Re: [新聞] 黃仁勳:美四大雲端龍頭 今年已買360萬
※ 引述《jeff0025 (無法顯示人物名稱)》之銘言:
: ETtoday新聞雲 2025年03月19日 06:34
: 黃仁勳:美四大雲端龍頭 今年已買360萬片Blackwell晶片
: 記者張靖榕/綜合報導
: 輝達(NVIDIA)執行長黃仁勳在2025年GTC大會上透露,美國四大雲端巨頭今年已購買360: 萬顆Blackwell晶片,遠超去年Hopper架構的130萬顆,顯示AI運算需求的爆炸性成長。他: 並預測2028年全球資料中心資本支出將突破1兆美元,AI時代的運算基礎設施將迎來大規: 模投資潮。
其實ai這行業去年下半年就在傳一些消息了,LLM的scaling law已經失效了。
之前拼命買硬體是因為,data, model size, compute是推動ai進步的方法。
data,model size可以自己調,compute是只能咬著牙買,不然就落後了。
簡單的來看
gpt1 - 0.15b parameters
gpt2 - 1.5b parameters
gpt3 - 175b parameters
gpt4 - 約1.7t parameters
gpt5 - ???
你可以看到,compute的需求是百倍,千倍的成長。所以買買買,閉著眼睛買。
然後,就沒有然後了,gpt5去年就聽說是失敗的,現在搞個沒用的4.5。Claude 3.5只升級到3.7。Grok3,gemini2,所有SOTA的模型的能力都大同小異,沒有突破。
Deepseek出了,600b可以跟1.7t比,然後只需要1/100的compute。本來大幅度採購的,忽然好像不需要搶著買。
其實這也無所謂,只要ai有需求,compute就有需求。但是,這是最重要的,llm到底能做什麼。llm到底是1b, 10b, 100b,還是1t美元的價值?
以我作到現在的經驗,llm算是剛好不能用的位置,好像可以做一些東西,但實際不行。真正可行的,實際能取代工作的價值又蠻低的。
AI Winter應該是不會來,但就像是自駕,市場無限大,但什麼時候才真正能用?Musk已經連說11年,今年就是自駕年,信不信由你。
微軟的Satya已經暗示,下半年採購有變數。潞晨科技說的其實是ai要如何賺錢?收的錢跟投資的錢,完全不成比例。
老黃的股票,會是當年的cisco?
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@@???????
聽說
尼有看GTC嗎
半信半疑 要噴了
你這個分析沒料
老黃吹晶片賣很好,但股價已反應
2025年,還在問AI怎麼賺錢,我的媽啊
補血
Google才剛發表論文 scaling law更有用了
收到!樓下全力放空Ai股!
笑死,還在deepseek
你是在做什麼可以說一下增加可信度嗎
FSD的問題是L5車廠要不要扛責任吧
等到nv 噴上去又會換一套說法了 看漲說漲看跌說跌
別的就算了,這段看了就好笑
好像現在的A I很完美一樣
呃…你那邊還來得及…
巨頭們 現在都不想再當第一隻盤子鼠 看支出最準
就看未來科技巨頭們怎麼控制成本了
7巨頭那家AI能打
事實上現在ai運用落地變現能力確實很差
這篇重點是?
沒錯 東昇西降 靠中國了
聽說、傳
你有沒有想過也許沒用的不是AI?
還在說 AI 沒用的,大多只是沒意識到自己已經在被取
代。現在 RAG、MCP 這類技術不只是提升效率,而是直
接改變未來人類的工作模式,以前需要團隊花好幾天做
的搜集資料、分析,AI幾分鐘就能完成,人類的角色是
監督。這已經不只是取代重複性高的工作,工程、行銷
、業務、美編、文案、醫學等領域都能應用,還在後知
後覺的人,等意識到時,可能已經沒位置了。
落後的資訊不要在裝懂了,gpt5下個月要發表了
半信半疑中成長 你OK我先買
請去看上一期的商業週刊!ai早已廣泛應用於生活中
你先去吃早餐吧,別浪費時間打文章
你沒有應用在生活中不代表沒有這件事情
現在幾乎每天都在用ai搜尋了....
看你版上文章...真的有慘
2020年5月 說疫苗股收割韭菜
同一個月認為即使疫情結束 SPG仍然會很慘 比不上O
2020年6月 股市大漲 說散戶自以為神
同一個月說買股票的人都被FED騙了
資料都被學完了
怎麼從電蝦翻牆過來了,是不是跑錯棚
6月底賣光手上股票 七月講美股是靠飆股撐 不然是
跌的
去年二月喊NVDA是炒作
moderna在你說疫苗股收割韭菜之後 最高漲了8倍
O始終沒有回到疫情前 現在也還差大概兩三成
倒是SPG已經比疫情前高 也比你發文漲了大概三倍
樓上好兇殘
SP500從你說賣光股票之後半年漲了大概25%
支持18324
到波段高點漲了大概50%才回頭
NVDA從你說是炒作到現在大概是兩倍左右
2020年7月 你說intel把晶片外包沒用 要搞先進製程
intel還真的投資了先進製程...然後造成史上最大的
200億虧損
這些內容我真的沒有特別選過 大家可以自己看
16篇文章 五年後看, 幾乎全部都錯了
刨根挖墳,太殘忍了老哥
推IB大的客觀描述,XD
打臉打好狠
終極反指標!?有搞頭欸
人家領習大的錢 要貶西方啊!!
Ai 寫扣已經比我強(很多)了,我認真在思考自己會
不會被ai 取代失業
好喔你真厲害 贏過世界頂尖人才大腦
馬後炮笑死
其實原文想講的是AI確實有用,但現在這些用途有需要
花到如此多的資源嗎? 變現能賺嗎
IB大 太殘忍
如果以H100每CPU時 兩元算的話
一張H100滿載大概三年內回本
data center是有可能賺的
上面兩元是指兩美元
meta的數據表示 長期處於高負載的H100, 三年的故障
率是27%
你不懂
data saturation
笑死 在那不懂裝懂 挖文章出來一看講的頭頭是道結
果方向全錯
自己不會用,卻下不能用得結論,厲害了
除非你是工程師 不然就是廢文
我看到另一份預估是說H100的租金損益平衡點是 每CPU
時 1.65美元 若在2024年初買H100 生命週期達不到
瞎扯啥東西 就已經知道deepseek 成本是假的
這個數字就會虧損
deepseek 成本哪裡假?
股板人人都是專家
嗯,我覺得deepseek開源後,包含hopper 優化的代碼
開源後,chatgpt 好像變快很多,是我的錯覺嗎?
可能有影響也可能剛好,最近有一些提高吞吐量的算法
出現
有沒有想過他都在看三民自 所以覺得成本是假的 就
跟他大腦也是假的一樣
你說AI沒用 這不AI可以取代你發廢文的時間與能力這
不就是明擺著耶用嗎
發文的水平比AI還慘 你是有用的那AI更有用了
這個結論表示AI用不夠多
別鬧了 光用來資料分析就大幅提升生產力了
讓我回想起2011年有人信誓旦旦的說智慧型手機就是
騙錢的產品 未來沒什麼發展性了 手機永遠比不上筆電
的生產力和市場規模
當時那篇文章也是引經據典頭頭是道 後來嘛 呵呵
No V Do A
誰敢不買鏟子?輸掉,公司可能沒了
跟網路泡沫一樣 第二波才是真的有料 第一波炒熱度
而已 真正值得長期投資要等潮水退了再來的第二波
說好的intel全面超越水果行呢
記住這個id
你好爛
爆
[心得] DeepSeek對AI產業鏈影響懶人包最這幾天股板跟 X 上的AI金融圈吵的火爆 DeepSeek 對全球 AI 技術發展影響 吵的火爆示意圖 金融人士擔憂影響![[心得] DeepSeek對AI產業鏈影響懶人包 [心得] DeepSeek對AI產業鏈影響懶人包](https://i.imgur.com/WiusWatb.jpg)
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Re: [新聞] 矽谷又拋震撼彈!美國2大科技巨頭同時QQ 很多人都在說AI根本沒獲利 現在AI軍備競賽都只是泡沫 在講真實情況前 先來簡單科普一下genAI這鬼玩意 genAI是自從foundation model這玩意興起後出現的一種顯學 大體而言就是透過用一堆野生資料 去做預訓練(pre-training) 使得這類模型 之後在做下游任務(有答案數據標籤) 可以透過少量資料 去做許多高效能任務![Re: [新聞] 矽谷又拋震撼彈!美國2大科技巨頭同時 Re: [新聞] 矽谷又拋震撼彈!美國2大科技巨頭同時](https://img.youtube.com/vi/xe9BCwD_yVw/mqdefault.jpg)
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Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了週末有點時間 之前寫的老黃故事 這幾年AI模型突飛猛進的一個關鍵點就是 泛化的能力 簡言之 2018以前 AI模型 都是透過數據 去學習資料上的標註資料 來做人類事先規範好的目的 而機器透過這些標注數據 去達到人類要求的事情 當模型遇到一個沒看過的數據 或者場景變得不同 模型就會失效 甚至無法處理![Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了 Re: [請益] NVDA跟AMD怎麼突然崩了](https://img.youtube.com/vi/eMx-2s7mZ24/mqdefault.jpg)
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Re: [請益] 什麼樣的情況下AI才可能崩盤再次說一遍 千股NVDA 防身防失業防變成電池防小人防渣男 QQ 半導體有所謂的摩爾定律 AI也有 就是所謂的Scaling Law 他基本上給了一個大方向 AI是有三個元素組成 算力 算法 資料 Scaling Law基本定錨模型大小算力和資料相關性 沿者這條路的終點就是AGI 看看AI教父最新的訪談![Re: [請益] 什麼樣的情況下AI才可能崩盤 Re: [請益] 什麼樣的情況下AI才可能崩盤](https://picx.zhimg.com/v2-cfd7a3b0b10be4d63d95373bc4c237ce_l.jpg?source=172ae18b)
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Re: [新聞] Meta陷入恐慌?內部爆料:在瘋狂分析複製DeepSeek,高目前就在旁邊吃瓜觀望@@ 成本這種本就是用開源後的可以拿已有的模型去當輔助下降成本 最常見作法就是拿gpt-4o當judge或者當數據產生器 去精煉數據集 如果再沒有gpt-4o 情況下 很多高質量資料去產生就花很錢 最經點例子就是LLaVa 一個博士班學生 用gpt-4o 去產生高質量多模態數158k 極小量數據集 用8xA100 1天時間 就幹爆之前所有 多模態大模型 能打贏saleforce的一間大公司堆出來的多模態BLIP-2模型![Re: [新聞] Meta陷入恐慌?內部爆料:在瘋狂分析複製DeepSeek,高 Re: [新聞] Meta陷入恐慌?內部爆料:在瘋狂分析複製DeepSeek,高](https://i.imgur.com/vA7ifFRb.jpeg)
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Re: [情報] 特斯拉第四季營收遠低於預期 盤後大跌逾6%不太一樣啊 首先自駕的車子吃電池先天上就決定算力有個上限在 而自駕容錯率又低 落地場景難度相對高 現在生成式AI算力無限往上疊 在雲端上跑沒有電池綁手綁腳限制 而且可以搞出一堆花樣來 才不是啥鬼泡沫玩意QQ 有小道傳言說 祖柏克現在搞AI是覺這玩意可以幫助他的原宇宙 因為他覺得他元宇宙NPC都可以叫AI來當 Meta最近很狂 都喊出AGI口號了8
Re: [新聞] 馬斯克談特斯拉降價:如果我們價格和TOYO在經濟下行情況 Musk必須負責他之前的策略錯誤 在2020年Musk勾畫了一款低於25000價位 低階車款 但這塊推遲沒執行 也就是Musk一直把自家車定位還是鎖定在中高階價位族群 這件事情在現在這一年回過頭來看 是個超級致命的決策失誤 (更正:根據某大大訊息 此部分非Musk決策錯誤 而是現實不允許 ) 在4~5萬美金電車價位下 願意買ModelY/3消費者早就都買電車了![Re: [新聞] 馬斯克談特斯拉降價:如果我們價格和TOYO Re: [新聞] 馬斯克談特斯拉降價:如果我們價格和TOYO](https://pic1.zhimg.com/v2-59477c636a9a92246f4aaa2a11d67071_l.jpg?source=172ae18b)
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Re: [討論]有可能不學coding就可以取得前後端工作?先不用談那些面試會遇到的問題,因為基本上目前的LLM能夠作到的能力是boosting 跟teaching而boosting的基礎使用者要會寫code,而teaching的的結果是使用者會 寫code 不可能無中生有,因為這違反了目前LLM的基本邏輯:文字接龍。所謂的文字接龍 ,前半段提示詞的好壞,決定後半段生成內容的品質,當用戶連怎麼正確描述自己6
Re: [問卦] DeepSeek問世會讓顯卡降價嗎顯卡一定會漲價 目前己經有很多deepseek布署在本機電腦的教學 ollama上也有deepseek R1模型可以下載 deepseek R1模型各參數量對顯卡記憶體需求![Re: [問卦] DeepSeek問世會讓顯卡降價嗎 Re: [問卦] DeepSeek問世會讓顯卡降價嗎](https://i.imgur.com/blJhjZbb.png)
Re: [請益] 下一波泡沫 會遠比網路泡沫嚴重嗎講一些自身經驗好了 自從AI領域在生成式題材大火後 全世界就進入到AI軍備競賽 所有的AI基礎研究都是以週甚至日為單位在迭代 舉個例子 當年Robert G. Gallager 在1960提出類神經網路的LDPC code到2004年才大放異彩 無限接近shannon bound 光這個演進就花了40年 對照這幾年的AI科技樹發展 根本就是指數在成長![Re: [請益] 下一波泡沫 會遠比網路泡沫嚴重嗎 Re: [請益] 下一波泡沫 會遠比網路泡沫嚴重嗎](https://pic1.zhimg.com/v2-63720ccb03e4a336652f3a0200ca7944_l.jpg?source=172ae18b)