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Re: [問卦] 為什麼deepseek會影響台積電 不懂?

看板Gossiping標題Re: [問卦] 為什麼deepseek會影響台積電 不懂?作者
derekhsu
(浪人47之華麗的天下無雙)
時間推噓20 推:21 噓:1 →:22

※ 引述《juyhnmki (juyhnmki)》之銘言:
: deepseek不就是個ai軟體嗎
: 再強也跟晶元製造沒關係吧
: 你軟體強
: 配上晶片強
: 這樣不是更厲害
: Win win
: 那為甚麼deepseek橫空出世會影響台積電股價
: 害我們股民不好過年
: Whyyyyyyyyyyy
DeepSeek厲害的地方不是他便宜,不是他厲害,最重要的地方是他開源。

他的原始碼開源,權重開源(資料沒有開源),而且開放商業授權,他的
原始碼是MIT授權,權重則是基於OpenRail的特殊開源架構,也就是只有
一些特別場合他沒有授權,例如製造有害軟體,製造毒品等等

簡單來說你現在馬上就可以在你的電腦,你的公司使用了,你只要用很普
通的遊戲用顯卡就可以在你的電腦裡面有一台GPT-4o或GPT-4o-mini的能力AI。

而開源的結果就會讓META, Google, 微軟, Claude(Amazon)都受益,由於
DeekSeek完全開源,所以三大雲端提供商可以輕易直接整合DeepSeek到他
們的雲端環境裡面,而他們合作或是擁有的LLM產品,都可以因為使用DeepSeek
開源出來的技術大幅受益,其中以開源為主的META也會因為這樣大幅進步
,而Google的開源模型Gemma, 微軟的開源模型Phi,閉源模型像是OpenAI,
Claude下一代產品也會大幅降低成本。

再者,由於中國在訓練以及推論演算法方面的進步,同樣也會刺激這些公司
投入更多在演算法方面的改進,而不是晶片。

也就是說,DeepSeek帶來的意義,不是大家都會去改用DeepSeek,而是大家都
會改用DeepSeek的技術,誠如Meta當初推出llama,Mistral推出MoE架構之後,
llama後續版本也立即採用,而DeepSeek也是基於Llama, Mistral的研究成果
,將技術開源,從整體角度上來看,llama, mistral, deepseek這些公司作到
的才是OpenAI原本該做的事情。

因為這個技術即將就會普及,原本預期的高階晶片需求將可能不在那麼需要,
當然所有廠商都會開始砍單,短期內這幾乎就是肯定會發生的事情,除非美國
再度推出刺激政策。

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※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 175.182.32.109 (臺灣)
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※ 編輯: derekhsu (175.182.32.109 臺灣), 01/28/2025 09:03:48

CLOSED 01/28 09:04

blessbless 01/28 09:06推 有些人只想到意識形態,殊不知這是

blessbless 01/28 09:06技術突破跟把東西無償給大家用,未來A

blessbless 01/28 09:06I會被costdown

ikaros5566 01/28 09:07你等等會被青鳥噓中吹

gogorice 01/28 09:08導向正常的算力成本比,黃仁勳一直反過

gogorice 01/28 09:09來跟你說算力墊最高來降成本,這是沒效

gogorice 01/28 09:09率浪費資源的方式

blessbless 01/28 09:11而且最可怕的是用便宜的晶片就能做到

dreamelf 01/28 09:13NV一直以來的算力至上論GG了

widec 01/28 09:14不是啊 Meta的也開源啊 它又不是第一個開源

widec 01/28 09:15喔 看了後面 瞭解了

widec 01/28 09:16我看對岸有人用3050ti 4gb就有10tokens了

widec 01/28 09:17他說gpt-4o也不過每秒四五十tokens

tinyuh 01/28 09:25糟糕,看不懂。

tr920 01/28 09:28不太認同,這個新架構讓算力需求降低,但

tr920 01/28 09:28是也讓進入門檻降低了啊,現在蘋果、高通

tr920 01/28 09:29、聯發科應該滿腦子在想讓手機晶片訓練模

tr920 01/28 09:29型這件事,還是得靠tsmc

dreamelf 01/28 09:31Tsmc上來主要靠NV NV下去跟著走

ikaros5566 01/28 09:35靠tsmc一回事但量可以少很多

tr920 01/28 09:45行動終端裝置的晶片量才恐怖..

derekhsu 01/28 09:49台積領先的是高階製程好嗎

kilva 01/28 09:51即使H100還是要靠先進製程

sungtau 01/28 10:15蠻不錯的思考方向

odaaaaa 01/28 10:19

tr920 01/28 10:43樓上幾位..h100要的是tsmc的先進封裝技術

tr920 01/28 10:43如cowas,反而手機晶片才比較需要先進製程

binshin 01/28 10:44長知識

Ahhhhaaaa 01/28 10:46手機晶片訓練ai會不會有架構不同的相容

Ahhhhaaaa 01/28 10:46性問題?前陣子高通的筆電ARM架構處理

Ahhhhaaaa 01/28 10:46器也是叫好不叫座

ronga 01/28 10:48你要轉也沒那麼快。另外高階晶片還是省電

ronga 01/28 10:48省空間,也沒啥需求大減的問題。

ronga 01/28 10:49另外反過來說,用H100等級就能跑,未來新創

ronga 01/28 10:49進入AI的門檻也大大降低。AI戰爭從三國變

ronga 01/28 10:50日本戰國這樣

iLeyaSin365 01/28 10:51原來如此

erowii 01/28 12:08這樣看下來TSM的確是錯殺…

zgccgz 01/28 12:09所以做軟的會大躍進,做硬的會暫時陰天,

zgccgz 01/28 12:09但陰天多久不知

holybless 01/28 14:38下次硬體大躍進 就看誰先研發出超

holybless 01/28 14:38導體 量子電腦了

Magic0312 01/28 15:04亂扯一通,演算法的投入根本沒停過