開場：探索未來，無限迭代

這也符合汪老師心中一直以來的中心思想，也就是探索未來，無限迭代。今天就要透過汪老師的觀點以及經驗向大家分享。讓我們一同掌聲歡迎汪志謙老師。

非常謝謝慕約給我的機會。現在現場應該是我年紀最大。我們要來講三件事，我覺得很重要的就是你講的三個：第一個叫世界到哪，第二個叫問題在哪，第三個叫我該去哪。我覺得這個事非常非常的重要。為什麼？因為隨著世界的改變。

世界到哪：這個世界跟你想的不一樣

個人資產多少錢？你們都不關心這個，只買他的股票。有沒有知道？沒有，個人資產多少錢？不管。啊，有沒有？來，我送一下那個 ABT 的帳號，就，願意了。我今天有準備那個，一百九十份要送給大家。好，所以那個，簡單講你們可能不知道，沒關係。

阿里去年做了 1480 億美金，這是一頁的，不是市值。騰訊大概是 1050 億美金，台積電戶國三省大概是 1220 億美金，黃仁勳個人資產，就是如果股票好的時候呢，跟股票差的時候有點差，但是最差也有 1700 億美金，1700 億美金。各位，我所有講的話都問過七個 AI，所以你們可以去查一下，所以這個世界跟你想的不一樣。

另外有一家公司，就是我們今天一直在討論的 Claude，就是說你看他的年化，各位知道年化年收入嗎？意思就是說，年化年收入就是他最近這一季乘以四。簡單講就是說，他去年他的年收不是很高，但他最近的年化收入大概三百億，但是我們知道他前陣子 2026 年的 5 月，H 是 9650 億美金估值。

ABT：程式碼是我這個假工程師寫的

4 月 15 日我們在這個場地辦了一個發表會，找了非常多的大神來做這個 ABT。我想各位現場也不是很多人知道 ABT，這個不是真正的畫面，這是開發畫面。因為可能各位知道，ABT 的程式碼是我寫的，剛剛老師有講說工程師，我就是一個偽工程師，我是一個假工程師。

選擇一個，選擇去那邊來，速度快一點，然後就可以按。然後呢，你選完以後，你可以按這個鍵，它立刻就會跑出來，就是或者你當然可以選擇首頁這些，那我們就選擇了一個短影音。然後呢，它就會開始跑了。來我們看一下，選一個，好，好，可以，OK，就這個，然後就跑。然後它大概很快的時間，它就會開始跑出來那個答案，然後那個答案就是。

多個老師的大腦同時幫你思考

Agent 是結合不同老師的名稱。為什麼這個事這麼重要？因為 Agent 是被催取的員工，可能他也不一定對，也不是完全正確，所以他的經驗被留下來可能有對有錯，你要小心。

非常重要的事情就是我們在看這個企業，各位，我是非常商業的，今天早上在講說這個工程師，我應該是那個同收位最重的，因為我非常重視賺錢。所以簡單講就是說，你一個企業能夠增長，很重要的不是只有品牌，你要有策略，你要有供應鏈，你要有財務，你要有人事，你要有非常多的東西，所以你光是只是一個維度是不行的。

所以我覺得最珍貴的是多個老師的大腦同時幫你思考，我覺得這事就很值錢，我覺得這個就從各種角度在幫你思考。我們公司現在出，如果你有創業過你就知道，你非常需要各種角度，你有法務，對吧，你可能需要財務，你需要，我就不講了。所以這個沒有很重要，所以這就是為什麼找你。謝老師是台大的執行長，然後周老師是周建宏，是 PWC 的所長，所以他們都是底級大的，然後我不算了，還有司徒老師。

AI 從熱浪到落差：不行跟行之間就是商機

所以我要講什麼意思呢？就是說，我今天要講一個我覺得蠻重要的，就是說我們都知道 AI，你看像我這種以前連這個 reg 是什麼都不知道的，現在還可以寫程式。所以我覺得 AI 從過去的熱浪，我覺得那個熱浪裡面的幻覺來自於覺得它什麼都可以。事實上你現在如果在用，我想各位都知道，它就是有很多不行的。所以這個不行跟行之間中間的落差，就是你的商機了，我覺得這個非常重要。

而這裡面更大的，很多人說泡沫嘛，就是你已經不行了。所以答案那個泡沫，什麼叫不是泡沫呢？我覺得這裡面有一個，我今天想要傳達一個重要的概念就是，為什麼會付錢？它會為結果付錢。所以那個結果是什麼？我覺得那個結果就是交付的重點，所以這就是我要講的。

問題在哪：超級個體有沒有變成超級組織

所以呢，好，那過去啊，就是我們講說世界大陸，就是因為 AI 啦。所以每個人都有一個幻覺，覺得自己無所不能，對吧，包括我。所以呢，你看我這種也可以做出程式來，最簡單講就是超級個體就出現了。所以每個人都超級個體，我想在座今天每個人都是，用得非常好。

而真正最大的問題就是說，這個超級個體，它有沒有變成超級組織？我覺得這是一個非常重要的議題。因為你要知道，更多的企業它並不是玩 PC，它有非常多需要應用，而且他們就剛講，有講 Native，它根本不是 Native。所以他怎麼幹，我覺得這個事情是重要的，所以你怎麼樣讓他這些超級個體進入所謂的企業。

所以我更關心的是你個人被放大 100 倍，就是你個人能力變 100 倍。我們真正在探討的是，如果這些 100 倍的人在你家公司，有辦法變成 1 萬倍嗎？那這個可能還，這對企業來講就是，他如果願意為了這個事情來買單，我覺得那裡才有可能從 AI 上面賺到錢，否則你就還是幻覺，出一些很好的圖，我就細微的講，所以我覺得這個很重要。

碎片化：沒有閉環跟反饋，智慧就不會增長

所以問題在哪裡，那我們就來看到底現在出了什麼問題。首先，就是我們現在非常多的企業，現在在用這些東西，它是分開超級個體在用，就你用 German 來，我用 Hot，我們各自用，除非像我們雜貨強者，非常厲害。

各位都知道我們做諮詢嘛，做風質體驗。比如說你們公司在某個地方有 MOT，然後非常糟，然後很不 OK，那你們就會常常覆盤說啊，就問同事團最近發生什麼事啊。你看，你最近發生什麼事，你就在抽取這些資料，回到你的企業裡面。可惜你現在在用 AI 的時候，這件事情它沒有反饋。各位在做 AI 就知道，如果你不是變成閉環跟沒有反饋，你這個智慧就不會增長，就無法迭代，那就沒辦法變聰明。所以簡單講，就是碎片化這件事情還是 OK 的，就極不 OK 的，所以就是各自的智慧散落在各地。

萃取公理：思維模型才是中心思想

所以簡單講，剛剛吳志勛講到要訪談，你要到底要怎麼做才能把這個它真正去無存機，這個非常重要。你的經驗有可能是對流，而且經驗最恐怖的事情就是，經驗的狀況就是在某一個時空裡面才能成立，沒錯吧，就叫經驗法則，可是你們家遇到更多。所以簡單講，你現在就知道你寫 prompt 寫越多問題越大，就是我就細而不講。

所以我就覺得就非常重要，就是這個圓的中心思想，公理是什麼，它的思維模型是什麼，這個非常重要。那因為我實在是萃取了非常多老師的檔，我跟你講公理都沒進來，所以這個是非常重要。你要知道怎麼萃取這個檔，這個事情是關鍵，等一下我會細節講一下。

兩顆腦：內部沉澱 + 外部挑戰

企業裡面非常重要的就是我們不能只有一個思路，我認為非常重要，就是為什麼？因為即使我也有很多盲區，因為一卡車，所以你知道我做了 ABT 之後，然後我就把 ABT 的 business plan 放進 ABT 裡面去，然後我就叫司徒老師罵他，然後叫吳希鵬老師罵他，結果每個人罵，然後我再疊蛋，然後再放進去，然後再不斷地去跟進。

意思就是如果你從你自己的思考裡面，非常容易有盲區跟默區，所以你企業就越來越自己在那邊，自己內部視角。所以我覺得要有兩顆腦，一個是企業非常重要還是要把他自己的知識做沉澱，另外你要從外部的角度去挑戰他，這樣子你才會變聰明。我覺得這個是一個非常聰明的，否則你只是在不斷知識的積累。那如果你自己知識積累就能夠成功，那你應該早就成了。可是我們看到很多公司過不夠十年，很多公司也不行，就是內部的路徑依賴。

系統的條件

所以簡單講，我們在缺的不是只是工具，我覺得更重要是各位應該在做就會發現，你需要的是一個系統，你需要的是一套完整的東西，我覺得這很重要。如果只是某個工具，那你非常容易，就是我們都知道，然後他們每天出，很容易被取代。所以你知道，所謂的系統它裡面就有幾個條件：一、它不能各做各的，你不能留在手機裡。

他覺得哪裡對哪裡不對，我剛剛有徵求他，你這裡面寫得蠻騷的，你們可以看一下。他用我的模型，然後說你這是一個活動還是一個宗教？然後你賣的是不是年會的門票？然後你的這個講者名單是什麼？然後你有沒有大隔天？然後你賣的龍蝦票到底什麼東西？就是他馬上會利用汪志謙的模型，然後幫你分析。分析完之後呢，你馬上可以按簡報，然後他馬上就幫你輸出。

不知道，如果不正確的話你算 GIGO 嗎？我就不解釋了。然後另外就是，你的大師腦跟企業腦裡面的差異是什麼？包括你的語意啊、你的工藝啊、你的模型啊，這些都是。

未來方向：場景變了，人對 AI、AI 對 AI

但我認為未來的方向很重要，有幾個。一、就是我覺得這一頁非常的重要，就是我覺得在未來，就是我覺得為什麼洞察這麼重要？答案就是，在企業裡面非常多的場景是一對一、一對多、多對一跟多對多。這個場景是關鍵的，但過去這些場景只存在人跟人，現在不是，現在有人跟人，人對 AI，還有 AI 對 AI。

我覺得在這四乘三的舉證裡面，就是有非常多我們講未來的 Agent 的協作，Harness 這些我覺得都是非常重要的事情。因為你將來的對象就是，我派 Agent 去跟你聊嘛，對吧，或者我們兩個的 Agent 要對談，或者我們要找汪老師跟我們的 Agent 一起討論，這些都是未來非常有可能的場景。

所以我覺得這是第一個，我一直在講說場景變了，就好像你看今天應該很少人穿皮鞋了，簡單講就是場景變了，這個品類就沒有了，所以這個是非常重要的，這是第一個。第二個就是說，你需要不只是你的記憶，你要判斷，到最後你要能夠產出，因為你要交付，你所有的 AI 如果沒有交付結果，你不會為結果付錢嘛，沒有結果你就不付錢，所以我覺得這個非常重要。

所以這裡面就回到組織會發生什麼事，組織會發生討論、協作、數據、判斷、安全這些東西。所以我覺得未來其實有非常多的可能性跟發展空間，就是我們要如何把 AI 變現，因為我是最喜歡關心這個事，如何落地變現。

數據四大原則：存的是判斷與洞察，不是對話

所以簡單講，當我們在做這些數據的時候，我的心得第一條，就是我們存的不是對話。簡單講一句，就好像這些人都是醫生，你跟醫生的對話存的是沒有用的。存的是什麼？是醫生對你的斬斷，這個才是關鍵。還有你的數據，你血紅素是多少、你的高血壓，存這些數據才是。簡單講，我們公司存的那些數據跟判斷跟洞察定界，這個是最重要的，有後面才行。

所以簡單講就四大原則：一、你數據要來源；二、事實跟判斷要分開；三、記憶要不斷地更新，而且更重要的是你每次跟他互動都會更聰明，我覺得這件事情非常重要，就是你在設計 AI 的時候能不能像……

技術 AI 也會不同，我覺得這就是工作之所在，所以 ABT 的 Agentic AI 還有 HARNESS 都會在四點裡面馬上出來。

結語：從超級個體變成超級品質

所以最後就是，我覺得最重要就是要生成結果進行交付，然後從超級個體變成超級品質。然後我今天有準備這一張，就是你可以免費無限使用 48 小時的 ABT，剛剛所有的功能都用。