Re: [請益] Deepseek v3 對台積電有影響嗎
所以我認為晶片需求是不會減緩的,
1. 假設 deepseek 是假的,當然喧鬧一陣後就回到原狀
2. 假設 deepseek 的一切,包括超低的硬體成本都是真的,
那只是表示 AI 業將要進入一個新時代 : 既要拚硬體,還要比算法。
沒有人會因為算法革新,就主動降低自己的算力,
比肩 chatGPT 就夠了? 賈維斯還沒誕生呢,
以汽車業的歷史比喻,現在只不過是福特T型車剛問世。
再退一步說,中國企業最擅長的就是卷,假如下一家杭州某地誕生的新創公司,
手裡已經拿著deepseek的算法,他會怎麼卷死 deepseek?
當然拉來鉅額融資,在硬體算力上繼續堆阿,然後拚降價、拚規模遙遙領先阿,
當數以億計的使用者上線,現在用便宜硬體弄出這點算力真的夠用嗎?
※ 引述《Latte7 (nonono)》之銘言:
: 想不到本肥宅一個月前擔心的事情現在才發酵..
: 不過這一個月小弟的操作沒有大幅減碼NVDA/TSM,
: 僅是分散一點持股到銀行股還有做NVDA/TSM covered call
: 小弟認為整體而言這次的事件對整個AI產業還是利多
: 個人簡單粗暴的結論是
: 1.科技巨頭對於高端通用GPU/ASIC的採購還是不會停止腳步,畢竟誰都不想落後,而且這: 攸關公司生存
: (也許這就是黃董採用配貨制的原因,不讓一家客戶獨大)
: 2.中低端通用型GPU需求量增加,
: 畢竟deepseek 證明了低成本也可
: 以進入這個賽道
: 3. 同第二點理由,Edge AI 需求也會上升
: 整體而言對AI晶片的需求還是上升的
: 中長線對NVDA/TSM還是看好
: 但短線振盪難免
: 另外最後想聽聽鄉民意見
: 這件事一個月前就發佈,
: 你知道我知道華爾街跟獨眼龍也知道
: 為什麼現在才反應?
: 且剛好在週末在社群媒體上瘋狂發酵..
: ※ 引述《Latte7 (nonono)》之銘言:
: : https://www.ettoday.net/amp/amp_news.php7?news_id=2882228&ref=mw&from=google: .c
: : om
: : 中國展示了他們的新模型
: : 重點在它極低的成本
: : 好奇這樣是不是代表科技巨頭們不需要這麼多晶片?
: : 會對台積電的晶片需求有影響嗎
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deepseek可能被另一家中國公司拼倒 這點倒沒錯
中國最擅長一窩蜂內捲
還有個問題是現在根本就不是AI研究的終點吧
算力是一切.軟體技術可以靠時間人才補足
deepseek本業是搞金融的又不是科技公司XD
就等於你拿F-16透過軟體雷達技術要拚F-35.拚得過嗎
如果是這樣根本不用去開發六代戰機了
AI可以處理但時間要很久效率比別家慢.是問有人會用?
就是這樣,中國人怎麼可能要爭領先地位還甘願用次等
gpu?中國人現在的想法肯定是,我用次等gpu+好算法
能追平美國,那我用好的gpu+好算法不就超越美國了?
光是從中國二手黃牛未封版5090二手價飆成這樣就知道
了,看空nv實際上只是想讓nv地位下降釋出便宜晶片,
不想讓美國獨佔好晶片,中國心中更想要晶片xd
最終還是要軍備競賽阿
你要讓更多人順用你的AI app, 堆硬體是必然的,不
然多人用就掛也沒有意義
F35一台這麼貴然後都被F16直接打下來 你覺得還會急
開發六代戰機嗎? 這就是泡沫
http://i.imgur.com/GzX57k2.jpg 都忘記輝達不能再
![圖 Deepseek v3 對台積電有影響嗎](https://i.imgur.com/GzX57k2.jpg?e=1738421374&s=0E_DcQk6vLEbeE9uAraLaQ)
賣給中國了嗎
代工的好處,不與系統業者競爭。
![圖 Deepseek v3 對台積電有影響嗎](https://i.imgur.com/KXS7SrQ.jpg?e=1738420111&s=GtgklsamtoG1R9KCelOI5A)
會有五代六代機就是對硬體追求無上限的證明 不然每
個人都用手持武器打仗就好
代表短期已經疊太高硬體成本 且沒有明確開發更新硬
體的需求 鏟子產業就會泡沫破掉
最高階的需求會跑去其他較低階需求
我只能說,雖然明面上不能給中國,但中國肯定有需求
鏟子產業如果破掉.根本就是給時間讓中國追趕了!
,所以輝達未來那種神奇訂單,例如買來多轉好幾手最
後給中國的會更多
如此一來未來美國勢必輸光光
這篇邏輯正確
如果大家都不點麥套餐 都去點50元 1+1 就夠飽了
每天來客數一樣 需求一樣 但是營收一定下降
推這篇,腦袋清楚
確實,不知道在跌什麼東西
那未來50+1就會漲價成70+1
甚至來客數增加一倍 但還是不點最貴套餐 那仍一樣
優化完算法 還是比算力 而且會更激烈
來客數一樣就是錯誤假設啊
未來出gpt5後 又要一窩蜂去比了
除非有額外事件: DS 如果是 ChatGPT 的套皮
但它們全都開源了 所以不太可能
小弟認為最終算力還是一切
對 來客數一樣是錯誤假設 應該會下修
產業就是要普及才有未來
如果你覺得上修 提出你的論點
演算法的天花板是硬體,硬體的天花板是宇宙法則,
知道該選誰才前途無量了吧
如果下修 那大概就是沒落了
下修不是沒落啊 就需求沒有那麼急那麼多
這個邏輯不是很奇怪?
還有人以為硬體不重要,25年前用舊主機看1080P都跑
不動,不但流覽網頁緩慢連遊戲也沒幾樣大作得玩,
高階軟體也不支援,你要用來幹嘛。
你是企業是品牌,當然要比對手有更強更快的硬體才
能領先。
會有iphone 13 14也還是很多人不換手機了
沒有那麼急?中國都追上了還不及,龜兔賽跑喔?
一個產業使用者變少會更好?這很奇怪吧
是普及才會有未來才對
原本大家覺得都要用最先進製程GPU才不會落後AI 現在
發現不會了 買便宜一點的或是其他家就好 那不就崩嗎
假如是真,短線鏟子供應鏈下修
其他家晶片誰做的
邏輯正確
我舉個例子,超級電腦獲利比較多,還是家用
個人認為還是短空長多,短期可能減少高階gpu訂單,
但是長期來看還是要用更多先進gpu做更強AI應用與服
務更多人。之前Transformer model發明後就開啟了n
v的黃金時代,接下來如果大家都用新的更有效率模型
,最終還是要比硬體算力
家用電腦不就是便宜的那端
就說了算力需求不是無限 一堆AI論文早就說了 AI需
要大量的算力 但到了滿足點後再加算力結果也不會更
好 就邊際效益
deepseek現在已經跑不動了
可見還是要更多晶片
反正ds都開源了,如果給美國算力頂尖的公司做那還
不飛天,到時候中國勢必還是需要硬體資源來卷才能
追的上,所以硬體需求還是需要,現在暫緩只是一時
而且邊緣運算需要的晶片更可觀
說不需要更多算力的你只是比較訓練的算力需求吧?
但是你的應用要服務超大量使用者(以億為單位) 你
的算力一定是要遠遠超過訓練所需
那是推論 租更多伺服器就夠了 DS節省的是在訓練 就
是現在的資本支出大項
以後發展到大家的手機就能算AI
你還是要新硬體啊 競賽又還沒結束 人家梁文鋒要的是
實現agi
並沒有 你去看 推論所需的算力遠低於訓練 他只是量
大
簡單問你,你覺得現在AI夠用嗎?差很遠吧
量大對台積來說就很賺了啊
15年前的手機跑現在的手遊基本上跑不動的
將來AI一定要朝向邊緣運算的啦
硬體怎麼可能夠用
推論算力當然遠低於訓練,但是你推論不是只有一人
在用,至少乘幾百萬吧,那就遠超訓練的算力
而且推論不需要大量的NV GPU 現在大量的採買NV晶片
多數是為了訓練
每次運算都要雲端,那自駕車普及一定車禍一堆
AI才發展2-3年硬體就到頂了!有可能嗎?
自駕AI延遲0.1秒都不行了吧
但是以目前deepseek的算力還是要2個月才能訓練完一
次模型,如果未來有更強算力的公司能一個月就訓練
出新的一樣強的模型,那怎麼可能不想辦法跟
那個就買一般伺服器啊 現在就有阿 AWS阿
我GTX1060筆電用了8年 夠本了,
新遊戲規定要用新顯卡才能跑, 但我不急著換機,
因為沒時間玩, 非生活必須. 除非我要自己跑模型.
所以你從消費者需求端切入, 那就看甚麼是生活必須,
每月繳ChatGPTPro會費的人會減少, 鏟子普及化.
以及食衣住行背後的所有資訊設備,
從產線機台到結帳kiosk, 在鏟子普及化後會發生甚麼
對台積來說都是賺啊
我就說不是硬體到頂 是需要的高階硬體量減少
你覺得現在邊緣運算晶片夠用了嗎
外星科技沒有出來前,不要說什麼算力夠用還是滿足
點,機器人、數位醫療、太空通訊,全球每秒鐘的資
訊量一直增加,現在怎麼會夠用。
台積又不是只靠高階,中低還不是台積的
其實夠用 你現在不正在用了
CPU做AI推論效率很差的,推論一樣需要gpu的大量浮
點數與矩陣運算
別家也做不來,因為要運算的多又要即時
毛利呢!中低階也用台積 你有沒有想過毛利
現在的AI夠用?差太多了吧
巨頭晶片數量可觀.晶片都被他們吃光.全世界一堆公司
你是什麼邏輯以為中低階毛利低?
一堆國家都沒晶片光台灣中小企業買個幾十萬顆不為過
中低階一樣給你對半賺好嗎
我說的是現在的推論夠用 現在不夠的是訓練 不過DS
出來後還是不是不夠很難說
現在巨頭就算砍單.後續全世界中小公司加總的量
還是很可觀
.....跟你賭台積的中低階毛利不到50% 法說資料都在
那 先去查
你的推論夠用是在什麼基準上? 只能同時服務幾萬人
算夠用?
企業和學術研究的本質不同,企業的最終目標是要提
高護城河和獲利,任何技術創新都要達到這目的才有
價值(但股版很多發文的都沒搞清楚這點)。如果演
算法(尤其在開源系統)被證明比較容易技術突破、
也容易被競爭對手學習,那大企業反而要同時在硬體
方面疊高護城河避免被狙擊
現在就在服務幾億人 誰在幾百萬
中低階是AI晶片耶 一樣先進製程
台積毛利最好的就是三五奈米
現在哪有服務幾億人
全世界在用AI的有幾億人?
你要不要說說你的中低階定義是那家公司的那塊產
品
幾億人又不是同時用
幾億很難嗎 全球多少人用過GPT
不要自己在那邊亂猜,有根據好嗎
那也不會只有幾萬
哪有,你自己身邊有幾個人用?
幾億人帳號跟幾億人同時用差很多
對岸就有自己的AI服務 14億人 十個用過一個很難嗎
能源股會是災難吧 不需要那麼多耗電
H800還不是用先進製程
我在科技業 我身邊除了打掃阿姨100%都用過
你確定對岸用過的有一成?
再說多少人是用過一次就沒再用了
我們寫code都用自動生成再修改了 現在code review
也導入AI建議了
Deepseek現在就不給海外使用了
絕對確定 AI又不只GPT 現在連修圖都內建AI 了 有什
麼難
你覺得現在的晶片夠用?不用擴充?
那市場才多少?普及才有賺好嗎
如果你定義的AI只有修圖改code,那的確這樣
也不會有什麼發展了
邏輯正確
子彈可以殺人那還要飛機大砲幹嘛 硬體是比不完的
啦
如果gg 因為中低階導致毛利下降 下一步gg就是調漲
中低階價格 毛利維持53
另外中低階需要大量cowos-S那個比cowos-L還貴…
全世界能搞cowos的只有gg 其他哪家能打
對比應該是F35被一台無人機幹掉才對
大概以為中低階就是用成熟製程吧?
事實上一樣用先進製程
分析得有道理
2330起碼跌到800多
我問deepseek的
怎麼會有人覺得AI是好用而且應用很多的 你去問幾間
企業GPT堪用好不好
更別說那些生成圖的AI 幾個人用過會說幹這好好用
沒有 不是框架服務的問題 是他本身智商就有限
有道理
AI還沒辦法自動射火箭上火星 怎麼會已經邊際效應了
咧
門坎低,會有更多ai玩家進場,最後比的還是誰的本
比較厚
晶片還是要NV的啊 還是算力大賽啊
有個可能性是DS用這方式打壓NV 價格 看以後高階硬體
取得成本會不會降低
現在的問題是 如果算法可以進步那麼大 而且還是那
麼快的時間內就出現這樣的進步 那硬體的超額利潤還
能保持多久
參考記憶體市場缺貨跟不缺貨的價差
放眼望去那家晶片廠做的出來?
算力大賽歸算力大賽,
你應該要看 NV 的定價能力,
在基本款鏟子普及化之後是否還能維持.
畢竟以前是大口大口吃進蛋糕,
現在只是吐一小口 6000億美元蒸發 吐出來.
軟體進場的玩家變多 硬體商還不是照樣賣
哪天不用NV GPU才是大新聞
NV GPU 會繼續賣啊,
換機潮 高中初階 GPU 賣多賣少 排列組合問題.
要擔心的是 Deepseek
如果每隔一陣子就出來砸鍋 推新的開源模型,
你是一間公司的管理層, 你要怎麼說服愛錢的董事會
花每個 GB200 機櫃一億元成本 去當先行者?
而 NV 少賣一台 GB200, 要賣多少顆 GPU 來補?
當大家算法等級相同時就是拼硬體了,現在美國算法
追不上,更要靠高階硬體來補足了
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首Poom 中國展示了他們的新模型 重點在它極低的成本 好奇這樣是不是代表科技巨頭們不需要這麼多晶片?2X
2024是韓國經濟20年最差的時間點 但很快人們發現,2024也會是台灣半導體的頂點 成熟製程的後路已經斷了,中國機器狗落地上的的優異表現和deepseek的出現,都是對OPENAI-NV-TSM的重擊 應用優勢不在美方,新的算法改進造成算力需求驟降的風險隨時發生,舊的算法如果固定化NV通用GPU又要受asic的衝擊 sora恬不知恥的商用化,但是顯然沒有任何實質進展,細部動作仍然很難看,但是爲了撐股價也匆匆丟出來3
的確會讓人好奇DeepSeek-V3的訓練方式, 但成本降低如此之多,另外一個思考點,是不是除了科技巨頭外, 更多公司願意投入資本支出來建立自己的模型? 而且隨著技術發展,模型建立的成本一定會快速下降。 DeepSeek-V3比較的 Claude.ai/Qwen2.5/LLaMA3.19
沒想到吹沒多久 當問DeepSeek-V3:"你是什麼模型" DeepSeek-V3竟然回答:"我是chatgpt"1X
deepseek在多語言編程指標中有自己的優異表現,很多指標優於chatgpt,最好是偷偷調用別人的API啦 Codeforce領先所有模型,思維鏈的應用上,諸如數學能力的 AIME 2024 CNMO 2024測試也是領先全球的 而且已經可以本地部署測試,成本降低是可見的,原理也是業界認可的 你以爲這兩個小例子能推翻什麽嗎XD 由於低成本和硬件限制,有缺陷是非常有可能的,但是只要原理通,未來非常可期。6
我覺得評比指標什麼都是後話 使用體驗太差 你看看這樣怎麼稱霸世界呢? 你的進線參數與資料量就比別人少了,3
這篇文章是12月底發出來, 推文的第一個人,直接開酸, 那你還不趕快放空美股七巨頭, 今天1月28日再回過頭來看, 為什麼當時沒人在乎?27
想不到本肥宅一個月前擔心的事情現在才發酵.. 不過這一個月小弟的操作沒有大幅減碼NVDA/TSM, 僅是分散一點持股到銀行股還有做NVDA/TSM covered call 小弟認為整體而言這次的事件對整個AI產業還是利多 個人簡單粗暴的結論是16
雖然認同巨頭『應該』會持續採購,但,我認為巨頭會『大量』砍單尚未交付的GPU 畢竟Deepseek已經用實際作品,相當程度的戳破軍備競賽的底層邏輯 過去2年整個華爾街,對於AI都是在交易拼GPU數量的邏輯 而拼GPU的邊際效益遞減,甚至都已經有了不合裡的溢價,再拼下去不太划算 今天看到了另一條路,跑AMD也可以,跑apple M晶片也可以,連老共910B都能跑3
台積電不缺生意 1.未來ai真的起來會需要更多 推論用的算力 超級電腦時代之後的個人pc時代其實帶來了更多生意 2.台積電真正的問題是低調了很久 美國川普點名台灣半導體打贏美國的問題
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[心得] DeepSeek將是刺破本輪泡沫的那根釘子從DeepSeek騰空出世,在到今天Nvidia (以下簡稱NV) 等一票AI概念股的下殺,這輪的科技 股估值修正才正剛開始,誰能引爆華爾街炒作了整整一年的AI神話泡泡?或許DeepSeek就會 是刺破本輪AI泡沫的那根釘子。 記得2021 Nvidia顯卡被炒作的神話嗎?那時候以太幣漲到一顆4500,NV的RTX3060顯卡從24 99美元被炒作到6000美元以上,後來的故事大家都知道了,隨著2022那輪幣圈的泡沫暴跌跟53
Re: [心得] DeepSeek對AI產業鏈影響懶人包我看完幾個在討論DeepSeek優缺點的討論影片 最後的結論都是,其實DeepSeek還是有受制於硬體算力的影響,所以能夠記下的容量 不多的嚴重缺點,也就是你只要輸入的資訊多,他的處理能力不足,就得另外再開 新的對話,這個問題就反映出這套語言模型的嚴重缺點就是在算力不足阿。 那些評論者最後的結論就是,DeepSeek如果可以拿到算力不錯的硬體應該可以突破。22
[問卦] deepseek超低成本計算是真的嗎?deepseek賣點就是不堆算力 改進算法用少量算力做出很大的成果 不過有人說是唬爛的 財經網美說deepseek偷偷用了五萬顆H100 光這成本就幾千萬美金了14
Re: [心得] DeepSeek對AI產業鏈影響懶人包先說結論 NV股票還是會漲啦 這十三年來在這大世代裡各個小世代AI進步頂峰幅度對應精確度 總結下來 因為這世代AI是用猜的 如要減少50%的錯誤 就要提升2的20次方算力 也就是Ai要提升一倍精確度 需要100萬倍的算力 這次DeepSeek只是讓這曲線抖動了一下 算是這個小世代AI算力最佳化的巔峰了17
[問卦] AI成本低,所有AI 股票都會下跌吧?是這樣的 現在有個Deepseek AI 大幅度降低AI算力成本 間接證實根本不需要購入一堆增加算力的硬體 即使AMD有介入2
[討論] 有一說一 deepseek 話題是為了臭數位部?有一說一 deepseek 話題是為了臭數位部? 三天前 我還不知道 deepseek是三小 只知道AI模型到處是 最有名的就CHATGPT 也知道美國禁賣高階全功能顯卡是為了防中共搞出強大的AI模型出來動搖美國的 科技地位6
Re: [問卦] DeepSeek問世會讓顯卡降價嗎顯卡一定會漲價 目前己經有很多deepseek布署在本機電腦的教學 ollama上也有deepseek R1模型可以下載 deepseek R1模型各參數量對顯卡記憶體需求1
Re: [新聞] DeepSeek爆紅引AI「股瘟」!ASML歐股開盤DeepSeek 終歸是個軟體... 硬體標竿還是硬體標竿阿 DeepSeek 這軟體用中低階硬體來算出 其他軟體用高階設備的算力2
Re: [問卦] 所以台積電是跌甚麼大家都要發展AI不是嗎我覺得股價有可能會緩慢跌個3成。 因為美國老早就限制了中國高端晶片, 結果現在中國使用的是老舊的晶片H800晶片,不在美國限制的高端晶片裡, 跌破大家眼鏡,所以deepseek整體以不到600萬美元的成本完成訓練, 成品就是一個媲美ChatGPT的產品,各項成本都低的誇張。- 各位科技業的專家們 Deepseek 目前是不是在當機? 無法使用了? 重裝 更新都無法登入 請問這是硬體問體嗎? 官方剛剛說太多人使用伺服器爆了
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Re: [新聞] 去年12月總薪資平均近6.5萬刷新高 金飯15
[情報] 114年02月17日信用交易統計爆
[標的] 聯發科 空7
[心得] DeepReserch: 市值型 > 高股息10
Re: [請益] 台灣貿易順差超大 但為何台幣貶成這樣?7
[情報] 2032 新鋼 達注意標準 1月自結 0.0012
[情報] 00946 114/03/06 預估除息0.025元26
[情報] 3189景碩 113EPS 0.11(Q4 -0.55) 股利14
Re: [新聞] 首檔 ETF 分割來了!0050將重返發行價 49
[心得] 券商app年度回顧25
[情報] 2942京站 獨董彭振聲 因個人生涯規劃辭任11
[情報] 5864 致和證 113年EPS 1.98 股利 0.4+0.87
[情報] 8028 昇陽半導體1月自結0.431
[情報] 114/02/17 八大公股銀行買賣超排行1
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Re: [新聞] 川普「對等關稅」預計4月2日上路衝擊歐日1
[情報] 0217 上市櫃外資投信買超金額排行