EP156. 亞馬遜晶片很厲害、OpenAI 超貴方案、TikTok 最終命運 | M觀點
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欢迎来到 M 观点我是主持人 Mula 这里是一个紧跟科技趋势讨论热门时事并且分享投资与商业思考的频道每周一中午和周四晚上会在 YouTube 上面直播并且在直播结束后同步到各大 Podcast 平台上

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你可以在资讯栏中找到我们节目的所有相关连结哈喽哈喽大家好欢迎来到我们今天的 AM 观点今天是我们 AM 观点第 156 集很高兴在礼拜一的中午跟大家聊聊这个礼拜过去这几天最重要的科技财经商业的重要事件那我们今天总共会跟大家聊三个重点

第一個重點是我們聊上個禮拜沒有聊完的 AWS re:Invent 這一場他們亞馬遜重要的開發者大會上個禮拜我們聊了他們最新發布的 AWS Amazon Nova 的大型元模型但是我們說其實這一次的大會裡面還有一些硬體的發表和硬體的一些新聞我們沒有聊到所以我們這一集一開始先來聊一下亞馬遜在 AI 硬體上面的一些動作

那第二个我们要来聊的主题呢是 OpenAI 那 OpenAI 呢就在上个前两天正式发布了他们的一个他们有个叫做 12 Days12 天 12 Days 的一个 12 天连续每天都会发表一些新一个东西在 Christmas 之前的一个活动那他们把它叫 Shipmas 那

那就是說我們在 Christmas 之前我們要發布 SHIP 就是這個發布了一個 SHIPMENT 的意思就他們發表 12 個東西那他們第一個發表的東西呢叫做 CHEADGPT PRO 那他是一個 CHEADGPT 的這個

高價訂閱方案那你知道我們現在訂閱 ChatGPT 有的付費方案叫 ChatGPT+他是 20 塊美元一個月 600 塊台幣的一個訂閱費那他這個 ChatGPT Pro 他是 200 美元的每月訂閱費代表 6000 塊台幣什麼東西值得可以收這麼貴我們來了解一下那我們今天最後一個主題我們來聊一下這個 TikTok

那我们知道吧在川普的最后一年那个时候他们打算进 TikTok 而这个禁令呢在拜登时期呢正式通过法案那所以理论上如果在今年明年 1 月之前呢 TikTok 没有卖给美国公司的话他在美国会被禁掉但是但是呢 TikTok 有上诉这个上诉哎就在前两天

判決出來的到底結果怎麼樣呢那川普政權上任之後會有太多的改變嗎這我們今天要跟大家聊的第三個話題哦那在預告完今天的三個主題之後呢我們先進入我們今天的業配的橋段了今天來跟大家業配橋段的是一個我們 M 官姐其實沒有業配過這種類似的產品哦但是我自己非常喜歡的一個業配哦

他是來自於一個老牌的一個轉型的一個企業叫做林真果行那林真什麼是果呢果這個這個就是台語的桂啦就是菜頭桂就是蘿蔔糕然後然後什麼藕桂芋頭糕就是這種這種所謂的這桂就是這個

果仔條這個果啦就是所以我們林真果行呢顧名思義他就是賣粿賣果的一間一個企業他事實上呢他們在迪化街是一個老牌的一個老牌的一個商家已經創立超過一甲子那他們賣的東西包含了菜頭粿就蘿蔔糕年糕

歸橋 玉果橋這個大家知道對不起我的台語沒有很標準所以這個東西念起國語又怪怪的但是它叫

我歸 Kiao 啦那就是一種我自己非常喜歡吃的那那事實上這些東西呢事實上就是我認為非常適合年節送禮沒錯我們現在已經到了 12 月 9 號明年過年是 1 月 28 號所以現在開始各個企業行號你們應該開始準備你們的送這個過年年節的禮盒嗎或者是你如果你不要講企業行號如果你的身邊朋友多一點你要送年節禮盒的話我在這也非常推薦林真果行的他們的一個禮盒

那我必須說林真果行他真的名氣蠻大的我在今天業配之前我其實早就聽過他們了因為他們家的蘿蔔糕有非常多創新那我們一般來講蘿蔔糕我們就知道一般有台式的蘿蔔糕一般有港式的蘿蔔糕對不對就稍微一些不一樣但是你知道林真果行他們的蘿蔔糕裡面還有 XO 醬的蘿蔔糕以及剝皮辣椒的蘿蔔糕

那你如果是像我一樣非常喜歡吃這個剝皮辣椒相關的東西的話我可以講它的剝皮辣椒蘿蔔糕真的非常值得一吃當然啦過年我們不能只吃蘿蔔糕不能只吃菜頭粿對不對還要什麼還要年糕那年糕我不知道現在年輕人有沒有吃過就是那種有點那種

切片是這種黃黃的 甜甜的非常好吃的一種就它是一個甜點然後呢林真果行他們的年糕呢有非常多口味除了比較傳統我們會知道的桂花年糕花生芝麻年糕以外呢他事實上呢他還有非常多的不同的年糕的選擇所以呢我們今天要跟大家推薦這個禮盒也有一個特別的口味那最後除了

除了年糕 除了蘿蔔糕以外呢還有什麼芋頭糕他們家也有很多芋頭糕那我跟你講一般的芋頭糕我明朗比較少吃啦但我老婆很喜歡但是呢有一種我不知道他算不算芋頭糕就是我剛剛講的芋圭糕

我真的很喜歡吃你知道我每次常常去一些那種那種一般我們講炸物的店炸什麼鹹酥芥蒂我都會點到黑龜雞我真的很喜歡吃所以今天我跟你講我覺得你知道台灣我們亞洲人一般都是吃米然後西方人一般吃麥麵粉

那其实米食老实讲在过去这一二十年随着亚洲社会逐步西化这个市占率就是越来越低米食然后面食增加可是我跟你讲其实米里面有非常非常多好的滋味那我觉得无论是这个你知道菜头粿他是用菜头就是萝卜再加什么再来米去做的所以无论是菜头粿无论是藕粿其实我真的都是觉得

非常好吃的米食所以我們今天來跟大家推薦一個稍微有點不一樣但是我覺得在過年的時候送這個絕對很應景的因為什麼因為過年每一家每戶都要煎一點蘿蔔糕煎一點芋頭糕來吃嘛煎一點年糕來吃嘛所以

買一個就是如果一般家裡可能就去菜市場買一買可是你知道有些時候買個高級一點的買一個這個精緻一點的我跟你講第一個健康第二個什麼就是一種藏鮮有沒有就是哇他們他一定沒有想過說原來菜頭粿有這種很特別很好吃的所以

在這也推薦大家無論是個人送禮 無論是企業送禮都可以參考今年林真果行推出來的禮盒那 MULA 這次要推薦他們今年年度的新款就是春宴這個禮盒它是三入左 裡面有三個選擇裡面有三個什麼 第一個是什麼經典的台式蘿蔔糕第二個是什麼 五龜橋就我剛剛講的祖傳純素玉國橋

第三個叫做黑糖桂圓年糕所以什麼就是吃鹹的蘿蔔糕然後藕粿雖然我以前我說真的我沒有在過年吃過藕粿卷可是我真的很喜歡吃藕粿卷那以及年糕黑糖桂圓年糕

這個是口味最驚人而且他是什麼這三個都是素食可以吃的所以無論是吃葷的吃素的其實都可以那想要知道禮盒內容物你可以加官方的 LINE 帳號或波打專線恰循客製化的服務那你只要報上我們 MULA 的名字

還可以再想優惠現在立刻到林真國行的官網下單輸入專屬折扣碼 NIULA2025MULA2025 就講 9 折優惠買 1300 塊有免運企業送禮大宗訂購 30 盒以上 9 折期你就可以打

專線打官方 LINE 而且報上我們 MULA 大名就比 9 折還有優惠哦好不好那這就推薦給大家這個我自己非常非常喜歡的林真果行哦那我們接下來可能就會陸續有些這個陸續有些過年禮盒的業配但是我覺得看你想送什麼其實都可以但是我覺得嗯

的確我覺得我自己以前也沒有送過別人什麼蘿蔔膏張過年禮物但是我今年應該就會送林真果行的這一個了好啦那我們接下來在進入我們今天主題之前我們先來念幾個 Apple podcast 留言有一陣子沒有念第一位大帥爸他說

内容深入包含财经以及科技屌打其他财经科技网红好了我们不需要跟别人比较了我相信我 mula 我一直对我们自己做的节目的内容深入我是很有信心的我相信我们绝对在台湾是数一数二的这些科技商业的节目但是我们就不用一定要去跟别人比较好吧

第二位来自 Yunlin G 她说许愿她要许什么愿 M 观点是我唯一持续收听不曾中断的 Podcast 觉得含金量很高能否多些分享 all in podcast 有何增值高见少点川普歌功颂德呢另外想鼓励一下 M 大你身为知识型 Podcast 自然是取高贺寡若是太在意流量试图讨好听众讲大家更爱的话题节目品质就会下降

假如你投资有成在自媒体领域做专业的自己更实在投资获取收益应该叫做 podcast 轻松多了不是吗德士金别太重加油首先你想听 all in podcast 有什么真知灼见可以啦其实

我們偶爾還是跟大家分享一下那川普我不覺得我有歌功頌德好不好我覺得我都是合理的判斷那至於我們要不要完全不在意流量事實上我必須跟大家講了我們 M 官已經算是非常不在意流量因為你知道我每次都會講一些會得罪人的話題你知道吧你知道有些時候有些話題你不表態比較好但是我們表

明確的表態之後呢一定會有人不爽離開嘛所以其實我不算很在意流量但是我必須先講我們做自媒體的你知道我做 M 觀點絕對不是為了錢因為這個節目收入也還不錯可是我其實也不需要這筆收入但是

但是你去想一件事我们做节目如果不为了收入要为了什么其实就为了影响力嘛那我们希望真的能够把我们的想法影响更多人那所以你如果流量很少就代表你影响力不够那其实这也不是我特别会 prefer 状态所以我觉得还是要追求一个平衡啦所以我其实我觉得我已经我算是在努力做自己之下想办法再去什么想办法再去

要追求一點流量我覺得不能完全不追求流量你完全沒有人看那你又何必做這節目呢下一位 ArkhenGOF 他說 EP154 好精彩聽 ENDA 講解投資 Census 收穫滿滿本期 EP154 內容相當實用 ENDA 有沒有考慮開線上課程呢我覺得線上課程是這個樣子啦我其實都有想做但是大家也知道我很忙所以

因為 2024 年快過了我現在正在努力在思考我 2025 年能不能做出線上課程我想做線上課程的目標應該也不是發大財因為你知道我的個性沒有那麼喜歡過度高調所以其實有很多很多我們節目可以更紅的機會其實我都推掉所以其實我們回應上一個說我不要太在意流量我真的沒有那麼在意流量因為說真的有非常多電視節目邀請我然後有非常多一些

你知道做了就會變得更紅但是也會引來更多的爭議跟這個攻擊的一些的機會其實我們其實是有些時候會推掉因為我我比較喜歡保持在目前這種有點紅又不是太紅的狀態那最後下一位

他说呃 DarkLuna 他说神族的母舰他说神族空军最强单位也是带了一堆无人机的航空母舰完全同意 M 大关键个人觉得无人机不会是终极战力但是他肯定是下一世代空军的重要历程

我聊一下這個無人機我知道其實有一些人他們一直覺得無人機無論如何都沒有辦法比得上 F35 這樣的戰鬥機所以他們都一直嘲笑馬斯克當時講話我們之前也特別聊過一集可是我覺得有個

我一直有個觀點想跟大家分享我沒有特別講但是我覺得這個是你要思考無人機到底是不是未來的一個重點是我們去想想看空軍到底為什麼成立你去思考為什麼人類的從打陸軍以前就是拿刀拿槍在地面上打但是為什麼會發展出空軍

你去仔细思考空军的第一性原理来说你就知道为什么最先进的什么 F-35 或更先进的友人战斗机只要它太贵它最终就不是最好的 solution 我在这里简单跟你讲就是说你想空军最早出现它是什么它是本来大家在地面上打仗但是突然空中飞出一个东西它给

在上面丢炸弹丢武器丢下来然后你很难攻击他这个就是最早的空军的所以简单空军他其实是为了攻击地面也就是说如果两边在作战的时候对方空中有轰炸来轰炸你的陆军你的陆军根本没办法打

對不對 他等於是一種弓箭也好的進階版你可以這樣講那你想從空軍從攻擊路面到衍生出純粹的戰鬥機為什麼會有戰鬥機出現因為戰鬥機就是要把敵人要來轟炸我方的的轟炸機打爛所以本來

本來空軍的第一性原理他是要什麼對地攻擊機轟炸機要攻打地面部隊可是為了防範防禦這件事才出現所謂的先進的戰鬥機戰鬥機什麼對方來五台轟炸機六台轟炸機我全部把它打掉所以呢現在的空戰演變成什麼兩邊的戰鬥機先爭取制空權那哪一邊取得制空權之後呢對面的轟炸機就可以安全的來攻擊你的地面部隊好 去想一件事喔

等到无人机时代会发生什么事

等到無人機時代就是舉個例子講你這邊有 50 台 100 台 F22 是最最厲害的戰鬥機對不對但是對方有什麼對方有 2000 台 3000 台的無人對地攻擊機那這個時候呢這些無人對地攻擊機開始他開始每一個上面都有幾枚炸彈開始大量飛過來的時候你這 50 台 100 台 F22 上去攔截對你一台打下對方 5 台 10 台無人機而且你還可以飛回來

所以你 50 台一台打 10 台你打下對方 500 台無人機但是你的彈藥用完了嘛你的油用完所以你得飛回去這個時候呢對方還有 2500 台這 2500 台就把你的地面不會炸爛

所以你知道嗎其實你要從第一性原理來思考就是如果未來你生產一台 F35 F22 這種最先進的戰鬥機的金額能夠生產 100 台先進的無人機的話其實說真的這個在戰術方面會有非常大的一個不一樣

好了那下一位台南地方藥師他說想請問 MULA 有在追蹤 Lemonade 這間公司嗎 Lemonade 是一間這個應該是我記得他是一個數位保險的公司沒有我沒有追蹤

好啦 那下一位很好笑文山王先生他說五星節目嬰兒哄睡必聽感謝 N 大提供的優質節目從科技 M 頭條到投資好能那時年代聽到現在美籍必聽現在可以在車上更是我家嬰兒美籍必聽的節目所以你嬰兒聽這個一聽就睡睡得又熟又安穩一次節目時間夠長

可以讓嬰兒從台北睡到新竹不用擔心中間會醒來推薦說在車上嬰兒會吵鬧的地方爸爸喔好那謝謝你告訴我們說原來我們的節目有很強的催眠效果啦好啦那準備進入我們今天的主題我們今天第一個主題就來跟大家聊聊亞馬遜喔因為上個禮拜我們聊了亞馬遜最新的大型語言模型叫做 NOVA 但是他們這次的這個 AWS 的大會叫做 RE-INVENT 嘛

他的焦點不是只有這個大型語言模型哦他有一個另外一個很重要的焦點就是亞馬遜他的一些晶片的一些發表這面包含了應該講我們不能叫發表因為這些東西都是之前已經發表過但是就是一些資訊的更新了所以這一面我們今天會跟大家聊幾個重要晶片包含了 cpu 端的叫做 gravaton 這個是亞馬遜自製的 arm 的伺服器的 cpu 以及 ai 運算相關的 train 2 這個訓練晶片還有他的 in francia 的推論晶片

那首先我們先來聊 Graviton 這個 CPU 那 Graviton 這個 CPU 亞馬遜已經出了好幾代了因為他們其實很早就在做這件事那 Graviton 這個 CPU 的目標呢當然就是希望能夠在伺服器端的應用能夠取代 Intel 跟 AMD 這所謂的 X86 X86 的 CPU 那為什麼亞馬遜要取代 X86 取代 X86 呢因為

自制的 CPU 一定比较便宜所以我今天我的 CPU 如果本身比较便宜的话我是不是也可以卖给客户的时候卖给我直接使用云服务的客户的时候也可以卖更便宜所以我就会有价格的优势所以一来我自己营运成本降低二来是我在卖给云服务的客户的时候我有价格优势所以其实亚马逊他们其实过去几年一直非常认真的在开发 Graviton 这个 CPU

就非常這 CPU 一開始出的時候大家也覺得爛爛的在笑他可是他越出越厲害那這一次亞馬遜在 re-invent 大會他就正式發布一個資訊就是說呢在過去兩年也就是說 2023 跟 2024 年 AWS 新增的 CPU 的算力裡面 Graviton 已經佔了一半也就是說如果在過去兩年 AWS 總共買了類似

5 萬顆新的 CPU 好了那 GraphicDome 的算力可能比 X86 弱一點所以如果我們是用總數我們不知道亞馬遜他講的到底是總算力還是總顆數還是總金額但是 anywayGraphicDome 差不多就占一半所以如果我們用總顆數我們先假設是總顆數好了好不好就是假設我隨便舉個例子假設亞馬遜在過去兩年買了 5 萬顆 CPU 那這 5 萬顆裡面就有 25000 顆是

是這個 Gravitas 那這個當然是蠻不錯的一個成績單那當然我們必須了解原本 AWS 上面 CPU 呢當然主要還是 X86 為主了所以你想哦如果原本 AWS 上面的 CPU 的佔比是 X86 佔 80%Gravitas 佔 20%那因為這個是

2022 年年中啊亞馬遜他曾經說 Gravity 大概佔他們總的 CPU 大概是 20%所以我們先抓這個數據 2022 年年中離現在差不多也是兩年前嘛那假設在 2022 年年中年下半年的時候他們總 CP 量是

CPU 单位是 100 个单位那他们在过去两年增加额外增加 20 个单位的 CPU 上去的话那这样子就会变成什么就是 X86 的 CPU 就会变成 90 从 80 变成 90Graviton 会从 20 变成 30 那就代表 Graviton 的市占率呢在两年前在整个 AWS 里面是占比是 20%但现在会已经拉高到 25%

那所以呢這個當然對 Graviton 來講是一個相當好的消息當然你去看這代表其實 X86 其實也還蠻穩固的就是說他也不是一瞬間就會被 ARM 的 CPU 幹掉可是 Graviton 這種 ARM 的 CPU 的成長的確也是蠻驚人的因為這個就代表說其實 X86 大概在過去兩年成長個 10 幾%但是但是 Graviton 大概成長 50%這個就是蠻大的一個成長

當然以上這些這 80 就是我們之前講 2022 年的時候他們 X86 對 Gravitas 是 20 比

是 80 比 20 那到底我們預估了說到底在過去兩年 CPU 到底多買了多少我抓個就是原本如果是 100%的話就多買 20%這個數字是我自己猜的但是我覺得應該也算合理我相信絕對不會落差太大因為過去這兩年大多數的雲服務他們花的錢主要都買在 GPU 買 AI 雲軸 花在 CPU 比較少所以 CPU 在過去兩年的成長率應該沒有很大

那當然你可以看 Gravityon 現在如果按照我們的預估 Gravityon 現在在 AWS 占比 25%其實已經不錯雖然還是低於 X86 可是 25%為什麼能夠從 20%升到 25%呢就代表越來越多的伺服器的應用軟體除了這種 Gravityon 可以跑的 ARM 的 CPU 可以跑的一個版本我覺得以長線來講這對於 Intel 對於 AMD 來講

就不算是一個特別好的事情為什麼因為本來伺服器 CPU 這塊本來就是 Intel AMD 最賺錢的 CPU 區塊但是如果今天這種超級巨型的我們叫做這個 Mega size 超級巨型的雲服務業者他們慢慢都把自己 CPU 換成自己家做的這個 ARM 的 CPU 那其實 X86

能夠在這塊賺錢就越來越少吧所以我覺得無論是 Intel 無論是 ANDI 都是要我覺得短期內兩年三年可能也不用太擔心可是如果放大到 10 年的的 scale 來看呢我覺得其實他們是稍微要擔心一點點的好那接下來我們來聊這個 Trenion 的晶片聊完 GPU 以外我們來聊這個 AI 加速器那 Trenion 2 本來就是他

Amazon 之前發布的他們的第二代的 Trainion AI 訓練的晶片那這一次呢 Re-Invent 大會它這個 Trainion 2 呢就是有點類似做活力展示什麼活力展示呢我們先講硬體的部分硬體的部分他們發布了一個新的伺服器叫做 Ultra Server 那原本呢這個

Trainion 的機器在機架上面呢是一台機器有 16 顆晶片 16 個 Trainion II 的晶片那他們現在呢透過透過這個亞馬遜自己的互聯技術叫做 Neuron Link 不是那個不是馬斯克的 NeuroLink 他是 Neuron Link 哦那發音有點不一樣哦但是他就利用這 Neuron Link 的互聯把四台 Trainion II 的伺服器連成一台

變成一台伺服器所以呢他們每一台機器的上面的 Trainium II 晶片從 16 顆變成 64 顆那算力就大幅提升算力就拉高到 83.2 個 Peta Flops 那用 FP8 的精確度但是當然雖然他順利大幅提升可是他還是比 IVIDIA 的最新的這個 Blackwell 的的的機器啊就因為 IVIDIA 的 Blackwell 他們

單機櫃版本最強的叫做這個 NVL72 嘛 NVL72 的 72 顆 Blackwell GPU 它會有 720 個 Peta Flops 所以幾乎是幾乎是這個

Trenium II 的 Ultra Server 的快到 9 倍所以其實 Immedia 還是很厲害不過我覺得他這次展示這個 Ultra Server 還好但是我覺得他這次更重要的是什麼他的火力展示是我跟你講這一次 AWS 除了說我們自己家的 Amazon Nova 的大型元模型是用 Trenium II 訓練出來的以外

還有誰是用還有誰是用 Trainium 2 訓練有他裡面重量級的蘋果蘋果在這次去站台亞馬遜的發表會他說我們未來的 Apple Intelligence 我們的蘋果 AI 裡面我們的模型會用 Trainium 2 做訓練我們推論會用 Inferentia 做推論所以之前很多人都在猜蘋果的 Apple Intelligence

是不是用 Google 的 TPU 在做因為 Google 的 TPU 算力很多 Google 大量的 TPU 而且蘋果跟 Google 之前關係也還不錯所以很多人都在猜原本原本在猜 Apple Intelligence 是不是就跑在 Google 上面但是現在看起來不是現在看起來 Apple Intelligence 會跑在亞馬遜上面使用 Infrared Names Tool 跟 Inference 那當然雖然我們知道 Apple Intelligence 到目前為止大家對他期待不高但是無論如何

蘋果的選用的採用就代表其實他等於是認可了亞馬遜的這個晶片的技術是很 ok 的是不會輸給 google 的 tpu 那除此之外呢我們知道嘛在扣掉科技巨頭以外的 ai 公司最厲害的就兩家一家叫 open ai 一家叫 enthropia 那 enthropia 的下一代的模型呢他們叫做 project renegade 那他們未來也會在 training tool 上面訓練哦所以簡單講亞馬遜 aws 會幫

Anthropic 主一台超級超級的 AI 訓練電腦然後來幫忙訓練他們下一代的大型元模型所以你知道嗎你看我們剛剛講包含了亞馬遜自己的 Nova 現在看起來也是一線模型包含了 Anthropic 下一代的模型包含蘋果的 Foundation Model 全部都用 Training 2 來訓練那不就告訴大家一件事就是什麼

我告訴你啦 你看現在一線模型裡面有好幾個都是我們家 Trainium 2 來訓練出來的那你未來還需要買 NVIDIA 的 GPU 嗎不用啦 我們 Trainium 2 比較便宜啊你用同一個大型元模型 你用我們 Trainium 2 訓練可能比起你買 NVIDIA 的 GPU 訓練可能成本

只剩下 1/3 1/2 而已所以要不要来买要不要来买所以我必须说其实我觉得这一次的 re-event 那我觉得 Trending2 的这几个发表我觉得绝对有吸引到整个业界的注意力那你知道我们上个礼拜我们不是聊了

亞馬遜的 nova 吧其實亞馬遜我們在講 amazon nova 這個大型元模型裡面他最強的競爭力是什麼就是價格對不對 nova 的這個大型元模型的用 API 去呼叫的價格只有 open AI 以及 anthropic 的 1/3 到 1/4 的價格所以他便宜很多那我們去想哦為什麼亞馬遜的

nova 可以这么便宜呢他的每个算力的成本可以这么便宜呢答案就是因为 AWS 他透过 Trainian 的晶片透过 Gravitan 的晶片透过 Infrancia 的这个推论晶片他具备硬体优势所以我想其实我觉得 AWS 他真的你知道我在过去这这两季我一直跟大家讲亚马逊追上来亚马逊追上来如果去年我们说是微软领先 Google 在追的话今年大概从

第二季第三季我一直跟大家讲亚马逊追上来了所以亚马逊他不只是在 model 扎星元模型模型本身追上来他现在透过他的整个 infrastructure 其实他现在建立的 infrastructure 其实竞争力我认为是丝毫不输给 Google 的丝毫不输给 Google 的从 Gravity 到 Trainium 2 到 Inferentia 所以他才能够用这么便宜的价格去提供

同樣就我們提供同等級的大型元模型的運算但是我的價格更便宜那當然我相信 Google 跟微軟絕對也不會躺著不做事所以像 Google 他也努力在做他 TPU 那微軟他之前主要都是依靠 NVIDIA GPU 所以微軟的他的 Azure 的整個 AI 算力相對是成本最高但是當然在今年

因為理論上了微軟的 Maya 100 的這個晶片呢在去年年底台積電已經開始幫他生產所以今年這個微軟的 Maya 應該也部署了蠻多的所以現在看起來就是微軟的微軟的 Maya 晶片跟 Google TPU 是不是也能夠讓他們的上面的算力具備同等的競爭力那我覺得就可以看下去那所以在這場這個晶片大戰現在看起來呢受到威脅的其實是輝達的 GPU 因為

因為我們剛剛講了每一家都有自己的訓練的晶片自己的推論晶片的時候那灰達 GPU 是不是要稍微擔心一點呢我必須講啦這個的確是一個負面因素但是我們之前跟大家講過嘛我相信未來 AI 運算需求的成長是很大的所以就算有這些新的 Player 一起搶市占率可是這不代表灰達不會成長喔

所以我的讲法一直说还不用太担心可是我们也要继续观察继续观察因为我们得看是说因为 IMMIDIA GPU 有个最强的优势就是它的通用性很高通用性很高的晶片我觉得无论是哪一家公司或哪个企业或哪个云服都还是会买因为他害怕说如果 AI 的运算出现一些重要的改变的话旧的这些比较偏 ASIC 这种特制的晶片

無法順利轉換的話那怎麼辦那 GPU 是最安全的嗎可是 GPU 就是比較貴成本就太高那我覺得我覺得無論如何我們可以確定一件事就是

我覺得 NVIDIA 的 GPU 的毛利會掉啦所以我跟你講我自己在抓 NVIDIA 的估值模型的時候其實說真的毛利我一直不敢抓他現在水準他現在毛利 70 幾%我跟你講真的不要期待這個能夠維持多久啦我覺得這個 NVIDIA 毛利就是會掉好不好我覺得他一定會掉 60 幾%啦那就只看什麼時候掉下來的

好那这我们今天第一个主题就跟大家聊一下亚马逊的这个晶片的努力他们的这些成果好那我们今天第二个主题要来跟大家聊 OpenAI 的这个 ChainGPT Pro 这一个东西那我们之前也一直我们今天前两个主题都是 AI 我们今天我们之前一直跟大家聊 AI 的时候我们就跟大家讲 OpenAI 虽然是

呃這一波 AI 革命 AI 浪潮的一個起跑者跟領先者可是他跟大家被追的越來越近了嘛所以面對這麼多的追兵呢其實 OpenAI 會有什麼動作大家都非常期待喔那終於呢在 Christmas 之前呢他們這個禮拜齁那 OpenAI 在終於發開始了他們在 Christmas 前的一個一連串的發表我們剛剛有講嘛他的這個這場活動叫做 12 days12 天啊也就是說他們會連續 12 天每天發表一些東西齁

所以我們現在目前為止我們今天節目進行之前他已經發表兩天的東西所以已經二分二 of 十二了已經發表前六分之一的東西那第一天呢他發表的東西就是我們剛剛講的 ChainGPT Pro 那與其說他的 ChainGPT Pro 不如說他其實同步發表了他的 O1 模型的正式版

我們知道 OpenAI 它手頭有幾個模型它手頭有幾個模型裡面當然最有名的就是整個 GPT 系列 GPT 3.5 GPT-4 GPT-4 Turbo 以及 GPT-4 的這個 O1 對他們最新的是 O1 可是就在前幾個月他們不是發表一個新的模型叫 O1 叫這個 O1 呢

GPT-4 的最新版本叫 GPT-4 for allO1 這個模型它不是 GPT 系列的它是一個獨立的模型 它是一個推論模型它以前在 OpenAI 內部的代號叫 Strawberry 就是一個草莓這個 O1 模型當時推論的時候發布的時候我們其實也有在節目講它就是一個推理模型

他比起原本的这个 GPD 的模型是直接用他的这个他被训练出来的东西直接吐个东西答案给你他现在是会先经过思考的步骤先说与其直接告诉你答案先去思考说我要该怎么样得到这个答案所以他多了一个我该怎么样得到这个答案的最佳的思考之后再才去生产答案所以这种叫做我们把它叫推理的模型那推理这个推理或推论的模型呢

之前是叫做 O1 可是之前他我本來只有發表 O1 preview 他就是個預覽版當然他有個比較小的版本叫 O1 mini 所以他們這一次等於是正式發表 O1 的正式版就是說我們推出一個比 preview 版更強的正式版那當然了既然是正式版絕對比 preview 更強嘛所以這也不算意外可是我跟你講哦

他这次除了发表 O1 的正式版以外真正让人惊艳的一点就是 OpenAI 就在他的 ChatGP 的付费订阅方案里面推出一个 200 美元月费的 Pro 的方案然后你拥有这个方案你就可以无限去使用

O1 这个模型那当然了像我们这种之前有买 OpenAI 的之前的比较便宜的订阅方案 20 块美元月费的 plus 的方案我们也可以使用 O1 模型但是我们就是 limited usage 就是我们有一定的量用完之后我们就不能用那为什么呢

为什么会有这样差别的答案其实就是因为 O1 这个模型呢他的每一次的推论会很贵因为他会在解答问题前会花很多时间去思考说我到底该怎么去解决这个问题所以这个东西呢你会思考越久你要花的算力就越高所以

所以你知道吗为什么 OpenAI 它敢推出这个 Pro 的 200 美元订阅的 Pro 方案吗因为这个 Pro 方案它提供一种特殊的功能叫做 Pro Mode 就是我们使用 O1 在 ChairGPT 里面使用 O1 这个推理模型的时候有一般模式还有一个叫做专业模式

专业模式跟一般模式的差别是什么就是我们刚才讲的 O1 这个推理模型的核心的概念就是我在解答问题之前先花一点时间去想怎么样解决问题的步骤以及一些逻辑一些框架来更好对不对那所以你今天如果不是买这个 Pro 方案你是用一般的 ChangeGPT+你一样可以用 O1 模型可是这个 O1 它在使用一般的

CHGP+是用 O1 模型他可能就一般模式在在在那个处理

進入處理問題前的這個前置的思考時間他可能只花 3 秒只花 5 秒或者只花 15 秒他沒有花很久的時間就是說他用一定的算力去幫你思考說我怎麼解決問題那這個算力用完之後就直接去解決問題可是在 Pro 模式呢他提供你更久的時間所以舉個例子來講假設如果今天在一般模式我們問你一個 O1 模型

我問你一個問題那你可能就這個 O1 模型就先花 5 秒做思考怎麼解題但是你只要進入 Pro 模式他不會只花 5 秒他會花 30 秒代表他用 6 倍的算力去去去在 6 倍的算力去思考怎麼樣解決這個問題

就思考解决问题的方法步骤跟逻辑而这个呢根据 OpenAI 他们的说法会显著提升答案的品质那这个做法呢其实就是我们现在我们之前讲的 NVIDIA 的一个很大的利多因为这种东西叫做什么叫做 Inference Scaling 或者我们叫做 Test Time Compute Scaling 就是说我们之前讲嘛其实

我們之前不是哈利來的時候我們有問他說這個 scaling law 還會持續這個放大的一個法則是不是還會持續就是說你在訓練模型是不是給他更大的參數更多的資料然後用更多的算力就會算做出更好的模型那除了這個答案是 yes 以外有個很重要的一個事情是什麼 Inference scaling 就是在每一次推論在模型在給答案的過程中我們以前用的算力如果是 100 我們未來能不能用到 200 能不能用到 300 能不能用到 1000 呢

其实可以的你花更多的算力在每一次推论的时候下去的话你就会得到更好的答案这个就是叫我们叫做 Inference Scaling 或者叫 Test Time Compute 的 Scaling 就是这这 Test Time Compute 就是我们在在

作答這個時間的運算我們給他更多的算力他會不會給更好的 會所以現在看起來 O1 這個模型這種推理模型就是更適合用 Test Time ComputeScaling 的一個方式就是說我本來一般人用 O1 模型我給他的這個在回答問題前的前置思考我給他 5 秒鐘那我在 Promote 我可以給 30 秒甚至如果今天要解答很難的問題我甚至給他 3 分鐘可不可以

我是我可不可以给他 30 分钟也可以吧所以我们给他更多的时间去做做这个 test time compute 的放大的话的 scaling 的话那最后出来结果就更好所以你知道吗我们回头来讲

之前那個諾貝爾經濟學獎得主 Daniel Kahneman 不是有本很有名的書叫做《快思慢想》嗎那我覺得這本書真的非常適合拿來形容 AI 現在的狀況因為他在講我們人有兩種思維系統嘛一個叫 System 1 一個叫 System 2 System 1 就是直覺反應

所以 System 1 就是一个我们人类为了生存我们不是每一件事情都来得及慢慢的想嘛所以很多事情我们就得直觉反应这叫 System 1 这叫快死但是有些问题比较复杂比较困难我们需要停下来冷静的思考冷静的分析这我们叫做慢想的系统所以我们人类大多数时候是用

這個 system 1 但是偶爾一些比較困難的時候我們要 system 2 對不對所以我今天問你 1+3 等於多少你一定是 system 1 4 你連想都不用想你就知道 4 這是壞事但是我今天要給你一個困難的微積分的題目你就要開始慢慢想慢慢想這個時候就要 system 2 慢想所以呢這個換算到大型元模型或者是這種所謂的 AI 模型 foundation model 裡面就是一樣啊之前的這種 GPT GPT 4 GPT 4.5 他 GPT 4

他們就是快思就是我丟進去讓你快速瞬間就直覺給我答案可是 O1 這種模型就是慢想所以現在只是說我讓你慢想慢想多久而已一般的模式的慢想可能就 5 秒鐘 10 秒鐘但是 Pro 模式你願意付 6000 台幣的月費的話 200 美元 6000 台幣的月費我就給你更多時間讓你想久一點

那你說 200 美元這麼貴大家會買嗎 我跟你講啊 200 美元你覺得貴 那是因為你不知道拿來用什麼啊你去想 如果這 200 美元拿去做一個生產力的提升的話對於企業主來講根本是小錢啊你去想喔 我們講台灣 台灣的薪資不算特別高對不對但是台灣的最低薪資是 我記得現在應該是 28000 左右啦快 30000 了 6000 台幣一個月只是 30000 塊的五分之一而已耶

也就是說我請一個最便宜的公主牧師的六分之一的錢我就可以買一個

切 GPT PRO 來幫我解決問題所以只要這個 6000 美元能夠幫助我公司提高生產力這真的是很小的很小的錢啊你想哦 假設我公司我假設我是個 IT 公司我有個資深工程師他的薪水可能十幾萬但是一間公司僱用一個工程師成本不是只有薪水嗎我還有他的勞健保還有他的一些福利還有一些他的公司內部的什麼辦公室的租金水電費假設我們算十多萬出頭的薪資啊一個公司總成本是 20 萬

原本我今天有個 BUG 這個資深工程師要花 5 天才能解決我今天有沒有辦法靠這個如果今天能夠靠 GPT-Pro 用三分鐘就解決你知道我省多少錢嗎一個資深工程師一個月我的成本是 20 萬如果他花 5 天解決一個月的工作天數是 20 天的話代表花他四分之一 20 萬的四分之一就花 5 萬塊來解決這個 BUG

如果我今天用 O1 Pro 這個來幫忙解決他只要三分鐘就能夠解決 6000 塊根本省很多錢好不好所以我跟你講啦你會覺得 6000 塊很貴這代表你不知道我們拿來用什麼嘛只要他今天能夠在你的整個生產力流程中他能夠扮演角色他這個花 6000 塊能夠幫你解決一個 1 萬塊的問題他就是很便宜

好了 這是第一天 OpenAI demo 出來的東西就是它的這個 GPT Pro 的方案等於是 O1 模型的正式版但是它第二天呢第二天它就發表了第二個東西叫做 O1 模型的比較小的版本不是我們剛剛不是講它有個 O1 mini 的一個版本嗎 O1 mini 版本他們這次展現說我可以幫你做微調而且只要經過

一个很好的微调之后 O1 mini 在特定领域的成绩会超过 O1 所以 O1 mini 等于是一个穷人版廉价版的 O1 版本但是只要经过特殊的调教之后他在特定的领域表现会比 O1 还好他们现在这个东西叫做 reinforcement fine tuning 叫做强化性的微调简单来讲他就是

你今天拿 O1 mini 這個模型拿到你手上然後你說我給你一些範例

讓你丟這些範例進去之後你去學習這些範例的思考方法之後我就可以在特定的領域 展現更好的成績那預計這個 O1 Mini 現在還沒有發布預計明年初應該就會發布那 OpenAI 就給一個 Demo 他給人家 Demo 他就拿 O1 Mini 來去判斷罕病資料是哪個基因造成的也就是說我們知道世界上有很多罕病這些罕病可能都是來自不同基因上面的一些變異 一些突變

那问题是每一个罕病这些症状很多有重复然后到底是哪个基因大家也不一定确定所以其实这个判断是需要很多的专业的而 OpenAI 他们就做什么事他就把这个罕病资料他整理 1100 笔资料这个资料就是说

你哪邊出現什麼問題然後你有上面這五六種症狀那你不可能是但是你有這些症狀那你沒有什麼症狀那你最有可能出現問題的基因是某個基因所以他就給了這個樣子的案例給了 1100 個

這 1100 個案例丟給 O1 Mini 去微調之後他們就去做個測試就說好 那微調完之後我們就輸入你有什麼症狀看你能不能正確的判斷是到底是哪個機而我告訴你 O1 Mini 這件事情去跟 O1 比的話本來的 O1 Mini 是輸給 O1 的可是經過這個 reinforcement 這個 tuning Find tune 之後的這個模型

打败了 O1 简单讲他一个比较小的模型只要经过一个很简单的 Find 2 就可以打败更厉害的 O1 模型这代表什么这代表未来你可以省很多钱了因为 O1 迷你的胜利需求比较低成分比较低所以未来这代表什么

OpenAIDs 等於是開放一個很好的微調系統那你經過很好的微調就可以在特定任務上面達到更好的能力或超越所以你看這種東西在一些特定的領域會非常好有什麼法律的領域也就是說未來假設 O1 這個模型要學習法律

但是每一个国家的法律不一样他虽然有法律的基本逻辑你知道吗我们就可以拿台湾的法律来就我们第一个我们 fine tune 的东西我们就拿台湾的判例嘛就因为这样子所以最后判决有罪无罪因为他犯了这些事实然后经过哪个法条最后有罪无罪你就把这样判例丢个几百个进去一几千个进去他就可以去学习

台湾的法律的判断的一些逻辑最终它就会成为一个更加有用的一个 AI 所以呢我觉得到目前为止 OpenAI 的 12 Days 的前两天发表的我觉得都蛮厉害的那据说啦这次 12 Days 他们会正式发表 SORA 这个模型因为我们期待 SORA 很久了嘛

OpenAI 在今年年初為了打 Google 的臉就發表了 So Rock 發表做什麼就什麼指紋樓梯一響不見人下來就是這個狼來了喊了很多次但我們都沒有看到狼所以我跟你講後來其實很多家都推出對岸的這個

包含了其实很多然后美国什么 runway 就很多其他家公司都分别推出这种影像就输入文字生成影像的模型但是只有 openai 的 sora 年初就发布到现在违影都还没有看就是少量的公司可以测试所以据说呢这次 12 days 也会正式发表 sora 这是外界现在在传的最重要的一个发表那我们就期待好不好我们就期待 sora 的发表好了那我就我这样讲

本周的 AI 新闻其实还有一些遗嘱之外我们今天先聊了亚马逊的 AI 硬体我们接下来聊 OpenAI 的 AI 软件其实本周还有一个很我觉得也还蛮重要的 AI 新闻就是 LAMA

Meta 这个礼拜发表 Lama 3.3 的版本我们之前讲 Lama 3.1Lama 3.2 现在 3.3 不过他这次发表的 3.3 是一个纯文字版本而且是 700 亿参数的 70billion 不是最大的版本可是这个 Lama 3.3 他很厉害他比之前的 Lama 3.1 或 3.2 的更大的 3.2 更大参数的版本他其实不输所以简单讲 Lama 3.3 也是等于说我推出一个

纯文字版本更小的模型但是效果可能跟之前更大的模型是一样的所以我只能讲 AI 大战持续开战之中那我只能讲好大家就继续观察下去很精彩那这也会决定我们人类的未来那本周还有一个是那个本周还有一个是那个

川普任命的 AI 沙皇找了 all in pockets 的 David Sachs 來擔任那 all in pockets 你會想為什麼找個 pockets 主持人那你就小看他人家是當年 PayPal 的共同創辦人然後之前在 PayPal 當到營運長然後之前後來自己創立一間公司叫 Yammer 然後是一間企業的軟體公司然後賣給了微軟賣了非常多錢之後創成立 Craft Ventures 一個創投非常厲害他投資的公司都超成功的公司所以

然后 all in pocket 之后他成为一个美国最有影响力的 influencer 之一那在本次选举力挺川普那他出来担任这个川普的 AI 沙皇我觉得很有趣那或许礼拜四可以聊如果没有其他的主题的话我们或许礼拜四跟大家聊一下这个话题但是不一定啊如果有更重要的主题这个话题就以后再说了那我跟你講

台湾法律要先学,刚才聊天室有人说台湾法律要先学人情事务我觉得这是一部分可是我跟你讲其实这个 reinforcement learning 真的是可以让你学会很多专精领域的知识的所以真的不要太小看这件事情好

有些人說 PayPal 即是極細馬一龍的 PayPayPay 的人都是 Elon Musk 的好友我覺得他們早期不一定是好友但是我覺得這一兩年他們的交集應該是有越來越好因為他們等於是有再多很多方面會越來越多的合作

就像两年前马斯克没有那么力挺川普但是 David Sachs 也不挺川普他之前是支持 Descentis 但是他们在这次选举就因为两边都支持川普嘛就会更多的合流 这样讲那 David Sachs 他是他最主要还是跟 Peter Thiel 但是我想因为 Peter Thiel 后来跟马斯克关系也算是恢复了嘛所以我想他们现在关系不错也是正常的

好 那我们接下来进入我们今天最后一个主题我们今天最后一个主题来聊 TikTok 那 TikTok 的我们 TikTok 的历史大家应该知道就是在川普的最后一年那个时候他想要针对 TikTok 什么要再逼 TikTok 卖给美国公司那如果不卖的话就要在美国禁止他可是川普那个时候他是用行政命令做的所以最后法院判决这个事情不能用行政命令

所以川普那个时候有点无功而返但是在拜登任内两党共事就是美国的民主党和共和党都对 TikTok 有意见所以他们共同通过一个法律叫做保护美国人免受敌国控制的应用程序的法案这个法案会要求 TikTok 必须卖给美国公司所以在拜登政府的时候由参众议员通过这个法案然后拜登也签字通过所以 TikTok 如果没有卖给美国公司的话必须在明年的 1 月 19 号

之前卖掉否则他在美国就被 ban 掉怎样 ban 掉呢就如果你是已经有的用户你就可以继续用可是包含了 Apple 的 App Store 包含了 Google 的 Google Play 以及包含电信商的电信服务可能都得 ban 掉你这些东西所以其实那你就知道这代表这服务会死吧因为代表不会有新的用户加入就算旧的用户还可以用可是不会有新的用户用那代表这个服务人数会越来越少

那服务会越来越少的话那你在上面的这些 KOL 这些创作者这些网红可能也就越来越不想在上面创作所以就代表 TITO 一定会在美国越来越烂越来越衰弱那 TITO 当然不爽啊 TITO 就说你怎么可以搞我呢所以他就上诉他就针对联邦的对这个法律他向联邦上诉法院去上诉问题是就在上个礼拜摆出了

美國哥倫比亞特區的聯邦上訴法院宣布說這個法案是有效的所以這個沒有因為 TICTAC 說你這違反了美國憲法的第一修正案言論自由可是法院說沒有這沒有違反言論自由為什麼呢因為第一個美國憲法第一修正案是針對美國國民的言論自由做保護而

參眾議院這個法案是針對一個敵國控制的公司能不能在美國境內進行一些有危害國家安全的活動

所以這件事情並不會影響美國憲法第一修正案我這東西你回去看我之前講的這是不是跟我們以後來講的一模一樣法官他們的主判法官叫 Douglas Jamesburg 他的說法是他說 The First Amendment is used to protect the free speech in the United States.Here the government acts solely to protect the freedom from a foreign adversary nation.

to limit the adversaries' ability to gather data on people in the United States 他说什么第一修正案的存在是为了保护美国人的言论自由可是这个法案政府不是为了限制言论自由而是为了要限制一个敌国政府对于美国公民的资料收集的能力

当然了 TikTok 绝对吞不下去所以他们应该会上诉到最高法院可是最高法院不一定会受理因为我跟讲传统来讲最高法院通常会受理针对言论自由的上诉可是针对国家安全的上诉其实最高法院通常有惯例是说

國安的這個相關的事情呢我們尊重行政單位所以最高法院不一定會受理而且就算最高法院受理我也不覺得會有跟現在的判決有什麼不一樣的地方然後我覺得這件事情最荒謬的一件事情就是

欸 那個林坤裕不要酸我好不好說我在節目已經說過我跟你講 我真的有說過嘛我真的有說過嘛那我們當年 我們在半年前 一年前我們就講了那我們看法正確 我們現在當然可以

说你看我没有讲对对不对那不然我知道有些人不喜欢听了可是我们就真的讲对了嘛好啦那我觉得我觉得这整个 TikTok 的事情最好笑一点就是你知道 TikTok 他没有办法卖掉美国业务不就正好显示就完全证明指控为真吗就是说你受到中国的控制吗因为 TikTok 不能卖的最主要原因就是因为中国政府出来说我不准 TikTok 卖那就算 BuyDance 想卖就算字节跳动想卖中国政府都不准他卖啊

否则我讲 Bidens 他面对这样的威胁他不应该赶快卖掉吗他宁可损失吗你现在把 TikTok 卖掉你还可以赚个 maybe1000 亿美金啊对智捷跳动股东来讲这就是很划算对不对就是好算我卖掉美国有可我可以赚个 500 亿 800 亿是 1000 亿美金结果你今天不能卖然后你就只能被关掉

白白损失这 1000 亿美金请问有任何脑袋清醒的人会这样做吗可是没有啊他们就说好吧你如果真的逼我卖我就退出请问这不就证明这是中国控制吗

好啦 那我跟你講 TED 現在除了靠上訴以外呢他們可能會寄望說川普會不會救他就是說 有沒有可能川普明年 1 月 21 號就上任了嗎有沒有可能他上任後放過 TED 一馬呢因為川普在競選期間他其實有說過

他说过其实我现在不支持 BAN 掉 TITO 因为 BAN 掉 TITO 会爽了 META 而 META Facebook 的 Mark Zuckerberg 才是现在美国最大的敌人所以有没有可能川普去实现他竞选前几天讲的话呢可是我跟你讲不一定不一定为什么我跟妳讲川普会救 TITO 的几率我觉得不到 50%我觉得不到一半我跟妳讲这里面有几个重点第一个重点是

川普本人可能對 TITO 未必有非常強烈想要禁掉他可是第一個他的所有的內閣在這件事上都很強硬你去看川普的內閣我們之前我們在 N 觀點或者在國際大事收藏版就我的另外一個 Podcast 節目鼓勵大家去收聽

我們都有一直介紹川普的內閣其實他們每一個人幾乎都對中國非常強而且幾乎所有人都是強力反對 TikTok 所以等於是川普任命的這一票官員裡面所有相關的每一個都反對用 TikTok 我覺得川普就算個人沒有那麼強烈的意願要禁 TikTok

其實他也不太就是你都已經任用這些人了你不太可能違反這麼多人的共同意見對不對第二個是川普他很難去抵就我跟你講這一次的禁令呢是兩黨國會兩黨共識通過的川普當然你作為一個總統你可以行使裡面有個有一個延長的一個特權可是不要忘記了

川普對於國會的掌控雖然共和黨現在是多數可是沒有那麼強所以他不像畢竟國會就是要來某個程度來跟行政單位做制衡的所以我跟你講這個國會兩黨共識我覺得川普應該也不會過要跟他硬幹然後我覺得最重要的一點是什麼

最重要一点是你不要忘记川普当初在竞选期间说他可能考虑不禁 TITO 的原因是他怕 META 太爽爽到 Marcus Zuckerberg 可是不要忘记我们之前聊 Marcus Zuckerberg 去跟川普吃饭了他们两个和解了

所以現在川普是不是還對 Meta 有這麼多的意見我覺得沒有喔因為我相信 Marcus Zuckerberg 去跟川普吃這個感恩節前夕的大餐他一定給一個承諾說我們 Meta 的平台未來一定會中立我們再也不會像以前那樣不中立了

那请问在这种状况之下川普有必要一定要搞 Mark Zuckerberg 吗其实也没有对不对所以我这样讲我必须说川普的确还是有可能我觉得川普说不定会延长一些期限他说好了我刚上任我一月刚上任我延长我再延长个三个月吧你三个月内一定要卖掉我觉得川普可能可以给提卡多一点时间可是我觉得川普

比较高的几率是他还是会逼 TikTok 出售好简单讲你想哦我觉得川普的概念比较是偏向说他觉得 TikTok 流着很好啊第一个美国年轻人喜欢嘛第二个是市场多一点竞争嘛啊就也就算他现在跟马克萨格合解可是他应该也不会希望说啊社群媒体是 YouTube 短影音是 YouTube 跟 IG 独大对不对他在也希望有个第三者也没有什么不好所以我觉得川普

應該是說他會希望 Tika 留在美國可是問題來了他不會希望 Tika 背後的主控者是中國政府所以你看最早這個 For sale 就是強迫

要賣掉不就是川普提出來的嗎所以我覺得川普的個人態度還是說我覺得他說不要禁 T-Town 不代表說不要讓 T-Town 後面的控制權轉手所以我覺得接下來川普就是好他上任之後可能說好因為 T-Town 現在都沒有要賣所以他說我延長一點時間給我延長你三個月

可是你這三個月一定要賣不賣的話我會怎麼搞你這不就是川普最喜歡搞的嗎川普最喜歡的就是拿拳頭出來嚇你逼你對不對所以我覺得川普應該上任之後他還是會追尋就是去追求 T-Town 要被賣掉賣給美國公司可是他不會像現在拜登政府就說你就只是

並敬你嘛他一定會拿出更多的大拳頭他會拿出更多的大槌出來拿出更多的武器說你如果不賣我除了禁止你在美國我還要怎麼搞你欸 我跟你講這件事情齁我可能關稅 弄下去齁我跟你講我覺得中國

就算川普稍微給他延長一點時間我覺得中國反而面對更大的壓力而且我覺得最終川普還是不可能願意接受一個中國政府中國資本掌控的 TikTok 我覺得當然如果他最終接受我只能講說那就我錯了但是我目前看法這樣據說最近 TikTok 的 CEO 周壽之

平凡去找马斯克聊天因为他们两个也算认识那为什么要找马斯克呢就希望说能不能透过马斯克去打通川普这边可是我跟你讲啊不要期待啦我觉得我真的这样讲我觉得周受之他是个很聪明的人收望也很高可是我讲这个东西马斯克当然我相信跟他关系也不错而且马斯克对中国的态度本来就比较友善可是

你要靠馬斯克一個人然後你要靠川普自己對 TikTok 本身沒有那麼巨大的敵意這兩件事你就要扭轉這整個大勢根本不可能的啊川普也不是傻瓜你知道川普川普不會傻到跟說這個要搞要把 TikTok 弄掉這個對美國真的前途是很重要的對於兩黨來講也是共識川普這件事情他如果沒有夠強硬的話事實上他在共和黨內部他自己都交代不過去啦

所以或许他会让马斯克这边有点功劳说那我愿意多给你三个月你知道这样子就是卖一个面子可是多给三个月只是逼你卖嘛我让你多花三个月思考你如果不卖那你要怎么样我就除了被你调你我还能做什么所以你最好要卖卖了你也可以赚钱嘛对不对所以我会讲

川普的金主里面的确有些是支持 TEDA 所以我觉得他包含了金主包含了马斯克都应该会努力的去让川普不要变掉 TEDA 可是你去想 TEDA 只要能够 TEDA 能够卖掉金主的权益是不是就受到保护了对马斯克也得到面子所以你知道吗真的不要想说这件事情只有进跟不进现在的状况是因为

拜登政府以及现任的美国政府没有办法强迫做到让 TikTok 被卖掉所以他就只有进跟不进两个选择可是我相信川普他真正要追寻的是他希望找到能够让 TikTok 留在美国但是就是他他逼他想更多的方法逼自己的跳动卖掉他那我们就看他做不做得到

那只能说这件事情就不要小看川普了好不好好啦那以上就是我们今天的这个 M 观点 EEP156 今天就跟大家聊了三个新闻帮了亚马逊的这个 Trenium 的晶片 Gravity 的 CPU 聊了 OpenAI 的这个 O1 的正式版然后 Test Time Computing 的一个 Scaling 看起来是未来一个趋势以及最后聊一下 TiTa 这个案件哦节目最后还是感谢我们今天的业配今天的业配是来自于林真果行

那現在推薦他的春宴的禮盒無論是企業 無論是個人過年送禮都非常適合他裡面有他們的台式蘿蔔糕有烏龜餃還有這個龍眼還有一個年糕那所以我真的覺得

就是各式口味都有啦你買回去啊自己自己煎來吃或送禮我覺得都很好那我覺得這個就是支持台灣本地企業嘛支持老商號的轉型然後我覺得也是把台灣的一些傳統文化一些我們台灣的傳統美食啊這種米的美食呢我覺得我們也盡一份推廣之力所以鼓勵我們的企業老闆們

然後都可以買這個東西來送禮那我們 M 觀點有特惠那你如果買的量非常非常大你甚至可以加上他們的 LINE 只要報上 MULA 的名字就可以買了就有更好的優惠那一般人就直接直接買了就直接在我們的專區去買啊就輸我們優惠碼就有打折了好那我們 M 觀點 156 就到這邊了就在今天在這裡跟大家說聲大家拜拜拜拜