隨着全球人工智能（AI）市場的蓬勃發展，圖形單元(GPU)成爲了這場革命的核心動力。大語言模型(LLM)驅動的各種應用程序都依賴於這些高性能芯片，而未來幾年，GPU 的價格波動可能會變得更加劇烈，這對許多企業來說，意味着需要掌握全新的成本管理技巧。

芯片

在一些行業中，成本波動並不是新鮮事。比如，能源密集型行業如礦業，已經習慣於管理能源成本的起伏，而物流公司則面臨由於蘇伊士和巴拿馬運河的運輸干擾而造成的費用波動。然而，金融和製藥等行業卻鮮有這方面的經驗，但這些行業將在 AI 技術的應用中獲益匪淺，因此它們必須快速適應。

Nvidia 作爲主要的 GPU 供應商，其估值在今年迅速飆升。GPU 之所以備受追捧，是因爲它們能夠並行處理大量計算，非常適合訓練和部署大型語言模型。某些公司甚至需要用裝甲車來運輸這些芯片，可見其需求之高未來，GPU 的成本波動將受到供需關係的影響。

隨着企業紛紛加快 AI 應用的部署，GPU 的需求預計將顯著增加，投資公司 Mizuho 預測，未來五年 GPU 市場規模可能會擴大10倍，超過4000億美元。同時，製造能力和地緣政治等因素也會對供給造成影響。

爲應對這一波動，企業可以採取多種策略。首先，更多公司可能選擇自行管理 GPU 服務器而不是從雲服務提供商那裏租賃，儘管這會增加額外開銷，但可以在長期內降低成本。此外，企業可能會提前購買 GPU，以確保未來有足夠庫存。

此外，合適類型的 GPU 也很重要。對於大多數企業而言，運行已有模型的數據處理工作並不需要最強大的 GPU，反而可以使用性能較低的 GPU 來優化成本。地理位置也能成爲降低成本的關鍵，比如選擇電力成本較低的地區設立 GPU 服務器，可以顯著減少運營開支。

然而，AI 計算領域的發展速度極快，企業難以準確預測自己的 GPU 需求。因此，企業應儘早制定應對措施，以適應未來可能出現的價格波動。

劃重點:

🌟 GPU 市場預計未來五年將擴大十倍，達到4000億美元。  

⚡ 企業需選擇合適的 GPU 類型，以優化成本和性能。  

📈 自行管理 GPU 服務器或提前採購是應對成本波動的有效策略。