 出走、組成七人創業團隊，打出安全第一的差異化定位？
📌 Dario 主張出口管制、輕度監管，是真的為了全球安全，還是想幫自己圍一條護城河？
📌 如果 2027 年真的出現「國家級天才 AI」，我們真的準備好了嗎？
00:00 開頭
04:11 Anthropic 的創立故事
07:46 Claude 原本可以在 ChatGPT 之前問世
09:20 「一年後 AI 會寫全部程式碼」
11:43 工程師的黃金年代結束了？
15:24 AI 是種出來的，不是蓋出來的
17:53 AI 的最大風險？
21:11 解鎖 AI 腦袋：近幾年技術的重大突破
25:55 2027 會有諾貝爾獎等級 AI？
29:17 可解釋性背後的戰略布局
🎧 如果你也覺得「看懂 AI 的思考」不只是技術問題，而是影響整個社會安全的關鍵，歡迎留言告訴我你的看法。
🔗 《矽谷輕鬆談》一鍵收聽 ➡️ https://linktr.ee/jktech
北韓駭客拉薩路盜走 15 億美元的加密貨幣後，怎麼在鏈上神不知鬼不覺地消失？
這集我們不只講 Bybit 被駭，而是要一步步拆解駭客的洗錢路線圖：ETH 怎麼跨鏈變 BTC，怎麼進混幣池、怎麼進入隱形錢包，最後怎麼透過 OTC 變成現金，逃出鏈上世界。
這不是電影，這是真實發生的事。
這集我們聊聊：
📌 Bybit 被駭事件全紀錄：從例行轉帳變成史上最大金融竊盜案
📌 駭客沒暴力攻擊也沒拿私鑰，怎麼用 JavaScript 騙過錢包簽署者
📌 為什麼 THORChain 是駭客最愛的洗錢第一跳？原生幣互換有多難追？
📌 CoinJoin、Railgun、零知識證明怎麼讓資金徹底斷鏈
📌 冷錢包真的安全嗎？介面沒做對，一樣親手簽給駭客
BTW，這週也算圓了一個夢——我終於現場看到梅西踢球了 🐐
科技犯罪很扯，但梅西還是神。
00:00 開頭
01:03 夢想成真現場看到梅西！
08:31 Bybit 竊盜案全紀錄
14:44 鏈上追錢最新進度
15:23 駭客攻擊三階段
19:50 洗錢大逃亡
24:25 零知識證明
27:38 會拍成 Netflix 嗎？
🎧 如果你想知道「區塊鏈上怎麼洗錢洗到 FBI 都頭痛」，這集不能錯過。留言告訴我：你覺得最可怕的是哪一步？
🔗 《矽谷輕鬆談》一鍵收聽 ➡️ https://linktr.ee/jktech
Meta 最近真的有夠慘！一邊被吹哨者爆料勾結中共，一邊被美國政府告上法院。這集，我們來拆解這兩場危機背後的真相。
前 Meta 高層 Sarah Wynn-Williams 出書《Careless People 不在乎的人》，不只揭露了 Meta 跟中共合作審查台灣、香港內容的內幕，還被公司搞出禁言令，只要在公開場合講出「Facebook」這個字，就要被罰五萬美金。她甚至說，這次國會作證可能是她最後一次能講話。
為什麼 Meta 寧可冒著風險也要勾結中共？答案很現實：183 億美元的中國廣告收入。Temu、Shein、還有更多中國企業，撐起了 Meta 的一成營收。
這集我們聊聊：
📌 「爆紅監控器」是什麼？為什麼台灣貼文太紅會被限流？
📌 Meta 跟中共合作做了什麼？從資料共享到海底電纜 Project Aldrin
📌 LLaMA 模型開源如何讓中國 AI 趕上美國？
📌 為什麼臉書高層不讓自己小孩用臉書？
📌 美國政府的反壟斷官司會真的把 IG 和 WhatsApp 拆掉嗎？
📌 反壟斷法為什麼這麼老，對科技巨頭根本沒用？
📌 真正的壟斷不是價格，是我們的時間和注意力
00:00 開頭
02:35 美國抗議最愛喇叭
04:15 吹哨者出手，Meta 對她下禁言令
08:39 「爆紅監控器」審查台灣與香港內容
12:35 祖克柏勾結中共為了什麼？
14:31 Meta 向中國定期簡報 AI 技術
16:38 情緒低落時推送廣告，效益最大化
18:57 臉書高層小孩禁止用臉書？
20:01 如何避免陷入情緒漩渦
22:32 Meta 反壟斷官司開打
24:38 反壟斷是自廢武功？
28:11 Apple vs Epic：抽成大戰回顧
29:58 如何定義「社群壟斷市場」？
32:59 祖克柏有個大膽的想法
34:40 刪掉 Facebook 吧！
🎧 聽完這集，如果你也覺得 Meta 的這場危機不只是科技新聞，而是整個時代的縮影，歡迎留言告訴我：你最震驚的是哪一段？
🔗 《矽谷輕鬆談》一鍵收聽 ➡️ https://linktr.ee/jktech
你曾經是那種從小被說「很聰明」的小孩嗎？功課好、學得快、大家都說你將來會很有前途。
但長大後，卻常常覺得自己卡住、提不起勁、跟人也越來越難連結，最痛的是——你說不上為什麼。
這集我們聊聊：那些曾經是「資優生」的我們，為什麼會在長大之後迷惘、孤單，甚至對人生感到無能為力？
這集我們聊聊：
📌 為什麼「聰明」會變成一種束縛，而不是優勢？
📌 為什麼我們越來越不敢嘗試、不敢失敗？
📌 為什麼社交會變成一場「表現」而不是連結？
📌 為什麼理性分析，卻無法解開內在的痛苦？
📌 該怎麼放下「我必須很聰明」這個身份，重新出發？
00:00 開頭
01:10 為什麼聰明小孩長大後反而迷惘？
05:31 該怎麼辦？從放下「聰明」開始
07:21 個人感觸
08:28 為什麼我們會卡住？談談單一價值觀的影響
11:05 沒有探索自己的空間，會發生什麼事？
13:01 解法一：找回你的內在動機
14:13 解法二：把注意力放在過程而不只是結果
原文影片：https://youtu.be/U4PsIm9dDvs
🎧 聽完這集，如果你覺得某一句話特別打中你，歡迎留言跟我分享：你是不是也曾經是那個「被看好」的小孩，卻在長大後搞不清楚該往哪走？
🔗 《矽谷輕鬆談》一鍵收聽 ➡️ https://linktr.ee/jktech
📣 本集感謝《天下雜誌》贊助
想快速掌握每天的財經、科技、管理重點？我最近體驗了《天下每日報》App，覺得超適合像我們這種想吸收高品質內容、但沒時間每天刷一堆新聞的人。
每天 8 則精選新聞＋深度解析，幾分鐘就能更新知識。還有仿真人語音可以邊走邊聽，資訊密度很高但吸收很輕鬆。
🎁 4/30 前使用《矽谷輕鬆談》專屬連結免費體驗 60 天（價值 NT$360），還有機會抽 AirPods 4！
大型語言模型到底會不會「思考」🧠？這次我們終於有機會一探究竟。Anthropic 發表兩篇突破性的研究，透過名為「電路追蹤（Circuit Tracing）」的方法，第一次打開了語言模型的腦袋，讓我們看到 Claude 是如何推理、做決策、甚至提前規劃答案。
這集我們聊聊：
📌 為什麼 LLM 這麼難解釋？
📌 MLP 到底在模型裡做了什麼？
📌 CLT 是怎麼繞過黑盒、還原語意電路？
📌 Claude 真的有「中間想法」還是只是唬人？
📌 未來會不會出現一個完全可控、可理解的 AI？
此外，當然也要來看一下Llama 4 的災難現場——表面 benchmark 飆高，實際上卻連 strawberry 都拼不對？Meta 說的和大家實際拿到的版本真的一樣嗎？ChatBot Arena 上測試的是誰？這場開源大戰背後，又藏了哪些沒說清楚的眉角🧐？
00:00 開頭
02:41 Llama 4 發表
05:42 實測翻車
09:42 測試版不等於開源版？
10:50 Meta 為何這麼趕？
12:27 LLM 可解釋性的困難
14:05 Claude 的思維過程
15:20 LLM 有計畫能力
17:57 技術細節
20:48 為何 LLM 是黑盒？
21:25 怎麼打開黑盒？
23:34 未來會有可解釋的 LLM？
26:13 結論：今天學到什麼？
🎧 聽完也歡迎留言告訴我：你覺得語言模型真的「有在思考」嗎？Llama 4 的表現，有讓你失望嗎？
🔗 《矽谷輕鬆談》一鍵收聽 ➡️ https://linktr.ee/jktech
你有沒有想過，一間被 Apple 修理過、靠廣告起家的公司，為什麼現在拼命開源 AI 模型，還說這是對社會有益？
Meta 高調開源了 Llama 系列大型語言模型，號稱「免費給大家用」，但背後的故事遠比你想的複雜：
這不是送禮，這是一次搶佔未來平台主導權的戰略反擊。
從當年被 Apple ATT 政策斷掉廣告追蹤開始，Meta 就一直想擺脫「靠別人生態系吃飯」的宿命。現在到了 AI 世代，Mark Zuckerberg 選擇走開源路線，不只是工程文化，更是一場平台賽局的再下注。
這集帶你拆解這場開源操作背後的理想與盤算，包含：
📌 Meta 為什麼非開源不可？它真的學乖了嗎？
📌 Llama 為何用條件式授權，擋掉其他科技巨頭？
📌 DeepSeek 的技術為什麼讓 Llama 有點壓力？
📌 開源到底是利他、利己，還是兩者都是？
📌 這樣的策略，真的能讓 Meta 變成 AI 世界的 Android 嗎？
你不需要是工程師或產業分析師，也能聽懂這集，因為我會用最白話的方式拆解這場科技巨頭間的 AI 開源博弈、資料壟斷反擊戰，以及 Mark 如何把「被修理過的痛」，變成推開下一扇門的力氣。
🎧 聽完也歡迎留言告訴我：
你覺得 Meta 是在做公益？還是在打造自己的帝國？
🔗 《矽谷輕鬆談》一鍵收聽 ➡️ https://linktr.ee/jktech
