随着全球人工智能（AI）市场的蓬勃发展，图形单元(GPU)成为了这场革命的核心动力。大语言模型(LLM)驱动的各种应用程序都依赖于这些高性能芯片，而未来几年，GPU 的价格波动可能会变得更加剧烈，这对许多企业来说，意味着需要掌握全新的成本管理技巧。
在一些行业中，成本波动并不是新鲜事。比如，能源密集型行业如矿业，已经习惯于管理能源成本的起伏，而物流公司则面临由于苏伊士和巴拿马运河的运输干扰而造成的费用波动。然而，金融和制药等行业却鲜有这方面的经验，但这些行业将在 AI 技术的应用中获益匪浅，因此它们必须快速适应。
Nvidia 作为主要的 GPU 供应商，其估值在今年迅速飙升。GPU 之所以备受追捧，是因为它们能够并行处理大量计算，非常适合训练和部署大型语言模型。某些公司甚至需要用装甲车来运输这些芯片，可见其需求之高未来，GPU 的成本波动将受到供需关系的影响。
随着企业纷纷加快 AI 应用的部署，GPU 的需求预计将显著增加，投资公司 Mizuho 预测，未来五年 GPU 市场规模可能会扩大10倍，超过4000亿美元。同时，制造能力和地缘政治等因素也会对供给造成影响。
为应对这一波动，企业可以采取多种策略。首先，更多公司可能选择自行管理 GPU 服务器而不是从云服务提供商那里租赁，尽管这会增加额外开销，但可以在长期内降低成本。此外，企业可能会提前购买 GPU，以确保未来有足够库存。
此外，合适类型的 GPU 也很重要。对于大多数企业而言，运行已有模型的数据处理工作并不需要最强大的 GPU，反而可以使用性能较低的 GPU 来优化成本。地理位置也能成为降低成本的关键，比如选择电力成本较低的地区设立 GPU 服务器，可以显著减少运营开支。
然而，AI 计算领域的发展速度极快，企业难以准确预测自己的 GPU 需求。因此，企业应尽早制定应对措施，以适应未来可能出现的价格波动。
划重点:
🌟 GPU 市场预计未来五年将扩大十倍，达到4000亿美元。
⚡ 企业需选择合适的 GPU 类型，以优化成本和性能。
📈 自行管理 GPU 服务器或提前采购是应对成本波动的有效策略。