CUDA的發展歷程：從學術研究到AI革命的核心

CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一運算架構）是NVIDIA（輝達）開發的一個平台，它允許程式設計師使用NVIDIA的繪圖處理器（GPU）進行通用計算。它的發展不僅是NVIDIA成功的關鍵，也深刻影響了人工智慧（AI）的崛起。

1. 2003年：學術界的初步探索與萌芽

   • 發現GPU的通用計算潛力： 史丹佛大學的電腦圖學研究生伊恩·巴克（Ian Buck）發現，可以透過將多張NVIDIA GeForce遊戲顯卡串聯起來，共同分擔遊戲渲染需求，從而打造出一台低成本的超級電腦。他的GeForce陣列每秒能夠執行數百億次的浮點運算，這在當時的高效能運算（HPC）領域，是極具成本效益的解決方案（大約只需2萬美元）。
   • 開源語言Brook的誕生： 在美國國防部高等研究計畫署（DARPA）的資助下，巴克與其團隊於2003年發布了開源程式語言Brook。Brook的出現使得科學家能夠將極為複雜的運算任務嵌入到圖形硬體中，將原本用於渲染遊戲畫面（例如劫車犯罪或血肉橫飛的殺戮場景）的GPU，轉化為能夠模擬銀河系形成或核彈引爆等科學過程的工具。這項創新極大地簡化了平行運算的門檻，使得研究人員開始大量購買GeForce顯卡，並將其應用於金融建模、天氣模擬、高能物理和醫學影像等多元領域，從此遊戲顯卡不再僅限於遊戲，也成為了科學研究的工具。
   • 與學術界巨頭的連結： 比爾·達利（Bill Dally），史丹佛大學電腦科學系主任，也是平行運算領域的長期倡導者，對NVIDIA晶片的「運算強度」感到非常興奮。黃仁勳親自於2003年前往達利的史丹佛辦公室，邀請他擔任NVIDIA的顧問，這顯示了黃仁勳對未來技術趨勢的敏銳洞察。

2. 約2004年：CUDA專案的秘密啟動

   • 黃仁勳看到了巴克研究的巨大潛力，因此邀請巴克加入NVIDIA，希望他的構想能在產業中得到全面實現。
   • NVIDIA隨後招募了巴克、達利以及數十位頂尖工程師，秘密啟動了名為CUDA（Compute Unified Device Architecture，統一運算架構）的專案。CUDA的核心理念是，將原本用於電玩遊戲的平行運算電路應用於科學領域，提供開放的程式介面，讓科學家可以直接利用GPU的運算能力，而無需透過複雜的圖形渲染技巧來「破解」GPU。
   • NVIDIA工程師約翰·尼科斯（John Nickolls）被譽為CUDA的發明者，他的主要目標是讓電腦運行得更快。

3. 2006年末至2007年：CUDA的公開發布與初期市場冷遇

   • CUDA在2006年末正式公開發布。它作為一個免費的軟體套件提供，但有個關鍵限制：它只能在NVIDIA的硬體上運行。
   • 儘管技術先進，CUDA在2007年的下載量卻異常慘淡，僅有1.3萬次。這表明在數億GeForce用戶中，願意動手將自己的遊戲硬體轉變為超級電腦的人不到萬分之一。
   • 投資者對CUDA的態度普遍懷疑，甚至認為它是一個「負資產」，這反映了當時市場對通用GPU計算的不理解。程式設計師也普遍認為CUDA難以使用，因為它要求將大型任務分解成數百個子任務並謹慎地輸入CUDA核心，這是一個棘手且容易出錯的過程，需要進階的電腦科學概念。

4. 2008年 - 2009年：人工智慧領域的初步應用與辛頓的倡導

   • 傑佛瑞·辛頓（Geoffrey Hinton）在多倫多大學的實驗室，開始將CUDA應用於人工智慧研究。2008年，他的研究生亞博德拉曼·穆罕默德（Abdelrahman Mohamed）和喬治·達爾（George Dahl）利用搭載NVIDIA顯卡的昂貴伺服器，成功建立了一個語音辨識模組。
   • 到2009年初，穆罕默德和達爾的神經網路表現已經媲美當時最先進的數學模型，這一進展讓辛頓感到驚訝。辛頓隨後在神經資訊處理系統大會（NIPS）上向整個機器學習領域發表演講，強調在平行運算處理器上運行的神經網路是AI的未來，並敦促研究人員購買NVIDIA顯卡。他甚至致信NVIDIA，詢問是否能獲得一張免費顯卡。
   • 儘管辛頓的呼籲引人注目，NVIDIA最初並未立即響應，甚至拒絕提供免費顯卡，因為當時NVIDIA內部甚至沒有一位AI研究人員。人們對神經網路的偏見根深蒂固，許多AI入門課程的教授仍批評它無法解決簡單的邏輯函數，儘管反向傳播演算法早已克服了這些限制。
   • 儘管如此，2009年CUDA的下載量仍突破了30萬次。

5. 2011年 - 2012年：艱難時刻與AI的重大突破

   • 約翰·尼科斯，CUDA的發明者，於2011年因黑色素瘤復發去世，但他即使在生命垂危之際，仍然堅持工作，對CUDA平台的成功抱有堅定信念。
   • 到2012年，CUDA的下載量跌至谷底，新增安裝數量僅略高於10萬次。科學運算市場似乎已飽和，投資者普遍認為NVIDIA在CUDA上的投入毫無意義，公司股價也長期低迷不振。黃仁勳希望將超級電腦普及大眾的願景，似乎沒有得到市場的響應。
   • 然而，就在這段艱難時期，AI領域卻發生了關鍵性突破：2012年初，亞歷克斯·克里澤夫斯基（Alex Krizhevsky）在自家臥室的桌上型電腦上，插入了兩張零售價約500美元的NVIDIA GeForce GTX 580遊戲GPU。他成功改造了一個圖像辨識網路，使其能夠在CUDA上執行，並在短短30秒內完成訓練。這種速度比Ilya Sutskever之前見過的任何東西都快上數百倍。
   • 克里澤夫斯基利用ImageNet資料庫進行神經網路訓練，透過CUDA的平行架構解決了矩陣乘法的難題。他的SuperVision（後來的AlexNet）模型在ImageNet圖像辨識比賽中輕鬆擊敗了所有競爭者。辛頓明確指出：「沒有CUDA，機器學習將會麻煩得多」。這次突破證明了GPU在訓練神經網路方面的無與倫比的效能。

6. 2013年 - 2014年：黃仁勳的「一生一次的機會」與NVIDIA的轉型

   • 2013年初，激進投資者星盤價值公司（Starboard Value）質疑NVIDIA的經營策略，認為CUDA是個無底洞，甚至暗示黃仁勳可能不適任執行長，這給NVIDIA帶來了巨大的壓力。
   • 布萊恩·卡坦察羅（Bryan Catanzaro），NVIDIA的首位專門AI研究員，於2013年初開始全力開發cuDNN軟體庫，旨在加速CUDA平台上的神經網路開發。儘管他最初的原型受到了內部嚴厲批評，但當他直接向黃仁勳匯報時，黃仁勳立即看到了其潛力。
   • 黃仁勳迅速行動，清空了行事曆，花費一整個週末閱讀相關書籍，並在接下來的會議中展現出對神經網路的深刻理解，甚至超越了卡坦察羅。
   • 到2013年中旬，黃仁勳對CUDA表現出極大的狂熱，他告訴卡坦察羅，cuDNN是NVIDIA二十年來最重要的計畫，並將辦公室白板上的所有圖表替換為神祕縮寫「O.I.A.L.O」（Once in a Lifetime Opportunity，一生一次的機會），象徵著公司將抓住AI這個千載難逢的機遇。黃仁勳決定將整個公司資源投入深度學習領域，在一夜之間將NVIDIA從一家圖形處理公司轉變為一家AI公司，這是一場巨大的豪賭。
   • 2014年初，cuDNN準備出貨。黃仁勳在當年的GPU技術大會（GTC）上，首次公開NVIDIA與AI的關係，展示了cuDNN在圖像辨識方面的應用，並透露Adobe、Facebook和Netflix等企業是其合作夥伴。特別值得一提的是，Google也成為NVIDIA GPU的大客戶，其「重型卡車專案」（Project Mack Truck）計畫需要超過4萬個NVIDIA GPU，成本超過1.3億美元，這預示著AI對GPU的巨大需求。

7. 2017年：CUDA生態系統的爆發式成長與商業模式的擴展

   • 2017年，CUDA軟體套件的下載次數達到270萬次，幾乎是前一年的三倍，更是2012年低點的15倍。這反映出越來越多的研究人員、學生（特別是史丹佛大學「深度學習概論」課程的學生）開始使用CUDA來開發AI應用。
   • 黃仁勳也將NVIDIA的業務模式從單純銷售硬體擴展到雲端服務。他推出了兩個基於CUDA的雲端服務平台：GeForce Now（用於遊戲串流）和Omniverse（用於機器人訓練和虛擬世界模擬）。Omniverse利用CUDA來模擬物理參數，讓機器人能在虛擬世界中進行數十億次訓練，這是一個全新的市場機會。
   • NVIDIA的利潤在2017年翻了三倍，達到30億美元，市值達到1000億美元。儘管當時NVIDIA的主要收入仍來自遊戲硬體，但華爾街已經將其視為一家尖端的AI公司。

8. 2018年至今：AI超加速與CUDA的壟斷地位

   • 2018年，黃仁勳在NVIDIA GTC大會上宣布了「超加速定律」（hyper-acceleration law），指出NVIDIA GPU在短短五年內將處理速度提升了25倍，遠遠超越了傳統的摩爾定律。他展示了AlexNet在NVIDIA最新DGX-2電腦系統上訓練時間從一週縮短到18分鐘的驚人成果。
   • 隨著Transformer等新型語言模型的出現，NVIDIA為其研發了專門的工具組，進一步鞏固了其在AI訓練領域的領先地位。
   • NVIDIA的成功並不僅僅是因為硬體更優秀，更關鍵的是其卓越的軟體，尤其是CUDA生態系統。NVIDIA的工程師透過數學優化和軟體技巧，使得單晶片AI推論效能在2012年至2022年間加速了1000倍，其中僅有約2.5倍來自電晶體的增加，其餘400多倍都歸因於NVIDIA的數學工具。NVIDIA的硬體工程總監阿爾瓊·普拉布（Arjun Prabhu）也承認，AMD的晶片性能可能不輸NVIDIA，但他們無法達到NVIDIA那樣的運算速度，這主要歸功於NVIDIA的數學工具和軟體優化。
   • NVIDIA將其提供的近300款免費且開放授權的專業軟體工具包稱為「寶藏」。這些工具涵蓋了遊戲、動畫、氣候學、數學、物理、金融、生物化學、量子運算等眾多領域，旨在透過免費軟體綁定研究者，使其離不開NVIDIA的硬體升級週期，從而建立起「供應商鎖定」（vendor lock）效應。
   • NVIDIA的軟體工程部門擁有上萬名程式設計師，他們不斷推出新的必備功能，確保NVIDIA在任何新興科學領域都能提供最實用的工具，從而確立產業標準。儘管競爭對手可能會推出更簡潔或成本更低的產品，但由於NVIDIA的領先優勢，產業標準往往已經確立。
   • 到2023年，NVIDIA在AI晶片的市場佔有率高達近九成。黃仁勳曾明確表示，如果沒有他（以及CUDA），AI的發展將延遲十年，這強調了CUDA在AI革命中的核心地位。

總結來說，CUDA的發展歷程是一部從遊戲顯卡潛力挖掘到科學計算工具轉型，再到成為人工智慧基礎設施核心的史詩。NVIDIA在黃仁勳的遠見領導下，大膽投資於當時被主流市場忽視的平行運算和神經網路，最終透過CUDA建立了強大的軟硬體生態系統，成功引爆了AI的革命，並確立了其在科技產業的霸主地位。

「光速排程法」（speed of light scheduling）

「光速排程法」（speed of light scheduling）是輝達（NVIDIA）執行長黃仁勳（Jensen Huang）在公司內部極力推崇的一個獨特管理概念。這個概念與他「第一原理思考」的工程師思維方式緊密相關，目的在於極限地提升公司運營的效率與速度。

以下是關於「光速排程法」的詳細解釋：

1. 概念核心： 「光速排程法」並非一般意義上的要求員工「快速行動」。它的核心在於黃仁勳鼓勵管理者去思考：如果預算無上限，且所有條件都完美順利，那麼一件事可以多快完成？ 這是一個極端理想化的假設，旨在找出完成某項任務的理論上最快極限。

2. 執行方式： 一旦這個「理想化的極限」被確定下來（例如，透過想像在完美天氣、最順暢交通條件下，使用超音速飛機從紐約飛往倫敦所需的時間），管理者就需要根據這個理論上的極限，進行「反向調整」或「逆向工程」。他們會從這個看似遙不可及的終極目標出發，回推到一個「切實可行但效率驚人」的完成時間。這種思考模式鼓勵團隊跳脫傳統的限制，挑戰既有的效率認知。

3. 實際應用範例： 在書中，一個顯著的例子是黃仁勳要求其全球供應商網絡主管黛比．蕭奎斯特（Debbie Shoquist）縮短台灣一家封裝廠的交貨前置時間。儘管蕭奎斯特一開始認為這幾乎不可能，因為台灣的效率已經很高，但黃仁勳透過「光速排程法」挑戰她的思維。黃仁勳強調了「前置時間」（從下訂單到出貨）與「生產週期」（實際製造所需時間）的區別。蕭奎斯特後來發現，雖然前置時間是三週，但實際生產週期只有36小時。供應商解釋，理論上可以將前置時間縮短至配合生產週期，但每個晶片的封裝成本會從8美元暴增到1,000美元。這證明了黃仁勳的觀點：雖然代價極高，但技術上「可能」達到更快的速度。蕭奎斯特隨後將此方法應用於輝達供應鏈上的數百個廠商，成功地將輝達的生產週期從數月縮短到數週，甚至創下了13天的紀錄。

4. 背後哲學與影響：

   • 釐清可行性極限：透過設定極端的理想目標，團隊能夠清楚地了解當前技術和流程的真正極限，這使得競爭對手要超越輝達變得更加困難。
   • 減輕壓力：雖然聽起來很困難，但蕭奎斯特表示，一旦你了解了可行的極限，反而能減輕壓力。
   • 危機意識與創新驅動：黃仁勳會尋找那些他稱為「零億美元市場」的領域，即當下沒有明顯客戶或競爭的市場。他將開拓這些市場視為一種「偏執的危機意識」，而非單純的樂觀。他深信不冒險就是最大的風險，因為若不主動創新，別的「飢渴的小公司」終將會顛覆市場。這種「光速排程法」正是為了確保輝達能不斷地超越自己，探索未知的可能性。
   • 黃仁勳的領導風格：黃仁勳以「傳教士的熱情」向員工灌輸這個概念，並在公司季度全體員工大會上反覆提及「光速排程法」的重要性，以及避免科層體制的危險。這也是他強勢且具感染力的領導風格的一部分。

總而言之，「光速排程法」是黃仁勳要求輝達在沒有任何限制的前提下，窮盡一切可能性去思考任務完成速度的極限，再以此反推，達成極致效率和創新的企業文化與營運策略。這使得輝達得以在技術和市場上始終保持領先地位。

零億美元市場

 

黃仁勳最推崇的核心概念之一是「破壞性創新」，而「零億美元市場」正是這一策略的具體體現。這個概念代表著黃仁勳和輝達（NVIDIA）獨特的商業哲學和遠見。

「零億美元市場」的定義與特徵 「零億美元市場」指的是在當下幾乎不存在、沒有明顯競爭對手，甚至沒有明確客戶群的市場。它有幾個關鍵特徵：

• 市場尚未開發：這類市場尚未被其他公司發掘或投入，因此缺乏現有競爭。
• 客戶群不明確：一開始沒有明顯的客戶需求或可辨識的用戶群，這使得其他公司不願冒險進入。
• 當前利潤極低甚至為零：對於大型企業而言，這類市場的利潤微薄，無法對其整體營收產生顯著影響，因此容易被忽視。

黃仁勳將這種策略比喻為在「玉米田裡建造棒球場，等待球員到來」。這意味著公司需要先行投入資源、創造產品，即使市場和客戶尚未成形，也堅信未來會有需求浮現。

與破壞性創新的連結 黃仁勳對哈佛商學院教授克雷頓．克里斯汀生（Clayton Christensen）的「破壞性創新」理論深感崇拜，甚至要求輝達的核心管理團隊閱讀克里斯汀生的著作《創新的兩難》，並曾聘請他擔任顧問。根據克里斯汀生的理論，大型老牌企業往往因為追求更高利潤和現有客戶的需求，而傾向忽視低利潤、小眾的新興市場。然而，這些被忽視的市場卻正是小型新創公司得以「侵食市場」並最終擊敗巨頭的機會。

黃仁勳將「零億美元市場」視為輝達突破重圍、實現長期成長的關鍵。他認為，如果輝達不冒險開拓這些新興領域，其他「飢渴的小型公司」終將會進入並顛覆現有產業格局，就像輝達當初擊敗視算科技（SGI）一樣。因此，對黃仁勳而言，開拓這些市場不僅是樂觀的願景，更是一種「偏執的危機意識」。

輝達實踐「零億美元市場」的例子 輝達的發展歷程中，有許多「零億美元市場」的成功案例：

• 電玩遊戲市場的崛起：在1990年代末期，昇陽電腦（Sun Microsystems）和視算科技等大型工作站製造商不願投入個人電腦遊戲硬體市場，認為其利潤過低。黃仁勳抓住了這個機會，專注於電玩遊戲晶片的設計，最終使輝達從一個販售低利潤產品的小公司，成長為能與這些巨頭匹敵的企業。
• CUDA平台與科學計算：黃仁勳將可程式化著色器技術推向極限，創造出名為CUDA（統一運算架構）的平台，旨在將遊戲用的平行運算電路應用於科學領域。起初，輝達很難找到真正需要這種強大運算能力的用戶。例如，其首批客戶是麻省總醫院的兩位乳癌研究員，他們希望利用輝達技術升級乳房造影機。雖然輝達為此投入數百萬美元的先導計畫，但最初只賣出了兩張顯卡。黃仁勳看中的正是這種「零億美元」的市場特性——沒有競爭對手，甚至沒有明顯的客戶。他堅信這類「應急拼湊的科學工具」 最終會帶來巨大的潛力。
• 通用型入門級科學超級電腦：輝達曾開發一款售價300美元的入門級科學超級電腦，在當時沒有競爭對手，也沒有明確的客戶。這正是黃仁勳預見未來、並願意承擔巨大風險去投資早期不被看好領域的策略，最終使輝達在AI硬體供應商中佔據主導地位。

總而言之，「零億美元市場」是黃仁勳深信並實踐的商業策略，其核心在於敢於投資當前看似無利可圖、甚至不存在的市場，透過先行布局和技術創新，最終將這些市場培育成巨大的機會，並建立起難以複製的產業標準和領導地位。

馬雲說人分五等

馬雲確實曾經對團隊成員進行分類，他將人分為五種：人渣、人員、人手、人才、人物。

以下是這五種人的簡要說明：

• 人渣： 指那些牢騷抱怨、無事生非、拉幫結派、挑起事端、吃裡扒外的破壞分子。

• 人員： 指那些只領工資不愛做事，不願做與自己無關工作的人，屬於庸人之列。

• 人手： 指那些安排什麼做什麼，但不安排就絕對不做，等著下命令的人。

• 人才： 指那些每天發自內心做事，有責任感、有思路、有條理，知道公司的事做好了受益的是自己，同時真心為公司操心的人。

• 人物： 指那些全身心投入，用靈魂去思考、做事，決心要和企業做一番事業的人。

這種分類主要是從企業管理的角度來看待員工的表現和態度，強調不同層次的人對企業的價值和影響。對於一位在電子產業有豐富經驗的高階主管來說，這套分類或許也提供了一個思考團隊成員定位的框架。

《青春》「Youth」- Samuel Ullman

德裔美籍人 塞繆爾·厄爾曼

青春非屬人生旅程的一段時光，也並非粉頰紅唇和體魄的矯健。

青春是心靈上的一種狀態，是腦海中的一個意念，是理性思維中的創造潛力，是情感活動的一股勃勃的朝氣，是人生春色深處的一縷東風。

青春，意味著甘願放棄溫馨浪漫的愛情去闖蕩生活；意味著超越羞澀、怯懦和欲望的膽識與氣質。

而60歲的男人可能比20歲的小夥子更多地擁有這種膽識與氣質。沒有人僅僅因為時光的流逝而變得衰老，只是隨著理想的毀滅，人類才出現了老人。

歲月可以在皮膚上留下皺紋，卻無法為靈魂刻上一絲痕跡。憂慮、恐懼、缺乏自信才使人佝僂於時間塵埃之中。

無論是60歲還是16歲，每個人都會被未來所吸引，都會對人生競爭中的歡樂懷著孩子般無窮無盡的渴望。

在你我心靈的深處，同樣有一個無線接收站，只要它不停地從人群中，從無限的時間中接受美好、希望、歡欣、勇氣和力量的資訊，你我就永遠年輕。

一旦這個接收站坍塌了，你的心便會被玩世不恭和悲觀失望的寒冷酷雪所覆蓋，你便衰老了 - 即使你只有20歲。

但如果這無線接收站始終矗立在你心中，捕捉著每個樂觀向上的電波，你便有希望超過年輕的90歲。

「Youth」- Samuel Ullman

Youth is not a time of life; it is a state of mind; it is not a matter of rosy cheeks, red lips and supple knees; it is a matter of the will, a quality of the imagination, a vigor of the emotions; it is the freshness of the deep springs of life.

Youth means a temperamental predominance of courage over timidity of the appetite, for adventure over the love of ease. This often exists in a man of sixty more than a boy of twenty. Nobody grows old merely by a number of years. We grow old by deserting our ideals.

Years may wrinkle the skin, but to give up enthusiasm wrinkles the soul. Worry, fear, self-distrust bows the heart and turns the spirit back to dust.

Whether sixty or sixteen, there is in every human being’s heart the lure of wonder, the unfailing child-like appetite of what’s next, and the joy of the game of living. In the center of your heart and my heart there is a wireless station; so long as it receives messages of beauty, hope, cheer, courage and power from men and from the Infinite, so long are you young.

When the aerials are down, and your spirit is covered with snows of cynicism and the ice of pessimism, then you are grown old, even at twenty, but as long as your aerials are up, to catch the waves of optimism, there is hope you may die young at eighty.

自注意力機制 (self-attention mechanism)

自注意力機制 (self-attention mechanism) 是一種在機器學習中非常重要的技術，特別是在自然語言處理 (NLP) 領域中。它允許模型在處理序列數據（例如句子中的單詞）時，權衡序列中不同部分的相關性，從而更好地理解整個序列的語義。

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自注意力機制的核心概念

簡單來說，自注意力機制讓模型在處理序列中的某一個元素時，能夠同時「看」到序列中的其他所有元素，並根據它們與當前元素的相關性給予不同的權重 (weight)。這個權重會決定每個元素對當前元素的影響程度。

想像一下，當我們閱讀一個句子時，會根據上下文來理解每個詞的意思。例如，在句子「蘋果是一種水果，蘋果公司是一家科技巨頭」中，第一個「蘋果」指的是水果，而第二個「蘋果」指的是公司。人類大腦會根據上下文來區分這兩個詞的含義。自注意力機制就是試圖在機器中模擬這種能力。

它通過計算每個元素與序列中所有其他元素的相似度來實現這一點。相似度越高，分配的權重就越大，表示該元素對當前元素的影響越重要。

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工作原理

自注意力機制的運作涉及三個關鍵向量：

1. 查詢 (Query, Q)：代表當前正在處理的元素。

2. 鍵 (Key, K)：代表序列中所有其他元素。

3. 值 (Value, V)：代表序列中所有其他元素的實際信息。

運作步驟如下：

1. 計算相似度分數：針對序列中的每個查詢 (Q)，與所有鍵 (K) 計算相似度分數。通常使用點積 (dot product) 來計算。這個分數衡量了查詢與每個鍵的相關性。

2. 歸一化分數 (Softmax)：將這些相似度分數通過 Softmax 函數進行歸一化，使其總和為 1。這些歸一化後的數值就是注意力權重 (attention weights)。權重越大，表示對應的鍵越重要。

3. 加權求和：使用這些注意力權重，對所有值 (V) 進行加權求和。這就得到了當前元素的新表示，這個新表示融合了序列中所有相關元素的信息，並根據其重要性進行了加權。

透過這三個步驟，模型能夠為序列中的每個元素生成一個新的、上下文感知的表示。

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舉例說明：機器翻譯

讓我們以機器翻譯為例，看看自注意力機制是如何運作的。

假設我們想將英文句子 "The animal didn't cross the street because it was too tired." 翻譯成中文。句中的 "it" 指的是什麼？是 "animal" 還是 "street"？

如果沒有自注意力機制，傳統的序列模型可能難以理解 "it" 的確切指代，因為它只會按順序處理單詞，缺乏對長距離依賴關係的洞察。

有了自注意力機制，當模型處理到單詞 "it" 時，它會執行以下操作：

1. 查詢 (Q)：單詞 "it"。

2. 鍵 (K)：句子中的所有其他單詞 ("The", "animal", "didn't", "cross", "the", "street", "because", "was", "too", "tired", ".")。

3. 值 (V)：這些單詞的語義信息。

模型會計算 "it" 與所有其他單詞的相關性分數。它可能會發現：

• "it" 與 "animal" 的相關性分數非常高。

• "it" 與 "street" 的相關性分數相對較低。

• "it" 與 "tired" 的相關性分數也較高，因為疲憊是動物的狀態。

經過 Softmax 歸一化後，"animal" 和 "tired" 會得到較高的注意力權重。最終，"it" 的新表示將會強烈地受到 "animal" 和 "tired" 這兩個詞的影響。這讓模型能夠理解 "it" 指的是 "animal"，因為動物會疲憊，而街道通常不會。

這樣，在翻譯成中文時，模型就能更準確地將 "it" 翻譯成「牠」（指動物），而不是錯誤地翻譯成「它」（指非生物）。

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自注意力機制的重要性

自注意力機制是 Transformer 模型的核心組成部分，而 Transformer 模型是當前許多先進的 NLP 模型（如 BERT、GPT 系列）的基礎。它極大地提升了模型處理長序列數據的能力，並能捕捉到序列中任意兩個位置之間的依賴關係，無論它們相距多遠。

AI的發展歷程與輝達的關鍵角色

人工智慧（AI）的發展歷程漫長且充滿波折，從早期的理論概念到如今改變世界的生成式AI，每一步都離不開關鍵人物的遠見、技術突破，以及硬體基礎設施的演進。輝達（NVIDIA）及其創辦人黃仁勳，在其中扮演了無可取代的加速器角色，使得AI得以從實驗室走向現實，引發了新的工業革命。

第一階段：AI的早期概念與「寒冬」（1940年代 - 1990年代初期）

• 1940年代：神經網路（neural network）的早期構想出現，被稱為「神經網」，實驗者嘗試利用複雜的電動機械硬體來重建大腦的神經元與突觸。然而，這些龐大設備耗費大量電力與金錢，卻成效不彰。
• 1960年代初期：數位運算的基礎架構主要由IBM推出，在此之後一直沒有太大改變。
• 1965年：英特爾（Intel）前執行長高登．摩爾首次提出「摩爾定律」（Moore’s Law），預測電晶體數量大約每十八個月就會翻倍，這在很長一段時間內被證實為真。
• 1969年：麻省理工學院研究員馬文．明斯基（Marvin Minsky）證明單層神經元無法執行簡單邏輯運算，導致AI研究資金蒸發，大多數相關機器被拆除，迎來AI的「寒冬」。
• 1970年代 - 1980年代：AI領域經歷多次失敗，即使初期看似有希望，最終仍徒勞無功。1974年，符號主義流派的AI研究遭遇第一個寒冬。1980年代，「專家系統」（expert system）一度重燃興趣，但在1987年股災後破滅。儘管主流研究者不看好，仍有一群電腦科學家堅持神經網路研究，認為透過軟體模擬和多層神經元架構可以克服限制。
• 1984年：威廉．吉布森（William Gibson）的科幻小說《神經喚術士》（Neuromancer）出版，提出了「母體」（Matrix）的概念，即由電腦運算產生的共同幻覺。
• 1986年：加州大學聖地牙哥分校的認知心理學家大衛．魯梅哈特（David Rumelhart）和電腦科學家傑佛瑞．辛頓（Geoffrey Hinton）與隆納德．威廉斯（Ronald Williams）提出了一種訓練多層神經網路的數學計算法，名為「反向傳播」（backpropagation），這使得電腦軟體不再需要明確的程式設計，系統能夠自行制定規則，推動了神經網路研究的復甦。
• 1980年代末期：IBM研究員傑若德．泰薩羅（Gerald Tesauro）轉向研究雙陸棋（backgammon），透過模擬骰子投擲，生成數十萬場人工雙陸棋棋局，作為神經網路學習的訓練數據。
• 1990年左右：泰薩羅開始採用「強化學習」（reinforcement learning）的方法，讓電腦自己和自己對戰數十萬次，其神經網路TD-Gammon在數萬場實戰後表現達到中上水準。
• 1993年：黃仁勳與柯蒂斯．普林姆（Curtis Priem）、克里斯．馬拉考斯基（Chris Malachowsky）共同創立了輝達。公司最初的目標是設計電玩遊戲用的晶片。

第二階段：輝達的崛起與平行運算的應用（1990年代中後期 - 2000年代中期）

• 1994年：挪威研究員法雷德里克．達爾（Fredrik Dahl）發布了「水母」（Jellyfish），這是第一個向公眾銷售的神經網路軟體，它經過數百萬局雙陸棋的訓練，將複雜的計算量濃縮在小小的磁碟片裡。這標誌著AI發展早期「訓練」和「推論」兩個階段的區分。
• 1997年：IBM的超級電腦「深藍」（Deep Blue）擊敗了西洋棋世界冠軍加里．卡斯帕洛夫（Garry Kasparov），引起全球矚目。同時，達爾的「水母」在與人類頂尖雙陸棋選手對弈時，表現與人類棋手不相上下。同年，輝達推出的NV3（後續產品Riva顯卡）透過跳過昂貴的產品原型製作步驟，僅使用硬體模擬器進行測試，使得公司一戰成名，扭轉了瀕臨破產的局面。
• 1990年代末期：黃仁勳向台積電尋求協助，開啟了輝達與台積電之間成果豐碩的合作關係。這個時期，摩爾定律吞噬了輝達最初經營的電腦周邊電路板市場，但3D繪圖卡因其對運算能力的無限需求而得以倖存。
• 2000年代初期：輝達發現他們為電玩遊戲設計的晶片可以轉變為低成本的超級電腦。
• 2002年：黃仁勳重返桌球運動，並在此期間堅持工作，面對公司股價大幅下跌和會計詐欺調查等多重危機。
• 2004年：輝達員工超過一千人，營收創歷史新高。

第三階段：CUDA與深度學習的交會（2000年代後期 - 2010年代初期）

• 2006年：比爾．達利（Bill Dally）加入輝達，成為首席科學家。
• 2007年：輝達工程師約翰．尼科斯（John Nickolls）發明了CUDA（Compute Unified Domain Architecture），這是一個統一運算架構，旨在將用於電玩遊戲的平行運算電路應用到科學領域。透過CUDA，遊戲顯卡可以搖身一變成為一台超級電腦。
• 2008年：辛頓的研究生阿博德拉曼．穆罕默德（Abdelrahman Mohamed）與喬治．達爾（George Dahl）利用搭載輝達顯卡的伺服器建立語音辨識模組。
• 2009年：輝達在聖荷西舉辦了第一屆年度「圖形處理器技術大會」（GTC）。麻省理工學院教授尼可拉斯．平托（Nicolas Pinto）展示了使用CUDA改良圖像辨識應用程式，並指出輝達晶片組的效能是同等價格英特爾CPU的一千三百五十六倍。同年，傑佛瑞．辛頓在神經資訊處理系統大會（NIPS）上公開表示，運行在平行運算處理器上的神經網路是AI的未來，並建議研究人員購買輝達顯卡。
• 2011年：約翰．尼科斯因黑色素瘤去世。
• 2012年：
  • 加拿大多倫多的一些研究人員，在生物大腦的啟發下，利用輝達的遊戲硬體訓練一種特殊軟體，稱為「神經網路」。這項突破在電腦科學界掀起革命巨浪，黃仁勳迅速抓住這個機會。
  • Google的吳恩達團隊使用兩千個CPU組成的叢集，將一千萬部YouTube影片縮圖輸入神經網路，成功教電腦辨識「貓」。
  • 黃仁勳將整個公司押注在AI和神經網路這個意外結合上。
  • 傑佛瑞．辛頓的團隊（亞歷克斯．克里澤夫斯基、伊利亞．蘇茨克維）在ImageNet圖像辨識比賽中，憑藉其基於卷積神經網路和CUDA（AlexNet）的模型，以超過80%的辨識率輕鬆擊敗所有參賽者，比當時最先進的技術高出10個百分點，震驚了AI研究社群。
  • Google收購了辛頓的AlexNet團隊所創立的新創企業DNNResearch。
  • 布萊恩．卡坦察羅（Bryan Catanzaro）利用12個輝達GPU，成功複現了吳恩達辨識貓的實驗，證明輝達硬體的巨大效率優勢。

第四階段：NVIDIA全面擁抱AI與Transformer的誕生（2013年 - 2017年）

• 2013年：
  • 黃仁勳開始清空行程，投入大量時間研究神經網路，並將cuDNN（為加速CUDA平台上神經網路開發而設計的軟體庫）視為輝達二十年來最重要的計畫，甚至將其形容為「一生一次的機會」（O.I.A.L.O.）。
  • 投資機構星盤價值公司質疑輝達在CUDA上的巨額投資，甚至要求更換執行長。
• 2014年：
  • 輝達在GTC大會上首次公開提及AI，並展示了cuDNN，宣布與Adobe、臉書和Netflix等企業合作夥伴進行測試。
  • Google推出「重型貨車專案」（Project Mack Truck），採購超過四萬顆輝達GPU，成本超過1.3億美元，是輝達當時最大的一筆採購訂單。
  • 尼克．伯斯特隆姆（Nick Bostrom）出版《超智慧》（Superintelligence），提出AI可能對人類生存構成威脅的觀點。
• 2015年：
  • 黃仁勳最終確定了他的招牌造型——黑色皮衣，搭配深藍色Polo衫、黑色休閒褲與黑色皮鞋。
  • 黃仁勳與伊隆．馬斯克（Elon Musk）在GTC大會上討論AI的潛在風險。
  • 馬斯克聯合其他捐助者和技術專家，共同創立了OpenAI，旨在以造福全人類的方式推動數位智慧。
• 2016年：
  • 輝達推出DGX-1，一款專注於矩陣乘法的AI加速電腦。黃仁勳親自將首部DGX-1送給OpenAI的馬斯克，並將另一台送給李飛飛在史丹佛大學的實驗室。
  • ImageNet競賽中，深度學習模型首次突破人類平均95%的辨識率，達到98%，標誌著機器超越人類的時代來臨。
  • 輝達股價上漲224%，黃仁勳重返億萬富豪行列。
• 2017年：
  • 輝達的營收翻倍，獲利翻三倍。
  • 在諾貝爾物理學獎和化學獎中，得獎的科學工具效能提升都與輝達GPU在平行運算技術上的進步脫離不了關係。
  • 加密貨幣挖礦熱潮興起，利用CUDA在輝達GPU上進行挖礦，使得GPU需求激增。
  • Google研究團隊（烏斯克瑞特、波洛蘇欽、瓦希瓦尼等）以「自注意力機制」（self-attention mechanism）為基礎，開發出「Transformer」模型，並在《神經資訊處理系統》期刊上發表了標題為「注意⼒就是你的全部所需」（Attention Is All You Need）的論文。

第五階段：生成式AI的爆發與輝達的壟斷地位（2018年 - 至今）

• 2018年：
  • 伊隆．馬斯克因內部爭議離開OpenAI，薩姆．奧特曼（Sam Altman）掌權。
  • 伊利亞．蘇茨克維（Ilya Sutskever）看到Transformer的潛力，建議OpenAI立即轉向以Transformer架構為基礎，開發能提供高品質文字、回答問題的模型，最終發展出「生成式預訓練Transformer」（GPT）。
  • GPT-1於6月推出，雖然表現不佳，但證明了GPT這類模型的潛力。
• 2019年：
  • OpenAI成立「獲利有限」的子公司，並獲得微軟10億美元的投資。
  • 輝達以70億美元收購以色列晶片互連公司Mellanox（後改名為以色列輝達），將AI工廠從單純的大腦轉變為整合的神經系統。
• 2020年：
  • 輝達市值首次超越英特爾。
  • OpenAI發布GPT-3，訓練過程使用超過1TB的文本資料，模型參數至少達到一兆個，接近貓的大腦。
  • 黃仁勳要求公司每位員工每週提交五項最重要工作清單，以維持對公司運作的掌握。
  • 輝達嘗試以400億美元收購英國晶片設計公司ARM，但在2021年被美國、中國與英國當局以不利創新為由阻擋。
• 2022年：
  • 美國政府禁止輝達將先進的A100和H100晶片銷往中國，隨後擴大禁令範圍，導致高端晶片在中國黑市以高價流通。
  • DeepMind推出用於加速矩陣乘法的神經網路。
  • ChatGPT（基於GPT-3）於11月30日開放測試版，在五天內註冊用戶超過百萬，兩個月內月活躍用戶數達到一億人，展現了驚人的文本生成和多樣化能力。
• 2023年：
  • OpenAI發布GPT-4，其智力表現通過多項學術測驗，並能理解複雜的視覺笑話。
  • 黃仁勳向投資人宣布，美國百大企業中，一半購買了輝達的GPU超級運算叢集，另一半則透過雲端租用輝達的基礎設備。輝達資料中心營收首次超過遊戲硬體營收。
  • 輝達市值在單日暴漲約2,000億美元，成為全球市值第六大公司。
  • AI新創企業募得的資金累計高達500億美元。
  • 約書亞．班吉歐和傑佛瑞．辛頓等AI先驅表達對AI可能帶來人類滅絕風險的深切擔憂。黃仁勳則堅稱AI帶來風險的機率為「零」。
• 2024年：
  • 輝達發布最新一代的B100和B200晶片，電力需求大幅增加。
  • 輝達推出一套軟體套件，能使用生成式AI來設計矽晶片上的電路。
  • 輝達公布財報，年營收遠高於預期，超過600億美元，毛利率超過70%，淨利近300億美元。
  • 輝達市值在單日增加2,770億美元，總市值達到3兆美元，超越微軟和蘋果，成為全球市值最高的公司之一。
  • OpenAI發布GPT4o（o代表omni，意為「無所不在」），這是一款多媒體AI，能夠接受並回應各種輸入組合，其流暢回應得益於輝達最新晶片的推論能力。
  • 伊利亞．蘇茨克維辭職離開OpenAI，轉向研究AI超智慧與人類利益的一致性問題。
  • Google、Anthropic、Meta等科技巨頭紛紛發布或宣布在AI領域的重大投資與產品。Meta宣布斥資300億美元購買一百萬顆輝達晶片。
  • 傑佛瑞．辛頓和DeepMind的德米斯．哈薩比斯（Demis Hassabis）分別獲得諾貝爾物理學獎和化學獎，肯定了他們在AI領域的開創性貢獻。
  • 黃仁勳獲選美國國家工程學院院士。

輝達的成功不僅在於其硬體產品的性能，更在於黃仁勳對AI潛力的遠見和對平行運算的執著投入。他將AI視為一種新的工業革命，認為它將像蒸汽機和電力一樣，改變人類社會的基礎設施，從而實現幾乎零邊際成本的計算能力。儘管面對AI可能帶來的潛在風險，黃仁勳始終堅定地認為AI是一股純粹的進步力量，並專注於將其推向更遠的應用邊界。輝達不僅成為AI硬體領域的霸主，也透過不斷推動軟體工具和開發平台的創新（如CUDA），建立起難以撼動的生態系統，確保其在AI時代的領先地位。

「信」、「忠」、「敢」的解釋與案例

 

孫臏兵法．篡（選）卒》篇，它主要闡述了領導者在選拔和使用士兵時，應該重視的三個核心原則：「信」、「忠」、「敢」，並進一步解釋了這三個原則的內涵及其重要性。

以下將分別解釋這三個原則：

1. 信（信任與信用）

• 原文解釋： 「安信？信賞。」這裡的「信」指的是信用，特別是指君主或將領在獎賞方面的信用。如果獎賞制度公正且能兌現，人民自然會相信並願意為之努力。

• 延伸意涵： 也可以理解為互相信任。將領對士兵的信任，以及士兵對將領決策的信任。

• 舉例說明：

  • 正面案例： 韓信在楚漢相爭時，多次以明確的軍令、信守承諾的獎勵激勵士兵。例如，他承諾攻下某城必給予重賞，士兵們因此奮勇作戰，因為他們相信韓信的承諾一定會兌現。這不僅讓士兵願意追隨，也讓百姓對其政權產生信任。

  • 反面案例： 如果一位將領承諾給予戰功赫赫的士兵高位或厚賞，但事後卻食言，那麼士兵們將會失去對他的信任，下次作戰時便會士氣低落，甚至產生不滿。原文中「不信於賞，百生（姓）弗德」便強調了這一點：如果君主或將領不講信用，百姓將不會得到好處，也不會效忠。

2. 忠（忠誠）

• 原文解釋： 「安忠？忠王。」這裡的「忠」指的是對君主或上級的忠誠。士兵必須忠於他們的指揮官，指揮官則必須忠於他們的君主。

• 延伸意涵： 這種忠誠是建立在共同目標和利益之上的，並非盲目的服從。

• 舉例說明：

  • 正面案例： 三國時期蜀漢的關羽，對劉備忠心耿耿，即便身陷曹營，也心繫劉備，最終過五關斬六將回到劉備身邊。這種對主君的忠誠，是軍隊凝聚力的重要來源。

  • 反面案例： 如果軍隊中存在對君主或將領不忠的分子，他們可能會在關鍵時刻叛變、投敵，或是陽奉陰違，導致軍心渙散，甚至戰敗。原文中「不忠於王，不敢用其兵」清楚指出：如果士兵對君主不忠誠，將領就不敢放手使用他們，因為擔心他們在戰場上臨陣脫逃或叛變。

3. 敢（果敢、敢於行動）

• 原文解釋： 「安敢？敢去不善。」這裡的「敢」是指果敢、敢於行動，特別是敢於去除不好的事物或行為。這可以是對敵人果斷出擊，也可以是對內部弊病勇於糾正。

• 延伸意涵： 這種「敢」還包含了敢於擔當、敢於負責的精神。

• 舉例說明：

  • 正面案例： 廉頗與藺相如的「將相和」故事中，藺相如敢於在朝堂上據理力爭，維護國家尊嚴；廉頗在意識到自身錯誤後，敢於「負荊請罪」，去除自身的驕橫之氣。在軍事上，一位將領如果能果敢地做出決策，迅速應對戰局變化，並勇於懲處軍中的不法行為，就能贏得士兵的敬畏。

  • 反面案例： 如果一位將領在戰場上猶豫不決，不敢果斷出擊；或者面對軍隊中的貪污腐敗、紀律敗壞現象，卻因為顧慮或膽怯而不敢處理，那麼軍隊的士氣和戰鬥力將會大打折扣，甚至失去民心。原文「不敢去不善，百生（姓）弗畏」就說明了這一點：如果領導者不敢糾正惡行或不公，百姓將不會畏懼他，也就不會服從他的統治。

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總結來說，孫臏強調，一個成功的軍隊和國家，其領導者必須具備「信」（建立信任和信用）、「忠」（培養忠誠）和「敢」（勇於果斷和糾正不善）這三種特質。這不僅適用於軍事，對於現代企業管理和個人品德修養也同樣具有啟發意義。

什麼是 STAR 模型？

STAR 模型是一種結構化的方法，用於回答行為面試問題。它提供了一個框架，讓您可以系統性地描述過去的經驗，並展示您在特定情況下的技能、能力和行為。STAR 是以下四個英文單字的縮寫：

• S (Situation) - 情境： 描述事件發生的背景或情況。設定舞台，讓聽者了解您所處的環境。這應該是一個具體且相關的例子。

• T (Task) - 任務： 說明您在該情境中面臨的挑戰或需要完成的任務。明確指出您的職責或目標是什麼。

• A (Action) - 行動： 詳細描述您為完成任務或解決問題所採取的具體行動。強調「您」做了什麼，而不是團隊做了什麼。使用動詞來展現您的主動性。

• R (Result) - 結果： 說明您所採取行動的結果或影響。量化您的成就，如果可能的話，提供具體的數據或可衡量的成果。同時，也可以說明您從中學到了什麼。

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為什麼 STAR 模型很重要？

STAR 模型之所以被廣泛應用於面試中，主要有以下幾個原因：

• 提供清晰的結構： 它幫助您有條理地組織思緒，避免語無倫次或遺漏重要資訊。

• 展現關鍵能力： 透過具體的事例，您可以有效地展示您的溝通能力、解決問題能力、領導力、團隊合作等。

• 聚焦於您的貢獻： 鼓勵您描述「您」的具體行動和造成的影響，而不是泛泛而談。

• 增加說服力： 具體的情境和可衡量的結果，讓您的回答更有說服力，也更容易被面試官理解和記住。

• 預測未來表現： 面試官相信，過去的行為是預測未來表現的最佳指標，STAR 模型正是為了獲取這些資訊而設計的。

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如何有效地使用 STAR 模型？

以下是一些使用 STAR 模型的建議：

1. 選擇相關的例子： 確保您的例子與面試職位的要求或您想展示的技能高度相關。

2. 具體化描述： 避免籠統的描述，盡可能提供具體的細節、時間點、地點和參與者。

3. 聚焦於「我」： 在「行動」部分，清楚說明您個人的貢獻，而非團隊的整體行動。

4. 量化成果： 如果可能，使用數字、百分比或具體的成果來量化您的「結果」。

5. 練習和準備： 提前思考並準備一些可以應用 STAR 模型的故事，針對不同類型的行為問題進行練習。

舉例來說，如果您被問到「請分享一個您成功解決問題的經驗」，您可以這樣運用 STAR 模型：

• S (情境): 「在我之前負責的專案中，我們的一個關鍵供應商突然無法及時提供所需的零組件，這導致生產線面臨停擺的風險。」

• T (任務): 「我的任務是快速找到替代方案，確保生產線不會中斷，並將對專案進度的影響降到最低。」

• A (行動): 「我立即聯繫了兩家潛在的備用供應商，並協調工程師對他們的樣品進行了緊急測試。同時，我也與內部採購和生產團隊密切溝通，規劃了如果無法找到替代方案的應變計畫。最終，在48小時內，我成功與其中一家備用供應商敲定合作，並確保了零組件的及時交付。」

• R (結果): 「由於我的快速反應和有效協調，生產線僅延遲了不到半天就恢復正常，避免了預計數十萬元的潛在損失，專案最終也如期完成。」

馬斯洛需求理論在工作場域的行為展現：正面與負面

1. 生理需求 (Physiological Needs)

這代表最基本的生存與舒適需求。

• 正面行為（滿足時）：

  • 對工作持有基本滿意度，願意為公司付出時間與精力。

  • 穩定出勤，專注於基本工作任務的完成。

  • 關注公司提供的基本福利，並感到滿足。

  • 願意在合理的工時內有效率地完成工作。

• 負面行為（未滿足時）：

  • 抱怨薪資、福利或工作環境（如過熱/過冷、設備不佳）。

  • 消極怠工，僅完成最低限度的工作量。

  • 頻繁請假或尋求兼職，以彌補經濟上的不足。

  • 不遵守安全規範，對工作環境的不適或危險表現出不滿。

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2. 安全需求 (Safety Needs)

當生理需求滿足後，員工會追求穩定與保障。

• 正面行為（滿足時）：

  • 對公司具有較高的忠誠度，願意長期穩定地工作。

  • 願意承擔責任，遵守公司規章制度。

  • 對公司未來發展感到安心，不易受外部不確定因素影響。

  • 在安全的環境中，能專心投入工作，提升生產力。

• 負面行為（未滿足時）：

  • 感到焦慮不安，對公司未來或職位穩定性充滿疑慮。

  • 積極尋找其他工作機會，忠誠度明顯下降。

  • 規避風險，不願嘗試新方法或承擔挑戰性任務。

  • 散播不確定性或抱怨公司政策不透明、不公平。

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3. 社交需求 (Love/Belonging Needs)

此層次關乎人際關係、歸屬感與被接納。

• 正面行為（滿足時）：

  • 積極參與團隊合作與公司活動，樂於與同事交流。

  • 與同事間建立良好的人際關係，團隊氣氛和諧。

  • 在團隊中感受到歸屬感，樂於分享與貢獻。

  • 主動協助他人，展現協作精神。

• 負面行為（未滿足時）：

  • 孤立自己，不願與團隊互動或參與集體活動。

  • 形成小團體，排擠或杯葛其他同事。

  • 溝通不良，影響團隊協作效率。

  • 散播不和諧言論，加劇同事間的摩擦與矛盾。

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4. 尊重需求 (Esteem Needs)

此層次涉及自我尊重（成就感、自信）與他人尊重（認可、地位）。

• 正面行為（滿足時）：

  • 對工作充滿熱情，追求卓越與高品質。

  • 積極學習新技能，提升專業能力以展現價值。

  • 樂於承擔責任，爭取更多挑戰性任務。

  • 自信且獨立，願意為自己的工作成果負責。

  • 渴望被肯定與表揚，並從中獲得成就感。

• 負面行為（未滿足時）：

  • 喪失工作熱情與主動性，對任務敷衍了事。

  • 抱怨工作內容或成果不被重視，甚至指責他人。

  • 表現出自負或貶低他人，以彌補內心的不被尊重感。

  • 拒絕承擔更多責任或挑戰，認為付出不值得。

  • 頻繁跳槽，以期在新的環境中獲得更多認可與地位。

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5. 自我實現需求 (Self-Actualization Needs)

這是最高層次的需求，代表個人潛能的充分發揮與理想的實現。

• 正面行為（滿足時）：

  • 對工作抱持高度使命感，不斷追求創新與突破。

  • 積極參與培訓與學習，渴望不斷提升自我。

  • 樂於分享知識與經驗，協助他人成長。

  • 展現高度創造力與解決問題的能力，能獨立開創新局。

  • 將工作視為實現個人價值的途徑，享受工作帶來的挑戰與樂趣。

• 負面行為（未滿足時）：

  • 感到倦怠與麻木，對工作內容失去興趣與動力。

  • 抱怨工作缺乏挑戰性或無法發揮自身潛力。

  • 將精力轉移到外部（如個人興趣、學習）以尋求滿足。

  • 感到懷才不遇或沮喪，認為公司未能提供足夠的發展空間。

  • 主動離職，尋求更具意義、更能發揮所長的工作機會。

選擇要經得起時間考驗

我們常常面臨這樣的兩難：明明知道有個選項，十年後回頭看依然會覺得是正確的決定，但當下卻總會選擇一個「比較差的」，只因為內心深處覺得自己「配不上」。這種矛盾的心理現象，您是否也曾有過？

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「配不上」的背後：冒名頂替症候群與低自我價值

這種「明知有更好的選擇，卻因為擔心自己配不上而選擇次等」的心理狀態，可以用兩個核心概念來解釋：

• 冒名頂替症候群 (Imposter Syndrome)：儘管客觀上已取得成功，但內心卻始終認為自己的成就是靠運氣、欺騙或錯誤造成的，感覺自己是個「冒牌貨」，不配擁有現在的一切。這種心理在學術界和高成就人士中尤其常見。當我們面對更好的選擇時，可能會懷疑自己是否真的有能力駕馭，或擔心別人發現我們其實「沒那麼好」。

• 低自我價值 (Low Self-Esteem)：這指的是對自己的整體評價偏低，缺乏自信，常常覺得自己不夠好、不夠有能力或不夠值得。這種心理會讓我們潛意識裡認為自己不值得擁有最好的東西，自然而然地傾向於選擇次等品。

除了這兩點，確認偏誤（只尋找或解讀證明自己不配的資訊）、自我實現預言（相信自己不配，最終真的無法擁有更好）、以及對失敗的完美主義與恐懼，都可能推波助瀾，讓我們習慣性地將就。

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決策的真諦：經得起時間考驗，而非將就

「決策需要經得起時間的考驗，而非將就」這句話，是我們應該奉行的原則。這不僅僅是一句口號，更是對長期價值和個人成長的投資。

為何如此說？

1. 最大化長期效益：將就的決策或許能解決一時之需，但往往在未來會引發更多問題，甚至導致後悔。而那些經得起時間考驗的決策，通常是經過深思熟慮，考量了未來發展、潛在影響和長期價值的結果。

2. 避免沉沒成本與機會成本：當我們選擇將就，未來可能需要花費更多時間、金錢去彌補這個不盡人意的決定，這就是沉沒成本。同時，將就也意味著我們放棄了更好選擇所能帶來的巨大潛在價值，這就是機會成本。

3. 提升生活品質與滿足感：無論是購買物品、選擇工作、建立人際關係，如果總是以將就的心態做選擇，久而久之只會累積不滿和遺憾。相反，那些深思熟慮且符合我們價值觀的決策，最終會帶來更高的滿足感、成就感和整體生活品質。

4. 建立自信與決策能力：每一次成功做出經得起考驗的決策，都是對自己判斷力和遠見的肯定，這會逐步建立起堅實的自信。

5. 打破「配不上」的循環：當我們有意識地選擇那些「經得起時間考驗」的選項時，即使一開始會有不適或自我懷疑，但隨著時間證明了選擇的正確性，就能逐步打破「我不值得擁有最好」的負面信念，提升自我價值感。

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你的價值，值得最好的選擇

我們每個人都值得擁有最好的，而不是因為內心的不安而選擇將就。從今天開始，嘗試練習「不再將就」。從小處著手，刻意練習選擇那些能為你帶來長期益處和真正滿足感的選項。你會發現，當你開始相信自己值得更好的時候，全世界都會為你讓路。

因為，真正經得起時間考驗的，不只是你的選擇，更是你那份對自我價值的肯定。

刺蝟原則（Hedgehog Principle）

刺蝟原則（Hedgehog Principle）是成功企業或個人打造飛輪時的一個重要概念。它要求您深入思考並回答三個關鍵問題，以找到自己的核心競爭力與發展方向：

• 你們對甚麼事業充滿熱情：這指的是您或您的組織真正熱愛和投入的事情。
• 你們在哪方面能達到世界頂尖水準：這關乎您的核心能力，即您能夠做得比任何人都好的領域。
• 你們的經濟引擎主要靠甚麼驅動：這說明了您主要的營收或價值創造模式。

透過釐清這三個問題，組織或個人可以更明確地專注於那些能夠產生持久動能的活動，避免在不符合價值觀、工作標準或長程目標的道路上消耗企業成本，例如財務成本、文化成本、股東成本，導致企業整體虛弱。這項原則強調「真正的紀律要求心智的獨立性」，能夠抵抗壓力，拒絕臣服於不符合核心原則的事物。

換句話說，刺蝟原則的目標是幫助您找到一個簡單、清晰且能夠長期堅持的發展重心，這對於持續推動飛輪，從優秀邁向卓越至關重要。

巴菲特對於人生目標的「優秀表現」和面對「失敗與失望表現」的建議清單

 

巴菲特（Warren Buffett）及其夥伴查理·蒙格（Charlie Munger）的投資哲學與人生智慧，深植於對人性的深刻理解和長期視角的堅持。他們的觀點不僅適用於財務決策，也為個人在人生中追求卓越表現、應對失敗與失望提供了寶貴的指引。

以下將根據您提供的資料，分別列出巴菲特對於人生目標的「優秀表現」和面對「失敗與失望表現」的建議清單：

一、 優秀表現與人生目標

巴菲特和蒙格認為，卓越的人生表現和達成目標並非一蹴可幾，而是建立在一系列良好習慣、理性思考和長期投入的基礎上：

1. 以愛衡量人生成功
   • 巴菲特在哥倫比亞大學和喬治亞大學的演說中指出，衡量成功人生的方法，是看有多少你想愛的人也真心愛你。他強調，如果到了晚年沒有人重視你，無論銀行存款多麼驚人，你的人生都將是一場災難。這表明人際關係，尤其是被愛與愛人的能力，是衡量人生成功的最終標準。
2. 與比你優秀的人為伍
   • 巴菲特建議要和比自己更優秀的人往來，因為你會朝著對方的方向前進。比爾·蓋茲也認同此觀點，認為有些朋友會激發你身上最美好的特質，因此值得投資在這些友誼上。
3. 培養良好品性與習慣
   • 巴菲特鼓勵學生思考，如果只能擁有班上10%的同學共度餘生，會選擇哪些人？答案通常不是智商最高或成績最好的，而是那些有成就、願意與人共事、且具備慷慨、幽默、準時、謙虛、樂於助人等良好特質的人。他指出，壞習慣在學生時期就可能被發現並伴隨終身，因此應養成好習慣。持續學習、傾聽多於發言、打造優秀團隊、懷抱大夢、健康優先、自己創造運氣、有耐心、節儉以及擁抱失敗，也被列為千萬富翁的九個共同致富習慣。
4. 堅持終身學習
   • 蒙格強調終身學習的重要性，認為那些生活越來越好的人，不一定是最聰明或最勤奮的，而是每天都努力讓自己比前一天更聰明一點。巴菲特也表示，應保持每天睡覺時都比起床時更聰明些的習慣。他建議閱讀是提升自己的方式，可以按照自己喜歡的方式和速度消化知識。持續學習是千萬富翁的共同習慣之一。文明和個人的進步都建立在學會學習的方法上。
5. 投資於自己的成功
   • 巴菲特認為，投資於自己可能是增加財富的最佳方法之一。這包括培養自己、找出所愛之事並增進相關技能。即使在通貨膨脹時期，巴菲特也強調投資於自己的重要性，例如提升自己的獲利能力，才能享受應有的經濟成果。
6. 做自己熱愛並擅長的事
   • 跟隨自己的熱忱是最棒的事，也是波克夏旗下傑出管理者所具備的共識。投資最容易成功的方向，是既有興趣又有能力的領域。蒙格建議要進入自己的「能力圈」，做讓自己感受到「強烈興趣」的工作。應研究自己具備優勢、比別人了解更多的公司，並尋找自己擅長且具有優勢的領域進行投資。
7. 成為可靠的人，注重誠信
   • 蒙格最愛的觀念是「成為一個可靠的人」，因為可靠的人之間有正確的信任，這比任何制度都好。他同時指出，「言而無信」是導致人生失敗的常見缺點。吳軍也強調，對年輕人來說最重要的特質是誠信、謙恭和精益求精，並提到使用盜版軟體或書籍的人不能算誠信。
8. 具備耐心與長期視角
   • 巴菲特曾說「沒有人願意慢慢地變富」，但財富累積並非線性過程。他堅信要透過長期方法購買股票，若不想持有股票20年，就不要買。長期投資能讓投資者分享市場成長並降低風險。投資成功的秘訣是耐心等待機會。
9. 專注於價值而非價格
   • 巴菲特的投資核心是「追求價值而非價格」。他將股票投資比喻為遛狗，價格會圍繞著價值波動，但最終會回歸價值。投資應著重於理解「價值」（未來所有收益折現的總和），並在價格低於價值時買入，以降低整體失敗機率。
10. 深度理解能力圈內的企業
    • 投資者需建立並堅守自己的「能力圈」。這意味著只投資自己真正理解和感到安心的領域。對於能力圈內的企業，應能預估其未來五到十年大致的狀況，並在價格瘋狂（被低估）時買入。真正的賺錢之道不在於了解很多，而在於正確地了解少數事物。

二、 失敗與失望表現

巴菲特和蒙格也強調識別並避免可能導致失敗和失望的行為與心態：

1. 損失厭惡與非理性決策
   • 行為財務學指出，人們是有限理性的，其價值感受（效用）建立在收益和損失上，而非財富水平，且傾向於厭惡損失。損失的感受強度約是獲得的兩倍。這會導致人們在面對虧損時做出非理性決策，例如不願賣出已虧損的股票，即便有更好的投資機會，因為他們不願立即承認損失。
2. 過度自信與投機心態
   • 追求不合理的高短期回報本質上是與概率作對，短期可能僥倖獲利，但長期看必然失敗。在台灣股市中，超過99%的當沖交易者是虧錢的，因為頻繁交易的手續費和交易稅累積起來非常高。巴菲特和蒙格認為股市中許多人是在賭博，而人性貪婪加上券商的逐利行為，會不斷製造經濟泡沫。
3. 忽視交易成本與稅務
   • 每日當沖交易的費用高達每日0.3%（手續費加交易稅），一年下來累積可達75%，這意味著投資者需要先賺取75%才能開始獲利，導致絕大多數人成為輸家。證交稅對散戶而言被視為「娛樂稅」，其支出可能超出預期。蒙格指出，賣出股票時需支付鉅額稅款，若無值得買進的新股，寧願持有舊股。高額的投資顧問費用長期來看會大幅侵蝕收益。
4. 心理帳戶的影響
   • 人們會對金錢進行「心理帳戶」分類，導致本質相同的財務問題產生不同的決策。例如，遺失了已買好的戲票，比起入場前遺失現金，更不願意再買一張票。這種偏誤會導致非理性的財務行為，如同時購買保險卻又追逐高風險的樂透型股票。
5. 有限注意力導致的投資偏誤
   • 人類神經系統處理資訊的能力有限，容易被重大、容易取得或報導較多的事件吸引。這使得投資者更願意買進那些「吸引注意力」的股票，例如交易量高、有顯著正負報酬或新聞報導多的股票。
6. 缺乏自我控制
   • 自我控制的缺乏是導致不理想行為的原因之一。例如，鬧鐘設定多個、奧德修斯與海妖賽蓮的故事都顯示人們難以抗拒誘惑。房地產之所以能讓人致富，部分原因是因為交易成本高、流動性差，迫使人們長期持有，反而達到類似「強制儲蓄」的效果，避免了頻繁交易帶來的虧損。
7. 官僚主義與效率低下
   • 蒙格認為，公司一旦染上官僚習氣，就會效率低下、浪費嚴重，根本無法管理。波克夏成功的原因之一就是總部人員精簡，沒有官僚主義的弊病。
8. 驕傲自滿與缺乏謙遜
   • 吳軍指出，一個人如果稍有成就就沾沾自喜，認為一切都是自己的功勞，那就算不上謙恭。
9. 未能從錯誤中學習
   • 巴菲特和蒙格都強調不要因為錯誤而過分自責，但更重要的是要從錯誤中學習。蒙格鼓勵不斷反思自己的錯誤，從而不斷進步。
10. 過於強烈的意識形態
    • 蒙格警告，過於強烈的意識形態觀念非常危險，如果腦子裡只有一個念頭，會導致判斷失誤。
11. 過度槓桿與缺乏備用金
    • 蒙格指出，聰明人破產的三種方法之一是使用槓桿。巴菲特強調「無論任何時候，都不要全梭」，並且必須保留充足的預備金並維持低負債，以防止破產。
12. 疲憊時做重大決策
    • 困難的決策會讓人疲倦，巴菲特建議不要在疲憊的時候做出重大決策。
13. 輕信推銷和炒作
    • 蒙格傾向於遠離那些別人不遺餘力推銷叫賣的東西。他認為管理階層有責任向股東如實報告，不能誇大其詞或炒作公司股票。

總而言之，巴菲特與蒙格的智慧，在於認識到投資與人生都受到心理偏誤的影響，因此強調紀律、長期觀點、深度學習、自我控制，並遠離人性的弱點所導致的投機行為。通過理解並應用這些原則，個人可以更好地實現財務目標和人生價值。

飛輪結構：終生學習 (六個精簡元素)

飛輪元素：

1. 培養正確態度與興趣： 養成正確的思考方式、客觀態度 和多方面的興趣，作為終生學習的起點。
2. 訂定清晰目標： 根據個人行業發展和需求，訂定長期與短期學習目標。
3. 養成紀律與計畫： 建立有紀律的學習習慣，並透過有計畫的閱讀、請教專家和參與課程來執行。
4. 持續投入與實踐： 持之以恆地投入時間和精力學習，並將所學付諸實踐。
5. 累積經驗與收穫： 從不斷的學習與實踐中，累積有用的經驗、知識和成果。
6. 提升自我與反饋： 經驗與收穫不僅提升個人能力，也帶來樂趣、成就感，並保持年輕心態，反饋驅動更積極的學習態度。

飛輪模型：

該飛輪模型呈現為一個相互關聯、彼此推動的循環：

• 培養正確態度與興趣 激發了對學習的渴望，引導個人去 訂定清晰目標。
• 有了清晰的目標，促使個人 養成紀律與計畫，確保學習的系統性和效率。
• 基於紀律和計畫，個人能夠 持續投入與實踐，將學習付諸行動。
• 透過持續的投入和實踐，個人得以 累積經驗與收穫，不斷豐富自身的知識與能力。
• 這些累積的經驗與收穫，進一步 提升自我與反饋，不僅帶來成就感和樂趣，也強化了保持正確學習態度和培養新興趣的動力。
• 提升的自我和正向反饋，再次鞏固了 培養正確態度與興趣 的基礎，形成一個持續加速的循環。

動力來源：

精簡後的終生學習飛輪的動力來源，依然是個人將「普通的經驗」透過「分析與研究」轉化為「有用的經驗」的「思」的能力，結合持之以恆、有目標、有紀律、有計畫的實踐與投入。這種內在驅動力使得每個環節的成功都能為下一個環節提供助力，形成一個正向循環，推動個人能力和經驗像高速運轉的飛輪般持續增長，最終達到卓越。

飛輪效應如何協助組織或個人實現從優秀到卓越的持續發展？

飛輪效應（Flywheel Effect）能夠協助組織或個人實現從優秀到卓越的持續發展，其核心概念在於透過一系列相互關聯、持續推進的努力，逐步積累動能，最終達到勢不可擋的快速運轉狀態。

以下是飛輪效應如何協助實現這一目標的具體方式：

• 積累動能，而非一次性行動

  • 飛輪效應強調，從優秀到卓越並非仰賴一次決定性的行動、宏大的計畫、一點點運氣或等待奇蹟出現。
  • 它就像推動一個巨大沉重的輪子，起初需要極大的力氣，每一圈都轉得費力，但每一次努力都不會白費。
  • 隨著輪子一圈又一圈地轉動，速度會越來越快，逐漸積累動能，最終達到一個臨界點，飛輪本身不再是負擔，反而能創造出巨大的衝力，快速奔馳，創造一飛沖天的成就。
  • 這意味著，成功不是靠一時的爆發，而是透過持續不斷的努力和積累。

• 建立相互強化的循環

  • 組織或個人需要識別出驅動其成功的核心要素，這些要素通常是4到6個環節。
  • 這些環節形成一個順序，前一步驟的成功會自然導致下一個步驟的產生與強化。例如，亞馬遜的飛輪模型包括：客戶支付會員費 → 盡可能消費賺回運費 → 平台上增加第三方賣家 → 大幅增加產品品項 → 用戶有更多選擇，更願意成為會員 → 亞馬遜會員、用戶越來越多 → 對供貨廠商議價能力增強 → 用戶能買到的東西價格更有競爭力 → 雲服務累積規模，改善數據 → 商家更離不開亞馬遜提供的基礎設施。這個循環不斷自我強化，推動公司高速運轉。
  • 卓越的公司通常能將單一的經營視野發展成一個飛輪。例如，亞馬遜從電商起步，後來發展出AWS雲平台和實體商店；AppWS的林志誠則從加速器發展到創投，最終形成一個生態系，這才構成了飛輪。

• 堅持同一方向與持續投入

  • 飛輪效應的一個關鍵啟示是，領導者在找到飛輪後，能否始終如一地按照「同一方向」去推動它。
  • 這還需要「持續不斷」地推動，堅持直到飛輪高速運轉。亞馬遜的貝佐斯堅持提供用戶更低價格、更多品項的服務長達20年。
  • 對於管理者而言，即使開始時力量不強，感到使不上勁，但只要願意持續學習、了解團隊成員、進行溝通交流，久了就能培養出團隊的向心力。
  • 這需要用心投入，而不是依靠運氣或特殊的偏方。

• 學習與調整

  • 建立飛輪的過程包括：建立一份成功表現清單、整理一份失敗與失望表現清單，並比較這兩份清單。
  • 然後找出核心元素（4-6項），描繪飛輪模型，並進行整理與簡化。
  • 最後，測試你的成功與失敗清單，不斷修正。
  • 這個過程需要不斷的深思與實踐才能掌握精髓。

• 個人層面的應用

  • 飛輪效應不僅是企業成功學，更是個人人生路上追求卓越的心法。
  • 每個人都應該打造專屬自己的飛輪，照著每一個環節持續前進，有錯就修正，最終能推動自己朝卓越之路邁進。
  • 正如東方諺語所說「滾石不生苔」，只要能夠持之以恆地做一件事，總有一天能看到效果。
  • 個人的努力可能在短時間內看不到任何效果，但只要持之以恆、不斷用心耕耘，過去所做的一切都將成為未來更美好成功的助力。
  • 這也要求心智的獨立性，能夠抵抗不符合價值觀、工作標準或長程目標的壓力。

總結來說，飛輪效應提供了一個結構化的框架，通過明確的步驟、持續的努力和對成功循環的堅持，無論是組織還是個人，都能從緩慢啟動開始，逐漸積累不可阻擋的動能，最終實現從優秀到卓越的突破與持續發展。

飛輪效應：從優秀到卓越的永續動力

 

簡介

「飛輪效應」（Flywheel Effect）是由知名企管大師吉姆·柯林斯（Jim Collins）提出的一項管理概念，旨在闡述企業或個人如何透過持續的、累積性的努力，從優秀邁向卓越，並創造出不可阻擋的強大動能。這個概念最早在柯林斯的著作《從A到A+》（Good to Great）中被提及，其後在《飛輪效應》（Turning the Flywheel）這本輕薄但充滿智慧的專著中得到更深入的闡述和推廣。

核心概念

飛輪效應的核心比喻是推動一個巨大且沉重的飛輪。剛開始，推動飛輪需要極大的力氣，每轉一圈都非常費力。然而，每一次的努力都不會白費，隨著一圈又一圈的持續推動，飛輪的轉速會逐漸加快，動能不斷累積。最終，飛輪將達到一個「力學臨界點」，此時飛輪本身的重量不再是阻力，反而會產生巨大的衝力，使其以高速持續運轉，甚至不需要花費更多的力氣，就能一飛沖天。

主要思想和特點：

• 累積性與持續性： 飛輪效應強調的不是一次性的突破或奇蹟，而是「慢的、功力的累積」，透過「持續不斷」的努力和改善，使每個環節的力量相互加乘，形成正向循環。
• 動能積累： 每一個步驟的成果都會為下一個步驟提供助力，如同滾雪球般，力量越滾越大，最終產生「不可遏抑的動能」（"relentless momentum unstoppable momentum"）。
• 方向一致性： 領導者或個人必須找到專屬自己的「飛輪」，並始終如一地按照「同一方向」去推動它，堅持不懈，即使面對誘惑或高毛利的短期機會，也要判斷是否與飛輪的主方向一致。
• 模型化與清晰化： 為了有效打造飛輪，需要「建建立一個你什麼東西是成功的，什麼是失敗的，你要把它找出來，然後你把它畫成一個這個模型」，這個模型通常由「最多六個」關鍵要素或步驟組成。

飛輪效應的實踐

亞馬遜的案例：

柯林斯與亞馬遜創辦人傑夫·貝佐斯（Jeff Bezos）的對談，是飛輪效應概念成形的關鍵。亞馬遜的飛輪模型被視為「一個 spectacularly powerful flywheel」（一個非凡強大的飛輪），其成功來自於以下幾個環節的相互促進：

1. 更多產品： 亞馬遜初期販售少量產品，隨後不斷增加產品品項。
2. 增加客流量： 更多產品吸引更多顧客。
3. 吸引第三方賣家： 龐大的客流量吸引第三方賣家入駐平台，進一步擴大商品選擇。
4. 降低成本（物流系統優化）： 大量的商品和交易量使得亞馬遜能夠優化物流系統，降低營運成本。
5. 降低商品價格： 成本降低使亞馬遜能夠提供更具競爭力的價格。
6. 提高客戶忠誠度（Prime 會員）： 具競爭力的價格和豐富的選擇，加上 Prime 會員的免運費等服務，極大提升了客戶忠誠度。

這形成一個良性循環：「會員 → 商家 → 更多商品 → 更多會員 → 更多商家 → 更多商品...」，亞馬遜的成長正是建立在這個堅實的飛輪之上，貝佐斯更堅持了長達20年。此外，亞馬遜的雲服務（AWS）也是其從電商本業延伸出的另一個強大飛輪。

台灣的案例與應用：

台灣版《飛輪效應》特別增加了台灣企業的實證分享，例如：

• 台灣大哥大林之城（AppWS）：從加速器業務出發，進而發展創投，形成一個生態系，這生態系本身就是一個飛輪。如果只停留在加速器，就無法形成飛輪效應。

對管理者的啟示：

• 耐心與堅持： 「萬事起頭難」，剛開始推動新任務會遭遇阻力，但只要「遲之以恆、不斷用心耕耘」，總會看到成果。
• 用心投入： 管理者不應期待速成或特殊方法，而是要「用心投入在管理上」，找到並堅持推動自己的飛輪。
• 找到核心驅動力： 每個組織或個人都可以有自己的飛輪，關鍵在於「rigorously ask the question how does our flywheel turn, what are the components in our flywheel, what's the sequence in the flywheel」。

飛輪效應的普適性

柯林斯強調，飛輪效應不僅適用於跨國企業，也適用於「small companies, health care organizations, non-profits, arts organizations and there's even a delightful discovery of a rural elementary school articulating and turning a flywheel」。這意味著無論規模大小、行業性質，只要能找出核心的驅動環節並持之以恆地推動，都能夠從中受益。

結論

飛輪效應是一種追求卓越的「心法」。它提醒我們，成功並非偶然或單一事件，而是透過「你現在努力耕耘的每一件事都會成為未來的助力」，每一次努力都像是在為飛輪積蓄動能，最終實現「從優秀邁向卓越」。對於個人而言，這也是一個「滾石不生苔」的哲學，只要能夠「遲之以橫的堅持下去的去做，總有一天他會能夠看見他的效果的。」

財富公式「財富 = 收入 + 財富 x 投資報酬率」

此公式揭示了財富累積的兩個主要途徑：透過「收入」增加資產，以及透過現有「財富」的「投資報酬率」讓資產增值。

1. 財富 (Wealth)

• 定義：財富是指在你睡覺時仍能為你賺取收入的資產。它包括工廠、機器人、夜間運行的電腦程式、投入其他資產和企業的銀行存款，甚至是可出租的房屋。
• 目的：財富的終極目的是為了換取自由，讓你無需為了想像中的明天而犧牲今天。它並非為了追求奢華，因為那些東西很快就會變得乏味，而是為了成為一個自主的個體。
• 創造方式：財富創造是一個「正和遊戲」（positive-sum game），意味著每個人都可以變得富有，財富是透過創造而非偷竊而來。科技和科學是財富創造的引擎。
• 與金錢和地位的區別：
• 金錢 (Money)：是我們轉移財富的方式，是社會給予的信用，代表著社會對你過去所創造價值的償還承諾。
• 地位 (Status)：是你在社會階層中的排名，這是一個「零和遊戲」（zero-sum game），你獲得地位意味著他人失去地位。追求地位的人，尤其是在攻擊財富創造者時，往往只是為了提升自己的地位。

2. 收入 (Income)

根據 Naval Ravikant 的財富公式，收入可以拆解為以下三個關鍵要素：

• 責任感 (Accountability)：
• 定義：指在自己的名義下承擔商業風險。這讓你能在事情順利時獲得肯定，也能在事情不順時承擔失敗的後果。承擔責任有助於建立信譽。
• 風險與報酬：雖然承擔責任意味著可能面臨公開失敗和羞辱的風險，但在現代社會中，這些負面風險通常不如人們想像的那麼大。承擔高責任感，能讓你獲得企業的股權（潛在的巨大收益）。
• 槓桿 (Leverage)：
• 定義：槓桿是判斷力的倍增器，財富的累積需要槓桿。
• 三種主要形式：
1. 勞動力 (Labor)：指讓他人為你工作。這是最古老的槓桿形式，但在現代社會中，管理人員非常複雜且競爭激烈，往往會陷入爭鬥。
2. 資本 (Capital)：指金錢。在過去一個世紀是主要的槓桿形式，能夠有效放大決策的影響力。獲得資本通常需要先具備專業知識和責任感。
3. 零邊際複製成本的產品 (Products with no marginal cost of replication)：這是最新且最具民主化的槓桿形式，包括書籍、媒體和程式碼。這類槓桿無需他人許可，就能讓你的努力成倍放大，甚至在你睡覺時也能持續運作。當代的新財富大多來自於程式碼或媒體所帶來的槓桿。
• 影響：在運用槓桿的環境下，判斷力遠比投入的時間或工作強度更為重要。一個能運用槓桿的知識工作者，其產出可以比沒有槓桿的工人高出數千甚至上萬倍。
• 專業知識 (Specific Knowledge)：
• 定義：指社會尚未能輕易訓練他人去做的知識。這種知識通常是高度技術性或創造性的，且難以被外包或自動化。
• 來源：它不是透過學校或課程學習而來，而是來自於你對自身天賦、真正的好奇心和熱情的追求。它對你來說感覺像玩樂，但對他人而言卻是工作。
• 重要性：專業知識讓你難以被取代，從而獲得更高的報酬。網路極大地拓展了利用利基專業知識的職業空間。

3. 投資報酬率 (Return on Investment)

在財富公式中，投資報酬率更多地體現為長期思維和複利效應：

• 複利效應 (Compound Interest)：
• 所有生活中的回報，無論是財富、人際關係還是知識，都來自於複利。這是一種強大的力量，其效益在後期會呈現非線性增長。
• 長期博弈 (Long-Term Games)：與值得信賴且能夠長期合作的人玩長期遊戲是關鍵。深入投資並長期堅持，才能獲得人際關係和金錢上的巨大回報。
• 耐心 (Patience)：即使具備了所有要素，財富累積仍需要時間。如果你急於求成，可能會在成功到來之前耗盡耐心。
• 判斷力 (Judgment)：
• 定義：指洞悉行為長期後果的能力。將智慧應用於外部問題即為判斷力。
• 重要性：在槓桿時代，一個正確的決策就能帶來巨大的回報。細微的判斷差異會被槓桿無限放大。
• 培養：判斷力需要經驗，但可以透過學習基礎技能來加速培養。這包括學習微觀經濟學、賽局理論、心理學、說服術、倫理學、數學和電腦科學。清晰的思維和放下自我執著有助於看清現實。閱讀是建立判斷力的重要途徑。
• 與努力的關係：努力是發展判斷力和槓桿的基礎，但判斷力本身卻常被低估。
• 避免毀滅性風險 (Avoid Ruin)：
• 不要將所有籌碼都押在一次賭博上。應採取合理樂觀的押注，追求潛在的巨大上行空間。
• 遵守法律和誠實原則，因為道德和聲譽的損失可能比金錢損失更具毀滅性。
• 持續學習 (Continuous Learning)：
• 成為一個終身學習者至關重要。理解基礎知識比記住高級概念更重要。

總而言之，Naval Ravikant 的財富觀點強調，要透過培養個人獨特的專業知識、勇於承擔責任、善用槓桿，並不斷精進自己的判斷力來提高收入。同時，將這些努力置於長期複利的視角下，並持之以恆地學習，才能實現真正的財富自由。