6775 穎台科技 - 最近無聊拿deepseek跟chatgpt來測試，問了一些比...

太公等股願者上鉤 · 2025-02-01T19:19:18Z

最近無聊拿deepseek跟chatgpt來測試，問了一些比較偏技術的問題，就拿用多層膜的技術跟產品基本問題來問他們問了半小時。雖然兩個AI都不能答很好，畢竟太公知道很多東西，兩個AI答案還是差很多，但很容易看出高低水平。但即使這樣都不是理想的狀況下，deepseek的答案跟思考還是讓太公覺得他跟chatgpt真的不一樣。如果deepseek答案都是從chatgpt蒸餾出來的，但從chatgpt回答的亂七八糟，說是從那蒸餾又很不合理。個人使用後，發現問專業問題，deepseek 是好chatgpt非常多。如果是靠蒸餾，從一個零分的答案蒸到變成10分也是很厲害。站在0分的巨人肩膀上得到10分，所以功勞是0分的巨人？那deepseek下面應該多站一堆零分的巨人就無敵了。當然主要是deepseek還是免費的，但千萬不要拿deepseek來問64天安門的事，這樣你為了深入了解中國的歷史，反而會錯失AI這個科技好幫手錯過未來投資賺錢的好機會，畢竟大部分正常人的人生不會一直都停留在64天安門，甚至一直在用AI軟體發問研究中國64歷史，這邏輯非常奇怪太公認為要研究64天安門，就去讀歷史系好好研究，然後最好到天安門附近住個幾年，好好去拜訪附近的人去了解可能更好。扯遠了，因為deepseek免費可能使用率高，也很容易沒回應當機，太公感覺也許再五到十年他們能回答太公的答案隨素材越來越專業，答案也許能有四五成正確吧。現在問他們比較偏專業的技術問題，感覺答案真的大概一成正確性都不到，但deepseek邏輯好很多。所以如果原本AI科技的進步要一直用台積電的晶片來硬剛，這樣的AI還需要很多年的演進，所以這次deepseek的創新，真的為這條原本只能砸錢的路指出一條軟體的新契機，軟硬兼施才是AI未來的路。當然科技業常常是這樣，除了生產還要有強大的設計研發力。若只靠生產技術人員是走不了長遠的路的，一旦改變應用場景就必須重新再設計產品的規格，所以必須要有研發設計的軟底子搭配。當然這也是平均毛利高達44%以上的3M，為什麼能領先業界的原因，因為他們的技術壁壘與護城河能大幅提升高毛利，而高技術壁壘表示前期研發必須走在很前面。我們看看3M的DBEF的發明團隊，一位關鍵人物葦伯在25年前，就是把DBEF的原理技術最早發表在世界級的期刊SCIENCE ，太公讀冊時記得這期刊只要投一篇過的IF就幾十點，已經被引用七百多次，投過一篇都能讓好幾個博士畢業了。就知道3M這產品的研發技術水平不是一般只靠生產製造而已，當然在這期刊發表前關鍵的三篇基礎專利早都投好了，當然就開啟後來3M多層膜幾百篇的輝煌子專利，專利家族與延續案時期。這個大作太公看完也是必須點一個讚以示景仰，畢竟這個的DBEF跟其他相同技術的多層膜產品，後續這些年來已為3M帶來了接近一兆台幣的營業額產值。當然對於3M這個大公司而言，他每年平均營業額一年就9000億～一兆台幣以上，多層膜比重單看起來不是非常高，但實際上3M的多層膜若放到任何中小公司，可都是非常可觀的營業額跟獲利。