雖然是寫軟體的
但是軟體吃虧的點在於，價值不易體現。
現在的AI，基本上都是框架，也都弄死在那了。
各大國唯一做的就是不停餵資料，找出或是想出相關應用。
所以你看到台灣低廉的人工，跟其他成本吸引，所謂的AI創新中心來這裡。
因為就是初始成本低要長期抗戰，另外就是算是亞洲市場前緣。
短期內對台灣有實質用處的，還是被動元件，IOT ，SERVER這些東西
跟新的工業電腦。投資人也比較愛啦，AI要對比的化就大概是核融合吧
做出來一定很屌，但是無敵燒錢，且現階段研究成效不太高。
現在AI基本上發展又趨緩了，看的也多是在搞基建或是開始培育下一世代了。
可預見的情況下，是短期之內技術無法突破。李飛飛又去閉關了
MIT，跟加拿大這邊也是趁著農了很多錢開始蓋單一學院。
正在當紅的是量子，將要有實績的是IOT，跟區塊鍊(不是幣喔)。
AI軟體上再有突破快的話起碼也會再十年，當然對學生來說還是可以投資。
對工作上來說，有沒有這麼多錢可以燒下去，有多少成果出來。
m~~~~~這些錢如果投資到上面那些領域，會有多少回報，都是可以考慮的事情。
特別是，AI軟體驗證完之後，追求速度下，一定會搞成硬體晶片去加速的。
所以泛用型的AI晶片(以目前來說可以玩的就是顯卡囉)還是會發展下去
但是有沒有商業上的賣點，是個老問題。
目前人臉，聲音辨識，自駕偵測，真正投入到商用的其實也滿少的啦。
市面上一堆AI 投資可以講自己叫AI除了不要臉之外就是堅持不要臉。
以數據量來說要先有結果又拿去商用的我想一定不會是台灣.....
可是做不做呢?還是得做，只是走上這行就是預備先卡教職缺吧。
短時間內AI 跟數據分析還是先去搞數據分析資料分析吧。