随着全球人工智能（AI）市场的蓬勃发展，图形单元（GPU）正成为这一革命的核心引擎。大语言模型（LLM）驱动的各种应用程序都依赖这些强大的高性能芯片，而未来几年，GPU价格的波动可能会变得异常剧烈，这对许多企业来说，意味着需要掌握全新的成本管理技巧。
在某些行业中，成本波动并不是新鲜事。像矿业这样的能源密集型行业已经习惯于管理能源成本的起伏，而物流公司则面临着由于运输干扰而造成的费用波动。然而，对于金融和制药等行业来说，鲜有这方面的经验。尽管如此，这些行业将在AI技术的应用中获益匪浅，因此必须迅速适应。
作为GPU市场的主要玩家，Nvidia的估值在今年急速飙升。GPU受到追捧的原因在于其能够并行处理庞大的计算任务，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，显示出需求之高。
未来，随着企业加速AI应用的部署，GPU的需求预计将显著增加。投资公司Mizuho预测，未来五年内GPU市场规模可能会扩大10倍，超过4000亿美元！与此同时，制造能力和地缘政治等因素也将对供给产生影响。
为了应对这一波动，企业可以采取多种策略。首先，自行管理GPU服务器或提前采购将成为有效应对成本波动的手段。虽然自行管理会增加初期开销，但从长期来看，可以降低整体成本。此外，选择合适类型的GPU以优化成本也至关重要。
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