2025 結構性數位資產

當所有人都用同樣的模型，什麼決定你的差異？

今天騎車的時候，突然有個想法撞擊：在這個世代數位資產比想像中重要。

之前讀過一段話寫的很有道理：基礎內容已死，現在，任何人都能用 AI 產出「夠好」的基礎內容。AI 讓內容變得浮濫，但貶值的是可複製的輸出，因此表面看來，每個人擁有的數位資產（生成的文章、圖片）會更多，資訊的通貨膨脹讓很多人以為數位資產已經不重要了。

然而，有價值的「結構性數位資產」卻更為重要，那些你如何做出個人決策，能持續產生判斷優勢的數位結構。

從我自身的案例出發，我最近用 Claude Code CLI 做專案，我發現我可以很快地就產出跟平常不一樣的東西，原因是我一直都有在做筆記，這些筆記幫助我更快的進入狀況，也讓AI可以更快生成屬於我的風格的事情，溝通的成本降低。

不知道大家有沒有同樣的感覺，明明大家都在用同一個模型，但有些人產出的東西就是跟別人不一樣。思考一下，其實不是因為那個人比較會下 prompt，而是因為餵給基礎模型的東西不同——也就是那些長期累積的筆記、思考脈絡、決策記錄。

這讓我開始思考：AI 時代，什麼東西會真正複利？

真正複利的事情

一開始，我以為答案是「內容產出能力」，會寫文章、會做圖、會寫程式——這些技能應該很值錢吧？但後來我發現，當 AI 可以幫我生成這些東西的時候，真正值錢的不是「我生成了什麼」，而是「我累積了什麼」。

我把他稱之為結構性數位資產，你有意識累積的個人碎片。

當 GPT-5、Claude Opus 5 出現，甚至十年後更好的模型發布，你會變得更強，還是失去價值？你的產出憑什麼與眾不同？

我的答案是：不是模型能力，而是你餵給它的東西。

當 Agent 成為主流，每個人都會有自己的 AI Agent。模型能力會趨同，但你的 Agent 能做出「只有你才會做的事」，取決於你長期累積的——我把它叫做「結構性數位資產」。

什麼是結構性數位資產？

我的定義是，與個人決策與行動相關，並能持續產生判斷優勢的數位結構，不僅僅只是你「寫了什麼」，而是你「怎麼想、怎麼選、怎麼演化」的軌跡。

比方說你讀了一本書，做了筆記。如果筆記只是「摘要重點」「抄了幾句金句」，那這些筆記是原料，不是資產。因為 AI 也可以做一樣的事。

但如果你記錄的是：
「哪裡我不同意？為什麼在我的情境下不適用？」
「這個觀點讓我改變了什麼判斷？以後遇到什麼情況，我會用這個新的判準？」
「我選了 A 而不是 B，付出了什麼代價？事後怎麼看這個決定？」

這些都可以成為你的數位資產，因為沒有你這個人，這些東西不會存在，十年後更強的模型出現，這些累積不會貶值——反而會被更好地調用。

結構性數位資產的分類

我發現，這些資產大概可以分成四種：

品味輪廓——你讀什麼、對什麼畫線、對什麼有共鳴。這讓你的 Agent 知道「你是誰」。不只是書單或摘要，而是「你為什麼選這本書」「你為什麼在這句話劃線」的脈絡。

認知摩擦——你在哪裡不同意別人、為什麼某個建議不適用於你。這讓 Agent 知道「你的邊界在哪」。哪個前提在你這裡不成立、如果照著做會出什麼事。

規則更新——你因為某個經歷或輸入，改變了什麼判斷準則。這讓 Agent 知道「你怎麼演化」。在什麼情境下你會改用新的判準、為什麼改變。

決策軌跡——你怎麼選擇、拒絕了什麼、付出什麼代價。這讓 Agent 知道「你怎麼行動」。事後怎麼看這個決定、下次會怎麼調整。

這四種東西有個共通點：沒有你這個人，它們不會存在。

過去原則，未來AI

我很喜歡 Ray Dalio 寫的書《原則》，他告訴我們：痛苦與反思會慢慢演變為原則，真正造就一個高手與平凡人，最重要的差異就是有沒有把這些決策寫下來，寫出自己的原則，讓自己未來面對決定，可以更加有效率且可重新檢視。

Dalio 的目標是建立一套可以教給組織、甚至機器的系統，在過去的年代這很重要，我們並沒有一個更強大的智慧可以時時指點我們，所以有個前輩的經驗判斷，或者你自己記錄下來自己的原則，都可以給我們的生活一些指引。

但想像一下未來的生活，十年後在你人生遇到困難時，也許AI可以閱讀你的所有筆記，告訴你在過去那些時間點，你做了甚麼樣類似的決定，會遭遇到甚麼重複性的後果，它可以提供給你未來方向的指引。

這時差異就出現了，如果你有累積過去的生命經驗，你能得到的是個人化的經驗，他會知道你想要的是甚麼，反之，你只能得到普羅大眾的建議了，而這正是複利的根本——這些資產不會因為模型升級而貶值，反而會被更好地調用。

那要怎麼開始累積？

我的建議是，無論如何開始記錄筆記吧！也不用想得太複雜。你不需要建立一套完美的筆記系統，也不需要每天花三小時寫日記。最簡單的起點，就是從「決策」開始記錄。

每次你做了一個選擇——不管是接了一個案子、拒絕了一個邀約、選了 A 方案而不是 B——花五分鐘寫下來：我當時面臨什麼選擇？我為什麼覺得這樣選是對的？

不用寫得漂亮，甚至可以很粗糙。重點是留下「你在那個時間點的判斷脈絡」。

然後，過一段時間回來補上：實際發生了什麼？我的判斷對了還是錯了？下次遇到類似情況，我會怎麼調整？這些記錄，就是你的決策軌跡。它們不會被 AI 取代，因為沒有你親自走過那條路，這些東西根本不會存在。

另一個容易開始的地方，是閱讀。

下次讀到一本書、一篇文章，除了畫線和摘要之外，試著多寫一句你個人的觀點，試著回答：「這個觀點在我的情境下適用嗎？如果不適用，是因為什麼？」

這一句話，就是從「原料」變成「資產」的關鍵轉折。

我們不需要每一則筆記都這樣做。但只要開始有意識地累積，這些碎片會慢慢連成一張網，十年後，當更強的模型出現，這張網不會過時。它會成為你最獨特的競爭優勢。

結語

這幾個月用 CLI coding 的經驗，我發現，當我餵給 AI 的不只是「請幫我寫 XX 功能」，而是「這是我過去的決策記錄、這是我的偏好、這是我曾經的想法」時，產出的品質完全不同。

明明用同一個模型，但輸出就是不一樣。

這讓我開始意識到：差異不在工具，而在你餵給工具的材料。於是我開始檢視自己的筆記系統。那些 Readwise 的摘要、Heptabase 的筆記、Murmur 的隨手記——哪些是原料？哪些是資產？

老實說，大部分都還只是原料。

但當我開始刻意記錄「我為什麼不同意」「我在什麼情境下會改用新判準」「我做了什麼決定、付出了什麼代價」時，我認為這些記錄的價值，是會隨著時間增長的。不是因為內容本身變多了，而是因為它們開始形成一個「結構」——一個只屬於我的判斷系統。

如果你也在累積筆記、也在用 AI 工具，或許可以問問自己：你現在累積的，是原料還是資產？

當每個人都能使用同樣的模型，造成指數化差異的，只會是你長期累積的結構性數位資產，而不是生成能力本身。

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