每家公司都該有一顆自己的大腦:YC 總裁講座
每家公司都該有一顆自己的大腦 : YC 總裁講座
YC 總裁 Garry Tan 在 AI Engineer World's Fair 發表演講,核心論點是「每家公司都該有一顆自己的大腦」。他從一個爭議數字出發:AI 讓工程師產出提升 400 倍,保守估計也有 8 到 80 倍。關鍵不在模型本身,而在你如何把工作串起來——技能檔就是員工、路由表就是組織圖、規則檔就是流程手冊。他提出「潛在空間」與「確定性空間」的區分:模型負責判斷,程式碼負責確定性工作。從人類工作記憶 7±2 的限制對比 AI 100 萬 Token 的上下文,他定義「上下文工程」就是決定此刻該把哪三本書攤開在桌上。公司大腦的本質是一座圖書館加上一位圖書館員,而「永遠不做一次性工作」(Skillify)是讓大腦產生複利的核心紀律。記憶必須搭配衛生:標出處、矛盾對峙、專人修剪。他開源了 gbrain 工具,但強調概念比工具重要。最後以一位父親用 8 萬份純文字檔為罕病兒子建立病情大腦的故事收尾,說明這套架構的普世價值。
400 倍的真相:AI 不是工具升級,是典範轉移
0:32Garry Tan 開場就丟出一個讓他在網路上被罵翻的數字:2013 年他當 YC 合夥人自己寫程式時,一天大概只能寫出 14 行真正有用的程式碼——這不是他偷懶,翻開那個年代的資料,工程師中位數就是 15 行。
今天同一個人同樣的時數,他量出來的產出大約是 400 倍。有趣的是他沒有急著捍衛這個數字,反而自己動手往下砍:假設一半是灌水、一半是隱價,往死裡打對折再打對折——就算踩到最扁的地板也還有 8 倍,中間值大概 80 倍。
無論你怎麼折磨這個數字,它都大到讓你回不去了。而說這話的人是誰?Garry Tan 同時是創業者、投資人,還管著一間 20 年的老機構 Y Combinator——Airbnb、Stripe 這些後來的巨頭早年都是從這裡走出去的。他正把這間 20 年的老店整間改造成一家原生就靠 AI 運作的公司,所以他不是站在旁邊看熱鬧的評論家,他是拿自己整間公司在做實驗的人。
生產力革命槓桿不在模型,在你怎麼串起工作
1:56Garry 說了一句他恨不得刺在每個人眼皮內側的話:「關鍵從來不是模型。」做到兩倍的人跟做到 100 倍的人,用的是一模一樣的 Claude——同樣的參數、同樣的上下文長度、同樣的接口。既然工具完全一樣,差距就不可能來自工具本身。
槓桿不在權重,在你怎麼串起這些工作。在 YC 去年冬季那一批公司裡,有 1/4 的程式碼 95% 是 AI 生成的,而那批後來成了成長最快、最賺錢的一批。他很誠實地補一句:他沒辦法證明是 AI 造成了成長,但他能確定跑得最快的那些創業者,都不是把 AI 當成打字時的自動補完,而是把他當成一整支員工隊伍在用。
AI 策略技能檔 = 員工,路由表 = 組織圖:用 Markdown 管理一支 AI 員工隊伍
2:45Garry 提出一個極簡但極具啟發性的對應框架。你跟 AI 一起搭出來的東西,其實可以整個對應到一家公司的組織——而這一切只需要 Markdown(.md 純文字檔):
第一,一個技能檔就是一位員工。他只負責一件事,但寫得夠清楚,任何人接手都能執行。第二,一張路由表就是組織圖。一件任務進來,它決定誰來接、往哪裡送。第三,規則檔就是公司的流程手冊。什麼東西該收去哪,全部寫清楚。第四,測試一個檔案到底有沒有被載入,這就是技能考核——確認每個員工真的有在上工。
過去你得請 1000 個人才撐得起的整套組織,現在拆開來看,全都是一個一個的純文字筆記檔。所以當你坐下來跟 AI 一起工作,你不是在寫軟體,你是在招聘、訓練、管理一支用 Markdown 組成的員工隊伍。
組織設計潛在空間 vs 確定性空間:運算跑對邊,才不會踩坑
4:58Garry 說他們踩到的絕大多數坑,都是因為某件事跑錯了邊。他把運算分成兩個地方:
第一個是「潛在空間」——就是模型自己那顆腦袋。你教給它的是品味、是判斷、是聽懂一個人講得含糊時真正想要什麼。這些沒有標準答案的活,你用一份純文字筆記去引導它。
第二個是「確定性空間」——就是工程師熟悉的真正的程式碼,1+1=2。他舉了一個實際例子:YC 有場 6000 人的活動,想讓 800 人一次入座還要完美分群,讓左右兩邊剛好都是最值得認識的人。這件事靠人工排大概得花一個月,交給 AI 可能只要幾百美元的 Token、大概 10 分鐘。但關鍵是那個 800 個座位的巨大陣列絕對不能塞進模型的腦袋裡去記——那是確定性空間該扛的。模型只負責做人的那一半:判斷。
系統架構從 7±2 到 100 萬 Token:人類制度都是為了補工作記憶的上限
5:50Garry 帶出一個他自己最喜歡的角度:工作記憶。人類的腦袋一次大概只能同時抓住 7 件事,正負兩件。這不是他隨口說的——這出自認知心理學家 George Miller 在 1956 年發表於 Psychological Review 的經典論文。這就是為什麼早年的室內電話號碼是 7 碼,為什麼你買菜清單上的第 8 樣總是會忘。
而人類蓋過的每一個制度——清單、組織圖、檔案櫃——說穿了全都是為了補這個上限長出來的義肢。但一個 AI Agent 一次能記住 100 萬個 Token,大概就是 1000 頁。他跟 10 歲的兒子這樣解釋:這個 AI 可以同時把三本哈利波特整個攤開在腦子裡,還能在幾秒內從任何一本找到,再把三本串起來一起想。
三本哈利波特對上 7 個數字——這是不是通用人工智慧?也許還不是,但已經是一個完全不同的運作方式了。而幾乎地球上每一家公司到今天,還在用那顆 7±2 腦袋設計出來的組織在跑。
認知科學上下文工程:決定桌上攤開哪三本書的判斷
6:55不過 Garry 馬上提醒:三本書聽起來很多,其實非常少。你的公司不是三本書,你的公司是一整座圖書館。每一封信、每一次會議、每一個決策連同它背後的理由、每一次客訴、每一份檢討,全都在裡面。
所以真正決定你的 AI 是天才還是白痴的問題,是誰來決定此刻該把哪三本書攤開在桌上。他把這件事叫做「上下文工程」——講白話,就是決定桌上攤開哪三本的那個判斷。而這,就是一顆公司大腦的樣子:一座圖書館,加上一位圖書館員。
更妙的是它會複利:Agent 每做完一件事就寫成新的一本,放回架上,圖書館一天比一天厚。有人會想「這不就是 RAG 嗎?」Garry 說你講得對,檢索確實只是最底層的零件——就像 Postgres 底層說穿了只是一種叫 B-Tree 的結構。但難的是外面那一整圈:什麼東西一開始就該被寫下來?哪些該放進隨手可取的熱記憶?兩條事實打架時誰來仲裁?檢索很容易,值得被檢索才是產品。
上下文工程公司大腦的失敗模式與記憶衛生
8:51Garry 很誠實地壓力測試自己的說法,列出公司大腦的三個失敗模式:
第一,沒人整理的大腦會慢慢變成一個有超好搜尋的垃圾場。第二,檢索會用十足的自信,把一條早就過期的事實端到你面前,講得斬釘截鐵卻是錯的——而且錯的沒人追得回來源頭。第三,一份爛的技能檔會把一套爛流程永遠固化下去。
所以他說這一層真正的重點不是記憶,是記憶加上衛生。具體三件事:每一條事實都要標清楚出處——出處就是這句話到底從哪來的;當新資訊跟舊資訊互相矛盾,一定要把他們拉出來對峙;要有人加上 Agent 專職負責修剪。你把這顆大腦當成正式的生產基礎設施在照顧,它就會複利長大;你把它當成一個隨便丟東西的垃圾場,你得到的就是一個非常有自信、卻錯得沒人追得回來的 Agent。
資料治理永遠不做一次性工作:Skillify 是複利的起點
9:51Garry 給了一條他稱為招牌動作的紀律,就六個字:「永遠不做一次性工作。」
你打開 AI 隨手做完一件事,這很正常——而且第一次做出來的東西往往像個不太行的實習生,你得回頭跟他說「這裡我不喜歡,改一下」。但重點是別停在那裡。當你終於滿意了,你要當場把它 Skillify——就是把剛剛做的事,寫成一份可以重複使用的技能檔,存起來。
他說得很直接:同一件事,要是你得問第二次,那就是失敗。他把兩種公司擺在一起對比:一種會累積,每做完一件事就存成技能檔放上架,一天比一天聰明;另一種每天像失憶一樣,把事做完卻什麼都不留,每天早上醒來像被重置了一樣,從零開始。會累積的組織,每一天都變得更聰明;不會的,不管模型多強,每天早上都失憶醒來。因為模型的品質是租來的,但大腦是你自己的。
工作紀律gbrain 開源與工具選擇:概念比程式碼倉庫重要
10:44Garry 自己做的這套工具叫 gbrain,已經放上網,用最寬鬆的 MIT 授權完全開放原始碼。他說得很坦白:他不是要靠這個賺錢,他覺得這一層應該像 Linux 那樣,就該是開放的。
他甚至反過來拆自己的台,說你根本不需要他的工具就能開始。他形容 OpenClaude 這套 Agent 操作環境是法拉利,他永遠會推薦它;但 Codex 是一台很不錯的 Honda,能幫你做到九成的事,雖然沒那麼華麗,卻一樣能把你載到目的地。
用哪一個都行,重點是那些概念,不是我的程式碼倉庫。想清楚運算跑在哪一邊、把技能檔當員工、記得那位圖書館員、永遠不做一次性工作——這幾件事,不管你換到哪套工具,都跟著你走。
開源工具一位父親、一台筆電、一座圖書館:公司大腦的普世價值
12:09最後 Garry 把整場的溫度收了回來。他說現在很多人害怕工作會消失,他懂這份恐懼,但他要平靜地說一句:「那是一種想像力的失敗。」
接著他講了一個很安靜的故事。他有位朋友的兒子患有一種罕見的癲癇,這位父親自己動手建了一個由 8 萬份純文字檔 組成的病情大腦,把他推到了人類對這個孩子病況所知的最邊界。沒有實驗室、沒有經費、沒有任何人批准——就是一個父親、一台筆電、一座圖書館。
而這跟他前面講了一路的架構是一模一樣的東西:一座圖書館,一位圖書館員,在對的時刻攤開對的那三本書,對準這個父親在世界上最愛的人。Garry 說:你現在就能做到這件事。過去你以為改不動的城市、讀不完的檔案、太大不敢煮乾的那片海——現在我們可以把海煮開了。因為豐盛從來不是一份政策白皮書,它是上線的軟體。
人文故事模型是租來的,但這顆大腦會是你自己的。
重點時間戳索引
- 0:32Garry Tan 開場丟出爭議數字:AI 讓工程師產出提升 400 倍,保守打對折再對折仍有 8 到 80 倍
- 1:56核心洞察:槓桿不在模型權重,而在你怎麼串起工作——做到 2 倍和 100 倍的人用的是同一個 Claude
- 2:45組織對應:技能檔 = 員工、路由表 = 組織圖、規則檔 = 流程手冊、測試載入 = 技能考核
- 3:44實證案例:Emergent 8 個月營收破億(15 人做到 1500 萬美元)、Retell AI 40 人做到 6000 萬美元
- 4:58潛在空間 vs 確定性空間:模型做判斷(品味、聽懂含糊需求),程式碼做確定性工作(1+1=2)
- 5:50人類工作記憶 7±2(Miller's Law, 1956)vs AI 100 萬 Token 上下文(三本哈利波特同時攤開)
- 7:10上下文工程:決定此刻該把哪三本書攤開在桌上——公司大腦 = 圖書館 + 圖書館員
- 8:51公司大腦三大失敗模式:沒人整理變垃圾場、過期資訊自信誤導、爛技能檔固化爛流程
- 9:18記憶衛生三原則:每條事實標出處、新舊矛盾拉出來對峙、專人加 Agent 負責修剪
- 9:51核心紀律「永遠不做一次性工作」:做完滿意就 Skillify 存成技能檔,同一件事問第二次就是失敗
- 10:44gbrain 開源工具(MIT 授權),但 Garry 強調概念比工具重要——OpenClaude 是法拉利、Codex 是 Honda,都能載你到目的地
- 12:09收尾故事:一位父親用 8 萬份純文字檔為罕病兒子建立病情大腦,沒有實驗室、沒有經費、沒有批准——只有父親、筆電、圖書館
⚠️ 未確認 / 無法核對項目
- ASR 漂字較多,部分英文專有名詞(如 Emergent、Retell AI、OpenClaude、Codex、gbrain)為根據上下文還原,非 Whisper 原始輸出
- 「Garry 10」應為「Garry Tan」的 ASR 誤轉
- 「8萬份純文字盪」應為「8萬份純文字檔」
🎙️ ASR 漂字對照表
| claw的 | → | Claude |
| MODAM | → | Markdown |
| Mockdown | → | Markdown |
| DMD | → | .md |
| Retail AI | → | Retell AI |
| OpenClaw | → | OpenClaude |
| Grain | → | GBrain |
| 七微素 | → | 7±2 |
| 141212 | → | 1+1=2 |
| 宰到 | → | 載到 |
| 富力 | → | 複利 |
| 豬來的 | → | 租來的 |
| Garry 10 | → | Garry Tan |
| 純文字盪 | → | 純文字檔 |
📎 原始內容(查證 / AI 追查用,非閱讀主文,點擊展開)
1 00:00:00,000 --> 00:00:06,020 大家好,我是Jim 2 00:00:06,020 --> 00:00:07,580 這裡是AI Notebook 3 00:00:07,580 --> 00:00:09,080 舞台燈打下來 4 00:00:09,080 --> 00:00:11,160 台上這個人沒有任何投影片 5 00:00:11,160 --> 00:00:12,580 他只帶了一個問題上來 6 00:00:12,580 --> 00:00:14,400 現在我們到底該幹什麼 7 00:00:14,400 --> 00:00:15,580 他叫Gary Tan 8 00:00:15,580 --> 00:00:18,180 是全世界最有名的創業加速器 9 00:00:18,180 --> 00:00:19,900 Y Combinator的總裁 10 00:00:19,900 --> 00:00:21,560 他說這一刻能做到的是 11 00:00:21,560 --> 00:00:24,640 遠遠超過大部分人願意相信的程度 12 00:00:24,640 --> 00:00:27,560 而支撐這一切的是一個他反覆講的東西 13 00:00:27,560 --> 00:00:30,760 每一家公司都該有一顆自己的大腦 14 00:00:30,760 --> 00:00:32,420 他開場就丟出一個數字 15 00:00:32,420 --> 00:00:34,480 這個數字讓他在網路上被罵翻 16 00:00:34,480 --> 00:00:37,280 他說2013年他還在Y Combinator 17 00:00:37,280 --> 00:00:39,600 當合夥人自己寫程式的時候 18 00:00:39,600 --> 00:00:43,440 一天大概只能寫出14行真正有用的程式碼 19 00:00:43,440 --> 00:00:44,720 這不是他偷懶 20 00:00:44,720 --> 00:00:46,240 翻開那個年代的資料 21 00:00:46,240 --> 00:00:49,320 一個工程師的中位數大概就是15行 22 00:00:49,320 --> 00:00:51,620 今天同一個人同樣的時數 23 00:00:51,620 --> 00:00:53,680 他量出來的產出大約是400倍 24 00:00:53,680 --> 00:00:55,980 有趣的是他沒有急著捍衛這個數字 25 00:00:55,980 --> 00:00:57,520 反而自己動手往下砍 26 00:00:58,280 --> 00:00:59,560 他說你要是不信 27 00:00:59,560 --> 00:01:01,880 那就假設一半是灌水一半是陰價 28 00:01:01,880 --> 00:01:04,180 儘管往死裡打對折再打對折 29 00:01:04,180 --> 00:01:06,740 就算踩到最扁的地板也還有8倍 30 00:01:06,740 --> 00:01:08,780 中間值大概80倍 31 00:01:08,780 --> 00:01:11,080 無論你怎麼折磨這個數字 32 00:01:11,080 --> 00:01:13,140 他都大到讓你回不去了 33 00:01:13,140 --> 00:01:15,440 先說清楚說這話的人是誰 34 00:01:15,440 --> 00:01:16,720 你才知道這個數字的份量 35 00:01:16,720 --> 00:01:19,800 Gary Tan同時是創業者投資人 36 00:01:19,800 --> 00:01:23,120 還管著一間已經20年的老機構Y Combinator 37 00:01:23,120 --> 00:01:25,680 你可以把它想成矽谷的創業訓練營 38 00:01:25,680 --> 00:01:30,040 Airbnb,Stripe這些後來的巨頭早年都是從這裡走出去的 39 00:01:30,040 --> 00:01:36,440 他說他現在正把這間20年的老店整間改造成一家原生就靠AI運作的公司 40 00:01:36,680 --> 00:01:39,500 這對一間老機構來說是件又奇怪又美好的事 41 00:01:39,760 --> 00:01:42,320 所以他不是站在旁邊看熱鬧的評論家 42 00:01:42,320 --> 00:01:45,400 他是拿自己整間公司在做實驗的人 43 00:01:45,900 --> 00:01:48,980 他要在這個房間裡把他親手驗證過的東西 44 00:01:48,980 --> 00:01:51,540 一件一件交給台下的創業者 45 00:01:52,040 --> 00:01:53,080 結果他講了一句 46 00:01:53,080 --> 00:01:54,100 他說要是能刺青 47 00:01:54,360 --> 00:01:56,140 他會刺在每個人的眼皮內側 48 00:01:56,400 --> 00:01:58,440 他說關鍵從來不是模型 49 00:01:58,700 --> 00:02:02,800 做到兩倍的人跟做到100倍的人用的是一模一樣的claw的 50 00:02:03,320 --> 00:02:04,080 這裡的claw的 51 00:02:04,340 --> 00:02:05,880 就是他們用的那個AI助手 52 00:02:06,120 --> 00:02:06,900 同樣的參數 53 00:02:07,160 --> 00:02:09,960 同樣的能記多長的上下文同樣的接口 54 00:02:09,960 --> 00:02:11,760 既然工具完全一樣 55 00:02:12,000 --> 00:02:13,800 差距就不可能來自工具本身 56 00:02:14,060 --> 00:02:15,340 他說槓桿不在權重領 57 00:02:15,600 --> 00:02:16,100 在你怎麼 58 00:02:16,360 --> 00:02:17,380 竄起這些工作 59 00:02:17,640 --> 00:02:19,440 而且這不只是他一個人的感覺 60 00:02:19,940 --> 00:02:23,780 在他們去年冬季那一批公司裡有1 4的程式碼 61 00:02:24,040 --> 00:02:25,580 有9成5是AI生成的 62 00:02:26,080 --> 00:02:28,900 而那批後來成了成長最快最賺錢的一批 63 00:02:29,420 --> 00:02:30,700 他很誠實的補一句 64 00:02:30,960 --> 00:02:33,000 他沒辦法證明是AI造成了成長 65 00:02:33,260 --> 00:02:34,800 但他能確定跑得 66 00:02:35,040 --> 00:02:36,080 最快的那些創業者 67 00:02:36,320 --> 00:02:38,880 都不是把AI當成打字實的自動補完 68 00:02:38,880 --> 00:02:41,440 而是把他當成一整支員工隊伍在用 69 00:02:42,200 --> 00:02:43,740 那到底怎麼創工作 70 00:02:44,000 --> 00:02:45,280 這是整場演講的核心 71 00:02:45,540 --> 00:02:47,580 也是他最希望台下的人偷走的一段 72 00:02:47,840 --> 00:02:50,140 他說你跟AI一起搭出來的東西 73 00:02:50,400 --> 00:02:52,700 其實可以整個對應到一家公司的組織 74 00:02:53,720 --> 00:02:55,780 你要先知道一個詞叫MODAM 75 00:02:56,040 --> 00:02:57,320 他就是一種很簡單的 76 00:02:57,560 --> 00:02:58,600 純文字筆記格式 77 00:02:58,840 --> 00:02:59,880 負檔名是DMD 78 00:03:00,120 --> 00:03:01,400 隨手就能寫隨手就能改 79 00:03:01,920 --> 00:03:03,460 好那我們一項一項對應 80 00:03:03,720 --> 00:03:05,500 第一一個技能檔就是一位員工 81 00:03:05,760 --> 00:03:06,780 他只負責一件事 82 00:03:06,780 --> 00:03:09,860 但寫得夠清楚任何人接手都能執行 83 00:03:10,360 --> 00:03:10,620 第二 84 00:03:11,140 --> 00:03:12,160 一張路由表就是 85 00:03:12,420 --> 00:03:13,440 組織圖一件任務進來 86 00:03:13,700 --> 00:03:15,740 他決定誰來接往哪裡送 87 00:03:16,500 --> 00:03:19,060 第三規檔的規則就是公司的流程手冊 88 00:03:19,580 --> 00:03:20,860 什麼東西該收去哪 89 00:03:21,120 --> 00:03:21,620 第四 90 00:03:21,880 --> 00:03:22,660 去測一個檔案 91 00:03:23,160 --> 00:03:24,440 到底有沒有被載入 92 00:03:24,960 --> 00:03:25,980 這就是技巧考核 93 00:03:26,240 --> 00:03:28,020 確認每個員工真的有在上工 94 00:03:28,280 --> 00:03:31,100 他說過去你得請1000個人才撐得起的整套組織 95 00:03:31,860 --> 00:03:34,420 現在拆開來看全都是一個一個的純文字筆記檔 96 00:03:34,420 --> 00:03:37,740 所以當你坐下來跟AI一起工作你不是在寫軟體 97 00:03:38,260 --> 00:03:40,560 你是在招聘訓練管理一支用 98 00:03:40,820 --> 00:03:42,360 Mockdown組成的員工隊伍 99 00:03:43,120 --> 00:03:44,140 光講理論還不夠 100 00:03:44,660 --> 00:03:45,940 他直接點名了幾家公司 101 00:03:46,200 --> 00:03:46,700 第一家叫 102 00:03:46,960 --> 00:03:47,220 Emergent 103 00:03:47,740 --> 00:03:49,520 做的是那種你用嘴巴描述AI 104 00:03:49,780 --> 00:03:51,320 幫你把軟體生出來的工具 105 00:03:51,820 --> 00:03:54,380 他們從公開上限到營收破1億美元 106 00:03:55,160 --> 00:03:55,920 這先解釋一個詞 107 00:03:56,440 --> 00:03:58,220 營收就是公司一年收進來的錢 108 00:03:58,740 --> 00:03:59,500 只花了8個月 109 00:03:59,500 --> 00:04:04,620 更誇張是他們營收做到1500萬美元的時候全公司只有15個人 110 00:04:05,140 --> 00:04:06,420 第二家叫Retail AI 111 00:04:06,660 --> 00:04:08,980 做語音的AI客服大約40個人 112 00:04:09,480 --> 00:04:11,020 做到6000萬美元營收 113 00:04:11,540 --> 00:04:13,580 他說這種平均一個人扛起的營收 114 00:04:13,840 --> 00:04:15,620 不管是軟體業石油業 115 00:04:15,880 --> 00:04:16,900 還是當年的鐵路業 116 00:04:17,160 --> 00:04:18,440 歷史上從來沒有出現過 117 00:04:19,220 --> 00:04:19,720 他要 118 00:04:20,240 --> 00:04:22,020 你想像Y Combinator那間大教室 119 00:04:22,280 --> 00:04:23,820 400個創辦人坐在長桌前 120 00:04:24,080 --> 00:04:25,360 每個人配一台筆電 121 00:04:25,860 --> 00:04:28,680 每一天做掉的是過去一個人一整年的工作量 122 00:04:29,440 --> 00:04:30,980 他還講了一個更打動人的例子 123 00:04:31,240 --> 00:04:32,780 他們財務團隊有位同事 124 00:04:33,040 --> 00:04:34,060 從來沒寫過程式 125 00:04:34,320 --> 00:04:36,100 卻把大約100個Excel工作部 126 00:04:36,360 --> 00:04:37,380 收斂成了一個Apple 127 00:04:37,640 --> 00:04:39,440 他現在是一群AI的管理者 128 00:04:39,680 --> 00:04:40,460 所以他說 129 00:04:40,720 --> 00:04:42,500 這不只是400倍的工程師 130 00:04:42,760 --> 00:04:43,780 是一整家公司 131 00:04:44,040 --> 00:04:45,580 都用400倍的水平在運作 132 00:04:46,340 --> 00:04:47,620 如果你仔細的一件事 133 00:04:47,880 --> 00:04:49,420 他說那就是要非常小心 134 00:04:49,680 --> 00:04:50,440 你的運算 135 00:04:50,700 --> 00:04:51,720 到底發生在哪裡 136 00:04:51,980 --> 00:04:53,760 因為他幾乎總是跑在兩個 137 00:04:54,020 --> 00:04:54,800 不同的地方 138 00:04:55,040 --> 00:04:56,320 而他們踩到的絕大多數坑 139 00:04:56,580 --> 00:04:58,120 都是因為某件事跑錯了邊 140 00:04:58,680 --> 00:05:00,220 第一個地方他叫他 141 00:05:00,480 --> 00:05:01,240 潛在空間 142 00:05:01,500 --> 00:05:02,780 就是模型自己那顆腦袋 143 00:05:03,040 --> 00:05:04,320 你教給他的是品味 144 00:05:04,560 --> 00:05:05,080 是判斷 145 00:05:05,340 --> 00:05:05,600 是聽懂 146 00:05:05,840 --> 00:05:07,380 一個人講的含糊時 147 00:05:07,640 --> 00:05:08,400 真正想要什麼 148 00:05:08,660 --> 00:05:10,200 這些沒有標準答案的活 149 00:05:10,460 --> 00:05:12,500 你用一份純文字筆記去引導他 150 00:05:13,280 --> 00:05:14,800 第二個地方是確定性空間 151 00:05:15,060 --> 00:05:17,620 就是工程師熟悉的真正的程式碼 152 00:05:17,880 --> 00:05:18,640 141212 153 00:05:19,160 --> 00:05:20,440 他舉了個實際的例子 154 00:05:20,700 --> 00:05:22,240 他們有場活動要來6000人 155 00:05:22,480 --> 00:05:24,540 想試著讓800人一次入座 156 00:05:24,800 --> 00:05:25,560 還要完美分群 157 00:05:25,820 --> 00:05:28,380 讓你左右兩邊剛好都是最值得你認識的人 158 00:05:29,440 --> 00:05:32,780 這件事要是靠人工牌他大概得花一個月交給AI 159 00:05:33,040 --> 00:05:34,820 可能只要幾百美元的Token 160 00:05:35,080 --> 00:05:35,600 大概10分鐘 161 00:05:36,360 --> 00:05:40,460 但關鍵是那個800個座位的巨大陣列絕對不能塞進模型的腦袋裡去記 162 00:05:40,960 --> 00:05:42,240 那是確定性空間 163 00:05:42,500 --> 00:05:43,020 該扛的是 164 00:05:43,280 --> 00:05:45,320 模型只負責做人的那一半 165 00:05:45,580 --> 00:05:46,080 判斷 166 00:05:46,600 --> 00:05:49,920 講到這裡他帶出一個他自己最喜歡的角度工作記憶 167 00:05:50,180 --> 00:05:50,960 他說我們 168 00:05:51,200 --> 00:05:52,240 人類的腦袋一次 169 00:05:52,480 --> 00:05:55,040 大概只能同時抓住7件事 170 00:05:55,300 --> 00:05:55,820 正負兩件 171 00:05:55,820 --> 00:05:57,100 這不是他隨口說的 172 00:05:57,360 --> 00:05:59,920 這出自認知心理學裡最有名的一篇論文 173 00:06:00,180 --> 00:06:02,480 喬治米勒在1956年發表在 174 00:06:02,740 --> 00:06:04,780 Psychological Review 期刊上的研究 175 00:06:05,040 --> 00:06:06,580 作者當時在哈佛他說 176 00:06:06,820 --> 00:06:07,860 這也就是為什麼 177 00:06:08,100 --> 00:06:09,900 早年的室內電話號碼是7碼 178 00:06:10,160 --> 00:06:12,460 為什麼你買菜清單上的第8樣 179 00:06:12,720 --> 00:06:13,480 總是會忘 180 00:06:13,740 --> 00:06:15,780 而人類蓋過的每一個制度清單 181 00:06:16,040 --> 00:06:16,560 組織圖 182 00:06:16,820 --> 00:06:17,320 檔案櫃 183 00:06:17,580 --> 00:06:19,620 說穿了全都是為了補這個上限 184 00:06:19,880 --> 00:06:20,660 長出來的抑制 185 00:06:21,160 --> 00:06:22,180 但一個AI Agent 186 00:06:22,180 --> 00:06:23,980 一次能記住100萬個Token 187 00:06:24,480 --> 00:06:26,280 Token你可以粗略想成一小段文字 188 00:06:26,780 --> 00:06:27,560 100萬個 189 00:06:27,820 --> 00:06:29,100 大概就是1000頁 190 00:06:29,340 --> 00:06:31,140 他說他跟10歲的兒子這樣解釋 191 00:06:31,660 --> 00:06:35,500 這個AI可以同時把三本哈利波特整個攤開在腦子裡 192 00:06:35,740 --> 00:06:37,020 還能在幾秒內 193 00:06:37,280 --> 00:06:38,560 從任何一本找到 194 00:06:38,820 --> 00:06:42,400 再把三本串起來一起想三本哈利波特對上7個數字 195 00:06:42,660 --> 00:06:44,460 他說這是不是通用人工智慧 196 00:06:44,700 --> 00:06:45,480 也許還不是 197 00:06:45,740 --> 00:06:48,300 但已經是一個完全不同的運作方式了 198 00:06:48,300 --> 00:06:51,380 而幾乎地球上每一家公司到今天 199 00:06:51,620 --> 00:06:54,700 還在用那顆七微素腦袋設計出來的組織在跑 200 00:06:55,220 --> 00:06:57,260 不過他馬上提醒三本書聽起來很多 201 00:06:57,520 --> 00:06:58,020 其實非常少 202 00:06:58,540 --> 00:06:59,820 你的公司不是三本書 203 00:07:00,080 --> 00:07:01,620 你的公司是一整座圖書館 204 00:07:01,860 --> 00:07:02,640 每一封信 205 00:07:02,900 --> 00:07:03,660 每一次會議 206 00:07:03,920 --> 00:07:04,420 每一個決策 207 00:07:04,680 --> 00:07:05,960 連同他背後的理由 208 00:07:06,220 --> 00:07:07,240 每一次客訴 209 00:07:07,500 --> 00:07:08,520 每一份檢討 210 00:07:09,040 --> 00:07:09,800 全都在裡面 211 00:07:10,060 --> 00:07:12,880 所以真正決定你的AI是天才還是鯨魚的問題 212 00:07:13,140 --> 00:07:13,900 是誰來決定 213 00:07:14,160 --> 00:07:16,460 此刻該把哪三本書攤開在桌上 214 00:07:16,460 --> 00:07:18,260 他把這件事叫做上下文工程 215 00:07:18,500 --> 00:07:19,280 講白話 216 00:07:19,540 --> 00:07:22,340 就是決定桌上攤開哪三本的那個判斷 217 00:07:22,600 --> 00:07:22,860 而這 218 00:07:23,380 --> 00:07:24,660 就是一顆公司大腦的樣子 219 00:07:24,900 --> 00:07:25,680 一座圖書館 220 00:07:26,180 --> 00:07:27,460 加上一位圖書館員 221 00:07:28,240 --> 00:07:29,520 更妙的是他會複利Agent 222 00:07:30,020 --> 00:07:31,820 每做完一件事就寫成新的一本 223 00:07:32,080 --> 00:07:33,360 放回架上圖書館 224 00:07:33,620 --> 00:07:34,640 一天比一天後 225 00:07:34,900 --> 00:07:36,680 他也自己拆穿一個常見的疑問 226 00:07:36,940 --> 00:07:37,700 有人會想 227 00:07:37,960 --> 00:07:38,980 這不就是RAG嗎 228 00:07:39,240 --> 00:07:41,300 RAG是一種讓AI先去資料庫裡 229 00:07:41,540 --> 00:07:43,340 撈相關資料再回答的技術 230 00:07:43,600 --> 00:07:44,100 他說 231 00:07:44,360 --> 00:07:44,880 你講得對 232 00:07:44,880 --> 00:07:47,180 檢索確實只是最底層的零件 233 00:07:47,440 --> 00:07:48,980 就像Postgres這個資料庫 234 00:07:49,240 --> 00:07:51,540 底層說穿了也只是一種叫Beat Tree的結構 235 00:07:51,800 --> 00:07:53,320 但難的是外面那一整圈 236 00:07:53,580 --> 00:07:55,640 什麼東西一開始就該被寫下來 237 00:07:55,880 --> 00:07:58,700 哪些該放進隨手可取的熱記憶兩條事實 238 00:07:59,220 --> 00:08:00,500 打架時誰來仲裁 239 00:08:01,000 --> 00:08:02,540 他說檢索很容易值得 240 00:08:02,800 --> 00:08:03,820 被檢索才是產品 241 00:08:04,600 --> 00:08:07,400 他說他自己就在把這件事做在明面上 242 00:08:07,920 --> 00:08:10,480 他的個人大腦一開始只是擠房間的書 243 00:08:11,000 --> 00:08:12,520 現在已經像一座倉庫 244 00:08:12,780 --> 00:08:13,560 大約22萬頁 245 00:08:13,560 --> 00:08:15,100 而且多半不是他手打的 246 00:08:15,600 --> 00:08:16,120 是他的Agent 247 00:08:16,380 --> 00:08:17,920 從他的Email會議記錄 248 00:08:18,160 --> 00:08:19,200 20年的筆記裡 249 00:08:19,440 --> 00:08:20,980 一頁一頁自動寫出來的 250 00:08:21,240 --> 00:08:22,780 他舉了個很具體的畫面 251 00:08:23,040 --> 00:08:26,100 當一個創辦人寫信來跟他求救說遇上了危機 252 00:08:26,360 --> 00:08:28,400 在他還沒把那封信讀完之前 253 00:08:29,180 --> 00:08:30,720 他的Agent已經替他撈出了 254 00:08:30,960 --> 00:08:32,760 跟這個人員過去所有的對話 255 00:08:33,020 --> 00:08:35,060 三家採過同一個坑的被投資公司 256 00:08:35,320 --> 00:08:37,120 還有當時真正有效的解法 257 00:08:37,360 --> 00:08:41,720 他說他的Agent做任何事都是帶著他已經知道的一切在做的 258 00:08:41,720 --> 00:08:46,320 而這就是一個助理跟一個真正同事之間的差別 259 00:08:47,100 --> 00:08:48,120 但他很誠實的說 260 00:08:48,380 --> 00:08:50,160 讓我來壓力測試一下我自己的說法 261 00:08:50,420 --> 00:08:51,440 反正你們也會這麼做 262 00:08:51,700 --> 00:08:53,240 公司大腦是有失敗模式的 263 00:08:53,760 --> 00:08:56,560 第一顆沒人整理的大腦會慢慢變成一個 264 00:08:56,820 --> 00:08:58,880 有超好搜尋的垃圾場 265 00:08:59,400 --> 00:08:59,900 第二 266 00:09:00,160 --> 00:09:01,960 檢索會用十足的自信 267 00:09:02,200 --> 00:09:04,260 把一條早就過期的事實端到你面前 268 00:09:04,520 --> 00:09:06,300 講的斬釘截鐵卻是錯的 269 00:09:06,560 --> 00:09:06,820 而且 270 00:09:07,080 --> 00:09:08,600 錯的沒人追的回來源頭 271 00:09:09,120 --> 00:09:09,640 第三 272 00:09:09,880 --> 00:09:13,220 一份爛的技能檔會把一套爛流程永遠固化下去 273 00:09:13,480 --> 00:09:15,260 所以他說這一層真正的重點 274 00:09:15,520 --> 00:09:16,280 不是記憶 275 00:09:16,540 --> 00:09:18,080 是記憶加上衛生 276 00:09:18,840 --> 00:09:20,120 具體來說有三件事 277 00:09:20,380 --> 00:09:20,900 第一 278 00:09:21,160 --> 00:09:22,180 每一條事實都要標清楚 279 00:09:22,440 --> 00:09:22,940 出處 280 00:09:23,200 --> 00:09:24,220 出處就是這句話 281 00:09:24,480 --> 00:09:25,000 到底從哪來的 282 00:09:25,240 --> 00:09:25,760 第二 283 00:09:25,760 --> 00:09:28,060 當新資訊跟舊資訊互相矛盾 284 00:09:28,320 --> 00:09:29,860 一定要把他們拉出來對峙 285 00:09:30,120 --> 00:09:30,620 第三 286 00:09:30,880 --> 00:09:32,420 要有人加上Agent 287 00:09:32,680 --> 00:09:33,700 專職負責修剪 288 00:09:33,960 --> 00:09:37,540 他說你把這顆大腦當成正式的生產基礎設施在照顧 289 00:09:37,800 --> 00:09:38,820 他就會富力長大 290 00:09:39,080 --> 00:09:41,120 你把他當成一個隨便丟東西的垃圾場 291 00:09:41,380 --> 00:09:42,140 你得到的 292 00:09:42,400 --> 00:09:43,680 就是一個非常有自信 293 00:09:43,940 --> 00:09:45,720 卻錯的沒人追的回來的Agent 294 00:09:46,500 --> 00:09:48,280 那要怎麼避免這一切爛掉 295 00:09:48,540 --> 00:09:51,100 他給了一條他稱為招牌動作的紀律 296 00:09:51,360 --> 00:09:53,160 就六個字永遠不做一次性工作 297 00:09:53,400 --> 00:09:54,680 他說你打開你的AI 298 00:09:54,680 --> 00:09:56,220 隨手做完一件事 299 00:09:56,480 --> 00:09:56,980 這很正常 300 00:09:57,240 --> 00:09:58,260 而且第一次 301 00:09:58,520 --> 00:10:01,080 做出來的東西往往像個不太行的實習生 302 00:10:01,600 --> 00:10:02,360 你得回頭跟他說 303 00:10:02,620 --> 00:10:03,900 這裡我不喜歡改一下 304 00:10:04,160 --> 00:10:05,440 但重點是別停在那裡 305 00:10:05,680 --> 00:10:06,720 當你終於滿意了 306 00:10:06,960 --> 00:10:08,500 你要當場把它Skillify 307 00:10:08,760 --> 00:10:10,040 就是把剛剛做的事 308 00:10:10,300 --> 00:10:12,340 寫成一份可以重複使用的技能檔 309 00:10:13,120 --> 00:10:13,620 存起來 310 00:10:13,880 --> 00:10:14,640 他說的很直接 311 00:10:14,900 --> 00:10:15,420 同一件事 312 00:10:15,920 --> 00:10:16,960 要是你得問第二次 313 00:10:17,200 --> 00:10:17,720 那就是失敗 314 00:10:18,480 --> 00:10:19,760 他把兩種公司擺在一起 315 00:10:20,020 --> 00:10:20,280 對比 316 00:10:21,040 --> 00:10:21,820 一種會累積 317 00:10:21,820 --> 00:10:23,860 每做完一件事就存成技能檔 318 00:10:24,120 --> 00:10:24,900 放上架公司 319 00:10:25,140 --> 00:10:26,180 一天比一天聰明 320 00:10:26,420 --> 00:10:27,460 另一種每天失憶一樣 321 00:10:27,700 --> 00:10:28,220 把事做完 322 00:10:28,480 --> 00:10:29,240 卻什麼都不留 323 00:10:29,500 --> 00:10:30,260 每天早上醒來 324 00:10:30,520 --> 00:10:31,800 像被重置了一樣 325 00:10:32,060 --> 00:10:32,580 從零開始 326 00:10:33,340 --> 00:10:34,620 他說會累積的組織 327 00:10:34,880 --> 00:10:35,900 每一天都變得更聰明 328 00:10:36,420 --> 00:10:36,920 不會的 329 00:10:37,180 --> 00:10:38,200 不管模型多強 330 00:10:38,460 --> 00:10:39,740 每天早上都失憶醒來 331 00:10:40,500 --> 00:10:42,040 因為模型的品質是豬來的 332 00:10:42,300 --> 00:10:43,320 但大腦是你自己的 333 00:10:44,080 --> 00:10:45,120 他自己做的這套工具 334 00:10:45,360 --> 00:10:45,880 叫gbrain 335 00:10:46,140 --> 00:10:46,900 已經放上網 336 00:10:47,160 --> 00:10:48,440 用最寬鬆的MIT 337 00:10:48,700 --> 00:10:50,480 授權完全開放原始碼 338 00:10:50,740 --> 00:10:52,020 開放原始碼的意思是 339 00:10:52,280 --> 00:10:53,820 任何人都能免費拿去看 340 00:10:54,080 --> 00:10:54,320 拿去改 341 00:10:54,580 --> 00:10:54,840 拿去用 342 00:10:55,100 --> 00:10:55,860 他說的很坦白 343 00:10:56,120 --> 00:10:57,660 他不是要靠這個賺錢 344 00:10:57,920 --> 00:10:59,200 他覺得這一層 345 00:10:59,440 --> 00:11:00,480 應該像Linux那樣 346 00:11:00,720 --> 00:11:01,500 就該是開放的 347 00:11:01,760 --> 00:11:02,260 他甚至 348 00:11:02,520 --> 00:11:03,540 反過來拆自己的台 349 00:11:03,800 --> 00:11:05,340 他說你根本不需要我的工具 350 00:11:05,600 --> 00:11:06,100 就能開始 351 00:11:06,100 --> 00:11:08,660 他形容OpenClaw這套Agent的操作環境 352 00:11:08,920 --> 00:11:09,420 是法拉利 353 00:11:09,680 --> 00:11:10,460 他永遠會推薦他 354 00:11:10,700 --> 00:11:11,980 但Codex是一台 355 00:11:12,240 --> 00:11:13,020 很不錯的Honda 356 00:11:13,260 --> 00:11:14,800 能幫你做到九成的事 357 00:11:15,320 --> 00:11:16,340 雖然沒那麼華麗 358 00:11:16,600 --> 00:11:17,880 卻一樣能把你宰到目的地 359 00:11:18,900 --> 00:11:19,920 他說用哪一個都行 360 00:11:20,440 --> 00:11:21,460 重點是那些概念 361 00:11:21,720 --> 00:11:22,740 不是我的程式碼倉庫 362 00:11:23,000 --> 00:11:23,500 想清楚 363 00:11:23,760 --> 00:11:24,780 運算跑在哪一邊 364 00:11:25,040 --> 00:11:26,060 把技能檔當員工 365 00:11:26,580 --> 00:11:27,860 記得那位圖書館員 366 00:11:28,120 --> 00:11:29,140 永遠不做一次性工作 367 00:11:29,660 --> 00:11:30,420 這幾件事 368 00:11:30,680 --> 00:11:31,960 不管你換到哪套工具 369 00:11:32,220 --> 00:11:32,980 都跟著你走 370 00:11:33,500 --> 00:11:35,020 這不是他上台隨口喊的口號 371 00:11:35,020 --> 00:11:36,040 早在演講之前 372 00:11:36,300 --> 00:11:37,840 他就在自己的社群平台上 373 00:11:38,100 --> 00:11:38,860 一次又一次的 374 00:11:39,120 --> 00:11:39,880 講同一件事 375 00:11:40,400 --> 00:11:41,940 Grain就是你的公司大腦 376 00:11:42,180 --> 00:11:43,220 他把自己的工具 377 00:11:43,460 --> 00:11:43,980 自己的想法 378 00:11:44,240 --> 00:11:45,520 全攤在明面上 379 00:11:45,780 --> 00:11:46,800 讓人檢驗這條路 380 00:11:47,300 --> 00:11:48,840 他自己先走了很久 381 00:11:49,100 --> 00:11:49,860 踩過很多坑 382 00:11:50,120 --> 00:11:51,400 才敢站上這個舞台 383 00:11:52,180 --> 00:11:52,940 把他一件一件 384 00:11:53,200 --> 00:11:53,700 交到台下 385 00:11:53,960 --> 00:11:54,740 創業者的手上 386 00:11:55,240 --> 00:11:56,020 所以他講的每一句 387 00:11:56,260 --> 00:11:57,300 背後都有他自己 388 00:11:57,540 --> 00:11:58,320 親手驗證過的 389 00:11:58,580 --> 00:11:58,820 重量 390 00:11:59,600 --> 00:12:00,620 最後他把整場的溫度 391 00:12:00,880 --> 00:12:01,380 收了回來 392 00:12:01,900 --> 00:12:04,200 他說現在很多人害怕工作會消失 393 00:12:04,200 --> 00:12:05,740 他懂這份恐懼 394 00:12:06,000 --> 00:12:07,280 但他要平靜的說一句 395 00:12:07,520 --> 00:12:08,800 那是一種想像力的失敗 396 00:12:09,320 --> 00:12:11,120 接著他講了一個很安靜的故事 397 00:12:11,620 --> 00:12:12,900 他有位朋友的兒子 398 00:12:13,160 --> 00:12:14,440 患有一種罕見的癲癇 399 00:12:15,200 --> 00:12:17,000 這位父親自己動手建了一個 400 00:12:17,260 --> 00:12:19,560 由8萬份純文字盪組成的病情大腦 401 00:12:19,820 --> 00:12:22,880 把他推到了人類對這個孩子病況所知的最邊界 402 00:12:23,140 --> 00:12:24,160 沒有實驗室 403 00:12:24,420 --> 00:12:24,940 沒有經費 404 00:12:25,200 --> 00:12:25,960 沒有任何人批准 405 00:12:26,720 --> 00:12:26,980 他說 406 00:12:27,240 --> 00:12:28,000 就是一個父親 407 00:12:28,260 --> 00:12:28,780 一台筆電 408 00:12:29,040 --> 00:12:29,800 一座圖書館 409 00:12:30,560 --> 00:12:32,100 而這跟他前面講了一路的架構 410 00:12:32,100 --> 00:12:33,380 是一模一樣的東西 411 00:12:33,640 --> 00:12:34,660 一座圖書館 412 00:12:34,920 --> 00:12:35,420 一位圖書館 413 00:12:35,680 --> 00:12:36,960 源在對的時刻 414 00:12:37,220 --> 00:12:38,240 攤開對的那三本書 415 00:12:38,500 --> 00:12:38,760 對準 416 00:12:39,020 --> 00:12:39,520 這個 417 00:12:39,780 --> 00:12:41,060 父親在世界上最愛的人 418 00:12:42,080 --> 00:12:42,340 他說 419 00:12:42,600 --> 00:12:44,140 你現在就能做到這件事 420 00:12:44,380 --> 00:12:45,420 過去你以為 421 00:12:45,660 --> 00:12:46,180 改不動的城市 422 00:12:46,440 --> 00:12:46,940 讀不完的檔案 423 00:12:47,200 --> 00:12:48,740 太大不敢煮乾的那片海 424 00:12:49,000 --> 00:12:50,540 現在我們可以把海煮開了 425 00:12:50,780 --> 00:12:51,560 因為豐盛 426 00:12:51,820 --> 00:12:53,340 從來不是一份政策白皮書 427 00:12:53,860 --> 00:12:54,880 他是上線的軟體 428 00:12:55,660 --> 00:12:56,680 所以整場講下來 429 00:12:56,940 --> 00:12:58,460 Garry 10真正想交給你的 430 00:12:58,720 --> 00:13:00,000 不是一個400倍的數字 431 00:13:00,000 --> 00:13:02,040 而是那顆會複利的大腦 432 00:13:02,300 --> 00:13:04,600 把公司知道的一切變成一座圖書館 433 00:13:04,860 --> 00:13:05,640 再加一位 434 00:13:05,880 --> 00:13:07,940 懂得攤開哪三本書的圖書館員 435 00:13:08,440 --> 00:13:10,240 然後永遠不做一次性工作 436 00:13:10,500 --> 00:13:12,040 讓他一天比一天聰明 437 00:13:12,280 --> 00:13:13,320 模型是豬來的 438 00:13:13,560 --> 00:13:14,840 但這顆大腦會是你自己的 439 00:13:15,620 --> 00:13:16,640 最後問你一個問題 440 00:13:16,900 --> 00:13:18,680 如果今天就能替自己或公司 441 00:13:18,940 --> 00:13:19,460 蓋一顆 442 00:13:19,720 --> 00:13:22,280 這樣的大腦你最想先把哪一段記憶餵進去 443 00:13:23,040 --> 00:13:23,800 留言告訴我 444 00:13:24,320 --> 00:13:25,860 喜歡的話訂閱AI Notebook 445 00:13:26,360 --> 00:13:26,880 開啟