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這個頻道由在美國矽谷科技公司工作的軟體工程師肯吉 Kenji 和資料科學家柯柯 Jessica 所創立，帶給你來自美國矽谷科技業第一手的經驗分享，我們會談到軟體開發、職涯發展、美國的生活以及科技公司的新聞和八卦！想要了解矽谷科技業最新趨勢的你，千萬不能錯過喔！

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Latest Episodes:

S2E44 用錢投票的真相機器：預測市場的 iPhone 時刻來了? Feb 08, 2026

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老實說，這集絕對是我近期錄得最興奮、最過癮的一集！錄影當下講得非常嗨，剪輯出來的效果我也很滿意。如果你還沒聽過「預測市場」，這集絕對不能錯過。

時間回到 2026 年 1 月 3 日，美軍發動突襲，成功將委內瑞拉總統馬杜羅逮捕送往紐約。

但在這場理應是震撼全球的最高機密行動發生前 5 小時，竟然有一位神秘交易者在 Polymarket 上瘋狂下注，最終獲得了超過 40 萬美元的報酬。

這實在太有趣了，新聞媒體報導的是已經發生的歷史，但預測市場告訴你的，往往是即將發生的未來。

當人們必須拿出真金白銀來為自己的判斷負責時，這些數據往往比任何專家分析都來得誠實且準確。這集除了聊這個驚人的案例，我也要來深挖最近的預測市場大戰，為什麼一直以來的幣圈霸主 Polymarket 交易量最近被合規平台 Kalshi 超車了？為什麼我認為今年，將會是預測市場大爆發的 iPhone 時刻？

本集精彩亮點：

🇻🇪 馬杜羅的 40 萬美金：揭密美軍突襲前 5 小時的神祕下注案，為什麼預測市場能比 CIA 更早「洩漏」天機？

🔮 預測市場 vs. 新聞媒體：為什麼說「錢」是最好的測謊機？聊聊 Skin in the game 如何過濾雜訊，還原最真實的機率。

🦄 Kalshi vs. Polymarket：一個擁抱監管、一個擁抱加密貨幣，兩大巨頭的商業模式之戰，誰會是最後贏家？

🤫 合法靠內線賺錢？這可能是大家最感興趣的話題！利用你的「獨家知識」在市場獲利，到底是作弊還是本事？

📈 未來的決策方式：當所有的未來事件都能被定價，我們該如何利用這些數據來做更聰明的投資與生活決策？

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(00:00) 開頭

(01:19) 什麼是預測市場？

(02:58) 神操作：委內瑞拉總統被捕前 5 小時的神秘 40 萬美金下注

(05:32) 比媒體更早知道結果？回顧 2024 美國大選

(07:12) 讓「內線消息」變透明：資訊有價的真實體現

(08:30) 為什麼預測市場這麼準？從 1906 年那頭牛的故事說起

(10:21) 為什麼真金白銀比嘴砲更誠實？

(11:53) 市場雙雄爭霸：Polymarket 與 Kalshi

(13:17) 擁抱監管的 Kalshi 彎道超車

(15:23) 這不就是賭博嗎？解析預測市場與賭博的本質差異

(16:26) 不只賺錢還能「買保險」？預測市場的避險功能

(18:14) 下一個引爆點：2026 世界盃

(20:01) 預測市場與運動彩券的關鍵不同

(21:44) 進場前請記住這是一個零和遊戲

S2E43 AGI 後的世界：軟體工程師只剩一年？ Jan 31, 2026

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你能想像嗎？你的工作可能只剩下最後一年了。

這是 Anthropic 的 CEO Dario Amodei 在今年世界經濟論壇上，對全球軟體工程師發出的預警。這句話聽起來很驚悚，但當它出自目前矽谷最頂尖的大腦口中時，我們不得不停下來思考。

老實說，DeepMind 的 Demis Hassabis 與 Anthropic 的 Dario Amodei，一直是我心中最欣賞、也最關注的兩位 AI 領袖。一位是科學家出身的穩健派，一位是關注 AI 安全的激進派，能看到他們同台對談，真的讓我看得非常過癮，也給了我這集影片滿滿的靈感。

他們在台上談論的已經不是 AGI「會不會到」，而是「什麼時候到」以及「到了之後人類該怎麼辦」。

但奇怪的是，當他們已經在討論 AGI 後的世界時，麥肯錫最新的 2025 報告卻狠狠潑了一盆冷水：絕大多數的企業，連最基本的 AI 導入都還在一團混亂中。

這集影片，我想聊聊這個巨大的落差。為什麼 AI 領袖說快到了，但企業還在卡關？我也會分享我最近用「Vibe Coding」寫程式的真實體驗，並試著回答一個問題：身為軟體工程師，在 AGI 倒數計時的現在，我們該如何找到自己的定位？

本集精彩亮點：

⚡️ 世紀對談：我最喜歡的兩位領袖 Demis 與 Dario 同台，為何對 AGI 時間表有不同預測？關鍵在於「驗證難易度」。

👨‍💻 工程師終局： Dario 預言軟體工程師只剩一年？是危言聳聽，還是「Vibe Coding」時代的預告？

📉 麥肯錫真相： 88% 企業都在用，卻沒人賺到錢？揭開企業陷入「試點煉獄」的真實數據。

🤖 Agent 的困境：為什麼 Chatbot 沒問題，Agent 卻頻頻撞牆？聊聊「鋸齒狀智慧」的致命傷。

🏆 贏家思維：為什麼想用 AI 省錢的人通常失敗，想用 AI 創造營收的人反而成功了？

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(00:00) 開頭

(01:15) 滑雪新體驗：單板轉 Ski

(05:38) 世紀對談：Anthropic 與 DeepMind CEO

(07:42) 我現在都出一張嘴寫程式

(09:38) Demis 對 AGI 的預測

(11:44) 雙面刃：AI Agent 的自我修正能力與潛在風險

(12:53) 軟體工程師終局？AI 對就業市場的真實衝擊

(14:48) 這次真的不一樣？為什麼 AI 革命讓人特別焦慮

(16:52) 用 AI 打造我的「Podcast 自動選題器」

(18:21) 麥肯錫報告：The State of AI in 2025

(21:05) 贏家的思維：為什麼想用 AI 省錢通常會失敗？

(22:05) 為何 Demo 很美好，進了企業卻充滿 Bug？

(24:15) 用手機寫程式?

S2E42 前公司 Brex 被 50 億美金收購！我財富自由了嗎？ Jan 25, 2026

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前幾天看到新聞，我的前東家、曾經是矽谷最耀眼的 FinTech 獨角獸 Brex，正式被 Capital One 以 51.5 億美金收購。這個消息對我來說心情特別複雜，不只是因為這代表著一個時代的結束，更因為我曾身在其中，見證過它的瘋狂與轉折。

你很難想像，這家公司的起點，是兩位來自巴西的 20 歲少年。他們 16 歲就靠賣掉支付公司財富自由，為了進入矽谷核心圈申請上 Stanford，最後卻因為「身價千萬卻辦不到一張美國信用卡」的荒謬痛點，決定輟學創辦 Brex，發誓要顛覆傳統銀行。

九年過去了，這場金融革命的結局不是上市敲鐘，而是估值腰斬，賣給了它原本最想取代的對手。

這集影片不只是商業新聞的分析，我整理了 Brex 創辦人的傳奇發跡史、它與競爭對手 Ramp 之間的「哲學之戰」：當「鼓勵花錢」遇上「幫你省錢」，為何在升息循環下命運截然不同？

更重要的是，我想用「前員工」的內部視角，公開我當時的 Offer 與最終的 RSU 回報，直接算給你看：在獨角獸公司打工，還要經歷併購的層層資金分配後，到底是財富自由的捷徑，還是一場華麗的賭注？

這是一個關於天才、野心、時運，以及矽谷打工人真實回報的故事。

本集精彩亮點：

🇧🇷 巴西天才少年的狂想： 16 歲財富自由、20 歲史丹佛輟學，從 Twitter 筆戰網友變身矽谷創業神童的傳奇

💳 一張信用卡的革命：為什麼「看你有多少現金給額度」這麼簡單的點子，能讓估值一度衝破 120 億美金？

⚔️ Ramp vs. Brex 雙城記：當「享樂主義」遇上「省錢管家」，為何一場舊金山咖啡廳的收購案，預示了兩家公司截然不同的命運？

🏦 銀行巨頭的盤算：為什麼 Capital One 願意花 50 億美金買一家估值腰斬的公司？除了軟體，他們還買到了什麼？

💰 RSU 真實回報大公開：最後實領多少？帶你拆解收購案背後的資金分配瀑布

💭 矽谷打工人的反思：我會後悔當初的選擇嗎？關於風險、報酬與職涯選擇的真心話

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(00:00) 開頭

(01:13) Brex 被併購，打亂了我的計劃

(03:09) 50 億美金！為什麼 Capital One 要買？

(04:10) Brex 創業故事：16 歲財富自由的巴西少年

(06:26) YC 秘辛：原本竟然是要做 VR？

(07:28) 價值連城的 Pivot：從 VR 到 Fintech

(08:45) 內部視角：那個美好的大撒幣時代

(11:27) 為什麼 Pedro 是我遇過最好的 CEO？

(13:09) Brex vs Ramp：花錢與省錢的哲學差異

(16:20) 收購案的錢怎麼分？

(18:25) 公開薪水與最終回報

(20:45) 職涯反思：我會後悔加入新創嗎？

S2E41 從西洋棋神童到 DeepMind：Demis 追尋 AGI 的 20 年長征 Jan 18, 2026

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前陣子我在旅行途中看了一部剛出的紀錄片《The Thinking Game》，看完之後只能用「驚為天人」來形容。這部片記錄了 DeepMind 創辦人 Demis Hassabis 追尋通用人工智慧（AGI）的過程，看完當下我就決定：一定要做一集影片好好跟大家聊聊這個人，以及這家改變世界的公司。

你很難想像，現在我們熟悉的 AlphaGo、AlphaFold 甚至是 Gemini，其實都源自於一個 13 歲西洋棋神童的頓悟。

當年 Demis 在一場長達 10 小時的對弈後，意識到人類大腦如果只用來玩零和遊戲太過浪費。於是他從遊戲開發轉向神經科學，最後創立 DeepMind，並向 Peter Thiel 和 Elon Musk 提出了一個瘋狂的計畫：「我們要打造一個 AI 界的阿波羅計畫，第一步解開智慧，第二步用它解決所有問題。」

這集影片不只是紀錄片的補充說明，我整理了 Demis 過去 20 年的長征故事，包括 Google 與 Facebook 當年的搶人大戰內幕、AlphaFold 如何破解困擾科學界 50 年的難題，以及現在 Google DeepMind 如何在逆境中反擊。

這不只是一個關於開發軟體或遊戲的故事，更是一段人類試圖解開智慧謎團、破解生命密碼的旅程。希望能透過這集，帶大家看懂這場人類史上最宏大的科學實驗。

本集精彩亮點：

♟️ 西洋棋神童的頓悟：為什麼一場 10 小時的平局，讓他決定放棄下棋轉做 AI？

🎢 17 歲的財富自由：在 Gap Year 開發出銷量破百萬的經典遊戲《Theme Park》。

🚀 矽谷最狂 Pitch：如何用「AI 界的阿波羅計畫」說服 Peter Thiel 與 Elon Musk 掏錢？

💼 5 億美金的抉擇： Facebook 出高價卻被拒絕？揭秘 Google 收購案背後的關鍵談判。

🧬 破解上帝密碼：從玩 Atari 遊戲到 AlphaFold，AI 如何學會破解生命的原始碼？

⚔️ 戰時 CEO 的反擊： ChatGPT 崛起後，DeepMind 如何轉型並推出 Gemini 迎戰？

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(00:00) 開頭

(01:11) 近年最讚紀錄片：《The Thinking Game》

(03:05) 西洋棋神童遇到「噁心的大人」

(05:01) Gap Year 跑去開發遊戲竟然爆紅？

(06:42) 為什麼財富自由後選擇回劍橋唸書？

(09:06) 關鍵研究：失憶症患者無法想像未來

(10:52) DeepMind 成立：向 Peter Thiel 與 Elon Musk 募資

(12:41) 公司太神秘，面試者以為要被綁架？

(13:27) DQN 演算法：史上第一個真正端到端通用 AI

(15:13) Google 與 Facebook 的 DeepMind 搶人大戰

(16:23) 為什麼 Demis 堅持團隊要留在倫敦？

(17:28) AlphaGO → AlphaZero → 星海爭霸

(18:46) 革命性突破：AlphaFold 破解蛋白質折疊之謎

(20:59) 蛋白質折疊能帶來什麼巨大價值？

(22:32) DeepMind 純研究的時光成為歷史

(23:48) Gemini 一度爛到爆？回顧影片造假爭議

(25:35) 結語：能活在這個時代見證 AI 真是太好了

S2E40 帶雙寶旅遊一個月：為什麼我把兩台推車丟在東京？聊聊裸辭計畫 Jan 11, 2026

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新年快樂 🎉 我回來了！過去一個月，我跟柯柯完成了一項壯舉：帶 2 歲半＋4 歲雙寶，從西雅圖一路玩到東京（箱根）再回台灣（台中／台北／日月潭），整整一個月！

說是放假，其實根本是大型壓力測試 😅

東京篇有 TeamLab 豐洲超讚（就算 Chloe 生病也還是覺得值）、推推車搭捷運直接崩潰、半小時路程走成一個半小時，然後這次我買了新推車，把兩台舊推車「留」在日本…（對，我真的丟了）。

還有一個我到現在都覺得很扯的「命運電梯」故事，以及箱根泡溫泉、大湧谷、富士山美到不行的回血時刻。

台灣篇則是滿滿生活感：大部分時間待在台中，逛了綠美圖、見家人朋友、還去打了一場網球比賽。

另外也跟三個朋友聊到我的「10 萬訂閱裸辭計畫」：大家都在想辦法讓我快點達標，但我越來越確定：過程才是最好玩的，我想好好享受，也想跟你們一起成長。

最後回到西雅圖，還是家裡最舒服。這次調時差也意外地沒什問題。

我回來了！接下來會開始定期更新，敬請期待 🙌

錄完這集以後，我才發現一件很瞎的事情：這集根本是一個沒有旅遊影像的 Vlog。所以我真的不知道這一集會不會有人看，但是沒關係，這就是我的風格：想講什麼就講什麼 😎

下週沒意外的話，就會回歸 AI 科技的主題！

(00:00) 開頭：挑戰帶雙寶旅居一個月！

(03:05) 東京必去：豐洲 TeamLab 體驗

(04:03) 崩潰實錄：Chloe 生病無法吃東西的日子

(06:48) 東京地鐵迷宮：推車族的噩夢

(08:44) 斷捨離決心：為何把兩台推車丟在東京？

(09:38) 命運的電梯：在東京巧遇朋友的機率？

(10:54) 箱根之旅：泡溫泉、海賊船與絕美富士山

(14:26) 台灣慢活：台中的生活感與綠美圖

(15:02) 十萬訂閱就裸辭的反思：笨蛋！重點是在過程啊

(18:04) 網球比賽：被高手教育的一天

(19:34) 重返西雅圖：這次調時差居然沒失敗

S2E39 生產力暴增，智力卻歸零？AI 時代人類的真正價值 Nov 23, 2025

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Gemini 3 發表了！AI 的跑分再度屠榜，Antigravity 功能更是讓人驚艷。但在生產力暴增的背後，你有沒有一種隱隱的焦慮：我們會不會因此反而變笨了？

過去，計算機讓我們不用心算，Google 讓我們不用死背，但這一次不一樣。AI 外包的不再只是體力或記憶，而是我們最寶貴的「認知與判斷」。當學習不再需要掙扎，當 LeetCode 再也不會卡關，我們是不是也失去了「頓悟」的快樂，以及成長的機會？

這集是 2025 年的最後一集，我們不談技術細節，來聊聊人類的核心價值：

🚀 Gemini 3 與 Antigravity：為什麼最強的功能反而被公司擋在門外？

🧠 生產力悖論：為什麼 Google 讓我們學會統整，AI 卻可能讓我們喪失思考能力？

🔥 摩擦力的價值：為什麼「痛苦」與「卡關」才是學習的必需品？

🎮 消失的心流：當所有挑戰都被秒解，我們該如何面對巨大的空虛感？

💎 人類的真正價值：在演算法統治的時代，為什麼「品味」與「好奇心」是你最後的護城河？

🎧 如果你也擔心在 AI 什麼都會的時代失去價值，這集會讓你重新思考「學習」的意義，找回身為人類無可取代的特質。

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(00:00) 開頭

(01:12) Gemini 3：再度登上地表最強 AI 寶座

(02:47) 模型不是重點：真正的戰場是「產品整合」

(04:46) Antigravity：第一個真正 Agentic 的 IDE

(06:32) Demo 超猛？不，重點是你用起來怎樣

(07:30) AI 到底讓我們變笨，還是變聰明？

(09:33) 這次真的不一樣嗎？認知首次被外包

(11:14) 樂觀派的看法：人類沒那麼脆弱

(12:33) 關鍵分水嶺：主動選擇 vs 被動吸收

(13:50) AI 到底有沒有幫助學習？

(14:49) 第一次寫 LeetCode 的痛苦時刻

(15:58) AI 會成為體驗破壞者？

(18:30) AI 時代人類的剩餘價值？

(20:05) 好奇心：把 AI 當成最強導遊

(21:19) 品味：選擇做什麼比怎麼做來得重要

(22:47) 今年最後一集

S2E38 GPU 永動機：AI 生態系的玩家、金流與正被吹大的泡泡 Nov 16, 2025

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你有沒有發現，AI 生態系裡的錢好像多到花不完？Nvidia 股價一飛沖天，OpenAI、xAI 的估值都高到嚇人。

但你有沒有想過，這些錢到底是怎麼流動的？投資人把錢給 AI 公司，AI 公司拿去買 GPU，然後 Nvidia 再把賺來的錢，回頭投資這些 AI 公司... 聽起來是不是有點耳熟？更瘋狂的是，還有人拿 GPU 去抵押貸款，再用借來的錢買更多的 GPU。

這集我們就來聊聊：

💸 AI 生態系的玩家（大模型、算力、金主）是怎麼分工的？

🔄 什麼是「循環金流」？Nvidia 投資 AI 公司，AI 公司再拿錢買 GPU？

📈 這場 AI 狂歡，到底是不是一個金融泡沫？

💰 什麼是「GPU 抵押貸款」？為什麼 CoreWeave 和 xAI 都在玩？

💥 這個「GPU 永動機」如果停了，泡泡破了會發生什麼事？

📉 為什麼 GPU 崩盤，AI 模型公司不見得能買到便宜算力？

🧼 泡沫破掉是壞事嗎？還是能清掉玩家，讓產業回到健康狀態？

🎧 如果你也好奇 AI 業內人士怎麼看這場資本遊戲，以及這個「GPU 永動機」到底能轉多久，這集你一定要聽。

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(00:00) 開頭

(01:15) 吃麻辣燙遇到聽眾

(02:31) 五年後你還會記得什麼？

(04:04) AI 生態系有哪些關鍵玩家？

(05:53) AI 世界的金流路線圖：錢到底怎麼跑？

(06:57) OpenAI × Nvidia：一千億美元的互利關係

(07:48) 循環金流啟動：AI 業界的永動機機制

(08:44) 泡沫警訊：需求爆炸與隱形風險

(09:16) 這算洗錢嗎？談談金融工程的邏輯

(10:10) 最大雷點：GPU 抵押借錢的連鎖風險

(12:26) 泡泡如果破了，會發生什麼？

(12:48) 為什麼 GPU 崩盤對模型公司不是好消息？

(14:15) 泡沫會破嗎？

(14:52) 泡沫破掉反而是好事？產業健康化的開始

S2E37 AI 的「小」革命：小型語言模型才是未來？ Nov 09, 2025

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雖然大家都在追求「越大越好」的 AI 模型，但真正讓 AI 普及、走進每個人生活的關鍵，可能是那些「小」到能在你手機上跑的模型。

Google、Meta、微軟甚至蘋果，都在默默佈局小型語言模型。它們更快、更便宜、更懂特定領域，甚至在某些任務上已經超越大模型。

這集我們就來聊聊：

🤖 為什麼小模型可能才是 AI 普及的關鍵？

⚙️ 小模型是怎麼被「蒸餾」出來的？

💡 MiniLLM 為什麼有時能打敗老師？

📱 當 AI 可以在手機上運行，Nvidia 的 GPU 還會是主角嗎？

🏁 蘋果的「混合模式」策略，會不會是最後的贏家？

🎧 如果你也好奇 AI 的下一場戰爭，不是在雲端，而是在你手上，這集你一定要聽。

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(00:00) 開頭

(01:05) 小型語言模型有什麼特點？

(03:36) 成本省近百倍？這才是真正的關鍵

(04:33) 什麼時候該用大模型 vs 小模型？

(06:20) 小孩子才做選擇：我大小模型都要！

(07:27) 或許蘋果才是最後的贏家？

(08:37) 深入解析小模型訓練核心：蒸餾是什麼？

(10:28) 進階蒸餾：讓學生模型學會「思考機率」

(11:21) MiniLLM 蒸餾法：只學最有用的部分

(12:31) 模型怎麼變小、推論又能更快？

(14:17) 手機也能跑 AI？GPU vs NPU 大比拼

(15:43) 原來你的手機早就有 NPU 了

(16:33) 黃仁勳爸爸出馬：GPU 才是王道！

(17:12) 反對陣營回嗆：NPU 已經夠用了

S2E36 常態裁員時代最佳生存指南：別忘了你有選擇 Nov 02, 2025

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越來越多公司就算營收創新高，還是持續裁員。

科技業最美好的時代已經結束，常態裁員時代正式來臨。

Amazon 宣布裁員一萬四千人，接下來還會陸續裁到最多三萬。

但這次的裁員，其實只是更大結構轉變的開始。

為什麼公司賺錢也要裁員？為什麼我們會對裁員如此焦慮？

更重要的是，我們要怎麼面對這種不確定性，活得更自由？

這集我們就來聊聊：

💼 為什麼「常態裁員」會成為科技業的新常態？

🏢 從 Amazon 到 Airbnb，不同公司怎麼面對同一場風暴？

📉 為什麼公司財報亮眼還要裁員？這背後有什麼邏輯？

🧠 為什麼我們面對裁員特別焦慮？損失迴避的心理機制怎麼運作？

💪 當你意識到焦慮從何而來，你就能重新找回主導權，

不再被恐懼推著走，而是主動選擇自己的方向。

🎧 如果你也感受到這波不確定性的壓力，

這集會讓你理解焦慮的根源，也教你怎麼把焦慮變成力量。

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(00:00) 開頭

(01:11) Amazon 大裁員，一萬四只是開始

(02:51) 從瘋狂招聘到大規模裁員，風向怎麼變的？

(04:08) 我的第一次裁員經驗

(06:17) 即使大裁員，人數仍比疫情前更多

(06:44) Airbnb 的人性化裁員：你可以，不代表你應該

(09:31) 為什麼科技公司開始全面精簡人力？

(12:04) 回辦公室，真的為了效率嗎？

(13:37) YouTube「自願離職」方案，背後的用意是什麼？

(14:23) 為什麼裁員讓人恐懼？損失迴避的心理學

(16:30) 損失迴避：揭開我們不理性的行為模式

(17:49) 為什麼各種服務都要你「免費試用」？

(19:20) 假設自己一無所有，你就能看清什麼才重要

(21:14) 被裁員後該怎麼辦？

(23:23) 為什麼現在，反而是被裁員的最好時機？

S2E35 AWS 大當機內幕：Race Condition 拖垮全球網路 Oct 27, 2025

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10 月 20 號星期一，亞馬遜雲端服務 AWS 的核心區域 us-east-1 爆出一個 Race Condition，

導致 DynamoDB 的 DNS 被清空，結果連帶拖垮了 113 項內部與外部服務。

從社群平台、交易所、航空公司、政府單位，甚至英超足球聯盟，全都中標。

這場十五小時的大當機，不只是 AWS 的災難，更是「雲端集中化」的一次警訊。

這集我們就來聊聊：

☁️ 為什麼 us-east-1 這麼關鍵？

⚙️ Race Condition 到底怎麼讓 DNS 全毀？

💥 為什麼 EC2、Network Manager 會跟著爆？

📉 為什麼 Amazon 股價幾乎沒動？

🧠 AWS 與用戶能怎麼避免下一次的災難？

🎧 如果你想知道這場當機背後的真實技術細節，

以及雲端世界最脆弱的一面，這集你一定要聽。

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(00:00) 開頭

(01:11) 為什麼我對 AI 新聞越來越無感？

(03:30) AWS 大當機

(04:58) 為什麼亞馬遜股價幾乎沒動？

(06:27) DynamoDB 一個月只能當機四分半

(07:41) 全球服務出事：從社群平台到航空公司

(08:27) 英超半自動越位系統原理是什麼？

(10:23) 或許「被迫離線」反而是好事

(11:01) Root cause 分析

(11:52) DynamoDB 是怎麼管理 DNS

(13:56) Race Condition 出現，災難開始擴散

(15:36) DynamoDB 修好後 EC2 卻開不了機

(17:46) EC2 開機了但沒網路

(19:25) AWS 工程師真的辛苦了

(20:00) 如何預防下一次：備援系統的關鍵思維

(23:14) 制定緊急應變 SOP + 定期演練的重要性

(24:06) 再怎麼準備，壞事還是會發生

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