2025-11-04

我倒在她懷裡的那一刻,世界停止轉動

「別怕,我在這裡。」


月黑風高。
部署多年的「獵鷹行動」終於到尾聲。

情報顯示,跨國犯罪集團今晚會在 XX 貨櫃碼頭交易。
這夜──是殲滅他們的好機會。

夜幕,星月無光。
埋伏,鴉雀無聲。
對錶,分秒不差。
攻防,瞬息萬變。
生死,一線之隔。
此刻,我在天堂。

實際的過程我記得不是很清楚了。
我們靜靜地等待獵物出現,
突然間風聲鶴唳,爆炸聲響徹雲霄,
幾道閃光讓我們目光暈眩。

對講機傳來急促的叫罵:「幹!我們中伏了!」
螳螂捕蟬,黃雀在後!

阿基:「有鬼!──難怪我左邊眼眉一直跳,去你媽的!」

我們且戰且退,雙方死傷慘重,
戰友們,一個一個倒下。

子彈擦過耳際,如刀鋒撕裂空氣。
血汗流過嘴角,交織成作嘔的甜。
我和阿基像諜血雙雄,在死亡的縫裡交錯前進,
在槍林彈雨間,早已分不清哪是誰的血。

感覺像過了一個世紀。
我們終於突破重圍。
眼看就要逃出生天──

空氣突然安靜。

阿基倒下去的那一刻,他的眼睛還睜著。
嘴中只吐出一個字:走。

我仰天長嘯,忍著淚水,
我衝進那片廢棄的回收場。
玻璃碎裂聲在耳邊炸開,
我舉槍、開火、再開火。
惡徒的影子在光與煙中閃爍,像地獄的幻影。

神啊,為什麼離棄我?

我拖著沉重的身體,步履蹣跚地前進。
遠處傳來爆炸聲。
火光四閃,烈焰衝天。

我不顧一切從山上滾下去。
終於,我逃出去了。

循著最熟悉的路,我想見她。
我最想念的她,我最愛的她。

她穿著白色外套,髮梢在夜風中微微顫動。
那張臉,就算輪迴十萬年,我也不會忘──
那是我心中最溫柔的倒影。

她奔向我,雙手托著我流血的胸口。
淚水,一滴、一滴,落在我臉上。
我想告訴她──別哭,我還在這裡。
可聲音卡在喉嚨裡,像有誰在施展禁聲咒。

她低聲說:「別怕,我在這裡。」

那一刻,所有聲音都靜止了。
只剩心跳的回音,一下、兩下,
越來越遠。

──然後我看到我自己化作煙霧散去。

原來阿基倒下後,我也一同墜落。
是意志力,支撐著我走完最後一程。

天色灰白,空氣死寂。
心跳仍在狂亂,指尖還在顫抖。
那股子彈煙燻味卻似乎還殘留在喉間。

鐘聲響起。
枕頭濕了一片。
我盯著天花板的陰影,
那句話,依舊在耳邊。

「別怕,我在這裡。」


後記

這篇故事的原型,其實是我在 2009 年做過的一場夢。
那時我還年輕,常常熬夜看戲、聽槍戰片的配樂、胡亂寫些筆記。
有一晚,我夢見自己成了神槍手,在黑幫火拼中死去,
最後倒在我愛人懷裡。

醒來後我全身發抖,還聞得到火藥味。
我在日記裡寫下那一幕,卻一直沒能完成。
十幾年過去,故事像一個遺失的彈殼,子彈一直在飛。

直到今天,我才讓它安靜下來。

寫完最後一句「別怕,我在這裡」的時候,
我突然明白,那場夢裡的安慰,其實是給自己的。
那個從 2009 年走到現在、仍在尋找出口的人──
也終於能被擁抱一次了。


📜 原始靈感記錄:2009 年 12 月 23 日 Facebook 貼文
「說昨天夢裡化身為神槍手與黑幫火拼,然後死在愛人懷裡。」

(附圖:2009 年截圖,作為創作彩蛋。)

image

AI 時代的等價交換:知識之門與理解的代價

AI 時代的等價交換:知識之門與理解的代價

The Law of Equivalent Exchange in the Age of AI:
Knowledge, Verification, and the Boundaries of Understanding

作者(Author):Chin

2025-10-31

AI權力遊戲:三巨頭千億聯盟引爆的全球科技總體戰

破題:一場價值 4400 億美元的「算力圍城」

2024 至 2025 年,科技史被一筆前所未有的交易重新書寫。NVIDIA、Oracle 與 OpenAI 悄悄簽下了一系列協議,形成了一個價值近半兆美元的「算力-資本」超級閉環。

這個閉環的邏輯是:NVIDIA 出錢投資 OpenAI → OpenAI 拿錢租用 Oracle 的服務 → Oracle 拿錢向 NVIDIA 購買晶片。

一場價值 4400 億美元的「算力圍城」

參與者 (玩家)角色 (角色)行動 (行動)金額 (美元)
NVIDIA軍火商 + 銀行家投資 OpenAI 以支持其基礎設施~ 1,000 億
OpenAI明星科學家向 Oracle 採購 未來五年的雲端算力~ 3,000 億
Oracle新晉地主向 NVIDIA 採購 AI 晶片以建造資料中心~ 400 億
總計三巨頭聯盟形成「資本-算力-硬體」的完美閉環~ 4,400 億

這不只是一筆生意,這是一份戰帖。這個聯盟向全世界宣告,未來的 AI 霸權將由掌握「頂級模型、海量算力、核心硬體」的三位一體所定義。

這場「算力圍城」瞬間引爆了全球科技圈的「總體戰」。沒有任何一個巨頭能置身事外。從雲端霸主到晶片巨人,從手機之王到網路架構師,每個人都被迫亮出底牌,思考同一個問題:在這場新權力遊戲中,如何搞局、如何破局、如何生存?

棋局上的玩家們:巨頭的因應對策與搞局之道

這場戰爭是立體的,在雲端、在邊緣、在晶圓廠、在軟體生態中同時開打。以下是每一位玩家的戰略分析:

第一戰線:雲端王座的保衛反擊

聯盟的砲火首先對準了現有的雲端霸主,尤其是市場龍頭 AWS。

1. Amazon (AWS):衛冕的雲端霸主

  • 利基點: 全球第一的雲端市佔率、最成熟的自研晶片家族 (Trainium/Inferentia)、Amazon Bedrock 平台、對 Anthropic 的巨額投資。
  • 對策與搞局: 身為被挑戰的王者,AWS 的反擊是全方位且最為徹底的。
    • 1. 自研晶片 (Trainium/Inferentia): AWS 擁有 Google 之外最成熟的自研 AI 晶片。它強力向客戶推銷其「Trainium (訓練) + Inferentia (推理)」晶片組合,作為 NVIDIA GPU 的高性價比替代方案。這是它擺脫硬體依賴、維持利潤的終極王牌。
    • 2. 豪賭 Anthropic (Claude): AWS 向 OpenAI 的最大對手 Anthropic 投資了數十億美元,將 Claude 3 系列模型作為其在 Azure 上的「GPT-4 殺手」。它正全力支持 Anthropic,試圖複製微軟與 OpenAI 的成功模式。
    • 3. 打造「中立超市」(Bedrock): AWS Bedrock 平台是其戰略核心。它不像 Azure 偏愛 OpenAI 或 GCP 偏愛 Gemini,而是提供來自 Anthropic, Meta (Llama), Stability AI, Cohere 等所有主流模型的「中立AI超市」。它告訴客戶:「在我這裡,你可以自由選擇,絕不綁定。」

2. 微軟 (Microsoft):被背刺的盟友

  • 利基點: Azure 雲端平台、與 OpenAI 的深度綁定、龐大的企業客戶群。
  • 對策與搞局: 微軟的處境尷尬。作為 OpenAI 最大的早期投資者,它卻看到盟友轉向 Oracle 尋求「算力備胎」。
    • 1. 擁抱多元化(去 OpenAI 化): 微軟迅速將 Azure 轉型為「AI 軍火超市」。它不再只賣 OpenAI 的 GPT,而是大力擁抱 Meta 的 Llama、法國的 Mistral 等所有開源和閉源模型,向客戶證明「我才是最開放、選擇最多的平台」。
    • 2. 自研晶片 (Maia): 加速自研 Maia AI 晶片,並積極採購 AMD 的 MI300X 晶片。核心目標只有一個:不惜一切代價擺脫對 NVIDIA 的硬體依賴,奪回基礎設施的自主權。

3. 谷歌 (Google):全能的垂直整合巨人

  • 利基點: 唯一同時擁有頂級模型 (Gemini)、自研晶片 (TPU) 和全球前三雲端 (GCP) 的公司。
  • 對策與搞局: Google 的策略是「用全家桶打群架」。
    • 1. 深度整合: 將 Gemini 模型強行注入搜尋、Android、Workspace 等所有產品線,打造一個「AI 原生」的生態系。
    • 2. TPU 護城河: 對外強力推銷其 TPU 的成本效益,宣稱其 TPU + Gemini 的「原廠套裝」組合,在效能和成本上均優於 NVIDIA + Llama 的「組裝機」。它試圖建立一個與 NVIDIA-CUDA 截然不同的第二套 AI 基礎設施標準。

第二戰線:從根本上改寫遊戲規則

有些玩家選擇不正面對抗,而是試圖掀翻棋盤。

4. Meta (Facebook):開源的革命者

  • 利基點: 龐大的社群數據、頂尖的 AI 研究院 (FAIR)、Llama 開源模型。
  • 對策與搞局: Meta 的策略最為「激進」——開源
    • 1. 瓦解模型稀缺性: 透過將強大的 Llama 模型免費開源給商業使用,Meta 瞬間摧毀了 OpenAI 等閉源模型的「稀缺價值」。當所有人都能免費獲得一個「80 分的大腦」時,誰還願意花天價去購買「95 分的大腦」?
    • 2. 釜底抽薪: 這一步棋直接打擊了「算力-模型」聯盟的商業模式。Meta 的目標是:讓 AI 模型本身變得廉價,從而將戰爭的焦點從模型轉移到它所擅長的「應用場景」和「社群體驗」上。

5. 蘋果 (Apple):高牆花園的隱私之王

  • 利基點: 數十億的高端硬體用戶、M 系列與 A 系列晶片的強大 NPU、無可匹敵的隱私品牌形象。
  • 對策與搞局: Apple 選擇了完全不同的賽道——端側 AI (On-Device AI)
    • 1. 重新定義 AI: Apple 告訴世界,最強的 AI 不是在遙遠雲端、耗電巨大的「公用大腦」,而是裝在你手機和電腦上、懂你所有秘密的「私人助理」。
    • 2. 軟硬體閉環: 憑藉其強大的神經網路引擎 (Neural Engine),Apple Intelligence 實現了大量 AI 功能在本地運行。這帶來了雲端 AI 無法比擬的優勢:極速反應絕對隱私。它不去爭奪雲端,而是要鞏固其硬體生態的護城河。

第三戰線:晶片戰爭的挑戰者聯盟

NVIDIA 的霸權是聯盟的基石,因此,打破這個基石成為所有挑戰者的首要目標。

6. Intel:沉睡的製造巨人

  • 利基點: 深厚的半導體製造底蘊、Gaudi AI 加速器、開放的 oneAPI 軟體。
  • 對策與搞局: Intel 正在三路並進。
    • 1. 高性價比硬體 (Gaudi): 以「更便宜、更容易買到」的 Gaudi 3 晶片,去搶佔那些被 NVIDIA 產能(和價格)排除在外的中階市場。
    • 2. 開放標準 (oneAPI): 大力推動 oneAPI,試圖組建「反 CUDA 聯盟」,從軟體生態上撬動 NVIDIA 的牆角。
    • 3. 晶圓代工 (IFS): 最重要的一張牌。Intel 開放其晶圓廠,告訴全世界:「你們的自研晶片,我來幫你造!」它要成為 AI 時代的第二個台積電,為所有想擺脫 NVIDIA 的人提供軍火。

7. 高通 (Qualcomm):邊緣的AI 普及者

  • 利基點: 在手機晶片領域的絕對統治力、Snapdragon X Elite/Plus、極致的 NPU 能效比。
  • 對策與搞局: 高通的戰場不在雲端,而在你手中的萬物。
    • 1. 掀起 AI PC 革命: 憑藉 Snapdragon X Elite 晶片,高通正聯合微軟,試圖顛覆由 Intel 和 Apple 統治的 PC 市場。其核心賣點就是能在筆電上全天候運行的超強 NPU,實現「永遠在線」的本地 AI。
    • 2. 賦能萬物: 從手機、汽車、AR 眼鏡到無人機,高通要將高效能、低功耗的 AI 引擎植入世界的每一個角落。它的策略是「去中心化」,讓 AI 不再依賴中央大腦,而是無處不在。

8. xAI (Grok):最不可測的萬能王牌

  • 利基點: 伊隆·馬斯克。
  • 對策與搞局: 馬斯克的 xAI 是一個變數。
    • 1. 跨界生態聯動: Grok 的獨特之處在於它能即時存取 X (Twitter) 的數據流,並且未來將深度整合進 Tesla (自動駕駛數據)、Starlink (全球網路)、Neuralink (腦機介面)。這個橫跨虛擬與現實的數據閉環,是其他所有公司都無法複製的。
    • 2. 自建算力工廠: 馬斯克同樣在豪賭算力,斥巨資建造自己的「算力超級工廠」。他既是 NVIDIA 的大客戶,也是潛在的顛覆者。他開源 Grok,與 Meta 遙相呼應,共同挑戰 OpenAI 的封閉路線。

第四戰線:亞洲的「國家隊」與「供應鏈之王」

這場戰爭,同樣是國家意志和產業鏈的對決。

9. 華為 (Huawei):紅色堡壘的自主之路

  • 利基點: 中國龐大的內需市場、昇騰 (Ascend) AI 晶片、CANN 軟體生態。
  • 對策與搞局: 在美國制裁下,華為被迫走上「完全自主」的道路。
    • 1. 建立「非美」標準: 由於中國企業無法購買 NVIDIA 頂級晶片,華為的昇騰 910B + CANN 軟體棧,正迅速成為中國 AI 市場的唯一標準。
    • 2. 內循環之王: 它不參與全球競爭,而是專注於在中國這個巨大的「圍城」內,建立一個從晶片設計 (海思)、製造 (中芯國際) 到軟體 (CANN)、應用 (盤古大模型) 的完整內循環王國。

10. 三星 (Samsung):無所不在的三棲巨頭

  • 利基點: 橫跨記憶體、晶圓代工、終端晶片設計的垂直整合能力。
  • 對策與搞局: 三星的角色最為複雜,它同時在牌桌上扮演三個角色。
    • 1. 記憶體之王 (HBM): 它是 AI 革命的「送血者」。NVIDIA 的 GPU 必須搭載三星或 SK 海力士的 HBM 高頻寬記憶體才能運作。在這個領域,它是 NVIDIA 最重要的盟友。
    • 2. 代工挑戰者 (Foundry): 它是全球唯二能與台積電抗衡的晶圓代工廠,手握 3 奈米 GAA 技術,時刻準備搶奪 NVIDIA 和 Google 的訂單。
    • 3. 終端設計者 (Exynos): 它在自家手機上推動 Galaxy AI,與高通和蘋果在端側 AI 戰場上直接競爭。

第五戰線:沉默的基礎設施

最後,有兩位沉默的巨人,他們不參與廝殺,卻定義了戰場的邊界。

11. 諾基亞 (Nokia):網路神經的架構師

  • 利基點: 傳奇的貝爾實驗室、5G/6G 網路專利與基礎設施。
  • 對策與搞局: 當所有人都關注「大腦」時,Nokia 專注於「神經系統」。AI 數據洪流需要更寬、更快的網路來傳輸。Nokia 透過制定下一代 6G 網路標準和開發「網路 AI」,確保自己在未來萬物互聯的 AI 時代中,依然是那個不可或缺的「管道工」。

12. 台積電 (TSMC):造物主級的眾神之王

  • 利基點: 絕對的晶圓代工霸權 (3/2 奈米製程)、CoWoS 先進封裝壟斷、無可匹敵的「客戶信任」。
  • 對策與搞局: 台積電的策略就是「不搞局」,它要成為所有人的唯一
    • 1. 中立的造王者: 它的存在本身就是最大的壁壘。NVIDIA、Apple、AMD、Google、Qualcomm、Intel… 幾乎所有玩家的頂級晶片,都必須在台積電的晶圓廠中誕生。
    • 2. 產能即權力: 尤其是 CoWoS 先進封裝技術的產能瓶頸,使其成為 NVIDIA 擴張的最大限制。台積電決定了 AI 算力增長的物理上限,它不參與戰爭,但它決定了戰爭的規模和速度。

第六戰線:特定領域的「隱形冠軍」

這場戰爭不只關乎通用 AI。在工業、商業和娛樂等垂直領域,真正的王者正將 AI 融入世界的實際運作中。

13. Sony (索尼):感官與娛樂的 AI 帝國

  • 利基點: 全球第一的影像感測器 (CIS)、PlayStation 遊戲生態、龐大的影視與音樂版權庫。
  • 對策與搞局: Sony 的策略是「AI + 體驗」
    • 1. 成為 AI 的眼睛: 它的 Lytia 影像感測器是全球手機、汽車、無人機的「視網膜」。Sony 正在將 AI 運算直接植入感測器,實現更智能的即時影像感知,這是所有「物理 AI」的基礎。
    • 2. 驅動內容創作: 在遊戲 (PlayStation) 和影視領域,AI 被用於加速開發、生成更真實的 NPC 和特效、以及創作新的音樂。

14. 西門子 (Siemens):德意志的工業 AI 大腦

  • 利基點: 在全球工業自動化、智慧基礎建設的絕對領導地位;龐大的工業客戶群。
  • 對策與搞局: 西門子的策略是「AI + 物理世界」
    • 1. 數位雙生 (Digital Twin): 這是它的王牌。西門子利用 AI 打造整個工廠、電網或城市的「數位分身」。企業可以在虛擬世界中用 AI 進行模擬、優化和壓力測試,然後一鍵部署到現實世界,實現數百億美元的效益。
    • 2. 工業邊緣 AI: 它與 NVIDIA (Omniverse) 和微軟 (Azure) 合作,將 AI 佈署在工廠的「邊緣」設備上,進行即時的預測性維護和良率品管,這是 AI 真正「務實」的應用。

15. SAP:企業營運的 AI 神經中樞

  • 利基點: 全球 ERP (企業資源規劃) 軟體的絕對壟斷地位;掌握著數十萬家企業最核心的財務與供應鏈數據。
  • 對策與搞局: SAP 的策略是「AI + 企業流程」
    • 1. 數據即護城河: SAP 坐擁的不是網路數據,而是企業的「帳本」。這是訓練「商業 AI」最有價值的黃金。
    • 2. 嵌入式 AI (Joule): 它不另推聊天機器人,而是推出了 AI 助手 "Joule",將其直接嵌入到企業的財務、人資、採購等每一個工作流程中。AI 的價值不再是聊天,而是直接優化企業的毛利率

16. HTC:空間 AI 與 VIVERSE 的開拓者

  • 利基點: VIVE XR 虛擬實境硬體的領導品牌、VIVERSE 企業元宇宙平台、5G 專網技術。
  • 對策與搞局: HTC 的策略是「AI + 空間計算」,定義 3D 世界中的 AI 體驗。
    • 1. AI 驅動的 VIVERSE: 它的核心戰場不在手機或 PC,而在「元宇宙」。AI 是 VIVERSE 運作的大腦:用於驅動更真實的虛擬人 (Avatar)、實現環境感知、並在 3D 空間中提供 AI 助理服務。
    • 2. 搶佔企業培訓: 與西門子和微軟 (Mesh) 相似,HTC 專注於企業級應用,利用 AI + VR/AR 打造虛擬培訓、遠端協作和數位雙生模擬等解決方案,這是 AI 落地的高價值領域。

結語:一場無休止的多維戰爭

NVIDIA-Oracle-OpenAI 的三巨頭聯盟,看似築起了一道不可逾越的「算力長城」,實則點燃了一場波及全球、沒有邊界、多維度同時開打的總體戰。

這場戰爭沒有單一的贏家。未來的 AI 世界將是一個多元共存、權力制衡的新格局:

  • 雲端將由 AWS、微軟、Google、Oracle 多極主宰。
  • 模型將在開源 (Meta) 與閉源 (OpenAI, Anthropic) 的路線之爭中共同演化。
  • 終端將由 Apple 和高通定義「個人化 AI」的體驗。
  • 硬體將在 NVIDIA 的霸權之外,迎來 Intel、AMD 和各類自研晶片 (Google, AWS) 的挑戰。
  • 製造的命脈,則依舊掌握在台積電和三星手中。
  • 垂直領域將由 SAP (商業)、西門子 (工業)、Sony (娛樂) 等「隱形冠軍」將 AI 融入世界的實際運作中。
  • 空間計算的未來,則由 Meta、Apple 與 HTC 等先驅者,在 3D 世界中定義 AI 的下一個形態。

這不是一場戰爭的結束,甚至不是戰爭的序幕。我們只是剛剛聽到了第一聲砲響。

2018-01-01

Good bye 2017

2017 收穫甚豐的一年
工作上的付出,得到回報。
家庭上的投入,獲得滿足。
讀了好幾本書,看了幾部電影,
讓自己沉靜與成長。
意外得到幾份禮物,
升了官,還沒發財,只是責任更重,
但我想我扛得起。
有些跟不上的,能帶我盡量,
不過真的很抱歉,該放手我一定放,
我沒力氣拉著你一起走。
有得必有失,做人不能太貪心。
幾位親人離開,也有新生命的到來,
只是沒想到會是跨年倒數,
生命無常,人間唏噓。
2018任重道遠,
沒有藉口,全力以赴。

2016-10-05

【短評】Be A Giver:一場以幫助為名的社會運動


這段影片立意良善,但美中不足,更造成社會分裂,加強世代之間的仇恨。
年輕一代怪上一代把資源耗光,得了便宜還賣乖;
老一輩認為年輕的XYZ世代是爛草莓,不願意吃苦。


是的,誰沒誰不曾25歲過? 誰不曾抱有遠大的理想、胸懷大志?

但是很抱歉,我無法認同這支影片,因為這段影片更突顯出,
老一輩給年輕人貼標籤、不願意給年輕人機會的刻板印象。

首先我們來看看幾位面試主官的產業演藝經紀周執行長、百貨領售業曹總監、藥品業莊經理、電子業姜經理、保養品業李副總、服飾業林董事長、小客車租賃業許處長。

然後依序當場給各家主管看的履歷,
A-大導演李安、B-國際麵包師傳吳寶春、C-自己認識的人。

不知道104給這幾位主管看到什麼樣的內容,但是以李安、吳寶春的學經歷,
根本不會去應徵這些產業的工作職缺。
說白一點,他兩位的心思只有電影、做麵包,
讓這些產業的主管來評選兩位神級人物履歷,根本不倫不類,貽笑大方。

不同產業主管給的評價,我個人覺得非常合理,他們只是陳述事實,
這樣的履歷就算寫得再好,也不會有面試機會,更遑論給機會。

如果給了機會,這世上可能就少了大導演李安,就看不到好的電影。
同時給了吳寶春機會,我再也吃不到這麼好吃的麵包,怎麼辦? (大笑)

104擺明挖坑讓這幾位主管跳,讓他們成為笑柄,底下的留言更是冷嘲熱諷,互相取暖。
在我看來真的是可笑可笑。

最近幾年,我有幸成為面試的其中一位主管。
常常看到一些學經歷背景完全不相干的應徵者投遞履歷,
又或是在自我推薦的內容,使用內建常用詞。


基本上我會直接刷掉。
這不但浪費我的時間,更污辱應徵者本人。
在我的觀念認為,機會是自己爭取,不是靠別人施捨。
連自我推薦都用內建的功能貼上,我又如何感受得到你那種強烈想爭取面試機會的意志呢?
自我推薦」請用點心思來寫吧,讓我感受就算不是相關科系,沒有經驗,也要給你一個機會的理由好嗎?

同理的對於我感興趣的履歷,我也不會用內建的功能邀請,而是針對未來發展的可能性,透過冰冷的文字,讓應徵者感受到我的誠意。

企業有企業的文化,用人的標準。
直白一點來解釋,就像男女雙方交往,第一印象非常重要,但是醜男也會有春天。
看有沒有用心、誠意去打動對方而已。

影片大約1:39某位主管提到通常看到的經歷很短的,幾個月半年就換一份的,
通常這種人表現出來就是穩定不足,或者應徵者根本不知道自己想要的是什麼樣的工作,又或者在職場溝通是有障礙的。
除非在自傳有補充說明,換了是我也不會用。

第三位的履歷,104又來陰的,
幾位主管的回應分別是:「一個很普通的履歷,29歲工作不到一年」、「剛畢業薪水要求三萬二偏高」「每份工作都只做一個月,很嚇人」等負面的意見。

自己認識的親朋好友名字出現時,幾位主管相當的訝異,與拿到匿名履歷時反差很大。
然後異口同聲的說,「不會再這樣看履歷」、「可能標籤太多」「要求太嚴苛」、「年輕人很辛苦」「是不是該多花時間看履歷」、「把機會放開」、「大膽的用年輕人」。

這部份才是最具爭議的內容。
這不就擺明告訴看影片的你,管你有沒有能力,有關係就利用關係,沒關係請去找關係嗎? 跟之前一篇新聞,靠著努力賺錢還有父母提供的4800萬一圓買房的夢想有什麼差別?
一件美事104卻搞砸了。
但是很神奇的,一堆人只看表象,沒有深入去思考另一個層次的問題。

我很認同是要給年輕人機會,不過我只給態度積極、勇敢爭取的年輕人機會。
畢竟我自己也是這樣往上爬。
2002年大學畢業,成績很差,不知道人生方向,第一份工作寫程式只有23K。
你沒看錯,真的是23K。
之後憑著不認輸的幹勁,每天留下來看code,不懂就找資深的前輩問,從寫程式一路自我學習DB、SA,常常在公司留到很晚才回家休息。當主管交待工作時,我都是搶著做。
當年還有試用期,這段時間其實是新人表現的機會。
還記得三個月一到,我評估自己的能力及同儕的水平,直接找當時的副總談加薪。
一年後再爭取到海外出差的機會,同時加薪25%。
2006年在朋友介紹下進入Ernst & Young從工程師轉型為企管顧問,又是一個痛苦的開始。
等於之前的經驗歸零重新學習,在主管及其他同儕的寬容下漸漸能獨當一面。
之後好幾年加薪的幅度都是1X%,直至遇到不景氣。

我想表達的是,機會是自己創造,同時也是留給隨時準備好的人。
而我認為準備好,指的是心態上,而不是學經歷,那些都可以後天學習,唯有態度是發自內心。
我自己也遇過認識的人來應徵,當看到他們履歷表的時也會浮現出,「這真的是他嗎?」、「他在學校的時候,表現很好啊」之類的感想。
我也曾經把認識的找來一起共事,
不過有些人適合當朋友,不太適合當同事,尤其是當他變成你下屬的時候。

最後還是感謝104拍了這部影片,讓這個社會更多的反思,
能更多元的討論如何協助年輕世代在生活中找到自己的定位。

如果可以,
我希望這部影片還有下半部,
描述這幾位主管如何協助應徵者優化自己的履歷表,
創造面試的機會。

而不是「沒有了偏見  留給他們的就是無限」這句口號,
要知道偏見,往往也是自己造成的。

「給他們改變的力量  就是無限」

2016-07-21

從MAC回到WINDOWS 10

去年年底買了Macbook pro 15",
最近受不了還是用bootcamp換回WIN10。

公司內部或是對客戶,文件產出與交流還是以office為主,(公司有企業版授權)
用其他替代的會有格式、排版的問題。
文件動輒50多頁,不太可能去一一檢查。
Office 365在MAC上試用大約一週,由於MAC, WINDOWS對文字、段落有差,
排版還是會有問題。

最讓人頭痛的是MAC上的EMAIL工具比outlook差太多,
內建的沒有TAG,要額外買, 建立會議也不方便,
thunderbird也很麻煩,簽名檔上的圖都會變附件,要開附件就要先存下來,
不像outlook可以直接打開,就算直接打開, 也一樣會存到桌面。
EMAIL內針對TABLE格式也是整個亂成一團。

再來就是我一直不太懂MAC在按下 Command+Tab,當應用程式是最小化時,
還要在DOCK上面按顯示才會出來。
有時候我想要的應用程式又要藏在另一個後面, 非常難用。

要在同一個應用程式切換時又要按Command+`,或者改用手勢三隻手指向上。
一堆HOT KEY要記。

還有print Screen, WINDOW只要按一個鍵或用第三方都很方便,
MAC要同時按下三個, 然後又要先存到桌面,
很多時候print screen是要貼在文件/EMAIL內, 根本不需要另存。

最後輸入法也讓人很無言,我是用倉頡的,當打完字要打數字時還要先把輸入法關掉,不然會選到相關字詞,按Enter又換成換行,按ESC很多時候所有字都會消失又要重打。

如果工作是以OFFICE為主,真的不建議用MAC,會用得很痛苦。
不然就要另外花錢自己買OFFICE FOR MAC 2016。

也許是我對MAC還不熟,也找不到適合的替代軟體,半年多還是回到WINDOW。

只是我的VM,不知道為什麼從MAC轉回WINDOWS後就再也開不起來,我只有半年前的備份啊。

2016-06-28

大陸經濟起飛,飛到火星了嗎?

蘇州的物價也太離譜, 已經超過台灣,貼近香港。

貝納頌,台幣一瓶30,蘇州要人仔7.8=40台幣。
貴到靠夭。

全家美式咖啡居然要10元人民幣!
台灣好像35吧,第二杯還七折。

貴到靠杯。

一碗蝦仁雲吞15元,75台幣,
一碗皮蛋瘦肉粥居然要8元人民幣, 40元台幣,
還要沒什麼皮蛋,沒什麼瘦肉, 粥只是微溫,難吃死。


再多住幾天,我會破產。