Chris Chen

marketing, product, growth, startup

[AYi @AYi_AInotes]

说实话，Garry Tan 这篇长帖，是我今年看到的最重要的 AI 文章，没有之一。

大多数人看完估计只会惊叹：“哇，这个读书工具好厉害。”

但他们其实并没看懂，这不仅仅是一个工具，说是一份 AI 时代个人能力的指数级放大说明书更合适一些。

先看那个最震撼的案例：
Book Mirror。

把一本 162 页的书扔进去，40 分钟后，产出 3 万字的深度脑页。

注意，这可不是普通的读书笔记，
而是要把作者的每一个观点，都精准映射到他自己的人生里——

他的家庭历史、YC 工作、治疗笔记、和几百个创始人的对话。

相当于这本书的作者专门花了两天时间，只和他一对一深聊，并且只聊和他最相关的那部分。

比 $300/小时的治疗师高效 50 倍以上，而且这已经远远超越普通 RAG。

普通 RAG 只能检索，

[Chris Chen @chrisflicker]

Claude Code 工作流程優化：8 個實戰設定全公開｜科技翰林院 https://t.co/r0KYbadsJ5

[Mark Wu @murmurnote_]

群聯電子（https://t.co/WKBw3vskng）執行長潘健成11日語出驚人，直言由人工智慧（AI）驅動的記憶體需求海嘯才剛開始，現階段的缺貨潮「看不到盡頭」。他更預言，在資料生成速度呈百倍成長，但供給擴張僅約5成的結構性落差下，記憶體產業「再認真做20年也做不完」，供需失衡恐成為未來常態。

潘健成在會後受訪時，深入剖析了當前記憶體市場，特別是NAND Flash（儲存型快閃記憶體）面臨的結構性挑戰。他將AI發展比擬為過去的網際網路革命，從文字（KB等級）進入到影像、影音（TB等級）時代，資料生成量正以倍數甚至百倍的速度暴增。然而，記憶體原廠在產能投資上相對審慎，整體擴產幅度估計僅約50%，遠遠追不上需求的成長曲線。

「缺貨什麼時候能解決？除非AI的動能停下來，但這不現實。」潘健成強調，這波需求主要由美國的雲端服務供應商（CSP）大廠所帶動，未來若中國的CSP業者也全面加入搶貨，加上邊緣AI（Edge AI）應用逐步落地，需求壓力只會更大。他預警，今年下半年，當AI、PC與手機等終端需求同步放量時，市場將面臨更嚴峻的考驗，第四季甚至可能出現「有錢也買不到貨」的窘境。

為因應可能長達數年的缺貨環境與客戶強勁需求，群聯已展開大規模備料。潘健成表示，公司目前庫存水位已拉高至超過新台幣500億元，主要是為了預備下半年客戶嵌入式產品出貨時，市場可能無料可買的狀況。他強調，此次備貨是基於客戶實際需求，並會要求客戶預付部分貨款，共同分擔資金壓力。

然而，在高價備貨與Flash價格維持高檔的雙重影響下，公司現金流消耗加劇。為此，群聯已啟動一系列籌資計畫，包括3月發行約8億美元的海外可轉換公司債（ECB），並規劃在5月啟動銀行聯貸案，以及發行新台幣60億元的國內可轉換公司債，總籌資規模超過430億元，以支應營運與備貨所需。

p.s.潘董積極備料又壓庫存，是不是要幹一波大的
https://t.co/9LnLiYAJKh

[🌑 @tw111111111111]

大師輕鬆讀 4/9 金錢習慣

幾乎所有人都搞錯了理財的目的。

他們以為理財是為了「讓錢變多」，所以沒錢的人覺得理財跟自己沒關係，等有錢了再說。
但這個邏輯本身就是他們一直沒錢的原因。

理財真正在解決的問題只有一個：清晰。

[Web3老吴 @laowu3677]

马斯克03年在斯坦福，45分钟闭门演讲

不是泛泛而谈的成功学，是他亲自拆解如何从0创办一家公司

这场演讲，被在场的人称为创业者的教科书

因为那45分钟里，顺便讲了自己干的三家公司是怎么活下来的

[fox hsiao @pirrer]

通才的文藝復興：AI 讓寫程式便宜 10 倍，工程師職缺卻創三年新高

全球科技公司目前有超過 67,000 個工程師職缺正在招人，光美國就有 26,000 個，是三年以來的最高水準。
這個數字來自 Lenny Rachitsky（前 Airbnb 產品經理、知名科技電子報作者）在 3 月 25 日發布的統計。Box CEO Aaron Levie 引用了這則數據，然後說了一句話：「Jevons 悖論（Jevons Paradox）正在即時發生。」
在所有人都在問「AI 會不會取代工程師」的時候，工程師的需求反而在上升。這聽起來矛盾，但 160 年前有一個英國經濟學家已經預測了這件事。

1865 年的煤炭悖論

1865 年，英國經濟學家 William Stanley Jevons 出版了一本書叫《煤炭問題》。當時 James Watt 改良了蒸汽機，讓每單位工作消耗的煤炭大幅減少。所有人都認為英國的煤炭消耗量會因此下降。

Jevons 發現事實完全相反：因為蒸汽機變得更省煤，使用蒸汽動力的成本降低了，結果更多產業開始用蒸汽機。煤炭的總消耗量不但沒有減少，反而急劇增加。

效率提升 → 成本下降 → 使用範圍擴大 → 總需求反而增加。這就是 Jevons 悖論。

AI 時代的煤炭就是軟體

Aaron Levie 的論點很簡單：AI 正在對軟體做蒸汽機對煤炭做的事。

當 AI 讓開發軟體的成本降低 10 倍，企業不會用同樣的預算做同樣的事然後裁掉 90% 的工程師。他們會開始做以前做不起的事。

Levie 列了幾個正在發生的場景：大公司的行銷團隊開始請工程師幫忙自動化工作流程。生命科學和醫療領域的工程師開始自動化研究流程。小企業有史以來第一次僱用工程師來打造更好的數位體驗。

這些都是以前「不值得用軟體解決」的問題，因為開發成本太高。現在 AI 把成本壓低了，這些問題突然都值得解決了。

寫程式的人變少，工程師變多

這裡有一個很重要的區分，美國勞動統計局的數據說明了一切。

美國勞動統計局的數據顯示，「Computer Programmer」這個職位從 2023 年以來下降了大約 27%，降到了 1980 年以來的最低點。但「Software Developer」這個職位幾乎沒有下滑，而且預計這個十年會成長 18%。

差別在哪？「寫程式」這件事確實被自動化了，AI 可以寫出大部分的樣板程式碼、前端元件、API 串接。但「工程判斷力」變成了新的工作：知道該提什麼 prompt、知道 Agent 跑偏了怎麼拉回來、知道系統建好之後怎麼維護、知道持續出現的 bug 怎麼修。

Levie 在推文裡寫得很清楚：「只要 AI Agent 還需要一個人來理解該怎麼下指令、怎麼在 Agent 脫軌的時候檢視和引導、怎麼維護建好的系統、怎麼修持續出現的 bug，我們就還是需要人來管理這些 Agent。」

但這些「工程師」跟你想的不一樣

回頭看 Levie 列的那些場景，你會發現一件事：他講的「工程師」不是傳統意義上坐在那裡寫 C++ 或管理伺服器架構的人。

行銷團隊的工程師，要懂行銷邏輯也要懂自動化工具。生命科學的工程師，要懂研究流程也要懂 AI Pipeline。小企業第一次僱的工程師，可能什麼都要碰，前端、後端、資料庫、部署一條龍。

管理 AI Agent 的人，需要理解 prompt engineering、知道什麼時候 Agent 在胡說、知道怎麼設計工作流讓 AI 產出可靠的結果。

這些角色的共同點是：技術能力是基礎，但工作的核心是在特定業務場景裡用技術解決問題。他們面對的不是純粹的軟體開發，而是更多面向的工作環境。67,000 個「工程師」職缺裡，很多可能更接近「懂技術的問題解決者」，而非傳統定義的軟體工程師。

這跟最近的另一個趨勢完全吻合：AI 正在把跨界探索的門檻壓低。設計師開始寫程式、行銷人開始做自動化、產品經理開始建 prototype。「工程師」這個頭銜的邊界正在模糊化，取而代之的是「會用技術工具的人」這個更廣的定義。

不只是工程師

Jevons 悖論不會只發生在軟體工程。

當 AI 讓寫作變便宜，企業不會減少行銷內容的產量，他們會做十倍的內容。當 AI 讓法律研究變快，律所不會裁掉研究助理，他們會接更多原本嫌太小的案子。

當 AI 讓資料分析變簡單，企業不會縮減分析團隊，他們會開始分析以前沒時間看的數據。

每一個「AI 讓 X 變便宜」的領域，都有可能出現同樣的模式：效率提升帶來成本下降，成本下降擴大應用範圍，應用範圍擴大增加人力需求。

Levie 的結論是：「所有建議你不要進入工程領域的人都是錯的。這個世界會越來越由軟體構成，最懂軟體的人會處於很強的經濟地位。」

但有一個前提

Jevons 悖論有一個隱含的前提：你必須是那個「懂得駕馭新工具的人」，而不是「被新工具取代的那個環節」。
蒸汽機讓更多人有工作，但那些工作不是手動燒煤的人。AI 讓更多工程師有工作，但那些工作不是只會寫樣板程式碼的人。

[Chris Chen @chrisflicker]

@Tech_Marsha NEED

[KK.aWSB @KKaWSB]

全球最大对冲基金之一桥水基金创始人瑞·达利欧，在最近的采访中说美国正在走向破产。

美国国债刚刚突破38万亿美元。

仅利息支出现在就超过了整个国防预算。

政府借钱只是为了支付之前借款的利息。

他认为，恶性通货膨胀即将到来，而且来得比任何人预想的都要快。

美元购买力每天都在下降。

没有简单的出路。

瑞·达利欧研究过历史上每一个主要帝国的兴衰。

他说，美国正在遵循同样的模式。

债务螺旋式上升。货币贬值。内部冲突。对机构的信任度下降。

这不是危言耸听，这是数学。

[Chris Chen @chrisflicker]

@SimslearnAi HK

[Chris Chen @chrisflicker]

@maverickecom Agent

[觉醒的熊Bear @AwakeningBear01]

（纯手打书评）

其实我一直以来有一本书非常想推荐给大家

但是想来想去，
总是怕看完这本书的哥们抢我饭碗。

思来想去，本着格局更大的角度推荐给大家,

这本书就是——《跨越不可能》

其实之前有推荐过，
但当时只是草草写了两句，

这本书是我近几年飞速进步的重要原因。

内容几乎不可压缩，

所以聪明蛋朋友们不用想着用 AI 去总结了。

自己努力去学习一下，你不回来赞我，我把号送你。

[Chris Chen @chrisflicker]

@hasan28d Agent

[Chris Chen @chrisflicker]

@aiwithjainam AI

[Yanhua @yanhua1010]

打破信息茧房，我YouTube订阅的5个频道

真正的第一手信息、实战经验、深度思考，其实都在海外。

这是我长期订阅的几个频道，每个都让我受益匪浅：

1. Andrej Karpathy
前OpenAI联合创始人，前Tesla AI负责人，现在创办AI教育公司Eureka Labs。他的"Neural Networks: Zero to Hero"系列被认为是学习深度学习最好的资源——从零开始，手把手教你构建神经网络。技术含量最高的一个频道。

2. Starter Story
Pat Walls采访真实创业者，分享他们从0到1的故事——包括真实收入数据。看腻了"融资多少亿"的新闻？这里都是普通人每月赚几千到几万刀的真实案例。特别适合想做副业的人。

3. Peter Yang
Roblox产品负责人，之前在Reddit、Meta工作。他的newsletter"Creator Economy"有14万订阅者，专注产品管理和创作者经济。如果你想了解大厂产品经理怎么思考，看他。

4. AI Advantage
最实用的AI工具教程频道。不讲理论，直接教你怎么用ChatGPT、Midjourney解决实际问题。每个视频都很短，信息密度高。

5. Greg Isenberg
Late Checkout创始人，专注社区驱动的互联网业务。他的"faceless YouTube"和"从Reddit找创业idea"系列特别棒。如果你想知道2025年什么生意能做，看他的频道。

6. Tina Huang
前Meta数据科学家，现在全职做创作者。她的核心理念是"minimize effort, maximize outcome"，跟我做bootstrapped产品的思路不谋而合。语速很快，但讲得清楚。特别是SQL系列和AI工具教程，非常实用。

7. Huberman Lab
斯坦福神经科学家Andrew Huberman的播客，全球排名第一的健康播客。用科学的方式讲睡眠、学习、压力管理、表现优化。每期都很长（2-3小时），但信息量巨大。

8. Dan Koe
一人公司（one-person business）领域的标杆。他每天写作2小时，年收入超过250万美元，利润率98%。如果你想知道如何把自己变成一门生意，看他。

[MimiVsJames @MimiVsJames]

4月，對等「關稅」10% 正式起跑。但表面上 5 月 CPI 仍只有 2.4 %，因為零售商庫存與舊合約把成本先自行吞下。但進口物價已連兩月回升，後面還是需要留意。

芝加哥大學 48 位經濟學家中位數估計：當關稅全面轉嫁後，美國通膨將被推高約 0.8 個百分點。

但為什麼現在感覺不到？
庫存消化期：企業還在用 3–6 個月前的進貨價。
價格轉嫁壓力測試：零售商怕失去市場或客戶，先採取觀望之後才會後漲價。
美元強勢緩衝：近期美元指數走高，部分稀釋進口成本。

投資筆記：下一步觀察什麼？
短線：若進口物價指數（IPPI）月增率連兩月 > 0.4 %，關稅才會傳到消費端。
中線：毛利率本就薄弱的服飾、家居零售，第二季財報若一次性跳水，市場將快速重估。
長線：製造回流、物流倉儲、自動化設備及工業 REITs 受惠北美供應鏈重組；但宏觀層面要提防「通膨先升、增長後弱」的雙面夾擊。

關鍵觀察：美元走勢：強美元 → 關稅通膨被沖淡；弱美元 → CPI 彈升風險加倍。

短期如何強美元？--->戰爭--->提高地緣政治風險

[LEI @TheMarketMemo]

戰爭，從來不是阻止美股上漲的因素。

[@jiamimao 大猫叔叔 @jiamimaodashu]

这个prompt牛：请画一张极其平凡无奇的iPhone 自拍照，没有明确的主体或构图感，就像是随手一拍的快照。照片略带运动模糊，阳光或店内灯光不均导致轻微曝光过度。角度尴尬、构图混乱，整体呈现出一种刻意的平庸感-就像是从口袋里拿手机时不小心拍到的一张自拍。主角是陈奕迅和谢霆锋，晚上，旁边是香港会展中心，在香港维多利亚港旁边。😄

[Peter Yang @petergyang]

Updated my AI model capabilities table:

- Gemini 2.5 is now the best at coding
- ChatGPT is by far the best at image gen

This stuff changes fast.

[DHH @dhh]

Unbelievably impressive. I think programmers are right to have some worry that the world of tomorrow won't need all of them. Illustrators, animators, and cartoonists surely already do. What a time to be alive.