Coatue人工智慧(AI)長篇報告精要
更新於 發佈於 閱讀時間約 2 分鐘
https://www.coatue.com/blog/perspective/ai-the-coming-revolution-2023
# AI迭代特性與生產力提升將比前幾次產業創新進程快速
# 融資主力目前集中於模型層級
# 趨勢轉變：從建立更快的「計算器」到建立超級智慧的「大腦」。
# 人工智慧啟用新平台：智慧即服務 (IQaaS)。
# 研究人員的焦點：擴展人工智慧模型效能：更多參數和大型資料集是主流，而不是更多計算和更長的訓練。
# 資料稀缺是擴展的潛在障礙：高品質的文字資料可能很快就會耗盡，圖像和影片資料有較長期潛力。
# 解決人工智慧在"模型輸出、模式、可用性、企業部署"方面的挑戰將有潛力釋放巨大的機會。
Coatue long AI report take-aways:
- AI advancing much faster than previous technology waves with proving utility across domains.
- AI stack from bottom: Semi > Cloud > Ops > Models APPs: Funding concentrated in "model layer" for now.
- Trend shift: From building faster “calculators to building super-intelligent “brains.
- AI enables a new platform: Intelligence-as-a-service (IQaaS).
- Researchers focus: Scaling AI model performance: more parameters and large datasets are mainstream vs more compute and longer training.
- Data scarcity is a potential wall to scaling : High-quality text data could be exhausted soon, images & video have longer runway.
- Solving AI’s challenges in Model output, Modalities, Availability, Enterprise deployment: has potential to unlock vast opportunities.
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隨著理財資訊的普及，越來越多台灣人不再將資產侷限於台股，而是將視野拓展到國際市場。特別是美國市場，其豐富的理財選擇，讓不少人開始思考將資金配置於海外市場的可能性。
然而，要參與美國市場並不只是盲目跟隨標的這麼簡單，而是需要策略和方式，尤其對新手而言，除了選股以外還會遇到語言、開戶流程、Ap
嘿，大家新年快樂~ 新年大家都在做什麼呢？
跨年夜的我趕工製作某個外包設計案，在工作告一段落時趕上倒數。
然後和兩個小孩過了一個忙亂的元旦。在深夜時刻，看到朋友傳來的解籤網站，興致勃勃熬夜體驗了一下，覺得非常好玩，或許有人玩過了，但還是想寫上來分享紀錄一下~
AI發展未遇天花板，算力與推理模型成長驅動未來突破
b. 文章重點摘要:
隨著人工智慧生態系統的成熟，AI模型需要更聰明的推理能力。OpenAI的o1模型以較小參數規模和更多資料量實現更高效推論。
黃仁勳指出，延長模型思考時間能提升回答品質，而提高算力則能加速生成高品質答案。
AI的成長遵循
🌟 多模態生成式AI：人工智慧的下一個革命
引言
人工智慧（AI）正處於一場前所未有的變革之中，而多模態生成式AI無疑是這場革命中的一個關鍵驅動力。這項技術突破了傳統單一模態AI的限制，允許系統從多個不同的數據來源（如文字、圖像、音頻、視頻等）進行學習和生成。這不僅開啟了全新的應用場景，還在各
AI技術的發展，從大型語言模型到終端AI應用，儘管投資甚鉅，但準確性和技術問題等仍陷瓶頸。科技巨頭如Amazon、Microsoft、Google等大規模投入AI基礎設施，促使市場需求增長。同時，AI搜尋引擎的變革也顯示了對GPU的需求上升。未來，AI技術有望在多領域發揮深遠影響，推動全球經濟變革。
2022年11月30日，ChatGPT的登場對全球造成了顯著衝擊。隨後，2024年2月15日，OpenAI發布了能夠將文字轉換為圖像的AI模型SORA，這一創新再次引發了巨大的震動。
這兩大創新引發的全球算力需求的增長幅度是前所未有的。
需求的瞬間迅猛增長，但供應的增加卻需要更長的時間。Nv
本文介紹了人工智慧的定義和發展，以及在醫療、金融、製造、交通、教育等領域的應用。探討了AI的優勢和挑戰，以及AI在未來社會中的角色。作者提出了對AI發展的個人觀點和建議，強調了謹慎發展AI並制定相關法律法規的重要性。
生成式 AI 讓人們驚艷，也開始認真思考：生成式 AI 會對教育培訓帶來什麼樣的衝擊？AI 會取代老師嗎？如何運用生成式 AI 來加速學習？企業如何運用生成式 AI 來加速創新？
但也開始懷疑 — 人類的工作是不是真的要被 AI 取代了？.....
隨著科技的不斷演進，人工智慧（AI）已經成為改變產業格局的關鍵推動力。本文將深入探討AI未來發展趨勢之一──生成式AI，並分析其在產業中的應用、影響以及預估未來的發展方向。
生成式人工智慧（AI）已成為當前科技領域的一大熱點，其能力不僅限於模擬人類智能，更能在多種非傳統計算任務中創造前所未有的內容。這篇文章將深入探討生成式AI的理論基礎、實際應用、代碼實踐，以及其商業應用、工具和公司等方面，提供一個全面的視角來了解這一迅速發展的領域。
近年來，生成式AI（人工智能）的需求不斷增加，這也促使了台積電抓住這一機遇，發起反轉攻勢。具體來說，台積電正在針對生成式AI的需求，並通過反轉攻勢來擴大其市場份額。這一舉措的原因和過程可能與以下因素有關：
首先，生成式AI的需求正在不斷增加。生成式AI是一種基於深度學習的人工智能技術，可以
本文延續先前刊登於《服務研究期刊》（Journal of Service Research）的論文《使用人工智慧執行服務》（Artificial Intelligence in Service），該論文建立了四種AI類型的框架，包括機械型AI、分析型AI、直覺型AI和共鳴型AI。基於這個框架，我們將
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