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AI文生文訓練案例一：分析巴哈姆特動畫瘋營運策略與基本面

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我有一個夢想，就是把以前寫過的雜誌文章都拿去給AI微調，然後成為版權流氓！（拉開衣領 修但機咧，所以我調教出來的AI認為：看動畫這個行為就是有義妹坐在大腿上然後可以自家發電OOXX是吧 然後那個介面怎麼很像圖奇還帶點橘色黑底感覺啊喂 一、摘要：以社群為本的台灣正版動畫平台 巴哈姆特動畫瘋（Ani.gamer.com.tw，下稱動畫瘋）是台灣最具代表性的日本動畫串流平台，自2014年上線以來，以「合法授權、彈幕互動」的定位，穩固了其在本地ACG（Anime、Comic、Game）生態中的領導地位。不同於國際巨頭以資本投入爭奪內容版權，動畫瘋的成功建立在巴哈姆特二十餘年累積的遊戲社群信任與黏性之上。 然而，平台的核心挑戰逐漸浮現—— 高昂且持續上升的內容授權成本 與 保守的資本管理哲學 之間存在結構性矛盾，成為動畫瘋擴大市場版圖的最大限制。 整體而言，動畫瘋在台灣的地位具備三項獨特優勢： 稀有的正版動畫聚合能力 ：提供同步新番與經典動畫，強調繁體字幕與本地化上架速度。 深厚的ACG社群基盤 ：母站巴哈姆特擁有約250萬會員與每日超過2500萬頁面瀏覽量，形成強大的內容導流效應。 高忠誠度的用戶文化 ：付費會員比例一度突破5%，用戶願意以訂閱支持正版，顯示其在ACG市場的品牌信任度。 動畫瘋的營運策略可歸納為「以社群為根、以內容為核、以穩健為本」。未來的挑戰在於如何突破保守框架，在維持社群文化的同時，打造能支撐內容成本成長的永續商業模式。 二、基本面分析：營收結構與成本壓力 2.1 營收結構：免費廣告與付費會員雙引擎 動畫瘋採雙軌營收模式： 免費廣告串流（FASS） 與 付費訂閱（VAS） 。 前者吸引用戶進入生態圈，透過影片與開屏廣告產生流量收益；後者則提供無廣告、1080P畫質與搶先觀看等權益。 根據內部統計，當熱門新番如《排球少年》《異種族風俗娘評鑑指南》等上架時， 付費用戶數可短期成長近一倍，最高付費率達5.12% 。這說明內容爆發力能直接帶動收入成長，也顯示動畫瘋的觀眾具備高付費潛力。 平台營收主要來自以下三部分： 收入來源 內容說明 特徵 廣告（FASS） 開頭或頁面展示廣告 覆蓋面廣，受宏觀經濟影響大 付費會員（VAS） 月繳／年繳制，享無廣告與高畫質 穩定現金流來源 周邊與活動合作 於動漫展、聯名活動銷售實體卡...
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大語言模型GPU硬體規格對照表

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因為AI專案工作要用，做了一點微不足道的整理 ✌ 數據來源為bilibili「 家用ai超大模型配置指南-显卡篇 」影片內容，重新校對、修正排版並上傳，僅此聲明並致謝。
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2025年如何估計大語言模型微調與訓練的硬體成本

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評估大語言模型（Large Language Model, LLM）微調和訓練所需的硬體成本，是一個常見且重要的問題。在實際專案中，演算法能否成功運作是一回事，能否在預算內運作則是另一回事。 硬體成本往往是決定專案能否順利推動的關鍵因素，因此評估硬體成本是資訊專案管理者的日常工作之一。也反映出你對於大型模型工程化部署的整體掌握能力。這類問題不同於單純的演算法，它能直接顯示你對模型訓練工程體系的理解深度。 喔對了，這是上一篇「 推理篇 」(如果你有興趣參考，會另開視窗)的續集沒錯，但沒有「家用」標題了。LLM微調與訓練不是家用消費主機能做的。 對於緻密模型 (Dense Model) 的硬體成本評估 緻密模型 (Dense Model) 指的是在推論或訓練時，每次都會載入所有參數的模型。舉例來說，一個參數為 80 億的Llama 8B 模型，就是一個緻密模型，每次訓練或推論都會帶入全部的 80 億個參數。 對於這種架構的模型，若採用全量微調（Full Fine-Tuning），由於每一步計算都會啟動所有參數，硬體成本的評估邏輯相對直接。以一個 22B 的緻密模型為例，在全量微調（Full Fine-Tuning）時，通常會用到 16-bit 浮點數（FP16），所需的 VRAM 大致是： 參數數 × 16 (FP16) + 梯度 × 16 (FP16) + 優化器狀態 × 32 (AdamW) 這個公式會因優化器不同而異，粗略估計所需的顯示卡記憶體 (VRAM，顯存) 。 以下為針對不同情境的硬體成本評估： 全量微調 (Full Fine-Tuning) 的顯存需求 在全量微調過程中，GPU 需要載入模型的全部參數。舉例來說，一個 Llama 70B（700 億參數）的緻密模型，若使用 FP16（16 位元浮點數）精度儲存，每個參數需佔用 2 個位元組，單是模型參數就需要大約 140GB 的顯存來儲存。在訓練期間，每個參數會產生對應的梯度，這又需要額外 140GB 的儲存空間。此外，常用的優化器（如 Adam）還需額外維護每個參數的一階和二階動量等資訊，通常需要相當於參數大小四倍的顯存，約 560GB。 總體顯存需求：將以上需求加總，一個 70B 模型的全量微調總共約需要 840GB 顯存。此外，還需考量到前向傳播過程中的中間結果、記憶體碎片化，以及分散式訓練時的冗...
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2025年如何選擇第一台推理AI主機：家用與小企業取向

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最近開始負責輔導小企業導入AI專案，把心得整理一下提供有需要的人參考。順便也幫自己打個廣告，有需要導入AI資訊科技取代傳統人力的企業，可以找我:) 文前提示：這是入門文，我不會用精確的資訊工程名詞，因為不希望讀者還要查太多其他資料。本文也經過Google GEMINI審稿，有AI味是正常的， 絕對不是我想偷懶 。 首先是根本問題：「你為什麼需要身邊一台AI主機？」「AI主機要拿來幹什麼？」 先除去「買5090除了AI還可以打3A遊戲，爽爆！」這種答案。這種真心話千萬不要跟老婆或者董事會說，自己知道就好。 簡單地說，把反覆的工作交給AI，而需要專業和創意的部分讓人類來做。然而，有些資料你不會希望把它拿到外面去計算生成。 你也不想讓外人知道採購合約、法律條文、還有你私藏的性癖怪怪那些玩意吧？這位 太太 （av常見的開場 AI運算場景又可以分為訓練和推理兩個大方向。其中 訓練 (如果你有興趣深入瞭解，會另開一篇文章)需要強大的浮點運算能力（FP32）和並行的資料輸入，你可以想像成準備考試時拿了許多份考古題在解答的應考生。而推理則注重低延遲高吞吐的資料輸出(FP8/FP4)，就像已經對課程很熟悉的教授只想最快的寫一份試題出來才能下班。 在個人和小型企業，絕大多數的場景都在推理，用人家訓練好的成果來繪圖、生文章。所以一台硬體支援低延遲高吞吐，而且能本地部署的電腦主機和LLM是你需要的。 正規來說，一台為邊緣AI應用而生的某工作站，一顆AMD Ryzen Threadripper Pro 7975WX，8根64GB ECC DIMM再加上SSD、2000W電源、網路卡再加上其他套件，然後5090是8萬台幣上下，最少一張最多無上限，也就是說總價50萬台幣起跳。 這對大多數小企業無法負擔，所以讓我們深挖。 第一章：本地AI核心與建議 好，你決定在本地安裝主機來提升員工生產力，或者生產你的DEEP♂DARK♂FANTASY瑟瑟精神食糧了！首先你要選擇大型語言模型（LLM），也就是認識AI之間的差異。 在LLM的世界中，同個模型的參數數量會寫在後面，例如8B、70B、235B這種數字，單位通常代表“Billion”。例如Llama Scout (109B)、Mixtral (8x7B)、Qwen-1.5 (235B)、DeepSeek (671B) 。一般而言，模型參數規模越大，其在未...
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機動戰士GQuuuuuuX觀後感：只有醬油美味的壽司快餐

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對鋼彈作品，我這種UC遺老只有兩種態度 ↑這句在官方繁中和簡中都翻錯意思了，感謝字幕組 發生在UC紀元的動畫作品：服裝、人物個性是否時代正確、戰線補給、AMBAC運動的軌跡都要考慮合不合設定。 其他世界的作品：嘛，算了，爽就好  《機動戰士鋼彈 GQuuuuuuX》在我心中歸類於後者，因此我個人是看得很開心的。  然而不談鋼彈，貫穿全劇的基本底盤小番茄、喵安、偽背心尊者做為主要角色，合理性與思考邏輯蕩然無存。 三人成了推進劇情，被主創不斷任意變臉的NPC 做到這種程度，對比台詞高談什麼新人類的自主就十分打臉 因此，為了包起「年輕人的下一部鋼彈」這個壽司主菜 附帶如同醬油跟紅薑地位的UC人物與致敬點，庵野跟鶴卷料理得十分美味，我滿足了！ 但主菜過於混亂又不合理仍然是很明顯的硬傷 重大動機轉折都要參考富野的小說、初代電視版到逆夏的所有動畫才能理解 這種「不看輔助設定書就看不懂主要作品想表達什麼」的狀態也讓最近社交媒體上 不少新一代觀眾被騙了去補完初代，然後發現初代故事還比較容易看懂 ...這才是這兩名老人的計算嗎？ ↗咦↘
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