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Re: [請益] AI最花錢的時間已經過了嗎?

看板Stock標題Re: [請益] AI最花錢的時間已經過了嗎?作者
zxwxz
(zxwxz)
時間推噓16 推:18 噓:2 →:39

短期目標就是AGI,長期目標就是ASI,其他任何形式的東西都只是花邊,所謂的AGI就是你直接可以用GPU算力去轉換你的所有非物理員工,原則上你只需要僱用機房仔排除故障而已,這當然一開始超級花錢,但隨著時間成本會急劇下降,且超越你所能找到的員工能力

DeepSeek 只是一次成本優化的良好範例,並沒有創造出新的範式,一個優化引擎可以讓你的車省下95%的油,不代表你可以不用油開車

Scaling Law才是真正的重要的核心,目前的Scaling Law是短期經濟帳撞牆,DeepSeek 的研究表明經濟帳撞牆有短期突破,但要知道的,基礎模型ModelSize擴大100倍,才大約有2倍智力回報,推理模型會在相同模型大小上有100倍效益,相當於2倍基礎模型放大會有2倍智力回報

至於說MOE對於未來擴展是不是最優範式還不確定,如果不能簡單Scale Up這個基礎架構,那未來擴展還是會受限

但到了AGI時期就不一樣了,你可以每次針對不同Scale的Model做一定程度的自動化優化,包含最底層的PTX重寫,到最上層的算法優化,這時局我敢說大企業絕對會往下押注,這與一般使用者無關,但一定會受惠

目前絕對還遠遠不到Edge Device的局面,DeepSeek R1完整版要16張H100才擺得下所有參數,蒸餾完的東西都屬玩具而已,而且遠端才能透過Time Sharing極大化GPU usage rate,你Local端的利用率5%都不到,相同價格你雲端的能力會至少是2倍以上,更何況未來GPU會越來越便宜

股價短期一定還是會下殺,晶片關稅一定會殺到底,但未來長遠絕對是利多,估計要到OpenAI 跟其他AI Lab開始拿AGI做自己的雲端ASIC,但短時間很難跟Nvidia正面翻臉,畢竟NV跟台積電的交情,談到的晶片產量不可能直接搶單的,亞洲人情世故還是會把這件事情緩一緩

※ 引述 《ImHoluCan (爺)》 之銘言:
: 標題: Re: [請益] AI最花錢的時間已經過了嗎?
: 時間: Mon Feb 3 13:59:46 2025
:  
: ※ 引述《gerychen》之銘言
: : 就算Deepseek是蒸餾其他AI模型
: : 但就是能夠做出效能好成本低的模型
: : 而那幾間巨頭砸在AI的錢
: : 就是在奠下AI發展的基礎
: : 以Deepseek的發展來說
: : 未來是不是任何公司都只需要用相對低的預算
: : 就能再做出一個新的AI模型?
: : 也就是說AI浪潮最花錢的時間已經過了?
: : 那未來還會有像前幾年那樣的晶片或算力需求嗎?
:  
:  
:  
: 客群不ㄧ樣,你怎麼把客群混在ㄧ起說?
:  
: DeepSeek 客群是免費仔 與 本來不會用AI 的那群人
:  
: 巨頭的AI 花的巨額費用 是給專業 本來就會花的人
:  
:  
:  
: 1.Apple iPhone 幹嘛買新的?
:  
: 拿iPhone 8也不需要,
:  
: 滑滑網站 拍拍照 看看影片都差不多
:  
: 甚至用便宜對岸中階安卓cp 值爆打
:  
: 幹嘛用ios 呢?
:  
: Apple 應該倒閉才對,鬼才買新iPhone,主流要cp 用中階安卓就好
:  
:  
:  
: 2.奈飛 幹嘛訂閱?是白痴嘛?
:  
: 網路隨變打線上看,各種網站,各種盜版
:  
: 爽看到爆cp 爆力高 成本0元
:  
: 怎麼還有弱智花錢訂閱奈飛?
:  
: 奈飛怎麼不倒閉?
:  
:  
: 3.特斯拉幹嘛買?
:  
: 中國電車爆打,甚至幹嘛買新車,買二手爽用就好
:  
: 特斯拉應該馬上立刻倒閉才對
:  
:  
:  
: 特斯拉 蘋果 奈飛
:  
: 都有遇到增緩減速 甚至有很多對手更屌
:  
: 但目前不都都頭腦壯壯?
:  
:  
: 蘋果 特斯拉 增速放緩+關稅
:  
: 也都遇過,怎麼還不倒閉?
:  
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: 花錢肯定有好處
:  
: 而不花錢用免費的 肯定有壞處 就看你用在什麼地方
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: Nvidia 永遠重點是AI 到底有沒有賺頭?
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: 才是讓巨頭要不要大量投資硬體
:  
: deepseek 就直白的表示AI真的有賺頭
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: 連本來就不用AI的免費仔都在用
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: 笑巨頭幹嘛花大錢投資硬體
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: 如同看盜版0元的人笑那些花幾百元的人低能
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: 推 Shiang1225 : 確實 02/03 14:00: 推 SKzzz : 精闢 02/03 14:01: 推 Aska0520 : 克群真的不同 02/03 14:01: 推 kuosos520 : 小聲一點,還沒買夠 02/03 14:01: 噓 centaurjr : iphone 8拍照差很多...你可以試試看再回來唬爛 02/03 14:02: 推 realmd : 但是投資方會更務實 以前溢價都收的盤子買法不在有 02/03 14:02: 推 wanybear2002: 同意,太多免費仔習慣成自然了 02/03 14:02: → realmd : nv的毛利可以預期一定會掉 02/03 14:03: 推 jwiww : 樓下說可以繞過CUDA護城河 02/03 14:06

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ImHoluCan 02/03 14:57DeepSeek 完全打開新世界大門

ImHoluCan 02/03 14:57要是增加硬體能更聰明,那肯定有賺頭

hulu63 02/03 15:03感覺這篇很有見地,雖然看不懂但只能推了

※ 編輯: zxwxz (42.73.112.255 臺灣), 02/03/2025 15:09:08

Homeparty 02/03 15:10LLM到不了AGI的

Mosskappa 02/03 15:10板上恐慌仔只會喊nv 50 tsm100

maxangel 02/03 15:11運算成本減少只會讓更多應用投入

intointo 02/03 15:17好吧 吃起來有點吃力

capssan 02/03 15:17我覺得應該說只有LLM達不到AGI

abcd5566 02/03 15:23訓練歸訓練。要供幾億人用的推論花的才多

CCH2022 02/03 15:23短線客盤中決鬥只是過程。

CCH2022 02/03 15:23法人機構也是要買賣才有收入。

CCH2022 02/03 15:23只要人類經濟活動繼續,硬體天花板永遠會被打破,

CCH2022 02/03 15:23我是不可能回去用十幾年前的電腦跟手機還有汽車、

CCH2022 02/03 15:23家電等應用,如果誰說可以那代表他從此時此刻就不

CCH2022 02/03 15:23需要再升級所有硬體的產品。

g1254501 02/03 15:27聽君一席話 如聽一席話

cablate 02/03 15:58LLM由於學習底層機制所以他永遠到不了AGI,這是學

cablate 02/03 15:58術界共識了,所以思考鏈也只是噱頭而已,不會真的

cablate 02/03 15:58有人以為LLM有神經自主思考能力吧?

duriamon 02/03 16:02人腦參數量70B功耗60W記憶體4GB,好好想想吧!呵呵

duriamon 02/03 16:02

zxwxz 02/03 16:04https://bit.ly/3Q2JM8G

cablate 02/03 16:10拿人腦比?要確欸,機器最大的毛病就是要用10句甚

cablate 02/03 16:10至100句話解釋人類用1句話就能懂的東西

duriamon 02/03 16:13當然是人腦比呀!死抱那種虛無飄渺算力增加無上限的

duriamon 02/03 16:13理論是被Altman洗腦的傻子嗎?連微軟都不買單了,AI

duriamon 02/03 16:13要用實際面來看去做發展而不是什麼Scaling Law一直

duriamon 02/03 16:13往上加,我還以為是參加老鼠會呢!笑死!

duriamon 02/03 16:20實際上AI模型發展的基礎目的是達到類似於人類水準就

duriamon 02/03 16:20可以應用了,AI的優點是可以大量複製、記憶體一定超

duriamon 02/03 16:20過4GB,熱插拔隨時上線轉換成需要的專家,這樣就足

duriamon 02/03 16:20夠裝載到AI機器人裡面了,該不會有人以為要AGI才能

duriamon 02/03 16:20自動駕駛吧?

duriamon 02/03 16:21那我們平常開車通勤的人類是智障嗎?

staytuned74 02/03 16:34agi 搞不好跟之前90年代一樣,等得比預期久

duriamon 02/03 16:39deep seek會紅就是因為看到了我講的方向的曙光,要

duriamon 02/03 16:39不然繼續給Altman投錢虧死你,他還整天作弊玩花招,

duriamon 02/03 16:39Altman就是個生意人,當初看到ChatGPT之父Ilya提出S

duriamon 02/03 16:39caling Law理論就拿來整天掛在嘴邊,肖想跟摩爾定律

duriamon 02/03 16:39一樣可以用來洗腦人,那個微軟就是第一代憨憨,現在

duriamon 02/03 16:39人家下車了,有人繼續接棒,可憐哪!軟銀,呵呵!

duriamon 02/03 16:44美國是要搞AGI沒錯,但是沒人說AGI一定會遵循Scalin

duriamon 02/03 16:44g Law,蒸餾就是這個現象的部分答案,因為你以為參

duriamon 02/03 16:44數量400B以上很好,但是裡面有很多垃圾知識。

duriamon 02/03 16:45模型為了回答問題每次轉那個400B參數根本是浪費資源

duriamon 02/03 16:45,呵呵!

kotorichan 02/03 16:56scaling law 快沒訓練資料了

kotorichan 02/03 16:56無限參數 + 無限訓練資料 是有可能AGI啦

duriamon 02/03 17:03現在都想用合成數據去搞,但AI又不是人類,缺乏對現

duriamon 02/03 17:04實世界的理解,很多合成數據都亂七八糟,要不然就是

duriamon 02/03 17:04AI偷懶說謊隨便交差,笑死!

edward0811 02/03 17:06看起來蠻沒未來的,燒錢燒到破產吧

duriamon 02/03 17:12其實能不能本地運用目前是卡在老黃,老黃那個極惡商

duriamon 02/03 17:12業刀法限制了地端運用。

lavign 02/03 18:33scaling law已經平了

lavign 02/03 18:36離散的資料不能表現連續的真實世界

sustainer12302/03 19:43AGI短期目標 猛

toaste79121402/03 20:25這篇正解!

ksjr 02/04 00:06人情世故 呵呵