(圖說：層層疊疊都是關鍵，我不入地獄，誰入地獄。就如這放空吹風的，空風火腿，犧牲自己，造福眾生。信任無法一次到位，需要層層疊疊，一層又一層累積疊上去，第一層，就從按個讚開始吧。圖片來源：Ernest。)

✳️ 無聊的管線工程

企業 AI 部署真正卡住的地方，幾乎都不是模型不夠強。Mistral AI 的 CTO Timothée Lacroix 說得直接：現在的模型能力已經足夠解鎖大量企業價值，但你得先把連接器、資料格式、權限管理這些「無聊的管線工程」全部做好，企業端的 token 消耗量才會真正爆發。他用了一個詞：「plumbing」（管線系統，大家都只看到管線，我覺得有必要強調系統）。是說，他在整個訪談裡講了三次 plumbing。他說，我們還處在建設階段，大多數企業連基本的資料連接都還沒做好，更別提讓 AI agent 在背景大規模執行任務了。（我們看到的現場更悲催，許願跟資料對應不上，難怪大家喜歡直上文字接龍（內建強酸模式）。）

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(圖說：本日圖說，休息一天，祝賀開工，新年快樂，馬上快樂 🙂。圖片來源：數位時代。)

✳️ Coding is easy, Context is hard

最近和數位時代的 James 錄了一集 Podcast「數位關鍵字」EP228，聊了一個我在 2025 年度回顧裡反覆咀嚼的核心命題。

AI 寫程式的能力跨過門檻了，它不是在旁邊幫我們補完一行程式碼的小助手。以 Claude Code 為例，它能自己去讀完整個專案目錄、理解上下文脈絡和檔案之間的相依性、規劃怎麼做配套，甚至自己派出 sub-agent 平行處理不同任務，然後一口氣把整個功能寫出來。更重要的是它有記憶，你把專案規格、目標、寫程式的風格寫在一個檔案裡，每次開工它都會先讀，不用每次從頭交代。

從 Cline、RooCode 到 Cursor 再到 Claude Code 和 Kiro，我自己和團隊一起走過這整條工具演進的路，每一步都感受到角色在轉變。人類的價值已經不能跟 AI 比快了。瓶頸轉移了，從「想得快寫得快改得快」轉到「能不能把需求、情境、脈絡講清楚」。我跟團隊開玩笑說：我們所有人都要開始練習好好說話。這不只是體會，是我 2025 整年被推著走完之後最確定的結論，也是這集 Podcast 最核心的主軸。

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(圖說：在享用美食的過程中也常常遇見跳出遊戲規則的料理。原來在希臘料理領域中，也有生魚片，搭配一點點清爽的酪梨醬、平衡掉原本厚重的鮪魚，成了小口開胃 (bites) 中的亮點。位於 Palo Alto 的 Taverna 餐廳菜單角落跳舞的小人剪影，提醒著「Every day is a gift.」我們都會好好活著，並且一起挑戰規則。圖片來源：Ernest。)

✳️ 打字變成了 commodity

Jensen Huang 在 Cisco AI Summit 2026 深夜場端著白葡萄酒說了一句話：「Coding as it turns out is just typing. And typing as it turns out is a commodity.」

這不是在貶低工程師。60 年來我們用 Fortran、C、C++ 一行一行告訴電腦該做什麼，這稱為 explicit programming。現在進入 implicit programming，我們告訴電腦我們的意圖，它自己想辦法解決。寫程式這件事的稀缺性，就這樣消失了。

我去年農曆年開始從 Cline 用到 Cursor 再到 Claude Code 一路玩過來，最深的體會是：Coding is Easy, Context is Hard。當 AI 幾秒就能寫出我們要的程式，瓶頸早就不是打字速度，而是我們能不能把問題的上下文、邊界條件、例外處理講清楚。這也是我後來從 Vibe Coding 走向 Spec-Driven Development 並且搭配組織工作流程框架的原因：先用人類語言定義「要做什麼」和「為什麼」，讓 AI 負責「怎麼做」。

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(圖說：刻意用銀杏相機 GR IV拍的東京銀杏。圖片來源：Ernest Chiang。)

「Sometimes you got to slow down to go fast.」

這句話在 2025 年不斷迴響在我的腦海中。當各行各業都在追逐 AI 帶來的效率提升、各行各業對未來以及人工智慧充滿焦慮，我的腦海中一直想著筆記本裡頭的這句話：「真正的進步，往往來自於刻意的停頓與深度的思考。」

有難度的不是停下來、不是慢下來，而是那個刻意。

刻意的練習，刻意的思考，刻意的連結，刻意的驗證。

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(圖說：在拉斯維加斯的 AWS re:Invent 2025 CEO Keynote 聽到 Sony CDO 關於 Technology to “Create” and “Deliver” KANDO 的八分鐘演講。圖片來源：Sony。)

✳️ tl;dr

• 自從上上週在拉斯維加斯的 AWS re:Invent 2025 CEO Keynote 聽到 Sony CDO 關於 Technology to "Create" and "Deliver" KANDO 的八分鐘演講，讓我不僅感受到 AWS 拆解 AI 的細膩，更是深深佩服 Sony 這家老字號公司如何運用 Amazon Bedrock 整合到自身 KANDO 文化與執行層面。¹²
• Sony 以 4.6 億美元取得 Peanuts Holdings 控制權（80% 股份），配合 2018 年首次投資 1.85 億美元，七年累計投資 6.45 億美元。交易預期產生股權重估利益作為營業收入。³
• 這是一個財務紀律與策略願景平衡的案例。Sony 選擇分階段投資而非一次性收購，驗證商業模式後再加碼投資，降低風險同時建立合作關係。³
• Peanuts 年零售銷售額 25 億美元，假期產品貢獻 5 億美元。相比 Sony 2018 年 1.85 億美元投資，品牌展現強勁的現金流生成能力和穩定的授權收入。⁴

• Sony 娛樂業務營收佔比從 2012 財年 26% 成長至 2023 財年 60%，內容 IP 投資佔策略投資 57%（1.5 兆日圓）。顯示公司成功轉型為內容驅動的娛樂集團。⁵
• Sony 執行長 Yoshida 和 CFO Totoki 強調「Creation Shift」和「Creative Entertainment Vision」。Totoki 表示：「我專注於成長，成長停滯時就會陷入負面螺旋。」⁶⁵
• Sony 近期 IP 投資包括 Kadokawa 10% 股份（500 億日圓）、Bandai Namco 2.5% 股份（680 億日圓）、Crunchyroll 收購。這些投資建立動畫和遊戲 IP 生態系統。⁷⁸
• 相比工作室收購（Bungie、Firewalk 表現未達預期），直接 IP 投資風險更可控。IP 可跨多平台變現，不受單一工作室營運風險限制。⁹
• Apple TV+ 獨家串流協議至 2030 年確保長期收入可見度。平台願意為經典 IP 支付溢價，因其能吸引多代觀眾並建立文化共鳴，降低流失率。¹⁰
• Sony 計劃 2025 年剝離部分金融業務，專注娛樂和內容創作。這顯示管理層決心簡化業務組合，提高資本配置效率。⁵
• WildBrain 出售獲得 4.6 億美元，用於償債和投資 Strawberry Shortcake、Teletubbies 及數位內容網絡。對 WildBrain 而言這是資產組合優化，聚焦核心資產。³
• （推測）Sony 可能在 5-10 年內將 Peanuts 品牌價值提升 50-100%，透過跨媒體整合（遊戲、音樂、影視）和新市場擴張（亞洲、拉美）。
• Schulz 家族保留 20% 股份確保品牌傳承和質量控制，這種股權結構平衡商業利益和文化遺產保護，對長期品牌價值至關重要。³

• Peanuts 在日本的文化意義（啟發 Hello Kitty 創作）為 Sony 提供獨特優勢。Sony 可能強化亞洲市場拓展，目前三分之二收入已來自美國以外。¹¹⁴
• 這個案例展示如何透過策略性 IP 收購建立持久競爭優勢，而非追逐短期流行。Peanuts 75 年歷史證明經典 IP 的持久價值和跨世代吸引力。⁴

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(圖說：Frozen soap bubble。圖片來源：Photo by Jill Warvel on Unsplash。)

✳️ tl;dr

• Howard Marks 認為 AI 展現「非理性繁榮」跡象，但泡沫通常只能事後識別，當前估值雖高但尚未達到瘋狂程度 ¹
• 「泡沫最有趣的方面之一在於其規律性，並非指時間上的規律，而是指其發展過程的規律性。某種新穎且看似革命性的事物出現，悄悄滲入人們的腦海，激發他們的想像力，並帶來難以抑制的興奮感。早期參與者獲得巨額收益，而那些旁觀者則感到無比的羨慕和後悔，並出於害怕繼續錯失良機的心理，蜂擁而至。他們這樣做，既不了解未來會發生什麼，也不考慮他們付出的代價是否能帶來合理的回報和可承受的風險。」

• AI 符合泡沫特徵：革命性技術、FOMO 驅動投機、超高估值，但「這次不同」可能 20% 機率成立。（大家都想預測未來但又想保留餘地？
• 循環交易引發疑慮：Nvidia 投資 OpenAI 1,000 億美元，OpenAI 用這筆錢購買 Nvidia 晶片，Goldman Sachs 估計 Nvidia 15% 銷售來自此類交易
• 資料中心投資規模驚人：JPMorgan 估計 AI 基礎建設擴建總成本約 5 兆美元，明年支出接近 5,000 億美元
• 債務融資風險升高：Oracle、Meta、Alphabet 發行 30 年期債券為 AI 投資融資，殖利率僅比美國國債高 100 個基點或更少
• Warren Buffett 提醒：汽車是 20 世紀上半葉最重要發明，但 2,000 家汽車公司中只有 3 家倖存，技術重要不等於投資者能獲利
• AWS Hero Ernest 建議 技術決策者 應建立多供應商策略，避免單一依賴 Nvidia，同時評估 AWS Trainium、Google TPU 等替代方案，以為成本控制和供應鏈韌性

• AI 晶片實際使用壽命僅 1-3 年，但企業採用 5-6 年折舊，Michael Burry 指控科技巨頭誇大盈餘 ²
• Nvidia 從年度 2 年產品週期轉為年度發布，Jensen Huang 開玩笑：「Blackwell 出貨後，Hopper 根本送不掉」
• Anthropic 80% 營收來自企業客戶，B2B 模式因更高客單價更有前景，產品策略應優先企業市場 ³
• OpenAI 預計 2028 年前持續巨額虧損，HSBC 估計到 2030 年仍不盈利，需額外 2,070 億美元資金 ⁴
• Google TPU 成為 Nvidia 最強勁對手，第 7 代 Ironwood 能效提升 2 倍，成本效益達 Nvidia 的 1.4 倍，目標 2027 年奪取 10% 市佔 ⁵

• SPV (特殊目的載體) 用於資料中心融資，隱藏資產負債表外的債務，類似 Enron 模式引發擔憂
• WEF 預測到 2030 年 AI 將取代 85 百萬工作但創造 97 百萬新工作，但新工作 77% 需要碩士學位，人力資源策略需要根本調整 ⁶
• 2025 年已有 77,999 個工作因 AI 流失，平均每天 491 人失業，Microsoft 30% 程式碼由 AI 撰寫，40% 裁員針對工程師 ⁷
• 歷史類比：AI 泡沫類似 1860 年代鐵路熱潮和 1920 年代航空泡沫，都是「拐點泡沫」加速技術採用但犧牲投資者 ¹
• 當前 AI 巨頭平均 P/E 比率約 34，低於 2000 年網路泡沫的 59，但 Shiller CAPE 達 40.40 接近網路泡沫水平 ⁸

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(圖說：AWS re:Invent 2025 Special Closing Keynote with Dr. Werner Vogels。圖片來源：AWS。)

AWS 副總裁兼技術長 Dr. Werner Vogels 自 2012 年以來連續 14 年發表 re:Invent 主題演講，這是他最後一場。（唉，我人在現場台下邊聽邊難過。）Werner 不同於傳統的服務發布，而是提出了「文藝復興開發者（The Renaissance Developer）」框架，包含五大特質，定義開發者在 AI 時代應該如何演化。特別嘉賓 Clare Liguori 展示了 Kiro IDE 的規格驅動開發（spec-driven development），Werner 也分享了他在非洲和拉丁美洲旅行的故事，說明開發者如何解決真實世界的問題。

✳️ tl;dr 重點摘要

一個主題「文藝復興開發者（The Renaissance Developer）」貫穿全場，包含五大特質：

• 保持好奇（Be Curious）：實驗與願意失敗的精神、Yerkes-Dodson 定律（壓力與表現的曲線）、社會學習與接觸現實、全球旅行故事（AJE、Ocean Cleanup、Rwanda Health Intelligence、KOKO Networks）、AWS Heroes（265 位遍布 58 個國家） (揮手)。
• 以系統思維思考（Think in Systems）：Donella Meadows 的系統思維、Yellowstone 的狼與營養級連鎖效應（trophic cascades）、增強迴路與平衡迴路的回饋迴路、「Leverage Points: Places to Intervene in the System」論文。
• 溝通（Communicate）：規格驅動開發降低模糊性、歷史案例（Dijkstra 的結構化程式設計、Apollo 導航系統）、Clare Liguori 與 Kiro IDE（從 vibe coding 到規格驅動開發、功能驅動規格、通知系統以一半時間交付）、快速原型製作（Engelbart 的滑鼠類比）。
• 成為擁有者（Be an Owner）：驗證債（verification debt，AI 生成程式碼的速度超過你理解的速度）、幻覺（hallucination）挑戰、機制 vs 善意（Jeff Bezos / Amazon Andon Cord）、S3 耐久性審查、AI 時代的程式碼審查比以往更重要。
• 成為博學者（Become a Polymath）：I 型開發者 vs T 型開發者、Jim Gray（Turing 獎、交易的發明者、Sloan Digital Sky Survey）、深度領域專業結合廣泛知識。

✳️ 現場回顧

（圖說：今年 AWS re:Invent 年度開發者大會的 Keynote 主題演講順序跟往年有大幅調整，當時看到議程表時發現 Monday Night Live 消失了，然後多了一場 Special Closing Keynote 做五場的壓軸，當下就想說「該不會…」，到了拉斯維加斯現場才之後「是真的…」。特地排開時間，一定要到現場致敬這位算是引領我開始拆解整合世界的 CTO 前輩。演講的最後，還是有被台上這位大叔給感動到。永遠記得他在我們面前對著我們說「Now, Go Build!」的氣場。）

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（圖說：在今年的主題演講之前，幸運地在 private dinner 再次遇見 CTO, Werner Vogels。期待他的下一段旅程。）

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(圖說：AWS re:Invent 2025 Partner Keynote with Dr. Ruba Borno。圖片來源：AWS。)

AWS 全球專家與合作夥伴副總裁 Dr. Ruba Borno 在 re:Invent 2025 發表 Partner Advantage Keynote，主題引用了 Arthur C. Clarke 的名言：「魔法不過是我們尚未理解的科學。」透過現場客戶故事與產品發表，她揭示了合作夥伴驅動卓越成果背後的科學。從 Conde Nast 翻轉為 70% 數位營收並節省 1,000 萬美元，到 Toyota 實現 10 億美元供應鏈 AI 價值，再到 AWS Marketplace 培育出三家十億美元級合作夥伴（Datadog 20 億、Snowflake 30 億、Salesforce 30 億），這場演講展示了合作夥伴如何作為催化劑（Catalyst），將 AWS 技術轉化為客戶的變革性成果。閉幕環節由 Kiwa Digital 的原住民 AI 平台壓軸，挑戰觀眾思考 AI 不僅是顛覆的工具，更是守護四萬年文化遺產的守護者。

✳️ tl;dr 重點摘要

一個主題「Partners as Catalyst（合作夥伴即催化劑）」貫穿全場，涵蓋六大主題領域：

• 自主式 AI 與合作夥伴基礎：AI Competency（全球超過 300 家合作夥伴），與具備能力認證的合作夥伴合作的客戶，部署 AI 進入生產環境的機率高出 30%，速度快 25%；推出三個新的 Agentic AI Competency 類別（Applications、Tools、Consulting Services），並提供 50% 更多行銷發展資金。
• 客戶轉型故事：Conde Nast 翻轉為 70% 數位 / 30% 印刷，透過整合至 AWS 和 Databricks 在 66 個數位資產上節省 1,000 萬美元營運成本；A3Data + Mater Dei 在 AgentCore 上建構 12 個自主式 AI 代理，達成 517% 投資報酬率，將手術授權時間從 2 天縮短至 40 分鐘；Toyota Motor NA 實現 10 億美元商業價值，庫存減少 60%，客戶偏好預測準確度達 85%。
• 資料即智慧層：World Surf League + AllCloud 將海洋的不可預測性轉化為資料資產，每秒每位衝浪選手擷取 100 個資料點，運用 Amazon Bedrock 實現即時 AI 驅動的賽事評論。
• 遷移與現代化：AWS Transform 節省超過 80 萬小時，分析超過 10 億行大型主機程式碼，節省 380 年開發人力；Composability 正式上線（GA），允許合作夥伴將自有工具和代理整合至 Transform。
• Marketplace 創新：Express Private Offers 正式上線（GA），搭配 AI 驅動的客製化定價；Agent Mode 提供對話式解決方案探索；Multi-Product Solutions 整合多家供應商的軟體與專業服務；Marketplace 十億美元級夥伴：Datadog 20 億、Snowflake 30 億、Salesforce 30 億；新創合作夥伴銷售年增 130%；80% 交易量已為自助式。
• 安全與 AgentCore：CrowdStrike Falcon 次世代 SIEM 自動化探索，搭配隨用隨付定價；IAM Temporary Delegation 提供安全的合作夥伴存取；AgentCore Runtime（每個工作階段獨立的 MicroVM）、AgentCore Observability（相容 OpenTelemetry）、AgentCore Identity（跨 AWS 與第三方應用程式的無縫 IAM）。
• 後設觀察：每部署 1 美元的 AWS 服務，合作夥伴可實現 7.13 美元的營收。在 AWS 目標達到 3,000 至 4,000 億美元的規模下，合作夥伴生態系商機為 2 至 3 兆美元。

✳️ 現場回顧

（圖說：每年 AWS re:Invent 年度開發者大會都有大量來自 AWS 生態系世界各地的合作夥伴共襄盛舉，每年年底年節之前六萬人的群聚與狂歡產生的價值都不是開玩笑的等級，我們也是每年都在練習融入、建構、深化在這個生態系之中，希望能將結合知識底蘊、流程編排的企業營運策略帶給信任我們的客戶們。）

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（圖說：各界合作夥伴在 AWS re:Invent 年度開發者大會舉辦許多大大小小的 private event or meeting，有些感謝大佬、長輩牽線帶路，有些是透過長時間的聯繫與資源交換、創造信任，難得半年、一年能見上一面，格外珍惜。長輩提醒，不需要開口閉口都只談身外之物，能夠談心、談夢想、談人生，才有機會遇見困境時能接住自己的朋友圈，才是真夥伴。有福同享，有難同當，資訊共享，開放開心。共勉之。）

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(圖說：AWS re:Invent 2025 Keynote with Peter DeSantis and Dave Brown。圖片來源：AWS。)

AWS Utility Computing 資深副總裁 Peter DeSantis 與 Dave Brown 在 re:Invent 2025 登台發表主題演講，深入探討驅動 AI 時代的基礎設施根基。他們並未追逐最新的 AI 炒作，而是提出了一個有力的論點：我們過去二十年所仰賴的核心雲端屬性 – 安全性、可用性、彈性、敏捷性與成本 – 在今天比以往任何時候都更加重要。發布內容涵蓋 Graviton5（單一封裝 192 核心，L3 快取提升 5 倍）、Lambda Managed Instances（橋接 EC2 與 Lambda 的鴻溝）、S3 Vectors 正式可用（在 20 億向量上實現次 100 毫秒查詢）。在 AI 加速方面，Trainium3 UltraServer 每百萬瓦輸出 5 倍 tokens，而 PyTorch 原生支援意味著將 GPU 程式碼移植到 Trainium 僅需修改一行程式碼。

✳️ tl;dr 重點摘要

一個主題「Infrastructure Fundamentals for the AI Era」貫穿全場，分為六大段落：

• 核心雲端屬性：安全性、可用性、彈性、敏捷性與成本仍然是根基。這些屬性引導了 AWS 過去 20 年的每一個決策，在 AI 時代更加關鍵。
• Nitro 與 Graviton 演進：從消除虛擬化抖動 (時基誤差) 的客製化 Nitro 晶片 到 提供 192 核心與 5 倍 L3 快取的 Graviton5。M9g 執行個體效能比 M8g 提升最高 25%。客座講者：Payam Mirrashidi（Apple）分享 Swift + Graviton 達成 40% 效能提升。
• 無伺服器擴展：Lambda Managed Instances 橋接 EC2 效能與 Lambda 簡便性之間的鴻溝。你的 Lambda functions 執行在你選擇的 EC2 執行個體上，而 Lambda 負責管理佈建、修補、擴展。
• 推論與 Bedrock 架構：Project Mantle 推論引擎為 Bedrock 提供動力，支援服務層級（priority、standard、flexible）、逐客戶佇列公平性、Journal 容錯機制，以及機密運算。
• 向量搜尋與 S3 Vectors：Nova Multimodal Embeddings 將文字、圖像、影片、音訊統一到共享的向量空間。S3 Vectors GA 在 20 億向量上實現次 100 毫秒查詢。4 個月內建立超過 25 萬個向量索引。客座講者：Jae Lee（TwelveLabs）談影片智慧。
• Trainium3 與 AI 加速：Trainium3 UltraServer 搭載 144 顆晶片、360 PetaFLOPS、20TB HBM。每百萬瓦輸出 5 倍 tokens。NKI GA 與 Neuron Explorer 用於效能分析。PyTorch 原生支援。客座講者：Dean Leitersdorf（Decart）談即時視覺智慧。

✳️ 現場回顧

（圖說：原本這一場都是安排在週一晚上，原名為 Monday Night Live，經常因為週一晚上安排了晚餐或會議而錯過只能事後補課。今年則是與其他任務衝堂，只好拿 CEO Keynote 講台上現場展示的 Amazon EC2 UltraServer 和可愛又調皮愛躲藏的 Kiro 照片來充數，為各位呈現在雲端抽象的背後真實存在物理與通訊協定的世界。）

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(圖說：AWS re:Invent 2025 Keynote with Dr. Swami Sivasubramanian。圖片來源：AWS。)

AWS Agentic AI（自主式 AI）副總裁 Dr. Swami Sivasubramanian 在 re:Invent 2025 發表以開發者為核心的主題演講，展示 AI agents 如何改變我們建構軟體的方式。從 Blue Origin 運用自主式 AI 將月球基礎設施設計速度提升 75%，到 Vercel 以自駕式基礎設施服務 1,100 萬名客戶，這場主題演講證明了 Agentic AI（自主式 AI）agents 的時代已經到來。Nova Act 以 90% 的可靠度支援企業工作流程的發布，標誌著生產環境自動化的重要轉捩點。

✳️ tl;dr 重點摘要

一個主題「Agentic AI（自主式 AI）」貫穿全場，分為五大段落：

• 理解 Agents：Agents 能感知環境、將目標轉化為可執行步驟，並持續學習；不同於提供建議的聊天機器人，agents 會主動調查並啟動解決方案。
• 建構 Agents：Strands Agent SDK（超過 500 萬次下載）與 Amazon Bedrock AgentCore 提供模型驅動開發，具備 Identity、Policy、Evals 及 Episodic Memory 等能力。
• 客製化模型：Amazon Bedrock 中的 Reinforcement Fine-Tuning 可帶來 66% 的準確度提升；Nova Forge 透過在中期訓練階段混入專有資料來建立客製化前沿模型。
• 確保信任：Amazon Nova Act 透過結合自動推理與 LLMs 的神經符號式 AI，達到 90% 的可靠度；Cedar 策略語言提供確定性控制。
• 重新想像工作方式：Kiro autonomous agent、AWS Security Agent、AWS DevOps Agent，加上 Amazon Connect 的 8 項新自主式功能與 Nova Sonic 整合。

✳️ 現場回顧

（圖說：Dr. Swami Keynote 前幾天晚上在拉斯維加斯的威尼斯人二樓，很幸運捕獲野生的 Dr. Swami，我們介紹是來自台灣的 AWS Heroes，獲得親民大佬熱切的握手，超開心。。）

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