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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