距離 AI 的 iPhone 時刻已經過了二年了，但發展的腳步依然未見放緩，在這段時間裡，我一直在思考的最大問題之一就是：生成式 AI (Generative AI) 的價值究竟會在現在和未來如何分配與成長
傳統科技層級
- 上游 CPU 雙雄：AMD 和 Intel 之間的競爭一直推動 CPU 市場的創新和發展，長期以來，Intel 在桌面、筆記型電腦和伺服器處理器市場佔據主導地位，但 AMD 憑藉先進製程不斷縮小差距，甚至在某些領域超越了 Intel
- 中游基礎設施：AWS 、 Azure、GCP 同樣在積極擴展其全球足跡，擁有全球最廣泛的雲端基礎設施網絡，也都在投資高性能計算資源
- 下游應用生態：Adobe 和 Salesforce，分別在設計師和創意專業人士的工作效率、客戶關係管理 (CRM) 市場扮演領頭羊的角色
AI 科技層級
- 上游 GPU 王者：Nvidia 設計和銷售 GPU 為主，並在 AI 領域中獨佔領先地位
- 中游基礎設施：AI概念股 AWS、GCP、Azure 和專門的 AI 推理 (Inference) 雲端服務商 (如 Coreweave、Lambda 等)組成
- 下游應用生態：包括大語言模型 (Large Language Model) 如 OpenAI、Anthropic、xAI 等、圖像模型(如 Midjourney 等)，以及其他專注於生成式 AI 的應用服務
AI 的價值體系
我們正處於一個技術平台變革的早期階段，目前上游 GPU 王者：Nvidia 占據了最大的市場價值，但我認為生成式 AI 營收目前結構分布不會一直持續下去，我預計，隨著時間推移，下游應用生態也會在整個價值鏈中佔據相當高的比重，在過去十年中，手機產業的價值分布經歷了明顯的遷移，上游 GPU 王者，接著轉向中游基礎設施，最後則以下游應用生態為主
雲端運算領域也經歷了類似的發展歷程：首先是數據中心 (Data Center) 的大規模部署，接著雲端服務供應商逐漸成長壯大，AWS 於 2004 年成立，並在 2010-2012 年間獲得了第一批重要客戶 Netflix
我預期消費市場也會經歷類似的轉型過程，這個轉變將從硬體層面開始。就像數據中心的演進一樣，消費者設備也將升級換代，包括 AI 個人電腦、智慧型手機，以及各種創新形式的智能裝置 (例如 Meta 眼鏡、Humane Pin、Rabbit R1 等)
大語言模型 (Large Language Model) 正在改變搜尋服務所在的資訊、遊戲等娛樂、電子商務，舉例智慧客服機器人是其中最顯著的應用之一，基於大語言模型的智能客服系統能夠理解複雜的客戶詢問，提供準確、個性化的回答，大大提升了客戶服務的質量和效率，大語言模型還能夠為用戶提供更加精準的商品推薦，通過分析用戶的瀏覽歷史、購買行為和評價內容，大語言模型可以深入理解用戶的偏好和需求，推薦最適合的商品，這不僅提高了用戶的購物體驗，也增加了商家的銷售轉換率，此外，大語言模型還可以幫助商家自動生成商品描述、行銷文案等內容，提高運營效率
