Re: [情報] google財報亮眼
※ 引述《ccchang123 (超時空)》之銘言:
: ※ 引述《Zzell (n/a)》之銘言:
: : 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。
關鍵點是 "晶片效能提升速度"&"折舊損耗"的平衡點
傳統工業重資產設備壽命動輒數十年,即便考慮通膨,十年前後成本頂多差異2~3倍
但GPU效能平均每2年翻倍 十年後1顆GPU等於現在32顆 相當於成本下降97%
再考慮針對LLM最佳化的ASIC出現 成本會更誇張的低
在晶片製造不受阻礙的前提下 過早的算力建設完全沒效益
若美國真要壟斷AI 最好的方法就是將台積電&三星工廠摧毀
這樣一來現存的先進製程晶片才會真正成為資產
而不是被時間(折舊)拋棄的工業量產品
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 61.218.132.34 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1784882134.A.69B.html
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LLM跟傳統軟體業運營邏輯完全不同
微軟工程師寫完Office後 販售給1/10/100/1000個不同用戶 幾乎不會額外增加成本
所以用戶數量對於營收與利潤是完全正相關
而LLM每新增一名用戶 開啟一段對話 就是燒電燒錢
成本與用戶數量呈線性增加 與對話長度呈指數增加....
在晶片能耗與用戶月費未達平衡之前
更多用戶=更多虧損
噓
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浪費巨大成本蒐集全球用戶的對話資料 到底是是寶藏還是垃圾?
實際上目前99%的用戶回饋都是垃圾資料
真正有用的貴精不貴多
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※ 編輯: dansy (61.218.132.34 臺灣), 07/24/2026 17:16:14
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