# 矽谷最強年會教你的不是新趨勢，是哪些工作還該自己做

矽谷最強年會 Sequoia AI Ascent 2026 不是給創投看的策略訊號，是給工作者的盤點清單。4 個翻轉教你下週能做的工作決定 — 別問 AI 能不能更快，先問這件事還該不該自己做。

### §1 一場大會在問你一句話

每年矽谷最盛大的 AI 年會 Sequoia AI Ascent 2026 上週剛落幕。

從諾貝爾獎得主、Google DeepMind 執行長 Demis Hassabis，OpenAI 創辦團隊、Software 3.0 提出者 Karpathy，到 Claude Code 之父 Boris Cherny，巨頭雲集。

11 幕、9 位重量級講者、6 張底牌、5 個關鍵問題。

但仔細看每位大咖講的東西，會發現他們其實共同描述了同一個問題的答案 —

**哪些工作還該自己做？**

整場大會講的所有重點，可以變成一張個人能用的工作盤點表。下面拆解 4 個翻轉，一起回答這個問題。

### §2 為什麼這篇跟你有關

10 兆美元服務市場，AI 任務時長約每 7 個月翻倍，DeepMind CEO 親口說「我們已經走完通往 AGI 的四分之三」。

這些數字第一眼看會覺得「跟我有點距離」 — 都是給創投、董事會、公司高層看的策略訊號。

但仔細看就會發現：紅杉合夥人在講的賣工具 vs 賣結果、Karpathy 在講的 Software 3.0、Demis 在講的 AGI 倒數，全部都指向同一件事 —

**AI 不是讓人多裝一個新工具，是要重新分配每天的工作。**

這篇文章不是大會懶人包，是把這個分配權翻成下週能做的 4 個工作決定。

### §3 工作分配三問

![圖卡：三問對應可交辦、可半交辦、不能交辦三色標籤](https://be-ai-curator.com/images/blog/sequoia-2026-personal-translation-three-questions.jpg)

每件手上的工作問三個問題：

1. **哪些事還在親手做？**
2. **哪些事可以 AI 先做，自己驗收？**
3. **哪些事根本不該再存在？**

填完之後照三類分配：

- 🟢 **可交辦**：AI 全做，自己只驗收
- 🟡 **可半交辦**：AI 做第一版，自己改完再用
- 🔴 **目前不能交辦**：完全自己做

每個月更新一次清單，因為能力邊界會移動。

下面 4 個翻轉，每個翻轉對應一個三問裡的具體決策。

### §4 翻轉一：從幫手升到代理

![圖表：軟體預算 1 美元對服務預算 6 美元的轉變示意](https://be-ai-curator.com/images/blog/sequoia-2026-personal-translation-driver-shift.jpg)

**大會說的**：紅杉合夥人 Julien Bek 在「Services: The New Software」這篇文章直接點破 — 每 1 美元軟體預算，對應 6 美元服務預算。

賣工具的（副駕駛模式）會被賣結果的（自動駕駛模式）吃掉。

**翻成個人版**：

別問「AI 能不能幫我更快做完」，要問「這件事還該不該由我做」。

**舉個日常例子，每週寫週報**：

過去親手做：

- 整理上週交付資料
- 寫第一版
- 發給主管
- 全程約 60 分鐘

分配後：

- AI 整合資料出第一版
- 自己只校關鍵數字跟語氣
- 發給主管
- 全程約 15 分鐘

**光這一個改造，每週省 45 分鐘，一年 39 小時。**

下個月可以試的清單：每月對帳、會議筆記、回客戶 email 第一版、定期報告。共通點是「結果可驗證 + 有固定模板」 — 這正是紅杉合夥人 Bek 點名 AI 自動駕駛模式會優先吃掉的工作類型。

### §5 翻轉二：你已經在寫程式了

![圖卡四張：背景、範例、輸出格式、驗收標準填空模板](https://be-ai-curator.com/images/blog/sequoia-2026-personal-translation-context-pack.jpg)

**大會說的**：OpenAI 創辦團隊 Karpathy 提出「Software 3.0」 —

> Software 1.0 = 人寫程式碼
> Software 2.0 = 神經網路訓練（資料 + 目標 + 學出規則）
> Software 3.0 = 用人話對 AI 編程

他說：未來寫程式的組合是「提示詞 + 給範例 + 設驗收標準」。

**翻成個人版**：

不一定要會寫程式，但要會寫工作說明書。

**工作說明書的公式**，4 個欄位寫清楚：

- **背景**：這件事在做什麼，給誰看
- **好範例 / 壞範例**：各放一份對照
- **輸出格式**：段落結構，字數，語氣
- **驗收標準**：哪 3 件事必須對

把最近一次跟 AI 來回 20 次才搞定的事，寫成這樣的「情境包」。下次同類事貼上就跑。

過去聊過的多 AI 協作（Claude × Codex 串接）、自家研究軍團，其實都是這同一招的不同尺度版本。從來不是寫程式，是寫工作說明書。

### §6 翻轉三：護城河是驗收力

![曲線圖：AI 任務時長每 7 個月翻倍，右側交付物盤點卡](https://be-ai-curator.com/images/blog/sequoia-2026-personal-translation-doubling-curve.jpg)

**大會說的**：紅杉引用 AI 評估獨立機構 METR 的數據 —

AI 能獨立完成的任務時長，約每 7 個月翻倍。今天最強的模型約能可靠完成 30 分鐘級任務，照這個速度，很快就會進入工作日級。

**翻成個人版**：

護城河不能是「AI 現在還不會」，那條防線移動的很快。

請好好訓練自己定義問題、拆解步驟、驗收結果的能力。

**怎麼做**：

列工作中 3 件交付物，用三類分配標起來：

- 🟢 可交辦：AI 全做，自己只驗收
- 🟡 可半交辦：AI 做第一版，自己改完再用
- 🔴 目前不能交辦：完全自己做

**每月更新一次。** 因為去年標 🟡 的事，今年可能變 🟢；今年標 🔴 的事，明年可能變 🟡。能力邊界移動的同時，自己的清單也要更新。

關鍵不是「能不能做」，是「能不能驗收做的對不對」。

### §7 翻轉四：人類保留席

![引言卡：思考可以外包，理解不能，演講引用語](https://be-ai-curator.com/images/blog/sequoia-2026-personal-translation-human-line.jpg)

**大會說的**：Karpathy 在演講中引用一句話 —

> 「思考可以外包，理解不能」

AI 能幫你想很多，但「這件事為什麼這樣決定」這種理解永遠不能外包。沒有理解，無法驗收。

**翻成個人版**：

每次讓 AI 產出前，先寫 3 條驗收標準。產出後問自己一題：

> 如果我要負責這個結果，哪一段我還不真懂？

不真懂的部分就是個人的學習清單，也是之所以還要存在的原因。

#### §7.1 延伸閱讀：Karpathy 的個人 AI 知識庫

Karpathy 自己也在養類似「第二大腦」的個人 AI 知識庫，Obsidian 為前端，AI 自動把他丟進去的論文、文章、筆記整理成有結構的筆記網。

他親自示範怎麼把「工作說明書」這套思維延伸成可被 AI 持續學習的個人 wiki — 設法外包自己的思考，但最後的拍板還是回到本人。

有興趣的延伸閱讀：

- Karpathy 主站：[karpathy.ai](https://karpathy.ai/)
- Karpathy blog：[karpathy.bearblog.dev](https://karpathy.bearblog.dev/)

### §8 本週 3 個小實驗

![圖卡：本週三個小實驗，交付物、情境包與工具替代測試](https://be-ai-curator.com/images/blog/sequoia-2026-personal-translation-three-experiments.jpg)

把上面 4 個翻轉壓縮成 3 個本週可以動的實驗：

1. **交辦一個交付物** — 挑一件每週重複的事，讓 AI 直接交出可給人的成品
2. **寫一包情境包** — 把最近一次跟 AI 來回 20 次才搞定的事，寫成可重複用的工作說明書
3. **做一次 7 天工具替代測試** — 挑一個常用的 SaaS，試著直接跟 Claude 或 Gemini 對話 7 天，看能不能拿到 80% 成果

不是要變成 AI 專家，是開始管理自己的 AI 工作流。

### §9 一頁版工作檢查表

把這篇 4 個翻轉變成一張可填寫的個人工作盤點表 — 3 欄表格範本（工作項目 / AI 可接手哪一段 / 驗收標準）+ 5 個範例填好（週報 / 會議筆記 / email / 客戶提案 / 月結）+ Karpathy 第二大腦延伸閱讀 hook。

下方有可直接下載的卡片，把這個盤點先存起來，這禮拜挑一件事填看看。

### §10 完整 11 幕分析

如果想看完整的 Sequoia AI Ascent 2026 速讀（11 幕全紀錄、9 位主角詳述、6 張底牌深度剖析、12 條 AI 賽道地圖、Software 1.0 / 2.0 / 3.0 演化），

我整理了一個公開分享的網站：[eimba-sequoia-2026.vercel.app](https://eimba-sequoia-2026.vercel.app/)

### 結語

矽谷最強年會講的所有趨勢，最後可以收束成一句話 —

最強的人不是做最多事的，是最會決定哪些事不該自己做的。

這禮拜挑一件事試試看就好，不用全部一次做。

### Sources

- [Sequoia AI Ascent 2026 official playlist](https://www.youtube.com/playlist?list=PLOhHNjZItNnOkkZThzULo1Ygg7JR6T3MG)
- [2026: This is AGI — Pat Grady & Sonya Huang](https://sequoiacap.com/article/2026-this-is-agi/)
- [Services: The New Software — Julien Bek](https://sequoiacap.com/article/services-the-new-software/)
- [METR: Measuring AI Ability to Complete Long Tasks](https://metr.org/blog/2025-03-19-measuring-ai-ability-to-complete-long-tasks/)
- [Karpathy: Sequoia Ascent 2026 transcript](https://karpathy.bearblog.dev/sequoia-ascent-2026/)
- [Andrej Karpathy: From Vibe Coding to Agentic Engineering（演講影片）](https://www.youtube.com/watch?v=96jN2OCOfLs)
- [Demis Hassabis: We're Three Quarters of the Way to AGI（演講影片）](https://www.youtube.com/watch?v=AFpeWo1GTeg)

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來源：AI 主理人 https://be-ai-curator.com/blog/sequoia-2026-personal-translation · 更新於 2026-05-06