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在 AI 時代，稀缺的不是資訊，而是對接 CEO 的思維路徑。
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當所有的媒體都在寫說營收趨緩代表著是一個AI投資的放緩，偏向負面解讀，其實我們仔細去聽聽勳哥的說法，再去對照台積電過往的歷程，以及輝達當初如何擺脫GPU一代拳王的宿命，其實是相對正面；再從長期面來看，AI應用面的需求以及資料中心整體產業的發展，都不讓人有太過悲觀的理由，甚至，我覺得是相當正面的。 今天這篇就來聊聊這個主題吧!
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本集重點
1️⃣拆分聲音再起但非新議題
2️⃣IDM 模式優勢是如何衰退
3️⃣拆分的三大結構難題
4️⃣當前反攻策略：押寶 18A 與 14A
5️⃣核心問題是資源整合，不是拆分
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本集重點》
1. World Brain｜我們正在打造集體大腦
2. Self-Improving｜AI 即將進入可自我優化與進化的幼蟲時期
3. Gentle Singularity｜改變是緩慢但全面的
4. Fake Jobs｜今天看來不正經的，未來就是正職
5. Alignment｜AI 的方向，誰來決定？
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本集重點》
① 2025 最大的轉機，電動車的自駕行。
② 能做雜事的家用機器人，才是真正的聖杯
③ 科技的進展回饋GDP的成長，你的工作成果以及影響力，放大了嗎?
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精彩回顧》
1️⃣「訓練就是大規模的推論」(Training is inference at scale.)
2️⃣ 「在 NVIDIA 上構建，將在 NVIDIA 上運行」(Build on NVIDIA, will run on NVIDIA.)
3️⃣ 「這間公司所做的 GPU，存在的目的是替全人類的各種應用打造一個可以普及化的加速運算平臺。」
4️⃣「AI 其實我們正確的理解，來理解它，它是一個新的運算方式」(AI is a new way of computing.)
5️⃣「我們加速一切 (We accelerate everything). 輝達是一家演算法公司 (NVIDIA is the algorithm company).」
6️⃣「2025 年，大型雲端服務供應商將投資 3200 億美元。」(In 2025, major cloud service providers will invest $320 billion.)
7️⃣「谷歌、Meta、微軟和亞馬遜之間的競爭，都是『一點之隔』(One Click Away).」
8️⃣ 「一家公司對其真正業務的看法會體現在其產品中」(A company's perspective about what you're really doing manifests itself into the product.)
本集重點摘錄
1️⃣紅杉資本預測，2025 年大型語言模型（LLM）的提供者將發展出各自獨特的超能力，並在市場上採取不同的競爭策略。
2️⃣谷歌的 AI 策略是垂直整合所有價值鏈，從 TPU、量子晶片到資料中心、模型和應用，全部自主開發。OpenAI 的 AI 策略著重於品牌建立，目標是成為人工智慧領域最強的品牌，即使持續虧損也要保持領導地位。AWS 與 Anthropic 的 AI 策略側重於吸引頂尖人才，致力於打造一個更接近科學家心中理想 AI 發展的環境。
3️⃣ 馬斯克的 XAI 公司以快速建設大規模資料中心作為其差異化競爭的優勢，一次掃貨即達到 20 萬顆 GPU。
4️⃣ 2025 年，AI 搜尋將朝向分門別類的專業領域發展，例如律師使用 Harvey 平台，醫生使用 Open Evidence。
5️⃣ 隨著 AI 算力成本降低，大型科技公司實際上正在為整個 AI 生態系統創造創業補貼，促進更多創新。
6️⃣ 2024 年 AI 基礎建設的蓬勃發展，將使 AI 相關產品和服務在 2025 年變得更便宜，進而刺激更多新創公司投入 AI 領域。美國資料中心數量領先全球，擁有 5388 座，遠超第二名德國的 522 座。
7️⃣ 知識工作者賴以維生的知識護城河即將被 AI 輕鬆跨越，AI 在聽說讀寫、邏輯思辨和行業知識方面都將快速超越人類。
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