先講Agent AI
計算瓶頸開始從GPU轉向CPU
這塊老黃今年先推出Arm為底的Vera系列
簡單說x86在AI伺服器已經註定被淘汰
再來 最近幾個月因為Agent發展太快
大家反而忽略了最重要的物理AI
尤其各種徵象都表明LLM並不是AI的最終解
Agent AI管的是機器與人和機器的互動
而物理AI管的是機器與世界的互動
也就是這種模型從根本上就不同
物理世界有的不是文字 是影像聲音
大家可能忽略老黃是遊戲圖學起家的
在物理學比其他公司的底子還要深
加上老黃公司也養了一批專門的研究物理AI團隊 (類似Deepmind)
給大家一個概念
如果用世界上最強的計算叢集 搭配網路上所有文字資料訓練LLM
最理想需要的時間是幾個月
而影像的量體至少比文字大三個order
然後Tranformer的複雜度是平方
所以如果你把命題換成 影像資料 物理AI 世界模型
那需要的計算量就...
而這塊直接應用就是自駕車 Robot
在自駕車方面 垃圾車的確是領頭羊
反過來說 剩下品牌市佔全是老黃的
至於Robot比較複雜 細分有很多面向
但核心依然是取代勞動力
而最多勞動力的地方就是工廠
老黃在這塊也早就有多個不同產品服務
so...故事的結局
可能是老黃一個人包圍七巨頭
結論就是
年底可能可以看到第一家10T公司
還沒歐印的 以後可能要去當電池了QQ
補)
很多人在想是不是有AI寫code之後
老二老三老四有機會後來居上
事實上正好相反
目前的AI依然是數據學習的本質
那現在世界上哪家公司有最多AI晶片的code和資料？
簡單說如果其他人用AI優化產品可能進步20%
老黃用內部AI優化就可以進步100%
ASIC能不能取代GPU也是同樣道理
很多人還沒意識到
老黃已是註定被寫入教科書的偉人
同為智人我和他唯一的共同點就是生在台灣...