技術的進步也沒就此停下，雲端架構的成熟讓 PC+網路 的計算中心從局端移至雲端，許多網路應用變成可行，各式各樣的社群應用成為每個人每天不可或缺的工具，多數應用程式都已變成分散式架構。
之後這十年間半導體技術的突飛猛進讓許多需要算力的資訊技術可以落地實現，AI就是下一個主要的應用也是改變人類的重要技術，並不亞於之前的網路、雲端、無線通訊等帶來的變革。
一直以來AI只是一個人類想完成的目標，而機器學習和深度學習是完成此目標的一種手段及方法，記得大學時就修過類神經網路的課，那時電腦的運算能力讓機器學習的想法停留在研究及發表論文的階段，幾十個參數的神經網路模型就得跑個好幾天，更遑論如今上千億個參數的LLM。
但半導體、網路、雲端架構等技術的成熟，讓訓練資料的取得或是伺服端運算能力的提升來到了一個新的境界，配合新的深度學習模型，才讓生成式AI的技術在近幾年落地實現。
資本市場總是跑在技術及夢想的前面，AI PC或是AI Phone的想法就是想讓大型深度學習模型可以從雲端回到終端，甚至到邊緣，如今各家NPU的運算能力已可訓練幾億至上百億的模型，未來終端AI工具的運用必然會成為人類生活的日常。
資本市場炒作AI個股，也許很多是個騙局，可能也會堆積泡沫，但AI技術的成熟及應用是必然，AI賽道也終將有許多贏家，端看投資者是否有慧根及耐心了！
coolevon wrote:
目前的 AI 還不能算是真正的AI，光是 data mining 就遇到瓶頸目前的AI只是程式讓你有AI的感覺（如果有一天 AI 憑著你說的幾句話能夠自動創作電影卡通，不是抄襲AI圖片目前講好聽是學習實際是縫衣怪 那麼就是見證奇蹟的時候）。語音識別部分已經做到 97 分要知道在 2000 年語音識別能力只有 50 分，ChatGPT 寫的程式根本無法見人，尤其現在程式每家公司都有自己的模組。寫程式像積木一樣。不過英文翻譯真的很強大。因為產品需要多國，我用過很多翻譯軟體 ChatGPT 這方面真的有優勢。你不光光可以討論這地方為什麼要這樣翻譯並簡化。其他方面還看不出來優點。AI 電腦能在家裡運用相當於有自己的賈維斯聽起來非常吸引人，實際運用可能還有很漫長的路。一點淺見。
我同意您的看法
只不過，真正AI 能夠 100%聽懂人類的話語時
我會開始相信
地球，正式AI
~~各位讀者請注意，我指的是，電腦能聽懂，喜怒哀樂~~
所有文章，皆為個人筆記，嚴格禁止作為實質投資指引及推介，不得以任何形式複製作者之交易方式及技巧
marclin180 wrote:
看標題直覺是版主應該不了解AI到底是什麼以及對整個產業形成什麼樣驚天駭浪！？
還是您只是對AI似懂非懂純粹就是一股腦的仇視？
輝達本業做的是顯卡的生意，多年來只是整個PC的一個配角，顯卡再強，沒有CPU,儲存系統及RAM這些主角，自己是無法主宰系統的生態。但在2016年後，輝達找了台灣系統商做出了第一台DGX AI伺服器後，一切已經悄悄的在改變⋯知道去年為何AI開始爆發嗎？知道為什麼Intel營收大衰退嗎？ 這些都是因爲在6-7年的摸索後,以輝達為主的這些廠商已經找到下個實際的獲利模式。國內這麼AI成分股（廣達，技嘉，緯穎，緯創）漲的是實在的需求，不是炒做。
“輝達最大伺服器代工廠，是美國，美超微”
您確定嗎？請問美超微這個自由品牌幫輝達代工了什麼似服器？還是您根本把似服器和GPU搞混了？
業內人。
業內人朋友
我天天都追蹤您上線了沒
小弟每一篇回文，都有@ 你
您一定有看到數個通知
希望您出來解釋一下，您的見解
或是反駁小弟提出的資訊也好啊
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股海出擊 wrote:
我本人，絕對相信，有一天，人形機器人可以聽懂我們說的話，幫我們澆花，倒茶，煮飯
但，我不清楚，是500年後就可以，或是要再過五萬年
我猜50年以內，不，應該不用30年，人形機器人就會出現了。
但是不會是澆花，倒茶，煮飯，而是當你的女朋友。
叫機器人澆花，倒茶，煮飯幹嘛？誰會花大錢搞個機器人做這些？
找個傭人不就好了？
現在的AV擬真玩偶下一歩就是自己會和你談話，這個不用花多少成本，
要做到，今年就可以了。
再來應該是眼睛可以對準和它對談的人，這個也很重要，
可以用來拍很多以假亂真的照片了。
再來就是自己擺姿勢，這個大概兩三年應該也可以做到。
這個功能也很重要，不然每次做到一半要換姿勢是很累人的。
再來就是自己穿衣服，自己脫衣服。
再來還可以陪你出門逛街
人類大滅絕快來了
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