推 tomaschang : 所以會有更多公司加入AI行列01/28 20:09
推 idletime : 好還要更好 對那些想走前面的公司，還是會想買01/28 20:09
推 SRNOB : 會嗎？01/28 20:10
→ vicklin : 先定義"學完"01/28 20:10
推 poisonB : 原本是3巨頭*1000台 現在是人人有功練100家*50台01/28 20:10
我猜是10000家*50 接著變成50*10
→ wxyz7819 : 現在又不是終點 如果有新的應用出來 更多人用 還是01/28 20:11
→ wxyz7819 : 要有算力01/28 20:11
推 YandereLove : AI不只LLM，可以拿去算其他項目01/28 20:11
→ NovaShin : 確實 現在就反應 寫寫文章 到底要什麼算力01/28 20:11
→ NovaShin : 人家小米家庭已經飽和了，apple生態圈就那點東西01/28 20:11
※ 編輯: su35 (36.233.228.11 臺灣), 01/28/2025 20:20:11
→ NovaShin : 深度跟廣度 自己選一個 不要跟applevision一樣 01/28 20:12
推 patrol : 學完了歸學完了，要面對數億人還是需要大量鏟子，不 01/28 20:12
→ patrol : 然就是當機還裝成被駭客攻擊 01/28 20:12
→ NovaShin : 弄一個好棒棒的結果沒人要買 01/28 20:12
推 pt993526 : AI軍備競賽開打 算力這種硬實力越高越好吧 01/28 20:13
→ ab4daa : 穩 01/28 20:13
推 wind93 : 搞不好是特定題目算的很厲害而已 01/28 20:13
推 jaricho : iPhone停在16就夠用了 s25當最後一代差不多了 製程 01/28 20:14
→ jaricho : 不用推什麼2nm 也許14nm就夠了 01/28 20:14
→ johnney : 拿DS預處理資料然後餵給其他AI練功 選我正解! 01/28 20:15
推 poisonB : 用什麼iPhone 照某些人的說法 用小米就好了 01/28 20:16
推 loveadu : 根本不需要每個人都有100台，怎麼還停留在硬體，ai 01/28 20:16
→ loveadu : 全新算法 01/28 20:16
推 hbkhhhdx2006: 這邏輯就好像說任何晶片根本沒必要繼續研發 01/28 20:16
→ sdbb : 台肯，大家應該用14400 bps modem上網就好 01/28 20:16
推 redbeanbread: 再多的小公司都買不到原本七巨頭要買的 01/28 20:16
推 dongdong0405: 看了傑文斯悖論後…大膽抄底 01/28 20:16
→ sdbb : 14400 bps可能還太快？ 01/28 20:16
→ loveadu : 你用微積分難道是100計算機算出來的？什麼叫算法跟 01/28 20:17
→ loveadu : 算力 01/28 20:17
→ loveadu : 別人是空間到空間，你還在光速要多久 01/28 20:18
噓 madeinheaven: 你說的是訓練 還有推理晶片這東西好嗎 = = 01/28 20:20
推 qwert123456 : 誰知道後續AI會用多少？大家也只是囤貨而已 01/28 20:20
→ madeinheaven: 後面你還是要買推理晶片 01/28 20:20
推 poisonB : 用99乘法表能解的題目跟實際運算還是有差別 01/28 20:20
→ waterjade : 學完怎麼定義? AI這麼快就到盡頭了嗎? 01/28 20:21
→ waterjade : 而且廣範圍運用的話也要很多伺服器或工作站啊 01/28 20:21
→ loveadu : 推理晶片對的，所以我買世芯沒有買NV 01/28 20:21
噓 yangte : 你是不是沒搞懂AI 01/28 20:22
推 spa41260 : 算力還是需要，只是大家會思考有沒有必要溢價去追 01/28 20:26
→ spa41260 : 求算力，尤其是現在買進最新的硬體，不到兩年可能 01/28 20:26
→ spa41260 : 打骨折都沒人要 01/28 20:26
推 breathair : 除了學，你還要有提供服務的算力支援 01/28 20:26
→ breathair : 不然就是像DS當機 01/28 20:26
→ brella : 很壯喔 01/28 20:27
推 qxpbyd : 跟我念三次 AGI AGI AGI 01/28 20:28
噓 a22530722 : 學完什麼?你的大一微積分嗎??????????????????????? 01/28 20:28
→ IBIZA : 念AGI要幹嘛 01/28 20:30
推 loveadu : AI這種東西快一步只會快更多，美國算法落後，再多 01/28 20:30
→ loveadu : 計算機也無用 01/28 20:30
噓 bitcch : 老黃每年都在提升硬體性能大家GPT有越買越少嗎 01/28 20:31
→ IBIZA : 美國算法不會落後 這種東西就是一家找出方法 01/28 20:31
→ IBIZA : 其他家很快就會跟上 01/28 20:31
→ bitcch : *GPU 01/28 20:32
推 FFFAAA : 實際兩者使用就知道差別，一個像似前5篇文章統合結 01/28 20:33
→ FFFAAA : 果，另一個前100篇文章分析統合，如果前5篇文章就是 01/28 20:33
→ FFFAAA : 重點，那後者分析確實浪費資源與時間，資料庫與資訊 01/28 20:33
→ FFFAAA : 來源變成節省算力的主因。 01/28 20:33
推 peter0625 : 同意 市場為什麼會恐慌 不就是這個原因原先輝逹估價 01/28 20:33
→ peter0625 : 價 就是依據市場需要那麼多GPU去估的 現在看起來 01/28 20:33
→ peter0625 : 就是可以不需要那麼多 除非有什麼其他依據跌不會停 01/28 20:34
噓 q2825842 : 現在根本沒法預估5-10年後ai需要多大的硬體規模。 01/28 20:34
→ q2825842 : 巨頭之前給出的天文數字其實也是主觀判斷 01/28 20:34
→ IBIZA : DeepSeek並不是靠什麼統合文章節省算力 不要胡說 01/28 20:35
→ q2825842 : 要能估算個大概，至少要等商業模式和應用層的探索 01/28 20:35
→ q2825842 : 都進行得差不多 01/28 20:35
推 supereva : 什麼叫「學完」 我期待的完全自動駕駛和ai機器人 01/28 20:35
→ supereva : 幫我煮菜洗衣服都還沒看到耶 01/28 20:35
推 yiersan : 中國放開源 注定無法賺錢 中國繼續捲死自己 01/28 20:35
→ supereva : 你以為的學完的ai是什麼樣子？ 01/28 20:36
→ IBIZA : DeepSeek是用了有別於OpenAI開創出來的訓練方式 01/28 20:36
→ yiersan : 把結果給7巨白嫖 簡直佛 01/28 20:36
→ supereva : 我能不能用ai描述一個世界 就用vision pro讓我在 01/28 20:36
→ supereva : 裡面探索呢 現在還差得遠吧 01/28 20:36
→ visadanny : 這個結論是ai已經是成熟的產品 已經沒辦法有太大進 01/28 20:37
→ visadanny : 步 問題是ai剛起步欸 01/28 20:37
→ loveadu : 老闆如果可以只請一個馬斯克，會請100個留美的嗎？ 01/28 20:38
→ IBIZA : OpenAI的訓練分成四個階段 01/28 20:38
→ IBIZA : 預先訓練 監督微調 獎勵建模 強化學習 01/28 20:38
→ loveadu : 幾百個臭皮匠敵不過一個諸葛亮，差別就在於腦袋（ 01/28 20:38
→ loveadu : 算法） 01/28 20:38
→ IBIZA : 預先訓練就是給AI大量文本 讓他學習語言跟知識 01/28 20:39
→ loveadu : 公司還是需要臭皮匠阿，廢話，但不需要這麼多了 01/28 20:39
→ IBIZA : 監督微調 就是用人工貼標籤的方式 去糾正預先訓練中 01/28 20:39
→ IBIZA : AI產生的認知 01/28 20:39
推 qaz630210 : 昨天看到一種說法說開源也是無奈之舉，不開源沒人信 01/28 20:39
推 yiersan : DS離AGI還扯不上邊 除非小女孩能低成本用演算法搞 01/28 20:40
→ yiersan : 出AGI 那才是真的了不起 01/28 20:40
→ qaz630210 : 只好開源讓大家抄來證明實力 01/28 20:40
→ IBIZA : 獎勵建模 就是 建立一個獎勵模型 當AI做出正確推理 01/28 20:40
→ IBIZA : 機制獎勵他 01/28 20:40
→ visadanny : 開源只是他也有用別人開源的東西……少講得好像很 01/28 20:41
→ visadanny : 委屈 01/28 20:41
→ IBIZA : 強化學習就是讓AI模型自己跟自己練習 01/28 20:41
推 abiggun : 距離AI無所不在 還有很長的距離 01/28 20:41
→ IBIZA : 這個是OpenAI建立的訓練方法 OpenAI出台之後 各家 01/28 20:41
→ liangnet : 硬體需求變低，相對就能讓原本負擔不起的公司變成 01/28 20:41
→ liangnet : 負擔的起，簡單的說，就是更好銷售硬體了，不再只 01/28 20:41
→ liangnet : 有那幾家客戶才會買 01/28 20:41
推 supereva : 如果你覺得ai現在已經很成熟沒什麼新把戲 那算力 01/28 20:41
→ supereva : 才會嫌多吧 01/28 20:41
→ IBIZA : LLM基本上都照做 01/28 20:41
推 SuGK : 原本以為要大撒幣才能玩AI 現在發現好像小資族也可 01/28 20:42
→ SuGK : 以了 01/28 20:42
→ supereva : 像汽車 或是手機這樣 01/28 20:42
→ IBIZA : DeepSeek是把四個步驟的監督微調拿掉 不人為介入 01/28 20:42
→ IBIZA : 告訴AI怎樣才是對的 而是用強化學習讓AI自己跟自己 01/28 20:42
→ IBIZA : 練習 自己找出怎樣是對的 01/28 20:43
推 yiersan : NV的digits迷你超級電腦會大賣吧 三千美元而已 中 01/28 20:43
→ yiersan : 國也會想辦法走私 01/28 20:43
→ IBIZA : 這個基本上就是AlphaGo跟AlphaZero的差別 01/28 20:43
→ q2825842 : 開源又不只它一家，meta也推出過開源模型，怎麼就 01/28 20:43
→ q2825842 : 這次藉口特別多，還有外行的在吹開源代表它領先競 01/28 20:43
→ q2825842 : 爭對手好幾代 01/28 20:43
→ Samurai : 現在的AI你覺得已經是終點了？？？ 01/28 20:43
→ SuGK : 現在就看小資族AI夠不夠用 但沒人知道什麼叫夠用 01/28 20:43
→ IBIZA : AlphaGo是用大量人類棋手的棋譜訓練的 01/28 20:43
推 lusifa2007 : 學完？AI的極限已經到了哦？短短兩年 01/28 20:43
→ IBIZA : 他的棋路就是會照人類棋手的思路 01/28 20:44
→ IBIZA : AlphaGo是自己跟自己練習出來的 所以會走出人類覺得 01/28 20:44
→ IBIZA : 不合理的棋 01/28 20:44
→ loveadu : 馬斯克有說AI已經學完人類的資料，現在都是自己生 01/28 20:44
→ loveadu : 成自己學習 01/28 20:44
→ IBIZA : 但結果是AlphaGO棋力更強 01/28 20:44
→ IBIZA : 打錯 但結果是AlphaZero棋力更強 01/28 20:44
→ IBIZA : DeepSeek的訓練方式也是一樣 電腦自己跟自己練習 01/28 20:45
→ IBIZA : 不人為介入告訴電腦對錯 01/28 20:45
推 supereva : 學完人類的資料只是記住而已 那他自動駕駛怎麼還 01/28 20:45
→ supereva : 沒完成 01/28 20:45
→ zxm00038 : 我認為，我以為，我…，好了啦 01/28 20:46
→ IBIZA : 結果照論文裡頭描述的 一開始DeepSeek的推理能力 01/28 20:46
推 klwei : 你以為會跟你聊天就學完了嗎？ 01/28 20:46
→ supereva : 有這deepseek我覺得還會加速哩 01/28 20:46
→ IBIZA : 發展很慢 結果有一天就開竅了 論文稱為aha moment 01/28 20:46
→ IBIZA : 中國那邊翻譯做頓悟時刻 01/28 20:47
→ bnn : 問題其實就是那個aha moment是不是人動了手腳 01/28 20:47
推 newstyle : 如果沒有給AI道德觀，繼續發展下去蠻可怕的 01/28 20:47
推 strlen : 讓AI自己訓練自己 我自己猜 OpenAI早就已經在做了 01/28 20:47
→ IBIZA : DeepSeek就是不人為介入啊 01/28 20:47
→ bnn : 又或者你其他問題上誰知道花多少算力時間才aha 01/28 20:48
→ IBIZA : 要介入就是OpenAI的訓練了 01/28 20:48
→ IBIZA : 花了多少算力時間V3是有公布的 01/28 20:48
→ IBIZA : 用2美元一小時算 就是580萬美元 01/28 20:48
→ strlen : 去年聖誕節時期釋出o3 工程師就再興奮要AI自己產程 01/28 20:48
推 supereva : 這個概念特斯拉幾年前的ai day也有講過 01/28 20:48
→ bnn : 然後他aha出來的搞不好很突破人類下限 就(ry 01/28 20:49
→ strlen : 式自己改進 他這樣講是已經在做了 奧特曼聽到嚇尿 01/28 20:49
→ supereva : 只是比誰做得更好 01/28 20:49
→ strlen : 怎摸把作法不小心公開 母湯喔 又要被學走了 XD 01/28 20:49
推 agpc : 沒有最好，只有更好；科技產業就是如此。 01/28 20:50
→ supereva : 自動駕駛也需要ai自己生成場景去訓練 不然靠人類 01/28 20:50
→ supereva : 的駕駛很多極端狀況的數據根本不夠 01/28 20:50
→ supereva : 也不是科技業都這樣 像手機車子就沒啥新把戲 ai 01/28 20:50
→ supereva : 可是起步中的起步 01/28 20:51
→ bnn : 然後他就aha出水溝蓋可以跑(ry 01/28 20:51
推 basslife : 很多問題 包含那個aha 反正他號稱是開源 自然會有 01/28 20:51
→ basslife : 人去嘗試然後公布 讓子彈飛 01/28 20:51
→ ccc52168 : 除非DS的成果是大家認為的AI極限，不然還是要靠算力 01/28 20:51
→ ccc52168 : 往前推進 01/28 20:51
→ IBIZA : 不是580萬 是557.6萬 01/28 20:51
→ supereva : 今天你要拼命想才有一個很雞肋的新點子 那ai才是 01/28 20:52
→ supereva : 成熟了 像什麼小米汽車可以跳過坑洞那種 01/28 20:52
→ strlen : 要說DS對整體降本增效有功絕對同意 但極限 遠遠不及 01/28 20:52
→ IBIZA : 這篇其實講錯 不是甚麼學完 01/28 20:53
→ strlen : 我測太多東西了 真的不行 差得遠了 o1都不太滿意了 01/28 20:53
→ IBIZA : 而是如果各家開始學習DeepSeek的方法 各家AI的效率 01/28 20:53
→ strlen : 我講白一點 覺得r1夠用的人 其實只要用臉書的拉馬 01/28 20:54
→ IBIZA : 都提升 那目前佈的算力是不是已經超過短期的商業需 01/28 20:54
→ strlen : 也夠用了 根本一毛錢都不用花 超輕度用戶 01/28 20:54
→ IBIZA : 求 01/28 20:54
→ z23061542 : DS就小模型== 到時你要接起來還是要大量算力 01/28 20:54
→ IBIZA : 事實上大部分的算力並不是用來開發AI模型 01/28 20:54
→ strlen : 提升要看程度 先讓國中數學解得出來再談 01/28 20:54
→ IBIZA : 是模型建立之後 把模型佈在平台上 提供商業應用cal 01/28 20:55
→ IBIZA : l的 01/28 20:55
→ strlen : 大多數算力就是拿來推論的 但推論便宜了就有更多算 01/28 20:55
→ IBIZA : 昨天就說過 以Meta來講 訓練的成本不過30億 01/28 20:55
→ IBIZA : 但平台的資本支出是650億 01/28 20:55
→ strlen : 力來研發 可以越快訓練出可以解決國中數學的AI 01/28 20:55
→ IBIZA : 絕大部分的資本支出 其實是提供商業應用 而不是訓練 01/28 20:56
→ IBIZA : 核心 01/28 20:56
→ strlen : 那些爛AI拿來商用 難怪沒人要用 01/28 20:56
→ IBIZA : 算力效率變好 那應用需求能不能跟上? 01/28 20:57
→ IBIZA : 原本預計每年投入多少資本支出 商業應用還是供不應 01/28 20:57
→ IBIZA : 求 但現在效率變好 會不會幾年內算力過剩? 01/28 20:58
→ strlen : 不能 因為AI就是蠢 不好用 便宜也沒用 01/28 20:58
→ bnn : 大部分其實不是訓練 是應用端場景一直加進來改 01/28 20:58
→ IBIZA : 這才是問題 不是甚麼10000片能學完 現在只要200片 01/28 20:58
→ IBIZA : AI蠢不蠢 目前都已經開始有應用了 01/28 20:58
→ strlen : 企業要的是能滿足需求 再來談價錢 現在連需求都沒有 01/28 20:58
→ strlen : 滿足 爛 01/28 20:58
→ strlen : 有 但根本沒辦法普及 因為太蠢了 01/28 20:59
→ IBIZA : DS並沒有帶來質的提升 01/28 20:59
→ strlen : 現在就連o1的質也遠遠不及商務需求 01/28 21:00
→ IBIZA : LLM也不一定是通往AGI的正確道路 01/28 21:01
→ IBIZA : 也許有一天會發現走錯了 目前佈的都是錯的 01/28 21:01
→ strlen : 如果好用 AI商用早就普及了 現在各行各業才在用.... 01/28 21:01
→ strlen : *誰 01/28 21:01
推 slothman : 我開100匹馬力的車也可以為啥需要200匹馬力的 你以 01/28 21:02
→ slothman : 為需求是有終點的喔 01/28 21:02
→ strlen : 就連麥當勞當年套個AI點餐機就被罵爆 01/28 21:02
推 DellSale999 : 你可以說人不懂AI 但你也不懂老闆要的AI 01/28 21:02
→ strlen : o1我看連麥當勞點餐都沒辦法 蠢得要命 還早得很 01/28 21:02
→ strlen : 要是有用 夠用 麥當勞早就去談了 店員全裁光 01/28 21:03
→ ai2311 : 算力永遠不夠 01/28 21:03
→ IBIZA : 現在AI的需求沒看到終點 事實上連終點都還不知道在 01/28 21:03
→ poru : 巨頭囤貨就是在壟斷資源及價高後進者門檻.結果 01/28 21:03
→ strlen : 問題就現在AI太蠢了 超廢 連點餐都處理不了 01/28 21:03
→ IBIZA : 哪 但 真正的問題應該是 這幾年的需求是不是飽和了 01/28 21:03
→ sheep2009 : 學完不用？ 01/28 21:03
→ IBIZA : 畢竟現在AI能做的有限 01/28 21:03
推 TSMCfabXX : 所以我說那個醬汁呢 (X) 01/28 21:03
→ TSMCfabXX : 所以我說那個應用呢 (O) 01/28 21:03
→ ai2311 : 太多東西 材料 蛋白 病毒 基本上算不完 01/28 21:03
→ vdrenike : 誰agi先出來就能吃下市場 01/28 21:04
→ IBIZA : 這個就像2000年的時候 01/28 21:04
推 hbkhhhdx2006: 需求飽和還是要繼續研發啊 01/28 21:04
→ strlen : 不是需求飽和 是你的產品根本沒達到需求 01/28 21:04
→ IBIZA : 那時候你能用網路做的事情不多 01/28 21:04
→ IBIZA : 是網路沒用嗎? 不是 是應用沒開發出來 01/28 21:04
→ iphone9C : 你要先有別人幫你整理才能分類 01/28 21:04
→ IBIZA : 2000年那之後的兩三年的泡沫 不是因為網路沒用 01/28 21:04
推 sdbb : 2000年網路應用沒開發出來，部分原因是不夠快 01/28 21:05
→ IBIZA : 而是當時的應用不夠 所以當時的網路需求上不來 01/28 21:05
→ hbkhhhdx2006: 等到應用出來才去搞算力就不知道落後多少了 01/28 21:05
→ IBIZA : 不是 當時就真的沒甚麼應用 01/28 21:05
→ takase : 我想到個老笑話: PC只需要640kb的記憶體 01/28 21:05
→ sdbb : 2000年的網路，能想像視訊通話、Netflix嗎？ 01/28 21:05
→ IBIZA : 那時候就是e-mail 簡單的靜態web 01/28 21:06
→ bnn : 嗯 那時候網路一部分是不夠快沒法讓影音起來 01/28 21:06
噓 fedona : 你知道agi需要的算力嗎 01/28 21:06
噓 GHowPan : 學完是什？ 01/28 21:06
→ Mosskappa : EO 01/28 21:06
→ IBIZA : 講AGI都講太遠 01/28 21:06
噓 haopig : 講得很好，以後不要再講了 01/28 21:06
→ IBIZA : 現在LLM的方向是不是對的都不知道 就在講AGI 01/28 21:06
→ bnn : 影音的應用是不知道嗎 不是 是用起來卡死不好應用 01/28 21:06
→ IBIZA : 2000年那時候是真的很多技術都還沒有 01/28 21:07
噓 fedona : 用常識屁股想也知道 agi 需要的算力 01/28 21:07
→ IBIZA : 沒有點對點的話 其實影音應用 到現在還是起不來 01/28 21:07
→ IBIZA : 串流 01/28 21:08
→ IBIZA : 你手機頻寬可能100M吧 01/28 21:08
→ IBIZA : 你能接受下載一部片再看嗎 01/28 21:08
→ bnn : 但很明顯現在的頻寬也可以暴力支撐老技術(ry 01/28 21:08
→ bnn : 當年下載色圖或mp3等多久都有人應用(X 01/28 21:09
→ IBIZA : 雖然不會太久 可能10幾分鐘 01/28 21:09
→ IBIZA : 當然 也是有人願意等 但等的人就少 01/28 21:10
→ bnn : 總之力大磚飛不見得不行 但DS幫他加速了進程 01/28 21:10
→ IBIZA : 不然固網其實很早就100M了啊 01/28 21:10
推 ahlolha : 成本降才能普及 頂尖的繼續去追求超高算力 一般人 01/28 21:11
→ ahlolha : 用不到那麼多算力 總不可能要一般人都去吃頂尖等級 01/28 21:11
→ ahlolha : 的成本 智慧型手機也是靠中低階大量普及 01/28 21:11
推 huabandd : 你看小了，演算法是可以進步的，才開始而已，並不 01/28 21:11
→ huabandd : 像人腦受智力上限限制 01/28 21:11
→ IBIZA : 其實不見得有甚麼進程 01/28 21:11
推 Mosskappa : 下一步是AI AGENT 01/28 21:11
→ IBIZA : 現在是要達到70B 也就是有意義的訓練量要很久 01/28 21:11
→ IBIZA : 要花很多GPU時間 01/28 21:12
→ IBIZA : DeepSeek是大量減少需要的時間 01/28 21:12
推 SAMMY728 : 有了技術，成本又能普及，資本市場自然會找到使用他 01/28 21:12
→ SAMMY728 : 的方式。 01/28 21:12
→ IBIZA : 但並沒有優化 01/28 21:12
→ IBIZA : 達到一定的訓練量 能力成長就有限 01/28 21:12
→ IBIZA : 你灌幾倍的算力下去 也不會有甚麼進步 01/28 21:13
→ bnn : 所以說只有加速 LLM是不是朝向AGI也還不知道啊 01/28 21:13
→ IBIZA : 要真的有進步 可能還要找到其他方法 01/28 21:13
→ bnn : 能力成長有限 但並聯其實能增加覆蓋問題範疇就夠了 01/28 21:13
→ IBIZA : 也許根本不是LLM 01/28 21:13
→ bnn : 大概比喻就是你雇用一百個小學畢業工人跟雇用一千個 01/28 21:14
→ bnn : 他就是沒法提供研究所智力 但可能可以做到便宜事了 01/28 21:14
→ IBIZA : 是 現在的問題就是 市場有沒有需要這麼多勞動力 01/28 21:16
→ IBIZA : 以前勞動力供不應求 但現在一個工人可以做10倍的 01/28 21:16
→ IBIZA : 事情 會不會工人過剩 01/28 21:16
推 herrowui : 一堆東西沒學，當然砍半訓練 01/28 21:16
→ IBIZA : 一堆東西沒學(X) 現在的LLM模型能力就這樣(O) 01/28 21:17
→ IBIZA : 並不是算力丟下去 LLM就會飛天遁地 01/28 21:17
→ IBIZA : 現在LLM的智力就是4歲 你強迫他念研究所的書也沒用 01/28 21:18
→ strlen : 網路泡沫要到一堆空殼公司連產品都沒有就拿到資金 01/28 21:18
→ IBIZA : 4歲小孩多看一點書會聰明一點 但總是有上限 01/28 21:18
→ strlen : 然後股市裡一堆中小AI群魔亂舞 01/28 21:18
→ bnn : 總之看記憶能力還能怎麼發展 01/28 21:18
→ LouisWOLF : 成本計算的真實性是個謎，但投資肯定是先閃為妙 01/28 21:18
→ strlen : 這兩年股票根本只漲七巨頭 中小死在地上 01/28 21:18
推 zerro7 : 重點是"學完了"嗎 01/28 21:19
→ bnn : 但感覺需要的不是HBM 而是CPO到硬碟怎麼辦(ry 01/28 21:19
→ strlen : 除七巨頭哪家AI公司股價飛天的？還不就那些有業績的 01/28 21:19
→ IBIZA : 看你學完怎麼定義 如果以4歲智商能念的書 01/28 21:19
→ IBIZA : 應該是差不多唸完了 01/28 21:19
→ IBIZA : 蠻多AI公司飛天的啊 01/28 21:19
噓 PureAnSimple: 什麼算力不用那麼多 ？你知道自己在說殺小嗎？拼命 01/28 21:20
→ PureAnSimple: 獻曝耶 01/28 21:20
→ zerro7 : 沒看到阿斯拉或賈維斯出來前一律當作沒念完(O) 01/28 21:20
→ strlen : 哪一間空殼沒產品的股票噴飛天？ 01/28 21:20
→ G8AJ : 結論：all in tsmc 01/28 21:20
→ IBIZA : 像各種機器人公司 從低點算漲三四倍不算多 01/28 21:20
→ IBIZA : 要看你定義的飛天是怎樣算 01/28 21:21
推 Mosskappa : 特斯拉跌到200那時候更慘，一堆人說賣車的估值這麼 01/28 21:21
→ Mosskappa : 高不合理 01/28 21:21
推 walelile : DS節省的訓練的算力，沒有提到推論節省多少算力吧? 01/28 21:21
→ IBIZA : RBOT也是還沒產品 但從低點噴四倍多 01/28 21:21
→ IBIZA : 當然 我是期待他產品真的有用 可以噴100倍啦 01/28 21:22
→ strlen : 2000年納指四年漲五倍 現在兩年連一倍也沒有...... 01/28 21:22
→ IBIZA : 其實很多喔 01/28 21:22
→ strlen : 這種公司數量遠遠不及2000年..... 01/28 21:22
→ IBIZA : 位階差那麼多哪能這樣算 01/28 21:22
噓 MoonCode : 看衰的人 那你們要買什麼 還是要做空呢？ 01/28 21:22
→ heinzblack : 10000人的工作500人就能做完？太棒了 01/28 21:23
→ heinzblack : 以後給他們20倍的工作量！ 01/28 21:23
→ strlen : 位階跟這又沒關係 2000年可是沒有QE耶 01/28 21:23
推 tonyparker18: 連2000年網路泡沫化都出來了 也太離譜 01/28 21:24
→ IBIZA : 我打開我的AI&Robot自選組合 01/28 21:24
→ strlen : 股市在高位沒錯 但泡沫 還早 那時可是一片樂觀 01/28 21:24
→ IBIZA : 我看大概有一半是沒產品 或是產品幾乎沒營收的 01/28 21:24
→ strlen : 老黃躺在這半年了 樂觀在哪？質疑聲從沒少過 01/28 21:24
→ fywei : 實在可悲 不為難空空的思想了 01/28 21:25
→ IBIZA : QE是在AI爆發前 AI爆發之後一質都是QT 01/28 21:25
→ strlen : 看到板上 哪次老黃大跌不是半信半疑 這樣哪來樂觀 01/28 21:25
推 RaiGend0519 : 合理的推論 01/28 21:25
推 Mosskappa : 機器人也要考慮中國的競爭呀，他們的機器狼是世界 01/28 21:25
→ Mosskappa : 頂尖 01/28 21:25
→ IBIZA : 從ChatGPT引發AI爆炸成長到現在 都是高利率+Qt 01/28 21:26
→ strlen : 話說八月那次也是拿泡沫出來講 結果勒 01/28 21:26
推 RaiGend0519 : 再來就散戶公司進場，紅海化的速度越快需求越高鏟 01/28 21:27
推 tonyparker18: 8月那次喊台積電300-500的人呢 01/28 21:27
→ RaiGend0519 : 子才賣得動 01/28 21:27
→ strlen : 重點還很剛好 每次都在財報前 還真的沒一次miss 01/28 21:27
→ strlen : 我記得23年底財報前也是狂殺20% 網路泡沫論也是滿天 01/28 21:28
噓 akimu : 一個80分 一個60分 誰會願意花時間在60分那邊 01/28 21:28
推 tonyparker18: 4月盤中跌一千點喊一次 8月台指期跌停再喊一次 總 01/28 21:28
→ tonyparker18: 有一天喊對AI泡沫 01/28 21:28
→ pippen2002 : 總市值75.53兆 隨便就跌去1/4 台股!?神!! 01/28 21:29
→ strlen : 絕對有泡沫爆掉的一天 但到時板上絕不會有任何看空 01/28 21:29
→ strlen : 直到那時 就真的完了 哈哈哈 01/28 21:29
推 tonyparker18: 絕對是當大家瘋狂買進的時候才會泡沫 現在是一片看 01/28 21:30
→ tonyparker18: 空 01/28 21:30
→ bnn : Cisco在網路泡沫爆掉的時候也沒比軟體股慘 01/28 21:30
→ bnn : 基建的基礎就是鏟子賣出去了就回收了 01/28 21:31
→ JOHN117 : 學完XDD 01/28 21:33
噓 GivemeApen : 覺得考95夠了就等著被靠120幹死 不懂救繼續當快樂寶 01/28 21:34
→ GivemeApen : 貝吧 01/28 21:34
推 RaiGend0519 : 但是Cosco 2000年用一年時間從80元崩到20元左右 01/28 21:34
→ RaiGend0519 : *Cisco 01/28 21:34
→ strlen : 95太抬舉它們了 現在連60分及格都沒有 實用性的話 01/28 21:35
→ strlen : GPT3就是個概念 新奇 但垃圾 GPT4改進一點 但沒用 01/28 21:35
→ strlen : 一直到了o1現在 才非常勉強可以用在特定工作上 01/28 21:36
→ strlen : GPT4之前胡說八道問題太嚴重 現在越來越少 01/28 21:36
→ strlen : 我記得幾個月前 也一堆人擔心 AI胡說八道問題沒法解 01/28 21:36
→ strlen : 那一定會泡沫勒 現在呢........ 01/28 21:36
推 gray2000 : 那原本的1萬台不就可以算更多東西？ 01/28 21:37
→ bnn : NV先腰斬一次回80吧 01/28 21:37
噓 xluds24805 : AI 又不是已經走到極限了，哪來學完 01/28 21:37
→ xluds24805 : 你大學學完，腦袋就能丟掉了嗎 01/28 21:38
推 walelile : 從openrouter這個網站來看，DS v3 latency 6秒 01/28 21:46
噓 ben1013 : 你覺得現的功能可以嗎？ 01/28 21:46
→ walelile : 4o latency 0.6秒，這也是成本差距吧 01/28 21:47
→ borriss : GPT3都幾年了 這幾天去踹去吹的 也有說就GPT3.5 01/28 21:54
噓 c8111136 : 你不要買啊，你就看別人賺爛就是這樣而已 01/28 21:58
→ cablate : 然後大家都從500台開始，一路捲到1萬台，你覺得誰 01/28 22:16
→ cablate : 的比較強？ 01/28 22:16
推 PoloHuang : 使用的人越多越需要買 01/28 22:20
→ dostey : 垃圾中國deepseek是面板套用人家gtp當輸出 01/28 22:20
→ dostey : 拿人家的結果當成自己的輸出 真他媽白標 01/28 22:20
噓 BlueBird5566: 看到學完就覺得好好笑 拿OPEN AI來當目標的話 那當 01/28 22:51
→ BlueBird5566: 然有學完的一天 但事實上OPEN AI還有一堆缺陷 01/28 22:51
→ BlueBird5566: 智慧這種東西怎麼可能有學完的一天 01/28 22:51
→ jympin : 講的好像ds已經是最終答案了 01/28 22:52
推 skery3188 : 猜AI練題完存答案 不用再run一遍 01/28 23:01
→ s0920151048 : 確定？更多中小企業可以玩自己的i’ll了 算力需求 01/28 23:16
→ s0920151048 : 是下降？ 01/28 23:16
→ s0920151048 : llm 01/28 23:16
→ ChungLi5566 : 不是喔 資料量只會一直變大 01/28 23:24
→ ChungLi5566 : 就像以前以為電腦進步會越來越小台省電 01/28 23:25
推 andysun221 : 看起來就是輝達晶片要賣爛了......人人有you 01/28 23:37
→ andysun221 : gpu 01/28 23:37
→ holien : 除非你覺得現在的AI已經完美不需再進化了，否則硬 01/28 23:52
→ holien : 體需求永遠無法滿足人類的慾望 01/28 23:52
噓 LiamTiger : 那你繼續用十年前的顯卡CPU玩遊戲啊 01/29 00:00
推 HenryLin123 : 為啥18124突然怎麼懂AI啊？ 01/29 00:43
推 bring777 : 直接買10年前的硬體，不是更省成本，為啥買今年的產 01/29 00:49
→ bring777 : 品？ 01/29 00:49
→ bring777 : 10年前的製程成熟到爆炸，為啥買今年新上市的？ 01/29 00:50
噓 cityhunter04: 500台不用錢嗎？你以為是一台嗎… 01/29 01:15
推 ElrosHsun : 更多小公司少量卡都能做 噴 01/29 01:39
噓 q91126 : 光看到學完就知道沒參考價值 01/29 01:42