生成式 AI 大爆发，NVIDIA GPU 恐供不应求

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微软 Bing 搜寻引擎整合 ChatGPT，加上其他生成式 AI 工具的需求攀升，都相当依赖人工智慧处理能力，正是 NVIDIA GPU 优势所在。当科技公司利用 NVIDIA GPU 满足增长的 AI 需求，市场恐怕又要面临 GPU 供货短缺问题，尤其又会先挤压游戏玩家需求。

NVIDIA GPU 能高效运算，支援 AI 模型用 GPU 运算的 CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构），因此广泛应用于深度学习领域。FierceElectronics 网站报道，ChatGPT 初期在 1 万个 NVIDIA GPU 训练，自从获得大众关注后，系统不堪负荷，无法满足庞大用户需求。故 OpenAI 推出全新 ChatGPT Plus 订阅服务，不仅能让付费用户尖峰时段优先造访 ChatGPT，且回应时间更短，并能先使用最新功能。

产业分析师估计，目前 ChatGPT 模型在约 25,000 个 NVIDIA GPU 训练，比初期测试 1 万个 NVIDIA GPU 高许多。

微软和 Google 双双宣布将类似 ChatGPT 的 LLM（对话式大型语言模型）整合至自家搜寻引擎。如 Google 要将 AI 模型整合至搜寻结果，估计需要 512,820 台 A100 HGX 服务器及 4,102,568 个 A100 GPU。光服务器和网络成本，资本支出就高达 1,000 亿美元（约台币 3 兆元）左右。

生成式 AI 大爆发对 NVIDIA 来说是利多消息，但对消费市场尤其游戏玩家，恐怕不算好消息。NVIDIA 有可能优先供货给生成式 AI 的科技公司，排挤游戏玩家需求。今年第一季因农历新年使游戏显卡供应受限，尽管库存问题仍在，但可能为已短缺的高阶 GPU 增加供货问题。

高阶 GPU 提供 AI 功能，使 NVIDIA 有利可图，可能为了满足不断增长的生成式 AI 而有供货短缺问题。NVIDIA 如何因应 AI 领域庞大需求有待观察，而 2 月 22 日其将公布 2023 财年第四季财报，届时有望透露更多未来营运展望。

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（首图来源：shutterstock）

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