再次说一遍 千股NVDA 防身防失业防变成电池防小人防渣男 QQ
半导体有所谓的摩尔定律 AI也有 就是所谓的Scaling Law 他基本上给了一个大方向
AI是有三个元素组成 算力 算法 资料
Scaling Law基本定锚模型大小算力和资料相关性 沿者这条路的终点就是AGI
看看AI教父最新的访谈 https://zhuanlan.zhihu.com/p/699127896
这也意味者Scaling定锚算力类似像电力一样 永远不嫌多 然后你没看到AI盈利模式是
是因为最近这几波AI提高生产力是从业界生产工具开始 (今年老黄GTC已经暗示了很多)
像是RAG/DocAI/更别说面向设计业者影音等 等终端消费者终于看到AI落地场景时
那通常已经扩散到on-device端 从GPT4 2023/03第一次出现到仅仅只过去一年
但已经一堆黑科技大量出现 比方多模态AI能做哪些事情
帮助产业openai已经示范了很多 照这种速度 5~10年 会看到大量落地应用
包含机器人多拉a梦
AI发展正处在非常夸张的高速发展 另外个例子 2023年LLM context token length约8k
(你可以理解成他单次能吸收资讯量 每个token大概等于0.75字母
所以单次大概可以喂食6000英文字母给LLM) 到今年狗家LLM可以有1M context token
(大概等于1200页数 pdf) 搭配多模态 这玩意能瞬间处理巨大资料量
这意味者这个虚拟助手 你随便丢给他1200页的百科全书 他瞬间就可以回答你要的资讯
并且不只是返回资料 它能整理成你理解形式 帮助你瞬间了解1200百科全书
再搭配diffusion这类型模型 他甚至能画示意图来引导你对知识认知
这种提高生产力已经超越人类助手....多模态LLM以后会非常适合处理巨大资料量
帮助人类在工作上的需求 这些需求都是指向算力(高速计算)和内存这俩相关产业
至于胡言乱语这部分特性 目前证据指向模型越大 数据越多 多模态越多 胡言乱语越低
而AMD的未来会在Inference端 也就是onnx转模型c code这类型
目前现在的战场还没全面到Inference 所以也是充满不确定性 主因是
老黄也开始杀到inference端了 但AMD也是少数唯一能在infernece有前瞻性
加上市值低 苏妈也算是少数属于能端出东西的ceo 值得可以赌赌看QQ
而on-device端会在高通果家狗家这类型公司全面厮杀 而内存就是那三大家HBM
然后台湾就是代工 QQ