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Senior Member
 加入日期: Apr 2017
文章: 1,450
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我不知道解答與未來方向, 但過去30~40年的變化如下.
原本工業化/製造業大量人力集中, 特別是製造外包, 從歐美到亞洲. 從1個人1台機器測試, 1個人2台機器管理, 2個人6台機器管理, 3個人14台. ... 3個人14台似乎是一個上限, 至少到我離開職場前沒有繼續突破的跡象. 但意思也就是生產力, 製造力, 原本就需要越來越少人力, 就能有同樣甚至更高產能. 在這之前的農業應該也是同樣道理, 但那個產業跟時期, 我就不清楚了, 當時還太小. 所以從工業化/製造業釋放出來的人力去了哪裡? 服務業, 金融業(但也是服務業), 以及文業. 文業: 公務員, 政務員, 法務員, 計量員, 調查委員, 環評, 以此類推~ 很多人在說AI取代, 我其實不認為製造業部份, 能否像上次大幅度削減人力. 說實話, 我認為是"非勞力的服務業+文業從業人員." 說一個更實在的話, 其實這部分裡面有太多人, 極大多數人, 已經做得跟機器人一樣. 腦子不動, 不分析, 不思考, 不判斷; 走流程, 聽命行事, 打太極, 甚至連本業都不清楚了. 多少次問深一點的問題, 該人員就要打去台北請示, 而電話另一端的人, 也同樣是去請示? 而這些都是多出來的人, 一個chat bot在網頁就能解決的事情, 甚至chat bot記憶力超好. 給Cookie就能記得你上次的事情, 然後接下去. 現實中多少這類從業人員, 你每次去, 都像是彼此地一次見面, 評估要點不同, 從頭做起? 說多了... 但邏輯是邏輯, 現實是哪些人有多少比例會動用什麼力量去保住自己職別. 金融業更不用說, 這甚至比上述的不用心還多了信任危機... |
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2026-04-01, 12:24 AM
#431
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Senior Member
加入日期: Sep 2001 您的住址: 淡水
文章: 1,352
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引用:
影片、圖片方面不能類比。 因為只要撥放一遍 review 就會知道問題，以及修正。 但若是 自動駕駛，網路商店....牽扯到程式，遇到的場景/事件/意外等不可控，沒預估到，各種狀況可多了。 牽扯範圍大多了，目前用的幾套 AI 產出的程式品質... 交交學生作業還可以，因為功能可以一直要求做到，與修正。 真正撒出去當產品，或交付的專案。 一堆不可控的部分...風險就很恐怖。 況半路介入，也得重新花時間了解程式，架構....等等，找出問題原因。 大部分情況下，無法用真實的客戶環境/資料，模擬找出問題所在。 甚至找到問題，讓 AI 修正，都可能又生出一套完全不同架構的系統。 更不要說已有的資料，能否無問題的轉移...， 以及造成的損失也是不法預估的。 此文章於 2026-04-01 09:39 AM 被 ghostcode 編輯. |
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2026-04-01, 09:35 AM
#432
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Golden Member
加入日期: Oct 2017 您的住址: 象山公園
文章: 2,872
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引用:
我朋友的公司現在也是大量用AI生圖製作海報， 現在AI作圖的問題就是文字經常產出奇怪漢字， 所以雖然美編的工作量大幅減少， 但是看文案的人還是少不了。
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2026-04-01, 09:54 AM
#433
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Major Member
加入日期: Apr 2017
文章: 138
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引用:
不一定... 跑70B的AI要48GB的記憶體,現在有壓縮6倍的技術 你會用8GB或是16GB的記憶體去跑70B嗎? 還是拿48GB去跑120B..或是更高... 電腦技術一直都是硬體有多強,軟體就會想辦法榨乾效能 就像影片壓縮技術,壓縮率更高,畫質更好... 但是FHD2K4K8K...檔案還是越來越大..... |
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2026-04-01, 11:08 AM
#434
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Major Member
加入日期: May 2021
文章: 132
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引用:
現在就是跟以前775跳新世代一樣 卡住記憶體的關卡沒了 就是算力 或是存儲 或是下一個短板的地方 我依稀記得90年代玩9821那個時候 都是用CPU去硬衝寫得效能不好的CODE |
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2026-04-01, 11:11 AM
#435
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Elite Member
  
加入日期: Mar 2001 您的住址: Rivia
文章: 7,068
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引用:
量化就是量化 從來不是壓縮 而且早在 TurboQuant 之前就有 1.58 bit 量化了 TurboQuant 主要是量化 KV cache 目前雖然有人已經用在量化模型本身 但損失方面的認知還處於起步階段 根本不可能人用在生產環境 事實上現在是硬體有多強 軟體就有多爛 手機遊戲 pc 遊戲跟 windows 非原生前端 跟一堆無腦狂推 rust 的 c/c++ 初級用戶 就是很好的例子
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Folding@home with GPGPU集中討論串 Unix Review: ArchLinux●Sabayon●OpenSolaris 2008.5●Ubuntu 8.10 AVs Review: GDTC●AntiVir SS●ESS●KIS 09●NIS 09●Norton 360 V3  I Always Get What I Want. |
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2026-04-01, 11:42 AM
#436
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Junior Member
加入日期: Jul 2002 您的住址: 台中
文章: 946
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引用:
不好說 話說很多中階主管都是這樣 但是CHATGPT 免費版對他兇一點 就會改口 未來會不會各種AI互相請示 然後耗了一堆電 沒有結論 跟人類組織龐大化 變成一堆必要的冗員 一去除冗員 整個組織就垮了 
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世事浮雲何足問，不如高臥且加餐。  Get busy living, Or get busy dying.  因為我是和人類不同的生物啊。雖然降低身份當了卑下的軍人，但其實我是閃亮星星中的高等生命，到了二十九歲就會自動倒退越來越年輕。然後等到了十八歲又會自動停止返老還童，逐漸增加歲數，等再到二十九歲為止。一直這樣重複著。 ——by奧利比·波布蘭《銀河英雄傳說》 偉大的人將火種傳給後人...大尾的人將他據為己有 (從M01偷來的簽名檔) 
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2026-04-01, 03:45 PM
#437
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Senior Member
加入日期: Sep 2001 您的住址: 淡水
文章: 1,352
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引用:
這幾天要 AI 重構一個小程式（這也是用 AI 產生的） 越改越糟，原本趁系統功能大致完成，該重構一下。（原程式都寫在一隻 app.py） 浪費了大量的 token，我也直接在上面飆罵。 它認錯，建議回到最初那版改（共6版，每版都一啟動就報錯） 改最少的那一版，一改還是錯。 python 對 AI 應該是最簡單，支援度應該不錯的程式語言（門檻低，範例多）。 結果... |
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2026-04-01, 04:35 PM
#438
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Senior Member
加入日期: Apr 2005
文章: 1,213
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引用:
這次的漲勢在於需要記憶體的大咖的資本支出花在高頻寬記憶體把記憶體的產能一下子搶光 (發生如美光宣布不再做個人零售市場的記憶體, 廣義的記憶體是包含RAM跟SSD) 一般人就算再怎麼需要記憶體 裝機只願意花3000元以內在記憶體的人應該是大多數 龍蝦那種AI Agent超過一定的價格大部分人就不會想玩 一是建置的技術門檻不是普通使用者能輕易駕馭 再就是你很多事也不會放心教給它做 對一些有裝的人來說就真的只是玩票 那種需求目前不會是記憶體漲價的原因 台廠不論是顆粒廠如南亞科、華邦電 或是封測廠力成、南茂 還是模組廠如威剛、十銓等 不論是報價還是庫存等因素受惠的利多是真實的 但股票就炒一個勢 尤其是技術護城河比較弱的公司 在消息最好的時候出貨 再過兩三年後回頭看 可能你會覺得當時的eps就多少而已 怎麼會股價能那麼高 這次的下跌早有徵兆 國外的ddr5售價之前已經止漲甚至出現下跌 後來更傳出openai財務問題可能無法繼續支撐那麼大的資本支出 (你會訂chatgpt還是gemini？或是你根本什麼都沒訂 免費的用用就好) 聊天機器人你會發現它最後不過就是這麼回事 如果沒有人類自己建立的知識讓它學 它不會有自己真實可靠的見識 你是可以告訴他你的需求 然後它幫你做一些自動化的工作 只要它能看起來理解你的意思並調用相應的演算法 但目前可能也就那樣 就看還有沒有更新的技術或需求出現 此文章於 2026-04-01 07:08 PM 被 dkjfso 編輯. |
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2026-04-01, 07:05 PM
#439
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Golden Member
加入日期: Oct 2017 您的住址: 象山公園
文章: 2,872
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「龍蝦」用戶20分鐘完成部署 惟成本及技術隱憂漸現 「說一句hello扣了0.7美元」
隨着用戶反饋增多，各類的「坑」也逐步浮出水面，主要集中在成本偏高、技術故障、 實用性不足等方面，其中最受詬病的是Token消耗過快、使用成本超出用戶預期。 有網民反映，安裝時得知可使用DeepSeek的50萬免費Token額度，本以為能長期使用， 豈料僅與OpenClaw互動幾次，下午就收到了騰訊雲6元多的欠費通知； 相隔不久後又收到第二次欠費電話，他便立即停掉了相關接口。 另有用戶表示，一句簡單的「你好」，就會消耗一萬至一萬八千的Token， 直言「僅說一句hello就扣了0.7美元，最終只能選擇卸載」； 還有網民讓OpenClaw解決一個系統衝突，來回耗時4小時，查詢賬單時才發現已花費30美元。 來源網址 : 星島頭條 https://www.stheadline.com/realtime-finance/3551455/ OpenClaw養龍蝦費用 OpenClaw雖然本身免費，但實際支出主要來自3個部分。 模型費用：依Token或API使用量計費。 硬體成本：電腦、伺服器或設備。 維運成本：設定、除錯與管理成本。 最容易被低估的是「模型費用」，OpenClaw本身不自帶「大腦」， 使用者需要自行綁定API金鑰（如Claude Opus、OpenAI或本地開源模型）， 並自行承擔模型推論產生的Token費用。 由於OpenClaw會頻繁呼叫AI模型來決策與執行任務，一旦使用高階模型或長時間運作， 費用會比單純聊天工具來得更高。 特別是在自動化流程或長任務情境下，Token消耗可能快速累積。 另一個常見誤解，是把OpenClaw當成「低成本本地AI方案」。 實際上，如果希望完全在本地運行高品質模型，硬體門檻並不低。 若要支援長上下文與較穩定的任務處理能力， 可能需要高階GPU設備，成本遠高於一般想像。 OpenClaw養龍蝦是什麼？爆紅後為何掀棄養潮？安裝、應用、風險一次看
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2026-04-01, 07:44 PM
#440
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