GPU 管理關鍵：為何空閒算力如同停機飛機
為何重要
這揭示了一個被忽視的現實：單純堆砌 GPU 量級已不再是競爭優勢，如何最大化「算力利用率」才是決定經濟效益的關鍵。企業從雲端 API 轉向自購 GPU 的趨勢，意味著 MLOps 與算力排程軟體的重要性將瞬間凌駕模型本身。對投資人而言，這代表供應鏈評估不應止步於晶片出貨量，更需審視企業解決硬體閒置問題的排程能力，這將直接影響資本支出報酬率（ROI）。
AI 產業度過了初期透過模型品質（智商）勝出的階段，現正面臨算力管理效率（值命率）的結構性挑戰。
- Microsoft 於 2020 年為 OpenAI 打造超級電腦，配備 10,000 個 GPU 與 285,000 個 CPU 核心，作為訓練 GPT-3 之用。
- 預估至 2026 年，算力已成為戰略約束；Anthropic 同時進行四家廠商（Amazon、Google、Microsoft、AMD）的多吉瓦承諾，Meta 也簽下相當規模的合約。
- 當前 GPU 支援多種複雜工作負載（推論、微調、量化、評估），每種負載要求的延遲與吞吐量不同，導致資源排程與配置成為棘手難題。