ChatGPT & AI近期趨勢分析

這週一在公司Finance部門辦了一場以AI為題的講座。發燒的議題搭配竄升的股票市場，最後湧入全球超過170多人來聽。

雖然ChatGPT是大家最感興趣的話題，但是LLM (Large Language Model) 還有GPT (Generative pre-trained Transformer) 在各大行業能夠應用的方面還在非常初始的階段。所以除了聊大家ChatGPT都拿來幹嘛之前，更重要的是分析公司在這一波競賽中該扮演什麼樣的角色。

我的論述?在淘金熱中最該做的就是賣鏟子跟鎬，這樣不論誰淘到金礦，永遠都有強大的市場需求。

很多時候我們以為科技公司裡的人都知道自己產品roadmap是什麼，事實上正是因為看到中間的隔閡，才要辦這樣的講座。

Q&A當中反而凸顯出很多科技公司內部的核心團隊對於人工智慧發展仍有許多知識上不足的空間。尤其是決策者多半年紀都五六十歲，常常連手機有什麼功能都不知道，要他們一口氣補齊所有的資訊非常難，更何況是每一天都有新發展的AI。

熟知GPT 第一代演進到第四代的人就知道那個模型參考值增長的速度實在是非常驚人。據說將從GPT 3.0 175 Billion parameters 推升到 GPT 4.0 170 Trillion parameters。這當中蓬勃發展也會創造出一堆新的商機跟前所未見的應用。

由於分享的內容有機密性，這邊不贅述所有細節，但以下我有列出這一陣子看的一些書還有聽過的podcasts。

1. Podcast 1: 推薦大家去聽Odd Lots華爾街財務分析師Stacy Rasgon講到半導體晶片在AI發展上的重要性還有各大公司的相對競爭優劣。Stacy在半導體業界是個「頭痛」的人物，因為他的分析常常一針見血，所以CEO/CFO往往招架不住他犀利的發問。但也是他很有主觀的意見，迫使決策者顧全整體財務報表還有產品發展。
2. Podcast 2: 另一個是Acquired上面有兩集關於Nvidia怎麼成功從GPU公司轉型到AI公司。我自己覺得Jensen Huang不愧是創辦人始終有勇氣每五年重新翻轉公司一遍。更重要的是當他選擇走Blue Ocean策略，也就是自己開拓市場避免血腥戰場，他就有辦法維持高毛利，甚至是打造一個獨一無二的生態圈，讓競爭對手就算硬體有機會被超越也無法撼動。今天有ChatGPT無疑是Nvidia一手促成的。在一萬顆GPU的
3. Book 1: Chip War晶片戰爭，如果你還沒看過，真的強烈推薦就看看整體的歷史，還有為什麼這麼看似日常用品的東西卻可以左右著全球的牽動。小至日常家電大至國防戰爭，今天誰掌控最先進半導體誰就有話語權。
4. Book 2: AIQ (AI智商) 我覺得這本也很推薦因為雖然書中用矩陣數學來說明一些數據科學或人工智慧的發展，有一些經典的例子講到南丁格爾雖然是以她護士的身份出名，她在數據科學還有強大的數理能力、醫療體系還有資料搜集有非常傑出且不為人知的一面。另外在人工智慧最重要的領域莫屬美國海軍上將而且是電腦資訊專家Grace Hopper。她不僅建了今天幾乎所有寫code基礎的compiler，更是突破了我們對電腦只能處理「數學」的觀念，開始用高階的語言（例如英文）寫程式。Nvidia今天的資料中心產品也正是以她的名字命名的。
5. Book 3: AI Super Powers李開復寫的書。這本就有點牽扯到現今的國際局勢，尤其是中美之間強碰強劇烈的競爭關係。書中的論述似乎相信中國在人工智慧這一塊崛起的速度可能在2030遠超美國，因為人民非常能接受旁邊大數據的搜集，更快換取便利性（例如手機支付），還有更渴求AI的發展。而且市場更大，所以提醒西方國家說有種當年美國蘇聯登月之爭，可能下一場大觀摩競爭就來自於誰先取得AI霸主之稱。
6. Book 4 & 5: Prediction Machines 這本書還有下一本 All in on AI適合管理階層看。因為它們點出了領袖該怎麼去思考領導自己的組織。怎麼樣運用AI徹底改變公司的策略，還有建立什麼樣的文化。舉一個例子，假設今天Amazon預測的能力超大幅前進，甚至可以精準的在你還沒有訂購之前就可以開始發送貨，那接下來公司全部的投資就應該是優先考慮砸在運輸上，以便於超即時送達。也就是說「精準預測」好壞可以讓公司的全貌長的完全不一樣，所以該投下什麼樣的資源跟自己的實力有關。假設Amazon真的有朝一日能做到這個地步，那它就可以遠遠的甩開任何傳統競爭對手，除非他們也能做到。