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不错，理论加实践
所获匪浅，太感谢了
AI最終型態或許像電視頻道那樣，全部語音化並依照個人需求挑選AI服務，硬體由AI供應商架構運算～
期待
除了運行效率，我猜intel 也發現AI pc 模型要跑本地勢必要向Apple 那種unify memory , 動態顯存的方式看齊才有發展力。買32GB 的記憶體便宜但買24GB顯存的顯卡就貴多了
如果是集成在NPU附近，不能用戶自己裝配的那種，就不會賣便宜價給你🤣
现存跟普通内存是不一样的产品，带宽要比普通内存高很多
@@Guavaava 可以不是也可以是, unify memory了解一下,它就是cpu和gpu共用的内存,好处是貌似成本下来了吧,坏处x86可能cpu兼容性问题可能有点难搞哦.如果不玩unify memory的话......那内存应该再迎来一次升级
@@kit00001 通用内存架构里的内存带宽不如现代显卡里的显存。想要高带宽，成本不可能低
@@Guavaava 慢沒關係，相同價位下的優點能運行比普通設計的電腦更大的模型。或是說一樣16GB的記憶體，顯存分離的可能只配2～4GB的顯存，而Apple M silicon通常能給內顯75%的記憶體～12GB的顯存。就是一個跑7B, 一個能跑13B參數模型的區別了，AI智商會差不小
希望也能有AMD、MAC的解題思路，謝謝分享！
AI PC的用戶其實會是極為重視保密的個人或公司,但又不需要高性能LLM,僅需使用小規模語言模型,要不然聯網使用LLM AI就好了,何必花更多錢來使用AI,換言之,AI PC的用戶其實不大,大部分人就連透過提示詞開發自己使用的AI應用都不會,哪會需要自建"小"語言模型
硬體升級帶來的好處 畫更多的色圖
人类灭绝计划是吧？
shake shake
越来越觉得你没去AK那真是太正确了
把内存封装在基板上能够带来多少性能和功耗提升有待观察，但省空间是明显有效的，不过这等于剥夺了下游oem自己采购内存颗粒提供商和不同内存大小的灵活性。我感觉Intel想x86尽量做出arm的续航表现，而AMD倾向做最好的x86，两种倾向就有不一样的芯片设计表达。
我们在computex也有展示AI PC相关的产品，不知道您有没有看到。
我这还用着2013年产的联想y480呢，没耽误用ai，当然不是本地得了
开学季 arm pc 会卖的怎么样呢
从问题到首字母的prompt评估时间太长的问题到底是解决了没啊？
過幾天可以聽一下蘋果對於這個問題的答案，看一下兩方有什麼不一樣的想法。
剛想到一個很可能將會蓬勃發展的AI行業---教培! AI教彈吉他 教彈鋼琴 數理化..........各種AI家教 私人教授!
Intel 其實真的欠了點運氣。 這20年來， 眼見有超多非常好的設計都是出自Intel手。 可是市場變得太慢。 完全理解不了這些東西好在哪。 BTX form factor, 模組化計算單元 （Ghost Canyon), 12vo PSU, 等等。。。。 Lunar Lake 絕對是革命性產品， 但我估計， 很多人還停留在， 什麽？！ 焊死内存？！ 不能升級？！的階段。 希望有了新工藝的加持， Lunar Lake 的下一代產品來一劑猛藥，顛覆一下現在這個一灘死水的家用電腦市場。
賈維斯 必須有指日可待
一直在想，现在用gpt4这种大模型都没什么成功的能真正在后台待命的实际应用，比如autogpt改进了一年多还是一直死循环，这类技术离落地还有多远呢
那是因為你自己的問題,來到LLM AI時代,不再是等著別人開發什麼應用給你用,而是你自己要會寫提示詞,針對很可能全世界只有你自己一個人所需的應用,來開發出AI應用工具,以我自己來說,我寫過十個AI工具,每個至少寫到1000字英文提示詞,他能讓我的工作效率至少提升30%左右,結果你竟然還覺得很遙遠,笑死
@@dogtheglasses3518 Among the 10 AI apps, have you created any that operate autonomously without requiring any human intervention?
@@dogtheglasses3518 但這仍是落實在程序員的範圍內，雖然AI工具不一定使用代碼，但Agent的邏輯，現階段來說，跟編程的式仍是有很大程度重疊，對普通人來說，還是有點困難🙄
@@dogtheglasses3518 面對普通人還是比較遠
我叫ai幫我寫小程序工作 🙂，賣ai 工具賺錢，agi 是十年內都不可能完全發展的，但ai是二十年前的事 🤣
當年XEON Phi早就把memory塞在CPU封裝上了，現在這個有什麼本質區別？
除了基本產品迭代變化以外沒沒沒大區別， 但是當年用處不多。只是某些特定伺服軟件可以真正體驗到好處， 更別說，XEON Phi 本身就是伺服硬件， 一般人根本不會買到。 哈哈哈 這更加像是產品定位的不同而不是技術的不同。
超碼是16gb超跳
一直想知道，Llama3微调用Apple silicon 的芯片能完成吗？如果可以的话最低有测试过上多少呢？
網路上蠻多教學的 可以找找看
@@tom11661 谢谢，找了好多 都运行不起来。你有准确已经实际过的网址吗？谢谢🙏
英特爾什麼時候硬起來啊
英特尔的生態列不行 那怕性能輾壓NVDA兩倍也眉毛用
林哥我有個有關開源生態的問題，不知能否請林哥解惑到底是什麼造就了軟件世界的開源精神區別與傳統領域的師徒模式?在多數傳統領域，頂尖大老們總是收閉門弟子，而不會隨意將技術外傳但資工領域，非商業化的項目大家總是非常願意開源，並不會在乎自己創造出來的這個東西被偷走使用多數的解釋我覺得都解釋不到點上，例如常見的說法是開源就能讓更多人幫你找出錯誤，但這個道理套用在傳統領域也同樣適用所以想問到底是什麼構成了現在電腦領域的開源性
有一本书叫大教堂和集市有点回答你的问题。我自己的理解是传统行业传承有序，保护了在传承内的人都有工作，代价是行业发展缓慢。在资工行业想要快速发展快速的汇集志同道合的人，开源模式可以帮助实现这种目的。
因為有些東西規模太大了，光靠自己跟幾個親信很難去完善，開放出來才可以加速發展。
清点：1）准确的来说，是【电子】软件太特殊了。以一副产品来说，太容易以极低成本集个体以大成了，还能够极低成本的重复利用。2）【开源精神】是理想的共和成长态度。闭源是由很多其他的复杂人文与利益效应促成的【战略决定】。3）知识技术不止于理论。经验，身体（锻炼和先天性质），直觉熏陶，社会关系，人际关系均可掺杂进一个技术领域的整体文化里的。4）师徒文化是个具有时代性和区域性的重要人文效应。一起必须探讨的还有历史上知识传播和自由工作性质的社会变革。不好说，不多说。
是否可以这么理解：IT工程既有工程类的共性，流程 架构 运营方式的逻辑都大同小异。但又有特殊性，由于需求 硬件 软件的技术发展都很快，所以几乎没有太多的规范和框架指引和约束，都是在实践中试错，不停迭代出来的。其实所谓开源 在工程领域其实普遍存在，真正特殊的是制约因素少 可以销售 运行 迭代同时进行。
一開始大家也是各做各的，每家公司對自己的程式碼都很保護。是有一群人開始推廣開源的理念，後來才逐漸被大眾所接受。而且是近十多年才發生的（因為我大學的時候開源還是很新的概念）。詳細的過程可能需要查一下資料就是了。
Intel雖然花了很長時間才願意找台積電，並且開始不擠牙膏，但畢竟有個開頭了，期待接下來的表現
雖然希望台積電能飲水思源留產能給英特爾，但是蘋果蘇媽黃仁勳也都是長期合作的大客戶不能得罪，很難呀！
@@toh81390 老黃大概已經把所有剩下的產能都榨乾了其他對手就看之前先簽了多少的產能
@@toh81390 蘇媽配到的產能可能不足，所以某些產品可能會跟三星合作。
@@toh81390 飲水思源?能否說下是何典故?
@@hhhuttube 台積電一開始也活不下去，是拿到英特爾給的訂單救了一命．英特爾肯把精密交給張忠謀生產晶片，也擦亮了台積電不偷客戶機密的招牌！
太牛皮了
ai炒股那事什么进度什么结果了？
吃不到葡萄說葡萄酸
我在猜想 INTEL的處理器會不會引用ARM的處理器架構來做周邊控制 或小核能效核。或者自行衍生一套X86的RISC?
沒有必要。 混合兩個機構， 只會自找麻煩。 如果真的是那麽好， 像x86_64那樣， Intel想都不用想就已經把專利費給交了， 哈哈哈哈。
左下脚一大块空板儿，还是牙膏厂的老毛病，填满计算单元不更有诚意？
什么时候我能丢几本系列小说进去，AI给我自动整理出一张角色关系图、角色场景位置图、故事时间线索（年表）……_(:з」∠)_
甚麼都看不懂 反正科技巨頭會幫忙搞
但是现在这个新芯片的良品率真是……
资本市场不太认可
不就是仿造苹果的cpu么
好奇，你們是怎麼可以進來台北的？
就办个签证就好了
好奇，你是怎麼覺得他們進不來？
@@jwuhome 2016開始，習大大不准中國人進入台灣國。
@@jwuhome 2016之後，習大大禁止中國人進入台灣國。
嚴格來講林亦是香港人？ 想知道隨便在台灣找個香港人問問？
AI电脑能提高什么体验？
從油車到電車的體驗
@@InteriorAIVR3D 胡說八道, AI PC的用戶其實會是極為重視保密的個人或公司,但又不需要高性能LLM,要不然聯網使用LLM AI就好了,何必花更多錢來使用LLM?
就文職工作，由文件管理，出信函，搜索都有幫助。 理工科更是寶庫
@@InteriorAIVR3D 那就鸡肋了😅
@@vichikaru 大号搜索引擎
要不是有台積，英特爾才勉強保住老三的位置
Intel都快沒了😅
還是需要搞軟件的人來講講
AI最大的用途，大大降低縮短了某些成品的製作時間、成本及人力。czcams.com/video/Uo5HguWCZVM/video.html以前一首歌曲要花多少錢？多少人力？多少時間製作？現在只需要一個人、一部電腦聯網，不到半天時間就可以產出一首歌曲。我以前作夢都沒想到可以在有生之年聽到自己寫得歌曲。不用懷疑，以後一人戲劇、動畫、演唱會、MV都是可行的，之後會邁入藝術作品爆發的時代，之前是自媒體，現在是任何藝術作品。
AI不會扼殺人類創造力，而是降低藝術品製作門檻，當然，原本行業內的人獲利率與難度將大幅攀升。就跟工業革命一樣，人勢必做出變化適應潮流。
如果新一代intel能跟蘋果一樣不插電還能維持一樣的性能那我會真的高潮，不過感覺還是我把他想得太美好了哈
好看的林亦小老弟请说，我们是你老大哥、老大姐。
十分有九分相似終於醒了嗎去掉晶圓廠intel還是一尾活龍
intel以前也做过手机芯片，这是同样的故事再演一遍啊？瞎折腾还没摸到路
搞这么多还不如N广一张老3080/90
文盲😂
内存太小，64G 128G 才爽
會出的 現在在試水溫
來個16核192G ECC 爽死
@@iokwong1871 還好啦 到那時 你野心也大了 他一跑 好幾天 你在旁邊只能祈禱別當掉 別停電
@@afonsode419 現在電惱都不敢不用後備電源。哈哈哈哈哈
ＩＴ＝Intel + Taiwan英特爾：要落實等我先抱上大腿先！
不是新台幣NTD = nvidia + taiwan + datacenter 嗎？
台北，在ai時代，與矽谷仍是高科技雙首都。computex重回舞台焦點。
搞一个本地视频播放实时变脸应用
小模型沒鳥用
對你不會用LLM,自然是沒用🤭
@@dogtheglasses3518 🤭🤭🤭
何時論到Intel說了算？幾家晶片巨頭由Nv先推，蘋果M系也跑了4年，AMD上代Ryzen也走了2年，Intel吊車尾追上來扮大佬真可笑。
三倍速都看不下去 说的啥啊
真好，可以到台北共襄盛舉！您井裡的同行只能流口水⋯😢
在中國也有辦，只是你在井，不知道而已😂
@@InteriorAIVR3D 但這麼多大咖齊聚一堂，可能史無前例
大陸的大模型在刷榜 台灣埋頭做代工 井裡的真不知道是誰
@@wotsheetgame 應該這麼說，大陸有足夠的內需可以發展品牌，而台灣市場小，所以專注在設計研發及代工，品牌則由歐美國家負責，台灣其實開發能力很強，像這次AI伺服器許多是由台灣開發製造，論這方面能力，台灣是世界第一當之無愧。
@@Quaker20100101 其實可以拿NV H100M模塊的單位售價和台績電代工的出貨價對比下 台灣這麽優秀 這麽多年卻沉浸於代工的蠅頭小利 著實令人不解 另外軟體這方面的發展 亦落後甚多 這是最讓人憂心的一點
不错，理论加实践
所获匪浅，太感谢了
AI最終型態或許像電視頻道那樣，全部語音化並依照個人需求挑選AI服務，硬體由AI供應商架構運算～
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除了運行效率，我猜intel 也發現AI pc 模型要跑本地勢必要向Apple 那種unify memory , 動態顯存的方式看齊才有發展力。買32GB 的記憶體便宜但買24GB顯存的顯卡就貴多了
如果是集成在NPU附近，不能用戶自己裝配的那種，就不會賣便宜價給你🤣
现存跟普通内存是不一样的产品，带宽要比普通内存高很多
@@Guavaava 可以不是也可以是, unify memory了解一下,它就是cpu和gpu共用的内存,好处是貌似成本下来了吧,坏处x86可能cpu兼容性问题可能有点难搞哦.如果不玩unify memory的话......那内存应该再迎来一次升级
@@kit00001 通用内存架构里的内存带宽不如现代显卡里的显存。想要高带宽，成本不可能低
@@Guavaava 慢沒關係，相同價位下的優點能運行比普通設計的電腦更大的模型。
或是說一樣16GB的記憶體，顯存分離的可能只配2～4GB的顯存，而Apple M silicon通常能給內顯75%的記憶體～12GB的顯存。就是一個跑7B, 一個能跑13B參數模型的區別了，AI智商會差不小
希望也能有AMD、MAC的解題思路，謝謝分享！
AI PC的用戶其實會是極為重視保密的個人或公司,但又不需要高性能LLM,僅需使用小規模語言模型,要不然聯網使用LLM AI就好了,何必花更多錢來使用AI,換言之,AI PC的用戶其實不大,大部分人就連透過提示詞開發自己使用的AI應用都不會,哪會需要自建"小"語言模型
硬體升級帶來的好處 畫更多的色圖
人类灭绝计划是吧？
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越来越觉得你没去AK那真是太正确了
把内存封装在基板上能够带来多少性能和功耗提升有待观察，但省空间是明显有效的，不过这等于剥夺了下游oem自己采购内存颗粒提供商和不同内存大小的灵活性。我感觉Intel想x86尽量做出arm的续航表现，而AMD倾向做最好的x86，两种倾向就有不一样的芯片设计表达。
我们在computex也有展示AI PC相关的产品，不知道您有没有看到。
我这还用着2013年产的联想y480呢，没耽误用ai，当然不是本地得了
开学季 arm pc 会卖的怎么样呢
从问题到首字母的prompt评估时间太长的问题到底是解决了没啊？
過幾天可以聽一下蘋果對於這個問題的答案，看一下兩方有什麼不一樣的想法。
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Intel 其實真的欠了點運氣。 這20年來， 眼見有超多非常好的設計都是出自Intel手。 可是市場變得太慢。 完全理解不了這些東西好在哪。 BTX form factor, 模組化計算單元 （Ghost Canyon), 12vo PSU, 等等。。。。 Lunar Lake 絕對是革命性產品， 但我估計， 很多人還停留在， 什麽？！ 焊死内存？！ 不能升級？！的階段。 希望有了新工藝的加持， Lunar Lake 的下一代產品來一劑猛藥，顛覆一下現在這個一灘死水的家用電腦市場。
賈維斯 必須有
指日可待
一直在想，现在用gpt4这种大模型都没什么成功的能真正在后台待命的实际应用，比如autogpt改进了一年多还是一直死循环，这类技术离落地还有多远呢
那是因為你自己的問題,來到LLM AI時代,不再是等著別人開發什麼應用給你用,而是你自己要會寫提示詞,針對很可能全世界只有你自己一個人所需的應用,來開發出AI應用工具,以我自己來說,我寫過十個AI工具,每個至少寫到1000字英文提示詞,他能讓我的工作效率至少提升30%左右,結果你竟然還覺得很遙遠,笑死
@@dogtheglasses3518 Among the 10 AI apps, have you created any that operate autonomously without requiring any human intervention?
@@dogtheglasses3518 但這仍是落實在程序員的範圍內，雖然AI工具不一定使用代碼，但Agent的邏輯，現階段來說，跟編程的式仍是有很大程度重疊，對普通人來說，還是有點困難🙄
@@dogtheglasses3518 面對普通人還是比較遠
我叫ai幫我寫小程序工作 🙂，賣ai 工具賺錢，agi 是十年內都不可能完全發展的，但ai是二十年前的事 🤣
當年XEON Phi早就把memory塞在CPU封裝上了，現在這個有什麼本質區別？
除了基本產品迭代變化以外沒沒沒大區別， 但是當年用處不多。只是某些特定伺服軟件可以真正體驗到好處， 更別說，XEON Phi 本身就是伺服硬件， 一般人根本不會買到。 哈哈哈 這更加像是產品定位的不同而不是技術的不同。
超碼是16gb超跳
一直想知道，Llama3微调用Apple silicon 的芯片能完成吗？如果可以的话最低有测试过上多少呢？
網路上蠻多教學的 可以找找看
@@tom11661 谢谢，找了好多 都运行不起来。你有准确已经实际过的网址吗？谢谢🙏
英特爾什麼時候硬起來啊
英特尔的生態列不行 那怕性能輾壓NVDA兩倍也眉毛用
林哥我有個有關開源生態的問題，不知能否請林哥解惑
到底是什麼造就了軟件世界的開源精神區別與傳統領域的師徒模式?
在多數傳統領域，頂尖大老們總是收閉門弟子，而不會隨意將技術外傳
但資工領域，非商業化的項目大家總是非常願意開源，並不會在乎自己創造出來的這個東西被偷走使用
多數的解釋我覺得都解釋不到點上，例如常見的說法是開源就能讓更多人幫你找出錯誤，但這個道理套用在傳統領域也同樣適用
所以想問到底是什麼構成了現在電腦領域的開源性
有一本书叫大教堂和集市有点回答你的问题。我自己的理解是传统行业传承有序，保护了在传承内的人都有工作，代价是行业发展缓慢。在资工行业想要快速发展快速的汇集志同道合的人，开源模式可以帮助实现这种目的。
因為有些東西規模太大了，光靠自己跟幾個親信很難去完善，開放出來才可以加速發展。
清点：
1）准确的来说，是【电子】软件太特殊了。以一副产品来说，太容易以极低成本集个体以大成了，还能够极低成本的重复利用。
2）【开源精神】是理想的共和成长态度。闭源是由很多其他的复杂人文与利益效应促成的【战略决定】。
3）知识技术不止于理论。经验，身体（锻炼和先天性质），直觉熏陶，社会关系，人际关系均可掺杂进一个技术领域的整体文化里的。
4）师徒文化是个具有时代性和区域性的重要人文效应。一起必须探讨的还有历史上知识传播和自由工作性质的社会变革。
不好说，不多说。
是否可以这么理解：IT工程既有工程类的共性，流程 架构 运营方式的逻辑都大同小异。但又有特殊性，由于需求 硬件 软件的技术发展都很快，所以几乎没有太多的规范和框架指引和约束，都是在实践中试错，不停迭代出来的。其实所谓开源 在工程领域其实普遍存在，真正特殊的是制约因素少 可以销售 运行 迭代同时进行。
一開始大家也是各做各的，每家公司對自己的程式碼都很保護。是有一群人開始推廣開源的理念，後來才逐漸被大眾所接受。而且是近十多年才發生的（因為我大學的時候開源還是很新的概念）。詳細的過程可能需要查一下資料就是了。
Intel雖然花了很長時間才願意找台積電，並且開始不擠牙膏，但畢竟有個開頭了，期待接下來的表現
雖然希望台積電能飲水思源留產能給英特爾，但是蘋果蘇媽黃仁勳也都是長期合作的大客戶不能得罪，很難呀！
@@toh81390 老黃大概已經把所有剩下的產能都榨乾了
其他對手就看之前先簽了多少的產能
@@toh81390 蘇媽配到的產能可能不足，所以某些產品可能會跟三星合作。
@@toh81390 飲水思源?能否說下是何典故?
@@hhhuttube 台積電一開始也活不下去，是拿到英特爾給的訂單救了一命．英特爾肯把精密交給張忠謀生產晶片，也擦亮了台積電不偷客戶機密的招牌！
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沒有必要。 混合兩個機構， 只會自找麻煩。 如果真的是那麽好， 像x86_64那樣， Intel想都不用想就已經把專利費給交了， 哈哈哈哈。
左下脚一大块空板儿，还是牙膏厂的老毛病，填满计算单元不更有诚意？
什么时候我能丢几本系列小说进去，AI给我自动整理出一张角色关系图、角色场景位置图、故事时间线索（年表）……_(:з」∠)_
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嚴格來講林亦是香港人？ 想知道隨便在台灣找個香港人問問？
AI电脑能提高什么体验？
從油車到電車的體驗
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AI最大的用途，大大降低縮短了某些成品的製作時間、成本及人力。
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現在只需要一個人、一部電腦聯網，不到半天時間就可以產出一首歌曲。
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不用懷疑，以後一人戲劇、動畫、演唱會、MV都是可行的，之後會邁入藝術作品爆發的時代，之前是自媒體，現在是任何藝術作品。
AI不會扼殺人類創造力，而是降低藝術品製作門檻，當然，原本行業內的人獲利率與難度將大幅攀升。
就跟工業革命一樣，人勢必做出變化適應潮流。
如果新一代intel能跟蘋果一樣不插電還能維持一樣的性能那我會真的高潮，不過感覺還是我把他想得太美好了哈
好看的林亦小老弟请说，我们是你老大哥、老大姐。
十分有九分相似
終於醒了嗎
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内存太小，64G 128G 才爽
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@@iokwong1871 還好啦 到那時 你野心也大了 他一跑 好幾天 你在旁邊只能祈禱別當掉 別停電
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ＩＴ＝Intel + Taiwan
英特爾：要落實等我先抱上大腿先！
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台北，在ai時代，與矽谷仍是高科技雙首都。computex重回舞台焦點。
搞一个本地视频播放实时变脸应用
小模型沒鳥用
對你不會用LLM,自然是沒用🤭
@@dogtheglasses3518 🤭🤭🤭
何時論到Intel說了算？幾家晶片巨頭由Nv先推，蘋果M系也跑了4年，AMD上代Ryzen也走了2年，Intel吊車尾追上來扮大佬真可笑。
三倍速都看不下去 说的啥啊
真好，可以到台北共襄盛舉！您井裡的同行只能流口水⋯😢
在中國也有辦，只是你在井，不知道而已😂
@@InteriorAIVR3D 但這麼多大咖齊聚一堂，可能史無前例
大陸的大模型在刷榜 台灣埋頭做代工 井裡的真不知道是誰
@@wotsheetgame 應該這麼說，大陸有足夠的內需可以發展品牌，而台灣市場小，所以專注在設計研發及代工，品牌則由歐美國家負責，台灣其實開發能力很強，像這次AI伺服器許多是由台灣開發製造，論這方面能力，台灣是世界第一當之無愧。
@@Quaker20100101 其實可以拿NV H100M模塊的單位售價和台績電代工的出貨價對比下 台灣這麽優秀 這麽多年卻沉浸於代工的蠅頭小利 著實令人不解 另外軟體這方面的發展 亦落後甚多 這是最讓人憂心的一點