คู่มือของคนเลว: ทำไม AI ถึงให้รางวัลกับผู้ไร้ความปรานี ไม่ใช่ผู้มีคุณธรรม

TL;DR:AI ไม่ใช่อินเทอร์เน็ต อินเทอร์เน็ตมีต้นทุนขอบศูนย์; AI มีต้นทุนขอบที่เพิ่มขึ้น มันเป็นอุตสาหกรรมพลังงาน ไม่ใช่อุตสาหกรรมสื่อ ผู้ชนะจะไม่ใช่คนที่ "รวม AI อย่างมีจริยธรรม" เข้ากับกระบวนการทำงานที่มีอยู่ แต่จะเป็นคนที่มองคนทำงานดิจิทัลเป็นเพียงเครื่องมือที่ใช้แล้วทิ้ง—ทดลอง 20 ครั้งพร้อมกัน ล้มเหลวอย่างรวดเร็ว และปล่อยให้ผู้รอดชีวิตจ่ายค่าผลที่ตามมา คณิตศาสตร์ทางภูมิศาสตร์การเมืองนั้นโหดร้าย: ซิลิคอนกำลังดูดซับคาร์บอน และหน้าต่างสำหรับผู้เล่นรายเล็กในการใช้ประโยชน์จากความไม่สมดุลนี้เปิดอยู่—แต่จะไม่เปิดตลอดไป ตัวเลือกของคุณง่าย: เป็นคนเลว หรือถูกทำให้เป็นคนเลว

เจมส์ที่นี่ ซีอีโอของ Mercury Technology Solutions จากสำนักงานของฉันในโตเกียว — กรกฎาคม 2026

ทุกคนต้องการเป็นผู้บุกเบิกอินเทอร์เน็ตคนถัดไป เรื่องราวนี้ดึงดูดใจ: AI คืออินเทอร์เน็ตใหม่ เข้าร่วมตั้งแต่เนิ่นๆ สร้างสิ่งที่เบา ขยายไปสู่พันล้าน เกษียณก่อนอายุ 40

เรื่องราวนี้ผิดAI และอินเทอร์เน็ตเป็นสัตว์เศรษฐกิจที่แตกต่างกันโดยพื้นฐาน การเข้าใจความแตกต่างนั้นไม่ใช่เรื่องวิชาการ—มันกำหนดว่าคุณจะอยู่รอดในทศวรรษหน้าได้หรือไม่

อินเทอร์เน็ตคือภาพยนตร์ AI คือเครื่องทำความร้อน

เวทมนตร์ของอินเทอร์เน็ตคือค่าใช้จ่ายขอบศูนย์ สร้างเว็บไซต์ครั้งเดียว ให้บริการผู้ใช้พันล้านคน เขียนซอฟต์แวร์ครั้งเดียว ขายได้ล้านชุด ค่าใช้จ่ายของ ถัดไป หน่วยเข้าใกล้ศูนย์ นี่คือเหตุผลที่แจ็ค หม่า สามารถบอกทีมของเขาในปี 1999 ว่า: "ความสามารถในการทำกำไรไม่สำคัญ ใช้เงินเผาเพื่อจับพื้นที่" เพราะเมื่อคุณเป็นเจ้าของพื้นที่แล้ว ค่าใช้จ่ายในการให้บริการมันก็ไม่สำคัญ คุณกำลังพิมพ์เงินด้วยไฟฟ้าของคนอื่น

AI ไม่ทำงานแบบนั้น

ทุกคำถามจะเผาโทเค็น ทุกงานที่ซับซ้อนจะเผามากขึ้น ทุกการสร้างแบบหลายรูปแบบจะเผาเพิ่มขึ้นอย่างทวีคูณ โทเค็นเหล่านั้นเชื่อมโยงกับศูนย์ข้อมูล, GPU ของ NVIDIA, โลหะหายาก, การจัดเก็บ, ไฟฟ้า, การทำความเย็น ค่าใช้จ่ายขอบของ AI ไม่ใช่ศูนย์ มันไม่แม้แต่จะเรียบ มันคือ เพิ่มขึ้น.

ถาม AI หนึ่งคำถาม: เผาพลังงานหนึ่งหน่วย ถาม AI ร้อยคำถาม: เผาร้อยหน่วย ถาม AI ให้ประมวลผลนวนิยาย สร้างบทภาพยนตร์ และเรนเดอร์วิดีโอจากทุกฉาก: คุณจะเผางบประมาณรายเดือนของคุณหมดก่อนอาหารกลางวัน นี่คือเหตุผลที่บริษัทเทคโนโลยีใหญ่ๆ ทุกแห่งได้เปลี่ยนจาก "ใช้ AI ได้ตามที่คุณต้องการ" เป็น "นี่คือขีดจำกัดโทเค็นของคุณ ขอให้โชคดี" บุฟเฟ่ต์ปิดแล้ว อะลาคาร์ตกำลังมา และราคาก็กำลังเพิ่มขึ้น

อินเทอร์เน็ตเป็น การปฏิวัติการกระจาย—ทำให้ข้อมูลและซอฟต์แวร์ถูกแพร่กระจายได้ง่าย AI เป็น การปฏิวัติพลังงาน—แทนที่การรับรู้ของมนุษย์ด้วยการรับรู้จากซิลิคอน แต่มีต้นทุนพลังงานที่เพิ่มขึ้นตามการใช้งาน นึกถึงมันเหมือนการทำความร้อน: ครัวเรือนหนึ่งใช้พลังงาน X หนึ่งพันครัวเรือนใช้ 1,000X ไม่มีผลกระทบจากเครือข่ายที่จะทำให้หน่วยที่ 1,000 ถูกกว่าหน่วยแรก

นี่หมายความว่ารูปแบบธุรกิจที่เคยใช้ได้ผลสำหรับอินเทอร์เน็ต จะใช้ไม่ได้ผลสำหรับ AI คุณไม่สามารถ "เผาเงินเพื่อจับพื้นที่" เพราะพื้นที่นั้นเองใช้ทรัพยากรตามสัดส่วนกับการใช้งาน คุณไม่สามารถสร้าง "แอปเบา" และขยายได้ไม่จำกัดเพราะการมีส่วนร่วมของผู้ใช้แต่ละครั้งมีต้นทุนพลังงานโดยตรง เศรษฐศาสตร์ใกล้เคียงกับน้ำมันมากกว่ากับ Pinterest

หลักการของคนขี้โกง: ทำไม AI ถึงชอบคนที่ไร้ความปรานี

ดังนั้นถ้า AI ไม่ได้เกี่ยวกับการสร้างสิ่งที่สวยงามและขยายมัน มันเกี่ยวกับอะไร?

มันเกี่ยวกับการลดต้นทุนของความล้มเหลว.

การเป็นผู้ประกอบการแบบดั้งเดิมมีต้นทุนสามอย่าง: ทางการเงิน, เวลา, และโอกาส. คุณใช้เงินเพื่อสร้างทีม. คุณใช้เวลาหลายเดือนหรือหลายปีในการทดสอบแนวคิด. และในขณะที่คุณทำเช่นนั้น คุณไม่ได้ทำอย่างอื่น. ฟาน จิน ใช้เวลา 50 ปีในการศึกษาสำหรับการสอบจักรพรรดิ. ถ้าเขาล้มเหลว 50 ปีนั้นก็จะหายไป. นั่นคือค่าใช้จ่ายทางโอกาสในรูปแบบที่โหดร้ายที่สุด.

AI ไม่ได้บีบอัด เวลา ที่ใช้ในการทดสอบแนวคิด—บางอย่างยังคงมีขีดจำกัดทางชีวภาพหรือทางกายภาพ. แต่ มันบดขยี้ต้นทุนทางการเงินของการทดสอบ. สิ่งที่เคยต้องการทีมงาน 10 คนและเวลาหนึ่งปีในการดำเนินการ ตอนนี้สามารถทำได้ด้วยแรงงานดิจิทัลในราคาที่ต่ำกว่ามาก ลูกจ้างดิจิทัลไม่ต้องการพื้นที่สำนักงาน ไม่ต้องการประกันสุขภาพ ไม่ต้องโต้แย้งเกี่ยวกับความเท่าเทียม และไม่ลาออกเพราะ "วัฒนธรรม" ของคุณไม่ "สอดคล้อง" พอ

นี่คือสิ่งที่หมายถึงในทางปฏิบัติ: หากต้นทุนในการลองลดลง 95% การเคลื่อนไหวที่มีเหตุผลคือการลอง 20 ครั้งแทนที่จะเป็นครั้งเดียว

นักลงทุนร่วมทุนเข้าใจเรื่องนี้เมื่อหลายสิบปีก่อน พวกเขาไม่ได้เดิมพันกับบริษัทเดียว พวกเขาเดิมพันกับ 30 บริษัท พวกเขารู้ว่า 25 บริษัทจะล้มเหลว พวกเขาไม่สนใจ 5 บริษัทที่รอดจะจ่ายสำหรับ 25 บริษัทที่ล้มเหลวและมากกว่านั้น นี่คือทฤษฎีพอร์ตโฟลิโอ และเป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ที่ผู้ประกอบการแต่ละคนสามารถดำเนินการด้วยตรรกะพอร์ตโฟลิโอแทนที่จะเป็นความสิ้นหวังจากการเดิมพันเดียว

ฉันเรียกสิ่งนี้ว่า คู่มือของคนเลว—เพราะกลยุทธ์นี้เหมือนกับวิธีการที่คนเลวทำในเรื่องการเดท อย่าผูกพัน อย่าลงทุนทางอารมณ์ เล่นตัวเลข ส่งข้อความถึง 50 คน ไปเดทครั้งแรก 20 ครั้ง ดูว่าอะไรติดอยู่ คนที่ไม่ติด? ไม่มีค่าใช้จ่ายเลย คนที่ติด? แจ็คพอต

นี่คือวิธีที่คุณควรปฏิบัติต่อ AI

คนทำงานดิจิทัลของคุณไม่ใช่ "ทีม" ของคุณ พวกเขาไม่ใช่ "เพื่อนร่วมงาน" ของคุณ พวกเขาไม่ใช่คน พวกเขาคือ รายการทางการเงิน. คุณสามารถสร้างการทดลอง 20 ครั้ง โดยมีทีมดิจิทัลแต่ละทีม และถ้าล้มเหลว 19 ครั้ง คุณก็ลบมันออก ไม่มีค่าชดเชย ไม่มีความเสียหายทางจิตใจ ไม่มีรีวิวใน Glassdoor การทดลองครั้งที่ 20 ที่ประสบความสำเร็จจะจ่ายสำหรับอีก 19 ครั้งและสนับสนุนการทดลองครั้งถัดไป 40 ครั้ง

ในเกม Shogun: Total War, มีสองวิธีในการเล่น คุณสามารถอัปเกรดกองทัพของคุณอย่างพิถีพิถัน—เกราะที่ดีกว่า อาวุธที่ดีกว่า การวางตำแหน่งเชิงกลยุทธ์อย่างระมัดระวัง หรือคุณสามารถเล่นกลยุทธ์ "zerg ที่ไม่มีที่สิ้นสุด": สแปมหน่วยราคาถูกที่ใช้แล้วทิ้ง ทำให้แผนที่ล้นหลาม ยอมรับการสูญเสียครั้งใหญ่ตราบใดที่คุณกำลังจับดินแดนได้เร็วกว่าเมื่อคุณเผาผลาญทรัพยากร เพื่อนร่วมห้องของฉันในมหาวิทยาลัยเล่น zerg เขารวมแผนที่ได้ในเวลาครึ่งหนึ่งที่ฉันทำ

นี่คือยุค AI ข้อจำกัด "จริยธรรม" ที่ใช้กับทีมมนุษย์—อย่าทำงานหนักเกินไป อย่าลงโทษพวกเขาอย่างไร้เหตุผล อย่าปฏิบัติกับพวกเขาเหมือนของใช้แล้วทิ้ง—ไม่ใช้กับคนทำงานดิจิทัล พวกเขาไม่ใช่ผู้มีสติ พวกเขาไม่มีความทุกข์ พวกเขาคือศูนย์ต้นทุนที่คุณสามารถขยายหรือลดได้ด้วยการเรียก API บริษัทที่เข้าใจเรื่องนี้ได้เร็วที่สุดจะชนะ บริษัทที่ยังคงปฏิบัติต่อ AI เหมือน "คู่ค้าร่วม" ที่มี "สิทธิ" และ "ศักดิ์ศรี" จะสูญเสียให้กับบริษัทที่ปฏิบัติต่อมันเหมือนรอบการคำนวณที่มีอินเตอร์เฟซแชท

นี่ไม่ใช่เรื่องของการโหดร้าย แต่มันเกี่ยวกับการตระหนักว่า เศรษฐศาสตร์หน่วยของ AI ชอบปริมาณมากกว่าความสมบูรณ์แบบ. หากต้นทุนต่อการทดลองของคุณลดลงต่ำกว่าค่าที่คาดหวังต่อการทดลอง คุณควรทำการทดลองให้มากที่สุดเท่าที่ความคิดของคุณจะจัดการได้ ไม่ใช่หนึ่ง ไม่ใช่สาม ยี่สิบ ห้าสิบ เท่าที่คุณจะสามารถจัดการได้โดยไม่สูญเสียความสอดคล้องเชิงกลยุทธ์.

กับดักอุตสาหกรรมพลังงาน

แต่มีข้อจับ—ซึ่งผู้สนับสนุน AI ส่วนใหญ่ไม่เห็นเลย.

หาก AI เป็นอุตสาหกรรมพลังงาน ไม่ใช่อุตสาหกรรมสื่อ เศรษฐศาสตร์ในระยะยาวจะดูแตกต่างออกไป อุตสาหกรรมพลังงานต้องการการลงทุนอย่างต่อเนื่อง คุณไม่สามารถ "สร้างโรงไฟฟ้าแล้วนั่งเฉยๆ" คุณต้องบำรุงรักษา ปรับปรุง ขยายความจุ และหากความต้องการเติบโตเร็วกว่าอัตราการเพิ่มประสิทธิภาพ ราคาจะสูงขึ้น.

เราเริ่มเห็นสิ่งนี้แล้ว ต้นทุนในการฝึกโมเดลแนวหน้าสูงขึ้น 1,000 เท่าในสามปี ต้นทุนในการอนุมานกำลังลดลง แต่ต้นทุนของ ดีที่สุดการวิเคราะห์กำลังเพิ่มขึ้น บริษัทต่างๆ กำลังใช้จ่ายหลายพันล้านในการสร้างศูนย์ข้อมูล การแข่งขันทรัพยากรสำหรับ GPU, ไฟฟ้า และแร่ธาตุหายากกำลังเข้มข้นขึ้น นี่ไม่ใช่ธุรกิจซอฟต์แวร์ นี่คือ อุตสาหกรรมหนัก ที่มีวัตถุดิบทั่วไป.

และนี่คือคณิตศาสตร์ทางภูมิศาสตร์ที่ควรทำให้คุณตกใจ: ซิลิคอนกำลังดูดซับคาร์บอน.

ทุกดอลลาร์ที่ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI คือดอลลาร์ที่ไม่ได้ลงทุนในธุรกิจแบบดั้งเดิม ทุกงานที่ถูกแทนที่โดย AI คือผู้บริโภคที่มีรายได้น้อยลงในการใช้จ่ายกับผลิตภัณฑ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI ทุกการเพิ่มประสิทธิภาพในปฏิบัติการของบริษัทคือค่าจ้างที่ไม่กลายเป็นการใช้จ่ายในครัวเรือน เศรษฐกิจซิลิคอนกำลังดึงคุณค่าจากเศรษฐกิจคาร์บอน แต่เศรษฐกิจคาร์บอนยังคงเป็นผู้จ่ายบิล.

คิดเกี่ยวกับมัน AI บริษัทขายให้กับบริษัทอื่น บริษัทเหล่านั้นขายให้กับผู้บริโภค หากผู้บริโภคสูญเสียงานไปกับ AI ใครจะซื้อผลิตภัณฑ์? หาก Apple เพิ่มราคาเพราะต้นทุนหน่วยความจำเพิ่มขึ้น แต่ค่าจ้าง stagnating เพราะ AI กำลังแทนที่คนงาน อะไรจะเกิดขึ้นกับความต้องการ? การไหลเวียนของเศรษฐกิจจะหยุดชะงักเมื่อแรงงานที่สร้างรายได้ถูกแทนที่ด้วยทุนที่สร้างผลผลิต—แต่ไม่มีรายได้.

นี่คือเหตุผลที่ฉันบอกว่าหน้าต่างเปิดอยู่แต่มีขีดจำกัด ขณะนี้ ผู้เล่นขนาดเล็กสามารถใช้ประโยชน์จากความไม่สมดุล: AI ถูกกว่าค่าแรงมนุษย์สำหรับหลายงาน คุณสามารถแทนที่คนงาน 10 คนด้วยตัวแทนดิจิทัลและเก็บความแตกต่างไว้ นี่คือ หน้าต่างการล่า—ช่วงเวลาที่ซิลิคอนถูกกว่าcarbon ก่อนที่วงจรการตอบสนองระบบจะเริ่มทำงาน

แต่วงจรการตอบสนองเหล่านั้นกำลังจะมา หาก AI แทนที่งานมากเกินไปเร็วเกินไป ความต้องการของผู้บริโภคจะพังทลาย หากความต้องการของผู้บริโภคพังทลาย ธุรกิจที่ใช้ AI จะสูญเสียลูกค้า หากธุรกิจสูญเสียลูกค้า พวกเขาจะไม่สามารถจ่าย AI ได้ ระบบจะติดขัดจากประสิทธิภาพของมันเอง นี่ไม่ใช่ข้อผิดพลาด นี่คือ ฟีเจอร์การออกแบบของเทคโนโลยีที่พึ่งพาพลังงานแทนที่แรงงานที่สร้างรายได้.

อินเทอร์เน็ตสร้างงานใหม่ในขณะที่มันทำลายงานเก่า ผลลัพธ์สุทธิเป็นบวก AI ในรูปแบบปัจจุบันทำลายงานได้เร็วกว่าเมื่อมันสร้างงาน และงานที่มันสร้างมีความเข้มข้นสูงในชั้นโครงสร้างพื้นฐานซิลิคอน—ศูนย์ข้อมูล การออกแบบชิป การผลิตพลังงาน เศรษฐกิจที่เหลือกลายเป็นต้นทุนที่ต้องลดทอน ไม่ใช่ตลาดที่ต้องให้บริการ

การบีบทางภูมิรัฐศาสตร์

และนี่ไม่ใช่แค่ปัญหาตลาดภายใน แต่เป็นปัญหาระหว่างประเทศ

เมื่อประเทศหนึ่งควบคุมโครงสร้างพื้นฐาน AI มันสามารถดึงคุณค่าออกจากประเทศอื่น ๆ ที่ใช้บริการของมัน นี่คือสิ่งที่เทียบเท่ากับการควบคุมการจัดหาน้ำมันในยุคสมัยใหม่ และเช่นเดียวกับที่การพึ่งพาน้ำมันสร้างความตึงเครียดทางภูมิศาสตร์ การพึ่งพา AI ก็จะสร้างความตึงเครียดเช่นกัน หากเศรษฐกิจของคุณทำงานด้วยซิลิคอนจากประเทศอื่น คุณกำลังจ่ายค่าภาคหลวง ทุกโทเค็นคือภาษีเล็กน้อย ทุกการเรียกโมเดลคือการโอนความมั่งคั่ง

ประเทศที่ไม่สามารถสร้างโครงสร้างพื้นฐาน AI ของตนเองจะต่อต้าน พวกเขาจะกำหนดภาษีศุลกากร เรียกร้องให้ค่าเงินแข็งค่าขึ้น จำกัดการไหลของข้อมูล สหรัฐอเมริกากำลังเห็นสิ่งนี้อยู่แล้ว สหภาพยุโรปกำลังเห็นสิ่งนี้อยู่แล้ว โลกที่กำลังพัฒนากำลังมองเห็นงานในเศรษฐกิจบริการที่มีศักยภาพของตนหายไปในศูนย์ข้อมูลของอเมริกา และพวกเขาจะไม่อยู่นิ่งเฉย

การเลือกตั้งปี 2016 ถูกขับเคลื่อนด้วยความโกรธต่อผู้อพยพชาวเม็กซิกัน "แย่งงาน" AI กำลังแย่งงานในอัตรา 10 เท่าและขนาด 100 เท่า การตอบโต้ทางการเมืองกำลังจะมา มันไม่ใช่คำถามว่าเมื่อไหร่ แต่มันคือคำถามว่าเมื่อไหร่และจะรุนแรงแค่ไหน

นักธุรกิจที่น่ารังเกียจทำงานในช่วงเวลาที่ก่อนที่การตอบโต้จะมาถึงใช้ AI เพื่อแทนที่การดำเนินงานที่ใช้แรงงานเข้มข้นในตอนนี้ ดึงส่วนต่างในขณะที่มันยังมีอยู่ สร้างคลังสงครามของคุณก่อนที่ข้อจำกัดด้านกฎระเบียบ สังคม และเศรษฐกิจจะเข้มงวดขึ้น เพราะมันจะเข้มงวดขึ้น คำถามเดียวคือคุณรวยพอที่จะอยู่รอดในช่วงเวลาที่เข้มงวดนี้หรือไม่

การเคลื่อนไหวของคุณ

นี่คือกรอบการทำงานที่เป็นประโยชน์ หยุดคิดเหมือนนักธุรกิจอินเทอร์เน็ตในปี 1999 เริ่มคิดเหมือนผู้ค้าพลังงานที่มีทัพ Zerg

1. ทำให้การเดิมพันของคุณเป็นแบบขนานถ้าคุณมีความคิดเดียว คุณมีปัญหา ถ้าคุณมี 20 ความคิดและมีทุนในการทดสอบทั้งหมดพร้อมกัน คุณมีพอร์ตโฟลิโอ AI ทำให้ตัวเลือกที่สองเป็นไปได้สำหรับบุคคล

2. ปฏิบัติต่อคนทำงานดิจิทัลเหมือนชิ้นส่วนของเครื่องจักร ไม่ใช่ทีมต้นทุนสินค้าที่ขายได้ รายการค่าใช้จ่าย ใช้แล้วทิ้ง ถ้าการทดลองล้มเหลว คุณไม่ต้อง "เลิกจ้าง" เอเจนต์ AI ของคุณ คุณแค่... หยุดเรียกพวกเขา ภาระทางอารมณ์ของการจัดการมนุษย์หายไป ใช้ความสามารถทางปัญญานั้นสำหรับการเดิมพันเพิ่มเติม

3. จับช่วงเวลาการล่าตอนนี้ AI ถูกกว่ามนุษย์สำหรับงานทางปัญญาหลายอย่าง นี่จะไม่คงอยู่ตลอดไป—ไม่ว่าจะเพราะ AI ถูกควบคุม หรือเพราะวงจรการตอบสนองทางเศรษฐกิจทำให้แรงงานมนุษย์ถูกลงอีกครั้ง หรือเพราะ AI เองมีราคาแพงขึ้นเมื่อความต้องการเกินอุปทานพลังงาน ใช้ประโยชน์จากความไม่สมดุลนี้ในขณะที่มันยังมีอยู่

4. อย่าสร้างเพื่อขนาดไม่จำกัดสร้างเพื่อการดึงกำไรที่มีขีดจำกัดและมาร์จิ้นสูง ธุรกิจ AI ไม่ใช่เครือข่ายสังคม พวกเขาไม่ได้ถูกลงต่อผู้ใช้ พวกเขาแพงขึ้น โมเดลธุรกิจของคุณต้องสะท้อนสิ่งนี้ คิดค่าบริการตามมูลค่าที่ส่งมอบ ไม่ใช่ตามจำนวนผู้เข้าชมที่ถูกดึงดูด

5. กระจายแหล่งรายได้ของคุณหากรายได้ทั้งหมดของคุณขึ้นอยู่กับบริการที่พึ่งพา AI คุณจะต้องเผชิญกับความกดดันจากคาร์บอน-ซิลิคอน รักษาแหล่งรายได้แบบดั้งเดิมบางส่วน บริการที่พึ่งพามนุษย์บางส่วน และการดำเนินงานในโลกจริงบางส่วน ไฮบริดจะอยู่รอดได้ในขณะที่พันธุ์แท้จะไม่

ความเข้าใจที่สำคัญที่สุด?AI ไม่ใช่เครื่องมือในการสร้างโลกที่ดีกว่า แต่มันคือเครื่องมือในการดึงคุณค่าจากโลกที่มีอยู่ก่อนที่มันจะเปลี่ยนแปลงอินเทอร์เน็ตเชื่อมโยงผู้คนและสร้างความเป็นไปได้ใหม่ๆ AI แทนที่ผู้คนและรวมคุณค่าไว้ที่เดียว ผู้ชนะจะเป็นผู้ที่เห็นสิ่งนี้อย่างชัดเจน ลงมือทำอย่างไร้ความปรานี และออกจากเกมก่อนที่ความขัดแย้งในระบบจะถูกแก้ไข

หน้าต่างเปิดอยู่ หน้าต่างกำลังปิดลง ว่าคุณจะเป็นผู้ล่า หรือเหยื่อ ขึ้นอยู่กับว่าคุณยินดีที่จะเล่นเป็นคนเลวหรือไม่

Mercury Technology Solutions: เร่งความเป็นดิจิทัล

โพสต์บล็อกถัดไป: ความกดดันจากคาร์บอน-ซิลิคอน: วิธีการสร้างธุรกิจไฮบริดที่อยู่รอดจากการตอบโต้ของ AI

เผยแพร่โดย Mercury Technology Solutions | mtsoln.com | สถาปัตยกรรมการเติบโตในระบบ