多模态应用需求增 GPU稀缺成营运风险

AI模型支持多模态应用需求增加，OpenAI与投资者微软如何协调资源分配，令外界好奇。李建梁摄（数据照）

用人工智能（AI）模型处理多模态数据的需求增加，如何掌握算力资源成为维运关键。微软（Microsoft）近期指出，其数据中心仰赖服务器、GPU等资源，若无法维持适当的基础建设，在线服务可能有中断风险。而OpenAI释出GPT-4模型已数月之久，不少用户也好奇，图片查找功能何时能对大众开放。

OpenAI于3月中发布GPT-4模型，并表示其为大型多模态模型（Large multimodal model），可接受文字和图片信息、输出文字或程序语言，模型训练采用微软Azure的AI超级电脑系统。用户可透过ChatGPT Plus体验GPT-4，但图片输入的功能初期仅开放研究预览。

有专家表示，经过数月，GPT-4模型仍未对大众开放图片输入功能，可能是因开放图片运算，会耗费更多算力资源，而近期大力推广AI服务的微软，正面临GPU可能短缺的窘境。

Fagen Wasanni Technologies报导也提到，OpenAI近期已为GPT-5模型申请商标，然其GPT-4模型支持图片运算的承诺，尚未完全兑现，估计与GPU短缺有关。

事实上，微软7月下旬时表示，Bing Chat已加入图片查找功能，由OpenAI GPT-4模型支持，用户可上传图片、查找网络上的相关信息（类似Google以图查找功能）。另有Bing图片生成器，采OpenAI旗下的DALL∙E模型支持。

因此，多模态功能要在哪里开放，应与OpenAI和微软的资源分配有关。

微软近期提交给美国证券交易委员会的10-K年度报告中，在营运挑战和风险相关的三个段落提到数据中心和GPU的议题。

微软表示，其在云端和AI基础建设持续投资，将增加营运费用，营运利润则可能降低。随客户需求增加、特别是对AI服务的需求，将持续评估扩建数据中心及增加服务器能量的机会。

其坦言，若无法维持适当的基础建设，在线服务可能会有中断和数据遗失等风险。而数据中心之设置仰赖可建筑土地、可预测掌握的能源、网通及服务器等资源，包括GPU和其他零组件。上述资源的成本或可用性，可能受到众多因素的负面影响，如能源转型、区域环境条件及地缘政治风险。

CNBC报导指出，微软在2022年的报告并未提到GPU，而其他科技巨擘如Google母公司Alphabet、苹果（Apple）、亚马逊（Amazon）和Meta，近期报告均未提到GPU。

事实上，微软Azure、亚马逊旗下AWS及Google Cloud等云服务业者，2023年以来已相继宣示导入NVIDIA H100。另推进自研芯片计划，Google、AWS皆已投入数年，微软的脚步看起来慢些。

AI盛行，GPU似乎成为不可或缺的算力燃料，但也有业者认为，并非每种AI应用都需要昂贵且耗能的GPU支持，因此将「GPU稀缺」的说法，视为NVIDIA和超微（AMD）等业者的宣传说帖。

该业者认为，当AI应用需求持续成长、GPU资源分配不均，无法取得GPU的业者会开始评估其他方案，AI芯片和ASIC相关业者就有更多机会。

摩根士丹利（Morgan Stanley）近期报告显示，AI服务器中，通用型GPU市占率目前为79%，定制化AI芯片则约17%。其预测，到了2026年，通用型GPU市占率将降为39%，定制化AI芯片则将在2026年成长到50%。

责任编辑：毛履万亿