部屬在手機等類似的末端設備，基本上都是邊緣運算。
這些都是有針對範圍內的應用場景設計的（照片處理等, 透過 Siri 執行高階命令）

但 Siri 當客戶第一線的角色，得回答客戶不設限的問題。
Apple 也需要有泛用型的 AI。當然泛用型通常不會落地，需要資源/更新 基本都上雲。

另外我相信 Google 其實早就有在接觸 AI 相關領域。（如圍棋...比賽）
但效率跟傳統方式比太差了。

Google 還是有用人工的方式處理分類、權重等優化，提高準確率，減少運算成本。
推出 AI 來只是破壞自己的****市場，以及每次查詢所需的運算成本比原本的高太多。

直到有人出頭，破壞的原本生態。所以 Google 並不是真的從 0 開始。

PS:
我從小就一廂情願，只對有興趣的會花時間學。完全不管學校教的，偏科很嚴重。
後來做硬體工作，慢慢遇到瓶頸（如高頻電路設計），深刻體會到「數學為科學之母」。（類比電子玩不下去）
後來改軟體工作，也是從機器學習/深度學習等，再次被自己爛爛的數學打敗。
現在年紀大，記憶力，專注力真的不比以前。有興趣學，但基礎太差，且沒效率。

對 google 這種等級的公司，就算是從零開始發展 ai
也是很快的事情，因為除了領域人才，最需要的就是錢
之前微軟內部除了 PHI 團隊外，事實上還有另外一個很強的團隊
但根據一些謠言，這兩個團隊在內部搞派系鬥爭
結果 PHI 一直更新，另個團隊在公司裡被冷凍
後來這個團隊被以沒生產力為由被微軟開除
這團隊後來找到其他金主，半年後弄了一個 LLM
然後評測結果完全碾壓 PHI4，打了微軟一個大巴掌

台灣人比較急功近利
除非能很快賺錢，大多都不願投資
我在 youtube 上有訂閱一個中共國人的頻道
https://www.youtube.com/@TSLA99T/featured
這個頻道主在特斯拉做了很多年的機器學習
他曾說過，他在特斯拉做 FSD 的經歷
FSD 從什麼都不能做，到能夠安全地變換車道
還有急停就花了五年，而這五年只是他中途加入的那五年
所以實際上應該更早之前就在開發

我其實數學也很差
所以機器學習這些事情跟我也無關
沒有這方面天份，後天再怎麼努力也就那樣
往好的方面想至少你比那些真正的專家更早可以達到天花板

Google 有另外更大的優勢，是 資料（爬蟲）。

訓練所需的資料，得透過大量的爬蟲程式收集。

這方面是 Google 本來的強項。

其他公司光收集資料，所需用的設備，網路資源等恐怕就把錢燒光了。

況資料這方面向來有隱私、法律爭議。

所以中國這方面也有天生的優勢。它起飛剛好在網路時代。

美國很清楚，所以視為對手。

是的，說的很對
幾個月前馬克祖克柏受訪的時候
坦承 LLaMA 4 為什麼搞砸的原因
其中有一部份就是提及資料來源大大的受限
能夠使用的訓練素材更少，原先曾使用過的有些從開放授權改為非開放授權
結果就是導致 4 比 3 還要更差

Apple電動車應該不是搞不出來，而是不想搞

照樣照句真好用，實際上就是沒競爭力、輸人怕被笑

看看Apple Vision Pro現在的慘況，大投資+大張旗鼓=大烙賽

YT上面一堆iPhone vs 三星的照片AI修圖比較

Apple的簡直就是智障AI，連圈選物件都難、補出來的也是破綻百出

那個娘泡從一開始就不打算創新,只想守成和賺快錢,這樣的態度終於有報應了,不過也賺夠了 !

美國財政部長貝森特透露，美國可能入股造船等其他產業的公司，
而美國沒有理由入股輝達，因為輝達不需要金援。

貝森特27日接受美國「與瑪莉亞早晨有約」（Morning with Maria）節目主持人訪談時，
表示輝達不需要金援，美國不會入股輝達，「我不認為輝達需要財政支持，
所以目前這似乎不在考慮範圍內」。

真的，
除了例行性SOC、CPU更新之外，
其餘的都是跟著其他廠商推什麼，他就順勢推什麼，
只是品牌效益讓寫手來寫文章瞎哄抬，敲盤子賺更多錢而已，
舉個例：airpods

其實看看前陣子人才四處流動的新聞
就能發現AI人才幾乎被華人佔據(台灣沒有
變成美國(大陸)華人 vs 大陸華人的局面
馬斯克發表Grok 4的時候，身旁都是華人
Google，華人
open ai也華人
其他的不想講了，總之台灣人沒份
這次的AI革命我看到的是印度人卻缺席了(或說沒那麼多)
這是怎麼回事?
印度也是數學強國，而且程式猿隨地撿的國家

而台灣應該是雙缺
人才缺，資金缺
這世界上的AI玩家現在只有兩個國家
大陸、美國
原因為啥應該很明顯
錢是第一個因素