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※ 引述 《d8917936 (OKAS)》 之銘言: :   : 高盛:人工智慧投資正在泡沫化、短期內還不會破裂 :   : https://today.line.me/tw/v2/article/oq25arN :   : MoneyDJ新聞 2024-07-19 08:27:09 記者 賴宏昌 報導 :   :   : 彭博社週四(7月18日)報導,高盛(Goldman Sachs)證券研究部主管Jim Covello指出,歷 : 史經驗顯示、大多數的科技轉變(特別是那些變革性科技)都是以更便宜的解決方案取代非 : 常昂貴的解決方案,以極高成本科技取代工作崗位基本上是截然相反的。 :   : Covello表示,未來數年人工智慧(AI)基礎設施投資金額預估將上看1兆美元左右,企業若 : 想獲得足夠的回報、必須能夠利用AI來解決日益複雜的任務。他認為,AI有望讓編碼這類 : 工作變得更有效率、但仍不足以讓費用合理化。儘管如此,Covello也坦承AI泡沫到明年 : 可能都還不會破裂。 :   : 英國金融時報7月11日報導,高盛指出,超大規模(Hyperscale)雲端運算服務商能否在資 : 本支出折舊費用生效前讓營收加速成長、將是接下來的觀察重點。 :   : 報導指出,一些下游企業若發布保守展望,將會加劇人們對亞馬遜、Meta、微軟和 : Alphabet(所謂的超大規模雲端服務商)去年在資本支出和研發方面砸下3,570億美元能否 : 產生合理回報的疑慮。 :   : 高盛全球投資研究(Goldman Sachs Global Investment Research)6月發表報告指出, : Covello表示,他懷疑使用AI會提高企業估值,因為任何效率的提升都可能遭到競爭的侵 : 蝕、實際提升營收的路徑並不明確。 :   : MarketWatch 7月10日報導,巴克萊證券研究分析師團隊認為,雲端運算服務商急著打造 : 數據中心、似乎與「錯失恐懼症(FOMO)」有關。 :   : 華爾街日報6月報導,高盛資訊長Marco Argenti表示,高盛GenAI程式設計助理(微軟 : GitHub Copilot)讓軟體開發人員效率提升約20%。 :   :   : AI目前還在發展初期根本還沒到獲利階段 廣泛應用搞不好也是5~10年後的事 :   我不知道現在AI股價是不是泡沫,但AI應用早就超過10年了。 應用其實不是大家想像的高大上而是你我平常日常事。 像大家隨處可見的車牌辨識的無人停車場就是個例子。 而在ChatGDP爆紅前一些網路公司早就在把AI應用在其產品上, 不論是Google用在搜尋引擎又是FB拿來祖用戶都有使用。 應用早就進行好幾年了也都有成果了,只是未來會如何沒人料得準,所以才有本夢比跟接下 而來的泡沫。 但泡沫的只是股價而不會是AI技術。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 42.72.235.149 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1721360279.A.67B.html
jim543000 : 車牌辨識不是AI好嗎 唉 不懂裝懂07/19 11:39
jerrylin : 現在說的AI是有思考能力的生成式AI 07/19 11:39
jerrylin : 辨識車牌這種太低階了07/19 11:40
prostar : 哇!半瓶水07/19 11:40
snowhood : 重點是投資下去..錢錢會回來嗎?07/19 11:40
WunoW : 那叫ocr 不是ai07/19 11:41
問題是OCR無法找到車牌本身,而找到車牌遠比辨識號碼難。 若簡單的OCR可以用,車牌辨識的停車場早在三十年前就普及了。 大家都只看高大上的生成式AI,但AI技術應用本來就非常廣。 我是相信原報導講的事終會發生,但時間點誰也無法鐵口直斷。
steak5566 : 怎麼會覺得現在的LLM有思考能力呢?07/19 11:43
naloer : 微軟 Google Amazon Tesla早就都在用了…07/19 11:43
naloer : 但車牌辨識只是單純影像辨識而已 說不上AI07/19 11:44
qasaq : 視覺辨識也能吹成AI,你文組齁07/19 11:44
edwinrw : AI選土豆都幾年了07/19 11:45
moom50302 : 看兩行心得跟一樓一樣,不懂裝懂07/19 11:45
YCL13 : 車型辦識才是需要用AI進行,車牌辨識則是30年前大學07/19 11:46
YCL13 : 生修影像處理課程的期末報告等級,而到20年前則降到07/19 11:46
YCL13 : 期中作業等級了啦XD07/19 11:46
lin102 : 有獨立思考能力AI 人類要被終結了嗎07/19 11:46
q2825842 : 視覺辨識當然也是AI包含的領域,只是不是所有視覺07/19 11:47
q2825842 : 都是用AI07/19 11:47
WunoW : 30年前太誇張了 ai第一次被吹差不多20年前07/19 11:48
WunoW : 同時期被吹的還有vr07/19 11:48
gowet : 本來很多工業上的應用都是AI,像自動機台等等,最近07/19 11:48
gowet : 炒的叫生成式AI 07/19 11:49
WunoW : 但當時電腦都跑不動 所以不到一年就冷掉了07/19 11:49
zxcdewqasd : 現在沒有生成的一律不准提到 AI07/19 11:49
gowet : 你看宅配廠房自動分貨理貨,那也可以是AI呀07/19 11:50
ducah : 現在炒的叫生成式AI...07/19 11:50
WunoW : 生成已經是標配了這進展真的挺恐怖的07/19 11:51
ducah : AI範圍要拉這麼廣 電子計算機也是AI ^^07/19 11:52
talrasha : 這麼說...掃描紙本到電腦也是ai (茶07/19 11:52
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 11:52:54
arnold3 : 你先搞懂ai是什麼好嗎? 07/19 11:56
我覺得大家才把AI定義窄化成生成式AI。 像車牌辨識,目前主流方式就是用CNN訓練後去找車牌跟辨識,這本來就是AI應用啊。 若原Po講生成式AI在發展初期這我認同,但AI應用不是。
doggystyle : AI早就有了 只是現在的又更進步 但這也正常 07/19 11:56
ducah : 連結車牌那個叫資料庫搜尋跟網路普及07/19 11:56
ducah : 要算AI的歷史 要從圖靈開始算 10年真的太短了 07/19 11:58
fatb : 這篇說的也是我看到的 但我認為那些是出來蹭的 07/19 11:58
az0102 : GOT 07/19 11:58
AirLee : 讓工廠數位孿生…變得更準確 07/19 11:59
WunoW : 先定義泡沫吧 目前nvidia和台積電財報還對得起股價 07/19 11:59
ducah : 發這種文 可以先補充一下冷知識 XD 07/19 11:59
tdkfresher : 視覺辨識的演算,這都是以前就存在的AI,感測器的運用 07/19 12:00
ducah : 生成式AI先了解一下是怎麼回事 為何會變成爆點 07/19 12:01
tdkfresher : 以前大都工業用,民眾漸漸認識而已 07/19 12:02
menontw : 車牌辨識那是pattern recognition,那我在35年前讀 07/19 12:02
menontw : 研究所,就有人在做這方面的研究了。 07/19 12:02
我可以100%跟你講,目前市面上所有的車牌辨識系統都是CNN訓練出來的。 過去的技術都卡在辨識率太低,是一直到CNN出現才一舉突破而大量實用化。
ducah : 過去的AI應用 大多是分辨式 07/19 12:02
ducah : 分辨式 生成式的差別 是這波炒作關鍵07/19 12:03
總之,我想講的是,不是只有生成式AI才叫AI。 AI應用層面要廣得多,就算是簡單的辨識應用也要資料跟硬體去訓練。這方面需求一直都在 ,也是為什麼NV會早在生成式AI爆紅前就在推高階產品的主因。
ojh : ai定義先不談 台積股價早就超漲到不合理的位階了 07/19 12:03
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 12:03:27
WunoW : ai是奠基在大數據 首先要先有足夠的dataset 07/19 12:03
WunoW : 你要知道很多數據都是近年才公開的 以前根本沒有 07/19 12:04
WunoW : 你以為的ai很有可能只是一連串if else跑出來的結果 07/19 12:04
ducah : 看不下去 不懂沒關係 學就是了 別硬凹 07/19 12:06
bob120400 : 我以為有自我創造力的才叫AI 07/19 12:09
hensel : ChatLGBT 07/19 12:14
andy810306 : 一堆不懂裝懂說這篇不懂,真的笑死 07/19 12:14
NCUking : deep learning 是 AI 基礎 一堆不懂裝懂 笑死 07/19 12:14
我也以為是常識結果一堆人搞不懂... ※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 12:15:57
WunoW : 是machine learning,deep learning只是其中一部分07/19 12:17
這些都是AI,但deep learning是這幾年AI技術的重大突破,多數應用也是根基於此。
nanpolend : 電力也是上期泡沫化後技術你可以不用電再來嘴07/19 12:17
andy810306 : 生成式AI到目前都沒有意識,只會照現有規則拼湊銜07/19 12:18
andy810306 : 接資料,要有意識的話各位白領已經沒有工作了07/19 12:18
appledavid : 文組一堆,笑死人,廣義來他說的沒錯啊 07/19 12:18
ducah : 樓上的說法很有趣 智慧生物的意識 是不是現有規則07/19 12:19
andy810306 : 不過99%白領工作都不需要意識就能做,所以很多人在07/19 12:19
andy810306 : 吹他的工作可以用AI加速XD不知道是好事還是壞事 07/19 12:19
ducah : 的拼湊?07/19 12:19
NCUking : 真的一堆不懂的在亂嘴 笑死人了07/19 12:19
ducah : 定義要拉這麼廣 要從圖靈開始算07/19 12:19
andy810306 : 樓上內行,確實是這樣沒錯,但我也說了大部分人的 07/19 12:20
andy810306 : 工作難度遠遠不到創意發想,都是不用腦的拼湊工作07/19 12:20
ducah : 這波炒作就是生成式AI拿出成果了07/19 12:20
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 12:21:00
andy810306 : 真的要到創意發想等級,你的專家訓練資料遠不夠 07/19 12:21
ducah : 拿分辨式AI跑來說 這個很久啦 有什麼神奇 07/19 12:21
andy810306 : 你在網路上會看到的是菜雞學習資料還是專家乾貨? 07/19 12:21
ducah : 這就讓人頭上三條線 07/19 12:21
hillgod : AI 是真的股價才是假的,但是有話題才會漲,一直以07/19 12:21
hillgod : 來都這樣07/19 12:21
blue09 : 噓的一堆學個皮毛不懂裝懂,就很像一群只玩過智慧 07/19 12:22
blue09 : 型手機的人在那邊說OME P2不算是計算機一樣好笑。 07/19 12:22
blue09 : 類神經網路你們出生前就有了啦,什麼是AI前面那些07/19 12:22
blue09 : 只聽過大數據的人真的懂嗎,一堆理組思維的XD 07/19 12:22
ducah : 根本搞不清現在的炒做點是什麼 07/19 12:23
WunoW : 理組也被嘴了 XD 07/19 12:23
WunoW : 其實很多理論都是早就有了啦 但就是搞不出來啊07/19 12:26
NCUking : 原po也不必跟不懂的人太認真07/19 12:26
ducah : 別人當然嘴半桶水 搞不清楚狀況 07/19 12:26
ducah : 市場在炒電動車 拿汽油車來說 阿這個早就有啦07/19 12:27
ducah : 不就都汽車 07/19 12:27
WunoW : 以前是說電動車普及要先解決電池技術的瓶頸07/19 12:28
WunoW : 結果特斯拉沒在屌你電池怎樣的 直接就出來了 07/19 12:29
WunoW : 然後現在歐美一半的車主都因為里程焦慮要換回油車 07/19 12:30
gladopo : 類神經網路就老東西了,只是最近大爆發 07/19 12:30
WunoW : 類似的講不完啦 蟲洞理論也早就有了 就搞不出來咩07/19 12:32
boggy : 車牌辨識應該能通過圖靈測試吧,整體來說可以算AI 07/19 12:33
boggy : 啦! 07/19 12:33
chjh20223 : 我推你最後一句 07/19 12:40
ducah : 光sora的誕生 生成AI技術就不是泡沫 07/19 12:41
ducah : 接下來的點是 sora算力成本甚麼時候降到影視工業能07/19 12:42
ducah : 大量採用07/19 12:42
bryanma : 胡說,自動販賣機就是AI了 07/19 12:47
yurian : 生成式ai也有圖像辨識 主要拿來分類分群 07/19 12:47
yurian : 當然單純的車牌辨識因為比較簡單 很早期就有了07/19 12:47
nakinight : 生成式Ai 不是一般的Ai 07/19 12:49
ducah : 生成式AI最經典應用是自動修圖 大媽修成辣妹 07/19 12:49
ducah : 沒成為股價炒作爆點 XD 07/19 12:50
yurian : 生成式ai有沒有實用性 真的只是炒作嗎? 最簡單大07/19 12:51
yurian : 眾最容易了解的modal llm(像是chatgpt) 就可以拿來07/19 12:51
yurian : 輔助程式撰寫 和 加些外掛(目前語言 聲音 圖像 都 07/19 12:51
yurian : 是分開的 短時間多半只是把不同modal用串的串在一07/19 12:51
yurian : 起 之後應該會慢慢有可以綜合理解的modal) 可以幫 07/19 12:51
yurian : 忙做報表等 更別說影響到繪師生態的那塊 都是已經07/19 12:51
yurian : 很實用的部分 07/19 12:51
yurian : model- 07/19 12:53
寫程式的部份前陣子有同事接觸過,目前是太複雜的部份還不太能勝任, 另外版權問題是另一個隱憂。不過這個東西發展很快,或許已經有進展了也這說不定。
cycy771489 : 中國有無人計程車,不過很慢 07/19 12:55
yurian : 但是商業角度上來看 過高的股價變成泡沫也很有可能07/19 12:55
yurian : 但這跟某meta之前在吹的元宇宙狀況不太一樣 07/19 12:55
我也是這樣認為,AI的問題只是沒人知道會發展到哪邊而有本夢比造成的泡沫。但技術本身 的影響是明確且深遠的。
la8day : 一堆AI教科書第一堂課就是數字辨識好嗎,難道Hello 07/19 12:55
la8day : World不是程式? 07/19 12:55
asd789546249: 是ChatGPT 不是 GDP 07/19 13:00
zdctengi : 看到一堆不懂裝懂的真的快笑死 這輩子沒上過大學吧07/19 13:01
acolam : ocr確實是ml到現在的cnn啊 啊不就是ai的一部分07/19 13:02
barlin : 推這篇AI不是只有生成式才叫做AI好嗎 07/19 13:07
barlin : 難怪某黨教主會說人類2023年最重要是發明AI 07/19 13:08
barlin : 一堆不懂裝懂的07/19 13:08
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 13:10:40
YJM1106 : 車牌辨識有AI啊 訓練辨識引擎的時候還會再用生成式 07/19 13:10
YJM1106 : AI產生的照片來喂資料當樣本呢 07/19 13:10
YJM1106 : 自產自銷 07/19 13:11
jim543000 : ocr跟ml或ai本質上就是不同的東西 你要擴張解釋是你 07/19 13:12
jim543000 : 的事情 業界不會承認 07/19 13:12
moom50302 : 討論的一直都是生成式AI……把股版人當白痴? 07/19 13:16
angusyu : 生成式AI啦,這麼會講還以為你是chatGPT07/19 13:23
Samurai : 現在哪家車牌辨識還在OCR?,基本都是CNN了吧? 07/19 13:23
Samurai : AI寫程式應該不是卡在寫程式本身,而是卡在看不懂 07/19 13:30
Samurai : 複雜需求,但LLM高速進化中,完全看chatgpt 的發展 07/19 13:30
Samurai : 了... 07/19 13:30
shinewind : 雖然都是AI,但實際上大家講的都是生成式AI 07/19 13:36
對,美夢比很大一部份是生成式AI帶來的,但我要講的是AI一直以來就不只是這塊而已。 比方說Nvida的H100是要早於ChatGPT發表的,這表示在生成式AI爆紅前AI市場早就足以讓Nv idia去開發這種單價破百萬的產品,更不用講H100不是Nvidia第一個AI產品。 相關應用產品早就發展十幾年而有基本市場,就算生成式AI技術最後泡沫消失,也還有其他 AI產品在。 這也是我要強調,股價或許會泡沫但技術不會。
davidr : 現在就是夯算力撐得起更多的應用07/19 13:39
davidr : 就像網路速度夠才撐得起yt 07/19 13:39
davidr : gps導航也是因為手機算力夠才有的應用 07/19 13:40
SeLeKon : 車牌辨識是ai??老子學生時期就有的東西了那叫ocr 07/19 13:41
只能說你脫離這個太久了,建議你找一下CNN的書看。
davidr : 說泡沫有夠智障 以後拼算力就是拚電力 07/19 13:43
davidr : 資源多的國家算力永遠跑在前面大者恆大 07/19 13:43
你把AI跟Skynet搞混了。
davidr : 啊不然大家搶購ai設備是為了什麼,為了跑在前面! 07/19 13:44
fywei : 高盛分析師要失業了 不要為難他 07/19 13:46
fywei : 只能催眠自己是泡沫然後狂賣台積 zzz 07/19 13:47
fywei : 以後來找我可以分他一碗飯 07/19 13:47
aaaa9578 : 現在好玩的是生成式AI的架構其實很多種類,如何去預07/19 13:50
aaaa9578 : 訓練模型跟把不同架構的生成式AI組合拼的就是伺服 07/19 13:50
aaaa9578 : 器的規模跟速度呀!07/19 13:50
soundbody : 我們都不懂AI啦,假如懂AI還會在這打字…早發財了X 07/19 14:02
soundbody : D 07/19 14:02
※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 14:03:48
Xyla : 一堆不懂還嗆人到底是多低能呵呵 07/19 14:16
NCUking : 十年前潮潮AI是在玩CNN刷imagenet啊07/19 14:18
pastevil : AI本來就不是有跟沒有的東西,早就有了07/19 14:22
kkithh : CNN是基於多層次機器學習,也就是深度學習的鑑別式A07/19 14:27
kkithh : I,不好意思是老技術了,並不是最近炒上天的生成式A07/19 14:27
kkithh : I 07/19 14:27
kkithh : 另外很多拿一顆MCU去控制加計算的技術,現在也都宣 07/19 14:31
kkithh : 稱是AI,就是在蹭07/19 14:31
應該不是加一顆MCU。 一般嵌入式系統都是加一個NN加速器,算是AI的終端應用。 這個在安防產品還蠻常見的,台灣應該有很多家在做。 很多AI產品大多是這種類型,走的就是增加產品價值的路線。 總之AI的應用不是只有生成式AI,也不是只有高階產品才有。 ※ 編輯: kiyoshi520 (42.72.235.149 臺灣), 07/19/2024 14:55:58
lonelytea : 原po真可憐 要被這邊的低端文組噓 07/19 15:21
ookimoo : 對,影像辨識是我20年前在學的 07/19 16:12
fmp1234 : AI之味領先業界 07/19 17:32
puyo : 分貨理貨用ai幹嘛 便宜方案不用? 07/19 18:52
cystal : 文組 嘻嘻 07/19 19:07
Prado4840 : AI已經發展很久、也一定會繼續發展,但是LLM基於機 07/19 19:10
Prado4840 : 率、只能說是一隻詞庫大很多的鸚鵡,沒有理解力, 07/19 19:10
Prado4840 : 僅只適合用成事不足 敗事有餘(如詐騙)形容07/19 19:10
artning : 類神經網路的英文縮寫不是ANN嗎? artificial neuro 07/19 21:04
artning : n network? 07/19 21:04
artning : sorry, artificial neural network.07/19 21:06
我講的CNN是Convolutional Neural Network, 也被稱為Space Invariant Artificial neural Networks (SIANN), 是近年AI應用暴發的重要技術。 ※ 編輯: kiyoshi520 (42.73.132.233 臺灣), 07/19/2024 23:54:20
Lipraxde : 你講的是 AI 沒錯啦...但模型大小差了 1000 倍,還 07/20 16:54
Lipraxde : 是有多些神奇的能力出來 07/20 16:54

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