算力沒有過剩問題
再高的算力都可以被塞滿
只是沒有必要
就像晶片有2奈米
但不是所有硬體都要衝2奈米
在壓低成本中換取算力最大才能賺錢
瘋狂買硬體只是開局要跨過門檻
一旦有基礎
再來就是考慮成本了
期待各廠無限更新買買買就是華西街畫大餅而已
: 不是算力過剩，各大廠依然在積極提升算力
: 只不過提升方式從硬體，方向改成算法優化
: 所以算力沒有過剩，只是老黃換代策略或將失效
: 輝達換代速度快，價格飆得也快，布署成本不斷漲
: 這給鏟子的使用者帶來非常龐大資金和時間壓力
: 帶入一下那些大廠的角度
: 就算你可以容忍又熱又廢電的AI世界
: 你手上的資金也不夠你這樣玩
: 當然也不排除哪天輝達又端出比算法優化
: 成本結構上更有高效的硬體出來
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tomdavis2樓真的要降低成本你會看到H100拋售的新聞 02/25 09:43
→ Alwen3樓CSP巨頭都說明年資本支出年增幅會降低，不可能一直 02/25 09:43
→ Alwen4樓高速成長好嗎= = 02/25 09:43
lakershank5樓你現在的手機比30年前超級電腦還強,算力不會有盡頭 02/25 09:44
FFFAAA6樓看到塞滿不給推不行！ 02/25 09:44
→ tmdl7樓很簡單 創造需求 開發一個高蒜力應用就好 02/25 09:46
→ Alwen8樓沒辦法高速成長後，光是修正PE這一段 就會帶來痛苦 02/25 09:47
→ Alwen9樓= = 02/25 09:47
breathair10樓這是GPU跟ASIC的競爭，不包括TSM。你拿成熟製程來跑 02/25 09:48
→ breathair11樓AI，電力需求跟算力不成正比，成本更高 02/25 09:48
pornpig3212樓TSM 買起來！越跌越買報酬越高 02/25 09:53
FFFAAA13樓如果AI軟件進行優化，那是不是比單純依靠硬體來滿 02/25 09:54
→ FFFAAA14樓足算力需求，更來的有性價比與普遍性，甚至再搭上 02/25 09:54
→ FFFAAA15樓更高階硬體速度是否能更上一層樓！軟體+硬體=算力， 02/25 09:54
→ FFFAAA16樓單純著重哪一點成本只會加高、算力提升有限。 02/25 09:54
tsubasawolfy17樓不會 因為只會被塞更多功能去填多出來的算力 02/25 09:57
→ tsubasawolfy18樓手機每代都說比上一代更好 還不是餵不飽 02/25 09:58
breathair19樓算力跟算法同時進步才是成本的王道，而算法的精進唯 02/25 10:01
→ breathair20樓一會帶給硬體的挑戰是競爭加劇，因為高階跟次高階的 02/25 10:01
→ breathair21樓硬體區別變小了，而不管高階或次高階，全部要用TSM 02/25 10:01
→ breathair22樓的先進製程，對TSM是純利多 02/25 10:01
AndyMAX23樓軟體需求上去 前代硬體就變廢鐵 02/25 10:01
→ yinaser24樓現在是用戶願意花多少買算力被質疑 02/25 10:01
stcr301125樓降本增效後就是尋求穩定獲利成長 02/25 10:03
→ f9730030526樓急了 02/25 10:03
→ breathair27樓企業利用AI來節省成本早已經擴散了，目前最主要還在 02/25 10:04
→ breathair28樓B2B，DS促進的最主要還是企業端部署的成本。B2C端還 02/25 10:04
→ breathair29樓在等機器人，沒那麼快 02/25 10:04
→ stcr301130樓今年裁員規模可能更勝去年 02/25 10:05