Re: [請益] AI PC 跟 AI 手機有未來嗎??
手機跟電腦接入AI最好的方式就是透過高速網路
把你要做的事情在雲端服務器搞定之後接收成果
iPhone近幾年推出的晶片很強沒有錯
但是在AI的發展下可以說不值一提
因為你晶片再強,沒有應用讓你跑也沒用
都還不說影片生成,光是圖片生成就搞不動
不是說你晶片跑不動,而是你沒有AI技術怎麼跑
就算你有了AI技術,你在手機跑運算
難道會比你在雲端跑運算要來得快?
那這樣輝達的晶片賣心酸的嗎?
而且雲端是一次大量晶片一起跑,你跑得贏?
就算你用電腦體積大一點可以堆更多硬體
抱歉,你還是跑不贏,再說了要花多少錢去堆硬體?
未來有沒有人要拍片都難說了,直接生成影片
不用出外景、不用請攝影,要搭配風格可能還是要剪輯
所以,為什麼你要搞AI電腦跟手機?
--
??????????
終於有人說實話了^_^
前陣子一堆AIPC被套的韭菜快來看
所以意思要看5G概念股了嗎
台灣基地台少得可憐,國外不知道 但你讓雲端運算的檔案不一定很大 有影片傳輸需求的網速拉高就好 沒有的現行4G也夠用了
我有聽過一個技術 視訊有關的 懂得就懂 水很深....
謝謝你不相信 讓大家還有機會上車
?
我靠 你CS畢業的嗎 好高森的言論
.....大大 不要這樣QQ 本地端有他很大的應用範圍
on-device是個大商機 手機AI也是 但筆電就...不知了
有應用一定有,問題是算力拼不過
邊緣運算才是未來
話題要先有話題!
邊緣運算勢在必行
手機的發展路線是在小體積發展大算力 問題是你體積就那麼小,怎麼拚雲端?
上周才報一下gemini 簡介
AI PC概念有哪幾支,我想看看
不是 你這論點也很奇怪捏 你用手機跑圖的意義是啥?
意義是你算力玩不過伺服器
現在AI最大的問題就是根本不知道有什麼能擴展的應用
那照你所說,應用都不知道要推AI裝置? 買來幹啥?
至於修圖剪片相關的AI功能是早有了 但那些東西會用
的人就是會用 不會用的人也沒理由突然很想剪片
也就是說客群不會因此而擴大 了不起多幾個剪片仔去
買顯卡 但這也增加不了太多需求
殺機焉用牛刀
行動app開發者如果把ai運算做在手機,第一面臨的就
是不是每隻手機ai算力都夠,所以服務上線一定一堆
就算算力領先,沒三個月又被新的超車
用戶客訴app慢死,謝謝還是放雲端省事一些
原來4090不適合跑AI嗎…………
可以跑啊,但我就問可以撐多少年多少月? 人家伺服器多少張在堆,你可以裝多少張?
本地端AI PC最大的用處是 畫蘿莉色圖
Google會掃描你的相簿,其他就不知道了
高級筆電可能有需要,ai手機? 現在的三星iPhone就
筆電擴充還不如桌電,更慘
是啦
蘋果的機器學習就是ai 早就在做了
你知道網路’傳輸’是要錢的嗎?現在是大企業買單,
但哪天資料大到他們要開始收費,你是不是要該該叫
所以,堆一堆硬體不用錢? 別人硬體迭代更新,你也要更新?
真AI就是AI伺服器,其他AI應用都是假AI
想想比特幣狂飆時,HTC發行的冷錢包手機。
就AI高算力相對應散熱方式要加強 先不講軟體應用面
手機散熱就那樣了,iPhone散熱近年一直被詬病 沒有AI晶片都這樣了,裝了豈不是要裝風扇
是否需要 以手機這種高集成電路 熱根本就導不掉 真
要做只能是閹割版AI 有做過伺服器就有感 CPU上架一
大顆Heat Sink 還弄一堆風扇導熱 不覺得最近出的手
機常常出現過熱情況嗎? 機構瓶頸在這 結論就是喊聲
AI炒股價
股票會漲就是ai
所以本地段只需要螢幕 網路
因為你手機跟電腦的硬體再怎麼堆就是受體積限制 跑不贏的,在裝置下功夫沒太大意義
現在是初期…你想想看iphone1和android1手機處理器
的速度…ai目前有很多優化空間 目前nv的做法有點像
是用算力硬幹出來的 類似影片軟解和硬解 硬解的兼
容性肯定比較差但快非常多 另外一部份問題不是算力
是記憶體不足 目前有m2做local chatgpt算堪用等級
的樣子
當然有優化空間,但我的意思是不需要用個人裝置 貴且沒意義還跟不上伺服器算力
邊緣運算也很重要,有基礎運算能力,可以實現例如跨
會議平台的即時口譯或各種本機修圖應用,絕對有市場
即時口譯這東西應該用不到邊緣運算 目前的手機裝置就可以達到了
※ 編輯: huabandd (101.137.183.72 臺灣), 03/07/2024 07:50:00※ 編輯: huabandd (101.137.183.72 臺灣), 03/07/2024 07:53:28
哈哈哈你這觀點幾年前搞雲端服務不就有人提出過跟
你講個關鍵字:延遲
遊戲怕延遲,其他你怕什麼延遲?
窩 叫 陳 桂 林!!!
推 angryman753: 照你的理論all in公公的伺服器總
沒錯吧
歡迎放空以實際行動支持你的觀點
未來有沒有人要拍片都難說了,直接生成影片
想太多
畫澀圖一張4090就很夠了,不是什麼都需要大型伺服
器,拋開需求不談沒啥意義
你到底懂不懂,edge computing
重點不是算力越大越好,要考慮能效比吧大哥
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首Po 我怎麼思考都覺得AI PC 跟 AI 手機如果是定位在 不需要透過遠端強大的伺服器而是透過本地端就能執行 AI 功能 那這種產品絕對會 絕對會失敗 至少我不會買單 因為那產品所謂的AI功能或是應用絕對是相對於把計算放在遠端的強大AI伺服器 的精簡再不行的精簡版5
Siri不就是AI 而且還免費的 你去路上隨便找個人都能吹AI的好處 能不能99.9不會出錯 讓大家願意長期使用1
你自己都把重點講出來了 ai電腦跟ai手機 就是手機有專用軟體 雲端處理 手機接收8
+1 (恕刪) : 所以,為什麼你要搞AI電腦跟手機? AI手機、AI電腦,在網路不夠快的時代...... 可能A:
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[情報] AI PC商機即將爆發,2027年AI PC將佔據AI PC商機即將爆發,2027年AI PC將佔據所有PC出貨量的60% 根據IDC的一項新預測顯示,AI PC的出貨量從2024年的近5,000萬台成長到2027年的1.67 億台。到了2027年,IDC預計AI PC將佔全球所有PC出貨量的近 60%。 隨著生成式AI的快速發展,AI正在影響科技產業的不同區塊市場,如今這一趨勢在英特爾24
[情報] AI跑分兩倍於A13 驍龍865 5G平臺“最強大AI跑分兩倍於A13 驍龍865 5G平臺“最強大腦”是怎樣做到的? 進入2020年,5G手機大爆發是板上釘釘了,從海外的三星、索尼到國內的小米、OPPO、 Vivo、一加等公司,全都推出了基於驍龍865平臺的5G旗艦,5G、CPU、遊戲、拍照等性能 都是頂級水準的。24
Re: [新聞] AI晶片競爭開跑,谷歌公布第四代TPU,宣周末下班閒聊, 發現tech版沒有這篇文章, 那就在這裡討論好了, 其實我說的東西都是網路 google+wiki 就有的東西, 先簡單說明一下現代化的ML DeepLearning的基本概念,23
[標的] 6579研揚 邊緣AI商機大於雲端AI多1. 標的:6579 研揚 2. 分類:多 3. 分析/正文:近日邊緣ai題材新聞漸漸開始變多 雲端ai題材已經炒一陣子,差不多該換風向改為邊緣ai 目前行情不像ai股,沾上ai開始往上衝14
Re: [新聞]全面禁止高階AI晶片出口中國要看懂這個新聞需要一些對於高速運算的基本知識。 輝達的GPU產品分成三種不同等級與用途,第一種叫做消費用晶片,也就是大家常常聽到跟使用的GTX跟RTX,主要用途在於遊戲運算以及虛擬貨幣挖礦,主要安裝在伺服器跟個人電腦上面 第二種等級的 GPU 是nvidia quadro系列,這種等級的GPU是與用來做3D繪圖運算用,用來渲染3D影像,主要安裝在工作站級的電腦上面。 最後一種等級的GPU是Tesla系列的A100跟更新的H100,他們的價格完全不是前面兩種等級可以比的,這種等級的GPU是安裝在高速運算中心,提供最高的算力。 另外這三種等級的晶片雖然都有其專有設計的目的,但是並非只能用在那個領域,要用A100來挖礦或是用RTX來跑深度學習都完全沒有問題的,他們的差別在於最高算力以及能耗上面,A100跟H100有著遠比其他等級晶片要高出許多的算力,要達到同樣算力,要用更多的能源,或是更多的空間以及更多成本。11
[討論] AI PC商機即將爆發,2027年AI PC將佔據所AI PC商機即將爆發,2027年AI PC將佔據所有PC出貨量的60% 根據IDC的一項新預測顯示,AI PC的出貨量從2024年的近5,000萬台成長到2027年的1.67 億台。到了2027年,IDC預計AI PC將佔全球所有PC出貨量的近 60%。 隨著生成式AI的快速發展,AI正在影響科技產業的不同區塊市場,如今這一趨勢在英特爾 、超微和高通等供應商將AI專屬晶片引入其SoC,稱為神經處理器(NPU),可以更有效地6
Re: [新聞] 俄祭AI新凶器!「馬克」戰鬥機器人即講到這個非高階的軍用AI晶片,就舉我接觸過或聽過的 1. Movidius 這晶片我們以前就有用在人臉辨識上,這可以把google的facenet放進去, 運算速度快,而且準確度很高,效果還真的不錯 2.Kneron5
Re: [新聞] 蘋果積極徵才開發生成式AI 力拚整合到iPh蘋果這條路線跟高通一樣 就是on-device inference 高通之前示範過了 目前個人不負責任理解是 Meta/Adobe/MS/Google/Saleforce都在走向雲端大模型 (e.g., Foundation/LLM AI)也就是AI as a Service 有些Startup公司已經開始在把Foundation/Pre-trained Moedel當作工具在賣
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Re: [新聞] 習堅採生產推動成長已血流成河!WSJ:中58
[請益] 如果不開複委託直接買美股ETF可嗎?21
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