※ 引述《asahi98 (あさひ)》之銘言：
: 我原文底下後來特地講清楚，這波谷歌財報再加上知本支出消息，寧願借錢來買硬體建廠就表示，谷歌要先拿錢下訂單，受惠的都是硬體。
: 另一派人則說，花這些錢建廠賺的回來嗎？我認為不止googlet，微軟跟蘋果還有meta也都在增加知本支出建中心。這些公司難道不怕水丟水裡面嗎？況且巴菲特也已經注資Google，這樣表示前股神眼光也錯了嗎？
: 剛剛我看到很多硬體廠商一路上漲，之前被錯殺的記憶體已經站回來了關鍵價位。
: 還有一群人說中國語言模型會削價競爭，導致這些大廠會被捲入。這點剛好找到資料
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: 從這資料來看根本沒有便宜多少，只低了0.09，有差很多成本嗎？至於是使用誰的晶片就不瞭解，網紅推估高機率是走新加坡管道的輝達未閹割晶片。
: 至於下面這些評分，各位自己看吧！
: 剛剛查到的
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: 所以現在沒有什麼便宜的，好用的都差沒多少，效能差的反而就便宜蠻多的。
: 另外xAI把算力租給anthropic價格很好，meta打算有樣學樣，蓋完多餘的就租給別人用，當包租公。現在google可能發現這是條致富道路，也增加資本支出。蘋果也增加蓋資料中心，都是為了AI使用。
: 從以上這點來看，多餘折舊的東西還是有人要，價格租的好不好而已，看包租公會不會當了。
我有個疑問
為什麼你各位多頭都預設LLM真的會有大量需求
資料中心就是以前的鐵路跟網路線？
有沒有可能LLM除了coding就是廢物
而就算用在coding也因為很多物理因素不能全面展開
最後LLM就是一個還不錯但商業價值不高（不值得現在這些資本支出）的技術？

文組

給再多的算力都沒辦法在LLM上擠出AGI

覺得ai資料中心折舊太快才是問題,鐵路跟光纖都是能撐很久的基建,但數據中心可不是...

你的懷疑用在哪個新興產業都適用 信者恆信但照你這樣說你買傳產就好

這ID 也太久沒出現

阿祖亂燒錢又不是第一次

網路後來成為人們生活不可或缺的必需品但是，2000年網路泡沫也確實發生了啊，我看不出這兩個有什麼衝突AI將來成為人們生活不可或缺的必需品，但是不代表AI就不會泡沫化，我指的是股市上的泡沫化

所以你是空頭？ 廢話一堆 單呢？

有人願意借錢出去建設AI就繼續看好，借不到錢就泡沫化，信貸借不到,公司債利率高還有股權融資幫助AI基建給大家圓滿未來

不用懷疑長遠未來ai的變現性，只是這跟現在的高估值高槓桿的金融遊戲是兩回事

槓精

其實簡單的答案是他們在設計需求，當然也不是所有東西都能這樣，只是企業想玩的話連需求都是能設計的，就像他們現在控制民間硬體的持有比一樣

因為現在agent已經不只是LLM了至於即時應用 你可以試試gpt live 跟Gemini live沒有公司敢掉隊的 掉了會追不回來有些行業沒被取代是薪水太低跟需要免洗扛責任

恩 你趕快空喔，眾人皆醉就你獨醒 嘻嘻

我持相同疑問，應該更深入說，這些token 買家有沒有因為購買了這麼多token而有顯著的營收，進而購買更多。另外Token 數量什麼時候對買家的效益呈現邊際效應，那就差不多了。老實說除了創作者等個體戶，以低毛利製造業的角度切入，根本不用買這些產品。個人淺見再往下一個層次去看，若取代這麼多低階的工作，暫時找不到下個去處的人，其消費下降是不是反而對於AI的商業客戶有影響呢？我自己判斷是會，但時間還沒到

應該說，你原文就該問未來收益能否打平支出，而不是問「LLM除了coding就是廢物」。你這樣問當然很多人看不下去，因為就不是廢物啊

AI是真的，但開發模型的獲利趕不上投資也是真的，openAI這種營收大多只靠訂閱費的快倒大霉了

你不能後面看風向不對就偷偷把你的論點拐成「LLM很有用，但不確定能不能cover投資成本」你ㄧ開始就這樣問沒人反對

你是想問下一個階段的生產力提升吧？那確實還沒有，不過一部份人相信是物理性ai，但最大的那家剛吃一根跌停就是了

看了半天，推文一堆空話，講不出個所以然，就開始檢討態度了

一堆分析以前都要搞好幾年現在只要幾天 這是你接觸比較少而已 而且他們不是預測 是已經有單了

一部分想像空間在實體機器人還難產吧 拼下去成功做出來的那天世界就完全不一樣了還有縮短科研進程 會讓人類科技本身發展速度滾雪球如果搞很久都做不出來確實可能會經濟危機吧不過沒有理由因為害怕發明飛機太困難就不去發展吧

沒錯 你是對的 你最聰明 別人都錯的

槓不槓不是重點 股價噴才是事實這些時間都噴多少了 這是共識不曉得嗎

鸚鵡學舌又如何？很多人也是別人說什麼就照搬當成自己的想法