大家好，我是 KP，歡迎來到第 47 期的《週末思考筆記》。
Nvidia 目前絕對是在走Apple 過去非常成功的Corporate Finance 教課書式的複利操作（Playbook)，一邊手持大量現金，一邊發債，另一邊派息+回購，不但提高股東回報、同時擁有極高靈活性。正從高毛利暴發戶形象走向價值兼增張型藍籌！
阿沒搶到頭香...
頭位😬
感謝 KP 大的分享。在 SpaceX 為何買 Cursor 的那一段，分享一些我讀過一些資料後的看法:
------
一開始人類是這樣用 AI 寫程式：打開 Cursor 或 Claude Code，描述你想要什麼，agent 產生程式碼，你盯著看，哪裡不對讓它改，幾分鐘到半小時搞定一個任務。
但是 Agentic AI 時代，開始越來越多人把一整個任務交給 agent，例如 ”把這個模組從舊框架遷到新框架”，或者 ”查清這個 bug 為什麼會間歇性出現，然後解決這個 bug ”，然後幾小時或一兩天之後，回來看結果。
雖然後者還在早期，複雜 project 的成功率還遠遠低於交互模式，但是巨頭們已經看清楚這個發展的方向，並往這個建設與卡位。
那前者與後者的數據累積有何不同?
交互的 agent 累積的是你改了什麼、接受了還是拒絕了它的建議的互動片段。
但是整個交出去的 agent 累積的是完整的任務生命週期：一個複雜任務怎麼被拆成幾步，中間在哪裡卡住，怎麼恢復，怎麼驗證做對了。任務等級的完整記錄。
重要的是，後者的訓練價值遠高於前者。想訓練一個能獨立完成複雜任務的下一代 agent，你需要大量完整任務怎麼做的數據，光靠這段程式碼怎麼補的數據訓練不出來。
所以 SpaceX 花 600 億買 Cursor，買的不是 IDE 的使用者量，是開發者做設計決策的過程數據~
謝謝KP的分享。我還想問個問題。KP在世足賽期間會寫足球分析嗎😁😁？（看你自介說你以前寫足球評論很多人看）
想請問KP大 MEXT所提供的solution 跟台灣群聯積極推廣的aiDaptiv 是在解決同一個層次的問題嗎? 謝謝
Nvidia 目前絕對是在走Apple 過去非常成功的Corporate Finance 教課書式的複利操作（Playbook)，一邊手持大量現金，一邊發債，另一邊派息+回購，不但提高股東回報、同時擁有極高靈活性。正從高毛利暴發戶形象走向價值兼增張型藍籌！
阿沒搶到頭香...
頭位😬
感謝 KP 大的分享。在 SpaceX 為何買 Cursor 的那一段，分享一些我讀過一些資料後的看法:
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一開始人類是這樣用 AI 寫程式：打開 Cursor 或 Claude Code，描述你想要什麼，agent 產生程式碼，你盯著看，哪裡不對讓它改，幾分鐘到半小時搞定一個任務。
但是 Agentic AI 時代，開始越來越多人把一整個任務交給 agent，例如 ”把這個模組從舊框架遷到新框架”，或者 ”查清這個 bug 為什麼會間歇性出現，然後解決這個 bug ”，然後幾小時或一兩天之後，回來看結果。
雖然後者還在早期，複雜 project 的成功率還遠遠低於交互模式，但是巨頭們已經看清楚這個發展的方向，並往這個建設與卡位。
那前者與後者的數據累積有何不同?
交互的 agent 累積的是你改了什麼、接受了還是拒絕了它的建議的互動片段。
但是整個交出去的 agent 累積的是完整的任務生命週期：一個複雜任務怎麼被拆成幾步，中間在哪裡卡住，怎麼恢復，怎麼驗證做對了。任務等級的完整記錄。
重要的是，後者的訓練價值遠高於前者。想訓練一個能獨立完成複雜任務的下一代 agent，你需要大量完整任務怎麼做的數據，光靠這段程式碼怎麼補的數據訓練不出來。
所以 SpaceX 花 600 億買 Cursor，買的不是 IDE 的使用者量，是開發者做設計決策的過程數據~
謝謝KP的分享。我還想問個問題。KP在世足賽期間會寫足球分析嗎😁😁？（看你自介說你以前寫足球評論很多人看）
想請問KP大 MEXT所提供的solution 跟台灣群聯積極推廣的aiDaptiv 是在解決同一個層次的問題嗎? 謝謝