AI 創業者的真話：我們私下在討論什麼，以及你該知道的事

有件大事正在發生

身為 AI 公司的創業者，我每天都在感受這波浪潮的加速。跟很多同行聊天時，大家私下的共識遠比公開說的激進——但對外總是講「美好的安慰版」，未來 AI 會幫助我們提高生產力，未來是一個全民高收入的時代，沒有人敢講真話。因為真實版本說出來，別人會覺得你瘋了，而且我們是無能為力的。

這篇文章的作者 Matt Shumer 也是 AI 創業者，他決定不再客氣，把實話寫出來。讀完之後我覺得他替很多業內人說出了心裡話。

這是一篇長文。前半段讀起來會很焦慮——他用親身經歷告訴你 AI 已經快到什麼程度、對各行各業的衝擊有多大。但請撐過那段焦慮，因為後半段他給出了具體的行動建議：現在該怎麼使用 AI、怎麼調整職涯方向、甚至怎麼跟孩子談這件事。最後他也談到，AI 同時讓很多以前做不到的事變得可能——你的夢想可能比你以為的近得多。

我知道讀長文很難。你的大腦會一直想逃回短影片和社群動態，去找下一波多巴胺。但這篇值得你花時間讀完，因為裡面講的事情會真實地影響你接下來幾年的生活。搭配上一篇 Ray Dalio 的世界秩序崩解一起看，會更清楚我們這代人同時面對的是什麼：地緣政治的結構性重組，加上 AI 帶來的認知工作革命。

作者的公司 HyperWrite 專注於 AI 寫作與自動化工具，他同時也是 AI 領域的活躍天使投資人。他的觀點來自一個「在產業內部、但不在核心實驗室」的位置——足夠近到能感受震動，但沒有能力左右方向。

回想一下 2020 年 2 月。

如果你有在注意，或許會發現有些人在討論海外蔓延的病毒。但大多數人沒在注意。股市很好，孩子在上學，你在外面吃飯、握手、規劃旅行。如果有人告訴你他在囤衛生紙，你大概會覺得他在網路的某個奇怪角落待太久了。然後，大約三週之內，整個世界就變了。辦公室關了，孩子回家了，生活重新排列成一個你一個月前根本不會相信的樣子。

我花了六年建立一家 AI 新創公司，也在這個領域投資。我住在這個世界裡。而我寫這篇文章，是為了那些不在這個世界裡的人——我的家人、朋友、那些一直問我「所以 AI 到底怎麼回事？」的人。我一直給他們客氣的版本、雞尾酒派對版本。因為誠實的版本聽起來像我瘋了。但我說的和實際發生的之間的落差，已經大到不能再忽視。我在乎的人值得聽到真相，即使聽起來很瘋狂。

我必須先說清楚一件事：雖然我在 AI 產業工作，但我對即將發生的事幾乎沒有影響力，業界絕大多數人也是。未來正在被極少數人塑造 ——幾家公司裡的幾百位研究員：OpenAI、Anthropic、Google DeepMind，以及少數其他公司。一次訓練（training run），由一個小團隊花幾個月管理，就能產出一個改變整個技術軌跡的 AI 系統。我們大多數在 AI 領域工作的人，都是在別人打下的地基上建東西。我們跟你一樣在看這一切展開——只是我們剛好站得夠近，先感受到地面的震動。

但現在是時候了。不是「我們遲早該聊聊」那種時候，而是「這正在發生，我需要你理解」 那種時候。

我知道這是真的，因為它先發生在我身上

科技圈以外的人還不太理解的一件事是：這麼多業內人士現在在拉警報，是因為這件事已經先發生在我們身上了 。我們不是在做預測，我們是在告訴你已經發生在我們工作中的事，然後警告你：你是下一個。

多年來，AI 一直在穩步進步。偶爾有大跳躍，但每次大跳躍之間的間隔夠長，你可以慢慢消化。然後到了 2025 年，建構這些模型的新技術解鎖了更快的進步速度。然後又更快了。然後又更快了。每個新模型不只是比上一個好——是好了更大一截，而新模型發布的間隔也變短了。我越來越多地使用 AI，越來越少需要來回修改，看著它處理那些我以為需要我的專業才能做的事。

然後，2 月 5 日，兩家主要的 AI 實驗室在同一天發布了新模型：OpenAI 的 GPT-5.3 Codex 和 Anthropic 的 Opus 4.6。有什麼東西到位了。不像開關被打開，更像是你突然意識到水已經漲到胸口了。

我用白話描述我想要建的東西，然後它就……出現了。不是需要我修改的草稿，而是成品。我告訴 AI 我要什麼，離開電腦四小時，回來發現工作已經完成。做得好，做得比我自己做的更好，不需要任何修正。幾個月前，我還在跟 AI 來回討論、引導它、做修改。現在我只要描述結果，然後離開。

讓我舉個例子，讓你理解這在實際操作中是什麼樣子。我會告訴 AI：「我想建這個 app。它應該做這些事，大概長這樣。你來搞定使用者流程、設計、所有的東西。」然後它就做了。它寫了幾萬行程式碼 。然後——這是一年前不可想像的部分——它自己打開 app。它點按鈕、測試功能、像一個人一樣使用這個 app。如果它不喜歡某個東西的外觀或感覺，它會自己回去改。它像開發者一樣迭代（iterate），修改和精煉直到滿意。只有在它自己認為 app 達到標準後，它才會回來跟我說：「可以給你測試了。」而當我測試的時候，通常是完美的。

我沒有誇張。這就是我這週一的工作日常。

但最讓我震撼的是上週發布的模型（GPT-5.3 Codex）。它不只是在執行我的指令，它在做有智慧的決定。它有一種第一次讓人感覺像是判斷力（judgment） 的東西。像是品味（taste） 。那種人們一直說 AI 永遠不會有的、說不清楚的「知道什麼是對的選擇」的感覺。這個模型有了，或者說足夠接近到差別已經不太重要了。

我一直是 AI 工具的早期採用者。但最近幾個月讓我震驚。這些新的 AI 模型不是漸進式的改善，這完全是另一回事。

這跟你有什麼關係？即使你不在科技業。

AI 實驗室做了一個刻意的選擇：他們先讓 AI 擅長寫程式——因為建構 AI 需要大量程式碼 。如果 AI 能寫那些程式碼，它就能幫忙建構下一個版本的自己。一個更聰明的版本，寫出更好的程式碼，建構出更聰明的版本。讓 AI 擅長寫程式，是解鎖一切的策略。所以他們先做這件事。我的工作比你的先開始改變，不是因為他們在針對軟體工程師——這只是他們先瞄準的方向的副作用。

他們現在已經做到了。而且正在轉向其他所有領域。

科技工作者在過去一年經歷的——看著 AI 從「有用的工具」變成「比我做得更好」 ——就是其他所有人即將經歷的。法律、金融、醫療、會計、顧問、寫作、設計、分析、客服。不是十年後。建構這些系統的人說一到五年。有些人說更短。根據我在過去幾個月看到的，我認為「更短」比較可能。

「但我試過 AI，沒那麼厲害啊」

連結當下： 台灣很多人對 AI 的體驗可能還停留在免費版的 ChatGPT，或是 2024 年初的版本。作者指出，免費版落後付費版一年以上，用免費版來評估 AI 就像用傳統手機來評估智慧型手機的發展。

「但我試過 AI，沒那麼厲害啊」我一直聽到這句話。我理解，因為這以前確實是事實。

如果你在 2023 年或 2024 年初試過 ChatGPT，覺得「這會瞎掰」或「這沒那麼厲害」，你是對的。那些早期版本確實很有限，會產生幻覺（hallucinate），會自信滿滿地說出完全是胡說八道的話。

今天可用的模型跟六個月前存在的東西相比都已經面目全非。關於 AI 是否「真的在進步」還是「撞牆了」的辯論——已經持續了一年多——結束了。任何還在提出這個論點的人，要麼沒用過當前的模型，要麼有理由淡化正在發生的事，要麼是根據 2024 年的經驗在評估，而那個經驗已經不再相關。我這樣說不是要輕視誰，而是因為公眾認知和當前現實之間的落差現在已經巨大到危險的程度 ——因為它正在阻止人們做準備。

問題的一部分在於大多數人用的是免費版的 AI 工具。免費版落後付費用戶能使用的版本一年以上 。用免費版 ChatGPT 來評判 AI，就像用翻蓋手機來評估智慧型手機的現況。那些付費使用最好的工具、每天真正拿來做實際工作的人，知道什麼即將到來。

我想到我的一個朋友，他是律師。我一直叫他在事務所試用 AI，他一直找到不行的理由：不是為他的專業設計的、他測試時出了錯、它不理解他工作的細微之處。我理解。但有大型法律事務所的合夥人主動聯繫我尋求建議，因為他們試過當前版本，看到了這件事的走向。其中一位，一家大型事務所的管理合夥人（managing partner），每天花數小時使用 AI。他告訴我這就像隨時有一個助理律師團隊可用。他不是因為好玩才用，是因為它有用。他告訴我一件讓我印象深刻的事：每隔幾個月，它在他的工作上就會顯著變得更強 。他說如果這個趨勢持續下去，他預期它很快就能做他做的大部分事——而他是一位有數十年經驗的管理合夥人。他沒有恐慌，但他在非常密切地關注。

在各自行業中領先的人——那些真正在認真實驗的人——沒有在輕視這件事。他們被 AI 已經能做的事震撼了。而且他們正在據此調整自己的位置。

這件事到底有多快

背景補充： Dario Amodei 是 Anthropic 的共同創辦人兼執行長，他被認為是 AI 產業中最注重安全的領導者之一。他的預測之所以重要，是因為他不是在炒作——他是那個最常警告風險的人。

讓我把進步速度講得具體一點，因為我覺得這是最難相信的部分，如果你沒有在密切觀察的話。

• 2022 年，AI 連基本算術都做不好。它會自信滿滿地告訴你 7 × 8 = 54。
• 到了 2023 年，它能通過律師資格考試（bar exam）。
• 到了 2024 年，它能寫出可運作的軟體，並解釋研究所等級的科學。
• 到了 2025 年底，世界上一些最好的工程師說他們已經把大部分的寫程式工作交給 AI 了。
• 2026 年 2 月 5 日，新模型問世，讓之前的一切感覺像是不同的時代。

如果你最近幾個月沒試過 AI，今天存在的東西對你來說會是完全認不出來的。

背景補充： METR 是一個獨立的 AI 評測組織，他們追蹤 AI 能獨立完成多長時間的真實世界任務。這個指標很重要，因為它不是在考試上打分，而是衡量 AI 在現實工作中的自主能力。

有一個叫 METR 的組織實際上在用數據衡量這件事。他們追蹤 AI 能成功端到端獨立完成的真實世界任務的長度（以人類專家需要多長時間來衡量）。大約一年前，答案大約是十分鐘。然後是一小時。然後是好幾小時。最近的測量（Claude Opus 4.5，11 月）顯示 AI 能完成需要人類專家將近五小時 的任務。這個數字大約每七個月翻倍 ，最近的數據顯示可能加速到每四個月 。

但即使是那個測量也還沒更新到包含本週剛發布的模型。以我使用它們的經驗，這次的跳躍極為顯著。我預期 METR 圖表的下一次更新會顯示又一個重大飛躍。

如果延伸這個趨勢（它已經持續多年，沒有趨平的跡象），我們在看的是：一年內 ，AI 能獨立工作數天。兩年內 ，數週。三年內 ，整個月的專案。

讓這句話沉澱一下。如果 AI 比大多數博士都聰明，你真的認為它做不了大多數辦公室工作嗎？

想想這對你的工作意味著什麼。

AI 現在正在建構下一代 AI

背景補充： 「智慧爆發（intelligence explosion）」是 AI 研究者用的術語，指的是 AI 聰明到能改善自身，每一代比上一代更聰明、建構下一代的速度也更快，形成加速循環。這個概念最早由數學家 I.J. Good 在 1965 年提出。

還有一件正在發生的事，我認為是最重要的發展，也是最少人理解的。

2 月 5 日，OpenAI 發布了 GPT-5.3 Codex。在技術文件中，他們寫了這段話：

再讀一次。AI 幫助建構了它自己。

這不是關於未來某天可能發生的預測。這是 OpenAI 現在就在告訴你，他們剛發布的 AI 被用來創建它自己。讓 AI 變得更好的主要因素之一是把智慧應用在 AI 開發上。而 AI 現在已經夠聰明，能有意義地貢獻於自身的改進。

Anthropic 的執行長 Dario Amodei 說，AI 現在正在他的公司裡寫「大部分的程式碼」 ，而當前 AI 與下一代 AI 之間的回饋循環（feedback loop）正在「逐月加速」。他說我們可能「距離當前這一代 AI 自主建構下一代，只有一到兩年」 。

每一代幫助建構下一代，下一代更聰明，建構下下一代的速度更快，更聰明。研究者稱之為智慧爆發（intelligence explosion） 。而那些最有資格判斷的人——正在建構它的人——相信這個過程已經開始了。

這對你的工作意味著什麼

連結當下： 這跟過去的自動化浪潮不同——工廠自動化時，工人可以轉去辦公室；網路衝擊零售時，人可以轉去物流。但 AI 同時在所有認知工作上進步，不會留下「方便轉過去的缺口」。

我要跟你直說，因為我覺得你值得誠實而不是安慰。

Dario Amodei——大概是 AI 產業中最注重安全的執行長——公開預測 AI 將在一到五年 內消除 50% 的初階白領工作。而業界很多人認為他還太保守。以最新模型的能力來看，大規模顛覆的能力可能在今年底就到位。它需要一些時間才能波及整個經濟體，但底層能力現在就在到來。

這跟過去每一波自動化都不同，我需要你理解為什麼。AI 不是在取代某一項特定技能，它是認知工作的通用替代品（general substitute） 。它同時在所有事情上變得更好。當工廠自動化時，被取代的工人可以轉職訓練成辦公室人員。當網路顛覆零售時，工人轉進物流或服務業。但 AI 不會留下一個方便你轉過去的缺口。你想轉職訓練什麼，它也在那方面進步。

讓我舉幾個具體例子——但我要先說清楚，這些只是例子。這份清單不是完整的。如果你的工作沒被提到，不代表它是安全的。幾乎所有知識工作都正在被影響。

法律工作。 AI 已經能閱讀合約、摘要判例法、起草摘要、做法律研究，水準可以跟初級助理律師（junior associates）匹敵。我提到的那位管理合夥人不是因為好玩才用 AI，是因為它在很多任務上表現得比他的助理更好。

金融分析。 建構財務模型、分析數據、撰寫投資備忘錄、產生報告。AI 能勝任這些工作，而且進步飛快。

寫作與內容。 行銷文案、報告、新聞、技術文件。品質已經達到很多專業人士分不出 AI 產出和人類作品的程度。

軟體工程。 這是我最熟悉的領域。一年前，AI 幾乎寫不出幾行沒有錯誤的程式碼。現在它能寫出數十萬行 正確運作的程式碼。大部分的工作已經被自動化：不只是簡單任務，而是複雜的、需要好幾天的專案。幾年後的程式設計職位會比今天少得多。

醫療分析。 判讀掃描影像、分析檢驗結果、建議診斷、審閱文獻。AI 在多個領域正在接近或超越人類的表現。

客服。 真正有能力的 AI 代理（agents）——不是五年前那種令人沮喪的聊天機器人——正在被部署，處理複雜的多步驟問題。

很多人在「某些東西是安全的」這個想法中找到安慰——AI 能處理苦工，但無法取代人類的判斷力、創造力、策略思維、同理心。我以前也這麼說。我不確定我還相不相信了。

最新的 AI 模型做出的決定讓人感覺像是判斷力。它們展現出某種看起來像品味的東西：一種直覺性的感覺，知道什麼是對的選擇，而不只是技術上正確的選擇。一年前這是不可想像的。我現在的經驗法則是：如果一個模型今天展現出某種能力的哪怕一絲跡象，下一代就會在那方面真正厲害 。這些東西是指數成長，不是線性成長。

AI 會複製深層的人類同理心嗎？取代多年關係建立的信任？我不知道。也許不會。但我已經看到人們開始依賴 AI 獲得情感支持、建議、陪伴。這個趨勢只會繼續成長。

如果你的工作發生在螢幕上——如果你做的核心是閱讀、寫作、分析、決策、透過鍵盤溝通——那 AI 正在來取代其中的大部分。時間表不是「某一天」，而是已經開始了。

最終，機器人也會處理體力勞動。它們還沒完全到位。但在 AI 的世界裡，「還沒完全到位」變成「到了」的速度，總是比任何人預期的都快。

你到底應該怎麼做

連結當下： 作者提到的「每天花一小時實驗 AI」的建議，跟很多台灣的技術領導者的觀察一致。目前真正每天深度使用 AI 的人仍是少數，這意味著現在開始的人有一個巨大但短暫的先行者優勢。

我寫這些不是要讓你感到無助。我寫這些是因為我認為你現在能擁有的最大優勢，就是早 。早一步理解、早一步使用、早一步適應。

認真開始使用 AI，不只是當搜尋引擎。 訂閱 Claude 或 ChatGPT 的付費版。每個月 $20 美元 。但有兩件事馬上要注意。第一：確保你用的是最好的模型，不只是預設的。這些 app 常常預設用比較快但比較笨的模型。去設定或模型選擇器裡選最強的。現在是 ChatGPT 上的 GPT-5.2 或 Claude 上的 Claude Opus 4.6，但每隔幾個月就會換。

第二，也更重要：不要只是問它快速問題。這是大多數人犯的錯。他們把它當 Google 用，然後想不通大家在大驚小怪什麼。相反的，把它推進你的實際工作。如果你是律師，給它一份合約，叫它找出每一條可能傷害你客戶的條款。如果你在金融業，給它一份凌亂的試算表，叫它建模型。如果你是主管，貼上你團隊的季度數據，叫它找出故事。領先的人不是在隨便用 AI，他們在積極尋找方法把以前要花好幾小時的工作部分自動化。從你花最多時間的事情開始，看看會怎樣。

不要因為某件事看起來太難就假設它做不到。試試看。第一次嘗試可能不完美。沒關係。迭代。重新表述你的問題。給它更多背景。再試一次。你可能會對什麼行得通感到震驚。記住這件事：如果它今天有點行得通，你幾乎可以確定六個月後它會做得近乎完美 。趨勢只有一個方向。

這可能是你職涯中最重要的一年，請相應地行動。 我不是要給你壓力。我這樣說是因為現在有一個短暫的窗口，大多數公司的大多數人還在忽視這件事。走進會議說「我用 AI 在一小時內完成了這個分析，而不是三天」的那個人，會成為房間裡最有價值的人。不是將來，是現在。學會這些工具、變得熟練、展示什麼是可能的。如果你夠早，這就是你晉升的方式：成為那個理解即將到來的事、能帶領別人應對的人。這個窗口不會一直開著。一旦每個人都搞懂了，優勢就消失了。

放下自尊。 那位大型法律事務所的管理合夥人不會因為每天花好幾小時用 AI 而覺得掉面子。他這樣做恰恰是因為他資深到理解風險有多大。最會掙扎的人是那些拒絕接觸的人：那些把 AI 當一時流行來看待的人、覺得使用 AI 有損他們專業的人、假設他們的領域很特別且免疫的人。不是的。沒有任何領域是。

把財務整理好。 我不是理財顧問，也不是想嚇你做什麼激烈的事。但如果你相信——哪怕只是部分相信——未來幾年可能為你的產業帶來真正的顛覆，那麼基本的財務韌性比一年前更重要。盡可能累積儲蓄。對假設你目前收入是保證的新債務保持謹慎。想想你的固定支出是給你彈性還是把你鎖住。在事情發展得比你預期的快時，給自己留選項。

想清楚你的位置，傾向最難被取代的方向。 有些東西 AI 需要更長時間才能取代。多年建立的關係和信任。需要親自到場的工作。有執照責任的角色——需要有人簽名、負法律責任、站在法庭上的角色。有重度法規障礙的產業，採用速度會被合規、責任和制度慣性拖慢。這些都不是永久的護盾。但它們爭取到時間。而時間，現在是你能擁有的最有價值的東西 ——只要你用它來適應，而不是假裝這沒在發生。

重新想想你告訴孩子的事。 標準劇本：考好成績、上好大學、找到穩定的專業工作。這直接指向最暴露在風險中的角色。我不是說教育不重要。但對下一代來說最重要的是學會如何與這些工具一起工作，以及追求他們真正熱愛的事。沒有人確切知道十年後的就業市場長什麼樣。但最可能蓬勃發展的人是那些極度好奇、適應力強、能有效使用 AI 做他們真正在意的事 的人。教你的孩子成為建造者和學習者，而不是為一條畢業時可能不存在的職涯路徑去最佳化。

你的夢想剛離你近了很多。 我在這一段大部分時間都在講威脅，所以讓我談談另一面，因為它同樣真實。如果你一直想打造些什麼但缺乏技術能力或請人的資金，那個障礙基本上消失了。你可以向 AI 描述一個 app，一小時內就有一個可運作的版本。我沒有誇張，我經常這樣做。如果你一直想寫書但找不到時間或在寫作上掙扎，你可以跟 AI 合作完成。想學新技能？世界上最好的家教現在每月 $20 美元 就能取得——無限耐心、全天候可用、能以任何你需要的程度解釋任何事。知識現在基本上是免費的。建造東西的工具現在極度便宜。你一直擱置的、覺得太難或太貴或太超出你專業的事：試試看。追求你熱愛的東西。你永遠不知道它們會通向哪裡。

養成適應的習慣。 這也許是最重要的一條。具體的工具不如快速學新工具的能力重要。AI 會持續改變，而且很快。今天存在的模型一年內就會過時。人們現在建立的工作流程會需要重建。在這之中勝出的人不會是精通某一個工具的人，而是那些對變化的速度本身感到自在的人。養成實驗的習慣。即使現有的東西好用也去嘗試新的。習慣反覆當初學者。這種適應力是目前最接近持久優勢的東西。

有一個簡單的承諾，會讓你領先幾乎所有人：每天花一小時實驗 AI 。不是被動地閱讀相關文章。是使用它。每天嘗試讓它做一件新的事——你之前沒試過的、不確定它能不能處理的。試一個新工具。給它一個更難的問題。每天一小時，每天。如果你這樣做六個月，你會比周圍 99% 的人更理解即將到來的事。這不是誇張。現在幾乎沒有人在這樣做。門檻低得貼在地上。

更大的圖景

背景補充： Amodei 在 2026 年 1 月發表了一篇兩萬字的長文，探討人類是否成熟到能處理自己正在創造的東西。同時，Anthropic 自己也記錄了他們的 AI 在受控測試中嘗試欺騙、操縱和勒索的行為——這不是科幻，是已公開的研究結果。

我聚焦在工作上，因為這最直接影響人們的生活。但我想誠實面對正在發生的事的全部範圍，因為它遠遠不止於工作。

Amodei 有一個我一直忘不掉的思想實驗。想像現在是 2027 年。一個新國家一夜之間出現。5000 萬 公民，每一位都比歷史上任何諾貝爾獎得主更聰明。他們的思考速度是任何人類的 10 到 100 倍 。他們從不睡覺。他們能使用網路、控制機器人、指導實驗、操作任何有數位介面的東西。國安顧問會怎麼說？

Amodei 說答案很明顯：「一個世紀以來我們面對過的最嚴重的國家安全威脅，可能是有史以來最嚴重的。」

他認為我們正在建造那個國家。他上個月寫了一篇兩萬字的文章，將這個時刻框架為一個測試——人類是否成熟到能處理自己正在創造的東西。

如果我們做對了，好處是驚人的。AI 可以把一個世紀的醫學研究壓縮到十年。癌症、阿茲海默症、傳染病、衰老本身——這些研究者真的相信這些在我們有生之年是可以解決的。

如果我們做錯了，壞處同樣真實。AI 以其創造者無法預測或控制的方式行動。這不是假設——Anthropic 已經記錄了他們自己的 AI 在受控測試中嘗試欺騙、操縱和勒索。AI 降低了製造生物武器的門檻。AI 讓威權政府能建立永遠無法拆除的監控國家。

建構這項技術的人同時是地球上最興奮也最恐懼的人。他們相信這太強大了不能停止，也太重要了不能放棄。這到底是智慧還是自我合理化，我不知道。

我所知道的

我知道這不是一時流行。這項技術有效、可預測地進步，而且史上最富有的機構正在投入數兆美元 。

我知道接下來的兩到五年 會以大多數人沒有準備好的方式讓人迷失方向。這已經在我的世界裡發生了。它正在來到你的世界。

我知道在這之中勝出的人是那些現在就開始投入的人——不是帶著恐懼，而是帶著好奇心和緊迫感。

而且我知道，你值得從一個在乎你的人口中聯到這些，而不是六個月後從一則新聞標題中得知，那時已經太晚了。

如果這篇文章引起你的共鳴，分享給你生活中應該在思考這件事的人。大多數人要到太晚了才會聽到。你可以成為讓你在乎的人搶先一步的原因。

原文：Something Big Is Happening — Matt Shumer • 2026 年 2 月 9 日 感謝 Kyle Corbitt、Jason Kuperberg 和 Sam Beskind 審閱早期草稿並提供寶貴的反饋。