《The Book of Elon》讀後心得：像物理學家一樣思考，像工程師一樣執行

提到馬斯克（Elon Musk），你會想到什麼？

可能是特斯拉、SpaceX、OpenAI，還有 Neuralink 的創辦人，可能是他在 X 上的爭議發言，也可能是滿天飛的迷因。他大概是這個時代最常被討論的人之一。

但比起這些爭議和迷因，我更好奇的是：他到底是怎麼思考、怎麼選擇、怎麼打造公司、怎麼挑人，最後又怎麼把這些建造、執行出來的？

他又是怎麼同時推動電動車、可回收火箭、腦機介面這些彼此相差甚遠、又各自複雜的領域？

《The Book of Elon》（中文書名：馬斯克寶典）就是想要回答這些問題。書中匯集了馬斯克歷年的採訪，不談八卦，也不過度誇大，而是把他過去以來說過的話，提煉成一套可以學起來的思考與工作方法。

讀完之後我的感受是：他最特別的地方，是像物理學家一樣思考，再像工程師一樣動手把它做出來。

剛好這本書的中文版《馬斯克寶典》，七月就要上市了，在這之前，我就先來分享這本書吧！

內容目錄

《The Book of Elon》（馬斯克寶典）書籍介紹

這本書的作者是 Eric Jorgenson，你可能對這個名字有印象。他正是《納瓦爾寶典》（The Almanack of Naval Ravikant，舊譯名為《快樂實現自主富有》）的作者。

他的寫作方法與《納瓦爾寶典》一樣，不是採用面對面採訪而成的自傳，而是直接整理那個人說過的話。用作者自己的說法：

「這是一本馬斯克的想法，出自他自己的話的書。」（This is a book of Elon’s ideas in his own words.）

所以這本書的資料來源，取自馬斯克二十多年來數百場訪談、演講與貼文。書中所有引號裡的句子都是馬斯克的原話，作者只做了整理與編修，引號以外的整理與框架才是作者的詮釋。

他用一句話總結這種撰寫方式：「這本書裡所有的精彩都是 Elon 的，任何錯誤都是我的。」（All brilliance in this book is Elon’s; any mistakes are mine.）

幫這本書寫序的是 Naval Ravikant，他對馬斯克的一句描述很貼切：

「勤奮很常見，聰明少見，勇氣稀有，而 Elon 把這三樣全燒到極致。」（Hard work is common, intelligence uncommon, courage rare, and Elon combusts all three.）

Naval 還提醒讀者，這不是一本枯燥的傳記或事件回顧，而是一本操作手冊。我覺得這樣的方式很好，讀者只需要針對有興趣的地方來讀就好，這也是我讀這本書的方式。

全書分成四個部分：追尋使命（Pursue Purpose）、超高強度工作（Ultra Hardcore Work）、打造公司（Building Companies），以及為了全人類（On Behalf of Humanity）。

接下來我會分享整本書中，幾個最令我印象深刻的觀念。

作者有在這本書的官方網站免費提供原文電子書，若英文不差的話，可以直接看原文。

1. 馬斯克的核心價值觀與哲學

做個有用的人

「盡量讓自己有用。去做對你的同胞、對這個世界有用的事。」（Try to be useful. Do useful things for your fellow human beings and the world.）

馬斯克選擇做什麼的價值觀，都源自於要「成為有用的人」（Be Useful）。

他衡量成功的標準不是財富，也不是名聲，而是你對身邊的人、對社會、對人類的未來有多少貢獻。

從 Zip2 解決傳統報紙將內容與廣告搬上網、解決轉帳問題的 PayPal，到解決太空運輸成本問題的 SpaceX，以及推動永續能源的電動車，他的出發點都是為了解決巨大問題。

選擇對人類未來影響重大的領域來做

「我會盡量採取最能提高未來變好機率的行動。」（I try to take the set of actions most likely to improve the probability that the future will be good.）

驅動他投入這些領域的，其實是一個很直觀的問題：什麼樣的行動，能提高「未來變好」的機率？電動車、再生能源、太空旅行、人工智慧，背後其實都是為了讓人類的生存世界變得更好。

從這裡可以看出他的信念：為未來而戰（Fight for the Future）。他認為未來不是被動發生在我們身上，而是我們今天的選擇造出來的。

作者形容他用科幻般宏大的時間尺度來思考、放眼未來：他不是為了下一年而打造，而是為了下一個世紀。

正和思維

「更好的做法是把經濟的餅做大，創造的要比消耗的多。」（It’s much better to work on adding to the economic pie. Create more than you consume.）

有一小章節，是我自己讀到很認同的：創造多於消耗（Create More than You Consume）。

多數人都是抱持著零和思維，也就是從別人手中搶走事物；而擁抱正和思維的人，選擇去創造新的價值。

我目前作為一個生醫研究員，工作是協助抗癌藥物的開發。研發過程非常漫長又常常失敗，就像馬斯克的 SpaceX 常常發射失敗一樣。但馬斯克這套「對人類有用」和「正和思維」的價值觀，就是我目前為何還留在這個產業的原因：我們在做的，是想解決一個真正重要的問題。但我也直白地說，生技研發這個環境真的不太好待，需要抗壓性與降低物慾，不然的話，想要賺錢，我還是會推薦你去科技業。

經營超閱者也是一樣。寫一篇書評不會讓我立刻得到什麼，而且會消耗我的時間與精力，但只要這篇文章對某個讀者有用，這件事就值得繼續做下去。

面對恐懼，仍選擇去做

我覺得馬斯克很敢於面對各種困難，做出極具風險的選擇，一般人可能很害怕失敗、賠錢的領域，他卻勇敢地跳進去做。

他面對恐懼的態度是：感受恐懼，卻仍然去做（Feel the Fear, Do It Anyway）。

「當一件事夠重要，就算勝算不站在你這邊，你還是會去做。」（When something is important enough, you do it even if the odds are not in your favor.）

說到底，勇氣不是沒有恐懼，而是帶著恐懼還是去做。無論是在創業、創作或職場上，就是有一群這樣的勇者，頂著失敗的風險與被質疑的壓力，開創出新的一條道路。

對宇宙萬物保持好奇心

馬斯克這套好奇心哲學，我讀的時候很有感，也是我一直抱持著的核心價值觀之一。

這世界很多事情，正因為我們還不了解、不知道答案是什麼，所以才要持續探索、拓展認知，找出更好的問題與答案。

我之前讀過《銀河便車指南系列》（The Hitchhiker’s Guide to the Galaxy），這本書是很多知名科技人士的啟蒙書，包括馬斯克。

書中的故事是這樣的，一群超智慧外星人造了一台超級電腦叫 Deep Thought，要它算出「生命、宇宙及萬物的終極答案」（the Answer to the Ultimate Question of Life, the Universe, and Everything）。Deep Thought 花了 750 萬年運算，最後給出答案：42。但問題是，沒有人知道真正的「終極問題」是什麼，於是他們打造了地球這台更巨大的電腦，要用它算出那個問題。

這給了馬斯克極大的啟發：宇宙本身就是答案，難的是找到正確的問題。要找到正確的問題，就必須擴展意識的範圍和規模。

對馬斯克來說，使命感從來不是抽象的口號，而是具體去解決人類面對的最大問題。這份使命感，也是後面那些看似瘋狂的工程與決策真正的源頭。

2. 第一性原理

「物理是法則，剩下的都是建議。」（Physics is law. Everything else is a recommendation.）

提到馬斯克，很多人都會聯想到第一性原理（First-Principles Thinking），這個原理就是他思考的指北針。

在「像物理學家一樣思考」（Think Like a Physicist）那章提到，多數人做決策靠的是類比推理：看別人怎麼做、成功案例是什麼，然後跟著做，卻沒有深入思考問題的本質。而馬斯克都是靠「第一性原理」來思考問題的核心本質。

「想做新的東西時，你必須採用物理學的方法。物理學家能發現像量子力學這種反直覺的新事物，靠的就是從『第一性原理』出發，從最根本的地方一層層把推理建立起來。」（When you want to do something new, you have to apply the physics approach. Physicists discover counterintuitive new things, like quantum mechanics. They do that by thinking from “first principles”: building their reasoning from the ground up.）

所謂第一性原理，就是把一件事拆解到最根本的事實，再從那裡重新往上推。

馬斯克就常從物理學的角度來看待世界的本質，他強調回歸事物最底層的原理來推導，將問題進行逆向拆解，挖掘出問題最根本的本質，從而創造出新的價值。

第一個例子是 Tesla。打造 Tesla 初期，許多人斷言電動車不可能便宜，因為電池被認為永遠要 600 美元 / kWh 的高價。他卻不這麼認為。他把電池拆解到最基本的物理與化學層面去問：電池到底是由什麼組成的？答案是鈷、鎳、鋁、碳這些材料。如果直接去倫敦金屬交易所買這些原物料來組裝，成本其實只要約 80 美元 / kWh，遠低於當時的市場售價。

還有一個例子是 SpaceX。馬斯克去看火箭的成本，發現鋁、鈦、銅、碳纖維這些原材料只佔總成本大約 2%，其餘 98% 都在組裝、人力、管銷和供應商的利潤。於是他問了一個幾乎沒人問的問題：那為什麼不乾脆自己從原料開始做？

在他眼裡，規格、報價、產業標準，全都只是「可以被質疑的假設」。

很多你以為不能改的事，其實都只是建議，真正不能違反的只有一個：

「我見過很多能打破人為規則的人，卻從沒見過誰能打破物理定律。」（I’ve met many people who can break the laws of man, but I have never met anyone who could break the laws of physics.）

因此，他問的不是「以前都怎麼做」，而是「物理定律允許什麼」。

為了讓這套思考能落地，他還提出了一個叫「白痴指數」（The Idiot Index）的概念。

「一個成品的成本，比它的材料成本貴上多少？如果這個比值很高，你就是個白痴。」（How much more does a finished product cost than the cost of its materials? … If the ratio is high, you’re an idiot.）

比值越高，代表中間被浪費或過度複雜化的部分越多。一個零件的白痴指數一旦很高，問題通常出在設計，而不是製造。換句話說，白痴指數高的地方，就是改善空間最大的地方。

例如，有一個火箭零件造價高達 13,000 美元，但它所使用的鋼材實際上只值 200 美元。如果白痴指數太高，就代表目前的製造流程太過低效，必須從頭設計製造技術來大幅削減成本。

這部分在我過去做研究的過程中很有感觸。實驗室裡有以前人留下的步驟，我們常常覺得「前人這樣做，所以我們也跟著做」。第一性原理提醒我去問：這一步到底在解決什麼問題？其背後的原理是什麼？了解這些原理後，才知道哪些步驟可以簡化、哪部分可以優化。

我覺得第一性原理最難的地方不在於你聰不聰明，而是你願不願意花費力氣，把問題重頭拆解一遍。類比推理固然省力，而第一性原理費時費力，但真正的突破，幾乎都來自後者。

3. 工程是創造價值

想清楚問題本質後，下一步就是動手做。

書中有一段讓我重新思考的，是他對「工程」與「科學」的看法：

「科學是發現宇宙中已經存在的真理，工程是創造從未存在過的東西。」（Science is discovering the essential truths about what exists in the universe. Engineering is about creating things that have never existed before.）

他了解到物理學的進步根本上受限於工程的進步。沒有新的工程工具，就沒有新的數據；沒有新的數據，物理學就停滯。伽利略「工程」了望遠鏡，才能看到木星有衛星。所以他選擇做工程，而不是當純物理學家。

馬斯克認為：想法永遠不缺，問題永遠是執行。

以 Tesla 為例，它的價值來自於解決了困難的工程問題，而不是「做電動車」這個想法。

「一家公司的價值，只會來自你下苦功去解決困難的問題。」（You only build value in a company if you do hard work to solve tough problems.）

在馬斯克眼裡，工程幾乎凌駕一切，財務、行銷、管理都排在它後面。

綜合起來，他心中的價值排序很清楚：工程 > 科學 > 想法。

「工程基本上就是魔法，而誰不想當個魔法師呢？」（Engineering is, for all intents and purposes, magic, and who wouldn’t want to be a magician?）

他認為，一家打造新事物的公司應該由最懂工程的人來領導，而不是財務出身的人。

多數人以為把產品設計出來就是最難的部分，馬斯克剛好相反。他說，設計一輛車很難，但設計一座能大量生產那輛車的工廠，難度要再高一到兩個數量級。

「設計被高估了，製造被低估了。」（Design is overrated, and manufacturing is underrated.）

他把工廠稱為「製造機器的機器」（the machine that builds the machines）。在他眼裡，把東西實際做出來才是重點，其他都是次要的。

對馬斯克來說，工廠本身才是那個真正的產品。

「我們是先把火箭造出來、工廠後來才建的，因為打造生產系統才是更難的那部分。」（We built the rockets first and the factory later, because building the production system is the harder thing.）

這句話值得我好好思考。

我目前的公司是做 ADC（抗體藥物複合體）的開發。在生技業，一個藥物能在實驗室裡做出來只是第一步，能不能穩定、大規模、又符合規範地生產出來，完全是另一個製程放大的挑戰。

有些療效很好的藥物，最後常卡在量產時做不出穩定一致的品質。所以馬斯克講「工廠才是產品」，我特別能體會：在製藥業裡，製程就是那座工廠。

這也延伸出他一個很實用的原則：攻擊瓶頸。如果一條產線上有 9,999 個環節都很順，只有 1 個卡住，那一個卡住的環節，就是整體產能的上限。與其去優化那些本來就很順的部分，不如把力氣全部集中在那唯一的瓶頸上。

這樣的觀點也可以應用到生活與工作上。不管是做研究、寫作還是經營任何自媒體或公司，真正該問的問題其實是：限制住我整體產出的，到底是系統中哪一個環節？

找出你卡住的關鍵點，去優化它。這時代，我們可以透過 AI 去幫助我們優化某些重複且容易卡住的環節，降低我們執行的阻力。

4. 如何創建一個傑出的團隊？

再厲害的想法，最後都要靠一群人一起做出來。馬斯克對「團隊」的要求，跟他對工程的要求一樣高。

在他眼裡，一個團隊的本質，是「一群擁有共同目標的人」。如果每個人對「我們到底在做什麼」的理解不一致，再多人也只是一盤散沙。所以他做的第一件事，就是讓所有人對目標有共識。

接著是找人才。馬斯克近乎偏執地只找最優秀的人，但優秀只是最低標準而已。

書中提到了他評估與挑選人才的幾個核心原則：

尋找「卓越能力」的證據（Evidence of exceptional ability）： 馬斯克在招募時，最看重的是對方是否具備卓越的能力或抱負。他甚至不在乎傳統的學歷標籤，他建議團隊要特別留意那些尚未完成大學或研究所學業，但明顯非常聰明的人才，最好在他們取得重大突破前就延攬進來。
用「深入細節」來測謊與驗證實力： 在面試中，他會請應徵者講述職涯故事，以及分享他們遇過「最困難的問題」是如何解決的。馬斯克認為，真正經歷過掙扎並解決問題的人，絕對不會忘記當中的細節；如果你深入追問，他們一定能對答如流。相反地，那些沒有真正參與解決問題、只是把功勞攬在身上的人，只要一被問到細節就會原形畢露。
態度勝過技能（Attitude over skills）： 馬斯克強調，招募時必須尋找具備正確「態度」的人。他認為工作技能是可以後天教導與培養的，但是要改變一個人的態度，非常困難。
人品比智力更重要（Heart over intellect）： 馬斯克坦承，他過去在招募時曾犯下一個錯誤，就是「過度重視智力而忽略了心性」，所以他後來調整了作法。他評估應徵者人品的方法之一，是觀察對方結交的朋友與共事者；甚至可以透過「敵人」來判斷：如果壞人討厭你，那代表你可能做對了某些事。

對馬斯克來說，人才就是一家公司最重要的資產。

但整章我覺得最受用的，是他對「失敗」的態度。馬斯克把失敗看成創新本來就要付的學費。他認為：

「失敗基本上無關緊要，除非它是災難性的。」（Failure is essentially irrelevant unless it is catastrophic.）

只要一次失敗不會把整個專案拖垮，它就只是一筆學費。

但讓我真正佩服的，不是這種「擁抱失敗」的口號，而是他用實際的做法去保護犯錯的負責人。

SpaceX 早期火箭接連發射失敗，他卻沒有開除那些該為失敗負責的工程師。

他曾提到，SpaceX 早期飛行失敗時，他並沒有開除那些造成失敗的人。這些人本來可以做出更好的決定，但他們既聰明又努力，在那種情況下開除他們並不公平。

對他來說，只有當一個人無法認同核心使命、或根本沒在全力以赴時，請他離開才算合理。

而且他認為，光是「不處罰」還不夠，激勵結構本身就要讓人敢冒險。如果懲罰太重，大家只會退縮、選最保守的做法，最後得到的創新也只會是零碎的漸進改良，沒有人敢去嘗試大膽的事。

「如果你期待創新，薪酬結構就必須反映這一點。風險與報酬的天平，必須向『大膽行動』那一邊傾斜。」（If you expect innovation, the compensation structure must reflect that. The risk-reward must favor taking bold moves.）

這讓我體會到，真正的重視人才，是願意在失敗時保住好的人、再用制度去獎勵冒險。因為他很清楚：真正稀缺的從來不是想法，而是那群敢承擔風險、又扛得起來的人。

這一點對做研究的我也特別有共鳴。實驗室的日常，本來就是大量失敗堆出少數成功。一個會因為單次失敗就懲罰你的環境，只會讓人越做越保守。

一個容許失敗、又護得住人的環境，才留得住敢冒險的人才，也才孕育得出真正的創新。

5. 五步演算法

「最好的零件就是沒有零件，最好的流程就是沒有流程。」（The best part is no part; the best process is no process.）

書中有個馬斯克要求工程師都要嚴加遵守的工作方式，叫做「五步演算法」（The Algorithm）。這是他在 SpaceX 和特斯拉工廠裡反覆執行的五個步驟，而且順序不能顛倒：

質疑需求（Make your requirements less dumb）：每一個需求都來自某個人，而人會犯錯。所以任何提出的需求都要被質疑，而且要能追溯到一個具體的人。馬斯克的具體要求是：需求一定要帶著一個名字，不能只是「某個部門說的」。
刪除零件或流程（Delete the part or process）：如果你刪掉一個東西之後，從來不需要把它加回來，那代表你刪得還不夠。寧可刪過頭再加回來，也不要留著一堆不必要的東西。
簡化或優化（Simplify/Optimize）：工程師最常犯的錯，就是去優化一個根本不該存在的東西。
加速週期（Accelerate cycle time）：確認留下來的都是必要的之後，才開始想辦法加快速度。
自動化（Automate）：最後一步才是自動化。太早自動化，等於把錯誤的流程固化下來，之後要改更貴。

書裡有個很經典的例子，剛好說明為什麼這個順序這麼重要。

當時在 Tesla 產線上，電池模組上的玻璃纖維墊嚴重拖慢了整個汽車的生產速度。馬斯克幾乎住在工廠裡，試圖將機器人的動作自動化、加速，並優化膠水乾燥的時間。折騰了半天，他跑去問電池安全團隊這塊墊子的用途，安全團隊說是為了減少噪音和震動。於是他又跑去問噪音分析團隊，對方卻說那是為了防火安全。

由於根本沒人說得清這塊墊子為什麼該存在，馬斯克乾脆做了實驗：兩台車，一台有墊子、一台沒有，各放一支麥克風，結果根本沒人聽得出差別。於是這塊墊子被直接刪掉，還連帶省下一條要價 200 萬美元的機器人產線。

我一開始也是認為自動化是最優先的，因為我們一遇到問題，當下的反應就是「怎麼把這件事自動化、最佳化」，卻很少先停下來問：這件事到底需不需要做？這個步驟能不能直接刪掉？

先刪掉不必要的，再優化剩下的。方向錯了，越努力，錯越多。

我覺得這個步驟很適合用於自媒體上。以前我常常會一直想著怎麼尋找更好的寫作工具、優化筆記模板、怎麼讓排版更漂亮更吸引人，後來才發現有些步驟根本可以直接拿掉。先問「這步需要嗎」，比先問「這步怎麼做得更好」重要太多。

還有，去年自動化突然掀起一陣熱潮，很多人都在學習 n8n、Zapier 等自動化工具，我也有學習，但後來發現我那時其實沒什麼需要自動化的工作流程，因而浪費大量時間在研究這些工具上。

後來 Claude Code、Codex 這些 AI Agent 出現，我透過與 AI 不斷對話、把自己的需求釐清，才一步步搭出現在自媒體在用的自動化流程：潤飾文章、發布文章，還有整理筆記、靈感與素材。而且在使用過程中，我還在持續優化這整套系統。

這也是為什麼馬斯克強調，要對關鍵流程不斷重跑這套演算法。它是一個需要持續執行的循環。