我一直認為AI這波單純是吹大泡沫 , 能夠靠AI賺大錢的目前仍然只有NV !!
AI的應用仍然只有那幾個 1. 繪圖 2. 文字生成
好一點的,做出來AI機械人 , 但目前仍然只是僅限家事為主機械人!!

目前仍然是AI的萌芽階段 , 但我擔心的是 現在的股價是向未來借來的 , 一旦泡沫破掉
台積電仍然會面對過渡投資這個問題 , 只要那些大廠(NV/AMD/Intel 等)砍單出現
台積電就會面對無訂單可生產的窘境 , 只是目前還不用擔心這一點就是了...

我現在只擔心,台積電已經過度反應未來該反應的利多了.... :think:

其實AI應用不只你說的那幾個
但確實目前能靠AI賺錢的廠商還不算多

Nvidia向台積電放「晶片業核彈」！
AI加速晶圓製程、台積電6月導入
https://www.blocktempo.com/nvidia-i...uild-2nm-chips/

所以魏哲家在論壇上分享，公司跟一個AI客戶做生意，一顆晶片賣600~700美金，但買搭載該晶片的設備要花20萬美金，還跟客戶開玩笑說：「Are you really my friend? 」客戶則回應，「Do you know what is the product’s value?」

https://www.moneydj.com/kmdj/news/n...32-8186e92a495d

三星借東風 擬用輝達技術追台積電
https://ec.ltn.com.tw/article/breakingnews/4597162

EToday的一份報告稱，三星將開始測試輝達的數位孿生技術（基於Omniverse平台），以提高半導體晶片製造流程的良率。

數位孿生技術有助於創建現實世界物件的虛擬版本，人工智慧（AI）和大數據可用於分析和預測情況。如果該技術應用於半導體晶片工廠，可以顯著減少不良產品，提高良率。

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NV作為AI領導廠商，開發AI應用不遺餘力

遊戲部分就有基於AI的
DLSS 2 SR、DLSS 3 FG、DLSS 3.5 RR
還有適用影片的RTX Video Super Resolution
以及RTX Video HDR，這功能同時支援SDR遊戲
正在開發推廣的是NVIDIA ACE (Avatar Cloud Engine)

可以說超分辨率、幀生成、智慧降噪、SDR轉HDR
即時語音識別、生成式AI聊天、文字轉語音...等等
全都是AI的應用，其他自駕車、文生圖、生音樂、生影片
近乎無所不能...就看要怎麼訓練怎麼應用

沒錯!! 目前就我觀察到的AI 功能,都還必需有所本,才能夠執行AI所能產生的文章或圖片!!
也就是說, 你必須先提供一個基本資訊給AI程式,才有下一步可走!!

但三爽想用AI來突破晶圓製程良率問題 , 我只覺得很難!! 因為三爽能提供給AI的基本資訊
只有三爽自家的生產資訊 , 也就是說 , 就算用暴力算法 , 要找到提升良率的關鍵點 , 只怕是
緣木求魚了!! 理由就是,三爽的路線原本就與台積電不同,基本上就是兩條路 , 台積電憑藉實力
提升良率 , 三爽想借偷吃步提升良率 , 看了就只想ㄎㄎ !! 也許三爽練的是九死邪功吧 ...
與正統的九陽神功 其練法就完全不同 , 一個是一步一步按步就班練成神功 ,一個是冒著九死一生的必死決心去練成 !!

三爽想用九死邪功能成就自己的霸業 ..... :jolin: :jolin: :jolin:

我只想說,這次真的死定了!! :laugh: :laugh: :laugh:

凡事本來就要有所本，這有什麼問題嗎?
科學難道可以無所本?但你過度著眼於生成式AI

以cuLitho為例
https://blogs.nvidia.com.tw/2023/03...-manufacturing/

cuLitho 不僅有助於打通這些關卡，還能協助開發出新的解決方案和創新技術，如曲線光罩、高數值孔徑極紫外光微影技術及新技術節點所需的次原子光阻建模。

https://www.techbang.com/posts/104849-nvidia-gtc-2023

cuLitho可以消除這些瓶頸，並提升光學接鄰修正（Optical Proximity Correction，OPC）的修訂速度，甚至能促成曲線光罩（Curvilinear Mask）、高數值孔徑極紫外光微影（High NA EUV Lithography）、次原子光阻劑建模（Sub-Atomic Photoresist Modeling）等新技術之發展。

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白話點說，就像丟圍棋規則或棋譜給AI學習訓練
讓AI自己快速迭代演化出獲勝的方式
這種深度學習or對抗式AI，可以超出傳統人類思考方式
對於複雜問題求解是很有用的，所以上面的cuLitho能做到：

在晶片設計時，需要考慮實際上最終在晶圓上形成的圖案與光罩上的圖案並不相同，因此運算式微影技術採用「逆向工程」的概念，以預測什麼樣的光罩圖案會在晶圓上形成最終需要的圖案。

TSMC執行長魏哲家也表示，cuLitho在加速運算式微影方面取得了令人欽佩的進展，並將高成本的運算負載轉移至GPU，為TSMC開創了反向微影（Inverse Lithography）等新技術的可能性，以及在晶片製造中更廣泛導入深度學習，為半導體微縮做出重要貢獻。

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目前的文生圖是：
文生圖模型通常結合了一個語言模型，負責將輸入的文本轉化為機器描述，
而圖像生成模型則負責生成圖像。

文本到圖像生成模型
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E6%...%A8%A1%E5%9E%8B

其中一種Stable Diffusion潛在擴散模型
簡單講就是從圖片變雜訊的過程，訓練出反向的雜訊變圖片

Stable Diffusion
https://zh.wikipedia.org/wiki/Stable_Diffusion

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其實目前這種"AI"根本就不是傳統意義的AI
深度學習這詞當初還比較不容易跟AI混淆，但後來實在太多太複雜
https://zh.wikipedia.org/zh-tw/%E6%...%AD%A6%E4%B9%A0

下指令給文生圖"AI"，只是控制的一種手段
不下指令要如何控制? 不想文生圖也可以語音生圖、圖生圖
但這個只是生出想要的圖的玩法
也可以生出想要的小說、想要的漫畫、想要的影片、想要的音樂...等等

AI去下棋是另一種用法，AI去反推光罩圖案是另一種用法
AI去理解文意，去理解人類說話的內容，從資料庫回答問題也是一種用法

說實在，目前這種"AI"能應用的範圍太廣
汽車公司透過AI達成全自動駕駛
製藥公司透過AI去合成新藥物
航空公司用AI去設計出更好的機身、引擎
軍方用AI去更有效的管理戰場、遙控各式武器

而軍武這一塊是最可能AI毀滅人類的... :nonono:

AI也不是這幾年才有，早期電影內容都有AI的身影，不過都偏向機器人之類

你說的電影裡的AI才是傳統意義上的AI

也就是人工智慧，機器變得跟人一樣有智慧

也就是機器可以跟人類一樣說話、思考、行動

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以前的電腦圍棋靠算力去推估各種後續下法

透過計算速度去找出哪一步勝算最高，但還是很難贏過棋王

後來的AI靠深度學習，丟棋譜就能從圖片學會獲勝方法

靠對抗式AI去訓練出更強的獲勝方法

下出來的棋人類沒看過也看不懂，但就是能下贏棋王

後來連棋王都要去學AI下的方法，嘗試理解為何這樣容易贏

這可不是機器跟人類一樣思考，而是機器歸納出自己的方法

而且歸納的方式決不是人類思考方式

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同理，人類不會從圖片變雜訊的過程中，反推雜訊是啥圖片

人類不需要也學不會這種方式

但這種方式可以玩出生成圖片、影片的用途

這種截然不同的東西統稱為AI實在是很奇怪

https://www.facebook.com/groups/Tai...53438652137924/
台積電晶圓生產方面從5nm就開始導入AI(機器學習算是AI的一種實現方式)，用了覺得超好用，還後悔怎麼沒有提早在相關領域展開研究
後來連製程開發也用上AI

三星應該也是跟台積電一樣的用法

有程式可以大量縮減需要處理事情的範圍, 抓出重點, 其實就很不錯了.
比很多工作者都強了.

最近最爛的就是富二代了, 已經爛到看圖說故事都很勉強的地步, 無法談專業.
(日本已經開始反彈, 雖然都是看權貴關係的文化, 但這也太爛, 不堪入目)

別的不說, 最近不論是微軟的寫文章給你, 還是三星/Google的圈起來找資料.
都已經勝過很多工作者了.

諮詢類的如果沒有判斷力, 基本上比機器人還不如. (廣大的公務員們...)

NVIDIA ACE
NVIDIA x Inworld AI
Pushing the Boundaries of Game Characters in Covert Protocol
https://www.youtube.com/watch?v=uryeFhnNzEs

未來的小孩玩的遊戲，NPC可以跟人類一樣正常聊天

他們回頭看現在的遊戲NPC，居然只會重複講一樣的話，一定會覺得很蠢

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覺得AI只能生文、生圖的，真的建議看完NV的GTC 2024
不然你根本不知道業界領先的正在玩什麼... :think:

https://www.youtube.com/watch?v=Y2F8yisiS6E

但是法律咨詢就比較有問題了，AI可能會拿虛構案例作爲佐證。
美國去年已經發生過這種鬧劇。 :laugh: :stupefy: