by 艾瑪 – 最後更新日期: 2024-06-16

艾瑪摘錄：APPLE (AAPL) 思考過程轉換（一開始、轉捩點）/ Apple Intelligence / 發哥、 apple對照表 / LM 是否沒有強大的護城河？ / 開始要往 software去看？ / 降槓之後，選股轉換 / QA

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APPLE (AAPL) 思考過程轉換

一開始

一開始認為apple在AI的時代是落後的，因為蘋果沒有在AI下單

轉捩點

約一個月前，發現蘋果的a跟m系列芯片真有在拉貨
a系列拉貨可能原因 ➡️ 中國要降價，所以提早備貨
m系列拉貨可能原因 ➡️ m2 跟 m4 可以作並聯，成為apple的server ➡️ 蘋果終於要跟上了？！

看了聯發科達哥的展以後，了悟蘋果酷妹要幹的事就是去「槓桿大家的能力」
相關資料 ➡️ DaVinci(達哥) 生成式AI平台

in house的東西還是會繼續推，
但蘋果擁有大量的終端裝置（手機、電腦）以及蘋果粉，所以可以直接去槓桿大家的腦力

Apple Intelligence

Apple Intelligence 真的蠻屌的，Siri 自障轉天才
直接貼影片給大家看（可選中文字幕）

AI = Apple Intelligence
酷妹直接重新定義AI. xd

可以把siri 看成達哥

發哥、 apple對照表

大概這樣～盡力了…..

	APPLE	聯發科
後端整理	Siri	達哥
	foundation model（在edge端、雲端都可以使用）	Fintune LLM、Brixie
	OpenAI GPT-4o (不排除之後會串更多模型)	Azure OpenAI 、GPT、google gemini

前端整理	Semantic Index 經由查看所有的個人資料，做成關鍵字排列 ➡️ 提高回答的準確度（會有把個資全看光的疑慮，所以蘋果一直強調他們的資安會好棒棒）	向量資料庫(RAG) ➡️ 可讓AI回答更準確
	App Intent 需要透過多個app執行	執行面 ➡️ 透過大量的plug in

聯發科技對話機器人「達哥」成為員工工作時的萬能管家

Azure OpenAI 服務是將 OpenAI 的 API 與模型放到Azure平台上，專為企業與產業應用所設計，讓企業客戶有機會體驗大型生成式 AI 模型的威力，能為企業和開發人員提供營運規模的高效能 AI 模型與領先業界的效率，提供更多商務價值。導入Azure OpenAI後，聯發科技制訂出生成式AI服務框架（Generative AI Service Framework, GAISF），並在此框架下，開發了一款具有ChatGPT功能的企業級對話機器人—DaVinci（達哥）。達哥不僅擁有傳統ChatGPT的問答功能，還支持自由選擇並安裝各類插件（Plug-In），擴展不同功能。
_{資料來源：聯發科技採用微軟Azure OpenAI 企業級資安規格取得競爭優勢}

艾瑪做功課

什麼是 RAG？

擷取增強生成 (RAG) 是對大型語言模型輸出最佳化的過程，因此在產生回應之前，它會參考其訓練資料來源以外的權威知識庫。大型語言模型 (LLM) 在大量資料上訓練，並使用數十億個參數來生成原始輸出，用於回答問題、翻譯語言和完成句子等任務。RAG 將原本就很強大的 LLM 功能擴展到特定領域或組織的內部知識庫，而無需重新訓練模型。這是改善 LLM 輸出具成本效益的方法，可讓 LLM 在各種情況下仍然相關、準確且有用。
_{資料來源：AMAZON 官網}

TCO指標是什麼？

TCO 指標 = Total Cost of Ownership = 全擁有成本

是一種衡量產品或系統在其整個生命周期內所有成本的財務指標。這些成本不僅包括初始購買成本，還包括使用、維護、升級和最終處置等階段所需的所有費用。TCO 指標有助於企業全面了解一項投資的真實成本，從而做出更明智的決策。

TCO 指標的組成要素

初始成本：購買產品或系統的直接成本，包括設備費用、安裝費用、以及可能的培訓費用。
運營成本：使用產品或系統期間的日常運營成本，例如能源消耗、員工工資、耗材等。
維護成本：維持產品或系統正常運行的費用，包括定期保養、修理、備品備件、和技術支持費用。
升級成本：產品或系統的升級和更新費用，以確保其保持最新和高效。
處置成本：產品或系統在使用壽命結束時的處理和處置成本。

為什麼 TCO 指標很重要？

全面評估：通過考慮所有相關成本，TCO 提供了一個更全面的成本評估，避免了只關注初始購買價格而忽略其他隱性成本的情況。
成本控制：了解 TCO 可以幫助企業更好地控制和管理長期成本，從而提高投資回報率 (ROI)。
決策支持：TCO 分析有助於比較不同方案的總成本，從而做出更明智的購買和投資決策。

範例

假設一家公司要購買一台新伺服器，除了考慮購買價格，還應該計算以下成本：

初始成本：伺服器購買費用 $10,000。
運營成本：每年電力和冷卻費用 $1,200。
維護成本：每年保養和修理費用 $500。
升級成本：每五年需要硬體和軟體升級，費用 $2,000。
處置成本：使用壽命結束時的處理費用 $300。

在五年內，這台伺服器的 TCO 將是： TCO=10,000+(1,200×5)+(500×5)+2,000+300=20,300TCO = 10,000 + (1,200 \times 5) + (500 \times 5) + 2,000 + 300 = 20,300TCO=10,000+(1,200×5)+(500×5)+2,000+300=20,300

透過這樣的計算，公司可以更清楚地了解這項投資的全部成本，並做出更明智的決策。

LM 是否沒有強大的護城河？

apple 現在可以用GPT，但如果有一天蘋果可以像達哥一樣，用很多個模型去交互使用
➡️ 也許能做出模型並不是最重要的，要有很棒的user INTERFACE ，加上整合跟執行才是最關鍵的點

誰能掌握用戶，誰是最後的贏家

開始要往 software去看？

以前software是炒不起來的 ➡️ 認為巨頭會在消費性的AI收割一切

在to B的應用上，Niche Market（小眾市場）像是
賣場銷售、櫃位管理整合
資安監控
工廠生產自動化

結合了AI應用以後，哪一個會開花結果？
➡️ 搞不好下一波的AI狂潮可以複製2021 SaaS 之亂

接下來，有可能看誰能先把AI落地應用做好，就先噴再說

降槓之後，選股轉換

降槓 ➡️ 把ODM以及一些硬體的部位降低（除了一些後面還看好的公司）

下一步 ➡️ 尋找整合商、軟體商，或是代理商，直接把錢灌進去，覺得機會不錯的話再加槓

QA

台積電未來10~20年1是否會失去競爭力？是否要開始發展更多新興產業？

10~20時間太長，難以預測（競爭？地緣政治？各種可能……）

可預知的是接下來的3~5年應該都會很好，沒太大問題

長期投資不是買了就忘記，而是做了很多次「繼續持有」的決定

要發展新興產業？
台灣屬小國，人口少，又隨時遭受對岸威脅，能把一些特定產業做好，已經非常強惹！

加強既有產業，但鼓勵資本去嘗試新東西，但強求不來～

最強的軟體人才都在巨頭，有機會就會跳巨頭，人才也不一定留得住

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股癌EP461 | 🍘【APPLE 思考過程轉換】

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