大廠如何從“訓練優先”轉向“推理優化”？ChatGPT answer

大廠如何從“訓練優先”轉向“推理優化”？

隨著 AI 模型（特別是大語言模型 LLM 和端到端神經網絡）的規模持續增長，推理階段的 計算需求、成本和能耗問題 逐步顯現，因此大廠正在調整 AI 計算架構，逐漸向推理優化方向發展。

他們主要采取 兩條路徑：

1. 繼續采購 NVIDIA 高效推理 GPU（如 H100/H200/B200）
2. 研發自家定製 ASIC（專用推理芯片）降低長期推理成本

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1. 繼續使用 NVIDIA GPU（短期主流方案）

盡管大廠希望降低對 NVIDIA 的依賴，但在 短期內（1-2年內），他們仍然大量采購 NVIDIA 高性能 GPU 來支持推理計算。

為何繼續用 NVIDIA？

• 最成熟的 AI 計算生態：CUDA + TensorRT + Transformer Engine，開發者習慣於 NVIDIA 平台。
• H100 / H200 / B200 具備高效推理能力：支持 FP8、INT8 等低精度計算，顯著降低推理成本。
• NVLink + NVSwitch 使得 NVIDIA AI 超算集群仍然是 最高效的選擇。

大廠的 NVIDIA GPU 采購情況

• Meta：正在采購 H100 及 H200，主要用於 Llama 3、AI 廣告推薦、Reels 等推理任務。
• Microsoft：Azure 雲提供 H100/H200 作為推理主力，並與 NVIDIA 合作構建 AI 雲計算服務。
• Tesla：目前仍依賴 NVIDIA H100 進行 FSD V12 的推理訓練，但 Dojo 未來會承擔部分推理工作。

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2. 自研 ASIC 專用推理芯片（長期降本趨勢）

雖然 NVIDIA GPU 目前仍是主流，但大廠都在加速研發 自家的 ASIC（Application-Specific Integrated Circuit）推理芯片，以降低推理成本和功耗。

自研 ASIC 推理芯片的優勢

• 極端優化的計算效率：相比通用 GPU，ASIC 僅為特定 AI 任務優化，能效更高。
• 顯著降低推理功耗：相比 GPU，ASIC 推理芯片功耗通常降低 2-5 倍，適合大規模推理部署。
• 長期減少對 NVIDIA 依賴：避免被 GPU 價格波動影響，控製 AI 計算的 CAPEX 和 OPEX。

大廠的自研 ASIC 進展

公司	自研推理芯片	主要用途	現狀
Google	TPU v5	LLM 推理（Gemini）	已大規模部署於 Google Cloud
Amazon	AWS Inferentia 2	AWS AI 雲服務	AWS 內部推理成本比 GPU 低 40%
Meta	MTIA（Meta Training Inference Accelerator）	AI 推理（推薦係統 Llama）	預計 2025 年開始大規模部署
Microsoft	Azure Cobalt	雲端 LLM 推理	2024 年測試階段，配合 NVIDIA GPU
Tesla	Dojo D1	自動駕駛 AI 推理	主要用於 FSD 推理，仍需 NVIDIA GPU 作為補充
Apple	M3 神經引擎	端側 AI 推理	適合低功耗 AI 計算，無法挑戰數據中心

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3. 未來 AI 推理市場趨勢

1. 短期內（2024-2025）：NVIDIA GPU 仍是推理主力

   • H100 / H200 / B200 繼續占據市場，CUDA 生態強大，大廠無法完全繞開。
   • Azure、AWS、Google Cloud 仍然采購 NVIDIA GPU 作為雲推理方案。

2. 中期（2025-2027）：ASIC 滲透率上升

   • Meta、Microsoft、Tesla、Amazon 的自研推理 ASIC 開始大規模部署。
   • NVIDIA 可能會通過軟件（TensorRT、Transformer Engine）優化推理成本，以應對 ASIC 競爭。

3. 長期（2027+）：推理芯片市場碎片化

   • 大廠會采用“ASIC + GPU 混合計算”架構：
     • 訓練用 NVIDIA + 自研 ASIC
     • 推理主要用 ASIC，GPU 僅作補充
   • 專用 AI 服務器架構可能重構，減少對 NVIDIA NVLink、CUDA 的依賴。

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最終結論

• 目前 大廠仍然需要 NVIDIA 的 GPU（H100/H200） 作為主要推理算力來源，但它們正在積極研發 自家 ASIC 來減少長期依賴。
• 未來 3-5 年，AI 推理市場會從“以 NVIDIA 為主”過渡到“GPU + ASIC 混合架構”。
• NVIDIA 並不會被 ASIC 取代，但它會麵臨更激烈的競爭，特別是在推理端的成本控製上。

短期：NVIDIA 繼續統治 中期：ASIC 逐步崛起 長期：推理架構進入“GPU + ASIC”共存時代