"关于这点我只能说
你实际去看过台积电联发科鸿海广达他们是怎么导入AI的
你就会知道他们现在只是单纯为应用而应用而已
实际上并没有任何产能提升 "
您觉得设备，制程，IT，CIM，RD，MIS平常都在干嘛？
整天调机? 整天tune recipe? 整天写code?
错了，其实我们每天大概有70%的时间在蒐集，整理，阅读资料
20%的时间在开会
10%的时间才真的在实作。
而AI的强项刚好是第一项
以前我遇到问题的时候，要去原厂官网，stack overflow，甚至是对岸的CSDN查解法
查完还要验证，不可能无脑硬上
而现在直接问copilot，分分钟钟就有答案
等于我可以有更多时间投注在验证的部分
更别提后来的写slide ,发pr等，基本上都可以让AI迅速完成
光是这一点，就能至少提高我30%的工作效率
如果你的产能提升指的是机台的部分，那AI的确无法直接介入
但如果是对人类的部分，那提升的额度真心无法忽视
啊当然你说，反正提升了也只是让工程师有更多的时间滑手机，实际上对于产能没帮助
我也不否认就是了。

提升心理健康不好吗

减少工时很重要

不用太认真==他那个大概是看了知乎或者b站的中国吹捧文，而且应该大约是A股爆炸之前那时期的

每天吹无用泡沫，总有一天吹到经济周期下行突然又变成先知了，然后记得要开课收费赚他一笔

先放话先赢，涨/跌喊久了总有一天会说中

我只能说哪怕是不到10人的新创小公司，每个月花20美去订阅chatgpt，对于缩短工时，提升个人效率，也是非常有用的。更何况是台积鸿海这种万人大厂，根本没有不用AI的可能

就只是位没办法靠出书赚钱的富爸爸

原po第一句话就直接end了还回他干嘛

鸿海的关灯工厂你以为是怎么办到的

ai在收集汇整比对上是真的远超人力

光是能减少像无头苍蝇般找答案就让人感觉很棒了

现在AI辅助工具是真的满不错用的很多东西本来你得特别找人问，现在直接问AI就很容易找到对的连结很多时候问题常常是在一个大的code base里面去找到自己想要的部份对于不熟悉的人很困难

以后重复性工作毫无价值，努力也没用

资料整理分析真的是copilot最好用的部分 光是他会把你之前整理的东西 资料回报提醒给你 就超好用 工作上太多资料不记得放在哪个文件里面 他都能帮你找出来

资讯的汇整仍然是需要人 但是有个东西可以把散落各处的资料抓出大部分来实在是非常爽

流水线的用人减少速度是很恐怖的，郑州10万人厂区关掉都不影响总产能

工程上很多东西不是困难，而是不知道现在的规定或状态到底写在哪里以往入门的菜鸡一定得问知道的人，现在可以直接上AI帮你点出一个比较小的范围

人还是需要解释规定，AI 能找出规定但是人的解释才能决定怎么在规则下做事

每个月收一家小公司20美，撑得起AI那么高的股价吗==

某些台湾人就奇葩喊AI泡泡会爆同时又觉得台湾会爆缺电

但是现在有AI工具的话，人就可以把时间花在需要用脑力解决的问题上我是觉得这可以让大家更自由地发挥自己的想法和长处

20美是个人户，最便宜的方案啦。商用等级当然不可能这么便宜

$20/per month 那是一个人吧

原原po讲那句就知道他完全不懂电子业了

光是copilot 能先简单帮你读一下文件 指出资料在文件那部分就能节省很多时间 减少你读这份文件目录 summary部分 当然真正资料有没有用还是要人工判断

你在券商工作得话就知道这东西能少请5个助理

且loading大减确实有可能增加产能 因为每个决策都因此得到更多余裕 因为实作上 几乎每个决策都嘛是在有限时间精力下拍案的

等于有一个半专业的图书馆管理员帮你指出资料在那个书柜 非常好用

你请助理整理，觉得不好想退件还要顾虑助理心情。请copilot，你退他100次他都不会和你抱怨

一堆工程师其实都在捞资料写报告 没有动手实作 这些ai对捞资料很有帮助 甚至丢一堆资料给他都能生出有模有样的ppt出来 我看公司那些资深的最近滑手机的时间是真的越来越多惹XD 但真的动手做事的人还是做的要死就是了 毕竟他们可以这样生报告就会弄出更多事来搞你

我公司现在自己有copilot给员工用 会用的人是真的能提升不少效率 更别说现在很多大公司资深写程式的都在利用AI提高产出程式的效率了 有在观察欧美那边的职场变化的话 AI现在已经冲击不少程式菜鸟的工作机会 反而会利用AI来提高写程式效率的资深工程师更吃香 讲白话一点就是AI比刚开始写程式的菜鸟还好用

光这点可能一个team一年就少报废一两百片 若问会很少吗？老板的眼中少报废都嘛是多赚

我倒觉得AI可以减少菜鸟工程师的劣势资深跟菜鸟能力差距最容易体现在处理bug的能力上但只是写程式的话 菜鸟现在有AI比以前容易跟上

AI其实是增加菜鸟劣势 因为老鸟会用资讯判读力的落差而把优势加大

菜鸟要减少劣势就是要跟着学会利用AI帮忙写程式 但麻烦的是菜鸟对于一些整体架构或系统都还不太熟悉 这部分就是资深工程师的优势 知道怎么利用AI去产出自己要的东西再整合起来大公司除非是为了要养人 不然如果公司内的资深工程师懂得利用AI的话 确实是不太需要再额外多请很多菜鸟工程师

我觉得AI在解决"对架构或系统不熟悉"这点满有用的啊没有AI的时候，这确实是资深工程师的优势

所以才说近年工程师独立上线的训练期越来越长 因为比起老人当年要学的工具只会越来越多 但如果没弄通只是绑手绑脚

但现在菜鸟可以在有AI的情况下知道自己该去了解哪部分

一个概念，以前我有一个一万个物件的程式要看你。没Ai我可能要花5个工作天才能处理完，有Ai，这种东西只要1-2个工作天就能处理完

毕竟AI只负责找东西给你 怎么下comment是人类的事

以往我觉得最麻烦的就是进入一个新的领域，你不知道需要从哪边开始看code，现在AI可以很有效地解决这问题但当然前提是工程师要有意愿了解code为什么长这样啦

不管菜鸟资深，AI能帮助写程式已经是不争的事实，真正劣势的还是不懂还利用AI工具的人

coding还是需要人去验证,看过有菜鸟用AI 产code结果后面增加需求跟修bug应付不来

我自己觉得产code并不是AI最能提升产能的部分就是了XDD不过确实是很方便，也能省下一些无聊的重复工作没错

然后以前一篇技术文章可能要花你1个小时看，现在Ai可以直接做成podcast，你直接通勤就能听完了Ai能加速帮你看完一堆东西，让你写的时间压缩

AI在PE跟INT的帮助就很立竿见影 厘清跟实验设计的准备工作大幅缩短

那么有人知道再来AI还能进化吗？除了收集整理资料外，再来还能做什么？讲到投资，还要看未来有什么大饼可以画吧？

以code而言，我觉得AI就像积木，他可以很快帮你做出立方体，圆柱体等特定功能的物件。而要想办法把这些物件，拼出一只喷火龙就是看工程师的实力了。

我觉得你如果是愿意用脑筋的人的话，不论资深还是菜鸟，AI对你的能力增幅是会比别人大的

112楼这倒是没错

搓出立方体、圆柱体 这个本来早期Copilot就很快了甚至我自己打可能都不是太慢

未来的大饼就数位孪生吧，你不用进厂在家就能产线作业

光工程师的效率上升这点，就是钱了好吗？当工程师能因为Ai提升一倍以上的效率，公司的相关支出就能减一大块，对企业来讲这就是钱了。

其实这也有可能变成军备竞赛就是了。

不讲别的，我认为周休三日这个东西还真的可以因为Ai发展变的可行

现在其实就是那几个龙头在军备竞赛了 卯起来砸钱搞基建

LLM base model 是，但软件开发也可能是啊XD跟竞争公司要对咬的话，双方产能都提升的情况下其实也没能省下什么XD但是对消费者来说是有利的

要看议题的专业程度吧，有些冷僻艰深的主题用AI的话还要花更多时间改，就跟找外系的帮你翻专业领域的paper一样

ai是真的帮助工作更轻松 要谈取代还早