Vitalik Buterin 對以太坊 L2 生態的深刻反思：創新不應止於複製

以太坊共同創辦人 Vitalik Buterin 最近針對第二層擴容解決方案(L2)發表了一系列深具啟發性的觀點,這些想法不僅引發了區塊鏈社群的廣泛討論,更讓我們重新思考整個以太坊生態系統的發展方向。在這個充斥著各種 EVM 相容鏈和橋接方案的時代,Vitalik 的呼籲猶如一記警鐘,提醒我們真正的創新不應該只是複製貼上現有的架構,而是要為整個生態帶來實質的價值與突破。 複製文化的困境：我們走得太遠了 Vitalik 在他的推文中提出了一個令人深思的比喻：製作另一條 EVM 鏈並加上一個需要一週延遲的樂觀橋接(optimistic bridge)到以太坊,就如同在去中心化金融(DeFi)領域分叉 Compound 協議一樣——這是我們做得太多、做得太久的事情。這個比喻精準地點出了當前區塊鏈基礎設施建設的一個核心問題：我們因為習慣和舒適而陷入了重複勞動的陷阱,這不僅消耗了我們的創造力,更讓整個產業陷入了一個沒有出路的死胡同。 回顧過去幾年的發展,我們確實看到了大量幾乎相同的 EVM 鏈如雨後春筍般出現。每個團隊都聲稱自己有獨特的願景,但實際上許多項目在技術架構上高度相似,差異往往

Google 財報揭示真相：AI 不僅沒有傷害搜尋業務，反而加速了它的成長

還記得兩年前那個被熱議的話題嗎?當時所有人都在說 ChatGPT 將會終結 Google 搜尋引擎的霸主地位。科技評論家們紛紛預測,Perplexity 會成為「Google 殺手」,人工智慧將讓傳統搜尋框變得過時無用。這個論調在當時聽起來非常有道理,畢竟誰還需要在一堆搜尋結果中翻找答案,當你可以直接問 AI 聊天機器人並立即獲得答案呢? 然而,Google 剛剛公布的 2025 年第四季財報,卻用實際數據講述了一個截然不同的故事。這個故事不僅顛覆了先前的悲觀預測,更揭示了一個令人深思的現象:人工智慧並沒有取代傳統搜尋,反而以一種出乎意料的方式強化了它。 數據會說話:搜尋營收創下近三年最快成長 讓我們先來看看這些令人驚訝的數字。Google 搜尋業務在 2025 年第四季的營收達到了 631 億美元,年增率高達 17%。這是自 2022 年初以來最快的成長速度。更值得注意的是,這個成長並非偶然,而是呈現出持續加速的趨勢。如果我們回顧整個 2025 年的表現,會發現一個驚人的模式:第一季成長 10%

AI 如何改變工程實務：三個關鍵趨勢深度解析

當我們討論人工智慧對產業的影響時,大多數人會立即想到它如何優化商業流程、提升營運效率,但卻往往忽略了 AI 對工程領域帶來的深遠變革。作為一名長期觀察技術趨勢的工程師,我深刻感受到 AI 不僅能讓工程師更輕鬆地實現創意構想,更重要的是,它能將我們從繁瑣的重複性工作中解放出來,讓我們有更多精力專注於真正需要人類智慧的關鍵問題。隨著 AI 逐漸融入工程工作流程,我們正見證著一場靜默卻深刻的革命,這場革命不僅提升了工程效率,更為企業帶來了前所未有的競爭優勢。 基礎概念解析：當 AI 遇見工程實務 在深入探討 AI 如何改變工程實務之前,我們需要先理解什麼是工程工作流程中的「痛點」。對於非技術背景的讀者來說,想像一下建築師設計房屋的過程：他們需要繪製藍圖、計算結構強度、評估材料成本、考慮環境因素,還要不斷修改設計直到找到最佳方案。軟體工程師的工作也類似,只是我們建造的是數位產品而非實體建築。傳統上,工程師需要花費大量時間在文檔撰寫、程式碼測試、架構規劃等基礎工作上,這些工作雖然必要,卻往往讓工程師無法全心投入創新思考。生成式 AI 的出現就像是給工程師配備了一位永不疲倦的助手,能夠協助處

軟體工廠與 AI 代理時代：當程式碼不再由人類編寫

想像一個世界，在這個世界裡，軟體不再由工程師一行一行地編寫，而是像在工廠裡生產產品一樣「生長」出來。這不是科幻小說的情節，而是 StrongDM AI 團隊正在實踐的現實。他們建立了一個真正的軟體工廠：一個非互動式的開發環境，在這裡，規格說明和情境場景驅動著 AI 代理自動編寫程式碼、執行測試框架，並在無需人工審查的情況下達到收斂。這個轉變不僅僅是技術上的突破，更代表著軟體開發典範的根本性轉移，一個我們稱之為「代理時刻」的歷史性瞬間。 什麼是軟體工廠？給非技術人員的解釋 在深入探討技術細節之前，讓我們先理解什麼是「軟體工廠」這個概念。傳統上，軟體開發就像手工藝品製作：工程師坐在電腦前，一行一行地編寫程式碼，就像工匠雕刻木頭或編織布料。每一個功能、每一個修復都需要人類的直接參與。這個過程緩慢、昂貴，而且容易出錯。但現在，想像一下如果我們能夠建立一個「工廠」，你只需要告訴它你想要什麼（就像給工廠一張設計圖），然後工廠裡的機器人（在這裡是 AI 代理）就會自動完成所有的製造工作。

Next.js Promise Racing：如何優化伺服器端元件的載入體驗

在現代網頁開發中，使用者體驗和頁面載入速度已成為開發者最關注的重點之一。Next.js 作為一個強大的 React 框架，不斷推出創新功能來解決這些挑戰。今天，我們將深入探討一個非常有趣且實用的 Next.js 技術——Promise Racing，這項技術能夠智能平衡伺服器處理時間和客戶端等待體驗。 Promise Racing 的概念與應用 Promise Racing 是一種程式設計模式，允許我們同時執行多個 Promise，並在其中任何一個完成時立即得到結果。在 Next.js 中，我們可以利用這個模式來實現一個極具創意的功能：「在伺服器上完全解析 Promise，除非它花費超過 N 秒。如果超時，則在客戶端顯示載入動畫。」 這個功能特別適合那些資料獲取可能需要一些時間，但我們不希望使用者等待太久的情境。讓我們來看一個實際例子： import { Suspense } from "react";// 模擬非同步資料獲取函數function fetchUser() { return new

HALO效應：AI行業中「聘用與授權」交易模式的興起與影響

近年來，人工智能領域出現了一種新興的交易結構，這種結構既非傳統的收購，也不僅僅是普通的人才招聘，而是兩者特性的混合體。在過去一年中，包括Inflection、Character AI、Adept、Covariant以及最近的Windsurf等多家公司都採用了這種新型交易結構，形成了一種明顯的模式。 什麼是HALO交易？ HALO是「Hire And License Out」（聘用與授權）的縮寫。在這種交易中，創業公司的核心團隊（通常包括創始人和研究團隊）被某家大公司聘用，同時該大公司獲得創業公司知識產權的非獨家授權。作為回報，創業公司獲得大量的授權費，這些費用以分紅的形式分配給投資者和員工。最令外部觀察者感到困惑的是，創業公司在新領導層的帶領下繼續運營。 這些交易與傳統的人才收購（acquihire）不同。買方並不收購公司，而是聘用人才並授權創業公司的知識產權。HALO交易還有一些其他共同特點：它們發生極快，交易金額巨大，目前僅在AI領域使用。 HALO交易的特點與結構 HALO交易是一種混合型交易結構。從法律和後勤角度來看，它們是聘用行為。但對於創業公司的投資者和員工而

我們為何而戰：產品領導者的核心價值觀與行動指南

在最近一次由產品長們(CPOs)參加的產品週末聚會上，我們探討了產品領導力的價值觀以及什麼能夠振奮我們的心。這轉變成一場關於「我們為何而戰」的對話：那些作為產品領導者，我們堅守的廣泛原則和具體行動。以下是我的看法： * 我們為用戶而戰 * 我們為我們的(擴展)團隊而戰 * 我們為企業的整體健康而戰 我曾從愛與情感能量的角度寫過/談過這個話題：我們如何將心投入到這個無邊界、不受重視且複雜的工作中。在這裡，我從更多組織角度來重新架構這個話題。 1. 我們為用戶而戰 在我看來，優秀的產品經理每天都會為我們的終端用戶站出來—那些在電話、鍵盤、麥克風、代理商或自助服務亭另一端使用我們產品的人。我們應該有義務提供對他們真正有價值的產品。順便一提，這與B2B世界中的購買者不同。我們當然必須回應購買者，為採購組織提供經濟效益，並幫助銷售團隊成交。但購買者常常投資於從不使用的軟體，可能與實際用戶相距太遠而無法優先考慮需求，並且可能有與終端用戶相衝突的目標。 當我們（作為產品經理）為用戶而戰時，我們： * 持續深入挖掘，理解實際情況以及我們的終端用戶是否/如何取得成功。通過重要人物進

如何招募頂尖行銷人才：2025年的實用指南 💎

為什麼「我們需要一個像Tom這樣的人」是錯誤的策略... 「我們需要像你這樣的人來管理我們的行銷，Tom！」 這是我從創辦人那裡收到的最常見訊息。我理解他們渴望行銷魔法的心情，但在2025年的今天，一個基本問題存在： 對大多數初創企業而言，「雇用一位傑出行銷人才」的策略已經行不通了。頂尖行銷人才（包括我在內）現在擁有太多選擇。這不是我在炫耀——只是在陳述人才稀缺的現實。 不過，這裡有個好消息👇 你實際上不需要聘請「獨角獸」人才來獲得出色的行銷成果。 我不會浪費你的時間談論如何撰寫令人興奮的工作描述或提供更多股權，因為解決方案不在於尋找獨角獸人才——而是建立一套不需要依賴他們的系統。💎 為什麼頂尖行銷人才不會加入你的初創企業 🔍 當創辦人嘗試招募頂尖行銷人才時，他們會遇到以下障礙： * 💰 金錢的力量 → 資深行銷人才在大公司能賺取20萬至50萬美元以上的薪資，而且擁有實際可用的預算 * 🌀 「唯一行銷人員」角色風險太高 → 經驗豐富的行銷人才知道，成為孤軍奮戰的行銷人員意味著不切實際的期望、微小的預算，以及當奇蹟沒有發生時要承擔責任 * 🍂 已經歷

AI如何重塑2026年企業預算：深度解析人工智慧對財務規劃的全面影響

AI預算大門敞開：企業財務分配的新時代 Marc Andreessen曾經說過一句經典的話：「產品市場契合度意味著在一個好的市場中，擁有一個能夠滿足該市場的產品。」這句話在今天的AI時代顯得格外重要。產品固然重要，但市場的選擇更是關鍵。如果你現在還在傳統SaaS市場中掙扎，那麼你可能正在錯過這個時代最大的機會。 想像一下這個場景：工程副總裁向財務長提出需要購買AI產品的預算申請，聲稱可以提升30%的生產力。財務長的回應是什麼？「太棒了！告訴我你需要多少預算，我會想辦法搞定。」但如果同一位副總裁提出要購買一個每月只需500美元的SaaS工具呢？財務長的答案往往是冷酷的拒絕：「沒有預算。」 這種鮮明的對比反映了當今企業預算分配的現實。每家公司都設定了AI採用目標，董事會渴望聽到AI成功案例，執行長們正在推動各部門領導者展示AI採用成果。在這樣的環境下，獲得AI預算比獲得另一個SaaS工具的預算容易一百倍。那麼這些AI預算從哪裡來？答案很簡單：從之前的SaaS支出和人力成本中擠出來。 根據ICONIQ的報告顯示，這種預算轉移不僅僅是理論，而是正在實際發生的趨勢。企業正在重新評估他們的

寫程式碼從來不是瓶頸：LLM時代的軟體開發挑戰

多年來，我始終認為在軟體工程中，撰寫程式碼的行數從來都不是真正的瓶頸所在。 真正的瓶頸過去是，現在依然是程式碼審查、透過指導和配對進行的知識傳遞、測試、偵錯，以及協調與溝通的人為成本。所有這些都被包裹在工作票、規劃會議和敏捷儀式的迷宮中。 這些原本旨在提升品質的流程，往往比撰寫程式碼本身更能拖慢我們的速度，因為它們需要思考、共享理解和健全的判斷力。 如今，隨著大型語言模型（LLMs）使生成可運行程式碼變得比以往更快，一種新的說法出現了：撰寫程式碼曾經是瓶頸，而我們終於突破了它。 但這種說法並不完全正確。 新增軟體的邊際成本正趨近於零，尤其是有了LLMs的幫助。但理解、測試和信任該程式碼的代價是什麼？比以往更高。 LLMs轉移了工作負載——而非消除它 像Claude這樣的工具可以加快初始實現速度。但結果往往是更多的程式碼流入系統，以及對負責審查、整合和維護它的人員施加更大壓力。 這在以下情況尤為明顯： * 不清楚作者是否完全理解他們提交的內容。 * 生成的程式碼引入了不熟悉的模式或違反了既定慣例。 * 邊緣案例和非預期的副作用並不明顯。 我們最終陷入這樣一種情

每位員工250K的KPI文化：導致科技業裁員潮的主因

為何我們的工作永遠充滿不確定性 在科技產業中，尤其是SaaS（軟體即服務）領域，我們正見證著一場靜默卻深刻的變革。這場變革不僅關乎技術創新，更與一個經常被忽略的關鍵績效指標（KPI）有關：每位員工創造的收入。當這個數字低於行業標準—通常為每位員工25萬美元—大規模裁員往往就在眼前。讓我們深入探討這個現象如何影響亞洲科技生態系統，以及您如何在這個波動的環境中保障自己的職業發展。 SaaS市場的爆炸性增長與現實 SaaS行業正經歷前所未有的擴張。根據最新數據： * 2020年（疫情前，AI風潮前）：美國年收入超過100萬美元的SaaS公司約5,000家（其中48%採用產品主導增長策略PLG） * 2025年（AI時代，PLG效率提升）：此類公司增至約15,000家（其中72%採用PLG策略） 簡而言之，越來越多的SaaS公司正競逐同一塊市場蛋糕，而這一趨勢沒有放緩的跡象。雖然個別成功的公司增長速度比以往更快，但整體競爭也更為激烈。 值得注意的是，典型SaaS/PLG業務結構中，約70%或更多的成本與員工相關。儘管AI現已成為較大的成本中心，大多數SaaS公司仍主要由人類運

驗證機制的悖論：在AI時代證明人類身分的挑戰與未來

在科技快速發展的今日，我們面臨著一個奇特的矛盾：那些致力於開發最先進人工智能的公司，同時也在投入大量資源開發機制——驗證碼（captcha）——來防止機器冒充人類。這種矛盾不僅僅是表面上的諷刺，更揭示了更深層次的科技發展悖論。 證明自己是人類的荒謬困境 每一天，我們這些真正的人類正越來越難以證明自己是人類，而機器卻能輕鬆解決這些令人煩惱的驗證難題。我們已經到了一個令人啼笑皆非的地步：辨識扭曲的文字、尋找企鵝或識別模糊的腳踏車圖片，對人類來說遠比對GPT-4或Gemini等多模態模型更具挑戰性。 更諷刺的是，隨著機器變得越來越智能，人類反而越來越難以證明自己的人類身份。這場軍備競賽已然變得荒謬，而且不可能永遠持續下去。 這不僅是一種諷刺，更是一種結構性矛盾。我們花了數十年時間建造旨在匹配或超越人類能力的智能系統，同時又開發工具以防止這些系統進入我們的數位空間。 這導致了一個看似技術性精神分裂的悖論：在這個世界中，人類必須越來越多地通過設計來阻擋他們自己創造的智能的測試。 超越驗證碼：建立人類層 但這不僅僅是用戶體驗問題，它是一個文明層面的挑戰。 如果任何人在任何地方都