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Hosted by Unknown Host · 🇺🇸 US · ZH-HANT · 16 episodes
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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--Hosting provided by SoundOn
Unknown Host hosts tokens.fm 偷啃, a technology show with 16 episodes published.
(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
(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
(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
(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、Anthro
(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
(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
(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
(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 Clo
(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
(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 Spar
(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
(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
(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 A
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
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/3Y8
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