Re: [新聞] 高盛：人工智慧投資正在泡沫化、短期內

: 　 : 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。 -- 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。 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。 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。 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。 我也以為是常識結果一堆人搞不懂... 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。 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。 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。
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噓 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

噓 prostar : 哇！半瓶水07/19 11:40

推 snowhood : 重點是投資下去..錢錢會回來嗎？07/19 11:40

噓 WunoW : 那叫ocr 不是ai07/19 11:41

推 steak5566 : 怎麼會覺得現在的LLM有思考能力呢？07/19 11:43

推 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

噓 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

噓 moom50302 : 看兩行心得跟一樓一樣，不懂裝懂07/19 11:45

噓 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

推 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

推 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

推 talrasha : 這麼說...掃描紙本到電腦也是ai (茶07/19 11:52

推 arnold3 : 你先搞懂ai是什麼好嗎? 07/19 11:56

推 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

推 az0102 : GOT 07/19 11:58

推 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

推 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

→ 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

→ 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

→ 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

噓 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

推 hensel : ChatLGBT 07/19 12:14

推 andy810306 : 一堆不懂裝懂說這篇不懂，真的笑死 07/19 12:14

推 NCUking : deep learning 是 AI 基礎 一堆不懂裝懂 笑死 07/19 12:14

→ WunoW : 是machine learning，deep learning只是其中一部分07/19 12:17

推 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

推 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

噓 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

推 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

→ 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

推 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

推 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

推 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

推 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

推 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

推 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

噓 bryanma : 胡說，自動販賣機就是AI了 07/19 12:47

推 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

推 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

推 yurian : model- 07/19 12:53

推 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

噓 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

噓 asd789546249: 是ChatGPT 不是 GDP 07/19 13:00

推 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

推 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

推 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

推 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

推 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

噓 moom50302 : 討論的一直都是生成式AI……把股版人當白痴？ 07/19 13:16

噓 angusyu : 生成式AI啦，這麼會講還以為你是chatGPT 07/19 13:23

推 Samurai : 現在哪家車牌辨識還在OCR?，基本都是CNN了吧？ 07/19 13:23

推 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

噓 shinewind : 雖然都是AI，但實際上大家講的都是生成式AI 07/19 13:36

噓 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

噓 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

推 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

→ 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

推 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