發展遇瓶頸！晶片短缺使AI公司寸步難行

編譯／莊閔棻

對人工智慧（AI）的巨大需求暴露出用於開發和部署AI模型的強大晶片的全球供應鏈的限制。行業分析師就表示，供不應求的圖形處理器（GPU）正在影響許多企業，包括一些領先的AI公司，而且這情況至少在一年或更長時間內不會得到改善。

據外媒報導，雖然持續的短缺並沒有導致面向消費者的 GPU 供應中斷，但已經嚴重影響到用於高級計算的超高階 GPU供應，如用於訓練和使用AI模型的GPU。這些 GPU 的生產已達到產能，而需求激增正在壓垮僅有的少量供應來源。最近，微軟的年度報告就顯示AI晶片可能長期短缺的最新跡象，並首次將GPU的可用性認定為是投資者會面臨的風險之一。

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微軟將GPU列入其年度報告凸顯計算能力對公司發展AI的重要性。該問題將直接影響正在建構AI工具和產品的公司，並間接影響希望將該技術應用於自己目的的企業和最終用戶。穆迪投資者服務公司的高級副總裁Raj Joshi就表示，還沒有人能預測人們對GPU的需求將以多快的速度增加。他認為，「該行業還沒有準備好應對這種需求激增」。

雖然隨著更多GPU製造業的上線以及更多半導體公司的擴張，晶片短缺預計將得到緩解，但一些行業專家表示，這可能仍需要長達兩到三年的時間。早先，在 5 月份的財報電話會議上，半導體巨頭輝達就表示，為滿足AI晶片不斷增長的需求，下半年的供應量將大幅增加。與此同時，輝達的競爭對手超微半導體（AMD）也表示，預計將在年底前推出針對輝達的AI GPU 解決方案。

不過，照目前來說，短缺似乎正迫使公司找尋更有創意的解決方法。AI新創公司 d-Matrix 的創始人兼首席執行長 Sid Sheth指出，即使無法獲得足夠晶片，公司仍必須提高效率，因此他們「正在尋找其他方法，以更智慧的方式使用他們所擁有的一切」。Sheth 表示，這可能包括使用比大型模型更容易訓練、計算強度較低小AI模型，或開發不那麼嚴重依賴傳統 CPU 和 GPU 的新計算方法等。

參考資料：CNN

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