Re: [請益] 憑良心說AI要怎麼賺錢?

看板Stock作者 (平安喜樂)時間1年前 (2024/06/07 06:02), 編輯推噓11(13260)
留言75則, 18人參與, 1年前最新討論串13/86 (看更多)
這個在古早以前,一樣的疑問都有人提出來過 微軟出現的時候,也有人懷疑,那作業系統要怎麼賺錢 我用電腦要幹嘛,蛤 用手寫 紙本就好啦,誰會用到電腦啦 作業系統,什麼東西,要怎麼賺錢 然後,後來你也知道了,微軟變成市值最大的公司 靠作業系統,文書軟體,就賺你的錢,賺所有人的錢 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.233.254.29 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1717711367.A.F3E.html

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生存者偏差,更多的是一開始人們不理解怎麼賺錢,
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結果還真的賺不了錢
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Google剛從搜尋引擎起來時一樣都在質疑怎麼賺錢
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弱爆 windows 一出來整個大火 每個人都想要
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結果google 光靠搜尋引擎賺的還夠他們玩一堆理念免
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費提供一堆服務
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總是有天才能從新東西開發出盈利模式
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早就開始賺了, 只是一堆人連自己用的是AI都不知道,
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一堆賣場停車場引入的車牌辨識就都是AI呀, 賣那些設
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備系統你覺得都沒盈利?
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沒盈利
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自動化 影像辨識 影像處理 大數據統計等等 通通改
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名叫AI 然後AI就賺錢了
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你怎麼會覺得那些東西不是AI
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像冷氣的自動溫度控制也是AI 不同牌子吹起來舒適度
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有差 就是差在他們訓練出的邏輯不一樣
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傻了 冷氣那個是有第三世界國家的人遠端24小時幫你
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遙控 不是什麼ai
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AI本來就不是什麼新東西 生活中處處都是 藍牙耳機
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的降噪也是AI算出來的
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不能這樣亂用吧…目前紅的是神經網路為基底的演算
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法,回文無限上綱,完全偏離主題了
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訓練學習階段才需要大量的算力 算完以後就能燒成晶
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片安裝在產品了
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現在影像辨識的確是大量用CNN呀, 哪裡偏離主題?
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降噪ANC不是AI算的 不懂別亂說
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06/07 06:43, 1年前 , 27F
降噪演算法就是AI訓練出來的
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06/07 06:46, 1年前 , 29F
看高通怎麼說的 AI-based
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看來高通也不懂AI
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高通本來就不懂,懂的話今天不會是咱黃仁勳出來
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我不知道apple怎麼調ANC但我知道台廠,大陸廠怎麼
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調的,裡面就DSP的IIR filter,然後儀器加人耳手工
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調的,這些在AI出來前就有了。
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ANC在我10年前的MWC展上就看到高通推出來了
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隨便google的 我也不知道車牌辨識需不需要AI
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應該說 很多功能不用AI一樣能辦到
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用了AI是不是會更好或是否有必要也不知道
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就像之前很厲害的波士頓機器人公司也說過
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他們的機器人沒有用到AI
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應該說AI並非萬能很多原本就能運作的東西並不需要AI
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原本就能運作的東西 全部改AI感覺有點脫褲子放屁
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或是說AI可能會慢慢加進去原本的東西 變成融合體
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但也可能就只是錦上添花式的功能而已 例如AI PC
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感覺微軟想要強推Win11 AI PC 把Win10邊緣化
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但真的有必要嗎 Win10一樣能用AI啊
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Linux也沒有強調整合AI啊
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車牌辨識最基本就是類神經的分類演算法,也是opena
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06/07 07:16, 1年前 , 50F
i圖片建模的基礎,嚴格來說算吧?
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反正AI也沒有明確定義 什麼東西都先加上AI就對了
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新技術都有用啊,但能不能賺錢又是另一回事捏
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06/07 07:21, 1年前 , 53F
重點不就是新技術能做更好... 影像辨識當然很早就有
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啦,但沒引進新AI前就難用到沒人要裝,一直喊以前的
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落後技術有什麼意義?
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06/07 07:22, 1年前 , 56F
AI安於當人類工具時是可以類比,但是當AI超越人類
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時,你的假設就不成立
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Noise suppression 現在配合ai 強很多 Teams 去下
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載來試就知道了
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06/07 07:26, 1年前 , 60F
你要想的是以前ANC可能就一套算法 每個場景都用一
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樣的 現在隨時再微調最佳化 這就差很多了
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Nvda 顯卡就有 AI 降低鍵盤聲,這機制跟ANC 兩件事
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AI降噪也不只用在耳機上,google pixel手機主要賣點
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的相機各種技術也是靠AI做的,營收也灌不少了
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很多自動化的設備,現在都被稱為AI,比較好聽。
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誰想用電腦啊,根本沒人在用吧,呵呵,有些人總是
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覺得自己沒在用就認為別人也沒用
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06/07 08:04, 1年前 , 69F
這例子舉真好
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06/07 08:17, 1年前 , 70F
軟軟在手機浪潮時低迷了十年好嗎
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電腦"賺所有人的錢"被證實只賺一小部份的人的錢
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手機才是賺所有人的錢
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google的財源完全體現當初.com的遠景阿...XD 但最後
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達成的google是"只"參到泡沫極後期甚至摸到邊而已
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06/07 10:18, 1年前 , 75F
這故事告訴我們 應用端 先行者如果$不夠 就沒有優勢
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