更好的光刻机需要更高的科技支持…这些全都需要时间一步一步向前走。
反观三系显卡,它只需要堆积显卡数量,就可以凭借数据库和大模型,持续增加性能,这对资本来说,打造三系ai产业几乎没有门槛。
由于西方是资本社会,资本家们又互相逐利,当三系ai成为主流,北美ai这个老教授,也就变得无用。
最终,北美ai犹如冰熊三进制计算机,被市场淘汰,三系显卡矩阵成为大资本统治世界的工具。
所以在ai革命中,北美ai一败涂地。
再后来,ai-山神叛逃、ai神格化,三系ai迎来高光时刻。
但无论三系ai如何受资本吹捧,依旧改变不了它只能处理简单、量大、反复式问题的本质。
即便它可以演化预知、模拟事件,那也是统计学和概率学带来的效果。
比如把三系ai带入生产。
当你需要生产1000万个产品的时候,首批1000个良品率80%,第二批1000个良品率90%,第三批良品率88%,三系ai介入,它会复刻第二批的生产流程,始终执行90%良品率,然后再从中寻找超越90%良品率的生产流程,进而把良品率提升到更高。
当你种植100亩大豆的时候,三系ai介入,它会观察每一平方米的大豆生长过程,然后根据收成,从数据库中挑选出生长快、产量高、抗病害的区域,等到第二年种植,它再根据挑选出来的数据,指导你种植,或指挥自动化系统种植,以便提高整体产量。
这既是三系ai的‘优化’逻辑,也是三系ai的最大用途。
而在优化过程中,执行目标数量越大,最终优化效果越好;使用的人越多,提供的数据越多,均摊到每个人的成本越低。
因此三系ai在生产领域的费用,非常低
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