算力
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文章以淺顯易懂的方式解釋傑文斯悖論(Jevons Paradox) ，並以網路、電腦算力、AI 訓練、區塊鏈等現代案例說明此悖論的影響。文中並提出解決方案，例如設定使用上限、提高價格或課稅，以及推動綠色 AI 發展。最後，文章總結 AI 算力需求的增加將推動人類進步，並期許在創新與永續間取得平衡。
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DeepSeek引起AI新變革，就一起來討論產業衝擊與後續可能受惠的台股公司吧
Deepseek所帶來的成本降低，我認為對地端的AI PC/Phone是有好處的，至少縮短了裝置與雲端間的差距，只是目前尚未出現殺手級應用，如AI Agent在手機上，更聰明更方便的Siri，但我相信裝置上的隱私與相容性，會是未來地端AI脫離雲端AI的關鍵
另外對於算力需求，我也覺得是利多，畢竟現在(1)AI天花板尚未到來 (2)經濟尚可，只要天花板還沒到，堆疊算力還是有意義的，畢竟中國能用1/10的算力追上你，美國用相同的演算法＋10倍算力理論上就能做到更多事，這就是卷阿，明明大家可以一起放緩腳步減少投資，可是最後大家都被迫要砸大錢不斷往前邁進。唯一能阻止這一切的，就是經濟情勢惡化，讓其中一家大廠被迫停下腳步，其他人才會陸續跟上，就像22年，但現在似乎還沒有總經理由讓CSP大廠轉向保守
不過短期內股價常常不會跟著基本面，或許三個月後再來看，就知道有沒有影響，還是只是虛驚一場了
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DS R1 API費用每TOKEN只要OPEN AI O1的 1/20, 等於美國這些科技巨頭的infra都打水飄了,對GPU需求是非常負面的
摘要
本文探討人工智慧數據中心的發展，指出其規模擴大、效能提升和能源需求增長趨勢與百年前電網建設的相似之處。文章分析了人工智慧數據中心價值鏈，包括建設、設備、運算基礎設施和能源供應，並強調能源供應是當前發展的瓶頸。最後，文章提出了核能、長效電池、許可自動化和液冷技術作為解決能源瓶頸和提升數據中心效
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在大規模運算需求下，AMD是否能成為Nvidia的有力競爭者取決於：
技術性能：
Nvidia：以其CUDA架構和強大的GPU效能在市場上佔據主導地位，尤其是在AI和深度學習領域。
AMD：近年來透過其Radeon Instinct系列和新的MI300X等產品在運算效能上取得了顯著進步。 AM
Dell Technologies在最新業績報告中表示第四季度調整後每股盈利2.20美元，超出預期，並宣佈將年度股息提高20％。此外，AI優化伺服器和存儲營收均實現重要貢獻。
Nvidia在第四季度財報顯示出強勁表現，超出華爾街預期的盈利和銷售，尤其AI和數據中心業務取得重要突破。然而，供應鏈和數據中心挑戰尚需解決。
