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第429章 人才AI（第3页）

当即联系新泰数据库，把构思简单描述一番。

在过去，自家对AI的应用，始终以工业为主。

比如AGV自动导向车。

也就是设定场景，或让平板车沿着既定路线，或让平板车独立识别，然后从一个点，前往另一个点。

于是基于AGV技术，诞生了Mall配货小车、企业转运车、移动厕所、停车楼自动泊车器、自动化物流集散中心、自动化无人港口、无人公交···

这些东西将会随着‘MT守望者公司’，一步步走向厂外，渐渐普及。

但AI还有一种应用，叫‘生成式AI’。

它跟垃圾桶的‘互动’有所不同。

属于‘基于一段文字，抽调全网资源，生产符合要求的结果’。

比如我想要一个妹子照片，AI抽取网络资源，开始绘图。

比如我想要一本修仙，AI抽取网络资源，开始编写。

但由于AI是对数据的一种应用，甭管AI多么聪明，产生的结果全都源于‘网络现有数据’，它不会创新。

第429章人才、AI

所以自家对‘生成式AI’的训练，投入较低。

反观北美。

受‘去工业化’影响，再加上北美互联网比较发达，那边最先诞生的是‘生成式AI’。

包括AI程序设计、AI绘图、AI对话机器人（客户服务）。

至于工业AI···

自动驾驶尚处于PPT阶段，唯一投入使用的，或许只有年前到货的移动厕所。

这不是说北美技术落后。

而是显卡矩阵误导对方一次，令自家在应用层（数据库+大模型）实现领先，接着铺设超高频通信网跨越3G、4G，令自家在连接层实现领先，然后自家借助这两点，弥补了自家在物理层（芯片）与北美的巨大差距。

北美若想追赶，必须拼着显卡商未来破产的风险，爆产显卡，扩大矩阵规模，提升算例。

然后拼着砸钱给巴蜀民用航天基地数千亿美刀的代价，铺设特高频通信星链，降低通信延迟。

没有这俩，北美搞不出工业AI，更搞不出什么蜂群、狼群。

那么，自家若想狙击北美，必然要先打击北美高新科技企业，避免北美制造更多显卡。

或者说，没有算力，玩什么AI。

而打击对方的方式···

余阳收到新泰数据库已经准备好生成式AI模型的回馈，当即开始实验。

五分钟后。

东方雅虎论坛忽然涌出无数新用户，先宣传倭系汽车，再互相伤害，或互相支持点赞。

这年头，厂外没多少人知道AI。

更没多少人知道AI还可以发帖。

于是···

AI：“卧槽，今天怎么涌出这么多新人？”

AI：“非洲通网了？”

网友：“那些发汽车帖子的，不要对骂，要和谐有爱啊！”

AI：“人家没骂，瞧这用词，句句经典，一看就是高学历。”

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