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※ 本文轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2024-07-19 21:13:30
看板 Stock
作者 kiyoshi520 (大叔)
標題 Re: [新聞] 高盛：人工智慧投資正在泡沫化、短期內
時間 Fri Jul 19 11:37:57 2024

※ 引述 《d8917936 (OKAS)》 之銘言：
: 　
: 高盛：人工智慧投資正在泡沫化、短期內還不會破裂
: 　
: https://today.line.me/tw/v2/article/oq25arN
: 　
: MoneyDJ新聞 2024-07-19 08:27:09 記者 賴宏昌 報導
: 　
: 　
: 彭博社週四(7月18日)報導，高盛(Goldman Sachs)證券研究部主管Jim Covello指出，歷
: 史經驗顯示、大多數的科技轉變(特別是那些變革性科技)都是以更便宜的解決方案取代非
: 常昂貴的解決方案，以極高成本科技取代工作崗位基本上是截然相反的。
: 　
: Covello表示，未來數年人工智慧(AI)基礎設施投資金額預估將上看1兆美元左右，企業若
: 想獲得足夠的回報、必須能夠利用AI來解決日益複雜的任務。他認為，AI有望讓編碼這類
: 工作變得更有效率、但仍不足以讓費用合理化。儘管如此，Covello也坦承AI泡沫到明年
: 可能都還不會破裂。
: 　
: 英國金融時報7月11日報導，高盛指出，超大規模(Hyperscale)雲端運算服務商能否在資
: 本支出折舊費用生效前讓營收加速成長、將是接下來的觀察重點。
: 　
: 報導指出，一些下游企業若發布保守展望，將會加劇人們對亞馬遜、Meta、微軟和
: Alphabet(所謂的超大規模雲端服務商)去年在資本支出和研發方面砸下3,570億美元能否
: 產生合理回報的疑慮。
: 　
: 高盛全球投資研究(Goldman Sachs Global Investment Research)6月發表報告指出，
: Covello表示，他懷疑使用AI會提高企業估值，因為任何效率的提升都可能遭到競爭的侵
: 蝕、實際提升營收的路徑並不明確。
: 　
: MarketWatch 7月10日報導，巴克萊證券研究分析師團隊認為，雲端運算服務商急著打造
: 數據中心、似乎與「錯失恐懼症(FOMO)」有關。
: 　
: 華爾街日報6月報導，高盛資訊長Marco Argenti表示，高盛GenAI程式設計助理(微軟
: GitHub Copilot)讓軟體開發人員效率提升約20%。
: 　
: 　
: AI目前還在發展初期根本還沒到獲利階段 廣泛應用搞不好也是5~10年後的事
: 　
我不知道現在AI股價是不是泡沫，但AI應用早就超過10年了。

應用其實不是大家想像的高大上而是你我平常日常事。
像大家隨處可見的車牌辨識的無人停車場就是個例子。

而在ChatGDP爆紅前一些網路公司早就在把AI應用在其產品上，

不論是Google用在搜尋引擎又是FB拿來祖用戶都有使用。

應用早就進行好幾年了也都有成果了，只是未來會如何沒人料得準，所以才有本夢比跟接下
而來的泡沫。

但泡沫的只是股價而不會是AI技術。

--
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.72.235.149 (臺灣)
※ 作者: kiyoshi520 2024-07-19 11:37:57
※ 文章代碼(AID): #1ccT-NPx (Stock)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1721360279.A.67B.html
※ 同主題文章:
　 07-19 10:45 d8917936. ■ [新聞] 高盛：人工智慧投資正在泡沫化、短期內還不會破裂
● 07-19 11:37 kiyoshi520. ■ Re: [新聞] 高盛：人工智慧投資正在泡沫化、短期內還不會破裂
噓 jim543000   : 車牌辨識不是AI好嗎 唉 不懂裝懂1F 07/19 11:39
→ jerrylin    : 現在說的AI是有思考能力的生成式AI2F 07/19 11:39
→ jerrylin    : 辨識車牌這種太低階了
噓 prostar     : 哇！半瓶水4F 07/19 11:40
推 snowhood    : 重點是投資下去..錢錢會回來嗎？5F 07/19 11:40
噓 WunoW       : 那叫ocr 不是ai6F 07/19 11:41
問題是OCR無法找到車牌本身，而找到車牌遠比辨識號碼難。
若簡單的OCR可以用，車牌辨識的停車場早在三十年前就普及了。
大家都只看高大上的生成式AI，但AI技術應用本來就非常廣。
我是相信原報導講的事終會發生，但時間點誰也無法鐵口直斷。
推 steak5566   : 怎麼會覺得現在的LLM有思考能力呢？7F 07/19 11:43
推 naloer      : 微軟 Google Amazon Tesla早就都在用了…8F 07/19 11:43
→ naloer      : 但車牌辨識只是單純影像辨識而已 說不上AI
噓 qasaq       : 視覺辨識也能吹成AI，你文組齁10F 07/19 11:44
→ edwinrw     : AI選土豆都幾年了11F 07/19 11:45
噓 moom50302   : 看兩行心得跟一樓一樣，不懂裝懂12F 07/19 11:45
噓 YCL13       : 車型辦識才是需要用AI進行，車牌辨識則是30年前大學13F 07/19 11:46
→ YCL13       : 生修影像處理課程的期末報告等級，而到20年前則降到
→ YCL13       : 期中作業等級了啦XD
推 lin102      : 有獨立思考能力AI   人類要被終結了嗎16F 07/19 11:46
→ q2825842    : 視覺辨識當然也是AI包含的領域，只是不是所有視覺17F 07/19 11:47
→ q2825842    : 都是用AI
→ WunoW       : 30年前太誇張了 ai第一次被吹差不多20年前19F 07/19 11:48
→ WunoW       : 同時期被吹的還有vr
推 gowet       : 本來很多工業上的應用都是AI，像自動機台等等，最近21F 07/19 11:48
→ gowet       : 炒的叫生成式AI
→ WunoW       : 但當時電腦都跑不動 所以不到一年就冷掉了23F 07/19 11:49
→ zxcdewqasd  : 現在沒有生成的一律不准提到 AI24F 07/19 11:49
→ gowet       : 你看宅配廠房自動分貨理貨，那也可以是AI呀25F 07/19 11:50
→ ducah       : 現在炒的叫生成式AI...26F 07/19 11:50
→ WunoW       : 生成已經是標配了這進展真的挺恐怖的27F 07/19 11:51
→ ducah       : AI範圍要拉這麼廣 電子計算機也是AI ^^28F 07/19 11:52
推 talrasha    : 這麼說...掃描紙本到電腦也是ai (茶29F 07/19 11:52
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 11:52:54
推 arnold3     : 你先搞懂ai是什麼好嗎?30F 07/19 11:56
我覺得大家才把AI定義窄化成生成式AI。
像車牌辨識，目前主流方式就是用CNN訓練後去找車牌跟辨識，這本來就是AI應用啊。
若原Po講生成式AI在發展初期這我認同，但AI應用不是。
推 doggystyle  : AI早就有了 只是現在的又更進步 但這也正常31F 07/19 11:56
→ ducah       : 連結車牌那個叫資料庫搜尋跟網路普及32F 07/19 11:56
→ ducah       : 要算AI的歷史 要從圖靈開始算 10年真的太短了
→ fatb        : 這篇說的也是我看到的 但我認為那些是出來蹭的34F 07/19 11:58
推 az0102      : GOT35F 07/19 11:58
推 AirLee      : 讓工廠數位孿生…變得更準確36F 07/19 11:59
→ WunoW       : 先定義泡沫吧 目前nvidia和台積電財報還對得起股價37F 07/19 11:59
→ ducah       : 發這種文 可以先補充一下冷知識 XD38F 07/19 11:59
推 tdkfresher  : 視覺辨識的演算,這都是以前就存在的AI,感測器的運用39F 07/19 12:00
→ ducah       : 生成式AI先了解一下是怎麼回事 為何會變成爆點40F 07/19 12:01
→ tdkfresher  : 以前大都工業用,民眾漸漸認識而已41F 07/19 12:02
→ menontw     : 車牌辨識那是pattern recognition，那我在35年前讀42F 07/19 12:02
→ menontw     : 研究所，就有人在做這方面的研究了。
我可以100%跟你講，目前市面上所有的車牌辨識系統都是CNN訓練出來的。

過去的技術都卡在辨識率太低，是一直到CNN出現才一舉突破而大量實用化。
→ ducah       : 過去的AI應用 大多是分辨式44F 07/19 12:02
→ ducah       : 分辨式 生成式的差別 是這波炒作關鍵
總之，我想講的是，不是只有生成式AI才叫AI。

AI應用層面要廣得多，就算是簡單的辨識應用也要資料跟硬體去訓練。這方面需求一直都在
，也是為什麼NV會早在生成式AI爆紅前就在推高階產品的主因。
→ ojh         : ai定義先不談 台積股價早就超漲到不合理的位階了46F 07/19 12:03
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 12:03:27
→ WunoW       : ai是奠基在大數據 首先要先有足夠的dataset47F 07/19 12:03
→ WunoW       : 你要知道很多數據都是近年才公開的 以前根本沒有
→ WunoW       : 你以為的ai很有可能只是一連串if else跑出來的結果
噓 ducah       : 看不下去 不懂沒關係 學就是了 別硬凹50F 07/19 12:06
→ bob120400   : 我以為有自我創造力的才叫AI51F 07/19 12:09
推 hensel      : ChatLGBT52F 07/19 12:14
推 andy810306  : 一堆不懂裝懂說這篇不懂，真的笑死53F 07/19 12:14
推 NCUking     : deep learning 是 AI 基礎 一堆不懂裝懂 笑死54F 07/19 12:14
我也以為是常識結果一堆人搞不懂...
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 12:15:57
→ WunoW       : 是machine learning，deep learning只是其中一部分55F 07/19 12:17
這些都是AI，但deep learning是這幾年AI技術的重大突破，多數應用也是根基於此。
推 nanpolend   : 電力也是上期泡沫化後技術你可以不用電再來嘴56F 07/19 12:17
推 andy810306  : 生成式AI到目前都沒有意識，只會照現有規則拼湊銜57F 07/19 12:18
→ andy810306  : 接資料，要有意識的話各位白領已經沒有工作了
噓 appledavid  : 文組一堆，笑死人，廣義來他說的沒錯啊59F 07/19 12:18
→ ducah       : 樓上的說法很有趣 智慧生物的意識 是不是現有規則60F 07/19 12:19
→ andy810306  : 不過99%白領工作都不需要意識就能做，所以很多人在61F 07/19 12:19
→ andy810306  : 吹他的工作可以用AI加速XD不知道是好事還是壞事
→ ducah       : 的拼湊?63F 07/19 12:19
推 NCUking     : 真的一堆不懂的在亂嘴 笑死人了64F 07/19 12:19
→ ducah       : 定義要拉這麼廣 要從圖靈開始算65F 07/19 12:19
→ andy810306  : 樓上內行，確實是這樣沒錯，但我也說了大部分人的66F 07/19 12:20
→ andy810306  : 工作難度遠遠不到創意發想，都是不用腦的拼湊工作
→ ducah       : 這波炒作就是生成式AI拿出成果了68F 07/19 12:20
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 12:21:00
→ andy810306  : 真的要到創意發想等級，你的專家訓練資料遠不夠69F 07/19 12:21
→ ducah       : 拿分辨式AI跑來說 這個很久啦 有什麼神奇70F 07/19 12:21
→ andy810306  : 你在網路上會看到的是菜雞學習資料還是專家乾貨？71F 07/19 12:21
→ ducah       : 這就讓人頭上三條線72F 07/19 12:21
推 hillgod     : AI 是真的股價才是假的，但是有話題才會漲，一直以73F 07/19 12:21
→ hillgod     : 來都這樣
推 blue09      : 噓的一堆學個皮毛不懂裝懂，就很像一群只玩過智慧75F 07/19 12:22
→ blue09      : 型手機的人在那邊說OME P2不算是計算機一樣好笑。
→ blue09      : 類神經網路你們出生前就有了啦，什麼是AI前面那些
→ blue09      : 只聽過大數據的人真的懂嗎，一堆理組思維的XD
→ ducah       : 根本搞不清現在的炒做點是什麼79F 07/19 12:23
→ WunoW       : 理組也被嘴了 XD80F 07/19 12:23
→ WunoW       : 其實很多理論都是早就有了啦 但就是搞不出來啊
推 NCUking     : 原po也不必跟不懂的人太認真82F 07/19 12:26
→ ducah       : 別人當然嘴半桶水 搞不清楚狀況83F 07/19 12:26
→ ducah       : 市場在炒電動車 拿汽油車來說 阿這個早就有啦
→ ducah       : 不就都汽車
→ WunoW       : 以前是說電動車普及要先解決電池技術的瓶頸86F 07/19 12:28
→ WunoW       : 結果特斯拉沒在屌你電池怎樣的 直接就出來了
→ WunoW       : 然後現在歐美一半的車主都因為里程焦慮要換回油車
推 gladopo     : 類神經網路就老東西了，只是最近大爆發89F 07/19 12:30
→ WunoW       : 類似的講不完啦 蟲洞理論也早就有了 就搞不出來咩90F 07/19 12:32
推 boggy       : 車牌辨識應該能通過圖靈測試吧，整體來說可以算AI91F 07/19 12:33
→ boggy       : 啦！
推 chjh20223   : 我推你最後一句93F 07/19 12:40
→ ducah       : 光sora的誕生 生成AI技術就不是泡沫94F 07/19 12:41
→ ducah       : 接下來的點是 sora算力成本甚麼時候降到影視工業能
→ ducah       : 大量採用
噓 bryanma     : 胡說，自動販賣機就是AI了97F 07/19 12:47
推 yurian      : 生成式ai也有圖像辨識 主要拿來分類分群98F 07/19 12:47
→ yurian      : 當然單純的車牌辨識因為比較簡單 很早期就有了
推 nakinight   : 生成式Ai 不是一般的Ai100F 07/19 12:49
→ ducah       : 生成式AI最經典應用是自動修圖 大媽修成辣妹101F 07/19 12:49
→ ducah       : 沒成為股價炒作爆點 XD
→ yurian      : 生成式ai有沒有實用性 真的只是炒作嗎？ 最簡單大103F 07/19 12:51
→ yurian      : 眾最容易了解的modal llm(像是chatgpt) 就可以拿來
→ yurian      : 輔助程式撰寫 和 加些外掛(目前語言 聲音 圖像 都
→ yurian      : 是分開的 短時間多半只是把不同modal用串的串在一
→ yurian      : 起 之後應該會慢慢有可以綜合理解的modal) 可以幫
→ yurian      : 忙做報表等 更別說影響到繪師生態的那塊 都是已經
→ yurian      : 很實用的部分
推 yurian      : model-
寫程式的部份前陣子有同事接觸過，目前是太複雜的部份還不太能勝任，
另外版權問題是另一個隱憂。不過這個東西發展很快，或許已經有進展了也這說不定。
推 cycy771489  : 中國有無人計程車，不過很慢111F 07/19 12:55
→ yurian      : 但是商業角度上來看 過高的股價變成泡沫也很有可能112F 07/19 12:55
→ yurian      : 但這跟某meta之前在吹的元宇宙狀況不太一樣
我也是這樣認為，AI的問題只是沒人知道會發展到哪邊而有本夢比造成的泡沫。但技術本身
的影響是明確且深遠的。
噓 la8day      : 一堆AI教科書第一堂課就是數字辨識好嗎，難道Hello114F 07/19 12:55
→ la8day      :  World不是程式？
噓 asd789546249: 是ChatGPT  不是 GDP116F 07/19 13:00
推 zdctengi    : 看到一堆不懂裝懂的真的快笑死 這輩子沒上過大學吧117F 07/19 13:01
推 acolam      : ocr確實是ml到現在的cnn啊 啊不就是ai的一部分118F 07/19 13:02
推 barlin      : 推這篇AI不是只有生成式才叫做AI好嗎119F 07/19 13:07
→ barlin      : 難怪某黨教主會說人類2023年最重要是發明AI
→ barlin      : 一堆不懂裝懂的
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 13:10:40
推 YJM1106     : 車牌辨識有AI啊 訓練辨識引擎的時候還會再用生成式122F 07/19 13:10
→ YJM1106     : AI產生的照片來喂資料當樣本呢
→ YJM1106     : 自產自銷
推 jim543000   : ocr跟ml或ai本質上就是不同的東西 你要擴張解釋是你125F 07/19 13:12
→ jim543000   : 的事情 業界不會承認
噓 moom50302   : 討論的一直都是生成式AI……把股版人當白痴？127F 07/19 13:16
噓 angusyu     : 生成式AI啦，這麼會講還以為你是chatGPT128F 07/19 13:23
推 Samurai     : 現在哪家車牌辨識還在OCR?，基本都是CNN了吧？129F 07/19 13:23
推 Samurai     : AI寫程式應該不是卡在寫程式本身，而是卡在看不懂
→ Samurai     : 複雜需求，但LLM高速進化中，完全看chatgpt 的發展
→ Samurai     : 了...
噓 shinewind   : 雖然都是AI，但實際上大家講的都是生成式AI133F 07/19 13:36
對，美夢比很大一部份是生成式AI帶來的，但我要講的是AI一直以來就不只是這塊而已。

比方說Nvida的H100是要早於ChatGPT發表的，這表示在生成式AI爆紅前AI市場早就足以讓Nv
idia去開發這種單價破百萬的產品，更不用講H100不是Nvidia第一個AI產品。

相關應用產品早就發展十幾年而有基本市場，就算生成式AI技術最後泡沫消失，也還有其他
AI產品在。

這也是我要強調，股價或許會泡沫但技術不會。
噓 davidr      : 現在就是夯算力撐得起更多的應用134F 07/19 13:39
→ davidr      : 就像網路速度夠才撐得起yt
→ davidr      : gps導航也是因為手機算力夠才有的應用
噓 SeLeKon     : 車牌辨識是ai??老子學生時期就有的東西了那叫ocr137F 07/19 13:41
只能說你脫離這個太久了，建議你找一下CNN的書看。
推 davidr      : 說泡沫有夠智障  以後拼算力就是拚電力138F 07/19 13:43
→ davidr      : 資源多的國家算力永遠跑在前面大者恆大
你把AI跟Skynet搞混了。
→ davidr      : 啊不然大家搶購ai設備是為了什麼，為了跑在前面！140F 07/19 13:44
→ fywei       : 高盛分析師要失業了 不要為難他141F 07/19 13:46
→ fywei       : 只能催眠自己是泡沫然後狂賣台積 zzz
→ fywei       : 以後來找我可以分他一碗飯
推 aaaa9578    : 現在好玩的是生成式AI的架構其實很多種類，如何去預144F 07/19 13:50
→ aaaa9578    : 訓練模型跟把不同架構的生成式AI組合拼的就是伺服
→ aaaa9578    : 器的規模跟速度呀！
→ soundbody   : 我們都不懂AI啦，假如懂AI還會在這打字…早發財了X147F 07/19 14:02
→ soundbody   : D
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 14:03:48
推 Xyla        : 一堆不懂還嗆人到底是多低能呵呵149F 07/19 14:16
推 NCUking     : 十年前潮潮AI是在玩CNN刷imagenet啊150F 07/19 14:18
推 pastevil    : AI本來就不是有跟沒有的東西，早就有了151F 07/19 14:22
推 kkithh      : CNN是基於多層次機器學習，也就是深度學習的鑑別式A152F 07/19 14:27
→ kkithh      : I，不好意思是老技術了，並不是最近炒上天的生成式A
→ kkithh      : I
推 kkithh      : 另外很多拿一顆MCU去控制加計算的技術，現在也都宣
→ kkithh      : 稱是AI，就是在蹭
應該不是加一顆MCU。
一般嵌入式系統都是加一個NN加速器，算是AI的終端應用。
這個在安防產品還蠻常見的，台灣應該有很多家在做。
很多AI產品大多是這種類型，走的就是增加產品價值的路線。
總之AI的應用不是只有生成式AI，也不是只有高階產品才有。
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 14:55:58
推 lonelytea   : 原po真可憐 要被這邊的低端文組噓157F 07/19 15:21
→ ookimoo     : 對，影像辨識是我20年前在學的158F 07/19 16:12
→ fmp1234     : AI之味領先業界159F 07/19 17:32
→ puyo        : 分貨理貨用ai幹嘛 便宜方案不用？160F 07/19 18:52
推 cystal      : 文組 嘻嘻161F 07/19 19:07
推 Prado4840   : AI已經發展很久、也一定會繼續發展，但是LLM基於機162F 07/19 19:10
→ Prado4840   : 率、只能說是一隻詞庫大很多的鸚鵡，沒有理解力，
→ Prado4840   : 僅只適合用成事不足 敗事有餘（如詐騙）形容
推 artning     : 類神經網路的英文縮寫不是ANN嗎？ artificial neuro165F 07/19 21:04
→ artning     : n network?

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