Re: [請益] 是不是真的該放棄台股了

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老黃應該是有機會能繼續用黃家刀法 用高階價錢賣低階產物給中國 從美國的最大化利益角度來想 美國也會希望老黃賣次級的晶片給中國 這樣就某種程度能最大化阻滯中國發展 和弱化中國科技樹發展 比方說 中國最近的華為昇腾910B AI晶片號稱對標A100 已經賣給百度作為AI開發用途 如果說中國目前上面自製化晶片算力是10 那A100是30 H100是50 那老黃只要賣給中國晶片

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四年前的文章現在重新再看一次， 目前科技應該是可以做到還原黃大的真人原聲了。 最近的AI孫燕姿相信大家都知道， 只要餵AI一定歌手的高度樣本學習數量，就可以唱出不輸真人的聲音

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來看看DEEPSEEK之前怎麼吹的 「DeepSeek R1的問世，宣告AI訓練與推理成本大幅縮減，在不到600萬美元的極低投入成本 和2048塊性能遠低於H100與Blackwell的H800芯片條件下，DeepSeek團隊打造出性能堪比Ope nAI o1的開源AI模型，相比之下Anthropic與OpenAI訓練成本高達10億美元。該模型每百萬 個token的查詢成本僅爲0.14美元，而OpenAI的成本爲7.50美元，成本降幅高達驚人的98%。

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又過一年了 來看本人兩年前預測文 矽谷這AI職缺明顯變少 CUDA也變少 還是一樣 CUDA與深度學習 維持大約1:10之比例 所以說 AI玩到下面 還是要自己優化深度學習算法嘛

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目前的推測應該是跳過了訓練模型的部分 也就是說不是從0開始構築AI模型，而是用成熟的AI模型來訓練，避免掉很多無謂的試錯 或空轉，也就是之前新聞在說的「蒸餾技術」 AI 系統中的 「蒸餾技術」（Knowledge Distillation，知識蒸餾），是一種 模型壓縮 （Model Compression） 方法，主要用來讓較小的模型學習較大模型的知識，同時保持高

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首先當然是算的 如果要從全球資料庫找圖再拼圖 那硬碟空間跟運算時間都會非常驚人 從實際面來看很難做到像現在5秒就出一張圖 再來是目前很紅的Novel AI 目前畫風統一程度確實不像一般Stable Difussion

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剛剛看到最新分析 跳過 CUDA，Deepseek 用精細的 PTX 寫成 韓國大宇未來資產的分析報告指出，Deepseek 並未使用 Nvidia 的 CUDA 編寫，而是透過 大量精密調整的併行線程執行代碼，達成採用較低規格的硬體產出高效能 AI 模型表現。 所以他不用cuda

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阿肥外商碼農阿肥啦！ 這幾天都在休假陪老婆本來懶得說什麼，但這咖就沒什麼料，還覺得自己是專家。 Deepseek R1真正的貢獻就是在方法論上證明讓大語言模型直接走真正的RL去鼓勵模型生成 思考鏈的格式以及讓模型去想更久就會出現語言模型的啊哈時刻（AHA moment)，而且是無 論模型的大小只要強化學習給模型指導規則讓AI模型持續接受指導跟環境學習模型就會在某

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這幾天中國的什麼低成本AI 好稱可以解省98%算力 只要輝達H100就夠用 美股大崩 台股現在過年躲崩 友版股民皮皮抖 對房版都沒人討論，應該暫時沒影響吧！畢竟不論中國來的AI是真是假,

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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