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作者 LDPC (Channel Coding)
標題 Re: [情報] google財報亮眼
時間 Fri Jul 24 05:57:55 2026

感覺每三個月或每半年 主題又重新回圈 這些落地裡面 大眾認知比較少注意就是To-B

就是垂直AI應用層發展

以法律來說 法律事務所 entry-level職缺大量砍 而Harvey這家公司 今年ARR已經破300M
**Disclaimer 第一句敘述過於個人主端臆測 細節參照這
https://chatgpt.com/share/6a629191-550c-83ea-8953-fc2b8ead364c
ChatGPT - 法律就業需求分析
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醫療底下 這個是最沒效率錢坑 光是電話醫療約這塊就養活Elise AI
這家新創今年營收已經破了200M ARR 他是從房地產虛擬專員起家
https://www.youtube.com/shorts/_qvJkjyyBP4
https://www.mg21.com/eliseai.html
人工智能驱动的自动化和对话式服务公司：Elise AI Technologies | 美股之家 - 港股美股开户投资百科全书 Elise A.I. Technologies Corp.创立于2017年，总部位于美国纽约州纽约市，Elis ...

 
你自己算一算多少產業會被這家公司影響

你想知道現在語音服務AI進展 參照OpenAI GPT-live-alpha模型 我測過
這玩意跟真人沒啥兩樣了 他是基於full-duplex設計 完全沒延遲 所有客服都可以死去

前陣子在我去參加Databrick 的AI Summit 在裡面遇到Kaiser科技人員(醫療保險業)
他說他們IT部門全部let go 因為採用了Databrikc AI Agent方案 許多人力需求下降

那設計領域公司(上市了) Figma 他們營收還在成長 也開始自己建立模型

Figma跟Cursor很像 都是走通一個營業模式 然後被人類學抄走 直接胖揍

自動化IT公司serval 讓一兩個人類主管就能幫你打造IT管理 這故事我講過N次
https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1765648618.A.1DA.html
Re: [新聞] 甲骨文股價暴跌超10%！訂單積壓越來越多 「燒錢」砸AI - Stock板 - Disp BBS LDPC 從AI晶片來說 基本上算力效率跟記憶體就是大趨勢 存算一體就是一個主軸 所以可以買HBM/算力小隊/台G 我基本上就是這樣幹 這篇就類似之前的Mamba這類型paper 就是希望能取代Transfo


電影業更是慘不忍睹 現在一堆10人 studio就可以取代以前1000人公司的movie studio
搭配AI 對岸已經搞出AI演員了 一堆演員龍通失業 AI影片發展更是誇張
Netflix採用AI影片也只是遲早的事情

垂直AI這個競爭對手就是人類員工 以前人類教印度外包 現在只是人類教AI

數學領域最近都很夯用AI tool幫忙證明


多虧此 整個舊金山房地產火箭大爆升 一堆屋主寧願收御二家員工股票 而不是收現金賣房

然後多虧對岸開源 從Qwen到Kimi  現在新創終於有機會回去跟御二家在垂直AI打架


比方說Figma 最近開始要跟人類學打架了

AI如果要泡沫 就是垂直AI和應用領域大爆炸 證明無法取代人類
--
上面我打得一堆公司 都是用狗家雲方案 那些營收從來不是從每個月20美金或免費仔
而是專業從眾人員 等哪天token價值比該國人類最低時薪低 就是領域屠殺

現在token價錢是比美國人便宜 但還沒比台灣人便宜

而token價錢就是記憶體 算力 資料中心 進展
以前已經貼過了 資料中心就是一個世代國家之間競爭
https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1739774611.A.966.html
[心得] 資料中心投資方向 - Stock板 - Disp BBS LDPC "遇到任何不能解決的事情 就用C4炸彈" 在AI界這邊也是 "遇到任何無法解決的事情 就用算力出奇蹟" < @v@b AI社群> (在下方任何段落





※ 引述《jyuny1 (凱文藍)》之銘言：
: 這麼快，就是這些數據太多了，而且標準明確所以容易訓練獲得結果。但帶來的衝擊也是很
: 明顯的，這就不多贅述了
: 3. 長期 2027 年，我看完財報比較有懷疑的是 gemini enterprise 80% 的增長到底是怎麼
: 來的。按照我所知的很多企業自己怎麼用 AI 都搞不清楚。連數據都亂七八糟的就
: 算喂進去不管模型多聰明效果也有限。有玩notebooklm 的人應該能理解我在說什麼。
: 有人說 LLM 可以拿來做很多東西啊，比如翻譯、比如 RAG 還有很多東西。但目前 google
: 除了在 gmail（幫我搜 email 總結內容）、google worksuit（幫我做 ppt） 、搜索的ai
: overview 幫我做總結意外，在消費級的體感上並沒有爆炸性的突破。
: 長期不認為賣 token 是一個好生意，這個模式到最後就是比誰最好最便宜。跟電商的多快好
: 省差不多邏輯。習慣賺高毛利的互聯網公司不會長期做這件事情
: 結論
: Google 如果沒出什麼黑天鵝要輸的機率不大。他是目前牌桌上少數有技術、有數據（幾乎全
: 世界的 search query）、有錢（廣告跟 GCP 現金流）、有硬體（TPU）的公司。如果這些辦
: 法除了搞 gemini 賣 token 以外再做出什麼面向消費者的 killer application 估計也幾個
: 人能搞出來了。
: 如果上述被證明屬實等於變相證明 LLM 是個看起來華麗但沒辦法對廣大消費者造成改變並帶
: 來業務增量的技術。這樣 mega7 是否會願意繼續付錢？nvda 是否能繼續獲得訂單？這整個
: 擊鼓傳花的資本敘事是否能繼續？
: —- 以下是題外話
: AI 的定義很廣，被新聞媒體用爛了
: 沒 chatgpt 之前的搜索引擎、ranking、matching、語意理解這些也屬於 AI 領域的範疇，
: 現在很多人的 AI = LLM 這樣理解也是有偏頗的。
: coding agent 只是讓寫程式的演變
: 第一代人寫組合語言到機器碼執行
: 第二代人寫程式語言透過 compiler/interpreter 轉到機器碼執行
: 第三代人利用自然語言透過 LLM 寫程式語言透過 compiler/interpreter 轉到機器碼執行:
: 轉譯越來越多不一定是好事情，但第三代成本低可以 24 小時運作，完成事情的邊際成本降
: 低，這樣就變成工業化的形式
:
: 另外一個是利用 LLM 產電商產品圖、文案、內容從廠商的角度看起來很棒，但最後還是要?
: 真人買單才能轉成 GMV。如果大眾天然對模型做的內容反感，那這些所謂的「增效」是否真
: 的有用？
:
: 有人會舉之前工業化前的商品作為例子，但核心區別在一個是摸的到的實體工業化產出，而
: 這波是看不到摸不著成本更低規模更大的產出。我認為越多內容垃圾，會降低整體人類跟模
: 型的智力
:
:
: --
: ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 1.160.117.39 (臺灣)
: ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1784842068.A.B13.html:
: ※ 編輯: jyuny1 (1.160.117.39 臺灣), 07/24/2026 05:32:08:
: ※ 編輯: jyuny1 (1.160.117.39 臺灣), 07/24/2026 05:34:47

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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 98.37.67.135 (美國)
※ 作者: LDPC 2026-07-24 05:57:55
※ 文章代碼(AID): #1gOevbMd (Stock)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Stock/M.1784843877.A.5A7.html
※ 同主題文章:
[情報] google財報亮眼
07-23 04:47 asahi98.
Re: [情報] google財報亮眼
07-23 09:47 breathair.
Re: [情報] google財報亮眼
07-23 17:08 lifeowner.
Re: [情報] google財報亮眼
07-24 00:10 Zzell.
Re: [情報] google財報亮眼
07-24 05:57 LDPC.
Re: [情報] google財報亮眼
07-24 12:59 zzahoward.
Re: [情報] google財報亮眼
07-24 13:36 kobeNCKU.
Re: [情報] google財報亮眼
07-24 14:42 ccchang123.
Re: [情報] google財報亮眼
07-24 15:08 ccchang123.
Re: [情報] google財報亮眼
07-24 17:05 DogEggz.
Re: [情報] google財報亮眼
07-26 08:09 waitrop.
Re: [情報] google財報亮眼
07-28 11:36 LDPC.
Re: [情報] google財報亮眼
07-28 12:29 a000000000.
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:00:47
推 NdFe35: 推1F 07/24 06:02
推 KyrieIrving: 這種2F 07/24 06:02
推 abc12812: 其實法律新人職缺才剛創新高
https://tinyurl.com/3s8jpfb43F 07/24 06:02
推 PTIMIKE: 網飛已經有用AI了5F 07/24 06:04
→ ben108472: 但設備漲價，token還有可能繼續漲6F 07/24 06:05
推 wxyz7819: 推7F 07/24 06:10
推 DonDonFans: 推8F 07/24 06:10
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:14:54
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:17:42
推 jyhfang:9F 07/24 06:18
推 jyuny1: 我說 LLM 在 mega7 業務內能帶來的業務增長。你提新創，有點牛頭不對馬嘴10F 07/24 06:22
這些新創是LLM蓋的垂直AI 他們貢獻了雲端三大廠商大部分收入
垂直AI->AI Agent (跑在雲端三大廠商)->雲端裡面除了GPU還包含資料
垂直領域個公司所需要SAAS資料,GPU/GPU都在三大雲端上面
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:25:43
推 jyuny1: 這些新創會用的量可能都不到 mega7 總體的 1% 吧
12F 07/24 06:28
你不是在討論LLM帶來Mag7成長嗎 主題就是To-B成長啊 To-B在非碼農滲透率不到30%
這就是未來的需求跟Mag7 所賭的未來
美國在醫療支出(醫院 保險 藥局等等)目前是5.3兆美元 但效率極低 透過LLM自動化
這就是他市場 目前除了新創外 想搶入玩家有 狗家醫療 Nvidia,Amazon, Orcale,MSFT
所以的佈局都在打入自動化 第二大就是法律財經房地產 這些滲透率都還沒超過30%
OpenEvidence AI對每個醫生收的1000元 部分都會貢獻到三大CSP上
https://www.youtube.com/watch?v=fNI__WGJzbE
https://www.youtube.com/watch?v=x8b7_cnustM
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:30:56
推 create8: 謝謝大大分享!!14F 07/24 06:29
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:35:01
推 breathair: AI革命對標的不是網路革命，比較類似電力革命，整個人類的生活模式會因此而改變的層級，推15F 07/24 06:34
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:35:58
推 poeoe: 這就是現實世界 一般勞工要做好準備了17F 07/24 06:38
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:38:30
推 pinkowa: AI結合醫療實際應用 最先進的在中國而不是美國
所以你要評估真實AI應用狀況 要看中國AI醫療應用18F 07/24 06:39
https://waytoagi.feishu.cn/wiki/Xmk2w8Fwwi8zWpkJRTYc3G8znkT
我是在這領域 目前我聽到都是反過來
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:42:43
推 davie11333: 99狗狗 99記憶卡蛙20F 07/24 06:43
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:44:21
→ pinkowa: 創新跟實際落地是有差距，真的投入使用又是另一回事21F 07/24 06:44
你認真......上述都已經落地 ARR就是收入啊 真實收入
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:45:05
推 jyuny1: 所以你用中國的情況判斷美國的股價 這個邏輯也是
XD22F 07/24 06:46
https://www.cdhuabenlihe.com/sys-nd/77.html 你看最後一段
美國醫療AI有經濟效益 中國沒有
摘錄上方
医院采用意愿
中國
低（缺乏商业动力）
美國
高（有明确经济效益）
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:47:20
※ 編輯: LDPC (98.37.67.135 美國), 07/24/2026 06:48:49
推 David312: 請教一下，目前ai發展應用除了常見的聊天機器人，翻譯跟影片製作甚至寫程式之外，距離能生出自動化的機器還有多久，我指的是類似自動駕駛或是自動化機器人之類，是有聽說美國打仗時候有用上ai控制無人機，如果成真其實搞不好某些勞動類工作很快都會被取代24F 07/24 06:48
→ sinclaireche: 機械問題本身比較多30F 07/24 06:50
推 jyuny1: 我覺得你提的這些論證都不會是反應 mega7 股價或者 sox 指標變動的論述基礎。你已經偏題了31F 07/24 06:53
→ lalacos123: 跟反AI的講再多 他都不會信的33F 07/24 06:55
推 hpk89: ai最成功的結果就是大量取代人類工作，但大量人失業會造成消費變少，經濟其實是受損的，對整體股票市場不利，得利的可能只有賣鏟子跟算力的公司。34F 07/24 06:56
推 ADS1: 已反應37F 07/24 06:56

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