那麼蘋果的AI做不出來，現在做了什麼事情？懂的就知道也是找人合作，拿回來自己改一改
那為什麼蘋果要自己建資料中心而不是自己努力做模型出來？
就是太慢了還要繼續燒錢，蘋果例子不是非常明顯了嗎？
資料中心就是為了防堵敏感個資外洩給Google 不是嗎？
那些都能買來改，那最後卻什麼？看蘋果不就了解了嗎？為什麼還是要學當初的蘋果硬要自己做燒錢？
※ 引述《HuangJC (牽引居士)》之銘言：
: : 台灣現在要做模型事小，算力才是最關鍵的問題，各大廠有模型但沒有算力，或算力不
: 夠用，用久了發現會遲鈍也不跑資料庫，優先讀取你語徑，這已經有點鬼打牆了。算力匱
: 乏問題已經出現好的缺口，所以馬斯克把他的Gork那邊的算力出租給anthropic，價錢還
: 不錯。現在擁有算力等於擁有獲利，租賃算力也是能賺不少錢的
: : 我問Google輝達在台灣合作算力是哪家，鬼打牆，我自己給它答案才跑出這些東西
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: : 後來我讓GPT做校正
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: : 再來下個算力跟模型的結論
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: : 也算是認同還是要有算力才能玩
: PM 很重要
: RD 的工作，是把東西做出來
: 如果你叫我發射火箭到月球，身為 RD 我會開始研發基礎知識
: 美蘇研究多久了，當然我也能去參考別人的成果，比自己重頭打造輪子快多了
: 很燒錢燒時間沒錯，但這就是命令，也有薪水
: 我慢慢做，每個月照領薪水，沒摸魚但也做不出來
: 如果你的命令是不合理的，比如三年內發射火箭到月球
: 那我做不出來，離職就是了
: 或者做不出來沒處罰，那我先做三年再被你火掉
: PM 是管資源的人，大方向要抓對
: 直接評估這個別自己做，花錢去買
: 國外有火箭公司，花錢請他們幫忙射上去就好
: 不過有時眼界有限，還真找不到適合的 PM
: 他怎麼知道原來國外有得買？
: 這個例子算簡單的，看人做過就會打開眼界
: 但常常是思考維度的問題
: 不曾飛過，不曾看別人飛過，在地上的動物就沒想過原來可以飛
: RD 等於是埋頭鑽研，而 PM 是抬頭看世界有其他什麼選擇替代
: 一者以深，一者以廣
: 沒見多識廣，就沒好的 PM
: 簡單的決策模型是：
: 有沒有花錢就好，就不必自己去做的方法
: 但這樣有更便宜嗎？或者賣方開出太貴的價格
: 什麼要自己做？什麼花錢去買？
: 而這是不斷跳出思考的過程
: 三維空間是從二維跳脫思考的
: 四維空間又是從三維跳脫思考的
: 訓練模型很貴，那能不能不訓練模型，去租就好
: 我前面就回過一篇了
: 如果能看到需求很大，又想到簡單好做的方法，就快點做
: 不限於原本的思維
: 抱歉，講得還是很抽象