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今天我們有幸請到矽谷大神，也算是矽谷大神，沒有沒有沒有沒有大神，前輩啦，前輩，矽谷老人，也是經歷過了，不少公司啊。從哥大畢業之後，你之前在台灣嘛讀書，然後來美國工作，我覺得這個路是蠻榜樣的，就很多人會想要去追隨的一個路，也是比較 senior的 engineer，經歷過很多 Airbnb、Stripe、OpenAI，我們之前影片也有聊過，然後 Meta、Google，沒有沒有 Meta，對不對？有 Meta，有 Meta，有 Meta。反正反正該去的都去了，差不多。然後現在就是，不該去的也有去，不該去的也去過。然後現在就比較偏向是，想要為了生活家庭為重。對對。
那然後你現在在 Airbnb，也是一個很 senior的一個 role，就是 staff嘛。可以跟大家聊一下，目前整個 tech 的現況，因為這是很多人一直在討論的一個話題。然後說真的啊，我們也不知道，到底未來會發生什麼事情，沒有人知道，因為 AI 發展速度太快了。但是呢，我認為，有些東西是以你的經驗，我覺得你可以跟大家分享的。從我當時跟 Hank 開始做 coding LeetCode 相關的那個課程之後，很多人會密我說，以後軟體工程師這個職業，還值不值得去做？對。然後我相信，這個也是很熱門的一個 topic，就是大家一直一直在 debate。就是很多人會覺得說，現在 AI 已經可以把 app 做得很好，然後每個人都可以 vibe coding，每個人都可以把一個 product 給做出來。那很多人就會說，那我現在還該不該去讀 CS？有很多密我的網友，他們是可能還在讀高中，然後他們還在比較迷茫啦。說實話，其實我個人是覺得，迷茫也是很正常的，正常的。我到現在都還很迷茫，我我說真的，因為我我可以去想像中，假如我現在還在讀高中，然後我看所有東西都發展這麼快，我也會很迷茫。我也會覺得說，幹，那我到底是要讀什麼東西？我好像讀完 CS 之後好像，這個東西之後又不 relevant，然後我可能之後畢業出來直接失業，那怎麼辦？我該不該去 invest 我的時間去做這些事情？對。
那對於這個軟體工程師，這個行業的未來出路，你自己有沒有一些看法？你覺得你覺得這個行業還會一直存在嗎？我覺得這個行業還會一直存在，只是它可能會以不同的形式存在。就好比說，當初這個軟體工程師剛出來的時候，比如說六七零年代那時候 IBM 出來的時候，那時候的工程師是什麼？是工程師是你把組合語言寫在卡片上，然後送進去機器，送進去一個跟一個倉庫一樣大的機器，讓他去跑。那其實那一團機器現在，可能比你手掌上的手機還不如。那組合語言可能有些人在大學碰過，是一個非常低階很難理解的語言。那經過了演變以後，到 90 年代，有了物件導向的語言，然後到了 2010 年代手機的出現，後來有了像 Objective-C、Android 有 Kotlin 之類的，然後現在前端也有 React。科技是一直在進步的。那我覺得不變的是背後，就是一個工程師你想要去把一個問題給解決，它所需要做的事情。那它只是利用技術去解決問題。就好比像今天不同職業，它是用不同的方法去解決問題。那軟體工程師或者是硬體工程師，它就是利用手上的工具跟技術去解決問題。那我覺得這個本質上是不會變的。那回答你原來問題就是，我覺得軟體工程這個職業還是會在，只是以後可能會以不同形式存在。而這個變化可能會比過去的 2030 年還多，未來 10 年的變化可能會比過去 20 年 30 年的變化還要快這樣子。
對，這一點是其實我一直跟我們實戰營的學員有在講的，就是我跟 Hank 也是一直在跟大家說的是，其實軟體工程師，這個行業這個職業，它存在的目的是幫公司解決問題。我覺得很多人會有一個誤解，軟體工程師它的功能就是寫 code，代碼產生。我覺得這是大家普遍對這個工作的一個誤解。確實可能在五年前， AI 還沒有那麼發達的時候，比較偏 junior、mid-level 的 engineer，他們的 primary 工作確實是代碼產出。因為我給你一個 requirements，那你把這個東西給做出來，你不用去想太多，你不用去想這個 product 要怎麼設計，或是你也不用去想太多的一些其他東西，你就是把這個 code 幫我寫出來，然後我們就可以把這個 project 給推進。那現在因為有了 AI，等於說我們可以很快速的把這個 implementation，執行的這個部分給完成。但是呢，我們還是要幫公司解決問題。那幫公司解決問題這個部分呢，不是 AI 能做到的，目前來講。目前還是需要人類去做把關，因為 AI 不能負責任。今天出了什麼問題，你還是要有人去負責。就像現在自動駕駛車，現在最大的阻礙就是，他要有一個人可以，他要有人，有一個 authority 可以去負責任。簡單來說，我覺得工程師很大一部分其實也就是去為了這個 project 而負責。就像以前比較傳統的工程師，比如說土木工程師，像像建橋那些，就是很多科技技術發展到現在很好，比如說工程這些很快 implementation 部分很快，但是你還是要有一個去 sign，最後 sign off 那個 project。我覺得工程師，現在我們的工作狀態比較偏向，我們今天很多東西，我們可以自己叫 AI 去幫我們寫出來，然後我們我們只要去 supervise AI。但是我們今天還是 responsible for 那個 project，就那個 project 的 failure，還是算在我們的頭上。對，然後今天爆掉了，我們還是要半夜起來 on call，然後去去處理這個問題。對，我覺得這個是可能行業外的人會會以為工程師在做的事情就只是產出代碼，其實這是不正確的。對，工程師我覺得核心價值還是在於解決問題吧。
那你有什麼技術？你對於哪些科技比較熟練？那你就利用你手上的那些工具跟你的技術來解決問題。另外一點，我覺得也是大家很常問我的，就是很多人會講說，OK，那現在 AI 這麼發達，然後 AI 是一個工具，然後我們現在平常在工作的時候，也是都有用 AI。那為什麼我們面試的時候，有些人不相信？就是現在面試絕大多數，還是以比較經典的方式去執行，像 LeetCode，然後 system design，也是比較偏向很多人講說八股啦，就是有點像考試這樣子。那這個目前還是這個情況，你覺得為什麼是這樣子？我覺得基本上，這就是你的本質學能嘛。就比如說你今天去應徵一個東西，一個技術類職位，那他就是要知道說，你在這技術方面的了解是不是有達標。那軟體工程師你的技術上的本質學能，就是你需要至少對一個程式語言夠熟練，那你要知道一些資料結構跟演算法，如何去做足一些基本的東西。之所以會到現在這個程度，是因為至少到 AI 工具出現以前，這個就是最好的方式可以去在短時間內考察你在這部分的技術。那以前也不是這樣，以前 LeetCode 出現前，可能就是問你說，一些語言的特性嘛，比如說物件導向啊， design pattern 啊等等。那後來有了 LeetCode 這個平台出現以後，大家就是知道說，我可以更實際去考察說，你是不是實際寫一個可以 work 的 code。那 I observe 到說，這就是你個人的 fundamental。那我觀察到說，現在有些公司已經在 pilot 說，你是不是能用 AI 工具去在更進一步？我今天給你一個 task，你可以用 AI 工具進一步在時間內完成這個 task。那那就是更進一步的東西。但是今天即使你可以用 AI 工具，但是背後你的，你對於一個語言的特性跟你的資料結構演算法，你還是要知道。你才知道說 AI 產出的東西為什麼不 work，那它如果 work 的話，為什麼它有沒有更好的辦法？那你才可以去做 sign off。對我的了解來說，這些都是 fundamental 的東西。至少在短時間內可以預見的未來，都還是很重要。只是它可能越來越讓變越來越進階，就變成以前只教你寫出一個 workable code 就可以，那現在可能是你同時，你要可以用 AI tool 去做一個 mini task。
這樣子。如果一些觀眾朋友他們是在可能還在學校讀國中讀高中，然後他們會問我說，現在讀 CS 還有用嗎？對，會不會建議他們不要再讀 CS 了？那我自己的看法是，之前有有人問我這個問題說，如果我能回到大學，我會讀什麼科系？然後我當時那是大概四五年前，可能可能三四年前，我說的答案是，我還是會，我會讀 CS。然後我覺得現在我的答案還是會，還是一樣，就是我還是會讀 CS。我不知道你你是不是這樣的答案啊？嗯，我覺得它取決於你的興趣吧。就是如果你的興趣還是，就是你喜歡去解決一個問題，就是一個抽象問題，還是說你喜歡去無中生有，去產出一個可以讓大家使用的軟體。那我覺得去讀 CS 還是一個非常不錯的一個 career。那基本上因為它的薪資期望值也是還蠻還算高。就是即使在現在這個年代，雖然說之所以說大家會覺得說有點恐慌，主要我覺得比起 AI，主要還是更在於說過去 10 年的供過於求，因為變成一堆人都要湧入去念 CS。那湧入去念 CS 裡面可能有一些人可能只是為了說這個 CS 可能比較有工作機會而來。但是如果你今天的本質是說，你我今天是一個喜歡解決問題的人，然後我今天可以從中獲得成就感。那我覺得這個就是一個很強的核心競爭力。因為很多人去走這一行，可能只是目標，只是為了想要更高的起薪。他本身對這個沒有興趣。那我覺得今天無論是什麼產業，你都無法走得長久。我覺得你如果今天是你是一個喜歡解決問題，然後喜歡動手做，然後對於去了解這些程式語言背後運作邏輯，又不排斥。那我覺得走軟體工程還是一個很不錯的道路。嗯嗯。
很多人會說，軟體工程師其實這個行業馬上就要被 AI 取代了，因為什麼呢？因為現在每個人都可以 vibe coding，每個人都可以就隨便開始就一天就把這個 app 給寫好，然後大家都可以做這件事情。那為什麼我們還要軟體工程師？也是一個迷思啦，就是可能大家會這樣認為。但是真正有在軟體工程師這個行業裡面做過的應該都知道，這這不是正確的。你覺得這個對於這樣子的一個看法，你有什麼你有什麼回應嗎？嗯，就像你剛剛講的，就是如果你的你如果你的認知就是說，你今天只是把 code 寫出來，那我覺得這個不叫工程師，這個叫做 programmer，就是只是一個寫程式的人。那工程師背後的核心，是你你要解決問題的能力。那就我所觀察到就是，你最核心的競爭力在於說，你有沒有一個 product mindset。這是其中一個。如果你是走 product 路線，那另外一個比如說，你是走更深入的技術路線，是你你在 technical 方面你有沒有特別經驗的地方。那這個是 AI 很難，目前還很難取代的。比如說你是走 AI model training 的路線，你對 deep learning 很熟。那這個是目前最火熱的部分，那這個是非常小眾的人，那我們就先不談。但是對於更 technical 的部分人，你對一個 system 是不是有一定的了解？你知道說我們今天一個完整的 system，它的 end to end 是怎麼運作？那它可能會有什麼問題？那這個是我覺得一個有經驗或者是一個有競爭力的工程師，比較短時間內難以被 AI 取代的部份。因為他知道說如何去打造一個 scalable robust systems。或者是剛剛提到的 product mindset，就是如果你是走 product 路線的話，你今天要如何寫出一個會被大家使用者所使用的 product？那這個不是說你今天可以隨便寫出一個網頁就可以。你當然可以寫出很多 toy webpage，toy product，那沒有人會用。那這個 product 就可能不是這麼的實用。那可是如果你今天可以在你的生活中，發現一些使用者的痛點，然後去實際上去做出一個很多使用者會想要去使用的工具，就是一個你的核心競爭力所在。你就是有一個很好的 product mindset。舉個例子，比如說我知道有些不喜歡去公司工作，他就是喜歡去自己做微創業。他就是他做的事情就是專門把他平常觀察到消費者會常常需要使用到的，常常有的痛點，去實際上去做出來一個網頁，讓大家使用。然後他就在其中收取訂閱費。比如說在美國很多，人喜歡用信用卡玩點數，換里程票。那這個人他就觀察到說，我們缺少一個統合的網站，去把所有航空公司的里程票的 availability 給爬下來，然後讓使用者有一個 go to place，去直接去看說，我現在有這些點數，我可以換到哪個公司的機票。那他就把這個網頁寫出來。有興趣的使用者就開始用。那他一旦 adoption rate 上去以後，他就可以開始提供一些 premium 的服務。比如說我今天可以去 alert 你，你今天想要換哪個日期的里程票，然後他就可以去 set up 一個 alert。然後當這個 alert 條件被觸發，就自動 send email 到他信箱。那他就可以去收這個 premium feature 的訂閱費。那這個我覺得就是一個很成功的 product mindset，那也是一個很難被取代的部分。
我覺得你剛剛講的很有道理，就是很多人會覺得說，有了 vibe coding 之後，你就可以人人都可創業。確實是沒錯的。應該說門檻變低很多。但是除了這個之外，因為 vibe coding 它解決的問題，就是在 code 產出的那個部分。但是呢，很多人不知道的是，你有 code 不代表說你就有 product。就是說為什麼我們會有 engineer，為什麼我們會，有 product manager，是一樣的道理。就我們會需要有人去設計那個 product。就那個 tech 不代表說你就有一個 product。就像 OpenAI 它可以做很多東西，他們的核心 foundation model 在那裡，他們可以 expand，然後去把很多 startup 給砍掉。他們也可以就可以去做這些事情，只是說他們願不願意去 invest 那個時間，去把這些每一個 sector 那些小的 market 的 product 給做出來。對，OpenAI 他們不會想要做這件事情，是因為他們有他們更重要的事情要做。product 其實是另一回事。然後有了 product 之後呢，我覺得另外一個就是，那你要怎麼去 scale 這個 product，又是另外一個。vibe coding 絕對是可以做很多 toy project，就你剛剛講的小 project。我今天發現一個痛點，然後我今天就把它馬上很快速的開發出來，然後馬上讓他們去用。我覺得這個 iteration 快很多。其實我覺得有了 vibe coding，就像你剛剛講的，你今天開發一個產品的門檻降低，反而對那些有這些 product mindset 的競爭力的人，會有更大的好處，所以是一個更大的優勢。因為他可以更快的去 prototype，他的各種 idea，然後立刻去試試看說，哪個可以 work，哪個不能 work。
好，那就像我們聊到的，接下來軟體工程師的發展呢，會專注在「幫公司解決問題跟痛點」，還有我們覺得能夠真正 stand out 的工程師呢，是需要有一個 product mindset 的。所以我和 Bohr 呢，希望可以透過我們在矽谷超過十年的工作經驗，帶著大家變成那個能夠真正解決問題，而不是只會寫 code 的軟體工程師。所以我們才會創立這個現代系統設計實戰營。除了幫助大家能夠在面試的時候拿到 offer 之外，希望可以增加你對整體系統設計的架構理解能力，還有實際去執行這個設計的能力。我覺得實際執行，這個也非常非常的重要。所以說在我們的實戰營裡面講到的所有設計應用，都是我們現在平常會用到的 app。像是比如說設計這個地震警報系統，或者是說如何設計一個 AI 的 support agent，還有這個像是如何設計 LLM 的 inference API。從 OpenAI 工程師的角度去思考，這些都是目前最實用，而且我們覺得軟體工程師都需要有的最基礎的概念。重點是當你有了這些概念之後呢，遇到一個新的問題，一個你從來沒有見過的問題，你還是可以融會貫通的，以第一性原理去思考，用正確的方向去思考怎麼去解決這個問題。
除了這些系統設計之外呢，我們的實戰營還包含有 live 直播的部分，帶著大家一起去實際做一些 project。像比如說怎麼用 RAG 跟 prompt engineering 去搭建一個 AI chatbot，一個 AI 聊天機器人。或者是說我們會，在裡面做一個 cohort，教你怎麼去搭建一個屬於你自己的 AI 機器人，來專門回覆一些大家對你的疑問。那這個就是一個很好的 side project，你可以放在你的履歷上面，你在 interview 的時候也可以去講。那除了這個之外呢，我們也會在 live 裡面去討論更深度的系統設計需求。像比如說當你在設計特斯拉的 Robotaxi app 的時候，如何去 handle 一個事故發生之後，你要怎麼樣去還原真相的一個極端需求。這些問題呢，都非常有趣，而且可以大幅度的提升你怎麼樣用第一性原理去思考，並且解決問題的這個能力，也是我們一直在強調的軟體工程師的真實價值。
那我們實戰營目前的早鳥優惠呢，是到二月底結束，也就是說沒剩幾天了。如果不想錯過的話，可以到我們的官網 buildmoat.org 去看一下。而且如果你來我們 Discord 上面可以看到，我們有很多現在實戰營的同學，是去年已經參加過我跟 Hank 那個 coding 實戰營的同學，他們在去年是真的有學到很多東西，而且應該是覺得物超所值，才會在今年再繼續報名我們的現代系統設計實戰營。然後這一次也是一樣啦，我們的實戰營呢，全部都是採用小班制，所以說跟去年一樣，如果額滿的話，我們也會把這個銷售窗口給關掉，因為我們要確保每一個學員的學習品質。所以說在今年想要好好投資自己的同學呢，也絕對不要錯過了。
選擇大於努力這個話題。對，那這也是一直以來，就是很多人在討論的。我們都知道選擇大於努力，但是呢，要怎麼去做到這個，我覺得是蠻難的。你都知道下一個風口是哪裡？因為我當時認識你的時候，我也是看了一下你的 profile，然後我覺得你的 profile 是非常非常成功的。應該說一個矽谷的人的角度，如果以打工人的角度來說，算是混得還可以。對，以打工人的角度，因為我也是打工人嘛，以打工人的角度去看，我覺得這個 profile 是很很棒，應該說典型的標準的那種榜樣 profile 了。對。那你覺得要達到像你這樣子 profile，你當初做對了什麼事情？我覺得在選擇公司的方式，你就是要選擇在一個對的賽道上。因為在一個對的賽道上的公司，它才有繼續往下成長的空間嘛。那公司有成長，它才能招更多人，那它才能投資在更多 future project，新的 project 上面。那這些都是一個作為員工來說，作為一個工程師來說，一個很好的成長的一個一個空間。就是當今天一個公司有成長，它才有各種讓你個人所成長的空間。比如說當今天 team 擴張了，那你就 lead 這個 team 的機會。那今天投資一個新的 project，那你就從零到一的機會。那我覺得作為工程師來說，你如果有一個從零到一的 project 的一個經驗來說，這個是一個非常寶貴的。就是很難，其實你不用說做什麼 fancy 的多 fancy 的東西，但是你單純有一個從零到一，去 bootstrap 到 productionize 到 scale up，那我覺得這個經驗來說，即使在同一個公司裡面，也並不是每個人都會有這種經驗。那你的這個經驗是可以去比較 transferable。當你離開這個公司以後，也可以跟著你一起走。當你在面試 behavioral interview，還是說 technical deep dive interview 的時候，都是一個很好拿出來說的經驗。
回到剛剛的問題就是，公司在一個對的賽道上來說，它就有可能高的成長空間。舉我來例子來說，就是我當初離開 Meta 要去 Stripe 之前，也是就是看說那幾年的 VC 主要都是集中在一些 FinTech 的公司，就是有很多 FinTech 公司在那幾年成長很快，像 Stripe、Robinhood 還有 Block。對，那那時候我就是想說，那我就是要在 FinTech 公司去投這幾家，然後上了哪幾家我再去做決定。那最後就是上了 Stripe。Stripe 那個也，是蠻不錯的一個時機進去的。對吧？對，因為那時候公司剛經過 Series E 的融資，就是通常在這個階段的公司，就是大到很難倒，可是它仍然可是它又夠成熟，就不會像在一些太早期的 startup，就會變成有些 startup 還在 survival mode，就變成說你今天在裡面的話，身為一個工程師，就變成你會因為公司資金的問題，所以會被抓著說要去做很多跟工程師本身的個人成長沒有相關的事情。這樣子。對，所以我覺得像在這種 late stage startup，算是一個對於很多工程師一個很不錯的一個成長的機會。
嗯嗯，而且你一開始畢業就是去 Meta、Google，就那個時候也是這幾家公司蓬勃發展的時候。應該說已經很成熟了。對，其實那時候去大公司，一開始是覺得說剛畢業的時候，我想要去大公司學習一些正確的 engineering practice。像在 Google 的話，就是它在 engineering 這方面做得很好，就是說如何正確去打造一個很 robust 的 system，很 scalable robust system。那後來去 Meta，是他們是比較 product oriented 的公司，就是如何正確去打造一個很多人會用的 product。這樣子。其實 Stripe 的薪水也蠻不錯的。對吧？當初還不錯。對，你剛剛跟我講說你的 Stripe 股票都全都買了。對，然後都 cash out 了。對，後來拿去買 Nvidia，全部拿去買 Nvidia，還有 Palantir，對吧？對。OK，對啊，那那是另外一個 topic。確實就是選擇。然後在現在這個時代，其實還蠻明顯就是 AI。但是你你有你自己的 priority，所以說你也沒有要特別去做 AI 的東西。對，我覺得這個是每個人人生階段不一樣啦。如果在我現在的公司，我也會盡量去說，因為現在大部分公司，即使不是做直接 AI 相關，他們也會有 AI 的 project。對，像比如說最最常見的，就是利用 AI 去提升 developer productivity 的組。那如果有這種機會，我還是會想要去嘗試看看，因為基本上這是目前最新的技術，然後大家都還在嘗試。那我覺得可以也，是可以從中獲得很多東西。
嗯嗯嗯，那你現在的觀察，你覺得接下來五年，的賽道大概會在哪裡？除了 AI 之外？除了 AI，應該就是 AI 衍生的各種產品，就是比較偏向應用層吧。就是 AI 有分很多層嘛，一個就是最核心的 model 層。那那部分就是被這幾家壟斷，而且很多人就說 model model 層也可能要變 commodity 嘛，也是這幾家公司就是短時間一直在出一直在出一直在出，就變成他們之間的差距越來越小。那接下來幾年，我覺得到底大家會 focus 在說，如何用 AI 去打造一個真的 lucrative product。那也是 OpenAI 最近我看到最近一年在重複做的事情。OpenAI 最近一年就推出各種 product，去想去嘗試說哪些 product 它可以真正去 scale up，因為它也想要訂閱費以外再創造其他 revenue stream。那還有現在各種 startup 也是想要利用 AI model 去在各去嘗試各種不同的產品，看能不能找到他們自己的 niche market，然後從那邊去 scale up。這樣子。
I see。我我自己的看法是，我覺得 OpenAI 這些公司，全部在做的，事情都是 focus 在 LLM 這個部分。語言模型，大型語言模型，foundation model 一定會越來越越來越普及，越來越多人使用。然後這一定會 evolve 到一定程度，變成非常非常重要的一個核心。然後所有的 application 都從裡面開始，AI agent 從裡面開始。那我自己覺得啦，下一個很重要的，比較偏向是 real world AI。比如說像 Tesla physical AI，像 Tesla 在做的，還沒有像 LLM 這樣子已經發展到現在的程度。就這個東西才剛開始。對，所以我覺得大家如果有興趣的話，其實可以往那邊去看一下。我還有發現一個趨勢，就是現在就是因為現在隨著 AI 跟晶片技術的進步，所以現在公司在探索各種新的人機介面。像我們前一個十年就是 mobile。那像 Elon Musk 不是在訪問的時候又說，他覺得以後 phone 不會是一個，會是一個淘汰掉的人機介面。對。就以後就是直接用 AI 告訴他事情，然後 AI 就直接給我東西，我不用去用 phone apps 去點我想要的資訊，獲取我想要的資訊。對。那我們可以看到像 Meta，他們現在在做 AI 眼鏡，就是這部分的嘗試。那之前像 Apple Vision Pro，雖然是失敗，但他可能接下來要做眼鏡，就眼鏡也是目前 Meta 最新的一輪嘗試。那我們之後可能目前還沒有找到一個可以正式取代 phone 的一個人機介面。但是 who knows，說不定隨著晶片技術越來越進步，以後連眼鏡都不用，以後可以直接用投影，就像你在電視上看到的那樣。就像你剛剛講到的 physical AI，我覺得最直接就是 AI assistant。就是像鋼鐵人那個 Jarvis，humanoid 是一支。那也有可能是，不一定要是 humanoid，那可能像 Jarvis 那樣，就是一個有可能的一個人機介面。這樣子。yeah yeah。然後我覺得以後應該說硬體的 engineering 也是非常 demanding。就是硬體最後一直很 demanding，只是因為硬體的切入門檻比較高，所以不像軟體一樣就是大家全部可以蜂擁進入，然後短時間內可能三五個月就可以從 bootcamp 出來，沒那麼好 vibe coding 硬體東西。yeah it makes sense。
你剛剛提到 FinTech。FinTech 確實是現在可能 VC 錢都在 AI 上面。但我覺得有一部分的 FinTech，也是比較偏向是現在或是未來的賽道，就是 blockchain 這部分然後 crypto。我知道這個東西是蠻蠻多人不同意這個，很多人還是很反對 crypto，很反對 blockchain 這個 tech。我覺得今天這個影片目的也不是來討論這個。我自己是比較相信就是這是未來 decentralized money 這部分，一定是未來的一個趨勢啦。大家如果想要知道未來 tech 的趨勢的話，也可以去往這個地方看。對啊。影響 FinTech 發展的 ceiling always 是它的相關法規。因為只要是有 money movement 的話，就一定會有法規介入。那法規介入就會影響到你東西可以 move 多 fast。這樣子。yeah that's true。就像 self-driving car 目前也是受礙法規。其實現在那個 Tesla self-driving 已經可以比人安全了，但是法規還是在那邊，就是說你你還比人類安全好幾十倍，我才可以讓你上路這樣子。對啊。所以，所以我覺我自己個人的一個看法啦，就是我覺得大家不要因為 AI 就覺得好像 engineering 或是 software engineering 這個行業在走下坡。其實我覺得反而確實現在是我們處在一個我自己覺得是在一個 consolidation 的一個階段，然後之後一定會有下一輪的這個爆發，然後那個時候一定會有新的很多 demanding 的工作。那最重要的是什麼？最重要就是你現在 focus 在你現在能看到的東西，然後把你的基礎給打好，然後等到隨時有這些機會的時候，你就可以 hop on。然後我覺得很重要的一個 skill set 就是，你要能夠快速去運用新的工具。因為就像你剛剛講的，現在 AI 的工具 evolve 太快了。我們今天的 model 跟可能六個月前的 model 就差非常非常多，然後它的聰明程度也是完全不一樣。我也覺得，就是工程師這個工作絕對不會沒有，它只會是形式不太一樣。對，然後可能 operation 不太一樣，然後效率只會越來越高。大概就是這樣子。對。
OK，那非常感謝 Bohr 來跟大家分享這個目前科技的趨勢。那大家如果什麼問題的話，或是有不同看法，也可以在影片底下留言。好，那實戰營的連結呢，我也會放在影片底下的資訊欄。如果你喜歡今天的內容的話，記得一定要幫我們點個讚。那我們下次見囉。