Re: [心得] 討論關於量子計算/代工
閒聊量子電腦跟最近我個人看法,
先說我的結論:
1. 歐印QQQ, 定期定額TQQQ,
2. 如果NVDA 跌破120, 我就要開始買
3. 長期買入GOOG
我就不說GOOG的部分了,
每次說就是引戰文,
我不想一直被攻擊被轉貼文章謾罵
先說說量子電腦,
這要從電腦科學最基礎的算力與計算方式說起,
基本上算力有兩種方向: 1. 平行, 2. 深入
目前的AI晶片跟GPU就是朝平行運算發展,
我二月的時候有說明過CPU, GPU, TPU, ASIC 的運算方式:
https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1709177914.A.EF9.html
也就是說如果在大數據, 超級巨量資料的情況下,
要做一堆if else 的判斷,
但是都是完全相同的運算方式,
那就是用GPU 矩陣運算,
同時平行運算然後選擇正確那一個方向之後再往下一層平行運算,
但是如果今天的運算不需要平行運算呢?
比方說單純的破解密碼, 破解比特幣加密,
這時候GPU跟目前所有的AI晶片都完全沒用,
這時候就是量子電腦的戰場
不是所有的數學問題或是科學問題都能夠用平行運算解決,
目前的AI 只是用大數據的平行運算去得到類似人工智慧的結果,
你說是一連串平行的if else 運算 也沒錯,
但是還有更多的數學+科學問題是需要深入的計算,
這些問題只能靠量子電腦解決
回到我說的第一第二點,
最安全的方法就是包牌QQQ,
至於NVDA的GPU 其實跟量子電腦 要解決的問題是完全沒關係,
也就是兩者是完全沒關係的市場,
至於ASIC, 請看我之前的文章,
ASIC AI 晶片 我十年前就在做了,
不是現在才有的技術,
沒新聞說的那麼了不起,
光是CUDA + LLM 就把大部分的人給排除了,
大部分的使用者還是會選擇NVDA GPU,
除非你是GOOG+META+AAPL 有能力自己跳過CUDA 自己解決LLM問題,
不然一般人還是會選擇NVDA GPU,
大部分的人不會為了喝一瓶牛奶而蓋一整個農場,
也沒有能力真的蓋一整個農場
所以TPU ASIC 對NVDA的確有影響,
但是影響不大, 只有GOOG+META+AAPL 能夠自研,
至於CSP,
你去問看看願意出錢的CSP客戶們,
有多少客戶願意用TPU ASIC?
有多少客戶願意用NVDA GPU+CUDA?
我當年被客戶罰站要我解釋為何要自研ASIC而不買NVDA GPU,
解釋了一年還是無法說服客戶轉用自研ASIC
※ 引述《n22535757 (博博)》之銘言:
: 先貼單子
: https://i.imgur.com/NfqmX7I.jpeg
: 這次量子暴漲
: 我也是嚇了一跳
: 先說說我為何挑選
: 我正在實驗新的選股模型
: 就是未來新技術
: 量子目前就在極初期階段
: 5-10年可能還在部分領域應用
: 但隨著深入了解相關消息
: 發現他是目前各國政府間的力拼項目
: 科技軍武競賽新賽道正式展開
: 抱這種股票
: 我自己的心態是
: 只要股價還在10元以下
: 會持續買進至5萬美金
: 然後開始長抱
: 中間漲跌皆不出
: 停損點目前沒設
: 是因為先進技術可能日後會被併購
: 在這個選股邏輯下
: 就是以10年為單位的持有
: ※ 引述《z22744388 (熊熊)》之銘言:
: : 量子技術QUBT宣布該已獲得NASA合約,優化衛星先進成像和數據處理需求,股價大漲超
: 過
: : 50%,連兩日大漲超過110%….
: : 先說我沒買 我沒有要大家上車
: : -
: : 理性分析來看:這類股票怎麼挑選、操作得到?
: : 1.基本面不符合篩選
: : 2.技術面 動能可以 但是訊息前的震盪被洗掉,除非是只要是多頭就抱著
: : 3.突然回頭暴漲,如果是回頭站上有機會買回來,但這兩天是回頭直接暴漲,訊號買不
: 回
: : 來
: : 4.題材:可以。符合市場題材
: : 原本以為Google 量子晶片會壓抑其他完全不賺錢的小公司,結果訂單技術訊息連發:/
: : 真是超出預期~
: : 不過只看動能訊號的話其他量子技術公司倒是這段期間沒有被洗掉~
: : https://i.imgur.com/9lIR5Wi.jpeg
: : 沒有推薦 只是在回顧分析
: : 假設個人在操作的時候QUBT 除非跟上題材訊息,回頭暴漲去追,但假設我不是這種衝
: 動
: : 的人:有設定自己的紀律的話不會追。
: : (紀律的目的主要是想複製以後可以規律的投資或操作,降低情緒上的影響)
: : 反而會在洗掉的時候,出現QBTS去買。
: : -
: : 題材還是會搭配一些明確的動能,出現整理修正就會換股。曾經嘗試留戀一下,等等看
: ,
: : 然後後面真的給我下去~
: : -
: : 阿對了 更新補充一下
: : 這段期間量子技術訊號出來後 突然出現了量子密碼學
: : 一樣目前沒有基本面是題材
: : 但是很有趣 可以追蹤一下
: : (12/11的訊號,前一天的收盤,自己追蹤而已 現在有議題剛好分享一下)
: : https://i.imgur.com/wn2IjiZ.jpeg
: : -
: : 訊號是動態的…以上截至昨天。沒有推薦只是可以追蹤
: 得
: : 了
: 域
: : 的
: 單
: : 日
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 76.103.225.6 (美國)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1734503095.A.42B.html
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我不知道"用機器學習去幫忙糾錯量子計算"是怎麼回事, 抱歉,
就我自己知道的"量子計算" 就是一堆暴力計算的東西,
比方說破解密碼, 比特幣加密, 最大質數,
糾錯固然是需要,
但是我不曉得如何用機器學習糾錯,
一般破解密碼的糾錯就是很簡單的輸入加密數字,
得到結果之後跟原本未加密的數字作比較,
這塊我還算懂,
至於其他暴力運算的應用 我就不清楚了
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花錢的是老大,
就是我上面說的例子 我被客戶罰站解釋一年,
還是無法說服客戶轉用自研ASIC,
雲端巨頭的客戶大部分都只要用NVDA GPU+CUDA,
他們願意花錢,
所以有選擇權,
他們不願意陪自研ASIC練兵 debug,
還要學習自研ASIC 特殊的framework (非CUDA),
當然如果用GOOG 的TPU 可以直上Tensorflow,
META 的ASIC 可以直上 Pytorch,
其他廠商的自研ASIC 就沒這種優勢了
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AVGO 當年比NVDA 還要大,
現在AVGO 的各個產品都還是很有競爭力還是業界第一第二的地位,
所以AVGO目標2T, 沒問題
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MRVL 有拿到AMZN的訂單,
而且MRVL 在ARM CPU 也有拿到一些CSP廠訂單,
再加上MRVL在記憶體與Storage 業界第一的地位,
我覺得MRVL 也是很有前途,
至少以MRVL 的體積100B 再漲幾倍 會比較容易,
那些破T 以上的公司還要再翻倍就比較難
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