蘇姿丰：AI運算重心轉向推論 CPU需求增速甚至超越GPU

AMD董事長暨執行長蘇姿丰在舊金山舉行的AMD年度Advancing AI活動上表示，AI應用型態的改變，正重新推升CPU的重要性。她指出，雖然GPU與AI加速器的需求確實十分強勁，但從市場規模的成長速度來看，CPU的需求增速甚至超越GPU。這一觀察，反映出AI運算的重心正從訓練轉向推論。

這番論點的背景，是AI運算需求結構的深刻轉變。在AI發展的早期階段，運算需求主要集中於模型的訓練（Training）——這需要大量的GPU等專用加速器來處理龐大的運算。而隨著AI模型日趨成熟、應用日益普及，運算的重心開始轉向推論（Inference），也就是實際運用這些模型來處理各種任務。這種轉變，正改變著運算硬體的需求結構。

蘇姿丰指出，AMD花了大量時間與OpenAI、Meta、Anthropic等客戶討論AI工作負載（workload）的變化。從這些討論中，AMD觀察到的不只是GPU需求的持續增加，更重要的是，AI應用型態的改變正重新推升CPU的重要性。這種來自頂尖AI客戶的第一手觀察，為AMD對市場趨勢的判斷提供了重要依據。

CPU在推論階段的重要性提升，有其技術上的邏輯。推論任務相較於訓練，在運算的型態上有所不同——推論往往涉及更多元、更即時的處理需求，而CPU在這類任務中扮演著關鍵的協調與運算角色。特別是在代理式AI（Agentic AI）興起、AI需要自主執行複雜任務的當下，CPU的重要性更為凸顯。這使得CPU的需求，隨著推論應用的擴大而快速增長。

「CPU需求增速超越GPU」的觀察，對AMD具有重要的戰略意義。作為同時擁有CPU（EPYC系列）與GPU（Instinct系列）產品線的業者，AMD在這波運算重心轉移中具有獨特的優勢。若CPU的需求增速確實超越GPU，AMD的EPYC處理器業務將受惠於這波趨勢。這也解釋了AMD為何在最新的第六代EPYC Venice處理器上大力投入。

從產業競爭的角度來看，這番論點也反映出AMD對市場定位的思考。相較於在GPU領域面對NVIDIA的強勢競爭，AMD在CPU領域具有更穩固的地位。透過強調CPU在AI推論中的重要性，AMD得以凸顯其產品組合的獨特價值，並在AI運算市場中開闢有利的競爭位置。這是AMD應對市場競爭的策略布局。

對整個AI硬體產業而言，運算重心從訓練轉向推論的趨勢，將帶來深遠的影響。這種轉變不僅改變CPU與GPU的需求結構，也將影響資料中心的架構設計、伺服器的配置，乃至整個AI基礎設施的布局。掌握這種趨勢變化的業者，將能更好地把握AI運算市場的商機。

對台灣的供應鏈而言，這種趨勢同樣值得關注。AMD的CPU與GPU都採用台積電的先進製程製造，AI運算需求的增長——無論是CPU還是GPU——都將為台積電及相關供應鏈帶來商機。運算重心的轉移，可能改變不同產品的需求比重，但整體而言，AI運算的擴張對台灣供應鏈是正面的。

展望未來，AI運算重心向推論轉移的趨勢能否持續、CPU需求的增長能否如蘇姿丰所言超越GPU，將是觀察AI硬體市場的重要指標。這種運算結構的轉變，正深刻影響著AI硬體產業的競爭格局與發展方向。