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一夜暴涨25%!英伟达如何垄断全球AI芯片?背后的深层次原因【白呀白Talk】
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- Опубликовано: 16 авг 2024
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视频简介:从英伟达背后的AI算力之争,简单谈谈一点简单的想法。
Chapters章节 :
00:00 AI成为全球科技唯一亮点
01:17 英伟达垄断AI市场的底层逻辑
04:36 关于AI未来的三点困惑
09:22 英伟达为何不能失去中国?
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关于频道/WHO AM I:
我是老白,一名在深圳搬砖的BSP工程师。这是我的个人频道,频道的内容主要是关于科学、科技和一些个人的观点。同时,我会在每周写一篇博客,谈一些感兴趣的科技内容。
I'm W., an embedded BSP engineer working in Shenzhen, China. I make videos about technology, science and some quick thoughts. I also write a weekly blog that contains some tech infos and links to interesting things.
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If you’d like to talk, I’d love to hear from you. add my weChat @AaronWhite1989 directly will be the quickest way to get a response, but if your question is very long, feel free to email me at theBetterWhite@gmail.com. I try my best to reply to things but there sadly aren't enough hours in the day to respond to everyone ~ 😭
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#白呀白 #白呀白Talk
忍不住说几句,我太理解黄教主的想法了。
我在欧洲呆了十年,后面十年做生意到处跑。
越理解其他国家的现在文化和习性,就会越理解中国或者说华人的恐怖之处。
什么新兴制造大国越南,什么印尼,去那边做过生意,开过厂的基本都知道只是什么回事。
我TM的在印尼的公司招几个人都不大行,个个只要做散工,管理困难。
中国产业链之强大,研发能力之强,可能比美国想象和恐惧的还要强大。
只要某个高科技领域到了瓶颈,中国自研成功追赶缺只是时间而已。而研发需要巨大的资金哪里来?看看我们用的生活用品有几样不是中国制造的就知道了。
小米和其他手机也卖的很好,但为什么美国独惧华为?因为华为不只手机业务,还手握通信4g/5g等其他能影响世界格局的研发和制造能力。
华为手机不封,动不动为华为的研发提供巨额资金,谁不怕?
小米等就真只卖手机而已,钱挣太多也搞不出影响世界格局的大家伙。
所以未来,只要中国撑的过,就算没有超越美国,也必然是个比美国更有活力,市场更广阔的世界中心。
谁失去了中国这个市场的控制力,谁就有可能输!要制定标准,少了中国这个竞争者并把他纳入体系,已经成功一大半。
老黄很厉害,在形势大好的情况下,依然能够算清利弊(不知道是不是AI分析的😂),刀锋还是很锋利,不过不要砍我们消费者了,4080买到滴血。
真的很感慨华人的韧性,到哪里都能做出一番成就。
台湾如果不是被压制,可能成就可以和日本韩国比肩。
加油吧,炎黄子孙,不管哪个国家的华人,我们都做好自身,发光发热!
所以,重要的是结尾的三‘自’
你好 我很赞同你说的 可以有机会多聊聊吗
全球生意4080就滴血了….一張機票而已,灑灑水啦😂
臺灣唯一被壓制的是旁邊的壞鄰居 天天喊要統一
中国大陆目前的教育体制,虽然很难出现马斯克这样的科技与商业的世界级天才,但是便宜的初高中大学费用和国家对贫困家庭的扶持,还有国人先天对教育的重视,可以源源不断的产出各行各业踏实肯干基础功底扎实的基层科技从业者。最高精尖的领域中国因为基础薄弱很难有后发制人,这部分可以先让财大气粗的美国帮中国试错,试出清晰目标后中国可以再靠庞大的工业能力和庞大且素质优秀的科技人员还有举国体制去追赶。对未来的中国,我并没有自信说他可以超越美国成为世界第一的科技强国,但我相信未来的中国不管是从民生还是科技领域,是一定要比欧洲好的,即便是不如美国,综合安全,饮食习惯,文化习惯各方面来说也是可以和美国有所竞争的的,可以把更多华人顶尖人才留在国内。
分析的很棒,加油年輕一代的所有人,都要努力
她出口成章,都是靠学习,靠一点一滴的积累,
英伟达是企业,获利是唯一的目的,一切必须服从这个目的,这就不难理解黄的言论。中国企业惯有跟风炒作的习惯,不到被卡脖子就不会反抗,这是规律。英伟达就是要中国市场对其产品有依赖,放弃自主研发,能买到就不必那么辛苦自己造,早出产品早赚钱,华为这种企业终究是极少数。
目前来说,在新的算法还没突破之前,谁的算力强,谁就是王。没有也许是,而是肯定是。
隨著中國對台灣的軍事脅迫活動加劇,台灣經濟部近期修正對中國戰略性高科技產品出口管制清單,AI、電動車晶片與高效能運算系統等仍維持嚴格管制。
國際上陸續更新戰略性高科技貨品出口管制清單,台灣經濟部近期公佈修正對中國晶片及技術出口管制清單,本次修正鬆綁低運算力產品出口,至於人工智慧(AI)、電動車晶片與高效能運算系統等,仍維持嚴格管制。
鑒於瓦聖那協議(Wassenaar Arrangement 關於常規武器與兩用產品和技術出口控制的瓦聖納協定)等國際規範已更新出口管制清單,台灣經濟部國際貿易局7月6日公告,預告「戰略性高科技貨品種類、特定戰略性高科技貨品種類及輸出管制地區」之「軍商兩用貨品及技術出口管制清單」及「一般軍用貨品清單」修正草案,預告期為7月7日至今年9月4日,預計實施時程落在9月下旬。
其中,「軍商兩用貨品及技術出口管制清單」,將管制貨品分為10大類別,包括核能物質與設施、特殊材料與相關設備、材料加工程序、電子、電腦、電信及資訊安全、感應器與雷射、導航與航空電子、海事、航太與推進系統等。
台灣經濟部官員表示,俄烏戰爭爆發後,用於戰略的無人機科技備受關注,國際對於相關零組件出口管制也趨於嚴格;這次主要修正項目為電子系統零件、電腦系統設備、感應器和航太與推進系統等,修正新增項目納入次軌道飛行器。
本次草案修正版本中,針對電腦及相關電子設備運算能力限制進行調整,將現行出口限制尖峰效能超過每秒29兆浮點運算(WT)者,提高至超過每秒70兆浮點才須強制申報出口;換言之,本次修訂放寬低階運算力處理器、晶片等零件或設備,至於高階運算力設備為嚴格管制範圍。
台灣經濟部工業局官員說明,當每秒浮點運算次數愈高,代表運算能力越強,例如擴增實境(AR)、虛擬實境(VR)等所需的運算能力介於每秒10兆至100兆次,電動車自駕晶片、AI伺服器、資料中心等每秒超過100兆次,高效能運算系統更能突破每秒1000兆浮點運算。
台灣經濟部貿易局指出,戰略性高科技貨品(SHTC)未經許可,不得輸出;若未經許可出口管制貨品,將因違反貿易法而面臨有期徒刑、拘役、科或併科罰金或罰鍰、停止輸出、輸入或輸出入貨品,或撤銷進出口廠商登記等裁罰。
「Wassenaar Arrangement 關於常規武器與兩用產品和技術出口控制的瓦聖納協定」,是一項由美歐西方及亞太工業發達等40多個國家簽署,管制傳統武器及軍商兩用貨品的多邊出口控制機制。該協議將伊朗、伊拉克、北韓和利比亞4國列入管制對象。中華人民共和國和以色列不是締約國,因此瓦聖納協定締約國出售產品和技術時,必須對被管制及非締約國限制出口被管制的貨品及技術。
中低階的產品賣給中國,使的中國的國產競爭者沒有養分茁壯,便可永遠獨占市場,這麼簡單的道理也想不懂嗎?
懂。不过卖得这么贵,利润这么高,利字当头,别的资本会迅速加入。中低端产品不是最强有力的武器,行业标准,产品生态环境才是最终最有力的能维护垄断的武器。这个一封锁中国市场,那个短期肯定中国业界会很痛苦,但是那将逼迫中国自建标准和生态。那才是英伟达最不愿意看到的。不过政客不一定配合了
版主的說法無異是無病呻吟,想要看到邊界,想去了解信任,首先你得有能力比別人更接近邊界,接觸信任問題的狀況,才能說出更令人信任的答案,以前的大陸軍備沒有任何能量標準時,不就是用量制價達成大陸當時的戰略目標,等到經濟發達了,引進先進機床,有能力貼近標準後,才能更進一步說出除了以量制價,還要優質,準確等要求
1450
最后的结论讲的非常好。庆幸国内还是有非常专业且头脑清醒之人。
so what?說好聽點--人微言輕;說難聽點--狗吠火車,況且說的還不一定對
总结的很到位,别被焦虑吓晕,建立自我标准、系统和生态才是不败的根本
我并不觉得今年的AI风暴是个多么有用的革命性东西,远远不能和iphone的诞生相提并论,绝大多数普通根本用不到大模型,大模型的本质也只是复制粘贴而已。
非常同意,就跟其他办公软件一样,提升了效率,但是说革命性还差的远
不能买英伟达,AI芯片必须要自己搞,因为这个真的关乎到国家安全。人工智能武器化将是战争形态的一个隔代。。。我们必须要加速投入研发AI武器化。。。如果隔代,我们将变成第二个伊拉克也不是不可能。。。武器代差是致命的。。。
NV不是只有chip成功,是整個生態系的成功,不然這麼多人都可以做為什麼只有一家NV成功了,你可以想像背後的原因是什麼。
@@hismart0605 民用是,军用那一定要闭环的。。。重要的性能和算法算力了。。。谁先发出第一击,谁的反导概率更高。。。
分析都非常到位,但是14奈米製程設備仍然遠不可及,而如今AI都進入3奈米甚至2奈米製程,一切都是美好,但是現實世界很殘酷無情打壓中國半導體進展,只有乾乾著急吧!
偵測器夠多, 統整資料鏈, 超快運算與精準預測, 是能攔截超音速飛彈!
国产AI芯片 寒武纪 云从科技 旷视科技 商汤科技 发展的都可以的
是否大模型是AI的终局,不是我们能决定的,但是众多的论文证明了算法的准确性和模型的体量有着显著的正相关关系。这种正相关关系也伴随着算法的不断创新,当模型增大到一定程度时,边际收益会递减,于是出现了ResNet,Transformer等新的算法,使得更大的模型能够进行实验。换言之,我们看到的不仅仅是模型在增大,而且算法也在不断进步,适应大模型的需求。算法,模型和数据三者是协同发展的,任何一方停滞了,其他两方也会受到影响,但是这三方中唯一可以被垄断的就是芯片,所以很多人都会囤积芯片,因为芯片可以直观地向普通人展示你在做AI,而公司发表了多少篇顶级论文,建立了多大的数据集,普通人可能并不关心。
為什離不開中國生意
因為他國沒有中國的生產環境阿
生產 三大首要 一是安穩的環境 二是穩定的原料 三是高效率的人工
光第一項 歐美就可以都淘汰了
GPU最需要是 提煉後的稀土 不是原料稀土礦
美國的提煉稀土 至今都是0
光這一項 英偉達要是被踢出中國 包準明年倒掉
當中國工人忙著加班生產時 美國工人在做什??
忙著罷工 忙著0元購 忙著槍擊
台XX去年6月移場美國 本月剛好滿一年 請問生產了什??
Nvdia是想做下一个世代的wintel,从产业界切入,后面可能会扩大到生活。我觉得他们很可能会被拆分...
故事是这样的
@@aaronwhitetalk 今天北京发布了相关的产业规划 提到了基于国内的深度学习架构以及相对可控的国产硬件
Nvidia 的做法給我的感覺比較像是多年前的 SGI
@@MyMovie5858 true, 但是我觉得此时非彼时,Nvdia更多的已经掌握了应用端,形成了一定的用户粘性,外加AI的契机,这些是当时的环境比不了的。
目前确实是NV在AI硬件方面处于几乎垄断的地位,这样导致了获取算力的成本过高,所以我认爲这样的局面并不利于AI技术的百花齐放,而是只有巨头才有实力运行大模型。但是现在现存于市场上的算力其实是非常巨量的----普通人手中的Nv/AMD/intel显卡,不过这些显卡并不能有效地组织起来为AI模型提供算力, 处于垄断地位的NV应该也不会主动去推动这样的技术。之前我有瞭解到一个利用区块链提供云算力的项目Dynex,现在已经发布了一些运算的SDK并且已经在内部测试pytorch模型运行在dynex网络上,我认为这种方式打通了零散算力和需求之间的通道,可以让算力的成本迅速降低,让更多的爱好者和初创公司有更多机会参与到AI开发之中。打破一家芯片公司垄断的有没有可能不是另一家芯片公司,而是另一种维度的技术方案?当然这种云算力的技术,也许有一些天然的缺陷在其中。博主是否可以以dynex为例,分析下类似的技术,也许是一个不错的话题。
神经网络好像停留在大力出奇迹的黑盒状态,chatgpt跟多是工程上的成功,如果没有算法上的突破,堆算力应该很快就会出现边际递减效应
这种大力出奇迹的概率跟自然界进化差不多低,而且最可怕的是如果真发生了智能涌现人类工程师会完全搞不懂。
算法上的突破, 會是 AI 自己想出來的, 而不是人類!
Alpha GO 公開消息是進展到 4 代, 但 DeepMind 不透露內部已經研發到第幾代.
Alpha GO 2 已經完全輾壓人類, 連 DeepMind 工程師也無法預測其棋路.
AI发展肯定是个复杂的过程,谢谢你的深入思考和分析解读。
我总觉得AI的落地不会那么快的。这就像上个世纪末互联网兴起,搞网络硬件的纷纷一飞冲天,csco也曾为市值最大的公司,但网络应用的速度跟不上硬件,最后导致许多硬件公司倒闭。
今天nvda是不是也是这样?这跟自动驾驶也差不多,但真正落地还是一个相当长的过程。越复杂的技术就更加如此了。但,最终对人类都会是有益的。
终极AI的落地不会那么快,不过替代普通人简单重复劳动的ai会来的比大多数人想象的快
很简单,ai研发再强,再智能,到最后落地应用还是在中国,不论是工业还是互联网,英伟达清楚的很,研发需要的GPU只是一小部分,应用落地使用的GPU才是大头。
😅差不多得了
@@bikou484 不然你觉得能大量消耗GPU的是什么?PC市场?挖矿?你怕不是要笑死我
人工智能背後需要很多人工,最後還是人口紅利取勝。
我只想到 倚天屠龍記 裡面的 倚天劍、屠龍刀,得到的人似乎不等於武林至尊。
真正的強者是需要 招式(融會貫通)、兵器(最大效能)、戰績(對戰經驗值)
就像我,拒絕信任現在的AI,未來的AI我也不會去信任。更不會去【依賴、倚賴】。
迄今我仍拒絕使用 那個什麼 GPT ......因為我不想要讓這種等級的 AI 窺探我的靈魂~
黃老闆只是覺得美國商務部礙著他多賺一些錢了而已……
任何一個市場,都是黃老闆“離不開”的市場……
太对了!为老白点一个大大的👍
一堆”大数据”+AI芯片=AI ? 我很难想象把一堆医生的言行输入一种芯片就能自动行医。 将来会有AI医生的,但似乎打造AI医生的关键不应该是芯片和硬件,而是输入的大量的尽可能全面的参照信息数据+和由软件来执行的合理的人机互动,最后产生最佳的解决方案和实施。
但是配合典型症状和检查结果就不好说了 现在ai读片子就已经比较成熟了
建议大家去内测一下讯飞的大语言模型。。。真的不错,比阿里通义和百度的文心好太多了,最接近微软的AI
讲一些有的没的,毫无意义。现在算力有效当然搞算力,难道去做别的?
當一個引進AI的敵對公司,在生產效率和成本控制有飛躍性的提升時,自己能不跟進嗎?
老白,説得對!
現在的AI,充其量,就是,秘書的角色吧?
AI跟元宇宙一样,又是一个吹出来的爆点。必然又跟meta一样很快被轮换
元宇宙 沒幾家跟進
這回AI 可是各家主要服務商 都在搶算力呢!
风马牛不相及,元宇宙只是产物,而AI是工具,如果AI能发展到极致元宇宙这种构思AI自己就可以生成无数个。
可见"自主"是多么的重要。独立思考不被左右,只会跟在别人后面追的永远是输家。
分析有高度有深度!值得借鉴
願意冒險,才是進步
可能整个框架都会改变,如果下一代存储器成熟也许真正的存算一体构架的AI加速器就不远了。
真知灼見, 務必讓中國科技界廣泛了解此觀點, 切勿誤入Nvedia的誤區! 作為供給美企Nvedia的資金養分!
即便我不是这方面的专业,但是在老白的系统分析介绍下也能听懂一个理性的竞争所应该具备的策略和思维模式。难道国内都是一帮人云亦云的盲从附和之辈吗?就像大家全只看学历及毕业的学校,而不在意这位学生是否学的扎实?是否有潜力?所以连卷烟的都要硕士学历。可惜我们还是没有足够的自信和高效的管理,一直被被人牵着鼻子走。不知何时才能追上前沿,摆脱压制。
算法和数据也许能大幅提高结果准确性,但是也许要好多年。提高算力却马上可以提高ai性能。风险成本很明显哪个高,老白也没想清楚?
Almost twenty years ago, I developed Codonology ( my AI theory) which has succesfully predicted today's LLM-GPT models. Codonology itself will go beyond generative AI and be used for indviduals beyond current LLM- GPT's limit. The future AI chips design will be Codonology-based AI models.
很棒的分析,讓人能深刻思考
我覺得很可能很快顯卡就不夠用了😂,很可能會轉向fpga,我不是說顯卡和asic不好用,顯卡不夠專用,asic不夠通用也不夠快速部署,顯卡只要修改軟件就可以有新ai模型,asic很可能要改電路(這就不夠快了),再同樣的情況下fpga只要修改一下HDL然後燒錄就好。6:12 這裡我提倡人類加AI合體
非常棒的留言,谢谢分享~
還很久😂,誰會重新編FPGA,而且是一大個系統,上萬個FPGA編程系統
微软就是FPGA加显卡的路线,
@@yudogcome5901 FPGA太累,現在還有半FPGA也就是一半是CPU另一半是FPGA在同一晶片
@@yudogcome5901 Intel是自己有做FPGA的公司,外加現在算法還算推陳出新較快,製程也都在進步,FPGA要大規模用在AI上必須要建立在以上三點都相反的環境,其實現在GPU也算半個AI的ASIC,老黃基本就在玩這個,這也是顯卡功耗大原因
赞赞赞,谁掌握了未来的Protocol, Ecology,谁就掌握了世界。
一年過了我再回來看這視頻簡直是😂😂😂
落后就老老实实去追,不要搞义和团。
自从跟挖矿挂钩之后,老黄就走上了炒算力这条暴发户的路
区块链-元宇宙-数字孪生-生成式AI,不知道还有多少年才能看到强AI
老白的思维深邃
沒算力 算法再好 數據再多沒用 玩過AI繪圖就懂
當初科學家用CPU算幾年都沒成果 找N卡直接起飛
經驗越多 失誤越少 人的成長速度跟AI比差太多了
AI的數據分析還會幫我們找到一些新規律 有助科研
你想要知道過程 AI會給你解釋的 就怕太複雜人類無法理解 跟下圍棋一樣
在還沒打破AI芯片壟斷之前 只能買 沒辦法
趁現在大家都剛起步 想辦法自己搞一套算法是對的
搞过编程的都知道,有时候好的算法可以成百上千倍地提高效率。只是如今算法都公开,因此大家都在一个起跑线上,而数据则大家都有,多到一定程度就各家都差不多。
因此现阶段来说算力就比较吃重,但是并不是唯一。UP主的三角形分析很到位。
@@Thephilpw99 三者之间的接口标准也很重要
那你如果算法上也不行呢?
光有算力没有算法也是白费时间
就好像你光有卡没有驱动你能干啥?
初始的AI就只是普通的电脑软件而已因为没有数据的积累发挥不了什么作用。假如数据积累到了一定的程度,AI就会自动推算出最优解的答案。比如海量的个例事件而每项个例都有不同且重复的解决方案,AI就会分析出解决某件事请的最佳方案。数据就是情报,而在战场上情报就是最重要的资源,谁获得情报谁就主导战场。
認同觀點
个人粗浅看法,不需要在GPT这个大玩意上疯狂互怼。要的是能在具体领域的深耕。随便举个例子,AI能把画面搞准确。知道正常人类有5根手指就挺好的。
兔子向来务实,搞研发的同时,看不到眼前的应用,脱离现实注定是要失败的。是需求决定未来,不是画饼。
現在一堆AI服務跟應用了,只是中國無法用😅
@@bananamacaca
中国一直在用单项领域的AI,比如财经、医疗等。这些更进一步即可。现在很多基于GPT的应用,还是太简单了一些,帮助是有但其实不大。如果就是给学生写论文,这个开发到目前地步也差不多了。包括,我觉得在中国应用的话写论文也不行,查重过不了😂
@@bananamacaca AI这块如果美国是一百分 中国现在至少也有80 其他国家还都不及格呢 你就只会盯着生成式AI看
@@bananamacaca 天津的全自动港口看着你
中国必须支持华为建立中国自己的多样生态。与美国竞争。这是我们不被摧毁的唯一办法。
非常贊同
華偽養豬蠻行的
支持祖國手刻3奈米芯片技術進一步深化
說個笑話,台一吧一仔覺得台積電是台灣公司
据说西安数据中心用的是昇腾920和鲲鹏930.可能制程没多先进,但是能生产了。
支持中國不跟風買AI高階運算伺服器,中國人聰明的這麼多,還是從演算法著手比較輕鬆。
賣閹割版的晶片,真是個一石二鳥的最聰明打擊方式,讓中國的AI模型落後,也讓中國的當地GPU業者與晶圓廠永遠失去競爭力
做你的春秋大梦吧!中国现在是主动与美国脱钩,就你所谓的那点儿小算计能阻挡中国在半导体领域的前进步伐?
当下能做的效率最高的就是囤卡,没有之一
皮衣刀客已經晉升為皮衣軍火商了
Good !
老黄接受采访说得很好 芯片可以在台湾以外的地方代工 但是中国市场永远无法被取代
所以台灣以外的地方要找誰代工?三星?intel?
@@mstorymstory 你这么问就是没懂老黄的意思,他的意思是复制一个某积电是可行的,可以是德积电也可以是新积电,为什么一定要三星Intel
@@zero71er78 所以你認為制程的縮小化不重要?當大家都在用tsmc 的3 nm ,而你中國只能用28 nm 的時候,你們中國的ai 算力會強過用3 nm 製程的公司?
@@mstorymstory 没太看懂,你这回复和我的回复有什么关系?另外你要是真懂老黄这句话想要表达什么,就不会有后半句回复了
那是老黃說的好聽話而已,事實上現在除了台積電,也沒有哪家公司可以幫NV代工了,現在不行,至少未來五年內也不行。
老白说得不错,但有一点没提的就是广大金融机构的人要么不懂,要么本来就为了炒作,所以才会把金融市场搞乱。金融机构根本不管什么发展方向是对的,而只注重短期可以获得暴利的投资
我觉得现在的 ai 技能水平基本和昆虫一样, 只对瞬时的东西有极快的反应, 但推理/记忆能力有限.
昇腾據説今年下半年會發新品?
都这么说 但是中芯国际制程没办法对标老黄啊
感覺老白說對了,又感覺一切不可行。
最后的三‘自’才是重点
AI不用5年就會跨足政治領域。
已經跨足了, 2020 美國總統大選就用上了. 在計票軟體上動手腳, 結果被某數學教授抓包.
建構AI,設計芯片,與最終製造,都不容易
中國想追上AI 的希望恐怕要落空了。美國最新的抵制方案將A800也列入了。中國將無法買到任何AI 芯片。
AI確實有可能未來好幾年提升美國的生產力1-2%,跟加密貨幣 區塊鍊 要很多年才有可能概念落實 有差別,大部分的AI奠基在CUDA程式架構,要短時間之內擴充AI算力即戰力 只能立即採購NV,後面要落實用ASIC或者 FPGA+ASIC 還需要很多時間的投入。中國從四大發明之後 對這個世界的創新及發明 實在是少之又少,千萬別自豪說中國市場有多大,人口素質多好,體制有多先進。成本及薪資成長到目前的程度 依靠追隨或抄襲 已經無法繼續下去了。電動車 還有鋰電池這塊 算是中國最有機會突圍的。只是歐盟日本的汽車巨頭可就慘了。
好
中国人就是喜欢把人家场面话当实话,把实话当场面话
现在数据问题几乎无解,无论是质量和数量都不容易突破。模型来说GTP 4模型不公布了。3的模型看来并不算什么颠覆性的东西
老黄又在画饼
因为别的国家或地区其实没有太多这种需求
感觉AI市场进入了当年挖矿的场景。
嚴重懷疑美方工作人員有在觀看版主視頻,只要版主講啥就打啥,呼籲版主別向境外勢力遞刀子才好
如果人人都AI。事事都用AI的话就都是一个路子走出来的 如同八股文一般。如何来突破呢?
AI還是看應用 而且國際科技大廠又不是傻瓜怎麼可能讓他獨大
Taiwan Numba One!!!
一不小心就將挖礦機企業商用了😅
講白的就中國沒辦法自製 你才會這麼說他在賣焦慮
我其实想说的是,用昇腾
如何壟斷全球AI ,因為美國制度華為囉
我一開始聽到在商業場合強調AI的就是華為,什麼AI演算自動運算拍照,搞得華為AI就是領頭羊一樣
@@kent0955 拍照ai演算最早是蘋果。後來各家都開始朝這個方向研發。華為是引進萊卡拍照才讓整個品牌變的高級。
幹嘛講的這麼微挽~英偉達要的就是"錢"~這有很難理解嗎?不能放棄中國的理由就很單純~AI真的AI嗎?我真他媽笑了~很簡單的說他就是簡易搜索引擎~把"人類"所知的整合用最快速的方式回答~不過資訊也包含謊言~所以顯卡就是顯卡~不會是AI的整合系統 ~AI需有理解~邏輯~推理~這三大要素~而推理理解則是完全欠缺的~資訊來源也非來自於自身而是綜合資料庫~所以總歸一句現在是炒作
實質上就是一場笑話
高
封锁就意味着无法垄断,毕竟这么大的市场摆在着,逻辑上貌似确实如此,算盘打得妙啊
唉~台灣!😮
90年代那暂,谁知道英伟达,现在英伟达成了AI 的霸主
关键是我们的大脑很省电,但芯片不省电
我必需很遺憾的這樣說,「視頻主應該對一個新型産業的形成到成熟,以及最終的多面相發展,並不是很瞭解。」
我想,視頻主應去瞭解網路和智慧型手機的發展史後,自然能瞭解AI目前的發展和未來的實用性。
另外有一個盲點是,從網路、智慧型手機、AI,這些現今的電子資訊,他們的最初基礎科學,有哪一樣是華人或那些自吹自擂的中國發明的?
太多的「中國人」,從未想投入一個從無到有的研究,進而產生一個新行業和産品。
只想在別人日趨成熟的技術及理論上,利用和抄襲,達到別人有,我也有的心態。
西方不过是占了个工业革命的先发优势,还让你得出西方永远领先的结论了。现在中国在dji无人机和新能源电车领域绝对的领先,不是依赖从无到有的研究?如果是已有的研究成果,为什么你口中的西方做不出同等档次的产品?
@@blowindzhang6795 你所說的那樣不是建立在西方的基礎科學上?有哪一樣新思維不是由西方首先發展出來?就算工業革命也是西方掀起的。
怎不問問自己,為啥這些新思維新科技都是源自西方呢?
如果不在基礎科學及理論上下工夫,就像蓋房子,上面看起來光鮮亮麗,但底下基礎卻不是自己的,說白了,要讓你倒你就倒。
至於你所說的某牌無人機,試問有多少核心技術零件是別人的?想想吧!
再回過頭回答你那個(不過),(不過)為啥不是你,為啥你還活在那個(不過)所創造的生活裡,然後繼續討論那個(不過)
@@mikeyang6181 西方不过是通过大航海殖民搞了第一桶金然后搞出了工业革命,让你吹的,基础科学和理论停滞了多久了你心里没点数?近50年有什么重大的物理理论进步你说说看?
所以 FBI 斬斷千人計畫, 拜登 call back 在大陸的美籍高科技 RD, 美國一些公司禁聘中國人, 中國某些大學無法申請美國就讀.
封鎖大陸所有能抄襲的路..
算力主要是大型電腦。。比較大的地方比較高的能耗。。只要地方空曠能源便宜。。硬體可能還好。。軟體的問題比較大,沒完全撕破臉要尊重智慧財產權。。韓日不鳥中國是因為所有的半導体未來在東協投資的也可以進入中國...最後中國...西方的泡沫都是引到它要突破的地方...不管是技術和國家..中國股市是世界過去十年表現最差的,最容易被割的印度反而泡泡不破....另外泡泡吹大的公司給得起高薪....看中國特斯拉....中國打冷戰的前途比立刻熱戰更悲觀...現在的產能足夠讓俄羅斯佔整個歐洲
你的话有问题啊……
1)日韩通过第三国投资方式进入中国大陆。那中国人不知道是日韩台产么?你卖一定要买?
2)日韩台不跟中国市场同步,中国自研体系,那将来大家产品不匹配。不兼容啊。
至于金融方面,你完全外行。所谓美股日债中楼,大家在不同战场。也没有什么把泡沫吹向要去的地方,这么神奇哪里来金融危机。你要讲金融,要好好学金融,不要听你们媒体胡说八道几分钟,就以为get到行业全部精髓。😂
世界變來變去柳家祖孫服侍的主子還是同一批...忠僕之後必有福報..說西方不重關係的是不夠上層..上層社會考察..,主子點到馬雲雷軍它就紅...在西瓜視頻查查那個線人頻道...陰毛歸陰毛但還真有點理..
@@hayashi4 唐国强坐私人飞机到达美国!==>這個演毛澤東去美國了...同樣都是裁員為何美國通漲中國通縮...為何五一出遊人帶不起消費...因為經濟從都都只是有錢人的玩意窮遊的人可以不計...中國一堆人看不好日本時猶太巴菲特押寶日本...
这波就是大数据应用,不能算AI
说的不错,虽然不是100%同意。
沒有cuda替代品A卡就不能搞ai
糟糕的只有中國吧?我國這裡缺人缺到靠北!
封锁中国市场影响他赚钱了
现在的算力远远不够
讲哲学还是讲科学?
呆湾赢嘛了
没拿到大头
@@aaronwhitetalk 美国粑粑拿到了也算双赢。z台湾No.1
使用AI,能夠解答,未解決的數學難題嗎?
先不説,能不能解決,起碼,吹噓 AI 的群體,應該負責任的去鼓吹嘗試吧?
没有什么离不开……
人算得虽然没有chatgpt快,但是检查chatgpt的答案准确性还是做得到的,基本不存在只能盲目相信chatgpt答案的问题,老白为什么没有想明白这一点
嘴说说的是主义心里盘算的生意
这期收益颇多!
谢谢兄弟咖啡~
一力降十会
中國加油。。
还有个原因,AMD太不给力
酸溜溜的视频