月份: 六月 2024

這本書 2014 剛出的時候，我就有了，當初看了幾章，看不太出門道，也就放在旁邊納涼。上個禮拜大掃除的時候翻到了，隨手翻了一翻，沒想到欲罷不能，一口氣全部看完。

說實話，副標題有點文不對題，以台灣 2014 年的投資環境來說，一般人就算看了這本書，要依照趨勢賺大錢，台灣也沒有多少天使投資的工具可以選用。就連 2024 年的現在，台灣一般投資人能使用的天使投資的工具還是零零落落的。

這現象似乎有在改善，最近幾年，住台灣的朋友陸續有開始聊到加入某某天使團，看某某案子之類的事情，我沒有深入研究，只是在臉書上偷偷地追蹤就是了。

書本的內容是非常精彩的，章章坦誠相見，真心真經歷地跟你搏感情，沒有看到任何灌水，官話，抬轎，或是自吹自擂，通篇都是牛肉，非常值得一讀。

我還很菜呢！真是令人開心 XD

2014 年的我看不出太多門道，但是為什麼 2024 時就欲罷不能？先細數一下過去 10 年的幾項經歷。

1. 2013 – 2016 年在灣區當任軟體工程師
2. 2016 年跟朋友出來開第一間在美國的科技公司，2020 年離開，公司持續運行中
3. 2020 年跟朋友出來開了第二間在美國的科技公司，2022 年被併購
4. 2022 到現在就在併購公司負責新產品的部門
5. 期間天使投資了幾間公司，有幫忙幕資與產品開發的部分
6. 期間也擔任了幾間公司的顧問，主要是作類似 interim CTO 的角色

我想，林富元書中的內容，我前前後後大概也經歷了 3% 到 5% 左右，書中幾位厲害的前輩，也見過了 5% 左右，有一兩間參與的天使投資，後來也有些受到書中前輩的注意，而一起參與。

這些經歷開始跟書中經歷有些共鳴，10 年後再讀本書，忽然很多地方看懂了！藉由這些懂得部分，還能夠擴展我對技術，管理，以及職涯的認知，藉由這些引子，就開始欲罷不能地閱讀。

書中描述的時間跨度，直至 2014 為止，少說也有 30 年，再自己腦補過去 10 年全球科技業的演化，能看到約 40 年的光影，我從這區區 8 年的經驗投射出去，發現還有好多有趣的可能性，還有好多機會，還有好多偉大的航道！這怎麼能叫人不興奮呢？

當我就要開始『結老（kiat-lāu）』而憤世嫉俗時，有本書一棒把你打回菜雞，要你繼續練，頭還有點痛，但是卻不得不有點重生的喜悅 XD

典範一直都在轉移，風口的機會也一直都在

前些日子，跟某位書中大佬聊天時，他一直提到投資『典範轉移（paradigm shift）』的這個部分。世界人口結構不斷的更迭，需求不斷地變化，科學家與創業家不斷地更新我們對世界的認知，商業結構，也就會隨著這些推進漸漸迭代累積，累積到時機成熟的點，就會發生根本性的改變，我們稱之為典範轉移（paradigm shift）。而典範轉移，是每代科技業財富重新分配的時候。

我自己過去 15 年的工作經驗中，看過這幾次典範轉移：

1. iPhone 時刻。在 iPhone 推出之前，喜愛智慧型手機的同學還買過 windows PDA ，加上手機那種東西，那時好像還是宏達電做的。當然 iPhone 出來以後，windows phone 跟 PDA ，黑莓機 … 等這種東西，都掃進歷史的塵埃中。

2. 社群網站。facebook，twiter，instagram 與 tiktok 等等對人類吸收資訊的典範轉移，也是在近 10 年才發生。這部份對於大小財富的重新分配，相信沒有人會有任何懷疑。

3. deep learning 與 AI 的商業化。因為學術界對顯示卡的創意使用方式，催生了一整個世代的 AI 產業。這股浪潮是從 2012 左右就開始的，但是要變成你阿媽都知道的驚天駭浪，也才是這兩年。這股 AI 浪潮應該才剛剛開始，我認為應該很快就會漫延到實體世界的產品上來，詳情可以參考前文：通用 AI 機器人時代，課長與卷王都需要的工程人才。

其他比較隱晦的，比如說雲端，比如說 container ，或是 k8s 這種只有圈內人知道的就不說了。WEB3 與元宇宙這種我只懂技術，但是完全不感興趣的東西也先不聊了。

看回這本書，我發現我看到從 1960 年代開始的典範轉移，接到 2000 年後期我出社會工作，接到 2024 年，科技一直都是站在先前的轉移中進行再創造，再轉移。我聽過不少同輩的人聊天，抱怨我們生錯時代，如果在 1980 年左右進入科技業，到現在會累積多少財富… 等。

但是你回頭看看，典範轉移還真他X的無處不在，一波接著一波，錯過上波，還有下波，錯過下波，未來還是會有很多波，波波相連到天邊。只要你氣夠長，眼光不要太差，跳上一股小浪不會是太困難的事情。

最好玩的是，你不用當創業家也可以參與。以上這些典範轉移，你最少也能夠用資金在股市參加，或者加入團隊領技術股，或者當顧問，或者天使投資，或者直接下場博奕。天使投資好處是，你人不需要在那裡，你的投資就是你的替身，在你的正職外，幫你攀在浪潮的前端，除此之外，你還是團隊的啦啦隊或是經理（灌籃高手中的彩子？），可以傾注你的能力與資源，幫助團隊提高勝率。

你喜不喜歡參與產品或公司？

很驚奇的是，上列這些典範轉移的發生，除了很少數的例外，幾乎都在矽谷。書中對這現象的解釋是，矽谷『人才』，『技術』，『市場』，與『資本』全都非常充沛，世界的其他地方不是少一了，就是少了兩個，比如說台灣吧，少的是『市場』腹地。

最近幾年的矽谷，台灣科技人討論的比較不是開公司或是作產品，討論較多的部分，是在 FAANG 拿到高職等的職位，享受高薪 + 光環的同時，又有充足的 RSU 作退休金，人生贏了超過兩次。

但是如果你閒暇之餘，對參與公司產品有興趣，天使投資說不定是個有趣的選項。

近來美國有非常多創投也會開放 syndicate 讓一般民眾跟投，比如說這個 Calm Ventures’ Syndicate ，或是這個 hustle fund angel squad，有些需要年費，有些不用，填填表單就可以看到 deal sheet 一張張飄進來，你可以再決定要不要投資，或投資多少。

可是這種 syndicate 就會是書中說的 dumb money 了，除了出錢，你跟團隊與產品其實毫無瓜葛，我有加入一些 syndicate ，但是從來沒有投資過，因為不好玩。我自己丟的案子，目前都僅只於身邊的朋友，反正新創成功率本來就很低，賺不賺錢其實不是很重要，重點在參與公司的經營與成長，過過多執行緒職涯（multi-threaded career）。

這樣看來，我是個完全不合格的投資人啊。

『感覺起來，這是祖國人的場子』，我一邊走出會場，一邊跟身旁的朋友絮絮叨叨。

『對啊，很明顯』朋友一邊走向海邊停車場，一邊回話。我們才剛在入口處會合，四五年沒見，這是我們討論的第一件事。

很少參加過辦在藝術宮的技術聚會，畢竟從舊金山市中心過來，有點不方便，但既然標榜的是當紅的 Generative AI Summit（沙米），又在舊金山科技重鎮，住在不遠的我，再怎麼樣也要過來蹭一下熱度。

祖國人的努力，努力募資

祖國人的部分，有點太明顯了，我是從以下幾點看出來的。

一、除了所有非場地人員以外，所有的工作人員都是祖國人。這包括幾乎所有的場務，接待人員，司儀 … 等。展覽攤商與講者中，祖國人的比例是出奇得高，高出一般灣區所有技術聚會/峰會得高，遠高出今年早些時候 Nvidia GTC 得高。

二、很多攤商，在舊金山放棄英文的努力，直接用中文努力了起來。

三、工作人員，攤商，與參加者，各種中文交談無處不在，如果你跟我一樣，早一點到，基本上你會認為你身在上海或北京，不在灣區。我在灣區參加過非常多技術峰會，這我還是第一次遇到。

主辦方（gptdao.ai）在議程的執行上，技術與商用情節稍微少了一點，但是卻非常側重在整合灣區 VC 的人脈，與 Gen AI 創業的一些問題拿捏。可以很清楚感覺到，用 AI 這個題目，跟矽谷的資本結合，是主辦方的重中之重。

小道消息說，中國近年來管制外匯，創投很難直接從中國匯出美金，支援祖國人在美創業。再加上中國最近通縮，新的商品跟服務希望借用外國市場成長。在這個沙米看到的現象，也多少可以印證這點。畢竟疫情前，矽谷的中國創投可是滿街滿街地跑。

感覺起來，有點像是台灣的 ITRI 或是玉山科技協會辦的活動。只是台灣活動偏向往南灣跑，議題設定也大多偏向擅長的硬體方面。台灣辦的活動，場地的選擇也會相對老派一點，活動視覺設計的部分，也不會試圖隱藏台灣的痕跡。是的，光看活動視覺，看不出是祖國人的活動。

同樣都是 AI 相關的展會，在今年三月 Nvidia GTC （硬體） 上看不太到祖國人，但是在 Gen AI 沙米中祖國人又是主場（軟體與服務），感覺上中國在 AI 的發展重心，至少面向美國這端，想要往軟體與服務方面走了。

AI 的浪潮，拍打到每個專門領域

如果你想追逐最 AI 新技術，你大可不必來這個沙米，直接讀這篇文章即可：What We Learned from a Year of Building with LLMs (Part I) ，或是這個網站 https://applied-llms.org ，我在會場中聽到的技術，鮮少超出這個範圍。

但感謝祖國人的努力，AI 的趨勢，與聽眾公司的各種問題，本身倒還蠻有參考性的。以下是我觀察到的幾點：

一、大家都還在找方向，但是大家都還不熟

企業市場（Enterprise）有種風雨欲來的 fu ，大部分的管理者都還不知道如何應對，也不知道大家都在作什麼，跟公司申請出來參加這種活動，大多是抱著抄作業的想法來的。既然是抄作業，就還沒有很明確『砸』大錢的感覺。

說實話，現場攤商的分布讓人有這樣的感覺，種類繁多，很分散，consumer ，Enterprise，算命，infra，coding，還有不怎麼智慧的機器人的廠商散落個處，感覺市場還沒有做出一個局出來。最熱門的攤商，竟然是 Otter.ai ，作會議記錄的軟體，創辦時間 2016，早在 GPT 之前就出來了。

總而言之，大家都想做 GPT 應用，但大家都不知道怎麼開始，然後大家都還不知道大錢在哪裡。這市場連戰國時代都不算，頂多算是部落時代。

二、新創小企業的機會：專業領域的深化，才剛剛開始

雖然是部落時代，但是跟朋友討論過後的結論，是各專業領域的深化。

如果不是 google，Microsoft，Facebook，Apple，或是 OpenAI ，根本沒有辦法自己花錢訓練模型出來玩，剩下的路只有三條：1. 用大廠 API ，2. 用 open source 的（比如 LLAMA 3），或 3. 兩者混搭。2 跟 3 的門檻相對高很多，畢竟不是每個公司都有能力管能操縱 GPU 的魔法工程師，還要營運貴森森的雲端 GPU 系統，比較像是中大型 Enterprise 可能作的事情。

然而，用大廠 API 這條路，就非常適合新創小企業的成本結構。這些小新創，只要找到適合的專業領域，蒐集到自己需要訓練 GPT 的資料集，很容易在該領域中脫穎而出，成為第一個 AI 賦能的競爭者。

三、應該要來認真玩一下

既然大部分的人都還在玩 prompt 與資料蒐集與整理，導入的技術門檻如此低，敝公司團隊也的確可以調教 open source 的 LLM model ，或混搭，何不多多嘗試？

說不定我們認真起來，連我們自己都害怕？解出什麼支線任務出來？

各位看官，你的專業領域，有什麼機會可以 AI 化的嗎？好好想想。

如果說『部落時代』有點抽象，你可以把他想像成 2008 年，或 2009 年 smart phone 剛出來的時候，跑在 iPhone 上的 app ，只是一堆現在看起來一點都沒有用的蠢東西，手電筒，加油棒那種蠢東西，連 Google Maps 都還沒有 App 版本咧。

AI 的機會還多得很。

獲益最多的講座，竟然是最軟的？

整場下來，我認為這沙米的技術性不滿意，AI 商用細節的討論差強人意，獲益最多的，是史丹佛教授 Johannes Eichstaedt 所講的 Navigating and Predicting the Impact of AI on Society 這個看起來很軟的題材。

他把時間拉長，用過去 20 年的科技發展，智慧型手機，社交平台，WEB3，大數據 … 作為案例，來討論接下來 AI 對『人類』的衝擊。並對比出『擁科技』派，與『反科技』派各自所看到的現象與論點。

比如說，矽谷那些有點反資本主義，穿著 hoodie ，堅信當下的世界，不是過去經驗能夠解釋的，自認『改變世界』的行善者，對人類與社會造成的影響，到底是正面的多些，還是負面的多些？

或是世界各地，因為網路社群與資訊科技的發達，造成的政治急速往民粹候選人（populist）的方向傾斜。

或青少年自殺率，因為社群網站，加上手機的影響下，呈過去幾十年的好幾倍數成長…

講到這裡，講座中有一位父親起身詢問，在這個時代，要怎麼跟他那個試圖自殺的 18 歲孩子相處 …

站在學術的角度，真正能夠解決人類快樂問題的，是人跟人親密關係。未來，是不是會加上 AI 跟人的親密關係呢？

總之未來社會因為 AI 技術的成熟，會變動得越來越快，觀察人類與科技的互動，並找提出相對應的建言，是 Johannes Eichstaedt 實驗室所研究的。

人老了，有小孩，會非常瞻前顧後，跟著 AI 往前飛奔，也要好好顧好自己的家人。

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