近年來，人工智能產業蓬勃發展對圖形處理單元（GPU）的需求帶來了巨大的壓力。為了確保足夠的GPU供應，包括英國和沙特阿拉伯在內的全球各國政府紛紛投資進行大規模採購，出現「盲搶GPU」情況。
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人工智能產業蓬勃 中東國家大舉購買寶貴的NVIDIA晶片
據《金融時報》報道，沙特阿拉伯已為阿卜杜拉國王科技大學購買了至少 3,000 枚 NVIDIA 的 H100 晶片，旨在設置一台全新的超級計算機。同時，阿聯酋也通過國有企業投資數千枚 NVIDIA 晶片。
這些國家政府的大量投資旨在推進人工智慧研究和促進創新。然而，每枚 H100 晶片價格高達 40,000 美元，投資金額可觀。然而，對於培訓像 OpenAI 的 GPT-4 等大型 AI 模型所需的高性能計算來說，這些昂貴的 NVIDIA 晶片幾乎成為了不可或缺的存在。由於其處理能力強大，NVIDIA 已成為當代 AI 繁榮中的重要參與者。值得一提的是，即使是 OpenAI 的超級計算機中也只使用了 10,000 枚 A100 晶片，而 A100 是H100 的前身。
英國政府投資1億英鎊提升GPU供應能力
為了擴大英國的 AI 能力，據報道，英國首相辛偉誠已承諾投入 1 億英鎊的公共資金從 NVIDIA、 AMD 和英特爾訂購關鍵元件。此外，英國政府也正處於確保從 NVIDIA 獲得 GPU 的最後階段。
然而，從長遠來看，保持技術優勢的挑戰更加複雜和動態。對於像英國這樣的國家來說，囤積 GPU 只是解決當下挑戰的臨時措施。
建立國內製造能力成關鍵
GPU 價格昂貴的部分原因是整個供應鏈受到台灣晶片製造商的生產能力限制。儘管 NVIDIA CEO 對於如此依賴晶片強國感到「非常安全」，但世界各國政府將此視為國家安全的重要問題。許多國家認為，增強國內製造能力對於確保可靠的晶片供應至關重要。
例如，英國政府已發佈了一項國家半導體戰略，計劃在未來十年投資 10 億英鎊用於該國的晶片製造業。然而，相較於現有的龍頭企業，英國在晶片製造方面的實力仍然較弱。因此，與其他國家合作或吸引外國投資成為實現國內晶片製造能力的途徑之一。
全球合作以應對供應挑戰
為了應對 GPU 供應的挑戰，全球政府開始加強合作。例如，美國、日本和歐盟等國家正積極探索建立跨國合作的機制，以確保穩定的 GPU 供應。這些合作包括促進技術共享、共同投資研發項目以及建立供應鏈的多樣性。
此外，一些國家還鼓勵本土企業發展替代技術，減少對進口 GPU 的依賴。這些替代技術包括自主研發的晶片、新興的量子計算和分散式運算等。然而，這些技術的商業化和實際應用還需要時間和努力。
隨著全球 AI 產業的快速增長，GPU 供應問題已經成為各國政府關注的焦點。為了確保穩定的供應，各國政府紛紛投資進行大規模採購，並通過國際合作來應對挑戰。然而，長遠來看，建立國內製造能力和發展替代技術仍然是解決供應問題的關鍵。全球政府和企業需要共同努力，以確保 AI 產業的可持續發展。
