Omdia：中國頂級雲端服務商者在出口限制下推進AI商業化，但先進GPU仍供應有限
倫敦--(美國商業資訊)--亞洲最大的幾家雲端服務商正採取哪些措施來滿足與日俱增的AI推理需求？Omdia的最新研究深入分析了AI推理營運所面臨的不斷演變的挑戰，輸送量、延遲與支援多樣化AI模型之間的關鍵權衡，以及可能的解決方案。該報告詳細涵蓋了
華為、百度、阿里巴巴、字節跳動、騰訊、NAVER和SK Telecom Enterprise等公司，考察了這些公司所提供的GPU、AI加速器和經過AI最佳化的CPU及其定價、輝達（NVIDIA） GPU的庫存、AI服務組合，以及自有AI模型和客製化晶片專案的現狀。
儘管在2024年至2025年初美國實施出口管制前，中國企業大量囤積了輝達（NVIDIA） H800和H20 GPU，但在國內雲端服務中卻難以見到這些高效能晶片的身影，這顯示它們主要被用於頂級雲端服務商者自身的模型開發專案。同樣，採用中國本土AI晶片專案的方案也相對較少，例外情況包括百度的本地雲端產品和華為雲的部分服務，但這類應用仍十分有限。中國頂級雲端服務商者在採用「預填充與生成分離」等最佳實務方面已相當成熟，且在基礎AI領域發表了具有開創性的研究成果；然而，除少數顯著案例外，這些研究論文中常提到訓練過程使用的是西方的GPU。
Omdia首席分析師、報告作者Alexander Harrowell表示：「中國半導體領域的真正成就體現在CPU而非加速器上。中國基於Arm架構的CPU顯然已實現規模化生產，且通常像亞馬遜雲端科技服務（AWS）的Graviton系列那樣針對並行工作負載進行了最佳化。例如，阿里巴巴的倚天710等產品為企業部署目前一代小型AI模型（如阿里巴巴通義千問3）提供了經濟實惠的解決方案，適用於使用者基數相對較小、工作負載多樣性較高的場景。」
若需使用現代化的GPU，Omdia發現最具競爭力的方案是SK Telecom與Lambda Labs合作打造的「GPU即服務」產品。Omdia注意到，許多中國企業熱衷於將工作負載移轉至防火牆之外，以期取得現代化GPU和潛在的額外訓練資料。其他重要發現包括：幾乎所有公司如今都提供「模型即服務」平台，支援微調及其他客製化操作，這已成為企業掌握AI能力最常見的方式之一。中國頂級雲端服務商者對支援邊緣AI應用尤為感興趣。例如，字節跳動提供了一套預整合解決方案，可用於監控餐廳廚房並報告廚師是否佩戴了工作帽。
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