嚴格來說不是反超，
聽搞AI 20幾年的朋友之前講過，
Google很久以前就已經在做AI了，
是他們自己選擇放慢腳步。

現在google追回來，
不見得是好事，
到時候公司們為了競爭，
不走在正確的道路上，
AI可以很可怕啊。

AI就像一個小朋友，
你敢把一個小朋友丟出去自己生存，
過個幾年再看小朋友變成怎樣？

資本市場不會考慮後果的。

Google 本身的優勢，是在 AI 領域需要的高門檻中的全邊形戰士。

第二名 是微軟。正加大力道透過 Windows、以及 Edge + Bing 收集資料。
亦把 Windows （裝置）當成 AI 入口（跟當年 IE 一樣，Google 有 Android 裝置）

Apple 只有 20 億裝置可以當入口，但自己還生不出像樣的東西。
在 AI 領域 OpenAI 純軟，Apple iPhone/iPad 純硬。

頂多可以收門票的。跟當初 Google 一直花錢，在 Safari 當預設搜尋引擎一樣。
讓 Open AI、Google 當 Siri AI 助手。
Apple 有錢搶人才，但資料收集、訓練需要時間。（模型可能帶走，資料不太可能）
困難度也越高。一堆防 AI 爬蟲等開始出現，況跟自己一向以高隱私為豪...

其他就...

行政團隊之前完全不懂 AI，亂喊 AI ... 啥的。（以為選舉口號可以開芭樂票）

幕僚、顧問 在廢，也應該知道沒「電」玩不起。門檻高，想用 小吃店 都騙不了人。

連唯一沾上邊的GG都在5年內啟用自己備載電源27次。（以後只會更糟）

畫了一堆 AI 大餅，發現連電都不可能搞定。（自己把自己搞死，更不可能轉彎）

換改畫 國防 大餅... 哀。

在 AI 的軟硬體上，早就沒舞台了。只有 GG 沾上邊，邊也會越來越少。

現在跟人家講AI這兩個字母我都覺得超心虛
個人私心還是覺得現在大家講的AI都太虛幻了

是阿，講 LOW 點，就是一個更大型的權重表。

就算是生成式 AI 也只是盡可能模仿人類的回答。

因為網路世界、科技業、本身就是大量已經數位化的資料供分析。

AI 就是用這些資料去訓練（調整權重）。

很多領域是封閉，未曾數位化。AI 就....

除非那些封閉的領域，自己把專業數位化，投入設備訓練。

PS:
不過很多地方，倒是能提供不錯的生產力與效率。

網路上那種假影片算AI嗎?
現在很多影片已經分布清楚是AI還是實境

再過個兩三年很快就逼真到分不出來了
AI生成影片??

如果用 20 年前的 Ai 來講
那 AI 定義就太廣義了
目前大家都在做的 LLM/VLM 是基於 transformer 架構的 AI
也就是最近 10 年內的事，你不會找到其他架構的 LLM/VLM
Google 從底子來講，只要他想做就不太可能輸
不是因為他家特別厲害，純粹只是他錢太多
當初落後 meta 到現在反超打到 meta 腳步放緩
拼的是家底比人家厚
Google 有兩倍於 meta 的 AI 科學家
四倍於 meta 的算力
靠算力進行內部多次迭代
反超只是時間上的問題

跟微軟不一樣，微軟只要有兩個同質性團隊
那就是互鬥的開始
今年 PHI 團隊鬥贏另一個團隊
然後就沒有然後了
那個鬥輸被火的團隊
只用半年就推出比 PHI4 更強的 LLM
還公開批評微軟內部放任權力鬥爭

反觀 Google 曾同時擁有 Bard, DeepMind
但 Google 放兩個團隊選擇做自己想做的事情
兩個團隊之間沒有利害關係，沒有誰佔了誰的茅坑的問題
然後時機成熟，將兩個團隊整合
沒有任何一個人因為合併被火
團隊內不會因為有人比你優秀
到年終固定火掉那個吊車尾的

現在生成式AI比較實用的
翻譯 語音 生成或編輯圖片影片 寫code 搜尋 遊戲NPC
好像沒了
人類科技樹好像也沒有因為這個生成AI有什麼突破或加速
但是感覺詐騙會因為這個技術變得防不勝防

算，沒有意外的話2026、2028年將會是AI生成影片井噴