先打預防針:重點整理由AI整理,上放來只是方便大家閱讀,智慧財產權歸作者
開場
- 過年期間發生的重點
- DPS 討論熱烈:
- 先前已在 小年夜特輯 討論過,但熱度未減,今天將以 FAQ 形式 再次深入分析。
- 三大科技巨頭財報:
- 蘋果、微軟、Meta 在過年期間公布 2023 Q4 財報,今天將做簡要分析。
- 川普關稅戰:
- 2/4 (明天) 川普將對 加拿大、墨西哥、中國 祭出關稅政策,將探討影響與後續發展。
業配時間
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主題一:DPS-R FAQ (10 大問題解析)
- DPS-V3 & R 模型是否真的很厲害?
- 是的,有一定實力,其論文內容顯示其模型具備技術突破。
- V3 模型 (類 GPT-4) 具有高效訓練能力,表現接近 GPT-4 / Claude 3.5 / Llama 3.1。
- R1 模型 (強化推理能力) 透過 強化學習 (Reinforcement Learning),提升推理能力。
- DPS 是否超越歐美 AI 一線公司?
- 沒有超越,但的確縮小差距。
- OpenAI 已推出 GPT-4 Turbo (1月底發表的 GPT-4 Mini),明顯超過 DPS-R。
- OpenAI 研究人員表示,DPS-R 使用的 強化學習技術,他們 早已在用。
- DPS 訓練成本是否真的只有 560 萬美元?
- 這個數字僅代表「最後一次完整訓練的成本」,不包含:
- GPU 硬體成本
- 多次實驗訓練
- 資料整理、人力成本
- 實際總開發成本遠高於 560 萬美元。
- DPS 訓練成本是否比 OpenAI 低 100 倍?
- 錯誤對比,因為 OpenAI 公布的是 完整訓練成本,而 DPS 公布的只是「最終一次訓練」成本。
- 根據 Anthropic CEO 估計:
- Claude 3.5 訓練成本 = DPS V3 的 6-10 倍
- 並不是差 100 倍。
- DPS 如何降低訓練成本?
- 混合專家模型 (Mixture of Experts, MoE):
- DPS-V3 總參數數量 671B,但實際運行時只使用 37.1B。
- 降低算力需求,使 GPU 使用率更有效率。
- DPS 是否涉及 OpenAI 侵權?
- 高度可能,因為 DPS 的回應模式與 GPT-4 極為相似。
- 可能使用「蒸餾技術」(Distillation),讓 小模型學習 GPT-4 的輸出。
- OpenAI 可能會對 DPS 提告,影響 DPS 在歐美市場的應用。
- DPS 使用 Reinforcement Learning (強化學習) 是否重大突破?
- 不是,OpenAI 早已採用此技術。
- 限制:
- 強化學習 僅能應用於有「標準答案」的問題,不適用於所有 AI 推理應用。
- DPS 訓練成本降低,是否影響 NVIDIA 營收?
- 不會影響,因為 AI 軍備競賽仍在持續:
- DPS 使用 低成本方案,但擴大模型時仍需 大量 GPU。
- NVIDIA 仍是 AI 硬體供應的關鍵角色。
- AI 晶片禁令是否無效?
- 部分有效,但中國找到繞道方案:
- 減少高端 GPU 需求,改用 較小算力 GPU+軟體優化。
- 若無禁令,中國科技公司可能早就推出與 OpenAI 相近的 AI 產品。
- DPS 是中國對歐美的認知作戰?
- 主要目的:
- 開源吸引更多使用者,對抗封閉的 GPT-4。
- 讓歐美 AI 公司誤以為「低成本 AI 是未來」,放棄持續投入算力競賽。
主題二:科技巨頭財報
- 蘋果 (Apple)
- 營收 +3.95%,毛利率 46.88% (歷史新高)。
- iPhone 營收 -0.91%,表現平平,Apple AI 表現讓人失望。
- 中國市場下滑 -11%,影響較大。
- 微軟 (Microsoft)
- 營收 +12%,符合預期。
- Azure 成長 31% (低於前季的 34%),但主要是「供應受限」,而非需求下降。
- 市場擔心 AI 競爭壓力 & 高資本支出。
- Meta
- 廣告營收 +20.9%,總營收成長 20.6%,優於預期。
- 營業利潤 +42.6%,營業利益率 48.3% (歷史新高)。
- 受惠於 廣告單價提升,但未來成長空間受限。
主題三:川普關稅戰
- 美國對加拿大、墨西哥、中國加徵關稅
- 2/4 起:
- 加拿大 & 墨西哥商品關稅 +25%
- 中國商品關稅 +10%
- 原因:控制非法移民 & 毒品走私。
- 台灣晶片是否被課稅?
- 川普曾表態 可能對半導體課關稅,但細節未明。
- 可能針對 AI 晶片 & 先進製程,並設緩衝期。