從 OpenAI Dev Day 看未來知識經濟發展趨勢 - AI產品開發時代生存指南

生成式AI根據前言內容產生

前言

OpenAI dev day 增加了Agent Builder 功能，消滅了很多新創，這個非常殘酷，也很難預料，畢竟在科技巨頭相互高強度競爭的時代，新創很容易因處在巨頭發展方向而被吞噬，如何找到生存帶，的確不容易，特別是為了彌補巨頭功能所搶下的市場。

特別是AI這種賽道，和傳統軟體產品不同，這一次，生成式AI要做的是顛覆現有人類知識經濟結構，因此只能從AI做不到而且是未來AI也難以做到的事情，並且以此作爲產品開發的價值基礎。

很慶幸的，我一開始選則最難的那條路，AI輔助創新，這需要突破慣性思考模式的抽象思維泛化能力結合解決複雜問題的核心能力，因此即便到目前為止，即便目前最強大的GPT5 ，甚至AGI出現，也難以做到，反而隨著AI（LLM)的強大，我的TA會從資深研發變為一般工程師，而最終目標是讓一般人也有能力發揮創造力完成創新專案。

#AI

#未來產品
#AI輔助創新
#OPENAI_DEV_DAY

AI正逐漸顛覆近百年我們所熟悉的知識經濟時代發展模式。

在未來AI時代，知識創造能力越來越重要，複製知識和移轉知識的能力將會（或說正在）被AI顛覆！

未來的教育需要培養創造知識的能力，科學領域的研究與發現能力，也正是其中關鍵能力之一。

如何順練挖掘深層問題、避免後見之明、探索洞見(INSIGHT)，這些都是可以培養創造知識能力的沃土。

#AI時代知識革命

從 OpenAI Dev Day 看未來知識經濟發展趨勢

—— 當巨頭壓境，知識價值創造成為最後的護城河

  

2025 年的 #OpenAI_Dev_Day，讓無數新創措手不及。

當 Sam Altman 宣布新一代 GPTs、AgentKit、Memory 與 GPT Store 的整合時，整個全球的生成式 AI 新創生態在一夜之間被重新洗牌。  

許多曾經以「Chatbot 工具」、「自動化平台」或「Prompt Marketplace」為核心的新創，突然發現自己的產品被官方直接整合進了 ChatGPT 主體。這場 Dev Day，無異於一次全球性的新創玩家大洗牌的「產品淘汰賽」。

這個事件所揭示的，不僅是技術更迭的速度，更是一個深層的現實：

在生成式 AI 的浪潮中，#知識經濟新定義正在發生。

 (知識經濟包括與知識有關的技術、產品、服務與商業模式，聚焦一點可以看成智慧財產，包括但不限於專利技術、商標、著作權(版權、軟體程式碼)、營業秘密等等，當然，體力活不算。畢竟歐美經濟名目GDP有40%以上都和智慧財產權(IPR)有關。)

   

一、從「工具戰」到「知識戰」

  在過去二十年裡，軟體創業講求的是「功能差異」與「使用者體驗」。但生成式 AI 的出現，讓這些優勢迅速失效。 

由於 GPT 類模型具備極強的知識模仿能力(收集、處理與預測生成)，因此任何缺乏知識壁壘護城河與系統創造思維的產品，最終都會被模型「學走」。

OpenAI Dev Day 的一系列更新，實際上標誌著：

#產品力正讓位於知識力。

在這個AI新時代，未來企業產品未來能否存活，不再取決於做出什麼功能，而是取決於——

你掌握了多少「AI 難以取代」的知識結構、思考模型與認知框架。

二、從三層雷達圖(知識、生存與價值層疊套) 看未來知識經濟架構

文字內容由汪周禮整理再讓CHATGPT生成上圖內容

根據多層次綜合分析，我們可以將 AI 時代的知識經濟分為三個層次：

🟡 1. Knowledge Economy Layer — 知識經濟層

這是AI生態系的底層價值核心。

企業或研究機構的創新能量，來自於知識的積累與系統化應用。

關鍵指標包括，例如：

知識深度 Knowledge Depth：理論與技術基礎的完整性(理論整合與工具應用)，代表在理論、技術與方法論上的專業深度與原創性。知識深度成為創新強度的來源。

市場影響力 Market Impact：知識能否擴散成產業認知(標準)，這與知識深度呈正相關，衡量知識成果在產業與社會中的滲透力與標準化潛力。市場影響力呈現出知識外化為產業共識力量的關鍵。

經濟價值 Economic Value：知識架構能否符合市場需求而能商業化。代表知識架構轉化為可衡量經濟回報的能力，其經濟價值讓知識架構成為資本追求目標，更是翻轉現有市場知識經濟的應用起點。

在 OpenAI Dev Day 的語境下，這裡代表的是「模型背後的知識壟斷」—— 

誰能定義世界的知識經濟結構，誰就能主導市場話語權。

目前生成式AI(OpenAI)生態系已經逐漸顯露出這一塊的優勢。

🟢 2. AI Survival Layer — 生態防禦層

這是AI 生態系的價值中層，已就是AI經濟生態系的生存邊界，會以防禦為主，建立新知識經濟架構下的護城河。

當科技巨頭壓境、技術標準逐漸集中時，未來企業要生存，就必須讓自身技術產品具有生態韌性。

核心關鍵包括：

耐用性與架構韌性 Durability / Infrastructure: 代表組織在技術與知識上的長期穩定性與可延展性。換句話說，長期韌性展示企業能否在技術快速迭代中保持穩定價值的核心。

護城河技術防禦能力 Technical / Defensibility: 代表企業抵禦模仿與替代的能力，也是創新的防禦層。防禦力也就是新知識經濟時代的競爭邊界。

創新同步 Innovation Synergy: 代表組織能否在多知識領域之間產生系統性創新與協同效應。創新協同反映出從個別突破走向生態共創的關鍵，體現其影響力範圍。

能在這一層站穩的企業，往往不是功能最強的，而是最能整合人類知識、AI 工具與產業 know-how 的，也就是擁有跨領域技能。可以預見未來跨領域人才將會因為AI的擴散而普及，成為企業關鍵人才。

例如：

AI 輔助創新（AI-assisted Innovation）系統、垂直領域 AI（Vertical Domain AI）、企業專屬內部私有 AI系統。這些方向的共同特徵是：AI 難以直接複製，因為它們深植於人類的創造性邏輯和資料隱密與專業的獨特性。

🔵 3. Value Creation Layer — 價值創造層

最外層則是知識經濟的「應用擴散區」。

當一個組織能從知識創造與防禦走向價值擴張，就進入了 知識經濟飛輪（Knowledge Flywheel） 階段。

這層衡量的是：

商業模式滾動式設計（Business Model Rolling Design）:代表企業在快速變動市場中，不斷修正與演化商業模式的能力。滾動式設計＝企業能否「邊走邊修」地維持商業適應力。為了提升效能，組織扁平將成為企業組織發展趨勢，企業中層管理將消失。

需求採用率與規模化（Deman Adoption & Scalability）: 代表產品或服務能否被市場快速採用並擴大覆蓋率。採用率與規模化對應到技術產品與服務的創新價值是否能被「看見、使用與放大」。

創新生態鏈協同（Innovation Ecosystem Synergy）: 代表組織能否與外部夥伴、產業鏈、甚至競爭者共創價值。生態協同讓彼此競爭走向共創，透過彼此技術產品服務的整合而讓價值流動，形成新的、更大、更有利生存的生態系護城河。

在這裡，企業開始將自身的知識與 AI 系統整合，形成可以不斷複製價值的自我增強迴路，發展出持續生存的競爭優勢能力。

三、未來十年的關鍵趨勢

根據「Triple-layer Radar（知識 × 防禦 × 價值創造）」三層分析架構，我們可以預見幾個趨勢發生：

1.  知識結構化（Structured Knowledge）成為新黃金：未來競爭不在於資料量，而在於如何結構化與對齊知識，提升資料品質(資料是否真實、客觀和獨特成為關鍵，例如個人數位足跡將會越來越寶貴)，使 AI 能持續學習與推理。

2. 垂直領域 AI 將成為過渡生存帶：泛用型 AI 將被巨頭壟斷，想像中垂直知識領域（醫療、能源、製造、法律）成為巨大發展空間，但實際上同業兢爭更為激烈，誰先完成AI數位轉型，將會創造彎道超車優勢。

3. AI 輔助創新（AI-assisted Innovation）成為主流模式：從「AI 代替人」(取代傳統知識勞動力)轉為「AI 強化人」(AI賦能創造力時代)，知識創造型人才將與 AI 持續共創市場新價值。

4. 私有 AI 生態興起：企業將更重視內部資料治理與安全，形成專屬私有模型與知識庫，作為為企業持續打造AI數位產品的價值來源。

5. 知識資產化（Knowledge as Capital）：專業知識、設計方法、推理鏈（CoT）等高價值應用蘊含複雜技巧的提示描述，將成為新的無形資本與交易標的。

四、結語：知識經濟 2.0 的核心精神

在 OpenAI Dev Day 之後，全球新創生態出現了分水嶺。那些只依賴工具與模板的公司正在被淘汰；而那些能夠 將知識結構化、將創造力系統化、將價值持續化 的企業，將在未來十年主導新一輪的知識經濟革命。

正如我過去這幾年所說的：

「這一次，AI 要顛覆的，其實是整個人類的知識經濟結構。」

未來真正的勝者，將不是擁有最多算力的人，而是能把知識轉化為系統性創新的那群人。賣鏟子賺的錢將會比不上找地方讓人買鏟子挖的人，這將會是AI給予給予未來知識創造者的應許之地！

2025.10.09  汪周禮2025© 智合創新

MSM_AI輔助創新六大模組 甘苦小故事(短文)

【會話中迷失：大語言模型在複雜任務中的瓶頸與突破】

在使用大型語言模型（LLM）進行多輪對話時，經常會遇到一個難以忽視的問題：「會話中迷失（Lost in Conversation）」。這代表一旦模型在某一輪回答中出錯，錯誤便可能如骨牌般連鎖發生，使得後續回到正軌變得困難。這類問題在處理複雜的技術創新與知識整合任務時，特別明顯。

👉 參考文獻：arXiv:2505.06120

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2025.06.26 首發, 2025.07.07更新
2025©汪周禮

在兩年前(2022Dec~2023May)設計 MSM（Multi-Shots-Models AI 輔助創新方法）時，我也深刻感受到這個挑戰。為了確保模型在多次提問過程中仍能維持高品質與主題聚焦的輸出，除了進行內容的結構化設計，我也導入了多種提示工程技術（Prompt Engineering Techniques）作為模型導向與錯誤校正的關鍵手段。

但即使如此，仍會出現模型陷入迷失或產生幻覺的瓶頸，因此我當時啟用了兩個付費 GPT 帳號進行對比測試與路徑重導，終於建立起完整的 MSM 六大模組架構，並設計出超過 20 組關鍵提問模型（Key Prompt Frameworks）。

MSM AI輔助創新多代理人(Multi-Agents)整合的代理式AI 工作流(Agentic AI workflow)這個架構融合了多項跨領域工具與流程：

• 新產品開發流程：Cooper、PDMA、Crawford、IPD 等。

• 問題解決技術：KT法、RCA、FMEA、FA等。

• 創新方法：Design Thinking（三種版本）、TRIZ等。

• 專利分析技術：FTO、專利地圖、佈局與迴避設計等。

• AI提示工程策略：模組化提示描述、錯誤鏈斷點設計、多輪對話導引技術等。

這套系統的設計過程花了我三個月、研讀超過百篇 AI 相關研究文獻，才整合出這套能真正導入企業實戰的 MSM_AI 輔助創新流程 (PS. 那時候還特地寫了一篇部落格短文紀念)。兩年來已在多家企業的創新專案輔導中，證實其實效，特別是在R&D、專利布局與AI技術應用開發領域，對比過去使用的傳統模式，根據企業專案輔導的統計結果，完整的MSM_AI輔助創新流程平均縮短研發50%開發時間。

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MSM_AI × Agentic LLM 平台 PoC 實戰整合

從2023六月完成開發MSM後的兩年的時間裡，在四大領域 (手機、半導體、新能源、AI技術開發) 累積38 個 成功案例！
近期(2025.07.17update)更新添化工產業，共五大領域，企業應用項目已累積 48個 有效案例。

目前，MSM_AI 模組已可結合如 Dify 等 Agentic AI 平台，作為企業導入大型語言模型的 PoC 驗證方案，協助：

• 提升企業 自建 LLM 平台的內部使用率

• 導入具結構性的創新思維模組，增加思考模式並提高思考效率

• 解決 LLM 在複雜任務中的常見迷失與輸出品質劣化問題 

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📌 大語言模型真正的挑戰，才正要開始。

面對複雜問題的知識組織與創新應用，若無清楚架構與提問引導，LLM 容易失準。這正是 MSM 設計的核心價值：讓 LLM 成為創新引擎，而非失控變數。

後記：

知識經濟2.0- 工作流程 x AI x 專業經驗：下一波知識經濟商模產品誕生地

行業的改變從來都不是由內部開始，而是外部的影響，只是目前可能的影響會出現在ai創造的知識經濟發展模式，新的知識經濟商模正在孕育中，這也是我體驗過悲觀的環境但卻依然樂觀的理由。

或許可以這樣思考，知識經濟系統裡面的每一個構成組件中，幾乎所有的組件都會收到ai影響，這樣的影響隨技術發展與應用模式而動態變化，傳統的認知將會被改寫，簡單說，我們習慣的單點工作站模式，將會被工作流模式改變，以前要五個人（五個工作站）可以完成的事，現在可能ㄧ兩個人就可透過ai工作流完成，所以，比如說，新的價值方向會出現在不同工作站的整合上，誰能處理好新工作流的整合與輸出品質，就會創造新的知識產權商機，現在很多人都把眼光聚焦在被取代掉的工作站，這是沒有意義的事。

沒有價值或低價值的工作一定會被ai取代，這個是趨勢，時針在轉，真正要關注的焦點在於，如何從新出現的ai工作流中找到知識產權的商機。

這樣的變化用過去的思考模式一定難以理解，因此要把自己站在10年後來看過去五年的發展，就可以推測未來五年的變化與機會了。

站在10年後回看今天，我們會看到什麼？

或許我們將會驚訝地發現，不是哪個人被AI取代了，而是哪個產業沒能及時整合AI工作流，最後被時代淘汰了。

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MSM AI輔助創新 企業研發系列- 創新式專利迴避設計工作坊，歡迎企業包班～

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TRIZ ，在AI 時代即將重構的創新工具：從高門檻知識工具到創新驅動引擎

#AI時代來臨，TRIZ 的應用進入新階段

   TRIZ（Theory of Inventive Problem Solving）自1980年代起即在全球工程與創新領域廣泛推廣， 作為一套歷經超過 40 年全球推廣的創新方法論，過去以其穩定的創新系統架構與強大的問題解決能力，在工程技術創新領域享有極高聲譽。其工具體系完整，從早期的矛盾矩陣、發明原則、物理矛盾、理想解到擁有嚴謹邏輯架構的功能分析、技術系統進化趨勢到ARIZ等進階工具，構成完整的創新問題分析與解決框架，滿足從創意開發到解決核心技術問題的需求。

 然而，回顧過去數十年在世界各國跨國企業的實施經驗發展，讓我們發現到，TRIZ 長期面臨的挑戰始終不脫離三大瓶頸，分別是：

學習門檻高、知易行難、應用成本高。

  

基礎工具知識需超過百小時培訓時間(從LV1~LV3, 24+32+108 共164 hrs) ，並且要能真正熟練，除了這些工具知識以外，更需要累積數年專案實務經驗，因此TRIZ工具即使具備強大創新應用潛力，這使得TRIZ 難以大規模普及，例如中小企業，尤其是在非工程背景或資源非常有限的企業中，也因此TRIZ工具用人才過去長期以來僅普遍存在於大型跨國企業或少數高階技術開發團隊中。

關鍵字：AI, TRIZ, Innovation, AI輔助創新, AI_LLM_For_Innovation

#AI_LLM崛起，打破 TRIZ 工具知識的學習門檻

 

隨著大型語言模型（LLM, 如 ChatGPT、Claude、Gemini 等）的應用普及，TRIZ 的工具知識正在迅速被「語意提示（Prompt Engineering）」所替代。透過結構化提示描述設計，TRIZ 工具不再需要靠人工死記與手動分析，而是能由AI LLM 強大的資料收集處理與分析和生成的能力，快速推導出如矛盾問題模型、可能的理想解方向、發明原則以及更進一步結合ARIZ應用於解決困難問題流程等生成內容。

此一變革使得 TRIZ 學習門檻驟降，例如包括：

 1. 初學者可透過TRIZ工具提示模組與AI互動學習，從做中學，快速上手，縮短TRIZ工具學習曲線的使用方式。

 2. 中階使用者可透過根據根據專案任務需要設計的創新流程，使用AI整合提示包組合，協助產品技術研發相關人員快速完成創新輔助任務。

 3. 專案顧問則可依據自身產業經驗、分析問題類型並設計TRIZ工具對應問題解決的工作流，加上其他工具，整合成專案級的客製化 AI 輔助創新流程。

TRIZ 工具正從「需要理解與掌握」的學科，轉化為「可以調用與應用」的模組，這是目前TRIZ 在 AI 時代所觀察到最關鍵的進化。

 但 AI + TRIZ ≠ 萬靈丹，#TRIZ應用仍需專案經驗支撐

即便 AI LLM 能迅速給出結構化創新建議，受限於AI LLM應用能力限制以及顧問專家對於TRIZ工具理解程度所給予的結構化提示描述，目前 TRIZ 工具的應用依然需依賴領域知識與專業技能的判斷力。若缺乏下列要素，TRIZ + AI 工具依然難以產生實效，包括但不限於例如：

1. 企業內部需求問題脈絡解析能力

2. 相關對技術需求與市場動態的理解

3. 熟悉 TRIZ 工具的實務應用顧問或內部專家引導

4.  再來就是能根據專案需求整合多種不同工具組合設計的使用能力

5. 能整合專案資源與判斷專案可行性的跨域能力

換句話說，TRIZ + AI 加速創新引擎，但創新領航者仍是具備應用經驗的專家或顧問。

#TRIZ應用模式的轉型：從工具學習轉向專案導入

過去TRIZ學習模式從企業和TRIZ專家合作模式觀察發現主要可以分為三類：  

1. 純工具知識培訓：工具知識式學習（課堂講授，理論先行）

2. 企業內部專案模式：企業專案邊做邊學（即學即用，以戰代訓）

3. 專家專案輔導模式：混合式模式（先學工具再實作應用）

 但在 AI 驅動的創新時代，#TRIZ教育模式將發生以下轉變：

 1. 工具知識式學習將逐漸被 AI LLM 模型內化的提示包組合取代  

2. 專案即戰力的邊做邊學模式將成為主流 

3. 知識型顧問轉型為AI提示模組設計師與專案策略整合者  

這一轉型也促使 TRIZ 創新顧問角色重新定義 —— 不再只是教學工具知識，而是設計 AI + TRIZ + 專案流程的整合式創新解決方案。

#TRIZ在AI時代的價值重構：從工具學習到創新驅動引擎

結語：TRIZ 在 AI 時代的意義不再是「學多少工具」，而是「能否有效結合 AI 與TRIZ應用，為企業創造實質專案的創新成果」。AI 解決了 TRIZ 推廣的最大瓶頸——知識工具學習負擔，讓更多人能用得起、用得快。但要能做到誕生創新成果，能不能用得對、用得準，仍需應用經驗與工具方法流程使用設計的融合能力。

因此，未來的創新人才與顧問將不再僅限於 TRIZ 的「教學者」，而是 TRIZ+AI 的「流程設計者、資源整合者、價值實現者」。這場變革不僅是創新工具層的革新，好比是工業革命時代的知識蒸汽機，驅動創新思維與產業應用的進行根本性重構。

下一階段，將預見創新教育與應用焦點將會出現在：

A. TRIZ工具模組的語意化提示優化

B.  AI輔助的TRIZ應用工作流設計

C. 導師/顧問制的企業創新推進模式

 

這將是一場從「創新工具訓練」走向「創新生產力引擎」的徹底變革，也唯有那些能徹底掌握TRIZ工具知識應用在AI LLM上的人，將會帶領企業穿越AI帶來的未知，創造新的成長曲線。

#AI輔助創新

#AI_LLM

#TRIZ_TOOLS

2025© 汪周禮@智合創新
AI輔助創新：AI+TRIZ+NPD+設計思考+專利迴避設計+提示工程描述設計的創新應用整合流程設計專家

AI輔助創新成功經驗：半導體專利技術挖掘、技術風險分析、新能源AI產品技術應用專案開發、創新式專利迴避設計

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 生成式AI混亂的啟發 - 找出去蕪存菁的文章特徵點

網路透過文字傳遞思想，但文字作為思想載體還是會失真，但至少是目前我們擁有的。

從2008到2012年專利技術分析超越四萬件專利，後面沒在算了，專利分析累積從文字擷取技術特徵與特徵參數的能力，轉換到閱讀文章速度更快也更簡單，這個技術特徵對應到文章就是所謂的觀點，而參數就是觀點的細節具體描述。

如果一個技術方案的技術特徵與特徵參數組合豐富，我們就知道這個發明肯定有東西，同理，在看一般網路文章也可以用這種方式快速篩選。

基於上面的道理，我們看一個人文章就知道，當文章把很多觀點透過文字傳遞，如果文章觀點豐富，容易觸動共鳴而引人深思，就知道這個人很厲害，是個飽學之士蘊藏智慧。

但是觀點少也不見得不好，主要在於啟發性，這同樣也可以套用到專利審查要件中的創造性或非顯而易見性 (inventive or non-obviousness)要件，特別是美國專利審查基準的非顯而易見性要件，是目前我研究過全球最豐富的且完整的創造性要件，至少有超過20個不同的切入角度。如果符合創造性要件的思維模式，這樣的文章內容也是可以的。

念書找知識點，技術分析找特徵點，而寫文章找觀點或認知點切入，一篇文章多達十多種認知點，就是非常有價值的內容了，也讓人深受啟發。

根據我的觀察，#AI文章的認知點很少 ，因為生成技術的關係，通常都是順著一個觀點延伸出知識點，而人類寫文章受經驗知識與智慧影響，越厲害的人可以植入很多不同觀點形成文章的特徵點，繼而引發共鳴，啟發思想。

目前教育或許應該是時候開始培養學生能夠分析文章、論文或技術的能力，藉此作為建立初步的系統思維和分析思維的能力基礎。

補充：

學識累積知識點，經驗累積觀點，而認知層次的認知點可以塑造出不同的認知角度，而知識點之間交互作用看邏輯、相關、層次與架構。

2025.04.14 汪周禮隨筆

文末附上使用五種評估指標利用CHATGPT分析網路文章

從生成式AI造成資訊混亂中找出知識創新機會

生成式ai帶來資訊混亂，也推動 知識、技術與技能的發展以及創新速度！

 

從生成式AI之亂找出知識創新的機會

智者的言論總是振聾發聵，容易啟發我們對時代的深層思考。

提到生成式AI，我總喜歡從知識經濟的超系統架構切入。站在更高的視角，我們能更清楚地看見生成式AI所帶來的深層變化與長遠影響。

趨勢不可擋｜知識載體的演化與資訊熵增

知識的傳遞形式歷經多次重大轉變：從古代的口耳相傳，到文字出現後的竹帛紙，印刷術的發明更徹底改寫了知識的流通方式，讓紙本書籍成為主導數百年的核心知識載體。直到網際網路（.com）出現後，數位平台逐漸取代紙本，不僅承載文字，更整合了影音內容與互動功能，大幅提升了知識傳播的速度與範疇。

如今，我們迎來了生成式AI的時代，它讓知識的創作、處理與傳遞更加快速、平易、普及。但伴隨而來的，是一個符合熵增定律的現象：隨著生成門檻降低、資訊總量暴增，資訊品質與真實性卻日益難以辨識，整體的混亂度與不確定性也隨之上升。

混亂是機會｜從熵增中看見創新的土壤

根據熵增定律，在一個近似封閉的系統中，秩序將自然走向無序。而從統計學的最大熵原理來看，在缺乏明確判準的狀況下，系統傾向於採取最無偏但也最不確定的資訊分布。

這正好對應了當前生成式AI所帶來的資訊環境特徵。越是自由、開放、多元的資訊生成與傳遞環境，越容易產生內容泛濫、標準模糊、真偽難辨的現象。

但同時，越混亂的環境，反而也孕育出越多的創新機會。

關鍵在於，我們能否在雜訊中辨識出真正的問題，挖掘底層需求與痛點，進而提出對社會真正有價值的解決方案。這樣的創新不只是產生新點子，更在於設計出符合多數人需求、能夠落地執行的可行路徑。

資訊雜質化與價值選擇的挑戰

生成式AI讓知識普及化變得前所未有的容易，但也帶來資訊雜質化與內容失真的問題。

即使是看似專業的知識內容，也可能包含錯誤、拼湊、杜撰，甚至被有意操弄成商業或政治宣傳的工具，而這一切在資訊流中越來越難被識別。

是否該建立更嚴格的資訊檢核制度？是否該迴避那些缺乏倫理審查的生成工具？這些都是值得深思的議題。但與其只是試圖「防堵」資訊的混亂，更重要的是建立一套以「價值」為核心的判讀與篩選能力。

我早在五、六年前研究AI協助撰寫專利時，就注意到網路上出現許多兜售AI代寫論文的平台，價格低廉、品質粗糙。到了近年ChatGPT迅速進化後，這些平台表面上逐漸消失，但實際上AI協助生成論文、甚至引用錯誤與虛假資訊的現象仍然時有所聞。

這提醒我們：不是生成方式的問題，而是 #內容價值的問題 。一段文字是否具有價值，不在於是人寫的還是AI寫的，而在於它

是否提出了值得思考的問題 、並能 #引發可靠的解決方案構想。

創新是AI尚未越界的稀有領域

我這兩年在輔導企業創新專案中觀察到，在知識提煉與問題分析和問題解決這些碎片化的能力上，現階段頂尖的生成式AI 能力已經超越多數沒有受過訓練的一般人。

這代表了一種巨大的轉變：AI不僅能生成語句，還能進行初步的邏輯推理與知識組合。對於不具備專業素養的個體來說，AI正在快速取代其在資訊生產與使用中的角色。

然而，有一個領域，生成式AI仍難以觸及——創新。

真正的創新，是一種跨領域的高階能力，需要結合系統思維、跨域知識整合、價值判斷、需求探索與趨勢預測等多重複雜技能。它要求人類不僅能理解既有架構，更能跳出框架重新定義問題與價值。

靈魂拷問在於，我們未來能否在具備分析問題、定義問題與解決問題的能力同時，是否具備重新定義問題的能力?

這在創新領域是基礎能力題目。

未來，生成式AI對知識結構與思考邏輯的衝擊，勢必將挑戰我們過去對創新的定義。

它會讓我們從「創意等於創新」的狹隘想像中解放出來，走向「創新即為提供未來問題解決方案」的更完整創造力實踐。

結語｜從生成式AI之亂中鍛鍊我們的創新肌肉

熵增是不可逆的趨勢，但並不代表我們只能被動接受。

我們可以選擇更高層次的回應方式：不是追求資訊整齊劃一的表象秩序，而是善用AI與人類的協作，在混亂中建立新的價值邏輯與判斷標準。

當生成式AI為知識創造開啟一個又一個混亂之門，也為我們打開了創新的可能性。這場「生成式AI之亂」，會不會正是下一波知識創新浪潮的起點?

 

生成式AI加速 知識、技術與技能變現，培養創新能力刻不容緩！

 

2025©汪周禮@智合創新

剖析AI時代：未來職場兩項不可或缺的核心技能

🔍前提背景：AI Coding 的變局與意涵

隨著大型語言模型（LLMs）如 GPT-4、Claude、Gemini 的進步，「自然語言變成程式語言」的時代已經來臨。這意味著程式開發的門檻不再只是掌握語法，而是能否精準設計需求並轉譯成AI可以執行的內容生成邏輯。

換句話說，在AI工具幫助下：

「Coding 不再等同於程式編碼，而是『將想法結構化，並將概念系統化設計』的能力」

隨著數位轉型浪潮加速推動AI工具應用範圍拓展，目前AI工具已經從技術工具演變成職場技能的一部分。

 關鍵字：Digital Transformation, AI LLM Application, Systematic Thinking, Structured Prompting, Semantic Coding, Vibe Coding, 

 

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那麼，面對數位技能轉型時代，AI工具玲瑯滿目，我們到底該培養哪些真正關鍵且具有AI時代競爭力的能力？

🧠 核心能力一：系統化描述能力（Systematic Descriptive Competency）

➤ 定義：

能將模糊概念、需求、場景、問題，轉化為具邏輯性、可模組化、可實作的描述結構，其核心包括：

• 系統架構理解（System Thinking）
• 系統化提問（Problem Structuring）
• 任務與角色建模（Actor-Task Modeling）
• 邏輯流程拆解（Flow Breakdown）
• 模塊設計與接口描述（Interface Design）

➤ 為何它是未來基本功？

● 技術邏輯面（Technology Layer）

AI 模型並不理解你真正的意圖，它只是在文字語意空間的組合中進行模式比對/匹配。若沒有經過系統化的邏輯拆解與引導，AI 很容易產出偏離目標的結果。這也正是為什麼 Prompt Engineering 正在逐步轉向 Semantic Process Engineering 的關鍵原因。

🔧 應用：

• 用多輪 prompt 設計來驅動 LLM 生成一個複雜應用（multi-shot or chain-of-thought prompts），例如利用MSM(Multi-shots Models)可任意開發出符合需求的多層次系統語意模型架構。
• 撰寫對應的 API specs、邏輯結構圖，交由 AI 自動生成 microservices

● 應用邏輯面（Application Layer）

當你需要跨部門、跨語言、跨平台協作時，受限於彼此的專業背景與領域認知，通用語言往往不是自然語言，是結構語言 —— 例如 user story、data flow、system I/O specs。

🔧 應用：

• 與UX/UI協作設計MVP時，需清楚傳遞系統行為與狀態轉換
• 用LLM做業務流程自動化，描述需涵蓋流程邊界條件與例外處理

● 市場邏輯面（Market Layer）

你必須把「市場需求」轉換成「可驗證、可迭代的設計參數與功能邏輯」，這就是**需求工程（Requirements Engineering）**的專業本質，而系統化描述能力正是需求工程的基礎功。

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🌀 核心能力二：Vibe Coding（語感式程式邏輯能力）

➤ 專業定義：

不是傳統意義上的寫code，而是一種融合語言邏輯、功能直覺與系統設計的「語感式表達能力」，能透過自然語言與AI互動，快速構建可執行的原型邏輯。

這種能力的形成，不只是語法熟練，而是：

• 熟悉 Prompt → Function Mapping 模式
• 理解語言背後的技術語意與架構轉換（Language-to-Structure Mapping）
• 能用語言描述資料流、演算法、條件邏輯與元件結構，是一種用語言設計模塊、任務邏輯流程、整合不同角色與完成需求任務的方法，逐步取代傳統的語法手動撰寫過程。
• 擅長將人類語言轉譯成 LLMs/Agents 可解析的行為流程

 

➤ 為何這項能力正在崛起？

● 技術邏輯面

未來的開發模式是「Co-pilot型共創開發」：人提出高層抽象描述 → AI完成底層生成 → 人再優化修正。
Vibe Coding 是這種人機共創的中介橋樑。

🔧 應用：

• 在AI IDE（如 Cursor、Replit Ghostwriter）中，用語言構建整體應用框架
• 透過Prompt寫一個Agent行為流程（事件觸發→行動→記憶→條件決策）

● 應用邏輯面

未來的「寫code」是用語言設計模塊、邏輯、角色與任務。這不再只是語法遊戲，而是能不能用語言塑造一個**「可運行世界」**。

🔧 應用：

• 構建 Chatbot agent，描述其角色、對話邏輯、資料輸出結構
• 讓LLM讀懂使用者的複雜需求，轉譯為 API 行為邏輯與輸出結構（JSON/SQL/Python function）

● 市場邏輯面

能夠快速產出可展示（Demoable）的解決方案，在未來將是高價值人才的必要關鍵能力。而 Vibe Coding 就是能讓你「1小時內構建出AI原型」的超能力。

  

結論

 

一、       系統化描述能力是 LLM 使用效能的前提，但不是應用落地的終點

當你能清楚描述一個系統的結構、流程、角色、功能與限制條件，LLM 就能產出可讀的內容、流程設計、甚至部分程式碼。然而，這些產出仍只是“語意模擬層”的結果，距離真正「可執行的工具」仍有重大差距。這就是現今很多人「會用 ChatGPT，但做不出工具」的真實原因。

因此，系統化描述能力可以提升使用效率，但不等於創造商業價值，需要整合vibe coding工具和累積足夠的軟體產品開發經驗和技巧。

 

二、從0到1將創意變成可交付的AI應用，需要Vibe Coding

Vibe Coding 並不僅指寫程式語法的熟練度，而是指：能夠用語言與LLM協同構建邏輯、功能模塊與程式語意的能力。它是一種將語言邏輯 + 概念建模 + 技術系統串接語感的混合技能，本質上是：

「用自然語言+模擬語法方式，去建構一個可執行的邏輯化數位系統。」

 

然而目前的 LLM/AI IDE 開發環境（如 Replit, Cursor, etc.）仍假設使用者具有基礎開發思維、模組邏輯概念、甚至資料結構常識，想要真正落實創造具體市場應用價值，這對提倡創造力和創意能力將會成為AI時代且無開發背景的社會大眾來說仍是高牆。

Vibe Coding 是從創意 → 原型 → 工具的關鍵橋樑

 

三、為什麼 Vibe Coding 將成為 AI Coding Automation 市場的關鍵需求？

 1.     AI Coding 正從語法自動化邁向「系統生成自動化」

早期是寫小功能、寫函數；現在是「設計一整個系統架構」，不只要 AI 懂語法，更要它懂邏輯組織、模組關聯、流程依存，Vibe Coding 提供這種「模糊→模塊」的語言過渡層，扮演“語言工程師”。

 2.     工程複雜性爆炸式提升，專業分工難以回到「全能開發者」的時代

即便是筆者從高一就自學程式、大學熟悉多種程式語言的開發者，現在若從0做軟體產品也難以獨立完成，原因在於：不只是寫程式難，而是架構、資料流、API、前後端、DevOps、驗證系統全都綁在一起，需要大量時間學習累積技巧。

 這導致「語言驅動協作模型」將成為主流 —— 一人定義需求，AI + 專業模組補完實作

 

3.     未來用戶的需求，是：「我有想法 → 快速生成可用工具 → 拿去市場驗證」而不是：「我開始學寫code，三年後上架MVP」

 

所以，Vibe Coding 將變成新時代的 MVP 實現語言，Vibe Coding 是解決技術落地與創意轉換的瓶頸，也是 AI 自動化從「工具」進化為「創業平台」的核心驅動因子。

 Vibe coding不等於no code，在AI Coding進入自動化的破曉時代，程式語言不再是產品技術開發的唯一語法，語意語感才是 AI 時代的關鍵能力。

系統化描述能力，讓你精準與AI溝通；Vibe Coding，讓你真正將想法變成工具。這兩項能力，將是下一波 AI 開發人才與產品設計者的職業技能入場門票。

 

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🚀 為什麼這兩項能力是你未來最值得投資的能力？

 以下從使用者、能力類型以及實際應用價值的表格說明

使用者角色	需要能力類型	實際應用職能與價值說明
🔧 產品經理	系統化描述	將使用者需求轉化為功能邏輯、建立用戶旅程與模塊架構、與AI共創原型
🧠 AI 工程師	系統化描述 + Vibe Coding	建立多輪Prompt流程、設計AI模組間協作、建構Agent或自動化服務架構
👨‍💻 軟體開發者	Vibe Coding	跨LLM平台應用程式邏輯建構、程式自動補完優化、與語言模型共創架構與控制流程
💼 業務／顧問	系統化描述	解構客戶需求、建立流程圖與決策邏輯、快速產出AI協作範本作為解決方案模板
🎨 創作者／設計師	Vibe Coding	將創意敘述轉化為互動工具（Chatbot、動畫腳本、作品互動模組）、與AI共創多媒體原型
🌐 一般社會大眾	系統化描述 + Vibe Coding	用自然語言產出專業級報告、創建小型應用（如計算器、流程表單）、控制AI處理日常任務或小型創業應用

 

🔑 最後提醒：

AI會越來越會「執行」，但永遠不會主動「定義問題、拆解邏輯、設定價值指標」。而這三件事，正是系統化描述能力與 Vibe Coding的交匯點，更是我們未來工作價值核心所在！

 

2025©汪周禮@智合創新

開源軟體商業模式（OSS Business Models）_ 架構 AI LLMs 生態系基本重要元素

 開源軟體商業模式（OSS Business Models）

架構 AI LLMs 生態系基本重要元素

圖案由CHATGPT根據本文內容生成

2025.02.03 汪周禮

軟體商業模式（Software Business Models），根據我的研究與收集，目前已知超過100多種。其中，開源軟體商業模式（Open Source Software Business Models, OSS BMs）更是多樣且靈活，完整地涵蓋了產品技術生命週期的各個階段。無論是在價值曲線上的初期需求挖掘、獲得市場認可後的搶占市場、面對市場競爭以及維持基本功能的不同階段，這些價值曲線上的不同階段，都能找到多種可組合應用、靈活變化的商業模式。

關鍵字：AI, LLM, OPEN SOURCE, BUSINESS MODEL, MSM, 創新

根據瑞士管理學院學者的相關研究，一個成功且能夠穩定獲利的軟體產品或技術服務，通常會結合3至7種不同的商業模式，形成商業模式護城河，提升獲利能力與提高市場競爭力。

當我們希望能透過軟體技術創造商業價值，從企業產品技術開發角度而言，最重要的，並不是一開始就埋頭進行技術研究與開發，而是提早先收集市場動態與趨勢，深刻了解技術發展現況，再來是明確規劃：

    有哪些潛在的商業模式可供選擇？

    實現這些商業模式需要哪些核心技術能力？

    市場中我們有哪些目標客戶，而這些目標客戶的底層需求是什麼？而我們可以透過技術提供甚麼服務?

我們可以用目前最熱門的 DeepSeek 開源模型為例子，模擬可能的商業模式。  

畢竟  DeepSeek 作為一個具備強大語言處理能力的開源模型，具有高度靈活性，可以應用OSS BMs ，支援、整合甚至創造多種商業模式。例如：

(A) 訂閱制 SaaS（Software as a Service）

應用場景： 提供基於 DeepSeek 模型的 API，企業可以按需訂閱使用自然語言處理（NLP）服務，例如自動文本摘要、語意分析、智能客服等進一步提高企業營運效能等。

(B) 增值服務模式（Freemium + 高階服務）

應用場景： 提供免費基礎版本給開發者使用，進而引導企業購買客製化模型等優化服務。

(C) 技術授權與 OEM 模式

應用場景：  將 DeepSeek 模型授權給其他企業嵌入其產品或服務中，這種特別適合軟體公司或系統整合商，甚至打造出產業鏈與生態系。

(D) 咨詢與專案定制服務

應用場景：  提供基於 DeepSeek 的 AI 解決方案諮詢等技術服務，協助企業進行模型定制、數據訓練與優化。

(E) 社群生態經濟模式

應用場景： 透過開放社群的力量推動模型應用創新，並在社群生態中，透過社群平台交換需求和技術合作建構插件市集，甚至進行數據交易創造更多商業價值。

(截至目前為止，已知 微軟（Microsoft）、亞馬遜（Amazon）、輝達（Nvidia）等企業已經DS整合其商業服務中。)

若我們能在前面所提到的基礎上再投入技術開發，不僅能夠確保開發方向與商業目標一致，更能有效降低重複開發與資源浪費的風險。

當面對市場競爭與技術變化時，也能更迅速地調整策略，保持競爭優勢。

開源軟體的價值不僅在於開放的技術本身，更在於其背後靈活多變、可持續創新的商業模式設計。這是軟體和硬體商模明顯的差異之處。

MSM_AI 輔助創新服務經過2023和2024年的企業專案洗禮，完成多項企業軟體產品開發技術專案，創造巨大可預期與可實現的經濟效益，更可以作為企業在開源軟體商業模式轉型與創新中的重要推手。

未來將會繼續透過三個層面切入，提供更高價值的服務：

    1. 商業模式策略輔導： 幫助企業設計可持續的 OSS 商業模式組合。

    2. AI 輔助的技術產品開發： 提升企業的產品創新與技術應用效率。

    3. 創新能力培訓與工作坊： 建立企業內部的創新文化與提高創新能力能力。

智合創新，致力於傳遞創新知識與驅動創新服務。

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參考資料：

    1. Open Source Business Models - Palark

    https://blog.palark.com/open-source-business-models/

    2. Business Models for Open-Source Software - Wikipedia

    https://en.wikipedia.org/wiki/Business_models_for_open-source_software