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全天下沒有不倒的公司，也沒有永遠存在的企業
現在的Intel非常努力的在研發『嘴砲製程』
Intel 3 號稱跟TSMC同樣是3奈米製程，事實上是10奈米製程加強為7奈米製程
Intel 2 號稱跟TSMC同樣是2奈米製程，事實上是5奈米製程
既然，製程那麼強，幹嘛找TSMC代工，有本事就自己做啊
Intel 18A 號稱跟TSMC同樣是1.8奈米製程，事實上是3奈米製程
前陣子，已經宣布放棄18A。
然後繼續吹嘴14A，需要大客戶...
目前的Intel，簡單講，屁話一堆。
搞死Intel，是在第2代CPU，到第7代之間；那些年，AMD不長進，他就開始擠牙膏；突然間，AMD的不再是根本沒牙膏到大水管出水，Intel才驚覺到原來擠牙膏傷害性那麼大...但，為時已晚，時不我予也。
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Chayah wrote:這篇說的比較正確
想太多...
全天下沒有不倒的公司，也沒有永遠存在的企業
現在的Intel非常努力的在研發『嘴砲製程』
Intel 3 號稱跟TSMC同樣是3奈米製程，事實上是10奈米製程加強為7奈米製程
Intel 2 號稱跟TSMC同樣是2奈米製程，事實上是5奈米製程
既然，製程那麼強，幹嘛找TSMC代工，有本事就自己做啊
Intel 18A 號稱跟TSMC同樣是1.8奈米製程，事實上是3奈米製程
前陣子，已經宣布放棄18A。
然後繼續吹嘴14A，需要大客戶...
目前的Intel，簡單講，屁話一堆。
搞死Intel，是在第2代CPU，到第7代之間；那些年，AMD不長進，他就開始擠牙膏；突然間，AMD的不再是根本沒牙膏到大水管出水，Intel才驚覺到原來擠牙膏傷害性那麼大...但，為時已晚，時不我予也。
intel都快倒了
要是14A真這麼好
馬斯克可以買下intel用A14生產AI5 而不是找三星簽AI5的合作備忘錄
補充：
AI4 已由台積電生產
AI5 馬斯克即將給台積電生產的AI5「還 沒 開 始 生 產」
AI6 要在兩年後 「還 久」
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文章編號：91956230
法客 wrote:哀鳳發表到現在 活了快二十年
蘋果再活也沒幾年了⋯⋯
他就像以前的nokia一樣 一直吃老本
現在只是差一家公司的新產品徹底把他擊潰而已
谷歌，三星或是馬賽克的東西有機會可以挑戰
至於整部機器是用誰家的東西這很重要嗎？
一開始的蘋果也不是台積電的晶片
誰家的零件都不會影響東西本身的價值與實用性
只要不是支那品牌就能安心用
你根本不是台灣人吧⋯⋯想製造矛盾嗎？
已經超越諾基亞不智慧型手機不到十年的輝煌歲月了
更不要講蘋果全球市佔20%在全球收益吃到80%
安卓數十家廠商共80%市佔卻只能分食剩下20%
十年不敢講 再活個五年還可以
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當初諾基亞會被擊潰 是因為商品全部被取代 不是局部
不智慧型手機被智慧型手機「全面取代」 無法獲利
下市時還有全球一半以上市佔 但沒有商品能獲利而下市
要像當初諾基亞一樣全面取代 新產品擊潰智慧手機產業？
蘋果被取代 安卓也不會倖免 會一起倒
「有AI裝置功能的手機」 vs 「有手機功能的AI裝置」
新的AI裝置取代手機？
是要帶手機再帶一個AI裝置 還是把AI裝置的功能放進手機裡？
AI裝置納入手機功能？
跟手機有AI裝置功能有什麼差別？
不如買有後者 已成熟有AI功能的智慧手機就好
簡單講
現階段沒有什麼可以取代到能擊潰智慧手機產品
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2015年A9晶片門
多個3C網站燒機實測 三星續航輸給台積電半小時 導致抽抽樂事件
檯面上 蘋果出來說 手機不會長時間高效率使用 正常使用下兩者續航差距在十分鐘內
檯面下 就是大家看到2016年到現在2025年了 蘋果A系列都全交給台積電生產
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文章編號：91956936
慕容啟介 wrote:笑死 不懂不要亂講 又不是做撒尿牛丸
蘋果確實需要一個台階讓silicon這個場鬧劇下台一鞠躬
蘋果要發展AI不論是輝達或超微都是必要的合作夥伴,現在就卡在自家晶片不給力,只能優化在自家的影像編輯軟體,對於AI大模型的運算幫助不大,所以才導致MAC的AI目前是卡關的狀態
再來,明年搭載iphone A18處理器的MAC即將問世,接下來Mac的產品線就會比較明確了,低階就是用M處理器(A18),高階可能會採用intel處理器加上輝達或超微的顯示晶片,就歷史經驗來看用超微的顯示晶片會比較有可能
因為之前Mac在Metal硬體加速上有非常久的發展歷史
以上純屬推論,如有命中那真的是巧合
早說過
◎ 照NPU算力給予適當的AI服務
◎ 遠端AI跟終端AI應用並不衝突
蘋果是CPU附帶一小塊面積做NPU來跑AI運算
又不是顯卡沒有CPU等其他功能 全部晶片面積都是GPU可專用來AI運算
intel AMD 高通 聯發科 蘋果等等
很多CPU廠商都在CPU中納入NPU約30~50間
再搭配適合的AI模型提供服務
有使用NPU的產品 都可以叫做AI電腦AI筆電
不是只有你那種認為AI公司的AI伺服器 要用輝達顯卡才叫做AI運算
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「RTX 5090：4,000 TOPS / VRAM 32GB / NT$100,000」
顯卡有強大AI運算能力 但顯示記憶體不足 只能運行32G模型
想要運行studio相同的512G大模型 5090 要16張5090 有64,000TOPS
相同跑512G模型
「Mac Studio M3 Ultra：1,000TOPS / VRAM 512GB / NT$491,400」
「RTX 5090 x16：64,000TOPS / VRAM 512GB / NT$1,600,000」
Mac Studio M3 Ultra「整機NT$491,400」 買來直接用
RTX 5090「只算16張卡就NT$1,600,000」
還要四張工作站級別主機板 四顆工作站級CPU 16顆1000W電供以及記憶體
有16顆千瓦電供還無法用 要申請工業用電
完成這些零件組裝與串接後 512G大模型才能進行運算
Mac Studio M3 Ultra在AI界被說超值是在這情況
不用數倍金錢就能有512G統一記憶體可以先跑大模型做訓練
看中的是大模型可以先行起跑 與金額低的CP值 不是NPU有多強
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