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Re: [情報] google財報亮眼

看板Stock (股票)作者 (超時空)時間1小時前 (2026/07/24 14:42), 編輯推噓36(36推 0噓 140→)
留言176則, 27人參與, 11分鐘前最新討論串14/15 (看更多)
※ 引述《Zzell (n/a)》之銘言： : ※ 引述《asahi98 (あさひ)》之銘言： : : 我原文底下後來特地講清楚，這波谷歌財報再加上知本支出消息，寧願借錢來買硬體建廠就表示，谷歌要先拿錢下訂單，受惠的都是硬體。 : : 另一派人則說，花這些錢建廠賺的回來嗎？我認為不止googlet，微軟跟蘋果還有meta也都在增加知本支出建中心。這些公司難道不怕水丟水裡面嗎？況且巴菲特也已經注資Google，這樣表示前股神眼光也錯了嗎？ : : 剛剛我看到很多硬體廠商一路上漲，之前被錯殺的記憶體已經站回來了關鍵價位。 : : 還有一群人說中國語言模型會削價競爭，導致這些大廠會被捲入。這點剛好找到資料 : : http://i.imgur.com/3WvZO4f.jpg
: : 從這資料來看根本沒有便宜多少，只低了0.09，有差很多成本嗎？至於是使用誰的晶片就不瞭解，網紅推估高機率是走新加坡管道的輝達未閹割晶片。 : : 至於下面這些評分，各位自己看吧！ : : 剛剛查到的 : : http://i.imgur.com/JpFDc0j.jpg
: : http://i.imgur.com/Jat2GMD.jpg
: : http://i.imgur.com/OIb77ao.jpg
: : http://i.imgur.com/WgO0PRv.jpg
: : 所以現在沒有什麼便宜的，好用的都差沒多少，效能差的反而就便宜蠻多的。 : : 另外xAI把算力租給anthropic價格很好，meta打算有樣學樣，蓋完多餘的就租給別人用，當包租公。現在google可能發現這是條致富道路，也增加資本支出。蘋果也增加蓋資料中心，都是為了AI使用。 : : 從以上這點來看，多餘折舊的東西還是有人要，價格租的好不好而已，看包租公會不會當了。 : 我有個疑問 : 為什麼你各位多頭都預設LLM真的會有大量需求 : 資料中心就是以前的鐵路跟網路線？ : 有沒有可能LLM除了coding就是廢物 : 而就算用在coding也因為很多物理因素不能全面展開 : 最後LLM就是一個還不錯但商業價值不高（不值得現在這些資本支出）的技術？ 你的問題並不是完全沒有道理。 AI 很有用，不代表每家公司、每一筆資本支出、每一個目前的估值都必然合理；AI 最後 即使成功，也完全可能先經歷設備過剩、折舊壓力或類似網路泡沫的估值修正。 但你一直把問題限縮成： 「目前賣 Token 的收入，能不能直接支付 LLM 的訓練、推理與資料中心成本？」 這個框架可能太小了。 科技巨頭現在買的並不只是「聊天機器人的 Token 產能」，而是在買未來十年以上的算 力基礎設施、技術選擇權與戰略生存權。 未來需要算力的，也不只是 Coding： Agent、自動化、搜尋、廣告、翻譯、影音、科研、藥物與材料開發、晶片設計、自駕、 機械人、無人機、軍事系統、數位孿生，都可能共用相近的資料中心、網路、電力與加速 器基礎設施。 你說簡單工作可以直接寫傳統自動化流程，這沒有錯。 但傳統自動化適合的是規則固定、輸入結構化、例外很少的工作。 企業裡真正昂貴的部分，往往是模糊需求、非結構化文件、自然語言溝通、例外處理，以 及不同系統之間的臨時整合。 LLM 的商業價值，未必是取代既有程式，而是大幅降低原本「根本不值得寫程式處理」的 長尾自動化成本。 你也一直問：「怎麼確定需求足以支撐兆美元投資？」 答案是：現在沒有人能百分之百確定。 但不能因為無法精確計算，就反推需求不存在或 LLM 可能除了 Coding 都是廢物。 新興基礎建設本來就不可能等所有需求、價格與報酬率完全確定後才開始興建。等到需求 已經完全證明，GPU、電力、土地、機房、HBM 和人才也不會按一下 Enter 就立即出現。 而且這已不只是單純的財務投資。 AI 算力正在變成國家與企業的戰略武器。 假如競爭對手先做出更強的模型、Agent、自動化平台、機械人或軍事系統，落後者損失 的可能不是幾季折舊，而是搜尋入口、雲端市占、軟體生態、人才與國家安全。 因此巨頭面對的是不對稱風險： 多蓋一些，可能降低資本報酬率； 少蓋而判斷錯誤，可能直接失去下一個世代的平台控制權。 這就是為什麼它們即使知道可能過度投資，也不敢停止。 Token 現在昂貴，也不等於永遠無法商業化。 價格高的一部分原因，本來就是 GPU、HBM、電力、網路與可用容量仍然稀缺。算力增加 、晶片效率提升、模型稀疏化、量化、快取與推理架構改善，都可能降低單位工作成本。 當然，成本下降也可能伴隨售價下降，所以最後誰能賺到超額利潤，仍然值得質疑。 但更精確的問題應該是： 「AI 需求會有多大、價值最後由晶片商、雲端商、模型商還是應用商取得，以及目前估 值是否已經提前反映太多？」 而不是先假設： 「LLM 除了 Coding 可能都是廢物，所以資料中心大概沒有需求。」 AI 最後可能非常成功，而目前部分股票與資本支出仍然過熱。 這兩件事情完全可以同時成立。 你質疑估值沒有錯，但把技術、產業、國家競爭與未來所有算力需求，全都縮成今天一 顆 Token 的毛利，就很容易低估這場競賽真正的規模。 -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.34.161.138 (臺灣) ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1784875323.A.4A7.html
推
07/24 14:44, 1小時前 , 1F
AI文
07/24 14:44, 1F
推
07/24 14:44, 1小時前 , 2F
沒錯啊 所以我說AI是國家建設 至於賺錢是另一回事
07/24 14:44, 2F
→
07/24 14:44, 1小時前 , 3F
當然是無數的投資人破產 後面的人才有便宜可用
07/24 14:44, 3F
推
07/24 14:44, 1小時前 , 4F
寫到這樣有點像網路泡沫時代了
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推
07/24 14:45, 1小時前 , 5F
整天看空，看什麼都空，自然忽略掉其他
07/24 14:45, 5F
推
07/24 14:45, 1小時前 , 6F
但會放緩支出，強如估狗的業績強勁，現金流都是負
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07/24 14:45, 1小時前 , 7F
，其他廠商又有多少承受能力
07/24 14:45, 7F
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07/24 14:46, 1小時前 , 8F
照這樣的說法，那是不是各國都要為了確保物流
07/24 14:46, 8F
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07/24 14:46, 1小時前 , 9F
各國都要有自己的國籍航海航空一樣
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推
07/24 14:46, 1小時前 , 10F
我推這篇 現在的資本支出的確是可能過度投資 但比
07/24 14:46, 10F
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07/24 14:46, 1小時前 , 11F
起投資不足的傷害 這些巨頭寧願過度 反正他們燒的
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07/24 14:46, 1小時前 , 12F
起
07/24 14:46, 12F
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07/24 14:47, 1小時前 , 13F
我們森青可以不賺錢 但台灣人不能沒有健康
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07/24 14:48, 1小時前 , 14F
我們google可以不賺錢 但美國人不能沒有算力
07/24 14:48, 14F
推
07/24 14:49, 1小時前 , 15F
每個國家條件不同，不可能萬事都兼顧，所以會有
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→
07/24 14:49, 1小時前 , 16F
所謂政策。比方說進口稻米更便宜，那國家要不要
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07/24 14:49, 1小時前 , 17F
自己種稻？沒有絕對標準答案。
07/24 14:49, 17F
推
07/24 14:50, 1小時前 , 18F
是個贏者全拿的競爭,企業和國家現在只能不停的加碼
07/24 14:50, 18F
推
07/24 14:50, 1小時前 , 19F
幻覺無法解決的一天 就無法走入實用化 就這麼簡單
07/24 14:50, 19F
推
07/24 14:50, 1小時前 , 20F
網際網路 GPS本來就是老美軍方發展才進入民間
07/24 14:50, 20F
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07/24 14:50, 1小時前 , 21F
比方說海地，1987年之前稻米能自給自足，但因為
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07/24 14:50, 1小時前 , 22F
確保自己仍在競爭行列之中,並同時提高自己在未來是
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07/24 14:50, 1小時前 , 23F
1980之後開放市場，大量便宜稻米進口，重擊本土農業
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07/24 14:50, 1小時前 , 24F
一條32G 記憶體賣1萬5 一台機器人你打算賣多少 可
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07/24 14:50, 1小時前 , 25F
怕喔
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07/24 14:51, 1小時前 , 26F
現在是政府沒錢靠市場籌資發展 至於賺賠誰知道
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07/24 14:51, 1小時前 , 27F
那個贏家的機率,至於何時比賽才結束,沒人知道
07/24 14:51, 27F
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07/24 14:51, 1小時前 , 28F
但現有架構下 幻覺是不可能解決的 因為llm根本不知
07/24 14:51, 28F
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07/24 14:51, 1小時前 , 29F
道自己做的動作是否正確 他只是很像在思考的聊天機
07/24 14:51, 29F
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07/24 14:51, 1小時前 , 30F
器人
07/24 14:51, 30F
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07/24 14:51, 1小時前 , 31F
當你糧食完全仰賴進口，就跟被人掐著卵蛋一樣，
07/24 14:51, 31F
推
07/24 14:52, 1小時前 , 32F
說LLM還沒實用化的是活在那個時空裡啊?
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07/24 14:52, 1小時前 , 33F
GPS很重要，但全世界能建構自己衛星系統的國家
07/24 14:52, 33F
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07/24 14:52, 1小時前 , 34F
個位數。你要用老美的GPS，那就不能與他為敵。
07/24 14:52, 34F
推
07/24 14:52, 1小時前 , 35F
推
07/24 14:52, 35F
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07/24 14:52, 1小時前 , 36F
現在網路這麼發達 也是先燒掉無數人的錢錢啊
07/24 14:52, 36F
推
07/24 14:52, 1小時前 , 37F
最後一定是先看誰把LLM綁進機器人，5年後再來驗證
07/24 14:52, 37F
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07/24 14:53, 59分鐘前 , 38F
因為台灣預設不會與美國為敵，所以台灣不需要建構
07/24 14:53, 38F
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07/24 14:53, 59分鐘前 , 39F
自己的GPS系統。依此類推。
07/24 14:53, 39F
還有 97 則推文
→
07/24 15:09, 43分鐘前 , 137F
不要騙了啦 業界我也知道現在什麼屎樣
07/24 15:09, 137F
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07/24 15:09, 43分鐘前 , 138F
正確性是需要證明的，人寫的也沒有證明AI寫的也沒
07/24 15:09, 138F
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07/24 15:09, 43分鐘前 , 139F
不是 你知道uni test嗎
07/24 15:09, 139F
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07/24 15:09, 43分鐘前 , 140F
不用一直叫別人弄清楚邏輯啦..LLM邏輯一定比你強
07/24 15:09, 140F
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07/24 15:10, 42分鐘前 , 141F
你用看不完當藉口自願放棄人類review，那是你的選擇
07/24 15:10, 141F
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07/24 15:10, 42分鐘前 , 142F
就跟現階段讓電動車自動駕駛自己在睡覺一樣，
07/24 15:10, 142F
→
07/24 15:10, 42分鐘前 , 143F
如果不幸撞上防撞車，就自己負責囉~
07/24 15:10, 143F
推
07/24 15:10, 42分鐘前 , 144F
先去弄清楚你的破爛邏輯吧 AI會犯的錯 人類也會犯
07/24 15:10, 144F
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07/24 15:10, 42分鐘前 , 145F
從來就不是要求人不能犯錯然後才能工作
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推
07/24 15:11, 41分鐘前 , 146F
llm邏輯比我強還會有9.11比9.9大這種白癡回答出現
07/24 15:11, 146F
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07/24 15:11, 41分鐘前 , 147F
好了啦
07/24 15:11, 147F
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07/24 15:11, 41分鐘前 , 148F
你的屎業界又不等於我的屎業界，而且業界定義這麼廣
07/24 15:11, 148F
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07/24 15:11, 41分鐘前 , 149F
LLM邏輯不一定比較強，畢竟是機率，但人也會錯
07/24 15:11, 149F
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07/24 15:11, 41分鐘前 , 150F
Meta、AWS容忍AI直接進行變更導致正式系統出問題
07/24 15:11, 150F
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07/24 15:12, 40分鐘前 , 151F
又不代表每間公司都能容忍。
07/24 15:12, 151F
→
07/24 15:12, 40分鐘前 , 152F
所以你要回答AI會犯錯 人會不會犯錯了嗎?
07/24 15:12, 152F
→
07/24 15:12, 40分鐘前 , 153F
說到底，也是因為他們那種公司犯錯被罰的代價不高
07/24 15:12, 153F
推
07/24 15:12, 40分鐘前 , 154F
勉強市場開始用的 高佔比是文字 以後圖片影片佔比使
07/24 15:12, 154F
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07/24 15:12, 40分鐘前 , 155F
用率開始拉還得了
07/24 15:12, 155F
→
07/24 15:13, 39分鐘前 , 156F
好啦~你的邏輯比9.11強，可以了吧。
07/24 15:13, 156F
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07/24 15:13, 39分鐘前 , 157F
這點蠻值得寫在個人履歷上的呢
07/24 15:13, 157F
推
07/24 15:15, 37分鐘前 , 158F
結果隨便甩個例子ai吹就只能崩潰 笑死
07/24 15:15, 158F
推
07/24 15:16, 36分鐘前 , 159F
所以你要回答人會不會犯錯了沒？別閃躲阿 XD
07/24 15:16, 159F
→
07/24 15:17, 35分鐘前 , 160F
推文其實也示範了跟AI或者跟人類偕同工作 哪個較好
07/24 15:17, 160F
推
07/24 15:17, 35分鐘前 , 161F
想當年元宇宙也是同樣說詞
07/24 15:17, 161F
推
07/24 15:19, 33分鐘前 , 162F
說難聽一點人犯錯可能沒軌跡可循，AI犯錯你還可以
07/24 15:19, 162F
→
07/24 15:20, 32分鐘前 , 163F
溯源勾稽。 嘴巴不承認，但AI確實改變生產工作流程!
07/24 15:20, 163F
→
07/24 15:24, 28分鐘前 , 164F
LLM怎麼溯源勾稽 LLM =/= 自動化耶
07/24 15:24, 164F
推
07/24 15:25, 27分鐘前 , 165F
還在AI會犯錯就不可能實用的就脫節太久 人會犯錯
07/24 15:25, 165F
→
07/24 15:25, 27分鐘前 , 166F
整個社會還不是可以維持運作 本來運作體系就不是建
07/24 15:25, 166F
→
07/24 15:25, 27分鐘前 , 167F
立在都不會犯錯的前提下的
07/24 15:25, 167F
推
07/24 15:27, 25分鐘前 , 168F
撇除LLM內部權重不提，LLM在工作決策流程至少一定有
07/24 15:27, 168F
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07/24 15:27, 25分鐘前 , 169F
AI語氣文
07/24 15:27, 169F
→
07/24 15:28, 24分鐘前 , 170F
軌跡。人在工作流程中就不一定留有軌跡。
07/24 15:28, 170F
→
07/24 15:29, 23分鐘前 , 171F
LLM內部無法勾稽，也不需要勾稽，就像我們不知道
07/24 15:29, 171F
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07/24 15:29, 23分鐘前 , 172F
也不需要知道為什麼人會說謊，只要知道怎麼防範
07/24 15:29, 172F
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07/24 15:29, 23分鐘前 , 173F
偵測人類說謊，以及怎麼控制損害範圍就可以了。
07/24 15:29, 173F
→
07/24 15:30, 22分鐘前 , 174F
重點是LLM做出了哪些步驟，這些步驟就會有軌跡
07/24 15:30, 174F
推
07/24 15:39, 13分鐘前 , 175F
ai文 你要被ai取代了嗎
07/24 15:39, 175F
推
07/24 15:41, 11分鐘前 , 176F
太慘了 以後PTT也只有一堆AI在吵架了
07/24 15:41, 176F
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Re: [情報] google財報亮眼
Zzell
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