作者:
KIMBEOM (HYYY)
118.168.204.97 (台灣)
2025-02-02 19:45:46 推 jiansu: deepseek確定是game changer了 就怎麼change不清楚 amd和nv 都會有可以用於邊緣運算的128gb平台 還有Mac 對比訓練用的 很便宜 其他家要做出來 應該不難 或許本地架伺服器跑671b未來不用花多少錢 11F 02-02 20:07
作者:
ASKA (The 羊男)
122.116.241.220 (台灣)
2025-02-01 22:44:09 推 jiansu: 最大量的本地部署是pc和嵌入式 算新的硬體不用nvgpu 記憶體夠 應該可以跑到14b 簡單的應用夠了 影音圖片專業的本來就有高端gpu 不過如果上到70b 可能高階消費gpu5090？也會爆記憶體 還是不太夠 35F 02-02 00:11
推 jiansu: 本地14b 我猜買新筆電內建gpu就能跑 跑本地不用掛 52F 02-02 00:22
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作者:
randy225 (資方打手)
61.230.65.172 (台灣)
2025-02-01 20:53:08 推 jiansu: 大陸宇樹一台 10萬人冥幣幣左右的樣子 但應該不能隨便買才對 看ai價格和效能的發展 應該還有降價的 12F 02-01 21:00
作者:
LDPC (Channel Coding)
76.21.72.78 (美國)
2025-02-01 10:27:33 推 jiansu: 推 專業 優化算法減少硬體成本是持續永久的 以前的硬體也有機會受惠 這次很多舊硬體拿來跑本地Ai 拼算力就要the more you buy the more you save 這次成本降低遠大於預期 會造成預期獲利方式改變 要修正產業估值和發展模式 算力硬體還是剛需 但可能會 45F 02-01 11:14
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作者:
jacknavarra (阿姆羅)
36.229.17.251 (台灣)
2025-01-31 01:45:36 推 jiansu: 華為那邊7nm良率傳8-9成 算力降低後 asic訓練有機會可用的程度 但和美國比突破技術就還是有難度 27F 01-31 02:25
作者:
a0808996 (dammmmm)
123.194.128.122 (台灣)
2025-01-29 17:18:31 推 jiansu: 還是需要算力 只是要降低算力成本 目前太貴了 應用開發買不起 大陸買不到 現在是軟體和算法優化 可能還有硬體 deepseek公開支援Amd和華為了 中國不可能放棄ai又被限制 那只能想辦法突破目前框架 111F 01-29 18:28
作者:
strlen (strlen)
182.233.235.67 (台灣)
2025-01-28 17:55:16 推 jiansu: 真的還需要算力 是需要怎麼貴的算力問題 有沒有辦法減少算力成本 還增加算力 減少算力成本增加算力後可能就是就是ai普及的時間點了 18F 01-28 18:12
作者:
humbler (獸人H)
111.251.204.215 (台灣)
2025-01-28 14:48:19 推 jiansu: 如果美股跌太多 是看台積會不會有跌停的大場面吧… 47F 01-28 15:07
作者:
Bowwuwu (小北)
101.12.20.17 (台灣)
2025-01-28 02:44:12 推 jiansu: Deepseek還有新模型Janus-Pro-7B好像繼續打openai 論文也公開了 看戲 26F 01-28 03:14
作者:
HolyMickey (唬你米奇)
1.162.151.184 (台灣)
2025-01-27 23:49:06 推 jiansu: 應該還沒發酵 大公司短時間應該是原本計畫繼續 另外實驗deepseek ,強化學習優化成本已經被證明 其他部分再看看 或許短時間會先發展快速有效的模型 等應用和硬體何時再強上需要大算力模型 41F 01-28 00:06
作者:
tompi (大波動)
61.228.134.54 (台灣)
2025-01-27 22:10:30 推 jiansu: 有沒有串OpenAI 你這個本地模型不就本地斷網就知道了有用OpenAI斷網出不了 另外openai 收費 那個量deepseek會賠死 173F 01-27 22:51
作者:
kobebrian (bryant)
49.216.41.178 (台灣)
2025-01-27 20:15:23 推 jiansu: 如果是1/50的成本 硬體也是需要1/50 你量要變成50倍 短期間量不一定有50倍 然後硬體1/50有更多硬體廠商可以 說不定7nm也有機會了 短期就估值要調整 24F 01-27 20:25
作者:
Sixigma (六西格瑪)
123.193.249.136 (台灣)
2025-01-27 15:59:11 推 jiansu: tsm現在盤前-7% 366F 01-27 17:14
推 jiansu: nv arm mu asml 盤前都在-7%上下 373F 01-27 17:17
推 jiansu: Avgo smci -8% 應該短期要估值重新計算 長期就不一定了 另外傳言華為7奈米良率80-90%了 389F 01-27 17:23
作者:
iamsosmart (我怎麼這麼聰明)
61.227.42.85 (台灣)
2025-01-27 15:46:46 推 jiansu: 影響估值是真的 大公司短期要大力提升軟體效率 減少硬體的專注 tsm盤前-7%招待 類似原本高價穩賺5年變成1年 整體量變大但不確定幅度 長期來說還不出清楚 做ai應用大好 因為成本大幅降低 硬體Ai pc再看看 雲端ai短期內夠用了 長期有機會變成必備功能 52F 01-27 17:11
作者:
ImHoluCan (爺)
112.105.61.157 (台灣)
2025-01-26 20:32:06 推 jiansu: Ai要做的事情很多 只是現在門檻降低了 小公司也有機會了 硬體還是要 不過要花一部分成本增進演算法 之前發展較依賴硬體了 硬體發展說不定由利潤優先轉為價格優先 但Ai gpu需求還沒滿足 18F 01-26 21:11
作者:
Lushen (pttlushen)
36.229.55.152 (台灣)
2025-01-24 19:13:02 推 jiansu: 這個成果是中國其他公司都震驚吧 開源很好 科技不應該分國界 競爭也不分你我 生死看淡 不服就幹 105F 01-24 19:49
作者:
huabandd (我是阿肥巴你頭)
218.187.85.135 (台灣)
2025-01-07 17:33:02 推 jiansu: Ilm 每台機器目前跑不好 記憶體限制 如果網路用Ai成本高了才比較有可能跑edge 跑圖/影片應該會用逐漸用edge 12F 01-07 17:50
作者:
jeff0025 (無法顯示人物名稱)
61.218.53.138 (台灣)
2025-01-07 12:56:49 推 jiansu: 原本Grace cpu就是是nv的技術 不曉得發哥的角色是什麼 不過兩家確實有合作 27F 01-07 13:23
作者:
dosiris (希望大家開心)
114.43.118.76 (台灣)
2025-01-01 19:47:40 推 jiansu: 蘋果可能產品都先用n3p iphone17就估計n3p n2如果遇到問題延後或是價格過高 都算合理 畢竟製程大改 但這個新聞和之前說iphone17用2nm就應該造謠等級 129F 01-01 22:57
作者:
humbler (獸人H)
1.169.253.88 (台灣)
2025-01-01 10:42:49 → jiansu: 高通下三星2 聯發科就躺贏了 高階一定不可能 除非是給三星手機專用 中低階可以下 反正面積小 速度慢 功耗不高 特價一半 還有轉 nv有機會消費級下單 但2nm… 可能都還不想用 三星3nm今年在可能有自家手機晶片量產 2nm自己手機都不敢用吧 226F 01-01 12:35