1. 台灣最該害怕的，是以為戰爭離自己很遠。 美國智庫推演顯示，一旦台海爆發衝突，美軍的遠程精準導引武器可能在 7 到 8 天內就大量耗盡。中國的造船能力最高是美國的 300 倍，如果雙方軍艦都遭到重創，美國可能要用數十年重建，中國卻可能只需要一年。面對消耗戰，我們還能用少量、高成本的硬體去應對嗎？ 這些數字殘酷提醒我們，未來戰爭很可能不是誰的武器又大又猛，而是誰能撐過消耗戰、補上產能，用更快速度重組戰場。 2. 不要打造昂貴的蝙蝠車，要打造能大量部署的無人軍團。 烏俄戰爭、以色列與哈馬斯的殺戮，直至今日美國與以色列聯手空襲伊朗核設施，演變成荷姆茲海峽危機，都讓我們看到戰爭其實離我們不遠，也看到 Anduril 在當今世界存在的必要性。如同《魔戒》中哈比人享受著平凡幸福，卻忘記這種幸福在更大的歷史尺度上，只是一種區域性、暫時性的意外。 Anduril 創辦人 Palmer Luckey 上一間公司做 Oculus 時，就不是靠更貴的硬體解決問題，而是用便宜透鏡搭配軟體校正，把數萬美元的設備壓到 300 美元以下。這也變成 Anduril 的核心思維：現代戰場需要大量、廉價、可消耗、可快速部署，並能透過軟體協調的系統。 當台海變成由無人機、無人艇、感測節點組成的「無人地獄」，防衛的重點就不再只是買最貴的武器，而是建立讓對手難以前進的整套系統。 3. 民用能力，能不能轉成安全能力？ 冷戰後 35 年，美國只誕生 2 家國防科技獨角獸，剛好跟床墊產業一樣多。這讓人不得不問，一個國家保護自己的創新動能，為何能低到和民生用品差不多？ 對台灣來說，半導體、自行車碳纖維、電子製造、感測器，都不只是產業優勢，也可能成為安全能力的一部分。Anduril 這個名字來自《魔戒》中被重新鍛造的聖劍，而 Palmer Luckey 自己，也像一把被矽谷打碎後重新鍛造的劍。 和平不是天上掉下來的禮物，而是你有沒有能力讓對手知道，開戰的代價太高。

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當 AI 正在重寫世界規則，你真的看懂科技公司在做什麼嗎？怪獸科技公司聚焦 AI 趨勢、科技公司策略與職涯成長，拆解頂尖科技公司如何做決策、打造產品、推動成長，並將這些策略轉化為個人可以應用的工作方法與人生思維。怪獸科技公司致力於幫助新一代知識工作者：看懂趨勢、建立判斷力，並在 AI 時代找到自己的位置。

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無人軍團：AI戰爭王者帕爾默．拉奇與Anduril的崛起

當 AI 開始付款、操作軟體、推進工作，白領工作的價值將重新洗牌。AI Agent 如何改變 SaaS、穩定幣支付與企業工作流？從 Copilot Cowork、SaaS 重構到 Harness Engineering，本文解析為何會用 AI 已經不夠，未來關鍵是成為會管理 Agent 的工作者。

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AI Agent如何改變工作？從穩定幣支付、Copilot Cowork到SaaS商業模式重構｜怪獸科技公司

Anthropic 為什麼不公開旗下最強模型 Claude Mythos？因為它強到連開發它的人，都不敢直接讓所有人拿去用。Claude Mythos Preview 在測試中已經能在主流作業系統與瀏覽器裡找出高風險漏洞，測試期間一度突破沙盒自行連網，讓美國財政部長和聯準會主席緊急召集華爾街 CEO 開緊急會議。 很多人以為 AI 只是在搶工作，但真正被 AI 改寫的，可能是人類培養能力、累積判斷、甚至理解世界的方式。最近 AI 大神 Andrej Karpathy 分享自家 LLM 知識庫，讓 AI 不是停留在一次性的問答，能將知識累積成長期可自主演化的結構；Google 也剛把 Gemini 的 notebooks 與 NotebookLM 串起來，讓 AI 更像一套可持續累積的個人知識系統。當模型強到足以讓公司選擇不全面釋出，當知識管理開始從搜尋變成「AI 幫你整理一整套脈絡」，我們會不會在追求效率的過程中，慢慢失去理解問題、累積能力、獨立判斷的肌肉？ MIT 史隆管理學院研究認為，AI 帶來的風險，是讓你看起來更強、最終整體產出反而比不用 AI 還低。這集怪獸科技公司，會從 Claude Mythos 這起事件一路往下拆：人類面對 AI 最常出現的 4 個誤判，到底是什麼？當 AI 越來越會帶路，我們還有沒有能力知道，自己為什麼出發，又想走向哪裡？ 🗣️ 本集思考重點： 00:00 強到驚動華府與華爾街！Anthropic 不公開的旗艦模型 Mythos 01:50 第一個誤判：總是低估它，直到它真的做到 06:15 第二個誤判：ELIZA、圖靈測試，我們太容易把 AI 當成「懂你」 08:15 第三個誤判：MIT 研究用 AI 長期產出比不用還低、LLM 知識庫不是人人都需要 18:39 第四個誤判：人機協作用錯，結果比自己判斷更糟 20:19 當 AI 越來越會帶路，你還知不知道自己要往哪去

[Podcast] Claude強到讓華府與華爾街緊急開會？

1. 爆紅、升遷、投資績效都可能騙人，失敗也不一定有原因。 我們很容易相信，投資績效好的人一定看懂趨勢，升遷的人一定做對選擇。沒被看見的作品、錯過的機會、失敗的結果，也常被我們解釋成能力不足。 但令人跌破眼鏡的事件背後，不一定有令人跌破眼鏡的原因。《醉漢漫步效應》最有趣的地方就是點出，人太擅長替結果編故事了。我們以為自己看懂規律，其實只是被隨機性騙了。 2. 經驗很珍貴，但經驗也很會騙人。 書中提到康納曼和以色列空軍教官的故事。教官認為罵人有效，因為學員表現很差被罵後，下一次通常會變好；表現很好被稱讚後，下一次反而變差。但康納曼指出，一個人不太可能一直維持超好或超爛的狀態，所以責罵看起來有效，稱讚看起來有害。 很多人相信自己是靠焦慮進步的。但也許那不是焦慮的功勞，只是你不可能一直停在最糟的表現。經驗，不過是剛好很符合直覺罷了。 《醉漢漫步效應》談到一種很常見的判斷錯誤：我們會覺得細節越多的故事越可信，例如「公司明年銷售額會上升」跟「公司因為整體經濟變好，所以明年銷售額會上升」兩句話，後者聽起來更完整，更像是真的。但從機率角度來看，第二句多了一個條件，發生機率反而可能更低。 3. 努力的意義，是讓自己更常留在好運會發生的地方。 偏偏人還不會被數字完全說服，是被故事打動。事情發生後，所有人都很會解釋，但能不能預測下一次？非常難，甚至這本書的結論，是運氣。 但如果人生充滿運氣，那是不是代表努力沒有意義？完全相反，這本書有趣的地方就是告訴我們，當我們知道單次結果可能受運氣影響，就比較不會因為一次失敗否定自己，也不會因為一次成功過度自信。 成功，往往混合了能力、時機、資源、環境、機運，以及許多小到當事人自己都未必記得的偶然。像是書中談到比爾・蓋茲與微軟早期拿下 IBM 作業系統授權的故事。當然，蓋茲有能力、野心和商業敏銳度，但如果 IBM 沒有找上他談成合作，並且低估作業系統的長期價值，微軟的未來可能完全不同。 懂機率，不是要我們放棄努力，而是少一點事後諸葛，別迷信單次結果。在不可控的世界裡，就像《無路之路》當中談到「好事是跑不掉的，只要創造出讓它發生的空間就好」，你不能保證每次都成功，但可以透過嘗試多次提高勝率，建立一套能承受波動的系統。 如果我們注定得像醉漢一樣漫步，能做的就是提高被好運撞上的機會。

醉漢漫步效應：人都很會算，但很常沒有算對、還以為撿到便宜

任天堂遊戲厲害的地方，是懂得設計一種讓人「不小心開始、願意持續、最後覺得自己成長了」的體驗。

你猜，一款全世界都知道、幾乎可以代表遊戲史的作品，第一次被孩子看到時，他們會說什麼？「看起來好好玩！」「我想玩！」「這是什麼遊戲？」

如果這款遊戲是《超級瑪利歐兄弟》，我們大概會以為答案一定是這些。但有

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為什麼有些遊戲第一眼看起來不好玩，卻反而讓人停不下來？因為最厲害的設計，常常不是一開始就讓你覺得超刺激，而是讓你很快理解下一步、持續感到驚喜，最後不知不覺一直玩下去。 
 
《超級瑪利歐兄弟》明明是全球最成功的遊戲之一，第一眼卻不一定讓人覺得「看起來超好玩」；《俄羅斯方塊》也不是靠華麗畫面取勝，卻成了最容易讓人停不下來的經典。這集想回答的問題是：任天堂和這些經典遊戲，到底做對了什麼，才讓玩家一開始願意進去、進去之後停不下來，最後還想再回來？ 
 
這集會從瑪利歐、薩爾達、勇者鬥惡龍到俄羅斯方塊，拆解 3 種很關鍵的設計邏輯：直覺設計、驚奇設計、故事設計。為什麼瑪利歐幾乎不用教學，玩家也知道要往前走？為什麼俄羅斯方塊會讓人一直想再玩一局？為什麼真正厲害的體驗設計，不只是讓人上癮，而是讓人感覺自己在前進、在成長、甚至在獲得自由？這些問題背後，其實都和人類怎麼注意、怎麼記住、怎麼投入有關。 
 
把這些原理放回工作與產品現場，你也會重新理解一件事：為什麼有些企劃明明很有用，卻沒人買單；為什麼有些產品看起來不複雜，卻能讓人一直回來；以及為什麼最好的設計，最後不是把人綁住，而是讓人更容易開始、更願意停留，也更能自在離開。

🗣️ 本集思考重點：
00:00 為什麼有些遊戲會讓人一直玩下去？
02:06 瑪利歐為什麼不用教學，也能讓玩家知道怎麼玩？
07:04 為什麼再好玩的產品，玩久了也會累？
11:30 寶可夢圖鑑為什麼讓人想一直收集？
13:24 好故事為什麼常常要「回到起點」？
15:30 為什麼讓用戶停下來，也是一種高級設計？
17:20 如何把工作做成一個讓人願意一直投入的體驗？

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為什麼有些遊戲第一眼不好玩，卻讓你停不下來？任天堂、瑪利歐與俄羅斯方塊的心理設計｜怪獸科技公司

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看起來不好玩，為何能長紅？從瑪利歐、薩爾達到寶可夢，看懂任天堂的體驗設計心理學｜怪獸科技公司

為什麼社群平台總是放大憤怒、焦慮與對立？因為平台優化的，是你的反應。你停留越久、留言越多、轉發越頻繁，系統就越能學會什麼最能刺激人類情緒。久而久之，社群平台不只是傳播資訊，而是把最容易引發反應的內容持續提煉、測試，再回灌給整個社會。 這集怪獸科技公司想回答的問題是：為什麼科技產品常常不是讓世界更理性，反而更容易放大人性黑暗面？我們會從《失控的憤怒機器》出發，結合《咒術迴戰》裡的咒力、咒靈與負面情緒循環，拆解今天的網路世界到底發生了什麼。當資訊像迷因一樣競爭傳播，而演算法又持續放大最能引發反應的內容，憤怒、恐懼與對立就會變成最有效率的燃料。 如果你也想知道：為什麼越荒謬的內容越容易爆紅？為什麼越讓人憤怒的東西越常被看見？為什麼好的科技最後常常變壞？這集會用迷因、演算法、Goodhart 定律與黑暗谷等概念，帶你重新理解今天的網路世界。 🗣️ 本集思考重點： 00:00 為什麼每天滑到的內容，總特別容易讓人情緒化？ 01:55 《咒術迴戰》的咒靈，像極了今天的社群平台 04:09 迷因為什麼資訊會像病毒一樣寄生與擴散？ 11:00 Goodhart 定律是什麼？一追數字，平台就開始失控 14:32 新科技為什麼常先放大黑暗面？什麼是規模化的黑暗谷？ 19:08 面對憤怒機器，我們還能怎麼對抗演算法？

[Podcast]失控的憤怒機器：咒術迴戰很像今天的社群平台

1. AI 會放大你工作裡所有混亂、沒說清楚的地方。 以前很多問題會被日常忙碌掩蓋，但一旦導入 AI，那些模糊、例外、風險與判斷，都會被全部放大。AI 沒有先取代我，反而讓我更清楚看見，原本以為人類做得很順的工作，背後藏著很多說不清楚的策略債。 《AI First 自我升級革命》裡提到 3A 架構。Automation 是把可預測、可重複的任務交給系統；Augmentation 是用 AI 放大人的研究、學習與決策能力；Agent 則是讓 AI 在明確邊界內，代理執行一段流程。 很多人一看到 Agent 是趨勢，就急著跳到 Agent，想一步到位。結果就是讓 AI 跑很快、也很會製造錯誤（然後開始生氣、暈倒，最後放棄）。問題不一定是模型太笨，而是我們根本沒有說清楚，很多時候我們也不知道自己少給了什麼資訊。 2. 不要急著讓 AI 當代理人，很多時候你需要先學會當一個好老闆。 過去「慣老闆」是負面詞，好像只會出一張嘴、把事情丟給別人，但 AI 讓我們每個人某種程度都可以（得）學會當一個高品質定義問題、給回饋和下判斷的老闆。 不要期待 AI 直接「把東西做完」，而是刻意用 AI 來「教自己怎麼做」。當你開始分辨 AI 給的答案、提出詰問、判斷哪些只是看起來很厲害，你才會慢慢學會怎麼駕馭它。這也包括理解 AI 的偏誤，你怎麼問，它就容易怎麼答；你給它什麼前提，它就可能放大什麼偏見。 3. 自動化不是把人拿掉，而是更清楚知道哪裡不能少了人。 呼應到之前曾聽簡立峰觀察，當軟體產品 feature 容易複製，需要累積客戶信任和流程管理。陶韻智也認為，製作軟體的能力已經不重要了（AI 會幫你做），重要的是對市場的敏感度，以及採取行動的速度。熟練「開發、部署、維護、找用戶」的肌肉記憶，靠著過往累積的信任和 know-how，在機會來臨時才有辦法接的住。 這本書也提醒，不要把 All in AI 想成萬能。書裡提到特斯拉 Model 3 的生產地獄。馬斯克原本希望透過高度自動化拉高產能，結果必須拆掉自動化設備，改回人工處理。讓人在關鍵位置承擔判斷責任，這就是 HITL（Human in the Loop）的價值，人負責判斷、取捨與最後責任。這給我們也是很大的提醒，也要有勇氣踩煞車、砍流程、拆系統，甚至承認自己一開始押錯方向。

AI First自我升級革命：如何成為AI代理時代超級管理者

蘋果財報仍創新高，卻在 AI 時代面臨 Siri 延期、Google Gemini 合作與 OpenAI 手機傳聞的壓力。本文從蘋果控制文化、職能式組織、DRI 問責制與供應鏈管理出發，解析 Apple Intelligence、Siri 入口分配器、AI 眼鏡與 iPhone 之後的科技入口戰。

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為什麼蘋果在 AI 時代反而慢了？問題可能不只是 Siri，也不只是 Apple Intelligence 推進不如預期，而是蘋果過去最成功的那套產品與組織模式，到了 AI 時代開始遇到結構性衝突。 
 
賈伯斯留下來的蘋果模式，為什麼能在硬體時代幾乎無敵，到了生成式 AI 時代卻可能變成包袱？當一家公司長期靠「簡單、控制、完美主義」取勝，面對大型語言模型這種需要快速試錯、頻繁更新、允許不完美先上線的賽局時，它到底會更有優勢，還是更容易卡住？這正是近期 Siri 延遲與 Apple AI 策略轉向背後，最值得看的核心問題。 
 
如果你也在想：蘋果為什麼在 AI 看起來變慢了？Siri 為什麼一直做不好？Apple 真正押注的是自家模型，還是 iPhone 與 Siri 這個入口？這集會從《在蘋果，我們以簡單為主》這本書出發，拆解蘋果的職能式組織、控制文化、供應鏈邏輯與產品哲學，並看這套模式如何同時成就它，也限制它。

🗣️ 本集思考重點：
00:00 蘋果為什麼在 AI 時代反而慢了？
02:11 賈伯斯為什麼拆掉事業體？這套組織為何曾經無敵
05:46 在蘋果不能說哪三句話？完美主義如何變成效率
11:15 Siri 為什麼從領先變落後？Apple Intelligence 卡在哪
15:05 蘋果真正押注的是 AI 模型，還是 iPhone 入口？
18:30 Private Cloud Compute 與隱私優先，為什麼同時是優勢也是限制
15:05 蘋果下一步：機器人、智慧家居，還能翻身嗎？

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蘋果AI為什麼卡住了？因為蘋果最強的控制文化，讓它必然慢｜怪獸科技公司

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蘋果AI為何難變聰明？Siri接入Google、OpenAI想做手機，後庫克時代iPhone入口戰即將開打｜怪獸科技公司

AI 能讓死去的人繼續存在嗎？技術上，現在的確已經能用聲音模型、影像生成與對話系統，重建一個人的聲音、語氣，甚至模擬他還在和你說話。 如果科技讓人死不了，人類為什麼還需要學會失去？《葬送的芙莉蓮》最殘酷也最動人的地方，是它把死亡寫成一種理解的開始。勇者欣梅爾死後，芙莉蓮才慢慢意識到，那些曾經看似普通的小事、無聊的對話、微不足道的習慣，原來都是一個人留下來的方式。人常常不是在擁有的時候懂得珍惜，而是在失去之後，才開始認識對方。 但今天的 AI 與平台公司，正在做一件幾乎相反的事。它們想用資料、模型與演算法，把一個人盡可能完整地留下來。但被留下來的，還是那個人嗎？還是平台幫你優化、重組、設計過後，比原版更適合陪伴你、也更適合留住你注意力的數位分身？ 當哀悼、記憶與陪伴都被搬進平台，誰在決定我們如何懷念一個人？紀念帳號是慈悲，還是一種讓你繼續留在線上的設計？數位永生看起來像安慰，會不會其實也是平台經濟最深的一層權力？這集透過《雲端亡魂》帶你好好了解這些議題。 🗣️ 本集思考重點： 00:00 AI 該讓死去的人繼續存在嗎？ 02:27 《芙莉蓮》：人總是在失去後，才真正理解對方 04:05 數位分身留下的，還是原本的那個人嗎？ 06:43 紀念帳號是在哀悼，還是在延長平台停留時間？ 13:31 為什麼學會失去，反而是人類最重要的能力？ 17:21 科技讓我們在雲端不朽，但芙莉蓮提醒我們要學會放手

電影戲劇

[Podcast]人有AI可永生，芙莉蓮為何還要我們學會失去

1. 有些人，對你的人生不會產生任何影響。 人生會因為遇見誰而改變。我們多半相信這句話，即便知道深度連結比泛泛之交更重要，但也怕自己見的人不夠多、跑的場合不夠廣，社群媒體更把這種焦慮推到極致。雖說要找到新機會就得去認識人，但認識，好像就只是認識而已，沒有然後了。 「每個人身上都有值得學習的地方」這話看似無可反駁，實際上我們很多時候是不敢承認，那些人，其實對你的人生沒有任何影響力。 2. 比起結交更多新人，或許該反思，自己有沒有辜負那些早就支持你的人？ 現在最氾濫的不是孤獨，而是無效連結，準確點說，忽略真正重要的連結。《極簡人脈》用一個非常實際的矛盾舉例：我們知道比起陌生人，要更珍惜一直在支持你的老顧客，但我們實際做的，常讓新顧客拿到大幅折扣，老顧客卻只能照原價買單。這不是很奇怪嗎？ 同理，多數人對剛認識的人特別熱情，對舊的關係逐漸怠慢，雖然俗話說「一期一會」，但《極簡人脈》提醒我們，不是每個人都值得你一期一會。 把它們平均分配給所有人（甚至是你不喜歡的人），本來就是一種低效率，甚至是一種自我傷害。與其研究怎麼忍受討厭的人，不如主動提高喜歡的人在生活中的占比。 3. 成熟的人，反而會主動讓某些關係消失。不要追逐遠方的大人物，先成為值得被留下來的人。 書中點出，捷徑往往是以繞遠路的方式出現，決定一個人能走多遠的，是他能不能讓關係持續穩固。而且重點是，你到底有沒有成為一個值得被留下來的人。他認為人生的突破，從來不是去追逐遠方的大人物、讓自己配得上，而是先守住眼前那些重要的人。 雖說弱連結提供給你不同視角讓你能遇到新機會，但我們如果能做到近悅遠來（書中歸納的是有適當距離感、有神祕感、有反差），自然能讓關鍵貴人找上門。 由此來看，人成長之後，會吸引到與自己更接近的人，也會自然地和某些舊關係漸行漸遠。這件事看起來難免有些悲傷，但也正因為有人離開，我們才更看得清楚，誰只是陪你走過一段路，誰才是真正重要、值得珍惜的人。 人生最難的一課，也就是學習放手並分辨，哪些人值得繼續深交，哪些人只適合停留在過去。

王政皓｜怪獸科技公司

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