在人工智慧浪潮席捲各行各業的當下,對高密度GPU與專用加速器的需求已經從早期研發團隊的私人測試環境,轉變為企業級、持續性且量級龐大的商業需求。CoreWeave執行長最近直言,客戶需要更多運算力,這句話不僅反映了單一公司的觀察,也預示著整個雲端與資料中心市場正在經歷結構性變化。理解這一變化的成因,有助於企業、供應商與投資者制定更具前瞻性的資源配置與策略。首先,需求暴增的驅動因素明確且多重。大型語言模型(LLM)與生成式AI的訓練與推理,對算力與記憶體容量提出前所未有的要求。模型尺寸從數十億參數快速躍升至數千億甚至萬億級別,訓練這些模型需要成百上千張互聯的GPU,並且在訓練過程中持續進行高頻度的資料交換。
即便是部署階段,許多應用追求低延遲與高並行性,導致推理集群也必須具備大量GPU與高效能網路,單位成本與運營複雜度因此上升。其次,應用場景持續擴張也是需求來源之一。過去GPU大量應用於視覺特效與圖形渲染,現在逐步延伸至金融風控、醫療影像、基因組學、智慧製造、智慧客服以致創意產業的實時生成內容。每個領域的運算特性不同:視覺與影像處理偏向大記憶體與高帶寬,語音與文本生成要求低延遲與高吞吐,訓練任務則側重混合精度計算與分散式同步。這種多樣化使得僅靠通用型雲服務或單一架構已難以同時滿足所有需求,促使客戶尋求更多專屬或可調配的運算資源。供應端的限制亦不容忽視。
GPU與加速器的產能受制於半導體供應鏈、製造良率及上游元件供應,當市場需求急速上升時,短期內難以透過產能擴張完全補足缺口。再者,高效能資料中心的建置與擴充涉及電力供應、冷卻系統與數月甚至數年的資本支出,非短期可迅速完成的工程。這導致在高峰時期出現價格上揚與資源緊張,企業若無預先布局,往往面臨無法即時擴容的風險。在這樣的市況下,像CoreWeave這類專注於GPU雲的供應商,提出更多運算力的需求警告,就具有實際意義。專注於GPU與加速器的雲端業者,通常在硬體採購、資料中心佈局、網路連接與客製化服務上有更高的靈活性。他們能針對AI工作負載提供經過優化的堆疊,例如以NVLink或InfiniBand進行高帶寬低延遲互聯、提供應用層優化的容器映像檔、以及針對訓練與推理的分層儲存策略。
然而即便如此,供給方也會面臨電力佔用與冷卻挑戰、營運成本壓力與資本支出回收的考驗。技術面上,需要更多運算力意味著資源架構也必須升級與再設計。單張GPU的效能固然重要,但系統效率常由整體架構決定。互聯技術、記憶體層級、I/O頻寬與儲存系統的設計,直接影響模型訓練的時間與成本。分散式訓練依賴快速同步與高效通信機制,沒有足夠的網路與交換能力,再多的GPU也難以發揮效能。對此,企業可考慮採用混合並行策略,結合資料並行與模型並行技術,並運用梯度壓縮、稀疏化與低位寬數據格式來減少網路傳輸的負擔。
成本管理是企業面臨的另一大課題。大量GPU資源意味著電力與冷卻成本顯著上升,尤其是在需要長時間訓練的大型模型上,電費與設施設備維護會占據相當比例的總成本。為降低成本,企業可以考慮多元策略:透過模型壓縮與搜尋最佳化訓練排程來節省運算小時;混合使用按需、長期預留與競價(spot)資源來平衡可靠性與價格;以及和供應商談判更有彈性的合約,確保在業務量波動時能快速彈性擴縮。此外,軟體層面的優化也不可忽視。以TensorRT、DeepSpeed、OneAPI等優化套件合理化模型推理與訓練流程,能在不顯著犧牲品質的前提下,大幅降低算力需求。模型蒸餾、剪枝與量化等技術,讓模型在推理階段以更小的資源達成近似效能,是許多企業已廣泛採用的策略。
儘管這些方法會帶來一定的工程成本,但長期看能顯著提升資源使用效率與降低總擁有成本。安全與合規性也是企業在擴充算力時必須納入考量的層面。AI模型往往涉及敏感資料或受監管的個資,跨區域訓練、備援與資料流動會触及法規限制。企業若選擇雲端GPU供應商,應詳細審查其資料治理、加密與隔離能力,確保在擴容時不會違反地區性的資料主權或隱私法規。此外,供應商的運營韌性、災難復原計畫與透明的SLA(服務等級協定)也是衡量合作夥伴可信度的重要指標。市場競爭與生態系也正發生變化。
大型雲端廠商提供的GPU資源固然具有規模經濟,但專注型供應商能在領域客製化、價格彈性與延伸服務上提供差異化價值。另一方面,新型加速器廠商與自研晶片也開始進入市場,提供替代性的運算架構。企業在選擇運算供應時,不只要考量即時需求,也要評估平台的可移植性與相容性,避免長期綁定造成的技術債務。在可持續發展與能源使用方面,隨著GPU雲需求擴大,資料中心的碳足跡議題成為重要指標。企業愈來愈重視供應商的能源來源與效率標準,包括使用再生能源、採用高效冷卻技術與提高電源使用效率(PUE)。一些供應商開始採用液冷技術與熱回收系統,以降低能耗並提高單位算力的環境效率。
長期來看,能源成本與環境管制可能會成為運算能力供應的決定性因素。面對「需要更多運算力」的市場訊號,企業應採取多管齊下的策略應對。首要步驟是準確評估自身應用的運算特性與成長預期,建立細緻的容量規劃流程。將開發、測試、訓練與生產等不同階段分類,並根據每一階段的性能需求選擇最合適的資源類型。結合成本預算,設計混合購買策略,適度利用預留與彈性市場,減少突發需求時的風險。其次,投資於軟體與模型優化可以延緩硬體擴張的速度。
透過自動化調優工具、推理加速庫與效能監控,找出計算瓶頸並加以改善。引入模型壓縮技術與量化工具,能在保留模型精準度的同時,顯著降低推理成本。對於必須進行大規模訓練的核心業務,考慮與供應商簽訂長期合作合約或策略性投資,以確保穩定供應與較優惠價格。此外,建立多元供應體系也非常重要。單一供應商或地區的依賴會放大供應中斷風險。透過跨雲、跨區域與混合雲佈局,企業能在面臨區域性能源限制、法律變動或供應短缺時保持彈性。
選擇可移植的部署方式,如容器化與標準化編排工具(Kubernetes等),可以降低在不同環境間轉移的成本。最後,企業領導層須將算力資源管理納入整體商業策略。運算力已成為數位競爭力的一部分,合理的投資與風險管控能直接影響產品開發速度、服務品質與市場佔有率。建立跨部門協作機制,讓研發、IT、法務與財務共同參與算力採購與管理,能有效整合需求並達成成本效益最大化。展望未來,運算需求的上升趨勢短期內不會消退。硬體供給會逐步增加,但往往滯後於需求峰值;同時,新型態的加速器與專用晶片可能重塑成本結構與性能邊界。
邊緣計算的興起也會將部分推理負載從集中式資料中心轉移至接近使用者的節點,帶來延遲降低與資料主權上的好處。供應商與企業需要共同創新,將硬體、軟體與運營結合成具彈性的解決方案。總結來說,CoreWeave執行長關於客戶需要更多運算力的警示,是對市場供需與技術演進的一面鏡子。對企業而言,關鍵在於提前規劃並採用混合策略來滿足多變且快速擴增的需求;對供應商而言,則需在擴充資源、提升效率與提供差異化服務之間取得平衡。當算力成為企業競爭力的核心資產,誰能更靈活、更有效率地管理與提供運算資源,誰就能在AI時代掌握更有利的位置。 。
