AI晶片荒 Nvidia GPU壟斷下的多元應對策略

2024年1月，私募股權巨頭黑石集團宣佈投資250億美元建立AI數據帝國，緊接著數月後，OpenAI與微軟更聯手規劃斥資1000億美元打造名為「星門」(Stargate) 的AI超級電腦，誓言引領AI革命。此舉並非偶然，AI產業近年來的爆發式增長，已促使全球科技巨頭爭相卡位。專家預測，至2030年，全球AI市場規模將達到8270億美元，年增長率高達29%。然而，GPU短缺正成為制約AI發展的關鍵瓶頸。

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AI晶片荒 全球GPU供應主要掌握在Nvidia手中

傳統 John von Neumann 架構電腦的單一系統匯流排限制了數據傳輸速度，使其在AI及機器學習領域效能不足。GPU的多核心並行處理能力成為解決方案，但全球GPU供應主要掌握在Nvidia手中，造成供需失衡。儘管大型雲端服務商如AWS和Google Cloud Platform能輕易取得Nvidia的A100和H100，但其他公司、研究機構和新創企業卻面臨漫長的等待。

為此，業界積極探索替代方案：

• 現場可程式化閘陣列 (FPGA): FPGA具備可重新編程、靈活且具成本效益的優勢，其並行處理能力適用於AI和機器學習。特斯拉的D1 Dojo晶片即為一例，應用於自動駕駛電腦視覺模型訓練。然而，FPGA需要高階工程技術，初始投資成本較高。
• AMD GPU: Meta、Oracle和微軟等公司已將目光轉向AMD GPU，尋求更具成本效益的解決方案，並避免對Nvidia的依賴。AMD的Instinct MI300系列，憑藉其模組化GCN架構和開放標準支持，以及更低的價格，成為Nvidia GPU的潛在替代品。
• 張量處理單元 (TPU): Google開發的TPU是一種專為機器學習任務設計的ASIC，其特定領域架構優化了神經網絡（如張量運算）的執行效率和能耗。但目前TPU生態系統仍在發展階段，主要侷限於Google Cloud Platform。
• 分散式市場: 這些平台利用閒置的GPU資源（來自傳統數據中心、學術機構甚至個人），為研究人員、新創公司等提供GPU運算能力，部分平台更提供消費者級GPU以滿足中小企業的需求，並提供工業級GPU選項。
• CPU: 儘管傳統上CPU在AI應用中的效能受限，但目前正積極開發更有效的AI演算法以提升CPU的利用率，例如將特定工作負載（如簡單的NLP模型或複雜統計計算）分配給CPU處理。此方法適用於難以並行處理的演算法，例如循環神經網絡或推薦系統的訓練和推論。

總而言之，儘管AI晶片短缺問題短期內難以解決，但各項創新技術的發展為未來帶來希望。AI產業的巨大潛力，預示著一場劃時代的科技革命即將來臨。