萬丈高樓仍須平地起  AI 基礎設施崛起

編譯／戴偉丞

如果說2023年是人工智慧聊天機器人發光發熱的一年，那2024年可說是人工智慧管線（AI plumbing）積極鋪設的一年；雖然乍聽之下可能沒有那麼令人振奮，但是不得不注意的是，數百億美元已經投入於各項產業中的人工智慧幕後技術上。亞馬遜（Amazon）、微軟（Microsoft）乃至於 Meta 等公司，正積極地改建其資料中心，以更加有效地支援人工智慧運作，甚至在沙烏地阿拉伯也有處理人工智慧的超級電腦正積極建設中。

能夠把大家串連起來

根據《紐約時報》報導，微軟、Meta 以及 Alphabet 在2024年第一季，就資料中心及相關支出就已經超過320億美元。如此鉅額投資不禁令人聯想到1990年代網路興盛時期，即便網路瀏覽器及新型電商網站如此之新穎，然而真正賺錢的公司是微軟、甲骨文（Oracle）等軟體供應商，還有英特爾（Intel）、思科（Cisco）等晶片供應商，因為他們才能將新型的電腦網路串連起來。

然而，在雲端領域面臨到了另一個問題。由於多數用戶都遇雲端運算供應商簽訂託管服務的合約，以將其數據資料交由各大託管服務提供者處理，因此科技業各大巨頭正大量投資以獲得用戶的信賴。

人工智慧、雲端運算仍持續成長

微軟是唯一向外界公開其人工智慧財務細節的公司，其數據顯示在雲端運算部分的業務已經成長了五分之一以上，分析師預計該數字今年將達到10億美元；Google 的雲端雲算銷售成長也高達將近30%，而人工智慧在其中的佔比是相對高的。

亞馬遜執行長 Andy Jassy 則表示，諸如 ChatGPT 之類的人工智慧應用程式受到了許多關注，但圍繞其基礎設施和數據開發的更多技術工作機會是相當多的；他更補充道，就基礎設施而言，關鍵是裡面的晶片，並強調降低成本、提高性能是該公司開發人工智慧的關鍵籌碼。

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可能需要考量 AI 基礎設施替代方案

就人工智慧的基礎設施而言，可以分為兩類：模型與推論（inference）。前者不外乎就是建立更大、更先進的人工智慧模型；後者則是利用模型並實際運用，例如 Meta 最近在 Facebook 和 Instagram 中納入聊天機器人助理就是一個實際案例，然而其花費也是不容小覷。

就資料中心的建置，將面臨到時間成本以及晶片供不應求、成本高昂等問題。 Meta 財務主管 Susan Li 認為，鑑於暸解到長期以來的「賭注」，公司正在嘗試找到替代品，以在未來發展不如預期時，還能有餘裕改變使用基礎設施的方式。

資料來源：The New York Times

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