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作者 標題 Re: [新聞] 訓練AI、薪資太燒錢？ 外媒傳OpenAI今年
時間 Fri Jul 26 16:06:58 2024
※ 引述《capssan (Miracle)》之銘言：
: 谷哥最新一季也有個236億鎂，全年放個800來看好了
: 一年能賺700、800的人，會在乎一年丟50養未來的希望?
: 微軟可是能花690億買暴雪的凱子
: 一年燒50搞不好還會被嫌能不能燒更大一點呢= =
在網際網路時代,在1998那年的當下,所有人都知道這玩意會改變人類生活方式
收發Email是功能,能線上聊天是功能,能線上刷卡是功能
發展一堆功能但還沒找到『商業模式』之前,金融泡沫過大就會爆
爆完之後,找到一種商業模式叫做電子商務
從此開啟了20年高速發展的網際網路時代
在AI時代,同樣所有人都知道這玩意會改變人類生活方式
能修圖是功能,能即時翻譯是功能,能閱讀文本彙總也是功能
但真正能形成的商業模式,至今還沒有人說的清楚
個人認為,需要經歷一場泡泡破滅的過程,AI才能進入下個階段的高速發展
特斯拉的無人計程車,或是機器人
認真來說,都還不算是非常完美的商業模式
大企業的燒錢,與其說是推動技術,不如說是花錢卡住跑道,確保下一階段不會出局
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 122.116.188.181 (臺灣)
※ 作者: wangrg 2024-07-26 16:06:58
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※ 同主題文章:
07-26 14:15 ■ [新聞] 訓練AI、薪資太燒錢？ 外媒傳OpenAI今年恐虧千億
● 07-26 16:06 ■ Re: [新聞] 訓練AI、薪資太燒錢？ 外媒傳OpenAI今年
推 : 說實在的 現在沒泡沫了 真的有也只是找理由殺順便捧1F 07/26 16:09
→ : 低基期族群
→ : 低基期族群
推 : 我倒是覺得一定會有泡沫 光LLM是不是AI最後的樣子3F 07/26 16:10
→ : 都很難說
點贊!其實諾貝爾獎得主已經提過這看法→ : 都很難說
推 : 2000的思科本益比破百 這種才叫做狂熱 AI還挺理性的5F 07/26 16:11
推 : 泡沫肯定還沒爆啦 最簡單的理由就是看大廠展示AI6F 07/26 16:13
整個鏈條中,目前只有NV賺錢,其他台廠充其量賺個『組裝費』推 : 我想大部分的人都預期AI泡沫會破 不過我算樂觀地認7F 07/26 16:14
→ : 為至少不是現在就是了
→ : 為至少不是現在就是了
推 : 詐騙集團已經廣泛應用了9F 07/26 16:14
詐騙集團的經濟規模還太小→ : 每個都在做圖 畫PPT10F 07/26 16:14
→ : 卡跑道的邏輯是對的 砸錢進場總比在外面看戲重要
→ : 卡跑道的邏輯是對的 砸錢進場總比在外面看戲重要
推 : 這次還有一點是有實力活過網路泡沫的妖魔鬼怪一堆12F 07/26 16:16
→ : 都參戰了
真的!能頂過上一波泡泡的,絕對不簡單→ : 都參戰了
推 : 泡沫還沒吧，現在有隨便掛個ai軟體就漲停的嗎？14F 07/26 16:18
噓 : 網際網路的發展是低成本的，AI則是高成本，最好是15F 07/26 16:18
→ : 能這樣比較Zzz
→ : 能這樣比較Zzz
推 : 現在沒人知道殺手應用在哪 例如4G時代的短影音17F 07/26 16:18
→ : 但可以確定的是這個殺手應用肯定有人在做了
→ : 但可以確定的是這個殺手應用肯定有人在做了
推 : 現在還沒有殺手級應用 但等到有才想追就來不及了19F 07/26 16:19
→ : 但我猜5G的殺手級應用就是在ai方面
如果討論ai+5G,目前來看,對岸的無人車的確在走這條路→ : 但我猜5G的殺手級應用就是在ai方面
對岸還把衛星通訊給整合進無人車,多家車廠自己打衛星上去
→ : 網路雲端都跑十幾年才真的落地21F 07/26 16:21
推 : 目前已確定獲利,輝達台積鴻海22F 07/26 16:22
→ : 等個五到十年不意外吧23F 07/26 16:23
同意→ : 已購買觀查名單:微軟goole中華電等24F 07/26 16:23
推 : NV要輸的話 除非LLM被證明是錯誤方向 而新的方向25F 07/26 16:23
→ : 不使用GPU
有種說法,真正的ai並非透過『堆GPU訓練』出來的→ : 不使用GPU
也可能天上掉下來一行『算法』,跟google一樣,完全改變搜尋的邏輯
推 : LLM這個勢頭 即便最後有更好的方向 LLM也能發展的27F 07/26 16:24
→ : 但是現在不往GPU發展看起來是有點共識沒錯
推 : 你說的這種，其實可以去了解最新的特斯拉FSD版本
→ : 就是號稱很少的代碼行數就實現了高智能自駕邏輯
特斯拉對外是這麼宣稱沒錯啦.但目前US 國會沒這麼信他→ : 但是現在不往GPU發展看起來是有點共識沒錯
推 : 你說的這種，其實可以去了解最新的特斯拉FSD版本
→ : 就是號稱很少的代碼行數就實現了高智能自駕邏輯
噓 : 歷史不會走過相同軌跡！有趣的是永遠猜不到它怎麼31F 07/26 16:32
→ : 走！
→ : 走！
→ : 不要想這麼複雜 現在壟斷我們生活的大頭，iPhone 加33F 07/26 16:34
→ : 一個ai功能 也沒有不買的
我對iphone整合openAI,持保留態度→ : 一個ai功能 也沒有不買的
因為,權限整個開給ai,那apple會完全失去對整個生態的掌控
→ : 最主要的問題是，工人智慧比人工智慧成本更低啊QQ35F 07/26 16:34
→ : 我特的那個問題，就是現在ai的老問題啊，他確實有
→ : 效，但很難解釋他為啥有效，那你要別人怎麼相信你
高!抓到點子上了!→ : 我特的那個問題，就是現在ai的老問題啊，他確實有
→ : 效，但很難解釋他為啥有效，那你要別人怎麼相信你
推 : 工人智慧的問題是..缺工...38F 07/26 16:37
XDDD推 : 蠻認同的 所以現在該買甚麼? 99我~~~~~39F 07/26 17:00
身邊朋友最近在吹風ai phone跟機器人,個人判斷跟元宇宙一樣很難吹→ : 認同，有泡沫不代表ai消失，如果網路泡沫一樣，再40F 07/26 17:04
→ : 沒有具體商業模式前，一樣會持續發展，但依舊不能
→ : 避開泡沫階段
→ : 沒有具體商業模式前，一樣會持續發展，但依舊不能
→ : 避開泡沫階段
推 : 懂了，天網43F 07/26 17:27
推 : 其實就是老樣子，技術出來了，硬體沒跟上，2000年還44F 07/26 17:45
→ : 沒家家戶戶有電腦，那時候還要穿鞋套進電腦教室的年
→ : 代是沒經歷過是嗎，我個人覺得突破口應該還是在手機
→ : 上，畢竟現成的，但真正爆炸式發展很有可能是別的設
→ : 備了，必須滿足經常使用，體積小，便宜的需求，老實
→ : 說我覺得Google glass真的很有潛力，vr就算了，沒人
→ : 的脖子有那實力扛整天
點贊→ : 沒家家戶戶有電腦，那時候還要穿鞋套進電腦教室的年
→ : 代是沒經歷過是嗎，我個人覺得突破口應該還是在手機
→ : 上，畢竟現成的，但真正爆炸式發展很有可能是別的設
→ : 備了，必須滿足經常使用，體積小，便宜的需求，老實
→ : 說我覺得Google glass真的很有潛力，vr就算了，沒人
→ : 的脖子有那實力扛整天
→ : 應用在戰爭倒是越來越普及51F 07/26 18:08
對岸的巷戰機器狗比波斯頓動力還要靈活→ : 那個 醫學早就"很難解釋為啥有效"但照用很久了52F 07/26 18:30
→ : 遇到過敏或你沒效 兩手一攤 繼續開這藥給下一個病人
→ : 遇到過敏或你沒效 兩手一攤 繼續開這藥給下一個病人
推 : 之前元宇宙也很熱門 但現實很骨感54F 07/26 18:37
→ : 所以醫學會找很多人體小白鼠來測試啊，他們是有償55F 07/26 19:05
→ : 的捏
→ : 自駕直接道路公測，民眾無償協助嘻嘻
看破不說破 =.=b→ : 的捏
→ : 自駕直接道路公測，民眾無償協助嘻嘻
推 : 就問現在誰會買ai的服務？怎麼期待他大漲？58F 07/26 21:22
→ : AI真正能落地應用且變現的，全自動駕駛和全能家務機59F 07/26 22:30
→ : 器人是非常實用的。
→ : 未來少子化+高齡化社會，如果有全能家務機器人來伺
→ : 候老人，這市場需求不可限量，所以馬斯克的方向是對
→ : 的，簡直是藍海市場。
→ : 器人是非常實用的。
→ : 未來少子化+高齡化社會，如果有全能家務機器人來伺
→ : 候老人，這市場需求不可限量，所以馬斯克的方向是對
→ : 的，簡直是藍海市場。
推 : 當你有FSD，你就不用找車位，因為你可以直接下車，64F 07/27 00:23
→ : 然後你的車直接去營業專錢，這叫不夠商業？
→ : 我買了機器人，閒置的時候租給超商打工，不夠商業？
→ : 然後你的車直接去營業專錢，這叫不夠商業？
→ : 我買了機器人，閒置的時候租給超商打工，不夠商業？
→ : 我要是大廠老闆敢不砸搶ai嗎？67F 07/27 00:44
※ 編輯: wangrg (122.116.188.181 臺灣), 07/27/2024 08:38:55推 : ChatGPT出搜尋引擎 可以跳過打塔 直接尻Google主堡68F 07/27 09:21
→ : 這種科技業的變化 大廠沒跟上主堡都爆了
→ : 這種科技業的變化 大廠沒跟上主堡都爆了
推 : 我自己工作上使用起來是覺得進步速度很快，不僅是70F 07/27 12:55
→ : 寫code，寫文件可以直接請ChatGPT幫忙，多模態的使
→ : 用上，看paper也可以截圖公式下來請他幫忙推導數學
→ : 式，圖表或是數據也能夠直接餵圖給他請他分析，在
→ : 專業領域的生產力有很大的提升
推 : 跟兩年前剛出來的表現差非常多
→ : 寫code，寫文件可以直接請ChatGPT幫忙，多模態的使
→ : 用上，看paper也可以截圖公式下來請他幫忙推導數學
→ : 式，圖表或是數據也能夠直接餵圖給他請他分析，在
→ : 專業領域的生產力有很大的提升
推 : 跟兩年前剛出來的表現差非常多
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