AI工具 & 智慧製造

  在 2025 年， Canva AI 指的是該平台推出的 「魔法工作室」（Magic Studio） ，這是一整套將人工智慧整合到設計流程中的工具箱。它讓完全沒有設計經驗的人，也能透過「輸入文字（Prompt）」或「一鍵點擊」來完成專業級的圖文設計、影片剪輯與簡報製作。 以下是 2025 年 Canva AI 最核心的幾項功能分類： 1. 影像與照片編輯 (Magic Edit & Photo) • Dream Lab (Leonardo.Ai 技術) ：2025 年最新的強大功能，只需輸入描述，就能生成極高質感的相片、插圖甚至 3D 視覺效果。 • 魔法擴展 (Magic Expand) ：如果照片比例不對，AI 可以幫你「補全」照片邊緣沒拍到的場景。 • 魔法抓取 (Magic Grab) ：把照片裡的某個人或物體直接「抓」起來移動，AI 會自動補好原本位置的背景，就像操作貼紙一樣。 • 魔法橡皮擦 (Magic Eraser) ：一鍵抹除照片中多餘的路人或雜物。 2. 內容創作與文字 (Magic Write & Design) • 魔法設計 (Magic Design) ：輸入一句話（例如：「幫我做一個貓咪咖啡廳的開幕海報」），AI 會直接幫你排版、選色、配圖，產出多個完整設計稿。 • 魔法文案 (Magic Write) ：AI 幫你寫腳本、改寫語氣或撰寫社群貼文。2025 年的版本更強調**「品牌語調」**，能學你平常說話的口吻。 • 魔法切換 (Magic Switch) ：一鍵把一張海報變成簡報、或是把橫向影片變成 IG 直式影片，並自動完成翻譯。 3. 2025 全新進階工具 • Canva Code (AI 編碼) ：這是一項突破性功能，讓你可以用「說」的來建立具備互動功能的網頁元件，完全不需要懂程式碼。 • 魔法圖表 (Magic Charts) ：直接把 Excel 或數據丟進去，AI 會建議最適合的視覺圖表，並自動美化。 • AI 影片生成 (Video 2.0) ：支援將文字轉化為 4 秒以上的短影音，或自動將多張照片配上音樂剪輯成節奏感強的 Reels。 4. 企業與協作功能 • Canva Shield (安全防護) ：針對企業用戶，確保 AI 生成的內容不會侵權，且過濾掉...

 

 最近研究人工智慧、太空衛星或機器人領域發現， 似乎或多或少，都會涉入到國防科技領域。 雖然我對這個領域沒多大興趣， 但秉持著  只要聽到一定次數以上的名詞，就要花點時間去了解的原則， 開始補上這方面的知識。 剛好，天下雜誌推薦我這本《科技冷戰新賽局》 （Unit X: How the Pentagon and Silicon Valley Are Transforming the Future of War） 我覺得把這本書當入門也還不錯， 因為這本書的起點就是一個有趣的故事。 －－－ 本書的共同作者 拉傑·沙赫（Raj M. Shah） 曾是一名美國空軍 F-16 戰鬥機飛行員。 2006 年，他奉命在伊拉克與伊朗邊境執行巡邏任務。當時局勢極度緊張，只要稍微飛越國境一英里，就可能引發外交災難甚至戰爭。   F-16 是很了不起的戰鬥機，能以兩倍音速飛行，靈活性也遠勝其他同級戰機。但它的導航系統竟然過時到沒辦法在移動的地圖上以圖形顯示戰機的精確位置。   導航系統沒辦法更新，所以拉傑自己想出了一個破解的辦法－他在駐地營區裡有一台康柏iPAQ 掌上型電腦，用來檢查電子郵件和玩俄羅斯方塊遊戲， 他把民用導航軟體和數位地圖下載到裡面，偷偷帶進駕駛艙，綁在膝蓋上。這台區區 300 美元的小裝置裡頭的軟體，竟比價值 3,000 萬美元的戰機上的導航系統還有用，能更精確地讓拉傑知道他人在哪裡。   那次是拉傑第一次意識到，在開發新科技，矽谷早就大幅領先通用電力（General Dynamics）、洛克希德馬丁（Lockheed Martin）這些國防承包商。 十年後，拉傑以平民身分造訪位於卡達的空軍指揮中心，他當年執行的戰地飛行任務，就是從這裡指揮調度。經過十年，他發現軍方非但沒有迎頭趕上，反而落後得更嚴重了。 而這也是他再度造訪卡達的原因， 當時的美國國防部長任命拉傑與克里斯·基爾霍夫負責領導「國防創新實驗單位」（Defense Innovation Unit Experimental, DIUx）， 簡稱為「X 小組」（Unit X）， 任務就是把現代科技帶進美軍體系 ..... －－－ 如果按照書中的描述，這個小組應該是 2015 年就開始運作了， 十年前，也正是 SpaceX 第一次成功回收獵鷹 9 號火箭的時刻。 而 ...

    SRAM 像你桌上的 筆記本 ，隨手就能翻開， 速度最快但頁數極少 。 • HBM 像你辦公室裡的 書櫃 ，存書很多且伸手就能拿到（比去圖書館快得多），但還是要起身走過去。 HBM（高頻寬記憶體）與 SRAM（靜態隨機存取記憶體）都是電腦架構中的關鍵儲存技術，但它們在 效能、位置、成本和用途 上有本質的區別。 簡單來說， SRAM 是「極速但極貴」的貼身助手 ，而 HBM 是「高速且大量」的大型倉庫 。 1. 核心區別對比表 2. SRAM：晶片內的「閃電」 SRAM 不需要像 DRAM 那樣定期「刷新」資料，只要有電就能維持。它的結構複雜（一個位元需要 6 個電晶體），所以佔用的晶片面積非常大。 • 優點： 速度最快，延遲幾乎可以忽略不計。 • 缺點： 密度低、成本極高。如果在一個晶片上塞入 GB 級別的 SRAM，晶片會大到無法製造且昂貴得驚人。 • 典型應用： NVIDIA H100 GPU 內部的快取，或是 Groq LPU（專為 AI 推理設計的晶片，完全使用 SRAM 來追求極致速度）。 3. HBM：封裝內的「水庫」 HBM 其實是將多層 DRAM 晶片像「蓋大樓」一樣垂直堆疊起來，並透過 TSV（矽穿孔）技術連接。它雖然本質還是 DRAM，但透過大幅增加通道數量，實現了驚人的數據傳輸速度。 • 優點： 在極小的空間內提供巨大的容量與頻寬，突破了傳統記憶體（如 DDR5）的效能瓶頸。 • 缺點： 製造與封裝製程（如 TSMC 的 CoWoS）非常複雜，成本遠高於一般記憶體。 • 典型應用： AI 伺服器的核心，如 NVIDIA A100/H100、AMD MI300X，用來存放巨大的 AI 模型參數（如 LLM 大模型）。 4. 為什麼 AI 晶片兩者都需要？ 在 AI 運算（如 ChatGPT 的推理）中，這兩者分工明確： 1. HBM 負責「裝貨」： 把幾十 GB 的 AI 模型權重全部載入到 HBM 中。 2. SRAM 負責「搬運與計算」： 當運算單元需要處理某個片段時，資料會從 HBM 快速抓取到內部的 SRAM 快取中，進行極速運算後，再把結果傳回 HBM。 總結 • SRAM 像你桌上的 筆記本 ，隨手就能翻開，速度最快但頁數極少。 • HBM 像你辦...

 

 [Google 聯手敵人的敵人 Meta ：一起拆掉 Nvidia 護城河] Google 推出了一個代號 「TorchTPU」 的秘密武器，還找來了同樣恨透了被顯卡綁架的 Meta 當盟友，這是 Google 在向 Nvidia 宣戰書上，蓋下的血手印。 #房間裡的大象叫做CUDA 讓我們先把時光倒流一下，為什麼 Nvidia 的股價會飛天，為什麼全世界的 AI 公司都要乖乖排隊給黃仁勳送錢？ 是因為 Nvidia 的 GPU 真的無法被超越嗎？ 真正的魔鬼在於軟體生態，Nvidia 的王牌是那個叫做 CUDA 的軟體平台，以及生在它上面的 PyTorch 框架。 這就像是所有的教科書、所有的 AI 模型、所有的開發工具都是用英文寫的，而Google 雖然手握超強的 TPU 晶片（這可是 AlphaGo 的大腦！），但它卻非要大家講法文（Google 自家的 JAX 框架）。 企業客戶會兩手一攤：「Google 大哥，你的 TPU 很強，但我的人不會用法文啊！轉換成本太高了！」 這就是 Nvidia 的護城河。 #Google的低頭與反擊 Google 終於意識到，搞「閉門造車」是死路一條。 於是「TorchTPU」誕生了，簡單說，Google 不再強迫大家學「法文」，而是直接給 TPU 裝上了一個 「翻譯機」。 這個計畫的核心目標只有一個，讓全世界最流行的 AI 框架 PyTorch，能夠「絲滑無痛」地在 Google TPU 上跑起來。 這等於是告訴全世界的開發者：「你們繼續用你們習慣的 PyTorch，一行程式碼都不用改，但底下的硬體，你們可以把那個死貴的 Nvidia GPU 拔掉，換成我的 TPU。」 這是拿著大鐵鎚在拆 Nvidia 的牆角。 #敵人的敵人就是朋友 這場戲最精彩的地方在於配角：Meta。 為什麼是 Meta？因為 Meta 是 PyTorch 的親爹啊！Facebook（Meta）當年為了不被 Google 的 TensorFlow 綁架，大力扶持 PyTorch，結果沒想到最後卻便宜了 Nvidia。 現在，Meta 面臨著每年幾百億美元的硬體支出，他們迫切需要備胎，如果 TPU 能完美支援 PyTorch，Meta 就能從 Nvidia 的漲價勒索中解脫出來，獲得巨大的議價權。 據傳，Meta 已經在考慮從 2027 年開...

  您好，關於 Oracle 資料庫的備份，要針對 單一 Table（單一表格）  進行 當天異動量（當日變動資料）  的備份， 傳統或直接的方法無法單獨實現 。 Oracle 的備份工具和技術主要針對 整個資料庫、整個表空間 (Tablespace)、或特定的資料檔 (Datafile)  進行操作。資料庫級別的工具無法精確到只備份一個 Table 內部自上次備份後的增量變動資料。 💡 備份與恢復的標準方法 在 Oracle 環境中，要實現類似「單一 Table 的當天異動量」的需求，通常需要結合使用以下兩種主要的技術： 1. 邏輯備份工具：Data Pump (expdp/impdp) 這是最接近您需求的工具，但它進行的是 邏輯備份 ，而非異動量備份。 備份範圍：  可以精確到 單一 Table  或特定的 Schemas。 備份內容：  它備份的是該 Table  當前的完整資料與結構（DDL 和 DML） ，而不是自上次備份後的差異。 如何實現「當天異動」： 您可以在每天固定時間（例如下班後）運行  expdp  命令， 只導出 這個 Table。 您可以利用  QUERY  參數 ，在導出時加上時間條件，只導出當天發生變動或新增的資料： SQL -- expdp 語法範例，假設 Table 有一個 'UPDATE_TIME' 欄位 expdp directory = DATA_PUMP_DIR dumpfile = mytable_delta.dmp tables = SCHEMA.MY_TABLE query = 'where UPDATE_TIME >= TRUNC(SYSDATE)' 優點：  備份檔案小，是真正的「異動資料」，恢復時只需匯入這些資料即可。 限制：  該 Table 必須有一個可靠的 時間戳記欄位 來標記變動時間。 2. 物理備份工具：RMAN (Recovery Manager) 這是 Oracle 官方推薦的、針對資料庫整體進行的 物理備份 ，無法針對單一 Table 進行增量備份。 備份範圍：  資料檔（Datafile）或表空間（Tablespace）。 增量備份（I...

 AI 丟人、算力輸人、天才走人，蘋果在人工智慧時代走向滅亡之路 不只台灣，全世界都有手機鄙視鍊。拿著 iPhone 有些人覺得自己高人一等，也難怪網路上「你不要安卓思維」的言論常常出現。我自己是什麼設備都有，也驚嘆蘋果設備的高品質。我有一台 MacBook Pro 15 Retina 已經用了 12 年，換過電池，但整個質感還是吊打許多全新的 Windows 筆電。但大家有沒有想過，我們覺得蘋果這麼好的底氣是什麼？可能就是公司的哲學「 不做第一，只做最好 」。然而 蘋果的這個哲學，在 AI 時代，可能讓它變成下一個 Intel，甚至是 Nokia，正在走向滅亡的路上。 這兩天傳出蘋果最重要的晶片大神 Johny Srouji 將要出走。此人對蘋果乃至矽谷的重要性，遠遠超過檯面上的 Tim Cook。如果說 Cook 是蘋果的面子，Srouji 就是蘋果真真實實的命根子。 Srouji 正是蘋果最重要 M 系列晶片及 A 系列晶片的生父。 他的離開，不僅是高層的人事變動，更被視為蘋果長達十五年「矽基主權」的潛在終結。Srouji在蘋果內部的地位無可取代，他在和 Intel 合作之時，就深惡痛絕那個只會靠瓦數和頻率堆效能的 CPU。在合作後期，他首先主張和 Intel 決裂，靠的就是對每瓦效能殘酷追求的「Srouji主義」。2020 年 M1 晶片的橫空出世，讓 MacBook Air 這種無風扇筆電的效能得以碾壓桌機。 據估算， 僅靠自研晶片，Srouji每年為蘋果省下了約 200 億美元的成本 ，更重要的是，他建立的「統一記憶體架構」賦予了蘋果極強的定價權，例如記憶體從 8GB 升級到 16GB 就敢收取 200 美金的溢價，這部分技術壟斷支撐了蘋果約一兆美元的市值。因此，Srouji若離開，相當於蘋果國庫破了一個大洞。 然而，這場危機並非突如其來。 蘋果晶片的「神話」其實在 2025 年就已顯露疲態。近年來 A 系列與 M 系列晶片的效能提升幅度越來越像是 Intel 的「擠牙膏」 ，A15 至 A16 效能原地踏步，靠拉高時脈硬撐。這正是這次 Srouji 要走大家最怕的事，就是 Nuvia 事件。 當年蘋果晶片架構大師 Gerard Williams 因內部創新受阻而憤然離職創立 Nuvia，隨後被高通收購。如今，高通最新的驍龍 8 至尊版晶片正是採...

  💻 CUDA 晶片生態系統概述 CUDA （ Compute Unified Device Architecture ，統一計算設備架構）晶片生態系統，是以 NVIDIA 開發的 GPU （圖形處理單元）硬體為核心，並以 CUDA 平行運算平台和程式設計模型 為基礎，所建立起的一個 軟硬體整合、廣泛而豐富 的加速運算環境。它允許開發者利用 GPU 數以千計的處理核心進行 通用計算 （GPGPU），大幅加速運算密集型任務。 核心組成要素 CUDA 生態系統可以簡單區分為以下幾個核心層面： 1. 🥇 硬體基礎：NVIDIA GPU 晶片 • GPU 核心架構： 生態系統的基石是 NVIDIA 的 GPU （如 GeForce, Tesla, Quadro 系列），它們具有大規模的平行處理架構。這些晶片設計成以較慢的速度 並行執行大量執行緒 ，而非像 CPU 那樣快速執行單一執行緒，非常適合處理資料密集的計算。 2. 🧱 軟體平台與程式設計模型：CUDA 本身 • CUDA 平台： CUDA 不僅僅是一個 API，它是一個 完整的開發平台 和 程式設計模型 。它提供了一個軟體層，作為 GPU 硬體與應用程式之間的橋樑 。 • 平行運算能力： 透過 CUDA，開發者可以使用 C、C++、Fortran 等語言，並透過特定的擴充功能（如 CUDA 核心 程式碼），將任務分解成大量可在 GPU 上同時執行的子任務。 • 優勢： 這種方法能充分利用 GPU 的 大規模平行處理 能力，在科學模擬、影像處理、金融建模和最重要的 深度學習 等領域，實現比僅使用 CPU 顯著更高的運算效率。 3. 🛠️ 開發工具與函式庫：豐富的「護城河」 這是 CUDA 生態系統最關鍵、也最難以被競爭對手超越的部分，常被稱為 NVIDIA 的**「軟體護城河」**： • 專用函式庫： NVIDIA 提供了大量經過優化、測試和維護的函式庫，可直接用於加速特定領域的應用： • cuDNN： 專門用於加速 深度神經網路 運算的函式庫，是幾乎所有深度學習框架（如 PyTorch、TensorFlow）的標準配置。 • cuBLAS： 用於加速 線性代數運算 ，在許多科學計算和機器學習演算法中不可或缺。 • cuFFT： 用於加速 傅立葉變換 運...

 黃仁勳曾說： 美國的晶片出口禁令，無法阻止中國發展科技， 只會把整個中國市場讓給中國。 現在看起來，他的預言可能正在實現。 而近期要搶佔中國晶片市場的，正是曾任 NVIDIA 全球副總裁以及中國區總經理長達 15 年的張建中，他在五年前所創辦的摩爾線程。 2025 年 12 月 5 日，一家成立僅 5 年、還在虧損的中國 GPU 公司，首日上市股價暴漲 425%，市值衝破新台幣 1.3 兆元。 這個數字相當於台灣的廣達與富邦金之間，可排進台股前六名。 這家公司 2024 年營收只有新台幣 19 億，卻虧了 71 億。 市值營收比一度飆到 500 倍，是同業的 5-10 倍。 資本市場瘋了嗎? 不，這是一場「買保險」的豪賭。 在 NVIDIA 被禁售的中國市場， 自主可控的 GPU 不是一般普通商品，是戰略物資。 這背後的故事，是一場關於封鎖、突圍與科技戰的商業故事。 --- #從黃仁勳的中國隊長到創業者 摩爾線程的創辦人張建中，曾是 NVIDIA 全球副總裁、中國區總經理，在 NVIDIA 任職了 15 年。 這 15 年，正是 NVIDIA 從遊戲顯卡公司進化為 AI 霸主的黃金時代。 張建中帶領 NVIDIA 在中國 GPU 市場佔有率從不到 50% 飄到 80% 以上，是黃仁勳在東方最信任的將軍。 但在 2020 年，50 多歲的張建中看到了兩個趨勢: 危機: 美中科技戰升溫，高階晶片出口受限，中國急需自主 GPU。   機會: 中國市場對算力的需求是無窮的，誰能造出中國自製 GPU，誰就贏得下一個十年。 於是，他做了一個驚人的決定:辭職創業，在中國造一個 NVIDIA。 他帶走了在 NVIDIA 的經驗、對 GPU 生態的深刻理解、對中國市場的認識，創辦了摩爾線程。 #100天造出晶片的摩爾速度 成立僅 100 天，摩爾線程就宣布研發出首顆國產全功能 GPU。這個速度震驚業界，也引來質疑:這是不是「PPT 晶片」? 張建中用產品回應了質疑。 2022 年發布的產品 MTT S80 遊戲顯卡:  號稱「國產遊戲顯卡天花板」。雖然宣傳能跑《黑神話:悟空》，但現實是 1080P 低畫質只能跑 20-30 幀 (同價位 Nvidia 顯卡輕鬆破百)。驅動相容性仍是最大問題。 MTT S3000 伺服器顯卡:  瞄準 AI 運算...

  Adobe 兩大排版軟體 1. InDesign (ID) 定位： 這是 Adobe 專業級的綜合排版軟體 ，專門設計用於 多頁面 的排版工作。 功能： 印刷品排版： 雜誌、書籍、報紙、宣傳冊、海報等。 數位出版： 互動式 PDF、電子書（ePub）、數位雜誌。 內容連動： 與 Photoshop (PS) 和 Illustrator (AI) 的檔案完美連動。 總結： 只要是涉及多頁面、精細文字格式、頁碼、目錄和最終印刷輸出的複雜專案， InDesign 就是首選。 2. Illustrator (AI) 定位： 向量圖形編輯軟體 ，雖然主要用於繪圖和標誌設計，但也具備強大的排版功能，特別適合 單頁或少量頁數 的設計。 功能： 單頁設計： 名片、傳單、複雜圖文並茂的海報、包裝設計。 文字變形： 由於是向量基礎，文字處理非常靈活，適用於標題藝術字。 圖形與文字整合： 適合需要將複雜插畫與文字精確結合的設計。 總結： 適合 以視覺和插畫為主，文字為輔 的單頁排版，或對文字進行高度藝術化處理的設計。 💡 其他與排版相關的 Adobe 軟體 雖然主要排版功能集中在 InDesign，但以下軟體在排版工作流程中扮演輔助角色： Photoshop (PS) ： 處理圖片和照片的修圖、去背、色彩校正。在排版前準備好高品質的圖片是必備步驟。 Acrobat： 處理和管理 PDF 檔案 ，這是印刷和數位發行的 標準文件格式 。排版軟體最終都需匯出為 PDF 供印刷廠使用。

  CoWoP 崛起，半導體檢測全面到位 CoWoP 是一種新興的創新系統層級封裝技術，將封裝基板和 PCB 整合為單一結構，讓模組變得更薄、更高頻寛，且散熱性能更佳。為了達到這個目標，整個 PCB 供應鏈都必須達到半導體等級的精準度，因此先進的視覺檢測就變得非常重要。本文將探討半導體檢測技術如何適用於 CoWoP 製造，以及影響其成功的主要視覺檢測挑戰。  在 CoWoP 封裝中，類似基板的 PCB 檢測，需要將半導體等級成像擴大應用至大型 PCB 面板。 不只是電路板：CoWoP 將封裝層級的責任分配給 PCB 與 CoWoS 和 Flip Chip 相比，CoWoP 具有訊號路徑最短、散熱效能最佳以及中等的成本，非常適合 AI、HPC 和高速通訊應用。 從 CoWoS 到 CoWoP 半導體與 PCB 產業再次重新定義其邊界。隨著 CoWoS (Chip-on-Wafer-on-Substrate) 技術日漸成熟，並且驅動今日的 AI 加速器 (例如 NVIDIA 的 H100 和 H200) ，業界的注意力正轉移至下一個重要概念 - CoWoP (Chip-on-Wafer-on-PCB) 。 CoWoP 由 NVIDIA 推廣，有台積電和主要 OSAT 的參與；這種技術移除傳統 ABF 基板，並直接將矽中介層接合至 高精度 PCB  上，創造出結合先進封裝與大型面板製造的「封裝即系統」架構。  CoWoP 可在製造難題解決後，移除 ABF/BT 基板，進而提升熱效能並降低封裝成本。 CoWoP 的優勢 從技術角度來看，CoWoP 有幾項明顯的優勢： 更短的訊號路徑 省去了中間的基板，改善了資料延遲和電源完整性。 透過直接散熱器接觸來改善熱管理。 移除 ABF/BT 基板並使用大面積 PCB 製程，可將 封裝成本降低 40-50% 。 一旦檢驗和製程精確度達到基板等級，高產能 PCB 面板製造便可支援更快速的擴充能力。 CoWoP 需要類似基板的 PCB CoWoP 需要類似基板的 PCB 然而，這種轉型也提升了 PCB 產業的角色。 在 CoWoP 架構中，PCB 不僅必須提供電氣互連，還必須透過 HDI 或 mSAP/SAP 製程形成精細的重布線層 (RDL)，以確保訊號完整性和電源傳輸。 PCB 已不再是電子產品價...

“你不會因為AI而失業。你會輸給那些使用AI的人 。  黃仁勳在劍橋演講：創業33年，我終於明白——真正改變命運的，從來不是智商 有些真相，晚醒悟十年，就要多付出十年代價。 而智商，從來不在關鍵答案裡。  很多人都說，在科技行業只要技術夠硬、能力夠強，就一定能成功。 黃仁勳在英偉達幹了33年，從三個人在小鎮屋裡創業，到今天市值數萬億美元的AI帝國，他帶領團隊經歷了六次計算時代的變革，做出了改變世界的GPU。  他在劍橋的演講中說： “我是世界上任職時間最長的科技CEO。實現這一點的方法是：不要感到無聊，也不要被解僱。” 這句看似輕鬆的玩笑背後，藏著他33年來最深刻的領悟。 現在回過頭看，真正拉開人生差距的，從來不是你有多聰明，而是你在關鍵時刻，想明白了幾件事。 那些他曾經付出的代價，那些他在最黑暗時刻的堅持，最後都變成了改變世界的力量。 01 如果早知道會這麼難， 我絕不會創辦英偉達 1993年，29歲的黃仁勳和兩個朋友在Denny‘s餐廳開會，決定創辦英偉達。 他從未做過CEO，從未募過資，從未寫過商業計劃書。 說實話，當時他們想做的事情在別人看來簡直瘋狂——發明一種全新的計算方式，解決傳統計算機解決不了的問題。 那段時間困難到什麼程度？ 黃仁勳在劍橋演講時坦言：“人們問我，如果我當時就知道今天所知道的一切，我還會再創辦這家公司嗎？答案當然是不會。太可怕了，太痛苦了，犧牲太大了。” 但一切都因為一個簡單的想法而開始。 他說：“我的媽媽教我英語，但她自己不會說英語，也不會讀英語。你得問問自己，她是怎麼做到的？原來就是一張紙和一本字典。“ “我幾乎用這種方式處理所有事情——這能有多難呢？然後把它拆解成第一性原理，沿途學習。” 這種“How hard could it be？”（這能有多難？）的心態，成為他33年來最重要的信念。 他知道，如果用現在的認知回到29歲，帶著所有的恐懼和痛苦的記憶，絕對不會去創業。 但正是那時的無知者無畏，讓他敢於去嘗試那些“不可能”的事情。 三個月後，他們發明了GPU。 十年後，他們創造了CUDA加速計算。 33年後，他們引領了AI工業革命。 現在回想起來，如果當時他真的“想明白”了創業有多難，可能整個AI時代都會推遲十年。 後來他才明白，對於要做大事的人來說，保持“孩童般對未來的樂觀看法”比什麼都重要。 重要的...