你們誰有看到端倪?
用簡單的經營策略去推斷，ai軟體研發、硬體採購或迭代、廠房擴建，
哪一個是最後才能斷掉的?
很明顯是ai軟體研發最重要。
廠房停止擴建，對全球經濟的影響是完全看不出來的，
但是硬體停止採購或迭代，記憶體的價格會在幾個月之後開始下滑。
用點腦吧。
AI成為國家級軍備競賽，當各國政府及企業大肆投資研發甚至全力佈署相關設施，及全力瘋狂炒作AI有多厲害，及視為國力象徵時，沖昏頭一股腦過度投資，但投資成本效益如何似乎都拋諸腦後了。
Antus wrote:
AI才剛開始，大家都...(恕刪)
現在大家都在賭誰最先做出AGI
然後一統江湖~
現在各大廠怕輸不起
MSFT CEO說過了
寧可犧牲短期利益也要拚
輸了就會被淘汰...
金主借錢都還要砸
大家還要懷疑甚麼...
巴菲特一直儲存大筆現金
不隨便碰科技業
但是Google借錢砸AI
巴菲特居然出100億美金
我想這些巨頭與世界級的頂級玩家
一定看見了甚麼...
Sinfield wrote:
現在大家都在賭誰最先做出AGI
然後一統江湖~
其實我不同意這一部分......
AGI = 人類時代的通才, 而且所有領域都是博士專家等級...........我覺得這實際上很難達到
AI 應該的架構是底層模型有一個共通知識模型部分, 例如認識物理世界, 了解人類語言/知識等等......然後再往上是一個一個博士專家模組, 專門針對一門or 相關的幾門領域去專門訓練
例如某個 AI大模型是針對醫學的AI (or 叫醫學醫療 AGI), 另一種是程式編輯AGI, 另一個可能是給機器人大腦使用針對所有家事/家庭工作的 AGI, 另一個是給影片戲劇使用的短劇生成 AGI等等
而不需要弄一個涵蓋全宇宙知識與技能的通才 AGI..................真的有這種東西, 要用多大的記憶體去容納它？
jhlien wrote:
而不需要弄一個涵蓋全宇宙知識與技能的通才 AGI..................真的有這種東西, 要用多大的記憶體去容納它？
你沒有研究過LLM, 那是極致的壓縮, 文字向量在高維空間的整合
這句話是 AI界的祖師爺-諾貝爾獎得主 辛頓說的...
我們世界是三維空間加時間
數學上可以推導到N維空間
在N維空間找向量積分....
然後在反向傳播找各個階段的權重
AGI在Deep Mind的掌門人哈薩比斯的眼中
約2030年到來~
我們人腦其實很簡單
分辨只有好壞一個參數
兩個以上的好壞就無法判別了
所以要用到數學...
傳統上以實驗而言
有實驗參數與其作用範圍
所以用實驗設計法/田口法/ANOVA分析
頂多只有數十種或十幾種的變化來分析
利用相對應的關係與訊躁比來判斷權重
但是LLM利用數學可以到了上兆的參數來比較來做極致的最佳化
LLM的權重大小其實佔記憶體容量沒有很多~
但是運算要花很多記憶體
然後要讓數千萬人或幾億人使用,記憶體才會使用的更多
博士也沒有甚麼了不起
我也有一個(光通訊+半導體製程)
只是術業有專攻而已...
hch2006 wrote:
就算開始了, 也不會讓你知道, 如果每個人都知道, 那大戶是要當冤大頭?
確實不知道....但是半導體(這一波跟 AI很緊密結合)卻有前例子可以參考
如果我沒記錯上一波不景氣是這樣的: 一開始每一家訂單都滿滿, 從tsmc到UMC甚至是力晶啥的. 然後報紙開始有供應鏈開始傳出訂單縮減了, 接下來是成熟製程的UMC開始沒增長, 但是此時台積電還是對外稱下一季營收還是滿的增長...........然後半年後台積電也不行了
這一件事讓我知道, 半導體未來景不景氣不能靠台積電來判斷, 因為龍頭企業總是最後一個受到傷害的.....因此要從二線廠商去看
回到AI, 我現在也是覺得AI泡沫不能從NVDA這些企業去看, 應該他們會是最後一批受傷企業, 要從AWS這些的資本支出去看未來景氣
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