Video thumbnail for OpenAI 為什麼不開源?誰是最被低估的 AI 企業?最倒霉的是 Nvidia?AI 現在熱什麼 ft. Sega 程世嘉|EP20 #AI #google #基礎建設  #Nvidia

OpenAI為何不開源?AI投資機會全解析:被低估的Google、中國的突圍策略 ft. 程世嘉

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Quick Abstract

生成式 AI 正在重塑世界!想了解 AI 最新發展趨勢、投資機會與美中科技競賽的未來嗎?本次專家訪談深入探討 DeepSeek 的問世如何撼動 AI 產業,以及企業如何利用 AI 實現降本增效。同時,剖析AI投資的潛力,並探討台灣在全球AI浪潮中的獨特角色。

Quick Takeaways:

  • AI 如何從消費端走向企業端,帶來哪些投資機會?

  • DeepSeek 的開源策略如何影響美中科技競爭格局?

  • 為何 Google 在 AI 領域被低估?

  • 台灣在 AI 產業鏈中,應聚焦哪些優勢與戰略?

  • AI 如何重塑勞動市場,未來工作模式將如何演變?

  • 企業應如何應對 AI 帶來的挑戰與機遇?

這段訪談將解析生成式AI如何協助企業降本增效,並深入探討AI硬體與軟體的投資機會。專家更分享了對未來5-10年AI發展的預測,以及台灣在全球AI發展中可以扮演的關鍵角色。千萬不要錯過!

Google 年度AI大會觀後感與AI產業發展趨勢分析

美好證券Good Invest節目邀請到史丹佛畢業、前Google台灣第三號員工、iKala創辦人Sega,一同探討近期AI產業的發展,從DeepSeek的問世談起,到企業導入AI的現況,以及AI投資的策略。

DeepSeek 問世對AI產業的影響

DeepSeek的出現,打破了美國在AI科技領域的領先地位。雖然並非超越,但讓全球意識到中國與美國的差距並非想像中巨大,也促使AI技術更加普及。

  • 美國的壟斷地位受到挑戰: 美國科技公司過去在AI技術上具壟斷性,缺乏開源的迫切性。

  • 中國尋求突破: 在中美貿易限制下,中國選擇開源作為突破口,加速AI技術發展。

開源策略的意義

開源策略降低了AI的運作成本,DeepSeek將AI推論成本降至3%,大幅領先其他開源模型。這項突破使得企業能更廣泛地部署AI應用,不再受限於高昂的成本。

  • 降低推論成本: DeepSeek 降低了 AI 運作的成本,使其更易於部署。

  • 加速AI普及: 成本的降低,有助於加速AI在各產業的應用。

未來AI產業的發展格局

Sega認為,未來AI產業將呈現美國與中國兩大陣營對立的局面。儘管美國試圖透過禁運來限制中國的發展,但長期而言,中國將發展出自己的AI生態系統。

  • 兩大陣營對立: 美國與中國將在AI領域形成兩大生態系統。

  • 中國的自主發展: 即使受到限制,中國仍將積極發展自主的AI技術。

禁運對中國AI發展的影響

短期來看,禁運確實會限制中國的算力發展,減緩AI技術的迭代速度。但長期而言,中國將會建立自己的晶片技術生態系統,實現自給自足。

  • 短期影響: 禁運會限制中國的算力,減緩技術發展速度。

  • 長期趨勢: 中國將發展自主的晶片技術,建立自己的生態系統。

AI投資的機會

在AI投資方面,Sega認為硬體領域有更多機會。軟體方面,由於生態系統已被少數大型公司掌握,投資機會較少。

  • 軟體投資: AI軟體的生態系統已被少數大型公司壟斷。

  • 硬體投資: 全球算力仍不足,晶片設計公司前景看好。

如何看待Google的潛力

Sega 強調,Google 在 AI 領域的潛力被低估。Google 在 AI 大會上展示的技術能力,以及其強大的開發者生態系統,使其在長期發展中具備優勢。

  • Google 的超車: Google 在 AI 領域已逐漸趕上 OpenAI。

  • 生態系統的優勢: Google 強大的開發者生態系統,使其具備長期發展的優勢。

AI 時代的企業經營策略

Sega 分享 iKala 如何應對 AI 快速發展的環境。他強調,必須強迫員工使用 AI 工具,才能適應不斷變化的產業環境。

  • 強迫員工使用 AI: 鼓勵員工在工作中積極使用 AI 工具。

  • AI 作為績效考核: 將 AI 使用能力納入績效考核,提升工作品質。

AI 對未來世界的影響

Sega預測,AI將重組勞動方式,使斜槓工作者增加。AI將取代許多工作,人類需尋找自己擅長的任務,而工作角色的定義將越來越模糊。

  • 勞動方式重組: AI 將改變勞動方式,使斜槓工作者增加。

  • 工作角色模糊: AI 將取代許多工作,人類需尋找自己擅長的任務。

台灣在AI發展中的機會與策略

Sega 建議台灣不要投入大量資源在AI軟體的基礎研究,而是應專注於應用和解決方案的輸出。台灣在產業升級、機器人產業和垂直類軟體應用方面,具有良好的發展機會。

  • 避免基礎研究: 台灣應避免投入大量資源在AI軟體的基礎研究。

  • 專注應用輸出: 專注於產業升級和解決方案輸出,發揮台灣的人才和品牌優勢。

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