當做出東西的成本歸零，剩下的護城河是什麼
我最近看了一集台灣的 podcast「思想實驗室」，主持人國威訪問哈佛商學院的 Christina Wallace。她在 HBS 教創業與行銷，自己也是連續創業者跟天使投資人，寫過一本《The Portfolio Life》。
主持人一開場就問了一個很兇的問題。現在你動動嘴巴，AI 就能寫出整個軟體架構；別人看到你的產品，截圖丟給 AI，隔天就能複製一份出來。那對企業跟個人來說，那條別人絕對抄不走的護城河，到底還剩什麼。
這一集基本上就是在回答這一題。我看完的感覺是，她講的東西跟我這幾年在醫院裡做的事對得上，而且有些話她講得比我清楚。所以整理一份筆記。
她先承認了事實
她沒有安慰任何人。她直接說，做軟體的成本基本上已經歸零了。
而且她是有立場說這句話的人。她的第二家新創是教女生寫程式，因為十年前那是對的策略。十年後她自己站在台上說那個前提變了。
所以價值往哪裡跑？她給了三個地方。
第一是判斷力。 但她講的判斷力不是列一張優缺點清單，她說那件事 Claude 跟 ChatGPT 做得非常好。她講的是在真正模糊不清的狀況下拍板定案，然後為那個決定負責。她補了一句很直白的話：只有人類能承擔責任，出事的時候是人去坐牢、是人被起訴。
第二是關係。 她說創投以前滿腦子只想投軟體，對服務型公司一律說不。現在反過來了，AI 驅動的服務型公司變成很有吸引力的標的。因為你握著的是客戶關係，而且是關係型而不是交易型的連結，然後再用工具去把規模撐開。這比單純交付一個軟體產品更難被抄走。
主持人半開玩笑問說，所以是要多交朋友、多陪客戶打高爾夫球嗎。她說對，如果這代表要多打幾場高爾夫球，她批准。
第三是軟實力。 溝通、心理學、歷史、察言觀色、說話、寫作。這些東西在過去幾十年的商業世界裡其實沒有得到什麼回報，她認為現在會被重新定價。
她對 AI 寫作的評語我很喜歡：那是說故事的恐怖谷。字詞被拼在一起，看起來都對，但你在網路上讀任何 Claude 寫的東西，一秒鐘就能看穿。真正賦予意義、創造信念、驅動別人行動，那還是人的工作。
一個航太工程師，四個月做出一家公司
整集最打中我的是一個案例。
主持人提到 Base44，創辦人單槍匹馬幾個月做到百萬美元營收。她說她有一個自己更熟的例子，一家叫 Verno 的公司，創辦人 Oliver 是她的學生。
重點在細節。Oliver 讀 MBA 之前在航太領域工作，是工程師，但他不是軟體工程師。他對「製程與工業設計圖面是怎麼繪製的」這件事有非常深的洞察。她形容那是一個利基中的利基中的利基，超級具體，高度依賴手工作業，過去有人試著自動化，很難。
他問的問題是「為什麼是現在」。因為現在有完全不同的模型跟工具。
然後：過去四個月，他從一個點子走到可運作的原型，走到有付費的測試計畫，走到第一批設計合作夥伴。四個月變成一家真的公司，沒有僱用任何人。而那是一個五百三十億美元的市場，其他人都沒有看見。
接著她講了整集我覺得最該記下來的一句話：
以前這件事很難，因為寫程式的人沒有那些領域知識，有領域知識的人沒有錢去請那些寫程式的人。
我在醫院資訊室看那套跑了二十年的系統很多年。我一直在講的就是這件事：真正稀缺的不是會寫程式，是知道那條流程實際上怎麼跑、哪裡卡住、卡住的成本是誰在吃。外面的軟體公司做不了，因為他們沒有那個脈絡；院內懂脈絡的人以前也做不了，因為請不起開發團隊。
AI 把後面那個限制拿掉了。所以 Oliver 能做的事，換到別的產業、別的角落，還會有很多人做得出來。
組織會怎麼變：中階主管先被吃掉
主持人問未來組織裡最值錢的位置是什麼。她的分析很乾脆。
大組織裡的中階主管，主要功能是把高層策略往下傳、把基層資訊往上彙整，本質是在兩個方向之間協調跟綜合資訊。那正好是 AI 最擅長的事。她順帶說，產品經理這個工作也「非常適合讓 AI 來接管」，因為它真的就是在彙整跟協調所有環節。
但她不認為結果會是一個只剩一堆個人貢獻者加一個執行長的扁平組織，那太怪了。她的預測是中間會長出 M 型團隊，而底層的個人貢獻者會變得更 T 型。
T 型的人做兩件事。往下是保住專業深度，同時找出 AI 到底擅長哪一段，用它放大自己的時間效益，並且用專業去檢查品質。她有一條守則我覺得每個人都該抄下來：
你不會把你自己無法審查的東西交給它。
往兩側是建立你的專業跟組織其他部門之間的連結，把你的產出翻譯成「所以那又怎樣」的答案。你做出一份很複雜的數據報告，你要能對財務說這對你們的意義在哪，對營運長說這是你董事會報告要放的東西，對工程師說這會怎麼影響明年的藍圖。
她給的具體建議是：對你的工作怎麼契合公司其他部門保持好奇，你交出成果之後那個東西去了哪裡、有什麼決策是根據它下的，去跟那些人交朋友。
M 型的通才是什麼都懂一點的角色。會設計的工程師、會寫程式的設計師、還會自己去第一線訪談客戶跟開單的前產品經理。四肢伸向不同方向。她說重點不只是他們現在會多少，而是他們有能力也願意去學今天還不會的東西，所以組織需要什麼就能長成什麼樣子，改變來的時候團隊有韌性。
導入 AI 的時候，要講「什麼沒有改變」
這一段對任何要帶團隊的人都很實用。
她說在變革的時代當領導者，光有出色的判斷力不夠，你還要能溝通那份判斷力。而現在每個人心裡都在怕 AI 對自己的工作意味著什麼。
想像一個場景。你站在會議室前面宣布「我們要開始導入 AI 工具」。台下的人第一反應不是興奮，是開始算自己的帳：這東西是不是要來取代我。
這時候如果你只講了「什麼正在改變」，也就是我們要導入什麼、流程會怎麼變、效率會提高多少，你等於留下一大片空白。而人在害怕的時候，會自動用最壞的版本去填那片空白。
她描述台下那個人腦子裡跑的是什麼：我剛買了房子，我快要有小孩了，我只有這一份工作。注意這是同仁的內心話，不是主管的。對他來說這件事不是一個有趣的技術議題，是房貸、是奶粉錢、是他家唯一的收入來源。風險是生存等級的。
而人一旦進入生存模式，行為就會變。表面上配合，實際上不碰不學；不願意把自己的工作流程講清楚，因為怕講清楚就等於教會 AI 怎麼取代自己；開始護地盤、藏資訊。然後你後面講的所有「大家一起來學、一起把流程改好」，一句都聽不進去。
所以她的解方是：改變的訊息，一定要跟「什麼沒有改變」綁在一起送出去。而「什麼沒有改變」要講的是具體的承諾。我沒有要用這個裁人。判斷還是你在做，AI 只是把重複的部分做掉。你在這個領域累積的專業還是我們最值錢的東西，那個它拿不走。誰負責、誰簽核，這條線不變。
而且不能只包一層漂亮的公關說辭，你要是認真的。如果你講「不會裁人」但心裡打算裁，同仁三個月後就會知道，而且下次你講什麼都沒有人信了。她給的講法大概是這樣：我引進這些工具，不是要你們拿自己的工作流程去訓練它，然後我就可以開除你們；是要把低階、重複、低認知價值的工作從你們每天的待辦清單上拿掉，騰出時間做更有趣、有創意、複雜且有戰略意義的事。
如果某個人現在的工作主要就是這些瑣事呢？她說那也不代表他要被淘汰，而是回頭盤點他還有什麼能力、有什麼是他想學的、有什麼技能我們還沒善用。她的反問是：這些人已經懂客戶、已經愛這個文化跟公司，為什麼要為了效率把他們丟掉。
Portfolio Life 不是叫你再去接副業
主持人問了一個很在地、也很尖銳的問題：台灣上班族每天被 KPI 追著跑，下班只想躺平，這時候叫他再去發展三四個身份，是不是在乾毛巾裡擠水，是不是一種升級版的自我剝削。
她的澄清是：她不是要你做更多。
她的框架是，每個人本來就已經有一個組合了。你現在怎麼把時間跟精力分配到工作、家庭、健康、朋友、嗜好、社區，加起來就是一百趴。把它想成金融投資組合的資產配置。她的主張是你可以「設計」這個配置，讓它的風險報酬特徵符合你現在的人生季節，季節變了就重新平衡。
這樣做給你三件事：多樣化、一個大過於工作的身份認同、以及事情出狀況時的選擇權。你不會被逼到牆角，你手上有一張地圖，而不是在全黑裡走。
她認為這個模式最重要的價值是「自主權」。在一個大家都覺得很無力的時刻，工作那一塊也許還是老闆定義的，但你可以決定要投資哪個嗜好、上哪堂課、保護哪一段運動跟心理健康的時間。而且她強調，第二條線甚至不需要是收入，不必是副業，去非營利當志工、去某個地方當董事都算。
第一步很簡單：盤點。我現在時間是怎麼花的，這是我想要的花法嗎，我是不是把太多雞蛋放在同一個籃子裡。
一個小小的思想實驗
節目最後主持人設了一個局：假設 2028 年 AI 能獨立完成九成白領工作，政府實施工作配額，每人每天只能從事兩小時有給職。
選項 A 是把這兩小時拿去極致鑽研一個 AI 絕對碰不到的微小領域，比如修復中古世紀古籍，成為全球千分之一的頂尖職人。選項 B 是放棄高薪，同時經營十個微小身份，收入極不穩定但生命彈性很高。
她先反問剩下的時間在幹嘛，得知可以做任何事之後，很快選了 A。
理由值得記下來：在她的組合裡，剩下的時間本來就可以拿去做嗜好、創意、家庭跟各種實驗，她可以在沒有薪水的時間裡去當 DJ。那兩個有給薪的小時是為了滿足財務需求，所以要盡可能最佳化，全心投入她能拿到的最高回報。
她順帶點出 Portfolio Life 最常被誤解的地方：她不希望你盡可能去接下所有事情。把百分之二的資金分配到五十項投資，那是很糟的組合設計。設計的時候要想的是，每一項投資在完成什麼工作。
長期誰會贏，她說取決於三件事
主持人問長期會不會只剩兩三家巨頭。她的回答是兩邊都在發生。
一方面價值確實在往前沿模型集中，那些拿得到資本、晶片、資料中心的大企業。她說這在每次重大科技變革都發生過，像幾百年前的鐵路時代，不是什麼新把戲。另一方面在應用層，看到的是財富的民主化，創辦一家公司的成本正在趨近於零。
最後誰贏，她列了三個變數：
- 監管。 訓練資料的智慧財產權目前還在模糊的法律地帶。她說 Claude 用了她兩本書來訓練，她一毛錢都沒拿到。如果哪天判決轉向、他們必須為資料付費，那對商業模式是重大差異。還有反壟斷：我們希望只有少數幾家公司掌控整個領域嗎。
- 勞工提升技能的速度，是否快過雇主決定削減成本的速度。 她希望是一場順利的音樂椅遊戲，但擔心會出現缺口。
- 大眾是否選擇保持足夠的好奇心去摸索，還是把頭埋進沙裡說我不想跟它有任何關係。如果是後者，懂 AI 跟不懂 AI 的人之間會裂出一道鴻溝。
她還提到一件有點好笑的事。主持人問她有沒有哪一刻冒冷汗、覺得生成式 AI 顛覆了她的假設。她說完全沒有，她想送感謝禮物給 OpenAI 跟 Anthropic，因為 AI 接管那些單調低門檻的工作之後，剩下的正好就是工作中人類獨有的部分，那正是她整本書在講的東西。順便書賣爆了。
她在書裡用的說法是「人類文氏圖」。每個人都有自己的那幾個圈圈交集，她自己是商業、科技、藝術。她說我們在企業界往上爬的時候，常常把自己修剪成能塞進某個框架的樣子，而那些框架現在正在被拆掉。
我自己的幾點收穫
看完之後，對我這種在醫院資訊室做事的人來說，有幾條可以直接拿去用：
- Verno 比 Base44 是更好的例子。 Base44 是軟體人做軟體，Verno 是領域專家跨進來。後者才是大部分人的處境，也才是接下來真正的機會所在。
- 要導入任何工具，先講什麼沒有改變。 不然同仁不會聽你講後面那些，他們會直接進入生存模式。
- 「你不會把你自己無法審查的東西交給它」 這句話可以直接當成用 AI 的底線。系統越關鍵，這條線要畫得越前面。醫療資料出事，沒有 rollback 可以按。
- T 型的兩臂值得認真經營。 把技術端的產出翻譯成臨床端、行政端、主管端各自的「所以那又怎樣」，這件事比多學一個框架有價值得多。
那集節目最後主持人留了一個問題，我覺得也適合放在這裡結尾：如果有一天 AI 真的把效率都拿走了，逼我們去尋找工作以外的意義，這對人類來說是一場毀滅性的失業災難，還是我們幾百年來第一次擁有真正的自由。
原始影片：AI 正在終結內卷？該如何規避 AI 時代下的職涯風險？｜思想實驗室 ep107，來賓 Christina Wallace（LinkedIn）。