Bill Gates：蘋果只知道賺錢、比特幣大有前途、Office應該要變得更酷炫|數位時代 BusinessNext

無可否認，Bill Gates是相當睿智的人，他不僅酷愛技術，而且與妻子Melinda Gates一起建立了蓋茲基金會投身慈善事業。他與彭博電視臺的Erik Schatzker就不少話題侃侃而談，從貧困救濟，到Satya Nadella在微軟的表現，再到他是否會去圍觀朋友Steve Ballmer的快艇隊賽事。

專訪一開始，Bill Gates談到他為了貧困人口是如何從銀行獲取幫助。在闡述了窮人銀行的重要性和理念之後，他表示，比特幣或者未來另一種相似技術將大行其道。

「比特幣之所以令人興奮，是因為人們發現它可以如此廉價。比特幣比現金要好。因為你無需將錢存放在某處，尤其大量現金的流通會相當不便。我們所討論的客戶並非籍籍無名，他們渴望成名，而比特幣技術就是關鍵。我們可以將類似技術應用於人們比較放心的領域，它與恐怖主義或洗錢無關。」

話題轉到了Apple Pay，以及如何利用它進行小額交易。儘管Bill Gates對其他國家的貧困人口相當熱心，但談起這項技術他還是很興奮，認為蘋果能將之帶給全世界很多普通用戶。

「行動電話強力驅動其用戶進行原本會超級昂貴的交易，Apple Pay就是典型的例子。因此，能用任何一款應用來買東西真是妙不可言。而我無須使用任何實體銀行卡，只要我進行交易，而你知道另一端進行交易的人是誰就夠了。這是貨真價實的貢獻。不論蘋果、Google還是微軟平臺都會因此受益。它基於工業標準的NFC協議，這些公司都參與了虛擬支付的進程，蘋果只不過通過其設備吸引大量使用者而已。」

然後主持人問Bill Gates，他是不是承認了Tim Cook在這件事情上掌握了主動權，Bill Gates略顯慌張，只說了所有人都曉得的事情：蘋果就知道賺錢。

「不……那個……呃……真正的事實並非蘋果所帶動所致。如果人們為支付設備簽署了協定，任何人都會用Apple Pay，因此他們不是被動捲入這個發展潮流。」

隨後，主持人再次令Bill Gates難堪，他指出，Bill Gates所談的數位貨幣與電子錢包功能，在他自己20年前寫的一本書《未來之路》（The Road Ahead）中就討論過。問題就開始顯得無趣：「微軟為什麼會沒有進入支付市場？Bill Gates顯得有些不悅，咧嘴笑了好久，給出的回答簡直跟沒說一樣。

「嗯，微軟有很多存款，它可以利用其技術來做這事兒。至於通過較好的保密方式來進行支付和儲蓄的能力，所有平臺都在做。因此微軟在此領域相當有遠見，而我在此領域所花的時間都集中於基金會。」

談話又轉向了微軟新執行長Satya Nadella，以及，作為Windows元老的Bill Gates是否關注他，又怎麼看待這位新人在其崗位上所作出的改變。儘管Bill Gates表示對Satya Nadella的做法相當欣慰，但令人好奇的是，他又說微軟應讓Office軟體實現質的飛躍。我們並不確定他所言何意，但Bill Gates非常確定地認為公司應當採納他的意見。

「目前微軟做的不錯甚至超出意料，但微軟還能通過説明使用者以全新的方式交流，促進他們更加富有成效地工作。微軟在創新方面還有很多工作要做，而我敦促他們全速推進的事情是：把office軟體打造得更加酷炫顯得至關重要。我很滿意他（納德拉）的工作。我感受到了新的活力，機會很多，而公司在很多領域又不是領先地位，這是他已經發現並需要改變的現狀。」

談話又轉向他的基金會關注伊波拉病毒與國外小兒麻痹病例。另外，他還致力於改善美國教育現狀，談話結束之前，還有一個關於他是否會為即將到來的快艇隊比賽加油的話題。

「我不是那種花大量時間去看運動比賽的人，但既然我的朋友是球隊老闆，而我又樂意花時間與他們相處，所以某些時候估計我會去圍觀吧。」

總之，這是一場有意思的採訪，而且相當值得花時間看一看，即便強調改善 Office的建議聽起來實在有些怪異。

本文出自虎嗅網，原文出自Neowin

「過去我們教育教導學生如何從數據中找出標準答案，但在生成式AI的時代，標準答案往往是最廉價的。」臺大EiMBA執行長李家岩一語道破了這波商業典範轉移的核心。他認為，當資訊獲取邊際成本趨近於零，企業的競爭優勢已不再是單純的「掌握資訊」，而是「如何設計讓 AI 與人共同創造價值的流程」。這不只是一句口號，而是一場正在被驅動的轉型。從課程設計的邏輯重組，到學生創業專題的實戰演練，臺大EiMBA正將校園打造成一個允許失敗、快速驗證的「人機共創實驗場」。

告別標準答案，當教授變成「學習架構師」

「我們不再只是教導知識，而是設計學習。」李家岩指出，臺大EiMBA的課程正在經歷結構性的轉變。現在的教授角色更像是一位「學習架構師（Learning Architect）」，他們的任務不是單向輸出，而是設計出高強度的挑戰與情境，讓學生在解決問題的過程中，自然地將 AI 納入決策迴路。

以今年新開設的「雙軸轉型與人工智慧」課程為例，這並非傳統的技術概論課，而是場關於商業邏輯的壓力測試。學生不再只是繳交一份靜態的商業計畫書，反而被要求運用生成式 AI 輔助設計商業模式畫布（Business Model Canvas），甚至利用Vibe Coding技術讓不懂程式語言的商管學生，也能透過自然語言與提示工程，快速生成互動式的原型與操作介面來模擬市場反應。這項技術打破了傳統「文組企劃、理組執行」的藩籬，讓創意能即時轉化為可執行的程式碼。在這個過程中，AI 扮演的角色並非代筆的秘書，而是將概念具現化的加速器，以及最嚴厲的邏輯質疑者。

「這是我在課程中學到最深刻的一課，」臺大EiMBA二年級生、寵物百分百用戶體驗暨品牌行銷中心負責人鐘紫瀕分享道。身處近200人新創組織的高階主管，她坦言最初員工對 AI 充滿敬畏，甚至恐懼被取代。但在 EiMBA 的課堂上，她發現 AI 真正的價值在於「攻防」與「鏡像」。「老師設計了一種『沙漏式』的提問邏輯，迫使我們把策略餵給AI後，必須面對它無情的反問。」鐘紫瀕回憶，「這個市場假設有數據支持嗎？」、「你的競爭壁壘在哪裡？」這種高強度的追問，都是AI在對學員提出的挑戰，迫使她必須思考得比AI更深、更遠。「以前我們忙著找答案，現在我們學會如何設計出『連 AI 都沒想過的好問題』。AI就像一面鏡子，映照出我們思考邏輯上的盲點。」

數位孿生實戰，將「感覺」轉化為「數據決策」

除了策略層面的思維激盪，AI 在營運端的落地應用，更是讓許多直覺型創業者經歷了一場痛苦卻必要的轉型。臺大EiMBA一年級生、赤赤子設計師林宏諭對此感觸良多。

身處傳統服裝產業，過去他的經營模式多仰賴美感與經驗，「以前做決策就是憑感覺，甚至忙不過來時，連縫扣子這種小事我都自己跳下去做。」但在李家岩講授的「雙軸轉型與人工智慧」課堂上，他被迫面對冰冷的數據與流程，而這正是李家岩強調的「數位孿生（Digital Twin）」素養。

在虛擬世界中建立一個與真實工廠或商業流程一模一樣的模型，利用AI進行模擬與預測，是現代智慧製造的核心。對林宏諭而言這意味著必須將腦中抽象的「職人經驗」轉化為AI讀得懂的 SOP。「那段過程就像是被老師架著刀子往前走，非常痛苦，」林宏諭形容，為了讓 AI 能協助優化流程，他必須把每一個步驟定義清楚，無法再用「大概」、「憑感覺」含糊帶過。

雖然煎熬但成果是豐碩的。當感性的創意被裝進理性的數據框架後，林宏諭發現自己的決策不再是賭博，而是可被驗證的科學。「現在AI不僅幫我理清思緒，更像是團隊的外掛大腦。我開始能鼓勵員工使用AI釋放重複性勞動，讓大家能準時下班，去做更有價值的事。」這正是課程希望帶給學員的轉變，從「事必躬親的管理者」進化為「善用工具的跨域系統設計者」。

跨域共創，打破同溫層的「破壁效應」

如果說AI是另一位虛擬組團員那麼課堂上原本的同學們，就是來自多重宇宙的戰友。這裡匯聚了醫師、網紅、工程師、律師與傳產二代，如此多元的背景在AI的催化下，產生奇妙的化學反應。

李家岩特別提到了榮獲霍特獎（Hult Prize）肯定的「RiiVERSE」團隊。這個由臺大管院 EiMBA 與 GMBA 學生組成的團隊，成員涵蓋了時尚、行銷與創新創業等不同領域。他們利用舊衣回收再製技術，打造出循環經濟的生態圈。「這就是我們強調的跨域共創。」李家岩解釋，在過去，不同領域的專業人士溝通成本極高，但現在，AI成為了通用的翻譯機與黏著劑。

「AI不僅降低了技術門檻，讓文組生也能做Prototype，更讓理組生也能懂得商業敘事。」在這樣的環境下，創新不再是單打獨鬥，而是像RiiVERSE團隊一樣，結合理性與感性，共同回應全球永續（ESG）的艱鉅挑戰。

為了內心的狂熱，動手去做

然而，隨著AI涉入決策越來越深，一個核心問題浮現：在演算法能預測趨勢、生成文案甚至編寫程式的時代，人類領導者的價值還剩下什麼？「我們教的不是被AI取代，而是擴增智慧。」李家岩眼神堅定地說。他強調，未來的領導者必須具備三項關鍵特質：AI素養、跨域系統設計能力，以及科技人文的反思力。

其中最關鍵的，是懂得界定「自主邊界（Autonomous Boundary）」。領導者必須清楚判斷：哪些決策該放手讓 AI 自動化？哪些時刻必須保留人類的溫度與價值判斷？「例如在智慧工廠中，AI 可以預測機台何時需要維修保養，但『什麼樣的風險可以接受』、『我們要解決什麼社會問題』，這些涉及價值觀的決策，永遠需要人類來定奪。」李家岩補充道。

在李家岩眼中，真正的創新往往不是來自同類型人才的討論，而是從不同背景、不同世界觀的碰撞中誕生。「一個人能看到的只是片段，跨域合作才能讓問題完整。」他再次提到。對他而言，EiMBA 想培養的不是知道最多的人，而是能讓「各種智慧」一起工作的人。在AI與人類智慧並存的年代，領導者最重要的能力，不是掌握所有答案，而是打造一個能讓答案自然生成的組織環境。「未來需要的領導者是能整合技術與人、懂得跨域系統思考、也能『擇人(含機器人)而任勢』的人。」李家岩說，而這群充滿創業創新的管理者也將在未來商業戰場上奏出人機協作的新樂章。