tokens.fm 偷啃

By TED x BOHR x TONY x WAN

從台灣、矽谷、西雅圖

科技巨頭開發者、創業者、交易員與資本市場參與者

從技術，到商業

帶你看懂這個正在被 AI 重寫的世界

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· Technology

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September 03, 2026 EP19｜當醫生還不如進台積電？NVIDIA 賺翻了股價卻漲不動，Zeabur 資安翻車直接判死刑！

(04:43) NVIDIA 再度交出營收翻倍的財報，訂單滿載、指引超標，股價為何依然漲不動？

(08:30) AI 公司借錢買 GPU，NVIDIA 又拿晶片協助融資，循環交易正在成為這場繁榮最大的疑點。

(11:05) Google、Amazon、OpenAI 紛紛自研 AI 晶片，NVIDIA 的 GPU 霸權真的會被慢慢瓜分嗎？

(19:16) NVIDIA 傳出斥資 130 億美元收購 Hugging Face，晶片霸主為何突然想拿下開源 AI 的最大入口？

(25:56) 台積電分紅再次洗版，材料、化工到資工都能進場的高薪機會，讓台灣科技業的職涯排序重新洗牌。

(31:36) 年薪 350 萬輪班顧機台，對上 250 萬遠端寫程式，少賺一百萬可以換回多少自由？

(39:26) 沒有明確志向、只想多賺錢的年輕人，現在該不該直接把台積電當成第一志願？

(41:12) Zeabur 爆發重大資安事故，用戶機密與帳單同時失控，一間雲端平台可能因此付出多大代價。

(44:47) 當平台承諾「不再需要 DevOps」，低毛利生意背後的安全責任與賠償風險究竟由誰承擔？

(51:11) 從通知賠償到重建信任，Zeabur 還有哪些自救空間；它與壹加壹這類單一產品面對的風險又差在哪裡？

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57min
August 24, 2026 EP18 | 不選XX是白癡？台大資工 vs 成大電機；一年以後誰會賭贏？Ytb 壹加壹 Vibe Code 產品能活多久

(00:39) 沒有工程背景的壹加壹，花半年做出自己的字幕產品，再次引爆 Vibe Coding 的創業想像。

(05:16) 當不會寫程式的人也能把產品上線，工程師還有哪些不容易被取代的價值？

(11:39) 高流量創作者花半年打造 SaaS，開發成本、訂閱收入與接業配之間，這門生意是否真的划算。

(17:39) Agent、Skills 與傳統 SaaS 正面交鋒，字幕產品究竟是一兩年的窗口，還是能活過五年的長期生意。

(34:57) 大學放榜後資工分數下滑、材料與物理超車，AI 正在改變學生與家長選科系的排序。

(39:41) 曾經最熱門的資工開始退燒，究竟只是市場過度悲觀，還是六年後軟體職缺真的會少一半？

(49:50) 選校還是選系的經典難題，名校環境、人脈資源與熱門科系的就業保底，該把哪一個放在前面。

(59:00) 同樣留在台灣發展，電機與資工能走的產業、薪資上限與職涯容錯率有多大差別。

(64:21) 如果能穿越回大一，四個人各自想給當年的自己幾個關於學習、職涯與人生的建議。

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1h 8min
August 20, 2026 EP17 | 爆虧百萬後才看懂哪些投資大忌？賠過大錢才懂的市場鐵律，Anthropic 2 兆美元 IPO 誰敢買

(01:17) Anthropic 傳出第四季 IPO、估值上看 2 兆美元，但成長率、算力與競爭優勢都面臨考驗。

(05:12) NVIDIA 用 Nemotron 與 Palantir 打進企業工作流，從模型、軟體到 GPU 的垂直整合可能成為新護城河。

(10:30) 企業不願把核心工作綁死在單一模型，未來可能用開源處理多數任務，把前沿模型留給高推理需求。

(21:50) 面對 2 兆美元估值三人都不想認購，資金寧可買 NVIDIA 或 Google，GPU 抵押借貸也開始冒出泡沫味。

(32:07) 從帳面幾乎翻倍到股價跌逾九成，重押 Upstart 卻沒在基本面改變時出場，成為最慘痛的一課。

(35:55) 2022 年熊市不是快速 V 轉，而是長達數月的反覆陰跌，習慣逢低加碼的新投資人未必真的扛得住。

(37:23) FTX 一夕爆雷，FTT、比特幣與台灣托管平台一起出事，幾萬美元至今仍未完全拿回。

(46:45) 賠過大錢後如何重做風控：分散資產、槓鈴配置、限制最大回撤，並預留足夠的緊急備用金。

(50:28) 把槓桿當成翻身捷徑往往是滅亡前兆；若投資讓人整晚盯盤、無法睡覺，代表風險早已超出承受範圍。

(53:42) 越早用小部位吃過大虧越好，真正危險的是資產變大後才第一次遇上熊市與黑天鵝。

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57min
August 13, 2026 EP16 | 如何邁向 9 位數身價，一些過來人的忠告？Jeff Dean 那個一離開就讓 Google 跌 5% 的男人！

(00:30) 以 10 萬、100 萬、1,000 萬到 1 億元為四個階段，整理每次跨越十倍最值得做與避開的事。

(01:50) 從 10 萬到 100 萬，本金太小時提高本業收入比投資更有效，先存錢並避開槓桿與高成本創業。

(08:50) 從 100 萬到 1,000 萬，副業與自媒體開始創造第二份收入，流量結合專業與產品才能走得長久。

(17:44) 本業、投資與副業三線並進，也能靠跳槽提高薪資，並重新評估 RSU 集中持股的風險。

(28:00) 從 1,000 萬到 1 億元，單靠薪水與一般投資太慢，必須掌握時代紅利與非線性成長機會。

(36:09) 累積第一桶金後才能承擔更多風險，但槓桿、抄底與多元資產配置仍要建立在完整風控之上。

(43:08) 肉身抄底加入趨勢新創，可以用時間換取股權上漲空間，也要先想清楚最壞結果。

(49:36) AI 新創比網路時代更燒錢，還要面對模型大廠與 FDE 競爭，工程師進大公司反而可能更穩健。

(54:45) Jeff Dean 離開 Google 引發震盪，但 Google 可能轉向生態整合、成本控制與 AI 商業化。

(60:02) Google 為 Jeff Dean 特設最高技術職級 L11，他的離開讓股價重挫 5%，傳奇貢獻遍及搜尋與分散式系統。

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1h 6min
August 06, 2026 EP15｜軟體創業還有活路？台股真的跌完了嗎、非法移民潮席捲歐美！

(00:44) 矽谷台灣創業圈掀起 AI 熱潮，小團隊靠 Agent 快速做出 Prototype，但多數專案仍難走到獲利。

(04:58) AI 讓軟體更容易被複製，「軟體創業已死」指的是純 SaaS 已經很難靠技術形成護城河。

(08:20) 技術能力不再足以支撐創業，真正差異回到需求是否存在，以及創辦人對垂直產業的理解與人脈。

(12:05) Coding Agent 把 Idea 做成 PoC 的門檻壓到極低，創業重心從工程能力與 Pitch 轉向能直接收錢的需求。

(21:47) 西班牙邊境移民潮，引出美國與歐洲在非法移民、勞動力、社會福利與合法移民制度間的兩難。

(30:52) 舊金山在新市長整頓街道、AI Lab 進駐與辦公室回流後，正逐步走出疫情期間的衰敗。

(33:13) 市場拉回後開始分批建立美股與記憶體部位，但台股籌碼仍未洗乾淨，抄底不必急著一次押滿。

(38:17) Google、Microsoft 能用雲端與 App 生態消化 AI CapEx，Meta 的算力變現道路不明，市場反應明顯分化。

(42:27) 美債實質利率創高、聯準會不降息與地緣政治未明，市場流動性仍差，投資部位更適合分散與保留現金。

(44:43) SpaceX 上市後仍在價格發現階段，一天一股只是參與，真正重倉要等籌碼穩定與底部成形。

(48:04) 台股從高點只跌約 18%，融資與質押仍未清乾淨，市場可能還需要一次真正讓追高者痛的洗盤。

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59min
July 30, 2026 EP14｜AI 要接管你的整台電腦了！軟體 App 不再是做給人用的，前端工程師還有未來嗎？

(00:40) OpenAI、Anthropic 押注統一 AI 入口，Google 則把 Gemini 放進 Search、Chrome 與辦公軟體，電腦首頁之爭正式開打。

(03:01) 開發者已習慣用 AI 生成簡報、網站與文件，多數人卻仍離不開熟悉的 App，使用習慣成為普及阻力。

(05:55) AI 原生入口與傳統 App 短期將走向混合模式，由 AI 接手簡單工作，既有軟體則逐步加入助手功能。

(08:53) Codex 類型的個人助理可同時處理文件、試算表、郵件與 Slack，跨 App 協作成為統一入口的核心價值。

(10:09) 一個 Agent 能否操作 Word、Excel 與各種服務，關鍵在於能否像作業系統大腦一樣規劃任務與調度工具。

(17:18) 大一統 Agent 的難題是 Context、權限與資安，能力越強，誤寄郵件或存取敏感資料的風險也越高。

(20:05) AI 已能依照需求生成 Mini App 與互動介面，未來搜尋、旅遊規劃與工作成果都可能動態呈現。

(27:00) App 可能從服務人類轉向服務 Agent，成為專門執行任務的 Sub-Agent，再由統一入口組合結果。

(30:16) 軟體開始預設真正的使用者是 AI，README、Skills、CLI 與 API 都必須讓 Agent 快速理解並操作服務。

(35:08) 介面不再以人為中心，前端與 UI／UX 將被重新定義，但結果檢閱、過程透明與手動修正仍不可少。

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42min
July 23, 2026 EP13｜Kimi K3 轟動矽谷！馬斯克開源不怕被抄、Threads 上都是 AI 專家？

(06:22) Kimi K3 的能力逼近 GPT 5.5 與 Opus 4.8，中國開源 AI 與美國頂尖模型的差距已縮短到只剩幾個月。

(07:50) 模型架構仍在快速變動，能靈活支援不同做法的 NVIDIA GPU，反而比高度客製化的晶片更具優勢。

(11:57) 每月近一萬美元的 AI 使用費，讓企業更有動機採用開源模型、任務分流與自建算力，避免長期被模型商收租。

(12:46) 開源模型快速追趕，讓 OpenAI、Anthropic 的定價與上市故事開始鬆動，未來必須靠 App 整合與完整生態系重新拉開差距。

(17:41) 開源 AI 越多，算力、記憶體與儲存需求反而越高，NVIDIA 與 AI 基建的長期敘事並沒有因此改變。

(22:47) xAI 公開 Grok Build 的核心流程，但實測在複雜任務、工具操作與工作環境理解上，仍明顯落後 Codex 與 Claude Code。

(26:21) AI 模型與開發工具並不是隨便替換就會一樣好用，最佳體驗仍來自兩者一起訓練與深度整合。

(30:42) AI 讓醫生與各行各業的人都能做出 App，軟體開發正在從專業技能變成更接近全民可用的能力。

(32:43) 人人都能做產品也人人都能評論技術，社群更容易放大煽動標題、未驗證觀點與「AI 玄學」，可信來源反而更重要。

(40:02) X、Threads、Facebook 與 IG 的差異不只在流量，而在品牌能否累積固定受眾、專業信任與商業價值。

(48:11) Meta 能否把龐大的 AI 支出轉成收入，短期最直接的方法仍是出租算力，而不是等待自家模型與工具被市場採用。

(48:59) SpaceX 的投資價值建立在十年尺度的火星、月球與太空基建，但短期仍可能先經歷大幅回檔與長時間打底。

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53min
July 16, 2026 EP12 | 一人公司時代真的來了？Meta 低價賣 API、xAI 搶 AI Agent 入口，人人都能手搓 SaaS 了！

(03:25) Meta MuseSpot 1.1 與 xAI Grok 4.6 都把 Agentic Workflow 當主戰場，原生 Harness、Token Efficiency 與開發者入口成為競爭核心。

(14:50) Grok Build 的第一手實測重點在速度、多模態生成與 Coding Agent 可用性，但大型任務可靠度仍待驗證。

(17:30) Meta 用 Coding Agent 包裝 MuseSpark 仍缺少自然入口，真正看點反而是低價 API、算力出租與 CapEx 變現。

(24:31) Coding Agent 的護城河回到使用資料與產品 DNA，Meta 從零追 Cursor、Codex 仍有很長的路。

(28:03) Neo Cloud 在 Meta、SpaceX 等大玩家加入後壓力升高，長期風險在於算力租賃商品化與缺少自用 Plan B。

(31:50) AI 讓一人公司與小型 SaaS 更容易成立，但簡單 App、網站與接案服務也正在快速被商品化。

(34:10) 接案市場的機會轉向傳產流程、自動化與更高信任門檻的 B2B 問題，重點從寫程式變成找到痛點。

(39:01) 開發能力被 AI 下放後，溝通、銷售、人脈與挖掘需求會成為接案者與創業者的新門檻。

(49:56) AI 把 MVP 試錯成本打到很低，也壓縮工程師靠快速 POC 賺錢的傳統優勢。

(61:40) B2B AI 服務可以從熟人產業、親友資源與老闆抱怨切入，先找到真的繁瑣又願意付錢的流程。

(64:07) 技術門檻被抹平後，長期競爭力會落在前沿技術、個人品牌、業務能力、FDE 團隊與垂直產業理解。

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1h 11min
July 09, 2026 EP11 | AI 到底靠什麼賺錢？Meta 開賣算力、Palantir 聯手 NVIDIA，Circle 被穩定幣新聯盟圍剿

(03:10) Meta 計畫將額外 AI 算力商業化，不代表算力過剩，而是雲端巨頭開始用基建抵消 AI CapEx 壓力。

(10:51) AI 變現從賣模型走向賣工作流，Palantir 與 NVIDIA 把算力、模型、資料治理與企業部署包成完整方案。

(12:50) Alex Karp 對 Token as a Service 的批評，指向 Application Layer、Harness 與企業 Know-how 才是真正價值所在。

(18:23) 企業開始檢視 Token 消耗與實際產出的落差，模型分流、Edge 推論與內部集群會成為下一波省成本方向。

(23:24) Token 成本可能像網路與電力一樣逐步商品化，進而衝擊 OpenAI、Anthropic 的估值與 IPO 敘事。

(29:05) OUSD 聯盟帶著 140 多家公司挑戰 Circle，讓穩定幣市場出現一場針對 USDC 的圍剿。

(31:34) Circle 與穩定幣的商業模式，核心在於儲備資產利息、合規信任與支付場景能否持續擴大。

(35:03) OUSD 的共享收益與多方治理看似有吸引力，但名單水分、治理成本與生態建設能力仍是最大疑問。

(38:57) Circle 的長線關鍵不只是 USDC 利息收入，而是 Payment Network、開發者生態與美元穩定幣規模擴張。

(44:10) Circle 股價大跌後的投資判斷，重點在於利空是否出盡、穩定幣基本面是否仍有上行空間。

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July 02, 2026 EP10 | AI Agent 還需要最強模型嗎？GPT 5.6 被監管、開源模型追上，記憶體股才是最大贏家！

(01:01) GPT 5.6 在 Codex 上的實測心得與受控發布模式，速度體感、工作流差異與政府安全測試流程。

(07:16) 前沿模型被監管、開源模型追上來後，企業是否仍該把核心工作流與產品服務綁定在最強模型上。

(15:44) 企業 AI 使用開始走向成本控管與模型分流，Open Code、Model Routing 與開源模型成為重要選項。

(25:18) 開源模型追近閉源模型後，OpenAI、Anthropic 的定價、護城河與商業敘事面臨重新檢視。

(29:21) 公司內部 AI 架構開始走向開源模型來服務日常工作流、自建集群與 Edge/Cloud Hybrid 的分工。

(33:01) 記憶體與 Storage 成為 AI Agent 時代的新瓶頸，HBM、KV Cache 與 NVIDIA 的推論優化都變成關鍵。

(45:15) 記憶體股面臨估值重估，AI 結構性需求、產能擴張難度與週期股定位都被重新檢視。

(48:12) 德州成為科技製造與 Physical AI 生產的重要據點，牽動 Tesla、台積電供應鏈與美國區域分工。

(52:11) AI 硬體超級週期仍可能延續，但市場情緒、利率與地緣政治風險讓投資布局更需要紀律。

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