GPU在人工智能革命中的作用
图形处理单元（GPU）在人工智能（AI）革命中处于领先地位，推动着大型语言模型（LLM）的发展，支持聊天机器人和各种AI应用。随着这些芯片价格的波动，企业必须学会应对这一关键技术的成本变化。
理解成本波动
许多行业（如矿业）已在管理波动成本方面积累了经验，通过平衡能源来源来实现最佳的供给和定价。类似地，物流公司正逐步适应近期关键运输通道的运费波动。而在金融服务和制药行业等缺乏成本波动管理经验的领域，随着AI技术的进步，这些行业也将面临快速适应的挑战。
英伟达的主导地位
英伟达（Nvidia）仍是GPU的领先供应商，其市值因需求激增而飙升。其芯片因能同时处理大量计算而备受青睐，是训练和部署LLM的必备工具。一些公司甚至采用装甲车运送英伟达高需求的H100芯片，足以体现其重要性。
GPU成本波动的驱动因素
预计GPU的需求将呈爆炸式增长，投资公司估计，市场在五年内可能超过4000亿美元，企业将加速实施新的AI应用。然而，供应受到制造能力和地缘政治紧张等不可预测因素的影响，尤其是在台湾等关键生产地区。
当前的供应短缺导致英伟达H100芯片的等待时间延长，迫使企业适应这一新现实，并有效管理变动成本。
管理GPU成本的策略
为降低成本波动，企业可以选择自己管理GPU服务器，而不是依赖云服务提供商的租赁服务。虽然这种方式可能增加额外开支，但能够让企业更好地控制成本，并在长远中实现节约。同时，企业还可以考虑战略性地采购GPU，以确保未来的需求得到满足，即使其具体应用尚不确定。
并非所有GPU都是相同的，企业应根据具体需求选择合适的GPU类型。对于训练大型基础模型（如OpenAI的GPT），高性能GPU至关重要，而大多数企业在高频推理任务中则通常能够使用低性能GPU。
此外，地理位置在成本管理中起着关键作用。像挪威这样的地区电力资源丰富且成本低廉，与电价更高的美国东部地区相比，可以显著降低运营成本。首席信息官（CIO）应评估AI应用中的成本与质量平衡，项目若对精度要求较低时，可以考虑减少计算能力的使用。
通过灵活性优化成本
组织可以通过切换不同的云服务提供商和AI模型来进一步降低成本，类似于物流公司如何优化运输方式。能够提升LLM在多种应用中效率的技术也将有助于成本管理。
需求预测中的挑战
AI技术的快速演进使GPU需求预测变得复杂。新型LLM架构（如Mistral的“专家混合”设计）通过仅激活特定任务所需的模型部分来节约芯片的使用。同时，创新应用的不断发展使大多数公司在准确预测需求方面面临更大挑战。
为未来成本做好准备
AI领域正在快速扩张，预计到2026年，相关行业年收入将增长19%，达到9000亿美元。尽管这一趋势为像英伟达这样的生产商提供了机遇，但也要求企业采用新的成本管理策略。组织应当从现在开始为这一转变做好准备。
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