[新聞] AI晶片泡沫太大了,高通推出AI資料中心解決方案,只要搶下3~5%市場就足夠
標題:AI晶片泡沫太大了,高通推出AI資料中心解決方案,只要搶下3~5%市場就足夠
來源:iknow科技產業資訊室
原文網址:https://pse.is/8amu7p
原文:
生成式AI的快速普及帶動巨大的電力需求增長,成為日本能源與產業政策的新課題。由三
菱總合研究所(MRI)提出的《生成式AI的普及對日本電力需求的影響》(生成AIの普及が
与える日本の電力需要への影響)報告特別針對資料中心與網路基礎設施之生成AI導入對
ICT部門電力消耗影響進行試算,並提出在電力限制下的最佳應對策略。報告指出,AI模
型的規模化、應用範圍擴大與運算需求提升,將使日本電力需求在2040年前大幅上升,若
缺乏對策,恐成為數位轉型與國際競爭力的瓶頸。
在電力需求推計方面,MRI以「資料處理量」與「電力效率」為兩大核心變數。隨著AI普
及,網路流量預計至2040年將增至2020年的約348倍,若AI模型大規模化趨勢持續,ICT部
門電力消耗可能增加2至27倍。電力效率的改善主要取決於半導體技術的演進,包括先端
封裝(advanced packaging)、光電融合(opt-electronic integration)與AI專用晶片
(AI-specific chips)。其中,若光電融合與AI特化晶片能順利發展,電力效率可較
2020年提升至6萬倍;反之,若技術停滯,電力負擔將急劇上升,導致2040年ICT用電量突
破國家電力供應極限。
報告設定三種AI利用情境:①「計算量爆發型」,所有應用依賴超大型基盤模型,雖具最
高精度,但電力需求可能占約全國55%;②「適材適所型」,依用途選擇不同規模AI模型
,以降低電力浪費;③「省電力優先型」,在碳中和政策下以小型模型為主。MRI認為第
二種「適材適所」情境最符合日本現實,既可維持科技創新,也能在能源有限條件下確保
AI普及。該模式中,大型AI由雲端巨頭運行,小型AI則於地方邊緣運算(edge computing
)或裝置端執行,形成多層次AI生態,如此可避免過度依賴海外數據中心,減少「數位貿
易赤字」,並促進再生能源在地方端應用。
報告進一步指出,若日本能在AI特化晶片、光電融合及封裝技術上追上全球前沿,並發展
分散式處理體系(例如將非即時的AI訓練外包海外、即時推論留於國內),可顯著降低
ICT用電對整體能源系統的壓力。另一方面,在產業結構層面,應鼓勵中小企業與研究機
構共同開發B2B或專業領域(B2P)的特化型AI,以「省能+信賴」作為競爭優勢,促進AI
與產業的深度融合。報告同時警示,若未同步強化電力供應與碳中和平衡,日本的AI利用
環境將難以持續。
最後,MRI在結論說明,生成AI的普及正在重塑日本的產業與能源結構,而「電力效率
× 技術創新 × 適材適所利用」的組合是日本邁向可持續AI社會的核心戰略。政府與產
業需同步推進半導體研發、電力基礎設施與政策協調,確保在能源受限的情況下,仍能發
揮生成AI的最大潛力,維持經濟與數位轉型的雙重優勢,未來十年將是日本在「數位競爭
力」與「能源安全」間取得平衡的關鍵時期。
心得:
智慧型手機市場成長停滯、蘋果業務縮水、三星部分採用自家處理器,高通已經無法再依
靠過去的護城河維持優勢。在這個前提下,跨入 AI 資料中心市場並不只是「擴張」,而
是「尋找下一個可以讓公司不被淘汰的地位」。
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