2025年11月20日 星期四

AI 發展遇到瓶頸

mikeon88 2025/8/9 20:43:56m


這對AI股太貴的股價而言是利空

 

問:GPT5碰到瓶頸進步不多?

摘錄自ChatGPT: 

不只是  GPT-5,整個大語言模型 (LLM) 領域最

近確實出現了邊際效益遞減的瓶頸感。

1. 模型規模逼近「算力極限」

參數規模和訓練資料量已經非常龐大,再加大模型,成本呈指數上升,而性能提升卻逐漸變成微幅改善 (比如從 92 分到 94 分)。

2. 訓練資料的「天花板」

互聯網上可用的高品質文本幾乎已經被掃完,再訓練就得用更多低質資料。

3. 推理與真實世界交互的難題

LLM 雖然會「說」,但真正能做長鏈推理、處理真實物理世界問題,還是受限。這需要突破單純的文字預測框架,可能得結合符號推理、外部工具、模態融合 (圖像、音訊、程式執行等)。

 


mikeon88 2025/8/9 21:13:15


已經在大打價格戰殺得比任何產業都兇

直接殺到10分之一

 

ChatGPT: 

相比 Claude Opus 4.1,GPT-5 價格只有 大概十分之一到四分之一。

比較 Claude Sonnet 4,GPT-5 約為其 三分之一左右或更少。



mikeon88 2025/8/10 15:35:03


試用GPT5更會胡說八道

大語言模型只會玩文字接龍

猜下一個詞哪個最有可能

這種架構難以實現人類般的推理能力

ChatGPT被眾人追捧的時代已經過去

 

算力已經過剩,訓練資料也相當海量

缺的是能夠推理的演算法

就像一位數理高材生能夠考高分

不是算過很多題目

而是邏輯能力比別人強

可能要等待下一個天才橫空出世

人類離通用AI(AGI)、家務機器人還很遠



mikeon88 2025/8/17 07:56:50


駕駛彎腰撿手機的狀況應該很常見

特斯拉的輔助系統居然沒事先設想到

 

ChatGPT在AGI和特斯拉的自動駕駛

都遇到瓶頸

看來AI美好的新世界

不會如業者所吹噓的那麼快到來 

對AI股而言是利空

 

特斯拉搞了那麼大的資料中心

算力足夠快了,訓練資料也海量了

還做不到L4或L5

可能是演算法的問題

就是看不清楚突然跑出來的東西

在陌生地點也不曉得如何停靠

在美國路況單純尚且如此

到亞洲路上更複雜

突然跑出一個小孩或一隻牛

更麻煩

 

特斯拉龐大的資料庫

9成都是垃圾影片

車子在筆直的公路上行駛

不可能有突發狀況發生

真正意外只占10%

所以不是蓋更大更快的資料中心

而是演算法的問題



mikeon88 2025/8/20 06:55:25


話才說完,AI 發展遇到瓶頸

昨天AI 股就大跌,

那指-1.5% NVDA-3.5% AMD-5.4%

股價實在太貴



Pinkdavid 2025/11/21 09:40:19


空頭針對NVDA本季財報提出質疑,聚焦其應收帳款飆至333.9億美元,且出現大型客戶高度集中(單一客戶最高佔收入22%)。著名放空者Mike Burry在NVDA財報後依舊警告,領先的 AI 公司和超大規模資料中心業者,實際上透過會計手段誇大收益,AI 的真實終端需求少得可笑,幾乎所有客戶都由他們的經銷商提供資金,描繪了一個自我強化的循環,而非反映實際市場需求的增長。(鉅亨網)



mikeon88 2025/11/21 09:50:24


代工廠都是這樣計帳

客戶的GPU等零件由代工廠買入

組裝成機櫃之後再賣回給客戶

所以代工廠營收很大

但毛利率很低,毛三到四

 

自古以來組裝廠主機板、手機、筆電...都是這樣玩



pinkdavid 2025/11/21 10:05:00


NVDA非代工廠,應收帳款飆高是利空?



mikeon88 2025/11/21 10:09:36


應收帳款飆高不一定是利空

而是生意越做越大

不給客戶賒帳將拿不到訂單

 

10幾年前鴻海、華碩應收帳款飆升

股價仍然大漲

因為生意越做越大



mikeon88 2025/11/21 10:19:14


看應收帳款、周轉率都不準

只要低盈再率、高配息財報就沒問題

NVDA的帳沒問題




mikeon88 2025/11/21 10:52:26


AI 的問題是資本支出龐大卻難以回收

一旦Open AI等公司減緩擴充

整個骨牌坍塌效應就會出現

NVDA、台積電都受影響

這個時間點很快來到

大概明年第二季

 

大語言模型玩文字接龍

在翻譯、查詢、圖文生成、

Vibe Coding用人類語言寫程式

等少數方面具成效

可是離人類智慧AGI 推理、

歸納、融會貫通、觸類旁通、

靈感、創新還很遠

它的滲透率會比較慢

不是每個人和產業都需要

可是耗費的資源電力卻太大不堪負荷


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