一个走，一个升——Google本周人事变动与你何干？
這週如果你滑到「Google AI 高層大地震」這類標題，先不用緊張。 三行講完： ① 誰動了 Jeff Dean 在 Google 待了 27 年後離職，跟老搭檔 Sanjay Ghemawat 一起去開一家叫 Discovery Loop 的新公司。 Demis Hassabis 沒有離開 Google ——他卸下 DeepMind 日常營運，轉任 Alphabet 首席科學家，繼續跟執行長 ...
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收藏一天燒掉一個月訂閱費，他關掉系統
上週四晚上，阿峰老師和 SIRAYA 西拉雅科技的 Kent 做了一場線上分享會，講企業 AI 落地。 一小時裡， 最多人有反應的不是哪個模型比較強，而是一個很土的問題： 我到底要讓員工一個一個去訂 ChatGPT、Gemini，還是公司買一包 API 讓大家用？ 現場 Kent 講了一個他客戶的真實案例。 那位客戶原本把系統跑在訂閱制上，後來被迫搬到 API—— 一天燒了 150 到 200 美...
AI 生成的圖，客戶能商用嗎？Google 的賠償機制有三個關鍵限制
上課的時候，這題幾乎每一梯都有人問： 「老師，我用 AI 生的圖，可以直接放進公司的提案簡報嗎？客戶會不會告我？」 阿峰老師以前的答案是：「看情況，而且沒有人能給你保證。」 這個答案聽起來很不負責任，但它是誠實的——過去確實沒有一家大廠願意白紙黑字說「出事我扛」。 上週開始，這個答案可以更具體一點了。 Google 把答案寫進官方文件了 Google for Startups 上週出了一份《Gen...
今晚 7 點見：企業 AI 落地實戰
嗨，我是阿峰老師 👋 快速提醒—— 今晚 7 點，企業 AI 落地實戰分享會，線上免費。 還沒報名的把握一下： 🗓 今天 8/6（四）19:00–20:00 💻 線上 Google Meet 💰 免費 👉 報名連結 這一小時，阿峰老師 × Kent（SIRAYA 西拉雅科技 AI 部門負責人）帶你看懂企業 AI 落地的「應用 × 基礎設施」——怎麼讓公司真的把 AI 用起來、怎麼接上模型...
AI 能寫繁體中文了嗎？實測 Google 生圖模型的四道題
停更了五週，先說一聲。這期回來不講新聞，講一個我這週自己動手測的東西。 先講痛點。我每篇文章都要一張封面，封面一定要有字。但 AI 生圖一直寫不好中文——你叫它畫一個「導」字，它給你一坨看起來像字、但字典查不到的東西。 所以我的流程一直繞路走：先生一張完全沒有文字的底圖，再用程式把中文標題疊上去。兩道工。 上週 Google 出了一份技術指南，說它的生圖模型能把「準確的多語言文字」直接畫進圖裡。整... 
不知道拍什么？一天内制作你的第一条短视频
7/7（二）晚上線上免費直播——我請到 TikTok 180 萬關注的賴雨群老師，教你用一支手機 + AI 開始做短影音
周四晚上，将AI新闻转化为你的下一步行动
6/18 19:00，從 GTC Taipei 到 AI Agent 實戰，一次整理。
主管、講師、顧問，這波 AI 你該先看哪一段？
同一場戰情室，帶走你角色最需要的判斷。 
AI Agent 能否上岗？先看它能承接哪些任务
不背名詞，直接看哪些工作可以開始交給 AI 機組人員。 
6月18日，别再被 AI 新闻追着跑
我把 NVIDIA GTC Taipei、AI Agent 與工作現場整理成 90 分鐘戰情圖。 
一人税务师管60家公司，年营收6000万日元，零员工
不是比別人聰明，是一套 Claude Code 自動化系統幫他處理 80% 的重複工作。阿峰老師拆給你看他做對了什麼
业务用AI只会写开发信？你只用了10%
北美 51% 企業在用 AI 代理，台灣業務還在起跑線。阿峰老師今天揭露「代理級 AI」真相
用了AI反而更累？硅谷老兵说这是「AI吸血鬼效应」
阿峰老師在台灣企業輔導時，越來越常聽到同樣狀況——不是熬夜，是精力被 AI 吸乾了
韩国69%企业将AI能力列为招聘门槛：4月收官，感谢你一起走完
這是阿峰老師四月電子報的最後一封。AI 不會取代你，但會用 AI 的人會取代不會用的人
日本7-Eleven砍40%、三菱UFJ月省22万小时
日本已經不在問「該不該用 AI」，是在問「怎麼樣快一點鋪開」。阿峰老師看的日本案例不是參考用，是下一個就是你 
用AI的人生產力高32%：25,000人实证，复利式被甩开
年化 10% 的生產力差距不是誇大，是 25,000 名真實員工、14 個月行為追蹤的結果
所有人都说会失败的Perplexity，走成了210亿美元
Perplexity 選的每一條路大家都說會失敗，結果月活 3,300 萬、估值 210 億。阿峰老師拆給你看它做對了什麼
矽谷 AI 圈不用 Notion，他們用這個當第二大腦
阿峰老師服務過 400 家企業，聽過上百次「第二大腦建好又廢掉」。問題不在你，問題在工具
Elon Musk 的 3 個管理哲學，跟 AI 工作法是同一套
Giga Berlin 12,000 人工廠從動工到量產不到兩年。阿峰老師看完 CEO 訪談，整理 3 個直接能用的框架
不是「用 AI」，是「值得用 AI 做什麼」：知識工作者 5 個判斷框架
阿峰老師在 400 家企業看到同一個問題——大家在問 AI 怎麼用，但很少人問自己怎麼思考
Atlassian 市值蒸发 400 亿：SaaS 末日 vs 机会
阿峰老師帶過 400 家企業，最常看到的陷阱是：看到 AI 能省人力就興奮，沒問自己——AI 讓你多做生意，還是只是用更少人做一樣多生意？
GPT-5.4 更強了，但你該學的不是這個
阿峰老師看過 400 家企業，每次新模型出來就開會討論，一年 5 次決策，真正跑起來的 AI 流程是零