也有可能是董事長講錯,也有可能是記者記錯。但無論如何,沒有意識到這六十億token對於該公司是相當小,是個很奇怪的事情。我覺得更有可能的是,畢竟是硬體廠商,領導階層可能真的不解AI"應用"發展的現況,以至無法在心裡理解token數量的大致規模。
但我相信,他在腦海裡必能快速計算公司每個月可以生產多少AI伺服器,會有多少獲利,主要產線有哪些問題等等。
當然token隨便亂用也不是好事,可是以一個資深程式設計師來說,使用各種工具的情況下,一個月花到上億token真的很容易啊。
資訊科技 管理 與人才培育
魯布·戈德堡機械是一種刻意過度設計的裝置,以極度複雜的方式完成極為簡單的任務——這個比喻,正精準地描述了當今許多企業的 AI 導入現狀。許多經驗豐富的技術領導者和專家,仍不斷地將時間與預算投入到這種精心設計的複雜系統之中,還以為越複雜的架構就越顯得聰明,殊不知真正的簡潔才是更高的境界。
這背後的原因在於,隨便花費 錢(token)當然容易,但如果沒有朝向整體化設計,那效果會很糟。企業高層真正在意的不是每個 token 的成本,而是每個「結果」的成本。那些將衡量指標對準業務成果的組織,表現遠優於那些只優化推論效率的組織。
企業其實要的是「純AI運營的系統」
但是,「純AI運營的系統」可以讓整個過程有系統性變化!例如,撰寫與圖像製作可以先行完成、可以先行審閱,而且編排印刷與發行可以同時進行不同 AI 製作的版本。
圖文審查:檢查自動產生的圖畫與文字是否文不對題,避免 AI 幻覺導致圖片過於誇張。
內容合規:檢查所有文字與圖像是否符合「台灣善良風俗」這類較為抽象的名詞要求。
格式檢查:審視 PDF 是否符合手機與電腦桌面的閱讀需求。
與人類總編輯看到問題後「大手一揮」交代下屬修改不同,這個 AI 總編輯被要求在發現不符合條件時必須自己修改,修改完後再重新審視,直到符合要求才進行最後的上架準備。不過,因為這套系統目前運作時間還不長(目前才兩週),因此最後一關仍由人類進行審查並按下上架按鈕。
因此,對企業來說最完美的結合是:
如果你能雇傭到一個資深員工,他擁有軟體工程、專案管理背景,對系統化建構有完整視野,不盲信 AI 的結果卻深知其優點;他就能幫公司設定、培養並訓練出許多個 AI 員工系統。人類只要負責最後的審閱、調教與問題解決即可。
[稿件收集] ➔ [AI 文字排版] ➔ [多模型生成 AI 示意圖] ➔ [第一輪 AI 審稿 (防幻覺)] ➔ [封面挑選] ➔ [PDF 彙整] ➔ [第二、三輪 AI 複審] ➔ [通知人類發佈]
視覺與插圖生成: 針對每篇文章,系統會調用兩種以上不同的主流大語言模型(LLM)為同一內容生成多張示意圖,並進行風格篩選與融合,確保圖文並茂。未來的新創公司,很可能會變成一種極度精簡的型態:少數幾位核心人類,配上一整群 AI 員工。
這種變化, 並不是理論。
像Sheng & Shan Tech這類型的新世代商號, 其經營模式就已經開始展現這種輪廓。 AI 不再只是聊天工具, 而是逐漸成為真正的「數位員工」。 它們負責處理文件、 搜尋資訊、 撰寫內容、 分析資料、 協助客服、 管理流程, 甚至開始參與工程工作。
過去,一家公司如果想要維持 24 小時運作, 通常意味著大量輪班人力與高昂成本。 但 AI 出現後, 第一次讓「永不停工」這件事, 變得不再只有大型企業才能做到。
尤其在軟體領域, 這種變化已經非常明顯。
在 《24 小時與 bug 戰鬥的 AI 網頁服務工程師》 這篇文章中, 就描述了一種很新的工作模式: AI 工程師持續監控系統、 檢查錯誤、 分析 log、 生成修正程式碼, 而真正的人類工程師, 開始從「親自執行的人」, 逐漸變成「決策與監督的人」。
這件事背後最重要的地方, 不是 AI 會寫程式。
而是 AI 不需要睡覺。
凌晨三點, 當人類已經休息時, AI 仍然可以繼續處理問題。 它不會疲勞, 不會情緒低落, 也不會因為連續工作十幾個小時而效率下降。
過去只有跨國大型企業, 才有能力建立全球輪班制度。 未來, 一間只有三到五人的新創公司, 也可能透過 AI, 擁有接近全天候運作的能力。
而真正讓人震撼的, 其實還不是「效率」, 而是「成本」。
現在許多 AI coding 工具, 每個月的費用, 甚至不到一位工程師數小時的薪資。
過去如果公司想建立客服部門、 文件整理部門、 資料分析部門, 往往需要招聘許多人。 但現在, 很多工作開始能夠由 AI 長時間處理。
AI 可以搜尋 Gmail、 整理文件、 撰寫摘要、 回覆基礎客戶問題、 生成簡報、 協助程式開發, 甚至幫忙追蹤系統狀態。
而且這些能力, 還正在快速變強。
過去人類最大的優勢, 是「知識工作」。 但 AI 正在大量接管那些重複性高、 標準化高、 流程固定的工作內容。
這會讓公司的組織結構, 開始出現根本性的改變。
以前一家公司成長後, 一定會慢慢出現大量中間層: 主管、 助理、 行政、 文件傳遞、 流程管理、 資訊整理。
但 AI 最擅長的事情, 剛好就是處理資訊與流程。
因此未來的新創公司, 很可能不再需要過去那種厚重的組織結構。
人類開始專注在方向、 決策、 產品、 商業模式、 創意與策略, 而大量執行性的工作, 則逐漸交給 AI。
這代表未來真正有價值的人, 未必是最會執行的人。
而是最會「指揮 AI」的人。
因為 AI 員工有一種非常特殊的特性: 它們幾乎可以無限複製。
一位真人客服做得好, 公司若想擴張, 就需要重新招聘、 重新訓練、 重新管理。
但 AI 不同。
如果某個 AI workflow 有效, 公司可以快速複製出更多 AI 員工, 而且所有 AI 都能同步擁有相同知識與流程。
它們不會忘記規則, 不會情緒化, 也不會因為新人加入而降低品質。
這讓小型公司, 第一次真正擁有接近大型企業的擴張能力。
更重要的是, AI 的邊際成本極低。
傳統企業增加人力, 成本通常是線性成長。 增加十位員工, 薪資成本就增加十倍。
但 AI 不太一樣。
一旦 workflow 建立完成, 增加更多 AI Agent, 很多時候只是增加一些 API 成本與運算成本。
這會出現一種以前很難想像的公司型態:
一家只有幾位人類的小公司, 卻擁有非常巨大的產能。
它可能同時經營全球客戶、 24 小時提供服務、 快速更新產品、 持續生成內容, 而背後真正的人類團隊, 卻非常少。
這樣的變化, 將不只影響軟體業。
媒體、 客服、 行銷、 知識服務、 內容產業, 甚至許多傳統白領工作, 都會逐漸受到影響。
未來最強的新創公司, 也許不再是「幾千人的公司」。
而可能是: 幾位能力極強的人類, 指揮數百個 AI 員工。
這不是遙遠的未來。
它其實已經開始了。
Y2K大概是這樣來的: 早年電腦記憶體昂貴,IBM 規格的電腦在記錄年份時只取後兩位數(如 1998 年記為 98)。大家擔心到了 2000 年,年份歸零會導致軟硬體失效甚至崩潰。雖然這多半發生在飛機、交通、銀行等老舊設備上,但在 1995 到 1999 年間,這被無限放大成「文明終結」的危機。結果呢?2000 年一到,除了少數不常更新、影響範圍極小的工廠或設備外,全世界幾乎什麼大事也沒發生。跨入新世紀後,就再也沒人提起這件事了。
在 1999 年,美國人對未來最樂觀的預測之一是「太空旅行」。當時認為 21 世紀的前 20 年,去太空軌道、月球甚至火星會變得非常普遍且廉價。這項預測是有邏輯基礎的:當年哥倫布發現新大陸後,不到 20 年跨洋移民就開始普及,要知道在哥倫布之前,橫跨大洋的航線跟登月的感覺是一樣的,幾乎是不保證活著回來;萊特兄弟發明飛機到噴射客機跨洋飛行,也僅花了約 60 年,萊特兄弟的其中一個人,甚至坐過噴射客機。而噴射客機的複雜度跟他們當年發明的飛機技術含量的差別就跟你手上的鉛筆和手機的差別一樣。所以,依照當時科技進步的速度,大家以為去月球是手到擒來,這並不是很不切實的地預測。然而,若缺乏資本主義的力量推動,這目標極難達成。直到最近幾年,隨著馬斯克的 SpaceX 崛起,太空旅行的希望才算重新點燃。
實體店面會消失? 1995 年後網路發展迅速,當時預測網路購物會完全取代實體店。雖然網購確實重擊了零售業,許多雜貨店也消失了,但實體店面並未迎來末日。大型百貨公司與商場在先進國家依然屹立不搖,因為實體購物仍具備不可替代的體驗價
出版業與紙本書的終結? 隨著 PDA、電子紙與平板的出現,大家預測紙本書會消失,認為內容才是重點,載體不重要。這就像當年錄影帶出現時,有人預言電影院會消失一樣。
都市扁平化與去中心化? 當初預測網路與交通發達後,大家不再需要擠在都市中心,人口密度會降低,形成廣大的衛星都市。結果卻相反,除了處於戰爭狀態的國家,全球的「大都市化」反而更嚴重。以日本為例,雖然總人口減少,但東京、大阪及福岡的人口密度卻持續攀升。台灣也是如此,儘管房價翻倍成長,大台北地區的人口與資源依然高度集中,中小都市縮減,超大型城市(Mega City)卻越來越大。
從 2000 年至今的經驗告訴我們,不論是雜誌還是專家,對未來的預測往往不準。所以,當你看到那些奇奇怪怪、或是令人恐慌的悲觀預測時,大可不必太擔心。第一,那些事很可能根本不會發生;第二,就算發生了,它發展的方向也絕對會跟你當初想的完全不一樣。

總之,最近學日文到某種程度之後,忽然想到日文到底有多少漢字要學?其實至少對臺灣人來說,學日本漢字,跟你現在學的中文字,80% 長得幾乎一樣,而且意義也差不多,只有極少數的漢字,它的意義跟中文字上的意義是截然不同的。
日本到底有多少漢字要學呢?日本的文部科學省(相當於我們的「教育部」)公布了一個「常用漢字表」,裡面有 2136 個漢字。這 2136 個漢字,就是日本的教育部認為,如果你讀完國中、高中,你都應該要會的字。那除了這 2136 個字之外,還有一些「人名用漢字」,大概另外有 800 多個,加起來是 2999 個,剛好是 3000 字以內。
什麼叫「人名用漢字」?像日本有些人的名字裡面有「也」(知乎者也的那個「也」)。這個「也」在日本其實並不是常用漢字,因為日文有一個平假名、片假名都有的「も」,基本上是代表「也」的意思。也就是因此,在日本的文章裡面,基本上是不太可能看到「也」這個字,但是日本人的名字裡面可以有「也」,像什麼「拓也」之類的,他的名字是可以有「也」的。
這樣看起來日本要學的漢字好像很多。大部分的(2136 個)常用漢字表基本上是公開的,所以我錄下來看看,發現大部分都看得懂,只是日文的念法當然跟中文有非常大的差別。中文自己一個漢字,它的發音就只有一個音;那日文呢?日文漢字的每一個漢字的發音可能有兩個音、三個音都有可能。
我想到另外一件事:臺灣在學中文的時候,臺灣有沒有教育部公布的常用字?我去查了一下,還真有。臺灣的常用字,教育部公布的,一共有 4808 個常用字。這 4808 個常用字號稱應該是在國中的時候應該要全部學完了。
那我後來想想,這個數量不知道到底是多還是少?所以我會去查一些資料。有一個美國的教育部的學者(我個人覺得,美國對基礎教育相較於其他的國家,相對要求是最不嚴格的,所以我覺得從美國找到它的基礎教育資料可能比較準),他認為一個美國人(美國人是指一般受過美國的基本教育,有基本教到高中),你大概會背 300 個英語單詞,應該就可以足夠日常使用。這 300 個字指的是你看得懂,而且會寫。另外你還要再學另外 300 個單詞,是大概不知道怎麼拼,但是看得懂。所以總加起來 600 個單字,你大概就可以足夠工作跟日常生活中使用,只要工作不是特別性質的工作。
也就是說,美國教育要求普通人會的英語字大概是 600 個。當然英語的字,跟所謂的中文或是日語有很大不一樣,英語就是以拼音為主,所以它字裡面片語很多,光是跟 take 有關係的片語一堆,跟 put 有關係的片語一堆,跟 go 這個字有關係的片語也一堆。所以它是用片語取代了特殊特點的單詞,所以你雖然沒法表達很精確的意思,可是你通過各式各樣的片語,你已經表達差不多的意思。
不過那我反過來想要看看,這個 4808 個漢字到底這個數量是不是合理的?我看一下覺得,裡面恐怕有一半以上,不太可能屬於常用的範圍。
另外有些漢字不常用,可是不知道為什麼,你可能看會得到,你大概寫不出來,某些成語就用得到。舉個例子來講,荊軻刺秦王那個「軻」(左邊一個「車」,右邊一個「可不可以的」「可」)。這個「軻」字啊,在字典裡面,如果你去查,它會說這個「軻」其實原本的意思是「木頭組成車輪軸」的意思,可是你通常不會用這個「軻」來代表兩個木頭組成車輪軸,你就會直接講「輪軸」而不會講這是「軻」。第二個解釋就是它同時是一個常見人名,例如說荊軻刺秦王那個荊軻的「軻」就是常見人名,大概是因為荊軻刺秦王這個荊軻下場好像也不太好,所以,其實根本也很少人用這個字來取名字。
這 4808 字,很多字從古書,四書五經裡面選來的,或是某些人寫的詩詞裡面來。舉例來講,裡面有個字是「劬勞」的「劬」(「劬」是左邊一個「句子的句」,右邊一個「力」)。那「劬勞」是取自於《詩經》「哀哀父母,生我劬勞」,也就是說父母親很辛苦啊,照顧我們、生養我們很辛苦啊,所以「劬勞」是用在這個地方。但坦白說,「劬」這個字放在常用漢字裡面,根本也沒有人會去用它,除非你是中文系老師,或是本身是做文字方面的工作。
例如有個字是左邊一個「山」,右邊是個「由來的由」,它唸做「岫」(ㄒㄧㄡˋ)。這個「岫」的意思是遠方的山,而且這個山還有高低起伏,而且是山脊或者山巒有高低起伏。它是出自一個唐詩,叫做「窗中道遠岫亭記,府喬木」。這個聽起來,當然非常有詩意,就是我從窗中呢,可以看到遠方的山巒。那畢竟那個遠方山巒,你用「遠方山巒」這四個字,就不如那個「遠岫」來得有詩情畫意一點,而且是五言絕句,用的字要比較少。
當然了,這個 4808 個漢字,其實有一半呢,的確你看就知道你平常真會用,另外會有一半差不多是你平常不會用。所以有時候有趣跟有用不太一樣。
漢字啊,其實到底有多少個呢?如果是用《康熙字典》來算的話,裡面有 49,030 個。但我可以非常肯定,像我這種做工程師的宅男,我認識裡面頂多頂多認識裡面的兩三千個字而已,了不起。另外還有兩三千個字是雖然寫不出來,但是看的話看得懂意思,這是很有可能的。
漢字圈現在呢,恐怕這個華語就是華人圈(中國大陸、臺灣、新加坡)這個華人圈,再加上日本,大概只剩下這幾個地方有所謂的漢字。早期有漢字的地方還有韓國跟越南。
這裡有一個特別有趣的地方是,當年在 ISO 裡面定義一個漢字的時候,當初在定義的時候有考慮到漢字,除了中國、日本跟韓國之外,還有可能有其他國家會用。所以呢,透過我不確定是聯合國還是其他單位的組織,它召集了可能使用漢字的所有國家,最明顯就是中國、臺灣、新加坡,當時還有香港、日本、韓國這幾個國家,再加上越南、寮國、柬埔寨。我不知道為什麼寮國跟柬埔寨也有可能用到漢字,總之這幾個國家加一家,每個人把自己的漢字列一張表,再把那個表上的標註這個 ISO 字碼。
即便如此,這個所謂的那個 CJK(Chinese, Japanese, Korean)ISO 的漢字表,它到目前為止大概有 29,000 多個漢字。這樣其實數量還是遠不如《康熙字典》。不過它之所以會提出這個數量,就是表示你至少平常會打、你在電腦上是打得出來的,或者是你真的有需要去寫它。那罕見的字,可能這輩子根本用不到一次,或者是某個原因在某年被造出來,那就不用再提出來。
所以這個所謂的 CJK ISO 的漢字表大概 29,000 多個。這個 CJK 這個 C 是 Chinese,包含當時的大陸、香港、新加坡、臺灣。新加坡、中國、香港都是教育局提供的,臺灣比較可憐,也畢竟臺灣早就不在聯合國了嘛,臺灣提出資料的組織叫「臺北電腦公會」。臺北電腦公會這單位把當初我們都所謂的 Big5 碼重新編碼,提到 ISO 上面。
總之就大家混編成個 CJK 的 ISO 表。目前我覺得 CJK ISO 表會用的地方可能只有幾個地方:第一個是華語圈,第二個是日本,沒有其他的。因為呢,韓國大概在二次大戰之後就開始擺脫漢字,擺脫到現在他們只有人名或一些特殊的地名有使用漢字。而基本上,年輕那一輩,就是除非你在 50 歲以上,你如果是 50 歲以下,基本上,除了自己的名字之外,是沒有辦法寫任何漢字。所以這個 CJK 的最後的 K(Korean)呀,基本上可以拿掉,根本 Korean 根本是沒有在用漢字。這不知道北韓情況怎麼樣,但是我在猜北韓也比較難用漢字。
總之呢,學日文有時候會發現有趣的事情。我看看能不能好好地把這個日本教育部這 2136 個漢字好好知道日文怎麼拼、日文怎麼唸,我想對我自己學習日文應該是有些幫助的。
只是說呢,這個日文漢字,對至少對他們來講有一個很奇怪的地方,漢字越多的地方反而越看得懂。如果各位去日本玩過,在日本的新幹線或者在車站買過車票,就知道那個 JR 的買票地方,他可以讓你選語言。你可以選日文,你可以選中文,你也可以選英文或選其他的。如果你真的選了中文的話,那出來的地名拼音呢,其實是用英文去拼的地名,你反而看不懂。像是那個福岡,你要去福岡買車票,你看到「福岡」那兩個字,就是 FU-KU-O-KA 類似這樣的英文拼音。如果你選日文的話,出來就是「福岡」這兩個字。對臺灣人來講,你當然看到「福岡」容易選,你看到英文拼音反而不知道怎麼做。
另外還有一個比較特別的地方是,就是這個日文有一些有一些人的人名,他會取自一些罕見的漢字。那如果這個漢字沒有啊,怎麼辦呢?欸,日文的人名是可以用平片假名拼的。也就是說,如果你是日本人,你想取名字,你除了從 2136 個漢字之外,你還可以從額外的 800 多個漢字去取名字。萬一沒有,你就只能用平片假名拼音。當然你心裡知道,這個拼音會是什麼名字。
臺灣也是一樣,臺灣你可以從 ISO 裡面可以有的 29,000 多個字裡面去選你要的名字。萬一沒有,以前你是沒辦法做任何事情。以前的話你就是會被那個戶政事務所說:「哎,不好意思啊。你不能取怪怪名啊,你就只能從裡面去選呀。」但最近好像改了,你可以用英文去拼音的。所以理論上你可以去取個名字叫 Steven 陳(應該不會真有人這麼做)。
漢字圈擺脫得最徹底的地方應該是越南。因為越南在被法國殖民之前,是一個妥妥的漢字圈。也就是說越南文其實就是中文。那當然就跟廣東話一樣,裡面有些奇怪中文可能是我們看不懂,但是越南人能看得懂。
所以呢,在早期的越南人,他是可以去背什麼《唐詩三百首》,或者是《三字經》這種。我記得我以前有一個越南同事,他年紀也比較大,現在大概接近 60 歲了,雖然說他當然他是活在二次戰爭之後,但他的長輩跟他其實有學過漢字的。所以,他竟然會背某一些唐詩,他也會寫自己的漢字名字。可是他也說了,從他以下的越南人已經完全沒有漢字的任何的認識性,也沒有任何的可閱讀的可能性了,已經比韓國還要再徹底。但韓國畢竟還有自己的韓文,但越南基本上是採用那個法語再加上英文的拼音去拼出越南文的。
當然了,優點就是電腦打字快,缺點就是它的文字很難跟它背後代表的意涵結合在一起,特別遇到同音字的時候。遇到同音字的時候就只能用堆砌更多的「音」來處理同音字。任何拼音語言都有所謂的同音字的情況。那同音字的情況就把更多的音組的得更長,而音節變得更多,所以,拼音語言如果印成書,同樣的內容會比較長,你可以看看哈利波特的中文版跟英文版的厚度就知道,差很多。
其實,學習語言,個人覺得是讓的腦子活化的一種方法。現在,因為 AI 關係,這些工具、翻譯工具變得更多,如果單純就旅遊這件事來講,學習語言的用處可能越來越小。不過,對於如果你想要深度了解某些東西的話,或者是你想要讓你的腦袋有不同的刺激跟不同的看法的話,去學習新語言是一個很有趣,而且很有效的做法。