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創業路上，你的「第 37 步」在哪裡？
2026 台灣新創投資年會 Day 1｜AlphaGo 與創業家的非常規選擇
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今天在台灣新創投資年會，聽到了許多新創投資人與創業家的故事，也在此分享給大家！
在這場年會中，我聽到了一個感動的故事。（可能是我自我投射太多 🤣）
這是 Google Cloud 大中華區新創技術副總吳貴融（KJ Wu）講述的「AlphaGo 第 37 步」的故事。
01｜那一步，出乎所有人的預料
2016 年 3 月 10 日，韓國首爾。Google DeepMind 開發的人工智慧 AlphaGo，正在與韓國職業九段棋士李世乭（Lee Sedol）進行五番棋對決。
第一局，AlphaGo 已經獲勝。
第二局，AlphaGo 執黑棋，李世乭執白棋。
到了第 37 手，AlphaGo 突然把黑子下在棋盤右側一個「出乎所有人預料的位置」。現場職業棋士、評論員都難以理解這一步。
有人直接認為，AI 可能出錯了。
當時李世乭正在場外休息。根據樊麾的官方棋局解說，他返回棋盤後，思考了約 12 分鐘，才下出回應。隨著棋局推進，人們逐漸發現：那一步並不是單純的失誤，而是一種非常規、具有深遠戰略價值的布局。
AlphaGo 最終贏下第二局，並以 4：1 贏得整場五番棋。
圍棋的基本目標，是在棋盤上圍出比對手更多的有效地盤。當時的職業圍棋理論，通常更重視「角落」和「邊線」，因為這些地方相對容易形成穩固的地盤。
然而，AlphaGo 第 37 手選擇了「肩衝」（Shoulder Hit）。
歐洲圍棋冠軍樊麾（Fan Hui）在DeepMind 的官方棋局解說中，引用了一句古老的圍棋格言：
「初學者下角，中手下邊，高手走中腹。」
他認為，AlphaGo 這一手重新展現了中央控制的重要性。
02｜最令人震撼的三個細節
🎯 人類棋手選擇這一步的機率，只有萬分之一
AlphaGo 的 Policy Network 根據所學的人類棋譜，估計人類棋手下出這一步的機率約為 0.01%。Google DeepMind 的官方介紹也以「萬分之一」描述這一手的罕見程度。
人類幾乎不會作出這個選擇。
🔄 AlphaGo 不是從一開始就計畫好這一步
根據樊麾賽後查看 DeepMind 資料的紀錄，AlphaGo 在前幾手原本考慮的是其他策略。直到李世乭下出第 36 手，它才重新評估局面，發現第 37 手是更好的選擇。
它從自我對弈學到的策略中，找出了人類未曾充分探索的可能性，走出了看似「荒謬」的那一步。
✨ 連李世乭都重新思考了 AI 的創造力
「我原本認為 AlphaGo 只是依靠機率計算的機器，但看到這一步，我改變了看法。AlphaGo 確實具有創造力。」
這段話至今仍被 Google DeepMind 放在 AlphaGo 的官方介紹頁面。
03｜找到屬於創業家的「第 37 步」
創業家之所以是創業家，是因為他們願意在茫茫大海裡，執著地打撈那根幾乎不可能找到的針。即使眾人對他們的方法與成敗仍毫無信心，他們依舊堅守願景。
借用 KJ 前輩今日在年會上的結語，來結束這令人感動的 Day 1：
「希望各位在創業的這條路上，能找到屬於你們的『第 37 步』！」