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Re: [請益] 憑良心說AI要怎麼賺錢?

看板Stock標題Re: [請益] 憑良心說AI要怎麼賺錢?作者
LDPC
(Channel Coding)
時間推噓31 推:31 噓:0 →:62

藉這篇賺p幣 很多推文都講得挺對的 借用這連結做總結
https://www.youtube.com/watch?v=DpQQi2scsHo

先講股票部分 大網路時代 與其關注Dot-com bubble
可以看一下它的發展大蓋橫跨1997~2010 一開始就是網路基建 到後期擴展到
像是saleforce/google/facebook/amazon/ 等各種應用層面

那這個作業就很好抄啊 網路基建時代拿到現在去就是刷半導體各家公司股票跟基建產業TSM/NVDA/AMD/AVGO/MU/ASML/QCOM/SK Hynix/VTX/Dell/HPE/VRT/..(參照前文基建圖)
對照營收 可以看出整個產業金錢流動 產業的趨勢不會短短一個月消失 他是好幾年
看各家公司營收 你可以看出整個金錢流動 (姑且稱之老黃和眾對手產業鍊)
每次看各家財報就是去看大基建是怎樣流動 (你可以很明顯看出這波AI玩意
從各家財報來看 跟以前啥鬼元宇宙 完全是不同一回事) 買股賺個幾幾年不好嗎

等基建成熟後 半導體公司利潤下降 再去刷SAAS這類公司就好
像HuggingFace/Databrick 這種AI SAAS公司上市就要押身家買爆它
懶得麻煩就包牌QQQ @v@

回到AI這個產業 我們在走的大網路時代 會比當年1997更快速 最主要原因就是
科技的發展....2023 Text LLM 2024 多模態LLM 這才一年耶
其他有AR眼鏡 多模態幫助人類處理現實情報

更別說 上面youtube還採訪一個蛋白質生物科學家 她一開始不屑AI 結果AI
幫他找出好幾個不存在蛋白質效果很好 狗家其實還推了生醫相關LLM
藥物治療新聞跟AI結合一直在指數成長 https://reurl.cc/qV3NQq
我看到已經好幾篇paper在探討帕金森斯症透過CLIP這類模型去找DNA缺陷部分

事實上AI這波利用GenAI和Embedding Vector推敲出藥物治療 針對個人不同DNA
加速生醫發展才是最令人擔心的 3體裡面有一個是開發出一個殺人病毒 只會瞄準
特定DNA才會猝死 其他人就只是小感冒有利散播 去攻擊特定人 這玩意目前來說
還真有機會做出來

其他AI應運就如同推文講 就是生產工具大爆發 降低各種工作門檻和數量
狗家甚至都謠傳砍美國本土高薪碼農 透過LLM這類工具搭配印度廉價碼農
提高生產力 至於工作會不會被取代 上面老黃在60分鐘新聞 給了一個含糊答案..
我個人是覺得新一代會適應AI 新的產業工作會出來 舊時代的人大概就是要去當電池了...

像哈佛已經在教文組如何當LLM詠唱師 而我們這邊已經有人國小在寫deep learning
高中生在發表NeruIPS 大學生在搞AI各種落地創業...

而我唯一能做的就是屯NVDA/AMD/MU/QCOM/QLD 然後躲到旁邊發抖 希望不會成電池QnQ
以後We are Family的口號要改成We are Batteries!

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然後老黃已經不在定位自己NVDA是賣產子 他開始在賣服務 參照今年GTC演講

※ 引述《IBIZA (溫一壺月光作酒)》之銘言:
: 這個問題不是去年就討論過了嗎?
: AI能賺錢不是未來式, 已經是現在進行式了, 好嗎?
: 先不說前面就不斷有人提到的
: google跟一堆網路服務公司用ML/DL模式
: 提供的各種搜尋、廣告、人臉辨識、智慧家庭、金融服務
: 即使只看生成式AI, ChatGPT目前訂閱營收一年是10億美元
: 微軟Copilot已經有180萬付費訂閱用戶, 預期三年內營收達到100億美元
: 我自己現在就已經經常讓生成式AI幫我翻譯文件、整理產生各種文件底稿、寫程式
: 而這都還只是在生成式AI剛起步階段, 未來生成式AI會深入生活每個角落
: 任何事情你都可以透過生成式AI得到答案
: 就跟現在萬事問google一樣
: 而且還可以省去你得自行瀏覽、擷取合併幾個甚至幾十個頁面的精神跟時間
: 現在幾乎各大公司都在嘗試利用生成式AI開發客服、知識庫或help desk
: 未來, 這將會普及到各個家庭, 甚至各種不同的家電, 都會透過AI提供人類服務
: 除此之外, 有些需要一些技巧或專業知識的東西
: 過去你就算看了YT影片, 也是難以自己完成, 得找專人製作、創作
: 但現在AI可以直接為你生成
: 事實上現在就已經有不少影片在展示利用生成式AI繪圖、作曲
: 來得到程式或其他作品所需的要資源
: 之前有看過一個影片是專業音樂人利用生成式AI, 將完成音樂的時間大幅縮短
: 甚至有聽說有些遊戲公司, 已經用AI繪圖取代部分美工
: 如果你有在看AI應用的相關影片的話
: 過去一年不斷有人分享各種不同職業、技能如何用AI輔助
: 更快更好的完成他們的工作
: 看過這些影片, 我覺得完全不需要懷疑
: 未來AI絕對會應用到生活每個角落
: 替人類完成繁瑣的操作、跨越漫長的學習曲線, 快速得到成果

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※ PTT 留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 24.4.211.194 (美國)
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※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 06/07/2024 10:46:01

qweaaazzz 06/07 10:46

Gipmydanger 06/07 10:46反正QQQ SMH買起來一網打盡就好

deepelves 06/07 10:47矽谷都找印度碼農會不會藥丸,之前波音就是找印度的

qweaaazzz 06/07 10:48沒買GG 我看你是信仰不足哦 海關會檢查你有沒有GG

SSglamr 06/07 10:48你會踩腳踏車發電就好 all in 巨大

tomdavis 06/07 10:48寫扣 最底層效能最佳化的部分難取代

qweaaazzz 06/07 10:48沒有的入境可能會被帶去小房間

felaray 06/07 10:49半導體因需求減少利潤下降,結果轉買saas....??

tomdavis 06/07 10:49最上面應用的部分確實可以靠AI助手加速完成速度!

oldmove 06/07 10:50為什麼你沒有買tsm

lpmybig 06/07 10:52推 買電子就對了 有沒有搞頭是法人去想的

TyuzuChou 06/07 10:55

zaqimon 06/07 10:55誰說底層最佳化不能用AI 底層反而更需要用AI吧

zaqimon 06/07 10:55https://tinyurl.com/yc78m59z

zaqimon 06/07 10:57現在系統太過複雜 人腦反而更難最佳化所有底層邏輯

rayisgreat 06/07 10:57推推

zaqimon 06/07 10:58總之現在越來越多黑盒子疊床架屋 底層怎樣沒人知道

ter2788 06/07 10:59可是阿 老黃的買家就那幾個 買了老黃產品是用來加

ter2788 06/07 10:59速研發 要是研發速度不足 無法在時間內產生利益影

ter2788 06/07 10:59響股價 自然就會砍掉過多的投資

ter2788 06/07 11:03對比產品的話大概就是網路時代的光纖 光纖很棒阿 速

Araiman 06/07 11:03就現在的copilot來說 寫功能單一的模組補完還算可

ter2788 06/07 11:03度很快 幹 到現在全台一堆地方也還沒鋪完 你看看這

Araiman 06/07 11:03用 複雜多模組交互的business logic就很吃力了 同

ter2788 06/07 11:03東西賣這麼多年 當初第一家發明這東西的公司呢?

Araiman 06/07 11:03時現在也有研究指出AI東抄西抄生成的code縫合怪 會

Araiman 06/07 11:03讓程式變的臃腫 可維護性也下降 總之還有很大改進

Araiman 06/07 11:03空間

Araiman 06/07 11:04底層邏輯不搞明白 出bug不就等死了

ter2788 06/07 11:04當然啦 你要說老黃也是要改賣服務了 那這些服務是否

ter2788 06/07 11:04能變現現在也不知道

Eide 06/07 11:05結論:快囤

zaqimon 06/07 11:09簡單來說 現在搞AI的工程師一樣也不懂底層邏輯啦

zaqimon 06/07 11:09只有輝達的工程師懂底層邏輯 然後打包成各種API

zaqimon 06/07 11:09就跟現在的軟體工程師也不需要懂組合語言一樣

zaqimon 06/07 11:09當然也不需要懂compiler 會用就好了

※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 06/07/2024 11:10:32

zaqimon 06/07 11:10現在的電腦系統都太龐大 沒有人能從上到下通通都懂

ter2788 06/07 11:12AI絕對是很棒的產品 問題是你要如何讓消費者花錢

zaqimon 06/07 11:13大部分消費者都不想花錢 看youtube還要裝擋廣告

EZTW0000 06/07 11:14後面AI自主學習,還不是要當電池

Araiman 06/07 11:14大公司會儘量避免去用別人的輪子 以免出問題沒技術

Araiman 06/07 11:14解決

zaqimon 06/07 11:14你用google的所有服務基本上也不用錢

zaqimon 06/07 11:15一個google帳號不夠用 就再開新帳號

zaqimon 06/07 11:16你用輝達的AI伺服器就要綁定他的API 不然怎麼用

zaqimon 06/07 11:16除非大公司自己造輪子 自己做晶片 做API

zaqimon 06/07 11:17google之前不是有TPU嗎 現在怎麼都沒聽到了

zaqimon 06/07 11:17是不是自己造輪子太累了 不划算

zaqimon 06/07 11:17現在每天都是輝達

ups 06/07 11:17優質好文

amd3dnow 06/07 11:28台灣人只會空談,輪子是別想造了,繼續去代工吧

amd3dnow 06/07 11:28現今台灣又多了一票ai分析屍

zerro7 06/07 11:34自己輪子造出來 隔壁的車都不知道開到哪去了

zerro7 06/07 11:34更別說cuda護城河 你有輪子沒有生態系沒用

Araiman 06/07 11:41只能說沒經歷過你這邊系統出問題一小時千萬上億損

Araiman 06/07 11:41失 外廠技術支援準時下班明日請早的人 很難體會受

Araiman 06/07 11:41制於他人的難處

metallolly 06/07 11:44我現在開始練腳踏車 然後allin 老黃qq

Araiman 06/07 11:49說現在工程師不用懂組語也不是很對 我們之前為了因

Araiman 06/07 11:49應windows程式機率性crash不生成dump 在函數入口嵌

Araiman 06/07 11:49入組語保存地址暫存器的值 in case沒dump 就用保存

Araiman 06/07 11:49下來的內容定位出問題的函數 還是蠻有幫助的

zaqimon 06/07 11:53我指的是底層最佳化問題 不是插入幾行組語那種

zaqimon 06/07 11:53例如輝達伺服器幾千幾萬顆GPU要怎麼最佳化的問題

zaqimon 06/07 11:53這可能也是需要AI幫忙才行

gladopo 06/07 11:54我也是屯qld,回擋的話沒那麼痛

zaqimon 06/07 11:55台積電不是也需要用AI幫忙加速運算光罩圖形

zaqimon 06/07 11:55其實這就有點像是AI製造AI的感覺了

※ 編輯: LDPC (24.4.211.194 美國), 06/07/2024 12:04:00

mopa 06/07 12:29人不會變成battery 但會變成datasheet

SSglamr 06/07 12:31sheet沒押韻

mdkn35 06/07 12:45NVDA要當塞子!

jerry20151 06/07 12:49Foxdie!

ppuuppu 06/07 12:53ID正確,推推

strlen 06/07 13:42怕怕怕怕怕

ActionII 06/07 13:57可是現在鏟子很貴,除了鏟子公司爆賺以外,其他應

ActionII 06/07 13:57用能賺多少錢還是未知的

ActionII 06/07 13:57而且鏟子公司自己也在搶服務這款的營收

bnn 06/07 14:12醫療你很多不懂機制的 但醫療還是成為行業和賺錢

bnn 06/07 14:12黑盒子和難以debug一點都不妨礙能拿來用 人類很熟

bnn 06/07 14:13而等死 沒錯 醫療現在遇到不知名過敏或機制就是等死

zaqimon 06/07 14:15沒錯 不懂機制沒差 能解決問題就好

gogogogo333306/07 20:47哈哈 這篇懂行哦

Alwen 06/07 20:49整個回文一長串下來,居然還是只有你的文能看= =

eternal0327 06/08 01:48真的只有這篇能看

CuLiZn56 06/08 02:31高中生發NIPS,CVPR算啥,我們這還有發子刊,搞CRIS

CuLiZn56 06/08 02:31PR,搞單細胞測序的高中生你信?先看看他爸媽是誰吧

CuLiZn56 06/08 02:33第二,我們公司就是世界最大的AI製藥,所以模擬蛋

CuLiZn56 06/08 02:33白質,或用DIFF模型搞不存在的肽設計疫苗,甚至自

CuLiZn56 06/08 02:33動化學家都是我們的強項,沒你們外行人想的樂觀啦

bndan 06/08 11:32上半文沒啥問題 下半文取代部份 = = 其實現在不會電

bndan 06/08 11:32腦甚至是連機器都不會用 去7-11打工都沒人要的那種

bndan 06/08 11:32其實就跟電池沒啥兩樣(只能去體力工作) 未來只是更

bndan 06/08 11:33嚴重點 連賣體力的工作都沒有而已...