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AI 訂閱服務「李慕約 365 AI 訂閱計畫」由台灣 AI 領域專家 李慕約 推出的訂閱服務,針對 AI 應用提供 最新資訊、工具教學、實戰案例 及 社群互動。服務內容:AI 新知速報:追蹤最新 AI 產業動態,如 DPS-R 模型。實用 AI 工具 & 模板:100 種產業應用案例,提升工作效率。AI 初學者入門課程:適合新手快速上手 AI 工具。會員專屬社群 & 直播 Q&A:與 AI 專家互動,解決實務問題。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。