NVIDIA 跟台積電做了幾百億美元的生意，沒有簽過合約。 黃仁勳在 Lex Fridman Podcast 第 494 集的兩個半小時訪談中，談了很多關於 AI 革命、極端共同設計、CUDA 護城河的話題。但其中最讓人意外的一段，是他談到 NVIDIA 跟台積電之間的關係。 「三十年了，我不知道我們做了幾百億、甚至上千億美元的生意，但我們沒有合約。」 Lex 聽完只說了一個字，「Amazing。」 台積電最深的誤解 黃仁勳被問到怎麼理解台積電的成功，他的回答跟大多數人想的不一樣。 「關於台積電最深的誤解，是以為他們的技術就是他們的全部。好像他們有一顆很厲害的電晶體，然後如果有人做出另一顆更好的，遊戲就結束了。」 他說當然不是只有電晶體，台積電的技術包含金屬化系統、封裝、3D 封裝、矽光子學，這些技術確實讓公司很特別。但真正讓台積電無可取代的是另外兩件事。 第一是他們管理數百家客戶動態需求的能力，客戶的訂單同時在增加、減少、推進、拉回、換製程、改規格，
Tailwind CSS 的設計師 Steve Schoger 最近發了一支一小時的影片，展示他怎麼用 Claude Code 從零建出一個金融 App 的行銷首頁。影片開頭他就先打了預防針：「我對命令列還是非常新手，這些東西對我來說都很陌生。Adam Wathan 幫我做了初始設定，現在我就是有一個 Vite 專案模板，每次開新專案就複製一份。」 他說自己大概只會兩件事，換目錄和啟動 Claude。但用 Claude Code 當主要設計工具一個多月以來，他做出了三層式定價頁面（含比較表、testimonial、FAQ）、Tailwind Labs 內部用的金融 dashboard，而且整個過程沒有用任何 skills 或 CLAUDE.md，就是從空白畫面開始對 Claude 講話。 這支影片最有價值的部分，是他在一小時的操作過程中不斷穿插實戰設計技巧，從字型選擇、邊框處理、按鈕細節到整頁裝飾，
月產 100 萬片晶圓，這是 Tesla 宣布的 TERAFAB 晶片製造廠的目標產能，相當於台積電目前全球總產能的 70%，塞在一座工廠裡。 3 月 22 日，Tesla 正式公布了 TERAFAB 計畫，跟 SpaceX 和 xAI 三家聯手，要在 Giga Texas 旁邊蓋全球最大的晶片製造設施。目標是年產 1 太瓦（1TW）的晶片，整合邏輯運算、記憶體和先進封裝在同一屋簷下，瞄準 2 奈米製程。預估投資 200 到 400 億美元，第一批 AI5 晶片預計 2026 年小量試產，2027 年進入量產。
如果連 Andrej Karpathy 都說自己處於「AI 精神錯亂」的狀態，那全世界無數的執行長、技術主管、創業者大概也都在焦慮和興奮之間不斷切換。焦慮的是自己沒跟上，興奮的是眼前的可能性似乎沒有天花板，而這兩種情緒往往在同一天、甚至同一個小時裡交替出現。 Karpathy 最近上了 No Priors 節目，聊了將近一小時，話題涵蓋程式碼 agent、AutoResearch、模型的鋸齒性、去中心化研究、教育轉型。整場對話最核心的一句話可能是這個：「我覺得自 12 月以來，我可能沒有手打過一行程式碼。」 12 月翻轉：從 80/20 到 0/100 Karpathy 說 2025 年 12 月是分水嶺，他從 80% 自己寫程式碼、20% 委派
白宮在 3 月 20 日發布了一份 4 頁的 AI 立法框架，要求國會建立統一的聯邦 AI 標準，同時搶占各州的 AI 監管權限。這份由 AI 沙皇 David Sacks 和科技政策主管 Michael Kratsios 主導的文件，在發布前就已經引爆了一場共和黨的內戰。 南卡羅來納州共和黨州眾議員 Brandon Guffey 在致國會的信中寫道：「我同意不要過度監管，但聯邦政府無權剝奪我保護選民的權利。」超過 50 位共和黨州議員聯署了這封信，德州、猶他州、南卡的共和黨人都在抵抗白宮的 AI 政策方向。這場爭論歸根結底只有一個問題，誰有權利來管 AI。 從行政命令到立法藍圖 要理解這份框架的份量，得先回到 2025 年 12 月。Trump
AI 正在把跨界探索的門檻壓到前所未有的低。以前一個工程師想學設計，要花好幾年培養眼力和手感。現在有了 AI 的輔助，這件事可以壓縮到幾個月。Neethan Wu 的故事就是一個很具體的例子。 三個月前，他完全不會做 UI 設計，像素、間距、字型、配色這些東西，他沒有碰過。他之前在 TikTok 和 Amazon 當工程師，寫程式是強項，設計完全空白。三個月後，他每週都在交付可上線的設計成品，品質不是那種一眼看出 AI 做的粗糙感。 他寫了一篇文章叫「Design Without Designing」，記錄他怎麼組裝了一套稱為「harness」的三層系統，把 AI Agent 變成自己的設計團隊。以下是他的探索過程和心得。 第一層：Skills（專業知識） Skills 是安裝到 AI
2004 年，一個部落客和一個 17 歲的天才一起做了一個純文字格式。 部落客叫 John Gruber，2002 年他做了一個在當時看起來完全不理性的決定：把自己的線上事業全部押在兩個東西上，蘋果和部落格。Anil Dash（Movable Type 的早期團隊成員，也是 Gruber 的朋友）後來回憶說，2002 年的蘋果才剛從瀕死邊緣走回來，幾乎沒有人在固定報導蘋果，更不用說「只寫蘋果」。當時連「科技新聞」這個領域都還不太存在，寫部落格的人也寥寥無幾。 第一台支援 Windows 的 iPod 剛推出，iPhone 還要再等五年。但 Gruber 就是把所有籌碼押在了 Daring Fireball 上，一個專寫蘋果的個人部落格。從那之後，蘋果的股價漲了大約 120,000%，而 Gruber
翻譯說明：本文翻譯自 Anthropic 工程師 Thariq Shihipar（@trq212）的文章 Lessons from Building Claude Code: How We Use Skills。Thariq 是 Claude Code 團隊的成員，這篇文章分享了 Anthropic 內部使用 Skills 的實戰經驗。翻譯由 Fox 完成，所有觀點與建議均為原作者立場。 Skills 已經成為 Claude Code 中最常被使用的擴充機制之一。它們靈活、容易製作、也容易分發。 但這種靈活性也讓人很難判斷什麼做法最好。哪些類型的 Skills 值得做？寫好一個 Skill 的祕訣是什麼？什麼時候該分享給其他人？ 我們在 Anthropic 內部大量使用
Jeff Kaplan（暴雪玩家圈的「姐夫」）在 Lex Fridman 的 Podcast 上說了一句話，大意是：「我覺得魔獸世界成功的一大原因，是我們根本不知道自己在做什麼。」 這句話出自一個在暴雪（Blizzard）待了 19 年、先後主導魔獸世界（World of Warcraft，簡稱 WoW）和鬥陣特攻（Overwatch）兩款史上最具影響力遊戲的人。他 2002 年進暴雪的時候年薪 35,000 美元，職稱是初階遊戲設計師。他 2021 年離開的時候，鬥陣特攻全球玩家超過 5,000 萬。現在他帶著 34 個人的小工作室，在做一款叫 The Legend of California 的新遊戲。
去年 GTC，Jensen Huang 站在同一個舞台上說，AI 基礎設施到 2026 年底的累計營收將達到 5,000 億美元。 一年後的 GTC 2026，他把這個數字改成了 1 兆美元，時間拉到 2027 年，直接翻倍。 NVIDIA 本季營收約 780 億美元，年增 77%，連續 11 季成長超過 55%。市值 4.5 兆美元，全球最高。光是 AWS 一家就要部署超過 100 萬顆 NVIDIA GPU。過去一年，AI 原生新創公司拿到了 1,500 億美元的創投資金，
「中國對澳洲的唯一興趣，是澳洲的牛肉、水果、穀物，還有礦產和教育機會。所以我希望看到你們的總理 Albanese，能夠成功地把澳洲的龍蝦賣到中國。」 這是高志凱在 60 Minutes Australia 的鏡頭前，對著澳洲觀眾說的話。高志凱曾任鄧小平的英文翻譯，後來經季辛吉（Henry Kissinger）推薦進入耶魯法學院，在摩根士丹利、匯豐、麥格理等國際機構任職多年，現任中國與全球化智庫（CCG）副主任。他是中國在西方媒體上最活躍的官方聲音之一。 但他接著說：「如果中國想用武力拿下台灣，我們今晚就能做到。世界上沒有任何國家、任何力量擋得住中國。」 然後他對著鏡頭展示中國最新的人形機器人，做武術、翻牆，展現超越人類的敏捷性。「如果你有軍事頭腦，你可以想像這些機器人用在軍事上會是什麼樣子。它們比世界上任何東西都更精密、更敏捷、更具適應力。這給了你和中國合作的理由，而不是試圖猜忌中國。因為中國不會被削弱，中國不會被欺負。」 這段話在 60 Minutes 播出的時候，澳洲剛花了超過 30
2025 年，AI 讓懂得使用它的人生產力提高了 10 倍，寫程式碼的速度、做簡報的效率、產出研究報告的時間都大幅壓縮，但如果你去看這些人所屬的公司，幾乎沒有任何一家因此變得 10 倍有價值。 Hebbia 創辦人 George Sivulka 最近在 a16z 電子報上發了一篇長文回答這個問題，標題本身就是答案：「高生產力的個人，不等於高生產力的公司。」（Productive Individuals Don't Make Productive Firms） Sivulka 在 Stanford 拿了數學學士和應用物理碩士，23 歲時從電機工程博士班輟學創業，Peter Thiel 公開稱他為「神童」（wunderkind）。Hebbia 是一家專注企業級 AI 的公司，做的是大規模文件分析和知識萃取，主要服務金融機構，超過四成全球最大資產管理公司是客戶，包括