AI大餅，除了輝達，還有誰吃得到？

訓練完成後，AI模型需要的運算量就會減少。但是考量到AI的運用範圍極廣，完成訓練的AI模型，要預測結果時所做的「推論」（inference）工作，總體所需的處理能量依舊很大。

微軟已經有超過2,500個客戶使用OpenAI技術提供的服務，較上一季增加了10倍。Google母公司Alphabet旗下六款在全球坐擁20億以上用戶的產品，將融入生成式AI技術以提昇效能。

圖片來源：Shutterstock

晶片製造商直接受益

運算需求驟增的背景下，最明顯的受益者就是晶片製造商。如：輝達和AMD這類晶片設計公司，或台積電等晶片廠。

大型雲端運算資源提供商為了滿足AI應用需求，大量下單。由於AI運算需要效能最強的晶片，且需求量較過去更大，AI的崛起成了晶片設計者的福音。

晶片設計也受益

瑞士銀行（UBS）估算，未來一到兩年，AI將帶動圖形處理器（GPU）需求增加100億至150億美元。輝達的營收有56％來自數據中心業務，未來這部分營收可能翻倍。AMD將在今年推出一款新的GPU。研究機構伯恩斯坦分析師拉斯貢（Stacy Rasgon）表示，儘管與輝達相比，AMD在GPU設計圈中是個規模小得多的玩家，但「即使只拿到市場上的殘渣」，AMD也足以獲益。

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Cerebras和Graphcore等專攻AI晶片設計的新創公司正試圖建立名號。PitchBook統計，現在大約有300家像這樣的新創。

天上掉下來的豐厚收益有部分流向了製造商。今年四月，台積電執行長魏哲家語帶保留地表示，「與AI相關需求的逐步增長」。投資人的反應則熱情得多。輝達公布營收後，台積電股價大漲。

晶片封裝分一杯羹

還有一些較低調的受益者，像是把更多晶片封裝到單一處理器上的企業。荷蘭晶片封裝設備商Besi的產品會把晶片連在一起。研究機構New Street Research分析師費拉古（Pierre Ferragu）指出，這家荷蘭公司控制了四分之三的高精準度晶片封裝市場。今年，Besi股價已經漲了五成以上。

通訊晶片、網路設備跟著雞犬升天

瑞士銀行估計，專用AI伺服器中，GPU約佔總成本的一半。在標準伺服器中，這個比例僅為十分之一。不過，GPU不是唯一不可或缺的工具。數據中心要能像單一台電腦一樣運作，內部GPU之間要能相互溝通。因此，這些數據中心還需要先進的交換器、路由器和專用晶片。

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研究公司650 Group的數據顯示，這類網路設備市場在未來幾年預計每年增加40％，到2027年將達到近90億美元的規模。輝達也有販售這些網路設備，約佔全球總銷售額的78％。美商Arista Networks等競爭對手也受到投資人的關注，去年股價漲幅近70％。生產寬頻通訊晶片的博通（Broadcom）表示2023年年銷售額將達到8億美元，是過去的4倍。

伺服器製造商火熱

另一家研究公司IDC全球研究主管魯滕（Peter Rutten）認為，AI繁榮發展對於為數據中心組裝伺服器的公司也是好消息。全球數據中心將在未來五年內，將專用於AI的伺服器佔比，從目前的不到10％增加到約20％，而這類AI伺服器在數據中心伺服器的資本支出佔比將從約20％增加到45％。

台灣的緯創和英業達這些伺服器製造商也是受益者。這兩家公司主要為亞馬遜網路服務（AWS）和微軟的Azure等大型雲端服務提供商，客製化生產伺服器。較小的製造商表現應該也不錯。另一家台灣伺服器製造商緯穎高層近期表示，AI相關項目佔當前訂單的一半以上。

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相關軟體

上述所有AI硬體都需要搭配專用軟體才能運作。部分軟體由硬體公司開發。例如：輝達的體件平台CUDA，讓客戶能夠充分利用輝達的GPU。也有其他公司開發的軟體可以幫助AI公司管理數據（Datagen、Pinecone、Scale AI）或在平台上建置大型語言模型（HuggingFace、Replicate）。PitchBook統計，這類新創大約有80家。年初至今已有超過20家公司獲得了新一輪資金。

和硬體一樣，這些軟體公司的主要客戶是雲端巨頭。亞馬遜、Alphabet和微軟今年資本支出合計預估約1,200億美元，高於2022年的780億美元，其中很大一部分將用於擴展雲端事業的能量。但即便如此，AI運算需求已經高到連幾大巨頭都難以追上。

這為挑戰者開創了機會。近年，IBM、輝達和Equinix都開始提供客戶租用GPU的服務。以AI為發展重點的雲端新創也蓬勃發展。

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今年三月，其中一家名為Lambda的公司從Google創投部門Gradient Ventures和OpenAI共同創辦人布拉克曼（Greg Brockman）等投資人手上，募集了4400萬美元資金。依據這些交易估算，公司價值落在兩億美元左右。另一家名為CoreWeave的類似新創在4月份募得2.21億美元，其中包括來自輝達的投資。CoreWeave估值達到20億美元。CoreWeave共同創辦人麥克比（Brannin McBee）認為，專注於客戶服務，並針對AI設計基礎建設，有助於公司與雲端巨頭競爭。

數據中心出租商，也是贏家

AI基礎建設的最後一組贏家，是最接近實際提供「鋤頭」的企業，也就是數據中心出租商。隨著雲端計算需求暴增，這些業主的空間快速被填滿。2022年下半年，數據中心空置率3％，創下歷史新低。

像Equinix和Digital Realty這些專門出租數據中心的企業，正在和積極將數據中心納入房地產投資組合的大型資產管理公司競爭。2021年私募市場巨頭黑石集團（Blackstone）以100億美元價格，收購了美國最大的數據中心運營商之一QTS Realty Trust。今年4月，黑石集團的加拿大競爭對手、原本就積極投資數據中心的布魯克菲爾德資產管理（Brookfield）收購了法國數據中心公司Data4。

未來，AI基礎建設在持續成長的過程中可能會遇上一些限制。其中一項阻礙是能源取得。

一名數據中心重要投資人指出，這類資產的電力需求極大，像在維吉尼亞北部和矽谷等地開發新的數據中心預計將受到電力取得的限制。不過，從超大型AI模型和以雲端運算為基礎的推論系統，轉向規模較小的AI系統有望降低電力需求。這些小型系統在訓練時所需的運算能力較少，也可以在智慧型手機上完成推論工作。Google最近揭露的小規模Palm模型就是一個例子。

最大的不確定性還是在AI熱潮本身。

儘管ChatGPT等模型受到歡迎，背後技術的盈利模式仍未確立。在矽谷，一時風潮可能在一夕間令人失望透頂。2021年，輝達的GPU被證明非常適合用來挖掘加密貨幣，市值因此大增。隨後卻在加密貨幣猶勝轉衰之際，跟著重挫。此外，如果AI技術確實帶來了變革，可能促使監管機關加強管制。全球各地的政策制定者都因為生成式AI可能消除工作機會或散播錯誤信息而憂心忡忡，已經在考慮採取相應的監管措施。歐盟議會的議員5月提出了一套限制聊天機器人發展的規範。

種種限制都可能減緩AI佈建的速度，進而抑制AI基礎建設公司的前景。但影響應該有限。

即使生成式AI並未像支持者聲稱的那樣具革命性，它幾乎百分百比加密貨幣更實用。而且，還有許多其他非生成式AI也需要大量的運算能力。

除非出現全球禁止生成式AI發展的情況（目前完全沒有這樣的跡象），否則這場淘金熱潮就不太可能終結。只要每個人都在急著淘金，推銷尖嘴鎬和鋤頭的商人就能大賺一筆。

（本文由「經濟學人」獨家授權轉載）