傳奇工程師談設計、失敗與意識

Jim 認為好設計是理論與工程的結合，多數電腦設計工作其實是把已知方法做到位，真正的突破常來自願意把最基礎的環節做到極致的工匠精神。

聊到 Brendan Eich 十天寫出 JavaScript 的故事，兩人認為它能贏是因為夠簡單、能直接嵌進網頁執行，而不是設計得多完美。

談 x86、ARM、RISC-V 三種指令集架構的權力結構：x86 由 Intel、AMD 共同持有，ARM 只授權不開放修改，RISC-V 完全開源但也可能因此分裂；Jim 認為指令集本身其實演化得很慢，沒那麼關鍵。

Jim 在蘋果時只跟 Jobs 打過兩次招呼，多半透過主管 Mike Culbert 間接感受他的風格：擅長判斷人、堅信「說做不到」本身就是錯的，但也坦言自己不真的懂電腦硬體細節。

他提到父親是機械工程師，從小看他隨手畫出整座橋，也養成自己面試工程師時要求對方到白板畫出整個系統的習慣，藉此判斷對方是不是真的理解自己做的東西。

他把「堅持完美到不肯交付」和「什麼都因為趕時程被砍掉」都視為失敗，認為好的設計要能容許沒做完的點子先放著，等時間到了再撿回來用。

回顧自己在 DEC 做的 Alpha 處理器 EV5、EV6，坦言當年對其中的錯誤羞於啟齒，後來才體會到那些失敗才是真正學到東西的地方。

他認為晶片本身的進步只是「緩慢的那條線」，AI 訓練效能真正暴衝的來源是能同時調度的電腦數量，從一台到一千台是完全不同的擴張方式，擴張過程往往是效率先變差、才換來更大的規模。

他把電腦分成「跑序列程式」與「跑平行程式」兩種，認為神經網路其實是第三種、以計算圖為核心的東西；GPU 只是把圖硬套進像素運算的模型裡去模擬，Tenstorrent 想做的是讓硬體原生支援計算圖。

他認為 Chris Lattner 的本事是不斷替愈來愈複雜的軟體堆疊找到正確的抽象層，從 LLVM、Swift 到 MLIR 都是同一件事；MLIR 後來也影響了 Tenstorrent 自己的軟體架構設計。

他解釋 GPU 的三角形光柵化與著色程式設計，本質上是替每個像素獨立跑程式，跟計算圖需要的資料搬移完全是兩回事；也評論 NVIDIA 跨進車用市場是拿既有 GPU 硬套，不是重新設計。

談到 Tesla 自動駕駛從仰賴電腦視覺規則轉向全面依靠神經網路的過程，以及 Andrej Karpathy 說的「資料引擎」——不斷找出模型犯錯的情境、餵回去訓練，是這套方法真正的核心。

他引用一場演講的說法，把人類理解物理的方式分成好幾個世代——從直覺、到公式、到程式，一路推到可能存在一種完全無法被解釋、只能被更聰明的東西理解的層次。

如果能重新設計人腦，他會想拿掉「只能同時記住七個數字」這種限制，也好奇為什麼大腦皮層只有六七層神經元那麼薄，卻能做出這麼多事。

他形容自己會在睡前把想解決的問題「放進腦子裡」，藉此提高作夢時繼續處理那個問題的機率，醒來後再把夢裡想到的東西抓回現實世界用。

他認為意識其實是大腦事後編出來的敘事，而且比真實發生的事晚了大約半秒；明明底層是上百億個神經元同時平行運作，感受到的卻是單一、線性的思緒。

談到姻親 Jordan Peterson 因苯二氮平類藥物（benzodiazepine）戒斷出狀況，解釋這類藥物長期服用會深度改變腦內神經傳導物質受體的數量，貿然停藥或換藥都可能引發嚴重的戒斷反應。

他從演化的角度看這場疫情，認為病毒與細菌之間永無止盡的軍備競賽本來就是生物運作的常態，人類的性生殖某種程度上也是為了對抗病原體而演化出的機制。

他認為華爾街散戶對戰避險基金這件事，外界看到的大概只是全貌的一小部分，真正的贏家可能不是媒體聚焦的那些人；也批評 Robinhood 執行長明顯把清算系統當成黑箱看待，才會在規模爆衝時措手不及。

他建議年輕人先搞清楚自己真正喜歡什麼，不要被上一代的安排拖著走，也不要因為想合群就重複別人的意見；談到自己 26 歲第一次陷入「這樣就是全部了嗎」的低潮，靠著在生活裡留一點空間熬過去。

他認同 Steve Jobs 對頂尖人才的堅持，但也提醒大公司裡永遠需要願意把「瑣事」做好的人，重點是組織要懂得獎勵這種人，又不讓他們掌握主導權。

他把愛講成一種讓人不會對生活麻木的機制——因為在乎，才會持續注意到細微的變化；也認為陷入愛與長久的愛是不同階段，不必為了懷念前者而否定後者。

他後悔早年把別人的惡意行為看得太個人，後來才懂多數人只是在應付自己的狀態，不是真的針對你；也談到在蘋果才第一次見識到公司政治可以操作到什麼程度。

被問到希望怎麼被記得時，他說比起被稱為傳奇，更在意女兒曾經偷偷編輯他的維基百科頁面說他是「傳奇與大師」；也半開玩笑說金字塔比隕石坑酷，因為五千年後大家還在討論它。