(圖說：攝於威尼斯人，每年年底都早起前往享受陽光早餐。主廚 Thomas Keller 打造兩個餐飲品牌，代表極致的 The French Laundry，以及代表對執著細節但放進可日常親近的 Bouchon。這與 ElevenLabs 結構類似，有力量的研究，不該被封存在論文或實驗資料中，而是被放進產品，進入使用者每天會路過的地方。最深的功夫，最後都會往日常走。圖片來源：Ernest。)
✳️ 技術可以單追，組織結構連同文化卻不容易複製
研究型公司常常遇到一個問題：技術做得出來，但產品推不動。或是反過來，市場需求很明確，但研究跟不上節奏。ElevenLabs 從 2021 年兩位波蘭人 Mati Staniszewski 與 Piotr Dabkowski 週末做實驗開始，專做 AI 語音合成，應用涵蓋有聲書、配音、語音助理與遊戲等，合成聲音幾乎能騙過真人。幾年內就走到估值 110 億美元、超過 300 人的團隊，他們不僅技術比別人好，連同組織的運轉架構合體之後形成護城河。技術可以單追，但組織結構連同文化則不容易複製。從 a16z 對 CEO Mati Staniszewski 的這場訪談裡，可以細細觀察三個參考思路。（當然，家家有本難念的經，思路要搭配限制條件與時空場景，各位看官看完千萬別直接硬套。）
1️⃣ 讓研發和產品同步轉，不要瀑布式交棒
- 很多公司的研發團隊做完一輪成果，打包丟給產品團隊去實作。
- 中間有時差、有翻譯成本、有方向偏移。等研發成果到了產品、再到客人手上，市場可能已經變了。
- ElevenLabs 的做法是，讓產品端直接把使用者回饋送給研發端，研發團隊把新模型直接部署到產品上測試。
- 雙向即時回饋，不是交棒，而是飛輪。（是說過來人經驗：當只要有介面，就還是要照顧一下可能的掉球，彼此相互友善提醒與追蹤的機制還是需要。）
- Mati 說有些公司有研發但沒產品，有些有產品但沒研發，他們試圖兩邊都有，而且讓兩邊互相加速。當產品是由研發團隊真正在乎的人做出來的，使用者感受得到那份投入。
（這讓我聯想到前幾週 Claude Code 的 Boris 聊到的未來需要「通才」這件事。十年前參與制定藍牙國際規格的時候，有類似體會。規格文件寫完、發佈後，需要持續接收實作端回饋來修正。某些使用情境、邊界條件剛寫進去草稿的時候，還沒有任何廠商實作過那個場景，要等第一波實作端回報才知道文字描述是否足夠嚴謹到可以理解，更何況許多第一手實作單位都是晶片廠工程師，而不一定是對應規格的產業應用工程師。正因為規格跟實作之間有這個儘早回饋的雙向迴圈，全球不同廠商之間才能開發出彼此相容的產品。ElevenLabs 的研發產品飛輪，本質上就是同一種結構。也因為如此我們當年在組織規劃時，是將產品與研發單位合體在同一個部門，十幾年前沒幾位朋友看得懂，但也許算是意外撿到槍（？）也很感謝這些年給予調整建議的大家。）
2️⃣ 用「沒有職稱」當過濾器，而不只是文化宣言
- ElevenLabs 移除了所有傳統職稱，連 VP 這類頭銜都不設。
- 他說這不是為了看起來很酷，而是經過設計的實際過濾機制：
- 想要頭銜的人聽到就不會來了，自然過濾掉高自我中心的人。
- 留下來的人不會因為對方的階級而不敢提問、不願分享想法、或不好意思給建議。
- 工程師可以直接取得訓練叢集，有想法就跑實驗，不需要層層簽核。
- 每六個月團隊規模翻倍，但因為小團隊高自主，反而不覺得公司變大了。
（是說我當年在台積公司也是趁著當時年紀小，而超勇敢提問，畢業前很感謝長官把我送去某位 VP 的某個跨廠區服務團隊練習溝通協調。各種累積，造就現在建造港口與傳送門的基礎。）
3️⃣ 招人看卓越的證據，不看傳統的履歷
- ElevenLabs 早期大量錄用非傳統背景的人。
- 團隊裡有天文物理學背景的、有應用物理碩士的、有在白宮為總統工作過的、甚至有人在 Dota 歐洲排行榜打到前 250 名。
- Mati 說他們找的是「某種卓越的證據」，可以是開源專案、可以是工作之外做的事。
- 不一定要名校學歷，但要能證明你在某件事上深度投入過、做出過成果。
- 他們會嚴格篩選文化契合度，確保快速擴張的同時不稀釋團隊的價值觀。
（各家顧問公司的報告都說企業計劃在未來增加 AI 投資，但 Accenture 研究顯示不到五分之一的企業擁有現代化的工作流程。大部分組織只是把 AI 當作工具，沒有思考怎麼改變工作流程本身。ElevenLabs 恰好是反例，他們從組織結構就開始重新設計，探索工作流程的本質，比導入工具更重要。）
對現有組織來說，不要糾結在一定要移除職稱。可以觀察你的研發團隊和產品團隊之間有沒有即時回饋的通道。如果所有回饋都要經過會議、簽核才能到達對方手上，飛輪就轉不起來。先嘗試將一個小環節的回饋迴圈縮短到一天以內，例如彼此部門共享某個資料夾或會議，感受一下差異。組織設計不需要一夜之間翻轉，但回饋通道和存取權限可以先打通，速度差異從這裡開始。
📷 圖說 👉 攝於威尼斯人，每年年底都早起前往享受陽光早餐。主廚 Thomas Keller 打造兩個餐飲品牌，代表極致的 The French Laundry，以及代表對執著細節但放進可日常親近的 Bouchon。這與 ElevenLabs 結構類似，有力量的研究，不該被封存在論文或實驗資料中，而是被放進產品，進入使用者每天會路過的地方。最深的功夫，最後都會往日常走。就像欣梅爾被問到「要怎麼做才能被記住呢？」他說「就算是很細微的小事，試著去改變別人的人生吧，做到這一點就夠了。」
飛輪的第一圈永遠是最難推的，就跟每天專程跑來按個「讚👍」或「愛心❤️」一樣困難、一樣細微，但試著多按幾下，轉起來之後的日常可以飛天俯瞰全局。
✳️ 延伸閱讀
- 一手打造 Claude Code 的人，反過來被 Claude Code 改變了
- 企業 AI 部署為什麼卡住？Mistral AI 的做法值得拆解
- 與 AI 共存的三個重組原則：從 Block 的內部備忘錄看起
- 在 Claude 託管 Agent 出場之前，先拆解 Palantir 的五層框架
- 2025 年度回顧：慢下來，才能更快
✳️ 知識圖譜
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✳️ 逐字稿與筆記
語音介面的演進與未來
- We’ve been trying to make these human voices for literally since the 1700s.
我們從 1700 年代開始就一直嘗試打造這種人類的聲音。 - Then in the early 1900s, we had the first digital synthesizers.
然後在 1900 年代初期，我們有了第一批數位合成器。 - » Are you um » that it doesn’t cross that threshold of actually sounding like a human and actually making you feel something.
» 你呃 » 它無法跨越那個聽起來真的像人類、真的讓你產生感覺的門檻。 - Then it shifted into Siri, which has kind of a bit of back and forth.
然後它轉變成 Siri，有那麼一點來來回回的互動感。 - that sounds more realistic, but again, it doesn’t cross that threshold of actually sounding like a human and actually making you feel something.
那聽起來更逼真，但同樣地，它沒有跨越那個真的聽起來像人類、真的讓你產生感覺的門檻。 - » Mati, it’s so great to have you here at the headquarters of Andreessen Horowitz.
» Mati，很高興你來到 Andreessen Horowitz 的總部。 - » No, thanks so much for having me.
» 不，非常感謝你們邀請我。 - It’s incredible to to be here and speak here together about some of the work we do.
能來到這裡跟大家一起聊聊我們做的一些工作真的很棒。 - You have said voice is uh poised to become the next fundamental interface for humans interacting with computers just as mouth touch screens and keyboards.
你曾說語音正準備成為人類與電腦互動的下一個基礎介面，就像滑鼠、觸控螢幕跟鍵盤一樣。 - Help us imagine what it looks like.
幫我們想像一下它會是什麼樣子。 - » A lot of things are screen first.
» 很多東西現在都是螢幕優先。 - Most people will have the laptop, the phone most of the day in front of them.
大多數人一整天都把筆電、手機放在自己面前。 - I think a lot of that will move into the background where where you will be able to be a lot more present.
我認為很多東西會退到背景去，讓你能夠更專注在當下。 - When I imagine say studying in a classroom in the future, you have on headphones you can have the most smart physicist, mathematician, a historian helping you through learning the the subject.
當我想像未來在教室學習的場景，你戴上耳機就可以讓最聰明的物理學家、數學家、歷史學家陪你學習那個科目。 - There will be an interesting shift where voice will be a big part of the technology where today when you go to other countries, other cultures, you you cannot fully immerse inside the culture unless you know the language.
會有一個有趣的轉變，語音將成為這個技術的重要部分。今天當你去其他國家、其他文化的時候，除非你懂那個語言，否則你無法完整沉浸在那個文化裡。 - And with voice and with technology suddenly this will will become possible where you can speak any language in the world and fully understand the not not only what is said but how it’s said kind of feel a closer part which which will be just incredible future where the the true language barriers but also the cultural barriers or the things that we have never learned will become possible.
而透過語音與這項技術，這突然變成可能，你可以說世界上任何語言並完整理解，不只是說了什麼，還有「怎麼說」的那種更貼近的感受。這會是個不可思議的未來，真正的語言藩籬，還有文化藩籬，或是那些我們從未學過的東西，都會變得可能。
ElevenLabs 的起源與早期成長
- » Let’s start at the beginning.
» 我們從頭開始說吧。 - You and Piotr grew up in Poland.
你跟 Piotr 都在波蘭長大。 - Tell us the experience that sparked idea of ElevenLabs » in Poland.
跟我們說說在波蘭啟發 ElevenLabs 想法的那段經歷。 - If you if you watch a foreign movie, all the voices where it’s a male or female voice are narrated with one single character.
在波蘭，如果你看一部外國電影，所有的聲音，不管是男聲還是女聲，都由同一個角色配音。 - So, one voice speaks all the lines.
也就是說，一個聲音講完所有台詞。 - » They ought to make the day that » what?
» 他們應該要讓那一天 » 什麼？ - » Well, it’s 8:00 and it’s not a good day.
» 嗯，現在 8 點，今天不是一個好日子。 - » All the emotionality, all the intonation just just disappears.
» 所有的情感、所有的語調就這樣消失了。 - And then back in 2021, we realized that it’s still happening.
然後在 2021 年，我們意識到這件事還在發生。 - Piotr was at Google, I was at Palantir.
Piotr 在 Google，我在 Palantir。 - We would explore different projects together on the weekends and we invited the first group of users then and started kind of iterating a little bit deeper and then we started getting good signal on what are some of the use cases that that that will really resonate.
我們會在週末一起探索不同的專案，然後邀請第一批使用者，開始稍微深入地迭代，然後我們開始得到一些好訊號，知道哪些使用情境是真的會引起共鳴的。 - So when we launched in early January we already have a a few thousand people lined up that we knew are very interested in actually using the product but then of course the few thousand turned into a few hundred thousand of users and that was a magnitude probably higher than like we expected in the first order.
所以當我們在一月初推出時，我們已經有幾千人排隊，我們知道他們對實際使用這個產品非常感興趣，但當然這幾千人後來變成幾十萬使用者，那大概比我們最初預期的高了一個量級。
ElevenLabs 的產品哲學與策略
- Introducing voice design V3.
介紹 voice design V3。 - Introducing ElevenLabs image and video.
介紹 ElevenLabs image 與 video。 - » Proudly introduces studio 3.0.
» 自豪地介紹 studio 3.0。 - » What has been the guiding principle of the product philosophy?
» 你們產品哲學的指導原則是什麼？ - » It always was a combination of a where do we think we can deliver value with some of the research uh uh work but then layering the product on top.
» 它一直是一種結合，我們覺得我們可以透過某些研究工作帶來價值，然後在上面疊加產品。 - Two, where do we think there’s actually real problem?
第二，我們覺得哪裡真的有實際的問題？ - Like there are companies who have the research, there are companies who have the product and we try to have the both and I think we have it’s great because product can directly talk to the kind of provide the feedback what is needed to the research research then immediately is able to to iterate on that they can also test their models directly on the product and with this way you know it just like the both kind of accelerates.
像是有些公司有研究，有些公司有產品，而我們試圖兩者都有。我覺得這很棒，因為產品端可以直接告訴研究端需要什麼樣的回饋，然後研究端可以立即在那上面迭代，他們也可以直接在產品上測試他們的模型，透過這種方式，兩邊都會加速。(Ernest 筆記：Ernest PKM 說「兩個以上才能迭代」。)
快速團隊擴張
- » Talking about the team you went from just the two of you around the pre time to I believe seven people when you’re raising the series A and did the launch and then quickly to a few dozen a year later.
» 講到團隊，你們從種子輪時期只有你們兩個人，到我相信 A 輪募資時是七個人，然後做了發表，接著一年後快速成長到幾十個人。 - How did you approach imbuing the team?
你是怎麼建構這個團隊的？ - What qualities are you looking for when you’re hiring?
你在招募時找的是什麼特質？ - » We were like especially in the early days hiring from very non-traditional backgrounds.
» 我們特別是在早期，從非常非傳統的背景招募人才。 - » So I did astrophysics in my undergrad and then applied physics in my masters.
» 我大學念的是天文物理，碩士念的是應用物理。 - » Yeah.
» 對。 - So I first met Mati when we did a hackathon together when we were 21.
我跟 Mati 第一次見面是在我們 21 歲一起參加駭客松的時候。 - » I was working at the White House for President Biden and an ElevenLabs investor told me that I should do everything in my power to try to go work there.
» 我那時候在白宮為 Biden 總統工作，一位 ElevenLabs 的投資人告訴我，我應該盡一切努力試著去那邊工作。 - I was always pretty ambitious, but like most of my ambition I put into video games.
我一直都蠻有野心的，但我大部分的野心都投入在電動裡。 - I have like 12,000 hours of Dota or something.
我大概有一萬兩千小時的 Dota 之類的遊戲時數。
非傳統背景
- I was actually like ranked 250 or something on the on the European leaderboard.
我其實在歐洲排行榜上排到大約第 250 名左右。 - days trying to hire for some proof of excellence that that people would do and and it could be an open source project.
這些日子我們嘗試招募的是某種卓越的證據，可能是開源專案。 - It could be doing something outside of work.
可能是在工作之外做了什麼事。 - » Yeah, I was doing my master’s degree.
» 對，我那時候在念碩士。 - I wasn’t really going to university much.
我其實沒有很常去學校。 - I was developing this text of speech project and like kind of like Piotr wore me through a guitar.
我那時候在開發一個語音合成的專案，有點像是 Piotr 透過吉他帶我入門。 - » When I finished my thesis, I posted online one of the samples of the music generation model and Piotr saw this this example and contacted me.
» 當我完成論文時，我在網路上貼了一個音樂生成模型的範例，Piotr 看到這個範例就聯絡我。 - So when I first joined, we had a 11 desk room.
所以當我第一次加入時，我們有一個十一張桌子的房間。
全球招募哲學
- Now we have offices in over 11 cities, over 300 employees.
現在我們在超過 11 個城市有辦公室，超過 300 名員工。 - We’re doubling every 6 months.
我們每六個月就翻倍。 - But because we’re remote first and we work in very small teams with high autonomy, you actually forget how big the company is.
但因為我們是遠端優先，而且在非常小、高度自主的團隊裡工作，你其實會忘記公司有多大。 - We wanted to hire the best people in the in the world and we don’t think there’s that many researchers in the world that are at that top level especially in in voice maybe 50 maybe 100.
我們想招募全世界最好的人，而我們覺得世界上頂尖的研究人員並沒有那麼多，特別是在語音領域，大概只有 50 到 100 位。 - So we we wanted to hire wherever wherever they are.
所以我們想無論他們在哪裡都要招募他們。 - » There is as you know this like very strong cultural obsession to be in person.
» 你知道的，現在有一種非常強烈的文化執念要面對面工作。 - How do you contrast these two different setups?
你怎麼比較這兩種不同的設定？
全球視野與文化
- » When we started the aspiration was very global both in in what we wanted to create as as a technology.
» 我們開始的時候，無論在我們想創造的技術上，野心都是非常全球化的。 - We wanted to make it available across all languages, across all geographies.
我們想讓它在所有語言、所有地理區域都可用。 - » ElevenLabs had a culture when I came in and I think that was also what enticed me.
» 我加入時 ElevenLabs 已經有一種文化，我覺得這也是吸引我的地方。 - I understood the vision that Mati and Piotr had for what type of company they want to build and the type of people that they are, which essentially is reflected in the culture.
我理解 Mati 跟 Piotr 對他們想打造的公司類型的願景，以及他們是什麼樣的人，這本質上反映在文化裡。
創辦人的個性與優勢
- » Mati and Piotr, they’re childhood best friends.
» Mati 跟 Piotr 是從小到大的好朋友。 - They know each other super well.
他們非常了解彼此。 - They’re both incredible operators and they’re high trust.
他們都是不可思議的執行者，而且彼此之間有高度信任。 - Honestly, what really got us excited about investing in the company was was chatting with the founders, Mati and and Piotr.
老實說，真正讓我們對投資這家公司感到興奮的是跟兩位創辦人 Mati 與 Piotr 聊天。 - They had a really unique vision of like what the world could look like in the future that a lot of people didn’t see yet.
他們對未來世界可能的樣子有一個非常獨特的願景，那是很多人還沒看到的。 - » Mati and Piotr are like yin and yang in a way.
» Mati 跟 Piotr 在某種意義上就像陰跟陽。 - Piotr is very focused on the research.
Piotr 非常專注在研究上。 - He’s an absolute genius in that space.
他在那個領域絕對是個天才。 - » Working with him is is is very nice because he’s is very technically can go very technically in depth.
» 跟他一起工作非常愉快，因為他可以在技術上深入到非常細節的地方。 - The second smartest person I know is significantly less smart than him.
我認識的第二聰明的人都比他笨上一大截。 - Like let’s let’s put it like that.
我們就這樣說吧。
團隊動態的比喻
- It is a bit like good cop bad cop.
有點像是好警察跟壞警察。 - Maybe maybe kind of like Mati is the good cop and Piotr as the bad cop.
可能差不多是 Mati 當好警察，Piotr 當壞警察。
領導角色的演進
- Well, we’ll start a little bit with uh thanking you for being here.
我們先從感謝你來到這裡開始。 - You’re hard guy to catch.
你是個很難抓到的人。 - So uh where are you today?
那你今天人在哪裡？ - » Now I’m in Dubai.
» 現在我在杜拜。 - » How has your role evolved as you became larger more remote team?
» 隨著你們變成更大、更遠端的團隊，你的角色是怎麼演進的？
自主性與扁平階級
- Yeah, it’s definitely you don’t know all engineers which is definitely sad that you at some point you just will not know all these people in the company.
對，你絕對不會認識所有的工程師，這當然有點悲傷，到某個時間點你就是不會認識公司裡所有的這些人。 - Mati knew everybody at the previous offsite already on on the previous offsite when there were 100 people already failed.
Mati 在上一次團隊聚會時就已經認識所有人，那次有 100 個人，他已經沒辦法都認識完了。 - If you have great people, there’s very little effort needed to to run the company because you can just trust these many founders.
如果你有很棒的人，經營公司其實不需要花什麼力氣，因為你可以信任這些像創辦人一樣的人。 - People that that really take ownership and care about the company because you because you love working here and you love the product.
那些真正承擔責任、在乎公司的人，因為你喜歡在這裡工作、喜歡這個產品。 - When the product is built out of love, then users can see that » everyone’s very high autonomy.
當產品是用愛打造的，使用者就看得出來。» 大家都有非常高的自主性。 - They’re low bureaucracy, very flat, fuzzy hierarchy.
他們官僚程度很低，非常扁平、模糊的階級。 - They’re doing whatever is needed to move the needle for the customers to ship quickly.
他們做任何能為客戶推進進度、快速出貨所需要的事。 - We removed all the titles, and it’s a great way, both initially, of filtering for people who are very low ego.
我們移除了所有的職稱，這是一個很棒的方式，一開始可以過濾掉自我中心很低的人。 - And so if you’re coming in, “Yes, I want to be VP of blah, blah,” you’re not going to get VP.
所以如果你進來說「對，我想當什麼什麼的 VP」，你不會拿到 VP 頭銜。 - And so it actually will turn off those people.
所以這實際上會讓那些人卻步。 - But I’d argue that’s a good thing.
但我會說那是好事。 - No implicit bias of asking a question, or asking for help, or giving advice to someone, or proposing ideas because there’s no explicit hierarchy.
沒有那種對於提問、求助、給別人建議或提出想法的隱性偏見，因為沒有明確的階級。 - Get access to a training cluster and train a model that you have an idea for.
直接取得訓練叢集的存取權，把你想到的模型訓練起來。
確保招募的文化契合
- » We are applying a rigorous screen for ensuring a cultural fit before we bring someone in.
» 我們在把人帶進來之前，會嚴格篩選文化契合度。 - And I think that’s essential to being able to scale this quickly and still preserve culture.
我認為這對於能夠快速擴張同時保留文化是必要的。 - In fact, when I first spoke about this publicly and we, we kind of launched the idea that we got rid of titles, I had someone that I used to work with reach out and she said, like, “I heard that you got rid of titles.
事實上，當我第一次公開談論這件事，我們有點推出了取消職稱的想法時，一位我以前的同事聯絡我，她說「我聽說你們取消了職稱。 - I love that notion.
我喜歡這個概念。 - What roles do you have?
你們有什麼角色？ - I want to join.”
我想加入。」 - And she’s now leading hiring, incredibly successful.
而她現在帶領招募團隊，非常成功。
專門的音訊模型
- » Currently, we have specialized models for audio, for sound effects, and for music.
» 目前我們有針對音訊、音效、音樂的專門模型。 - And I think the future of sound is kind of like having one model which can generate any kind of audio.
我認為聲音的未來有點像是有一個模型可以生成任何類型的音訊。 - You could imagine seeing something with voice that is converted to music, or like singing something, changing the, the singing into sound effects.
你可以想像看到某段語音被轉換成音樂，或是把某段歌聲轉換成音效。
語音圖靈測試與原始音訊
- The new challenge we’ve really set ourselves is, can we be the first company to cross this threshold of the vocal Turing test?
我們真正為自己設定的新挑戰是，我們能不能成為第一家跨越語音圖靈測試這個門檻的公司？ - How do you have an AI which really sounds like a human that you can interact back and forth with, but is super smart, super empathetic?
你要怎麼擁有一個聽起來真的像人類、可以來回互動、又超級聰明、超級有同理心的 AI？ - I think there’s going to be a point where most of the communicate we do with machine might be through audio because one, it’s faster to communicate, but also because it’s more information-rich.
我覺得會有一個時間點，我們跟機器的大部分溝通可能會透過音訊，一來是溝通更快，二來是它資訊更豐富。 - There’s things now that machines or LLMs are not capturing.
現在有些東西是機器或 LLM 沒有捕捉到的。 - If you train a model on text, you’re basically using text units, tokens that are, uh, created by humans.
如果你用文字訓練一個模型，你基本上是在使用人類創造的文字單位，也就是 token。 - Where if you train a general audio generation model, you’re training on, on raw audio.
而如果你訓練一個通用的音訊生成模型，你是在原始音訊上訓練。 - If you can make a model that is smart in audio, you can imagine you can make a model that is smart in any raw data domain.
如果你可以做出一個在音訊上很聰明的模型，你可以想像你可以做出一個在任何原始資料領域都很聰明的模型。 - That, I think, is one of the most interesting things.
我覺得這是最有趣的事情之一。
語音的情感衝擊
- Voice is the only AI modality that can actually make you feel something.
語音是唯一一種真的能讓你產生感覺的 AI 模態。 - And so when you have text, yes, you can have a poem or a story, but it doesn’t give you that same kind of emotive feel.
所以當你有文字時，是的，你可以有詩或故事，但它不會給你同樣的那種情感感受。 - Well, as when you hear a voice, whether it’s like a ASMR whispering voice, or whether it’s a deep booming cinematic voice, it can really kind of transport you and make you feel, make you feel alive.
但當你聽到一個聲音時，無論是像 ASMR 那種低語的聲音，或是電影裡那種低沉宏亮的聲音，它都能把你帶走，讓你產生感覺、讓你覺得活著。
個人動機與定義未來科技
- » I love to end the conversation with this question.
» 我喜歡用這個問題結束對話。 - What drives you personally?
是什麼驅動你個人？ - Definitely seeing people react is, is one of the, always the best moments.
看到人們的反應絕對是最棒的時刻之一。 - But I, I feel like I’m in just such a lucky position where, you know, I can, I can work on a company with my best friends.
但我覺得自己處在這樣一個幸運的位置，你知道的，我可以跟我最好的朋友們一起經營一家公司。 - But now it feels like we have this, this incredible team of somewhere between sports team to family where just everybody is driving on the same passion and and and and vision.
而現在感覺我們有一個介於運動隊跟家庭之間的不可思議的團隊，大家都朝著同樣的熱情跟願景前進。 - But I think now especially, it’s, it’s just so rare that you get a chance to be the voice of the change, or voice of the technology, and be able to be at the frontier and, and define how voice will be that interface for everybody around us.
但我覺得現在特別是，能有機會成為這場變革的聲音、或是這項技術的聲音，能站在前線並定義語音將如何成為周圍每個人的介面，這是非常難得的。 - It’s just such an unique opportunity to, to create a bike that, uh, that we are lucky and happy to, to be able to, to be part of it.
這是個非常獨特的機會，能夠打造這樣的東西，我們很幸運也很開心能夠成為它的一部分。