[標的]
- 台積電
- Nvidia
- MSFT
- 記憶體公司
- AMD
[應用]
CPU
- 主要用的是NVDA GPU A100, 每個模型約要1萬個GPU.
- 阿里巴巴騰訊百度用的是V100
- 下一個新產品AI晶片是AMD的MI 300
- 散熱與能耗
- GPU之間互相連接速度不夠快
- 晶片的進步是否已到極限, 不再有新興廠商增長的空間
記憶體
- 三星與海力士更高速的記憶體, HBM的DRAM.
- 幾年前就炒過一次, 疑似需要跟台積合作某種封裝堆疊新的形式, 但是感覺沒有明顯標的.
微軟
- 說是ChatGPT的雲獨家供應商, 最近股票也是漲一波. 但發現微軟做事情沒有一個成功的, yahoo, bing, MSN, myspace, Surface, 手機, hololens.
[思考]
該怎麼走
- 想要怎麼獲利, 該怎麼賺錢, 怎麼賣錢? 軟體公司賣錢? 在網路時代就是一個問題但是議題剛發酵也沒關係. 先炒再說.
- 不管如何, 只要題材有沾上邊, 股價飆, 就沒話說, 市場永遠是對的.
- 應該會有某種獲利的形式出現, 一定要需求驅動整個循環, 如果看不到需求或是應用場景, 應該也沒搞頭.
- BT發明人的硬碟挖擴完全失敗, 在網路世界過去的成功不必然能夠複製.
- 具體與金錢收入掛勾. 所以狂潮蔓延速度快.
- 中國大量投入, 到最後極端化發展出專業礦機.
- 專業礦機後, 其他應用所謂客製化ASIC的量, 主打AI, 卻沒有造成影響.
- 市況剛開始最不明朗的時候, 會有很多新的應用或是產品如雨後春筍般冒出.
之前幾個風潮
- Clubhouse找不到應用支撐
- NFT東西流動性不佳, 不如虛擬幣是貨幣
- 軟體的宿命在於與應用端很緊密, 能不能滿足客戶需求.
[其他公司]
- Google "Bard"
- Baidu "文心一言"
[Google]
- 本身的問題就在於很在意自己賺得錢, 一堆廣告
- 效果不好, 也不關心客人
- ChatGPT解決的問題, 就是在意客人問什麼+沒有廣告
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