第430章人才丶AI
第430章人才丶AI(第3/5頁)
那就加入我們。
如果你不心動，你很快就會發現自己被拋在後麵。
時間就像檢驗機，三元農業每年都會用一大堆震驚世界的成就驗證這個定律。
對三元農業產生好奇，或者直接跑來投奔的科學家，大衛·格羅斯不是第一個，也不是最後一個。
餘陽思索著，本打算關掉三係筆記本電腦。
瞅到ai在論壇回複的帖子，心中一動，忽然想到一個既能令自家水軍賺錢，又能刺撓北美的方案。
當即聯係新泰資料庫，把構思簡單描述一番。
在過去，自家對ai的應用，始終以工業為主。
比如agv自動導向車。
也就是設定場景，或讓平板車沿著既定路線，或讓平板車獨立識彆，然後從一個點，前往另一個點。
於是基於agv技術，誕生了s.lmall配貨小車丶企業轉運車丶移動廁所丶停車樓自動泊車器丶自動化物流集散中心丶自動化無人港口丶無人公交···
這些東西將會隨著『mt守望者公司』，一步步走向廠外，漸漸普及。
但ai還有一種應用，叫『生成式ai』。
它跟垃圾桶的『互動』有所不同。
屬於『基於一段文字，抽調全網資源，生產符合要求的結果』。
比如我想要一個妹子照片，ai抽取網絡資源，開始繪圖。
比如我想要一本修仙小說，ai抽取網絡資源，開始編寫。
但由於ai是對數據的一種應用，甭管ai多麽聰明，產生的結果全都源於『網絡現有數據』，它不會創新。
所以自家對『生成式ai』的訓練，投入較低。
反觀北美。
受『去工業化』影響，再加上北美網際網路比較發達，那邊最先誕生的是『生成式ai』。
包括ai程序設計丶ai繪圖丶ai對話機器人（客戶服務）。
至於工業ai···
自動駕駛尚處於ppt階段，唯一投入使用的，或許隻有年前到貨的移動廁所。
這不是說北美技術落後。
而是顯卡矩陣誤導對方一次，令自家在應用層（資料庫+大模型）實現領先，接著鋪設超高頻通信網跨越3g丶4g，令自家在連接層實現領先，然後自家藉助這兩點，彌補了自家在物理層（晶片）與北美的巨大差距。
北美若想追趕，必須拚著顯卡商未來破產的風險，爆產顯卡，擴大矩陣規模，提升算例。
然後拚著砸錢給巴蜀民用航天基地數千億美刀的代價，鋪設特高頻通信星鏈，降低通信延遲。
冇有這倆，北美搞不出工業ai，更搞不出什麽蜂群丶狼群。
那麽，自家若想狙擊北美，必然要先打擊北美高新科技企業，避免北美製造更多顯卡。
或者說，冇有算力，玩什麽ai。
而打擊對方
（本章未完，請點擊下一頁繼續閱讀）