※ 引述《nissan168 (pingGO)》之铭言： : 台股已经要到2万2了。AI 的话题炒了一整年。 : 从比特币到元宇宙，我一直不觉得辉达能跟苹果并驾齐驱，但是股价说辉达值得。 : AI 到底是要怎麽赚钱？ : 教育？医疗？翻译？电影？动画？游戏？看护机器人？ : 现在到底哪样东西已经有个样子了？ : 股价是喷的很高！ : 没有利润的话，崩盘的速度会是上涨的三倍。 : 请问有乡民也看不太懂吗？ : ----------------- : 我自己的看法，台积电现在是唯一掌握3奈米制程晶片的公司。未来的2奈米、1.6奈米， : 也没有其他的对手。 : 黄仁勳是来跟台积电打好关系的，其他台厂只是可有可无的配角。 : 如果微软、苹果、谷歌、脸书等大公司，不自己做晶片，那不太合理。所以辉达要怎麽维 : 持龙头地位？我还在观察。 : 只是台积电会变得更重要的。 : 我不懂的，是AI要怎麽让一般民众受益？ : 医院，如果有AI机器人可以帮病人，翻身、洗澡、散步、喂药、监控生命数值。 : 这个东西，绝对是划时代的发明。 : 全世界都会需要的。 : 类似的直接「商转」的运用。 : 有没有乡民有看到什麽，实质的应用？服务吗？ 我觉得这次黄仁勳演讲有一个亮点 是所有制造业老板会感兴趣的 就是捷安特的AI工厂 以前在某传产工作时为了让工厂可以做到甚麽工业3.0、4.0 真的是凄惨无比 工程师做的很累 但都是徒劳无功 浪费钱 浪费心力 良率有上升吗? 工厂成本有下降吗? 没有 其实要打造AI工厂最简单就是整个打掉 直接盖一个AI工厂 不要从传统工厂去改 因为传统工厂为了控制室可以监控 所设置的侦测点都是以人为本的角度去设置的 举例来说 成品出来 转移到品保站 经过品保员的监测 才回报给制程端 再去改 但在执行计画时 其实最想的是在制程节点的地方去获取数据 比如温度、pH值、真空度、厂房温度、厂房气流... 在这些参数变化时能「即时」去调整 现在其实很多都还是去捞数据 然後另外再做差异分析 我认为的AI是在制程进行的过程中 就能不断的调控这些参数 这也才是一间制造业工厂需要的AI做到的事情 我以前觉得AI离制造业还非常远 就好比23年computex 所罗门一只机器手臂在那边捡饮料空罐 到了24年computex 所罗门还是一只机器手臂在那边捡饮料空罐 最大差别是我觉得要让机器手臂可以有更高的学习能力 也就是说作为一名工程师 (非电资) 我迫切要解决制程上的问题时 AI可以多快帮我解决问题 再有想像力一点 假设今天在工厂开会 遇到了欧洲商会又对某某商品管制 「你可以多快盘点物资」 「你可以多快调整库存」 「你可以多快反应市场的流行」 以前都还要散会後去统整一下 未来搞不好AI工厂直接调控 讲个很瞎的事 现在台湾工厂很多都留着日本的血脉、欧美标准 动不动就不准你改参数或是要求参数超严格 但老经验都知道偷偷超过的临界参数可以拉高良率 不过被稽核单位抓到又要被惩处 面临生产绩效与公司规章的两难 甚至还可以偷偷改线上侦测装置的零点位置 或是绕过程控的监测 搞不好有了AI 可以更有弹性去做这些事情 这也是我觉得捷安特AI工厂的出现 对於传统制造业的改变 当然以股点来说 就是买AI工厂的供应链 但很现实的是 你AI供应链可以把价格压多低 直到实现终端应用的时 让工厂赚更多钱 才会有大规模应用 就跟工厂的厂务系统 空调电机、水泵...都是不可或缺的 做到这种程度AI绝对迫切需要 另外讲个不考虑成本的 大概就是军工了 大量生产机器人、无人机 可以协助巡检海岸线 甚至执行反登陆作战 这麽棒的AI 不用吗? --

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