Weekly Edition / July 17 2026
補貼的最後一夏。
放假回來，Howard 把兩週的模型新聞收成四件事：能力還在漲、廠商在劃地盤、成本已經是明確的事實、算力正往端裝置走。
Codex 的用量暴漲，OpenAI 推出「每增加一百萬使用者，就替全體付費用戶重置額度」——七百萬、八百萬、九百萬，最近重置了好幾次，還暫時解除五小時限制，短期內幾乎吃到飽。Anthropic 只能配合：原訂七月停止對訂閱者開放的旗艦模型，日期一路從十七日延到十九日。Howard 的判讀：競爭是好事，大家才會讓利；但這些都是投資人補貼出來的，終究會收斂。微軟已經公開說 Anthropic 太貴，要換成自家模型放進 Copilot；NVIDIA 則說 AI 的運算成本已經比員工還貴，出現黃金交叉。
「不是它吐得快。我寫程式也可以吐很快，但沒有辦法解決問題。現在看的是有效 token。」
AING WEEKLY · JUL 17 · TREND WATCH另一頭是小模型遍地開花。中國的 Kimi K3 用混合專家架構在出口禁令下追上美國模型，阿里的 35B 量化模型可以跑在小機器上。Howard 自己買了一台本地 AI 機在家測試，結論跟理解一致：端側模型做不了長任務，人設會崩、會把自己改壞，但拿來做小判斷、翻譯、embedding 綽綽有餘。他提出一個新單位——不看每秒吐幾個 token，看「有效 token」，有沒有解決你的問題。
第二個 demo 是他上週為某券商 APP 競品調研做的 POC：用 AI 操控 iPhone。電腦接手機、手機裝 WebDriver agent，AI 自己判斷畫面、點擊、截圖，甚至加遮罩，還能窮舉整個 APP 的畫面。影片有點抖，他叫 AI 加防手震，也做到了。這條資料流已經封裝成 skill，只差公司的開發者帳號與一台測試機。以前手動截三百張圖截到手抽筋，以後是一句話的事。
三位同仁不約而同講了同一件事：AI 產出的價值，等於模型能力乘上你留給它的資料。彭翔、Vivian 與 Elan 各自交出一個係數。
我不懂的，客戶聽懂了。
Aaron 請 Abby 打開他出門用的 portal：所有東西都在裡面，沒有投影片要帶。然後播了兩支影片——兩支他都沒有一頁一頁看過。
現在出門，他什麼都不帶。要講的東西整理在一個入口頁，設計系統、design token、pitch deck 全是 HTML，點開就一直講。第一支影片是 Lite 版 CMS 的操作教學：Aaron 不知道那套 CMS 怎麼登入、怎麼編輯，他只下了一個 prompt 請 AI 把點選過程錄下來，編審放走完，前台就能用。「這就是我們的 Lite CMS；要所見即所得，會有一個比較貴的版本。」
「這個時代幹嘛自己這麼努力完之後，再去跟 AI 講？不會，就叫 AI 剪片子給我看。」
AING WEEKLY · JUL 17 · OPERATING MODE第二支是行銷影片：獲客六個閉環、動能經濟，AI 想的敘事，AI 對應的畫面，AI 找的接近人聲的配音——他只說了不想付費。「他哪個東西扣合到哪個點，其實我真的都不曉得。但今天去完，客戶很清楚他們要做什麼。」如果請它剪成十分鐘、慢慢講，那就是一支教育訓練；看幾次，人就會了。
他因此對兩件事下了戰帖。一是 Sitecore：等兩個案子的資料到齊，他會自己下 prompt 把它改到不一樣，「十個 RD 跟一個我，看誰比較強」。二是加班的定義：大家以為他留到很晚，其實 prompt 下完，AI 在燒，他在看姐姐推薦的韓劇，看到十二點。「你說我在加班，但我最近也看了很多劇。」
彎道超車，只需要會問。
Aaron 說 Vivian 的分享，是這一兩個月他聽過最動腦袋的一個。理由不在她做出什麼，而在她開了一條新賽道：教 AI 訪談她。
「三個月之後再出一個模型，會問的跟不會問的——不管你能力再強，會問的人一下就把你秒掉。」如果 AI 扮演的是一位二十年的架構師來問，問出來的規格會比公司任何一個工程師都精準，回答完就結束了。這是他半年來沒聽過的切角，所以「真的還蠻厲害的」。
「不管你能力再強，三個月後，會問的人一下就把不會問的秒掉。」
接著他把彭翔與 Vivian 的東西接成一個架構：把工單系統想成一個中台。中台不好用，那就不要進去——彭翔的工具是 input 介面，測試 fail 直接寫進去；Vivian 的工具是 output 介面，讀出來就好。中台是什麼都不用管，以後換系統只是接 MCP、改 prompt。下週一家銀行的數金部門邀 NEUX 去交流，「如果這個串起來，就很炫。」
但他也留了一段給 AI 做不到的事。尚霖與 Lily 前一天去客戶現場，留下一份從六點到九點多的排查紀錄。Aaron 說這才是人的價值：AI 可以有節奏地規劃，但現場有很多變因——排查了什麼、對標了什麼、下一次怎麼避免。「客戶 call 不到 AI，所以我們還是要到現場。」如果紀錄能回饋成下一次的 prompt，讓雙方都更有效率，那就有點像 FAE 了。
「AI 很難取代人去現場做服務這件事。客戶 call 不到 AI。」
最後的話留給新人。Vivian 一個月、Elan 一個月，都摸出了自己的東西。「越新手，真的趁這個時間點你還沒有僵固性，發揮你的想像力。」老手則被長江後浪推前浪提醒著：如果還在想「先了解、再用 AI」，這個人生就 fail 掉了。今天的每一段，他都要大家給掌聲。
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