Yapay zekanın anakaradaki güçlü yükselişinden sonra, Tayvan'daki teknoloji endüstrisi nereye gitmeli?
Bu makalenin INSIDE tarafından aktarılmasına izin verilmiştir. Yazar, INSIDE kıdemli editör Li Baifeng'dir. İçerik, 25 Eylül'de Academia Sinica, Tayvan'da Google Tayvan genel müdürü Dr. Jian Lifeng'in ev sahipliği yaptığı yapay zeka etki alanları arası liderlik kampıdır. Konuyla ilgili yapılan konuşmaların kayıtları.
Şekil Dr. Jian Lifeng, Google Tayvan Genel Müdürü
Google'ın yapay zeka geliştirme
Yapay zeka şu anda çok popüler ama bu alan bir anda görünmüyor, bir dizi ilerlemenin birikimidir. Algoritmalara ek olarak, mobil cihazlar ve bulut hizmetleri aracılığıyla, bilgisayarlarla her zaman ve her yerde etkileşime giriyoruz ve ardından temeli atarak çok fazla veri üretiyoruz. Elbette bu çılgınlık, iki veya üç yıl içinde bir yapay zeka balonuna sahip olabilir, ancak tıpkı İnternet balonu gibi, balonun ardından daha sağlıklı bir gelişme gelir. Endüstrinin yönü her zaman daha akıllı hizmetlere doğrudur, bu nedenle yapay zekanın gelişimi kaçınılmaz bir eğilimdir.
Google'daki çalışmam sırasında en ideal yapay zeka uygulamasının anti-spam olduğunu gördüm.O zamanlar akademide araştırma yapan pek çok insan vardı ama şimdi neredeyse hiç yok, çünkü sorun çözüldü. , Herkesin posta kutusu açılır ve birkaç önemsiz mektup vardır. Ancak bu mükemmel olduğu anlamına gelmez. Derin öğrenme teknolojisini uyguladıktan sonra, Gmail artık spam filtreleme konusunda daha fazla ilerleme kaydetti. Bin harften biri spam, bu da derin öğrenmenin çok iyi olduğunu gösteriyor. değerli.
Derin öğrenme, son yıllarda akademi dünyasında birkaç büyük atılımdan biridir, ancak kağıtlardaki atılımlar ile pratik uygulamalar arasında hala büyük bir boşluk vardır.
Spam'e ek olarak, Google'ın makine çevirisi, konuşma tanıma ve görüntü tanıma gibi hizmetleri zaten yapay zeka teknolojisini kullanıyordu.
Makine çevirisi kısmında ilginç bir hikaye var. Google bir zamanlar, o zamanlar önemli olduğu düşünülen, diller arası bir arama hizmetini başlattı, çünkü kullanıcılar normal dilleri dışındaki dillerde veri arayabiliyorsa, daha zengin ve daha eksiksiz olmaz mıydı? Sonuçlar açıklandıktan sonra, insanların anlayamadıkları dillerle ilgilenmemeleri nedeniyle talebin çok az olduğu ve arama sonuçlarına konulmasının boşa gittiği ve sonunda hizmetin kapatıldığı tespit edildi. Bu yüzden bazen teknoloji bunu yapamaz ve bazen teknoloji yapsa bile piyasanın talebi olmaz.
Google, derin öğrenmeyi öğrenmek için 5000 mühendisi eğitti ve ardından her mühendis bir proje bulmaya gitti, 5000 yapay zeka projesi vardı ve onlara yeterli bilgi işlem kaynağı ve verisi verdi, ancak 10'dan azı faydalı oldu. Ve yararlıdır. Neden yararlı olduğunu bilmiyorum. Faydalı olacak kadar veri var mı? Veri olmadan işe yaramaz mı?
AlphaGo eğitim için kullanılabilecek çok sayıda oyun kaydına sahiptir, bu yüzden ne kadar çok pratik yaparsanız o kadar güçlü olur.Peki ya AlphaGo aniden "hafıza kaybı" olursa? Bundan sonra, DeepMind ekibi AlphaGo'yu ön bilgi olmadan bu kadar güçlü hale getirmek için çok çalışıyor. Başarılı olursa, büyük bir atılım olacak.
Google'ın neyi iyi yapabileceğini bilmediğini, bu yüzden denemek için çok sayıda mühendisi eğittiğini vurgulamak istiyorum. Testte başarılı olanlar yaklaşık 50 kişilik bir danışma grubu oluşturacaklar. Bunu ihtiyaç duyan her proje için bulabilirsiniz. Danışma grubunun danışması daha az yanlış olabilir veya nasıl yapılacağını bilmek daha iyi olabilir. Şu anki Google yaklaşımı şudur:
Çok deneyin ve deneyim biriktirin.
Google'ın Deneyiminden Tayvan için Öneriler
Öncelikle, Tayvan'ın başarılı bir deneyim kazanmaya başlaması ve tüm Tayvan bölgesi düzeyinde bir danışma grubu kurması gerektiğini öneriyorum. Yapay zeka konusunda başarılı deneyime sahip olanlar, yeni başlayanlara bazı önerilerde bulunacaktır. Bu yukarıdan aşağıya bir rehber değildir, çünkü kimse neyin doğru olduğunu bilmiyor, ancak deneyim birikimi biraz daha az hata yapabilir ve yapay zekayı akademik bilimden deneysel bilime dönüştürebilir.
İkincisi, Tayvan bir açık kaynak kültürü oluşturmalıdır. Asya'daki zayıf açık kaynak kavramı, aslında yazılım endüstrisinin zayıflığına yol açtı.Bu, Android'in gelişiminden anlaşılabilir. Win-Tel döneminde Microsoft ve Intel, Tayvanlı mühendislere iki yıl önceden gelecekte nasıl gelişeceklerini anlattılar.Mühendisler iki yıl önce hazırlıklar yapmaya başladılar ve elbette iyi yapabilirler.
Ama Android çağında her şey başından beri açık kaynaktı. Kimse mühendise ne yapacağını söylemedi, tam iki yıl geçti, bilgisayar artık satılmıyordu ve cep telefonu satışları giderek artıyordu. Her şeyin zaten çevrimiçi olduğu ortaya çıktı, ancak fark etmedim.
Aynısı şu anda yapay zeka için de geçerli TensorFlow uzun zamandır İnternette açık kaynak ve herkes onu kullanabilir ama Tayvan'da gerçekten kaç kişi kullanıyor? Dünyada bu platformda halihazırda bir milyon proje var ama Tayvan henüz başlamadı, bu sefer hala iki yıl geç mi? Ama sorun şu ki, açık kaynak erken yaşlardan itibaren kurulması gereken bir kültürdür, kalkınmaya liderlik eden insanlar şu anda açık kaynak kavramına sahip değillerse, açık kaynağı kabul etmek zordur, neden başkalarının kullanması için kendi eşyalarını açsınlar? Ancak açık olmayan kaynağınızın sonucunun önde olmak değil, geride kalmaya devam etmek olmasını beklemiyordum.
Tayvanın donanım endüstrisi düşüncesi çok başarılı ve yazılım endüstrisinin gelişimini engelliyor
Açık kaynak kültürünün olmaması, Tayvanın yukarıdan aşağıya liderliği ile birleştiğinde, bu durumu daha da kötüleştiriyor. Google'ın düz ve aşağıdan yukarıya organizasyonu, herkesin merakını sürdürmesine, ilginç şeyler keşfetmesine, yeni araçlar denemesine ve yeni projeler oluşturmasına olanak tanır. Bu nasıl yapılır? Kavramlardan biri, kendilerine söyleneni yapan çalışanları bulmak değil, oynamalarına izin verecek yetenekleri bulmaktır. Google'ın Stanford Üniversitesi'nden binden fazla doktorası vardır, program yazmayı öğrenmelerine ve hatta kendi başlarına hata ayıklamalarına izin verin, bu en zeki insanların en temel ve önemli şeyleri yapmasına izin verin.
Tayvan'ın yazılım endüstrisi kendini kıramaz ve sorun burada yatıyor. Donanım endüstrisinde hiyerarşik yönetim anlaşılabilir, çünkü donanım üretimi yüksek derecede disiplin gerektirir ve liderler bunu kendi başlarına yapamazlar, ancak yönetimde iyi bir iş çıkarmaları gerekir. Ancak yazılım tam tersidir En güçlü insanlar en temel seviyeye yerleştirilmeli, en zeki insanların problemleri çözmek için en güçlü yöntemleri kullanmasına izin verilmelidir. DeepMind'in kurucusu kendi programlarını yazdı ve üç Google makine çevirisi bilimcisi de kendi programlarını yazdı.
Yazılım dünyasında sadece general var, asker yok, donanım dünyasında generaller askerleri yönetiyor.
Tayvan generallerindeki yetenekler mi yoksa askerler mi? Basitçe ifade etmek gerekirse, bir yazılım mühendisi açık kaynaklı araçların kullanımına aşina olduğunda, temelde bir generaldir. Ancak sorun şu ki, bir mühendis açık kaynaklı bir kuruluşta zaten büyük bir tanrı olsa bile, Tayvanlı şirketler onu hala bir asker olarak kullanıyor. Tayvanlı kuruluş, yazılım yeteneklerini statüsüz yapıyor. O, işleri yapması için çağrılıyor, ancak Tayvan şirketlerinden Google mühendisleri, raporlamadan sonraki bir hafta içinde birinci sınıf bir ekibe katılabilir. Aslında, yeteneklerin tamamı Tayvanlı şirketlerde var, ancak yeniden kullanılmıyorlar.
Bu bir organizasyon yapısı sorunudur. Tayvan gibi donanımın iyi performans gösterdiği bölgelerde, yazılımın başarılı olması zordur ve yazılımın iyi performans gösterdiği yerlerde donanım her zaman seyrektir.
Birisi soracak Tayvan'daki bir yazılım şirketi nasıl bu kadar çok general bulabilir? Bu aynı zamanda açık kaynak kültürüyle başlar. Google OS ekibindeki bir mühendis, biyoloji alanında doktora yapıyor ve alanında iş bulamıyor. Ancak, çocukluğundan beri açık kaynak kuruluşunda çok katkıda bulunan bir mühendis ve tanınmış bir tanrı oldu ve daha sonra Google'a katıldı.
Bu tabii ki yazılım eğitiminin yolu ile de ilgilidir.Aslında, açık kaynak platformu üzerinden program eğitimi, bir başarı duygusu kazanmanın en hızlı yoludur, çünkü öğrencilerin programları ev ödevi olarak yazmasını istiyorsunuz ve bitirdikten sonra kimse kullanmayacaktır.Başarı duygusu yoktur ve bunu düşünmeyecektir. Program yazmaya devam edin, öğrenmek öğrenmemekle eşdeğerdir. Fakat başka bir şekilde, öğrencilerin bitmiş programı açık kaynak platformuna yüklemelerini istiyorsunuz.İyi yazılmış ve faydalı programlar birçok kişi tarafından kullanılacak ve öğrenciler bir başarı duygusuna sahip olacak ve program yazmayı daha ciddiye alacaklar. Açık kaynak topluluğuna katkıda bulunmaya daha istekli, sadece yetenek güçlenmekle kalmaz, aynı zamanda bu yetenekler de görülecektir.
Öyleyse hala açık kaynak bir topluluk olduğunu bilmeden nerede yetenek bulacağınızı soruyorsunuz? Açık kaynak dünyasında, yetenekler kapılacak.
Yapay zeka, "işçi zekası" ile başlayın, çok deneyin!
Özetlemek gerekirse, bu sefer yapay zekanın gelişimi, çok fazla veri varsa başarılı olma şansı olmalı, ancak neden başarılı olacağı hala belirsiz. Başarılı olabilecek araçlar orada zaten açıktır. Tek yapmanız gereken bu araçları denemeye ve öğrenmeye devam etmek. Ne kadar çok insan denerse, başarı şansı o kadar iyi olur çünkü kimse başarıyı garantilemek için ne yapacağını bilemez, bu yüzden tek yol, daha çok denemektir, şans o kadar yüksektir. Google bunu şimdi yapıyor.
Örneğin, Stanford'un tıbbi araştırma ekibi programlar yazmaz ve meme kanserini teşhis etmek için tıbbi görüntüleri tanımayı öğrenmek için doğrudan TensorFlow'u kullanır.Sonuç, insanlardan daha başarılıdır. Dolayısıyla, verileriniz ve araçlarınız varsa, yararlı olup olmadığını sormayın, deneyin. Dürüst olmak gerekirse, bu konu zor değil, geç kalırsanız fırsat hemen başkaları tarafından alınır.
En zor kısım genellikle başlangıç değil, son kilometredir. Örnek olarak sürücüsüz arabaları ele alalım: Yılda bir milyon insan araba kazalarında ölüyor, ancak sürücüsüz araba bir kişiye çarpıp onu öldürdüğü sürece kimse onu bir daha kullanmaya cesaret edemez. Elbette bu, yasalar, yönetmelikler ve sigorta sistemleriyle ilgili sorunları da içeriyor, bu nedenle daha alınacak uzun bir yol var. Ama aslında otonom sürüş, insan sürüşünden daha güvenlidir.
Bu faktörlerden dolayı, en olası uygulama senaryosu otobüs şeridindeki otobüstür, çünkü kimsenin araba kullanmadığı metroya alışkınız ve otobüs şeridinde nispeten az sayıda başka parazit faktörü var. Otobüs şoförleri işlerini ilk kaybedenler olabilir, neyse ki çok fazla insan yok ve etkisi görece az. Herkes yoldaki arabalara alıştığında ve kimse kullanmadığında bir sonraki adımda otonom arabaları yolda kabul etmek mümkün oluyor, bu gelişmeler tek adımda sağlanamayacak.
Akademi ve endüstri boş ve araştırma sıfırdan başlamalı
Teknolojinin gelişmesi için hala uzun bir yol var, ancak risk sermayesinin yapay zekaya yatırımı aslında neredeyse bitti.
En yüksek yatırım zirvesi 2014'te 972 milyon ABD doları oldu. 116 işlem gerçekleşti Google'ın DeepMind'i satın alması bu yıl gerçekleşti. Sadece yatırımın sonu değil, dünyanın önde gelen ve geride kalanları da küçülüyor ve küçülüyor.Geçmişte Google ve HTC cep telefonları yapmak için işbirliği yaparak yaklaşık üç yıldır pazara liderlik ediyordu.Nokia'nın yetişmediğini görebilirsiniz. Ama şimdi Google VR yapıyor, herkes VR yapıyor, Google iyi değil ve herkes aynı şeyi yapıyor. Aslında, herkes arasındaki boşluk yıllar bazında değil cennette hesaplanıyor.
neden? İnternetin varlığından dolayı, bilgi mevcuttur ve istediğiniz zaman en son duruma güncelleme yapabilirsiniz. Aslında bu, risk sermayesi için çok zor bir zaman çünkü geçmişte hala akademik makaleleri okuyabilir, gelecekte nasıl gelişeceğini bilir ve sonra en çok fırsata sahip alanlara yatırım yapabilirsiniz. Ama şimdi akademik araştırma endüstriyel uygulamayla neredeyse aynı. Örnek olarak sürücüsüz arabaları alın Herkesin gelişimi benzerdir Silikon Vadisi'nde şu anda kullanılmakta olan bazı teknolojilerin hala belirsiz olduğunu görebilirsiniz. Sonuçta, otonom sürüşün birdenbire sadece bir balon olduğunu fark edip etmediğini kimse bilmiyor mu?
Şimdiki durum, endüstriyel uygulamaların akademik araştırmaya hakim olmasıdır, eğer kimse kullanmazsa, kimse araştırmaz ve eğer birisi kullanırsa, sadece araştırma yığınları olur. Google'ın risk sermayesi, kutular ve dolaplar arasında arama yapmak için okula gitti, ancak araştıran ve net sonuçlar elde eden popüler alanlar dışında kimseyi bulamadı, basitçe söylemek gerekirse, yatırım hedefini bulamadı.
Ne yapabiliriz? Google'ın risk sermayesi, sektörün araştırma yapmak için ihtiyaçlarına bakmak yerine herkesin kampüste kendi yönünü bulabilmesi için sektörü ve akademisyenleri kampüse geri getirmenin gerekli olduğuna inanıyor. Bu ikilem ancak yeni bir yön geliştirildiğinde çözülebilir, aksi takdirde ister akademi ister endüstri olsun, içi boş kaldı.
Tayvanın yapay zeka geliştirmedeki zayıflığı: geçmişte birikim yok
Yapay zekanın gelişimi bir gecede gerçekleştirilemez.Geçmişte önce Cloud'a sonra Mobile'a sahip olmamız gerekiyordu, ancak şimdi önce AI'ya ulaşabiliriz.
Google Translate tamamen yapay zeka değildir, aslında, daha etkili olan "çalışan zekası" dır. Makine iyi çeviri yapmazsa, insanlar tercüme eder. Her neyse, bunun bir insan mı yoksa bir makine mi olduğunu bilmiyorsunuz, ancak pratik yapıyorsunuz. Makineler gittikçe daha iyi hale geliyor ve 18 yıldaki ilerleme çok büyük olabilir. Aynı şey spam filtreleme için de geçerlidir, en etkili olanı kullanıcı bildirmedir. Yani önce "işçi zekası" var ve sonra güçlü yapay zekayı ortaya çıkarmanın bir yolu var Şimdi ses asistanları da böyledir, şimdi çok güçlü olmadığını düşünebilirsiniz ama giderek daha güçlü hale gelecektir.
Bu aslında Tayvanın zayıflığıdır. Geçmişte başarılı bulut hizmetleri ve mobil hizmetler yoktu. Artık yapay zekanın gelişimine girmek doğal olarak yetersiz. Özellikle büyük miktarlarda tüketici verilerine dayanan gelişmeler için Tayvan'ın hiçbir avantajı yok. , E-ticaretin yapay zekası gibi. Bu nedenle, öncelikle tıbbi görüntüler gibi, dronlar aracılığıyla elde edilen görüntü verilerinin uygulanması gibi kendi güçlü yönlerinize bir göz atın; bu, Tayvan'ın avantajı olabilir.
Son yıllarda Tayvan'da kaçırılan birçok fırsat olacak gibi görünüyor Örneğin, HTC cep telefonları alanında kaybetti, ancak bu sadece Tayvanlı aile için bir sorun değil.Aynı sorun uzun zamandır Japonya ve Avrupa gibi pazarlarda ortaya çıktı.Nokia, Motorola ve Sony Tayvan'dan daha önce çöktü.
neden? Çünkü donanım endüstrisi, tüketici elektroniği ve iletişim endüstrileri de dahil olmak üzere çok ince bir işbölümüne sahipti, ancak şimdi hepsi cep telefonlarına entegre edildi. Geçmişte fotoğraf çekmekten kameralar sorumluydu. Şimdi cep telefonlarında, eskiden bilgisayarlar vardı. Artık cep telefonları pek çok şeyi yapabilir, ancak görece Cep telefonunun yapabildiğini ne kamera ne de bilgisayar yapamaz. Geçmişte bu alanların toplamı yüzlerce marka olabilir, ancak artık cep telefonlarına entegre olduklarından on marka çok fazla olabilir. Bu markaların iyi gitmemesi değil, entegrasyondan sonra artık hakimiyet kuracak bir yollarının olmaması.
Geleceğin markaları yalnızca iki yerden gelecek: Amerika Birleşik Devletleri ve Çin
Cep telefonu markalarının iyi olduğunu düşünüyor musunuz? Aslında, cep telefonunuzu cep telefonunuzu kullanmak için değil, ağ hizmetlerini kullanmak için cep telefonunuzu kullanmak için kullanıyorsunuz. Facebook ve WeChat gibi, gerçekten istediğiniz şey cep telefonları yerine ağ hizmetleridir, bu nedenle ağ hizmeti şirketleri, hizmetlerini daha sorunsuz kullanabilmeniz için size üç veya beş yıl içinde cep telefonlarını ücretsiz verecek. Amazon'un Kindle'ı çok İyi bir örnek, e-kitap okuyucunuzu bir maliyet fiyatına veya hatta zararına satmaktır, ancak harcama yaparak para kazanmanıza izin verir. Kindle tüketicileri yılda 1450 dolardan fazla harcayabilir.
Geçmişte dünyada 1000 marka vardı ve Tayvan'da beş dökümhane vardı. Ayrıca müşteri seçebilir, fiyatlar üzerinde pazarlık yapabilir ve para kazanabilirsiniz. Ama şimdi cep telefonu dünyasında dünyada beş marka ve beş dökümhane var, ne yapabilirsiniz? Herkes entegre olmaya başlayacak, bu yüzden HTC Google ile işbirliği yapacak, bu yüzden Hon Hai şimdi dikey entegrasyona başlıyor.
Mevcut cep telefonu arama yapmak için kullanılıyor mu? Uzun zaman önce değil. Daha sonra, cep telefonu bir yapay zeka süper bilgisayarıdır ve gelişmeye devam ettikçe, bu cihaz artık bir cep telefonu değil, kişisel bir asistan, sizin bir kopyanız ve hatta kendinizi sizden daha iyi tanıyor.
Sonunda, geleceğin markaları sadece iki yerden çıkacak: Çin Anakarası ve Amerika Birleşik Devletleri Gelecek, büyük bir gücün yükselişinin bir çağı.
Şekil Dünyanın en büyük 20 internet şirketinin 2014'ten 2017'ye piyasa değeri değişiklikleri
Tayvan nereye gitmeli?
İlk fırsat: 5G'nin geliştirilmesinin getirdiği donanım gereksinimleri. Google'ın mevcut çeviri uygulaması zaten çok güçlü. Telefonunuzun lensiyle aldığınız her şey Çince'ye çevrilir, ancak iki saniyelik bir gecikme olacaktır, ancak iki saniyelik gecikme çok barizdir ve çok az kişinin onu kullanmasına neden olur. Japon televizyonuna bir göz attığınızda gecikmenin kabul edilemez olduğunu göreceksiniz. Ancak 5G uygulaması başladıktan sonra iki saniyelik gecikme ortadan kalkacak ve gerçek zamanlı çeviri haline gelecektir.Bu gerçek yapay zeka uygulamaları çağıdır. 5G'nin geliştirilmesi Tayvan için bir fırsattır.
İkinci fırsat: mahremiyetin getirdiği yarı iletken talebi. Gelecekte cep telefonunuz bir telefon değil, yetiştirdiğiniz yapay zeka. Davranışınız onu daha akıllı hale getiriyor. Ne kadar çok kullanırsanız o kadar akıllı olacak. Tabii ki, mahremiyet sorunu da beraberinde geliyor.
Gizlilik sorunları nedeniyle bulut üzerinde değil, cep telefonunda parmak izi tanıma ve yüz tanıma gibi pek çok şey yapılacaktır. Buluta yüklerseniz tehlikeli olacaktır! Çin anakarasındaki birçok cep telefonu artık bunu yapıyor.Sorun şu ki, parmak izleriniz veya yüz özellikleriniz çalındığında, kopyalanmış oluyorsunuz, bu nedenle yasa bu kimliklerin cep telefonunda yapılmasını gerektirecek.
Bununla birlikte, bir cep telefonunda parmak izi tanıma ve diğer uygulamalar için aynı işlemciyi paylaşmak güvenli değildir ve kırılması kolaydır. Bu nedenle, şu anda, gizlilik güvenliği sorunları için hesaplamalar yapmak için özel bir işlemci olacaktır. Diğer programlar Bu işlemci güvenliği sağlamak için kullanılamaz Cep telefonlarında giderek daha fazla işlemciye ihtiyaç duyulmaktadır.Güvenlik gereksinimlerinin getirdiği yarı iletken talebi Tayvan için bir fırsattır.
Üçüncü fırsat: yapay zeka için sunucu talebi. Elbette bazı hizmetlerin bulutta gerçekleştirilmesi gerekiyor, özellikle hesaplama ve eğitim için çok büyük veri gerektiren hizmetler bu nedenle sunuculara olan talep de hızla artacak.Yapay zeka sunucuları geçmiş sunuculardan tamamen farklı bir mimariye sahip. NASDAQ'ın gelişimi gittikçe daha olgunlaştı ve sunuculara olan talep de artacak, bu da Tayvan için bir fırsat.
Yani basit bir ifadeyle TSMC ve yapay zeka yapabilen sunucu satıcıları bundan faydalanabilir.
Üç gelecek trend
Tayvan'ın halihazırda sahip olduğu bu üç donanım üretimi avantajına ek olarak, üç önemli trend de paylaşılıyor.
İlk olarak, ses asistanı. Şu anda pek fazla insanın kullanılmadığı doğru, test pazarının kapsamı hala küçük ve ses tanıma sadece iyi konuşanlara fayda sağlıyor.Ancak bir süre sonra, ses asistanları kesinlikle popüler olacak, sadece e-ticareti değil, aynı zamanda Arama motorlarını değiştirin.
İkincisi, arabalarda yapay zeka. Mevcut bilgisayar dökümhanesi bundan sonra otomobil fabrikasına hizmet vermeye başlayacak. Arabalar pahalıdır ve yüksek parça ve bileşen gerektirir, bu nedenle pazar bilgisayarlara kıyasla nispeten küçüktür ve brüt kar nispeten yüksektir. Gelecekte otomobiller gittikçe daha akıllı hale gelecek ve en büyük ve en pahalı bilgisayarlar olacaklar, ancak aradaki fark, yüzlerce otomobil markası olması ve yalnızca altı veya yedi bilgisayar markası kalmasıdır.Bu nedenle, Tayvan'da gelecekte yüzlerce dökümhane şirketi olacak. Müşteriler, ancak her birinin miktarı büyük değil Dökümhane modeli küçük, çeşitli ve yüksek bir marj haline gelmelidir.Çok yeni yonga gereksinimleri ve yeni lens gereksinimleri olacaktır.
Alman otomobil fabrikaları çok korkuyor çünkü geçmişteki avantajları gelecekte artık avantaj olmayacak. Almanya harika bir motora sahip.Geleceğin elektrikli arabalarında motorlar ve piller kullanılacak.Geçmişte, araba kullanan insanlar yol tutmayı önemsiyor, ancak gelecek otonom sürüş. Bir arabanın odağı bilgisayar ve yazılım olduğunda, otomobil üretimi dekorasyon endüstrisi haline gelir.Geçmişte cep telefonlarında görülen dikey entegrasyon, otomobillerde, yani elektronik, makine ve enformasyonda tekrar görülecektir. Gelecekteki ihtiyaçları karşılamak için yeniden entegre edilmesi gerekiyor.
Üçüncüsü, dronlar. Bu aynı zamanda entegre bir alan, İHA'lar uçan robotlar olarak görülmeli ve halihazırda onbinlerce uygulama mevcut. İtfaiye alanında ciddi orman yangınları var, neden kimse yaralanmadı veya öldürülmedi, çünkü insansız hava araçları itfaiyecilere nasıl kaçacaklarını söyleyebilir. Çiftlikte, koyun sürmek için çoban köpeğini sürmek için ata binen kovboy değil, koyun sürmek için çoban köpeğini sürmek için kovboy uzaktan kumandalı drone ve at işsiz.
Tayvan'ın geleceği: iki çocuk, biri para kazanmak için dışarı çıkıyor, diğeri aileyi elinde tutuyor
Japonya aslında yarı iletken endüstrisinden vazgeçti ve hatta son Toshiba'yı bile sattı. Bazı insanlar Güney Kore ve Tayvan'daki yarı iletken endüstrisinin yerini Çin anakarasının alacağını düşünüyor, ancak benim fikrim, Tayvan'ın Çin'e ve ABD'ye yardım etmeye devam edeceği yönünde. Foundry, Güney Kore'nin böyle bir fırsatı yok.
Tayvan'ın yazılımı gerçekten güçlü değil, ancak uygulama yeteneklerinin sayısı Hindistan'a benzer şekilde dünyada dokuzuncu sırada. Bunun nedeni, pazarın küçük olması ve kazanılan paranın çok az olmasıdır. Çoğu ücretsiz araç uygulamalarıdır ve ücretlendirilebilecek hizmet tipi uygulamalar yapmanın bir yolu yoktur. . Yani yetenek ve teknolojiye sahipler ama para kazanmak zor.
Tayvan, Doğu Asya'nın merkezinde yer alır, Japonya'ya hizmet eder ve daha sonra Çin anakara pazarına girer.Sonra Güneydoğu Asya'da para kazanabilir. Etrafta dolaştığınız sürece para kazanabilirsiniz.Bu, diğer rakiplerin sahip olmadığı büyük bir avantajdır. Bu nedenle, coğrafi hareketlilik de dahil olmak üzere kendinize hareket etme yeteneğine sahip olmanıza izin vermeniz çok önemlidir ve çok uzağa seyahat etmek zorunda değilsiniz. Yalnızca Tayvan'da pek çok fırsat vardır. Bir de büyük değişiklikler gerektirmeyen mobil alan var.Örneğin, orijinal olarak yazılım yapan kişiler, IC yapan kişilerle çalışmaya geçebilir ve daha birçok fırsat olacaktır.
Birisi sordu, gelecekte yapay zeka dışında Tayvan başka ne yapabilir? Aslında, son 30 yılda bile, herkes TSMC'ye gitmedi, sadece 50.000 kişi var. Yani belki yapay zeka çağında bu sektörde sadece 50.000 kişi olacak, peki diğer insanlar nasıl bir hayat yaşayacak? Bu ilginç bir soru.
Benim önerim şu:
Ailenizde iki çocuğunuz varsa, biri para kazanmak ve parayı geri göndermek için dışarı çıkacak, çünkü şu anda fırsatlar çok iyi ve Tayvan'da yetenekler için yüksek bir talep var, diğeri evde kalacak, aileye ve toprağa bakacak. , Böylece çok çalışmak için dışarı çıkan insanlar gönül rahatlığı ile dışarı çıkabilir ve geri dönmek isteyebilir.
Geliştirme için Tayvan'da kalmak doğru değildir, çünkü artık işe giden bir kişi, kalan kişinin etkisinin üç katıdır. Fırsat dışarıda olduğu için şirket bile dışarı çıkar. TSMC Nanjing'e, Hon Hai Japonya ve Amerika Birleşik Devletleri'ne gitti. , Birçok insan bundan faydalanacak.
Diğerleri ne yapacak? Ben buna "güvenlik endüstrisi" diyorum. Ayrılmak istemeyenler, güven duygusu yaratmak için bu topraklara sıkı sıkıya bağlı olmalıdır. Tayvan çok güven duyulan bir yerdir. İyi tıbbi bakıma, iyi yiyeceğe ve iyi tarıma sahiptir. Bunlar başka yerlerde bulunmaz ve geri dönmek için dışarı çıkanların ilgisini çeker.
