Re: [請益] 憑良心說AI要怎麼賺錢?
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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推
反正QQQ SMH買起來一網打盡就好
矽谷都找印度碼農會不會藥丸,之前波音就是找印度的
沒買GG 我看你是信仰不足哦 海關會檢查你有沒有GG
你會踩腳踏車發電就好 all in 巨大
寫扣 最底層效能最佳化的部分難取代
沒有的入境可能會被帶去小房間
半導體因需求減少利潤下降,結果轉買saas....??
最上面應用的部分確實可以靠AI助手加速完成速度!
為什麼你沒有買tsm
推 買電子就對了 有沒有搞頭是法人去想的
推
誰說底層最佳化不能用AI 底層反而更需要用AI吧
現在系統太過複雜 人腦反而更難最佳化所有底層邏輯
推推
總之現在越來越多黑盒子疊床架屋 底層怎樣沒人知道
可是阿 老黃的買家就那幾個 買了老黃產品是用來加
速研發 要是研發速度不足 無法在時間內產生利益影
響股價 自然就會砍掉過多的投資
對比產品的話大概就是網路時代的光纖 光纖很棒阿 速
就現在的copilot來說 寫功能單一的模組補完還算可
度很快 幹 到現在全台一堆地方也還沒鋪完 你看看這
用 複雜多模組交互的business logic就很吃力了 同
東西賣這麼多年 當初第一家發明這東西的公司呢?
時現在也有研究指出AI東抄西抄生成的code縫合怪 會
讓程式變的臃腫 可維護性也下降 總之還有很大改進
空間
底層邏輯不搞明白 出bug不就等死了
當然啦 你要說老黃也是要改賣服務了 那這些服務是否
能變現現在也不知道
結論:快囤
簡單來說 現在搞AI的工程師一樣也不懂底層邏輯啦
只有輝達的工程師懂底層邏輯 然後打包成各種API
就跟現在的軟體工程師也不需要懂組合語言一樣
當然也不需要懂compiler 會用就好了
現在的電腦系統都太龐大 沒有人能從上到下通通都懂
AI絕對是很棒的產品 問題是你要如何讓消費者花錢
大部分消費者都不想花錢 看youtube還要裝擋廣告
後面AI自主學習,還不是要當電池
大公司會儘量避免去用別人的輪子 以免出問題沒技術
解決
你用google的所有服務基本上也不用錢
一個google帳號不夠用 就再開新帳號
你用輝達的AI伺服器就要綁定他的API 不然怎麼用
除非大公司自己造輪子 自己做晶片 做API
google之前不是有TPU嗎 現在怎麼都沒聽到了
是不是自己造輪子太累了 不划算
現在每天都是輝達
優質好文
台灣人只會空談,輪子是別想造了,繼續去代工吧
現今台灣又多了一票ai分析屍
自己輪子造出來 隔壁的車都不知道開到哪去了
更別說cuda護城河 你有輪子沒有生態系沒用
只能說沒經歷過你這邊系統出問題一小時千萬上億損
失 外廠技術支援準時下班明日請早的人 很難體會受
制於他人的難處
我現在開始練腳踏車 然後allin 老黃qq
說現在工程師不用懂組語也不是很對 我們之前為了因
應windows程式機率性crash不生成dump 在函數入口嵌
入組語保存地址暫存器的值 in case沒dump 就用保存
下來的內容定位出問題的函數 還是蠻有幫助的
我指的是底層最佳化問題 不是插入幾行組語那種
例如輝達伺服器幾千幾萬顆GPU要怎麼最佳化的問題
這可能也是需要AI幫忙才行
我也是屯qld,回擋的話沒那麼痛
台積電不是也需要用AI幫忙加速運算光罩圖形
其實這就有點像是AI製造AI的感覺了
人不會變成battery 但會變成datasheet
sheet沒押韻
NVDA要當塞子!
Foxdie!
ID正確,推推
怕怕怕怕怕
可是現在鏟子很貴,除了鏟子公司爆賺以外,其他應
用能賺多少錢還是未知的
而且鏟子公司自己也在搶服務這款的營收
醫療你很多不懂機制的 但醫療還是成為行業和賺錢
黑盒子和難以debug一點都不妨礙能拿來用 人類很熟
而等死 沒錯 醫療現在遇到不知名過敏或機制就是等死
沒錯 不懂機制沒差 能解決問題就好
哈哈 這篇懂行哦
整個回文一長串下來,居然還是只有你的文能看= =
真的只有這篇能看
高中生發NIPS,CVPR算啥,我們這還有發子刊,搞CRIS
PR,搞單細胞測序的高中生你信?先看看他爸媽是誰吧
第二,我們公司就是世界最大的AI製藥,所以模擬蛋
白質,或用DIFF模型搞不存在的肽設計疫苗,甚至自
動化學家都是我們的強項,沒你們外行人想的樂觀啦
上半文沒啥問題 下半文取代部份 = = 其實現在不會電
腦甚至是連機器都不會用 去7-11打工都沒人要的那種
其實就跟電池沒啥兩樣(只能去體力工作) 未來只是更
嚴重點 連賣體力的工作都沒有而已...
爆
首Po台股已經要到2萬2了。AI 的話題炒了一整年。 從比特幣到元宇宙,我一直不覺得輝達能跟蘋果並駕齊驅,但是股價說輝達值得。 AI 到底是要怎麼賺錢? 教育?醫療?翻譯?電影?動畫?遊戲?看護機器人? 現在到底哪樣東西已經有個樣子了?X
來來來 車牌辨識 你平常開車出去玩要去臨時停車場 現在那個停車場出入都已經改成 AI智能辨識,很方便對吧21
炒AI很像當初炒.com泡沫 當時網路泡沫任何公司弄個.com就能炒 ,就像現在甚麼股扯到AI就能炒 網路當初所有人都知道實際用處很大, 但是因為題材太大了而且沒法排他,到18
我覺得實在是很多人到現在還搞不清楚AI是什麼 也搞不清楚為什麼NV現在這麼可怕的原因 趁半夜來淺談一下未來可能的應用和想像 1.AI到底是什麼 ? 最簡單的說明就是,AI就是指計算機系統能夠模仿人類智能,6
我只能說 ,AI 並非像在.com賣夢 其實海外已經有很多論文與應用文件在討論 現在更多是如何推廣給非資訊領域的人員 現在ai搭配agent搭配cloud,已經在替代很多助理做的事情 甚至還能協助決策,你說準度有差? 是的,準度絕對不會比一個優秀助理好。X
並不是AI怎麼賺錢 而是你要做AI 就需要Nvidia 的晶片 包括FB GOOGLE TESLA APPLE OPENAI 還有大量的學術界 目前所有的AI程式 所有的平台都架構於CUDA CUDA 會擋掉所有對手的晶片 那你還玩什麼 除非你要全部重寫 還要比CUDA有效率44
其實我比較想知道AI以後要賺誰的錢? 目前種種跡象顯示未來很多人力會被Ai 取代 但這點來說其實蠻矛盾的 當大部分的工作被Ai 取代後也就代表很多人即將失業 那這些人失業後還有錢去消費Ai 帶來的紅利嗎?1
比起賺錢,我更害怕AI的安全性, 我這邊大膽預言,等ai發展至一定程度, 將會與人類展開戰爭,並且這場戰爭會以人類失敗告終, 最後人類會變成ai圈養的能量來源, 在後腦勺插一根管子活在虛擬世界中,3
我大膽預言 未來AI發展到超越人類智慧後 為了避免AI毀滅人類 我們需要制定三大定律 一、AI不得傷害人類,或坐視人類受到傷害。1
這段可以算是對的 : 2.跟過去的大數據分析、深度學習、甚至是辨識與一些傳統的工廠機器人他們差距在哪? : 在OpenAI之前,過去這些上述提及的技術,比較像是我們先設定好一個方程式, : 這個方程式,會根據我們人類預先輸入的狀況而去決定輸入什麼最後得到輸出什麼, : 就像一個工廠一樣,只是工廠內部所有的元件跟設備還有功能都是由我們人類設定,
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Re: [新聞] 台積電:AI需求噴發 但全球科技業復甦不AI跟5G的類比講真的有點勉強 同樣也跟2000年網路基建的狀況不太一樣 來看一下祖家大少怎麼講的 其實重點並不是AI55
Re: [標的] NVDA/AMD 討論 多哪隻其實我想說的還是一樣的東西, 所以昨天原本不想回文的, 但是快週末了, 還是來發廢文, 同樣的話: 美股TQQQ, 台股台積電 附上帳號, 歐印存股TQQQ:44
[情報] 蘋果會將生成式AI帶入其生態體系嗎?【新聞/情報來源】 原網址: 短網址: 【新聞/情報內容】(國外文章請附上簡單翻譯) 微軟已經宣布與ChatGPT達成協議,將其生成式AI內建到其搜尋引擎Bing中。至於谷歌,25
Re: [請益] 憑良心說AI要怎麼賺錢?在疫情的時候.許多SaaS如雨後春筍般冒出來.當時檢視這些廠商賺不賺錢的時候, 市場會憑藉貨幣化能力予以定價.貨幣化能力不足,但本夢比極強,市場也是買單.反之亦然. 所以這個問題的本質,我認為要回歸到AI貨幣化的能力,也就是如何把AI變現. 這個問題分成四個層面來探討. 第一層:造鏟者18
Re: [請益] 憑良心說AI要怎麼賺錢?大家討論很多很多我覺得都狠有道理 我這篇就來發夢 其實擔心AI賺不賺錢 很可能最終只是杞人憂天14
[情報]Scale AI與美軍18空降軍合作,首次將LLM部署在美國政府網路Scale AI Partners with XVIII Airborne Corps for First LLM Deployment to a U.S. Government Classified Network 大抵就是 超越格式與個人經驗,不斷回饋學習,7
[黑特] 賴清德暢談AIAI專家李正皓在專訪時 特別針對AI發展訪問了賴清德 賴清德提出 要研究AI技術跟AI應用2
Re: [討論] 中國在AI浪潮掉隊AI浪潮...知道為什麼NVDA股價暴漲嗎? 因為AI才剛剛開始 那些喊泡沫化的就根本不懂AI 還在基礎建設階段 AI還在基建中 什麼掉隊、泡沫問題都不存在 要說技術 大概全世界都被chatgpt 打爛
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[請益] 小資族學弟的持股健檢 百檔etf14
[情報] 11/21 WCI 下跌 0.8%5
Re: [情報] MSTR 漲幅超越NVDA TSLA2
[標的] 8044.TW 網家 統一私募入股多2
Re: [新聞] 談川普當選影響 力積電黃崇仁:免擔心「6
[標的]NVDL高歌離席 再慢慢找新標的1
[情報] 1121 上市櫃外資投信買超金額排行2X
[標的] 2330台積電 年底前 跟著我們空下去