{"content_id":"1xikd0137w","slug":"ai-chip-token-economics-and-hardware-strategies","locale":"zh-hant","schema_type":"TechArticle","category":"ai_data","category_name":"AI 資料","title":"AI 半導體競爭的新標準：每 token 成本","summary":"在生成式 AI 市場中，除了最高運算效能外，能否以穩定的品質與回應速度，盡可能低成本地產出 token，也變得至關重要。客製化 ASIC、機架級系統，以及記憶體與網路最佳化是競爭核心，但成本無法僅憑晶片規格進行比較。","sponsorship_disclosure":null,"author":{"name":"injoys","url":"https://injoys.com/ko/about"},"key_points":["AI 服務規模越大，反覆產生的推論成本就越會直接左右產品定價與獲利能力。","每 token 成本不應只看晶片價格，而應以包含電力、記憶體、網路、使用率、軟體及模型品質在內的總成本計算。","Google、AWS、Microsoft、Meta 試圖透過針對自身工作負載設計的加速器，控制成本與供應鏈。","NVIDIA 與 AMD 結合通用性、開發生態系及機架級最佳化，以因應客製化晶片。","實務上，比單純的每 token 成本更實用的指標，是將品質與重試納入考量的每次成功任務成本。"],"content_markdown":"生成式 AI 半導體的競爭標準，正從最大運算量擴展至實際服務的經濟效益。業界非正式使用的 **Token 性價比**，是指 Token 的成本效益，也就是在固定成本或電力下，能有效處理多少 Token。\n\n然而，最便宜的 Token 不一定能產生最具經濟效益的結果。必須同時衡量模型準確度、回應延遲、重試次數及資料中心使用率，才能判斷實際競爭力。\n\n## 什麼是 Token 性價比\n\nToken 是語言模型讀取輸入並生成輸出時使用的文字處理單位。API 業者通常會區分輸入 Token 與輸出 Token 來定價，也可能對快取輸入採用不同費率。\n\nToken 性價比並非正式的會計術語或標準基準。在實務上，必須區分以下指標。\n\n| 指標 | 意義 | 容易忽略的因素 |\n|---|---|---|\n| 每美元 Token 數 | 以相同成本處理的 Token 數量 | 品質、延遲、輸入與輸出價格差異 |\n| 每秒 Token 數 | 生成處理速度 | 同時使用者數量與首個 Token 延遲 |\n| 每瓦 Token 數 | 能源效率 | 冷卻與電力轉換損耗 |\n| 每伺服器吞吐量 | 伺服器或機架的總吞吐量 | 低使用率與等待時間 |\n| 每項成功任務成本 | 完成目標所需的全部成本 | 重試、工具呼叫、失敗路徑 |\n\n每 Token 總成本在概念上可表示如下。\n\n`每 Token 總成本 = 折舊 + 電力與冷卻 + 記憶體與網路 + 營運成本 + 軟體成本 ÷ 有效處理 Token`\n\n此處的有效處理 Token 並非單純生成量，而是指符合服務品質標準的 Token。不同模型使用的 Tokenizer 與回答長度不同，因此若只直接比較 100 萬 Token 的價格，可能會造成失真。\n\n## 推論成本改變半導體競爭的原因\n\n### 每次使用服務時都會重複產生成本\n\n大規模訓練是巨額成本集中的階段，但並非完全一次性的支出。預訓練之後，仍會反覆進行微調、強化學習、評估與新版訓練。儘管如此，每當使用者提出請求時都會產生的推論成本，幾乎會隨服務成長而增加，因此對商業模式的影響更為直接。\n\nStanford AI Index 2025 分析指出，提供一定水準模型效能的推論成本已快速下降。這不僅來自半導體改良，也是小型模型、量化、推論引擎與競爭擴大的共同成果。單價下降會使更多功能具備經濟效益，但也可能出現使用量增加抵銷單價下降的傑文斯效應。\n\n### AI 代理會放大 Token 使用量\n\n一般聊天機器人的提問與回答通常相對簡短。相較之下，AI 代理可能反覆執行以下工作。\n\n- 制訂與修改計畫\n- 閱讀長篇文件或程式碼儲存庫\n- 呼叫搜尋、資料庫、終端機等工具\n- 檢視執行結果並修正錯誤\n- 生成並評估多個候選結果\n\n工作步驟越長，輸入上下文、中間推論、工具結果與重試便會不斷累積。在代理時代，比起單次模型呼叫的價格，成功完成一項工作的總成本更為重要。\n\n### 電力與設施形成實際供應限制\n\n即使取得 AI 加速器，如果缺少電力接入、冷卻、高頻寬記憶體、網路與資料中心空間，仍無法運作。因此，每瓦 Token 數與每機架 Token 數的意義不僅是節省電費，也會決定在有限電力容量下能提供多少服務。\n\n## 降低每 Token 成本的硬體策略\n\n### 1. 針對特定工作負載打造自有加速器\n\n通用 GPU 支援各種模型與運算，但這種彈性也伴隨成本。大型雲端業者可分析反覆執行的內部工作負載，減少不必要的功能，並最佳化資料移動路徑。\n\n| 企業 | 已公開的加速器系列 | 主要方向 | 解讀時的注意事項 |\n|---|---|---|---|\n| Google | TPU, Ironwood | 模型、編譯器與雲端基礎設施的協同設計 | 無法斷定在 Google 內部環境以外也能重現相同效率 |\n| AWS | Trainium, Inferentia | 針對訓練與推論打造的 AWS 專用晶片及 Neuron 軟體 | 必須確認支援的運算與模型移植成本 |\n| Microsoft | Maia 100 | 用於 Azure AI 工作負載的自有加速器 | 僅憑公開規格難以計算商用工作負載成本 |\n| Meta | MTIA | 最佳化推薦、排序等大規模內部推論工作負載 | 並非可取代所有生成式 AI 模型的通用 LLM 晶片 |\n\nGoogle 於 2025 年公開的 Ironwood，是以推論為核心設計的第 7 代 TPU。與其將其視為僅針對某一特定 Gemini 模型的固定晶片，更準確的理解是：這是將 Google 的模型、XLA 編譯器與資料中心共同最佳化的垂直整合策略。\n\n自有晶片的目的不只在於降低晶片採購成本。掌控供應時程、提升能源效率、最佳化內部工作負載，以及增強對外部供應商的議價能力，都會共同發揮作用。\n\n### 2. 將整個機架設計成一部電腦\n\n大型模型無法容納於單一加速器的記憶體中，因此必須分散至多個加速器。此時，效能可能更取決於加速器之間的通訊速度、記憶體頻寬與軟體排程，而非個別晶片的運算能力。\n\nNVIDIA Blackwell 平台主打整合 GPU、CPU、NVLink、網路與軟體的機架級方法。AMD 也正強化 Instinct 加速器、開放式軟體生態系統與機架級系統。在這場競爭中，以下因素比單一晶片基準測試更為重要。\n\n- 一個機架可同時處理的請求數量\n- 在加速器之間移動權重與 KV cache 的成本\n- 發生故障時運用其餘設備的能力\n- 在供電與冷卻限制內維持的持續效能\n- 將模型實際部署前所需的開發時間\n\n即使機架價格昂貴，只要使用率與吞吐量足夠高，每 Token 成本仍可能降低。相反地，即使晶片價格低廉，如果因軟體不成熟或通訊瓶頸導致閒置時間過長，也會失去經濟效益。\n\n### 3. 以晶圓級設計減少通訊邊界\n\nCerebras 開發了 WSE 系列，採用晶圓尺寸的處理器，而非一般由多個獨立裸晶組成的架構。這種方法將大型運算資源與記憶體頻寬配置於單一晶圓，以減少傳統叢集中部分晶片間的通訊。\n\n晶圓級架構可追求低延遲與高吞吐量，但並不能消除所有通訊。在連接多個系統或運行大型模型時，仍需要外部記憶體、網路、故障復原與編譯器。特定模型的每秒 Token 紀錄，如果精度、批次大小、上下文長度與輸出條件不同，也不能直接比較。\n\n### 4. 優先最佳化記憶體與資料移動\n\n在推論過程中，相較於運算本身，移動模型權重與 KV cache 的過程更容易成為瓶頸。尤其是逐一生成 Token 的解碼階段，會受到記憶體頻寬的顯著影響。\n\n這正是硬體業者強調高頻寬記憶體、Chiplet、高速互連與更大快取的原因。即使運算效能數值很高，如果無法及時供應所需資料，實際 Token 吞吐量也不會增加。\n\n### 5. 協同設計硬體與推論軟體\n\nToken 性價比並非只由半導體決定。即使使用相同硬體，吞吐量也會因下列技術而大幅不同。\n\n- **量化：**降低權重與運算精度，減少記憶體與運算量。\n- **連續批次處理：**有效整合抵達時間不同的請求。\n- **前綴快取：**重複利用系統提示詞與上下文運算。\n- **推測解碼：**由小型模型生成 Token 候選，再由大型模型驗證。\n- **Prefill 與 decode 分離：**將輸入處理與輸出生成配置於不同資源。\n- **稀疏模型路由：**在 Mixture-of-Experts 模型中，只啟用部分所需專家。\n\n客製化晶片必須搭配準備完善的編譯器與模型，才能發揮效果。CUDA 之所以是 NVIDIA 的重要防線，也是因為其已累積包含函式庫、開發工具、最佳化知識與人才在內的生態系統。\n\n## 為何對 NVIDIA 的依賴不會迅速消失\n\n導入自有晶片或 AMD 加速器的企業，也可能並行使用 NVIDIA 系統。這與其說是策略矛盾，不如說更接近工作負載分配。\n\nNVIDIA 的優勢如下。\n\n1. CUDA 與廣泛的 AI 函式庫支援\n2. 可快速測試新模型的通用性\n3. 涵蓋伺服器、網路與管理軟體的完整度\n4. 開發與營運人員累積的經驗\n5. 在雲端與伺服器製造商中的廣泛供應\n\n相較之下，自有 ASIC 較容易在穩定且反覆執行的大規模工作負載中取得優勢。因此，市場很可能不會由單一類型晶片取代所有其他晶片，而是朝通用 GPU 與專用加速器分工的結構發展。\n\n## 比較 Token 性價比時必須控制的條件\n\n業者公布的最高效能或成本降低率，若不是在相同條件下進行的獨立基準測試，便不能直接比較。至少必須統一以下條件。\n\n| 比較條件 | 對成本的影響 |\n|---|---|\n| 模型與參數數量 | 所需記憶體與運算量不同 |\n| 數值精度 | FP8、BF16、INT8 等格式的速度與品質不同 |\n| 輸入與輸出長度 | Prefill 與 decode 的占比不同 |\n| 批次大小與同時請求 | 吞吐量與延遲之間的平衡不同 |\n| 首個 Token 延遲 | 左右即時服務的體感品質 |\n| 使用率 | 成為以實際吞吐量分攤固定成本的依據 |\n| 電力範圍 | 只測量晶片，或涵蓋冷卻與網路，結果會有所不同 |\n| 回應品質 | 簡短但不準確的回答會產生重試成本 |\n\n像 MLCommons 的 MLPerf Inference 這類明確標示模型、情境與品質條件的結果，相對更具參考價值。不過，公開基準測試也無法完整重現企業實際使用的模型配置、各地區電力成本與流量模式。\n\n## 超越單純 Token 價格，改以每項成功任務成本衡量\n\nToken 便於測量，但無法直接代表最終產出的價值。即使模型 A 的 Token 價格低於模型 B，如果產生的回答更長或經常失敗，完成一項工作的成本反而可能更高。\n\n對代理服務而言，以下計算方式更為合適。\n\n`每項成功任務成本 = 模型、工具與基礎設施總成本 ÷ 通過品質標準的任務數`\n\n其中不僅包括 Token 成本，也包括搜尋 API、程式碼執行、資料庫、人工審核、失敗嘗試及延遲造成的成本。這是單純效能競爭或 Token 性價比討論中經常缺少的觀點。\n\n## 如何區分公開主張與未經證實的數據\n\n產品路線圖與半導體市場展望經常變更。所提供資料包含的部分名稱與數據中，若未能透過官方產品文件或可重現的基準測試充分確認，便未將其當作確定事實使用。例如，據稱專用於特定模型的 `Frozen V2`、`Claude Fable 5`、Cerebras 在特定未公開模型上的速度、各晶片每 100 萬 Token 的固定成本，以及未來市場占有率數據，均屬此類。\n\n此外，以下表述必須確認具體條件。\n\n- **最高 10 倍效率：**必須確認比較對象、精度與系統範圍。\n- **Token 成本降低 50%：**需要模型、地區、使用率與折舊條件。\n- **每秒數百個 Token：**必須區分是單一使用者速度還是整體吞吐量。\n- **擺脫 NVIDIA：**必須確認是完全替換，還是僅轉移部分內部工作負載。\n\n進行投資或基礎設施採購決策時，不應只使用簡報資料，還必須一併檢視獨立基準測試、實際供應時程、軟體支援範圍與總持有成本。\n\n## 市場結論\n\nAI 半導體競爭正從只比拚最高速度的階段，轉向競爭**能以多低的總成本，產出符合品質標準的 Token 與任務成果**。\n\n客製化 ASIC 在反覆執行的大規模工作負載中追求高效率，而通用 GPU 則以靈活的模型支援與成熟生態系統因應。機架級設計、記憶體頻寬、網路、電力與推論軟體，已變得與晶片本身同等重要。\n\n最終，區分勝負的指標並非單純的每秒 Token 數或 100 萬 Token 價格。納入實際流量中的品質、延遲、使用率與電力限制後，**每項成功任務的總成本**才是更準確的標準。","content_html":"\u003cp\u003e生成式 AI 半導體的競爭標準，正從最大運算量擴展至實際服務的經濟效益。業界非正式使用的 \u003cstrong\u003eToken 性價比\u003c/strong\u003e，是指 Token 的成本效益，也就是在固定成本或電力下，能有效處理多少 Token。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e然而，最便宜的 Token 不一定能產生最具經濟效益的結果。必須同時衡量模型準確度、回應延遲、重試次數及資料中心使用率，才能判斷實際競爭力。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E4%BB%80%E9%BA%BC%E6%98%AF-token-%E6%80%A7%E5%83%B9%E6%AF%94\" class=\"anchor\" id=\"什麼是-token-性價比\"\u003e\u003c/a\u003e什麼是 Token 性價比\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eToken 是語言模型讀取輸入並生成輸出時使用的文字處理單位。API 業者通常會區分輸入 Token 與輸出 Token 來定價，也可能對快取輸入採用不同費率。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eToken 性價比並非正式的會計術語或標準基準。在實務上，必須區分以下指標。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e指標\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e意義\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e容易忽略的因素\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"指標\"\u003e每美元 Token 數\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"意義\"\u003e以相同成本處理的 Token 數量\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"容易忽略的因素\"\u003e品質、延遲、輸入與輸出價格差異\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"指標\"\u003e每秒 Token 數\u003c/td\u003e\n\u003ctd 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href=\"#%E9%99%8D%E4%BD%8E%E6%AF%8F-token-%E6%88%90%E6%9C%AC%E7%9A%84%E7%A1%AC%E9%AB%94%E7%AD%96%E7%95%A5\" class=\"anchor\" id=\"降低每-token-成本的硬體策略\"\u003e\u003c/a\u003e降低每 Token 成本的硬體策略\u003c/h2\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#1-%E9%87%9D%E5%B0%8D%E7%89%B9%E5%AE%9A%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E8%B2%A0%E8%BC%89%E6%89%93%E9%80%A0%E8%87%AA%E6%9C%89%E5%8A%A0%E9%80%9F%E5%99%A8\" class=\"anchor\" id=\"1-針對特定工作負載打造自有加速器\"\u003e\u003c/a\u003e1. 針對特定工作負載打造自有加速器\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e通用 GPU 支援各種模型與運算，但這種彈性也伴隨成本。大型雲端業者可分析反覆執行的內部工作負載，減少不必要的功能，並最佳化資料移動路徑。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e企業\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e已公開的加速器系列\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e主要方向\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e解讀時的注意事項\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"企業\"\u003eGoogle\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"已公開的加速器系列\"\u003eTPU, Ironwood\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"主要方向\"\u003e模型、編譯器與雲端基礎設施的協同設計\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"解讀時的注意事項\"\u003e無法斷定在 Google 內部環境以外也能重現相同效率\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"企業\"\u003eAWS\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"已公開的加速器系列\"\u003eTrainium, Inferentia\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"主要方向\"\u003e針對訓練與推論打造的 AWS 專用晶片及 Neuron 軟體\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"解讀時的注意事項\"\u003e必須確認支援的運算與模型移植成本\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"企業\"\u003eMicrosoft\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"已公開的加速器系列\"\u003eMaia 100\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"主要方向\"\u003e用於 Azure AI 工作負載的自有加速器\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"解讀時的注意事項\"\u003e僅憑公開規格難以計算商用工作負載成本\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"企業\"\u003eMeta\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"已公開的加速器系列\"\u003eMTIA\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"主要方向\"\u003e最佳化推薦、排序等大規模內部推論工作負載\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"解讀時的注意事項\"\u003e並非可取代所有生成式 AI 模型的通用 LLM 晶片\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003eGoogle 於 2025 年公開的 Ironwood，是以推論為核心設計的第 7 代 TPU。與其將其視為僅針對某一特定 Gemini 模型的固定晶片，更準確的理解是：這是將 Google 的模型、XLA 編譯器與資料中心共同最佳化的垂直整合策略。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e自有晶片的目的不只在於降低晶片採購成本。掌控供應時程、提升能源效率、最佳化內部工作負載，以及增強對外部供應商的議價能力，都會共同發揮作用。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#2-%E5%B0%87%E6%95%B4%E5%80%8B%E6%A9%9F%E6%9E%B6%E8%A8%AD%E8%A8%88%E6%88%90%E4%B8%80%E9%83%A8%E9%9B%BB%E8%85%A6\" class=\"anchor\" id=\"2-將整個機架設計成一部電腦\"\u003e\u003c/a\u003e2. 將整個機架設計成一部電腦\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e大型模型無法容納於單一加速器的記憶體中，因此必須分散至多個加速器。此時，效能可能更取決於加速器之間的通訊速度、記憶體頻寬與軟體排程，而非個別晶片的運算能力。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eNVIDIA Blackwell 平台主打整合 GPU、CPU、NVLink、網路與軟體的機架級方法。AMD 也正強化 Instinct 加速器、開放式軟體生態系統與機架級系統。在這場競爭中，以下因素比單一晶片基準測試更為重要。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e一個機架可同時處理的請求數量\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e在加速器之間移動權重與 KV cache 的成本\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e發生故障時運用其餘設備的能力\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e在供電與冷卻限制內維持的持續效能\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e將模型實際部署前所需的開發時間\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e即使機架價格昂貴，只要使用率與吞吐量足夠高，每 Token 成本仍可能降低。相反地，即使晶片價格低廉，如果因軟體不成熟或通訊瓶頸導致閒置時間過長，也會失去經濟效益。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#3-%E4%BB%A5%E6%99%B6%E5%9C%93%E7%B4%9A%E8%A8%AD%E8%A8%88%E6%B8%9B%E5%B0%91%E9%80%9A%E8%A8%8A%E9%82%8A%E7%95%8C\" class=\"anchor\" id=\"3-以晶圓級設計減少通訊邊界\"\u003e\u003c/a\u003e3. 以晶圓級設計減少通訊邊界\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eCerebras 開發了 WSE 系列，採用晶圓尺寸的處理器，而非一般由多個獨立裸晶組成的架構。這種方法將大型運算資源與記憶體頻寬配置於單一晶圓，以減少傳統叢集中部分晶片間的通訊。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e晶圓級架構可追求低延遲與高吞吐量，但並不能消除所有通訊。在連接多個系統或運行大型模型時，仍需要外部記憶體、網路、故障復原與編譯器。特定模型的每秒 Token 紀錄，如果精度、批次大小、上下文長度與輸出條件不同，也不能直接比較。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#4-%E5%84%AA%E5%85%88%E6%9C%80%E4%BD%B3%E5%8C%96%E8%A8%98%E6%86%B6%E9%AB%94%E8%88%87%E8%B3%87%E6%96%99%E7%A7%BB%E5%8B%95\" class=\"anchor\" id=\"4-優先最佳化記憶體與資料移動\"\u003e\u003c/a\u003e4. 優先最佳化記憶體與資料移動\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003e在推論過程中，相較於運算本身，移動模型權重與 KV cache 的過程更容易成為瓶頸。尤其是逐一生成 Token 的解碼階段，會受到記憶體頻寬的顯著影響。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e這正是硬體業者強調高頻寬記憶體、Chiplet、高速互連與更大快取的原因。即使運算效能數值很高，如果無法及時供應所需資料，實際 Token 吞吐量也不會增加。\u003c/p\u003e\n\u003ch3\u003e\n\u003ca href=\"#5-%E5%8D%94%E5%90%8C%E8%A8%AD%E8%A8%88%E7%A1%AC%E9%AB%94%E8%88%87%E6%8E%A8%E8%AB%96%E8%BB%9F%E9%AB%94\" class=\"anchor\" id=\"5-協同設計硬體與推論軟體\"\u003e\u003c/a\u003e5. 協同設計硬體與推論軟體\u003c/h3\u003e\n\u003cp\u003eToken 性價比並非只由半導體決定。即使使用相同硬體，吞吐量也會因下列技術而大幅不同。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e**量化：**降低權重與運算精度，減少記憶體與運算量。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e**連續批次處理：**有效整合抵達時間不同的請求。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e**前綴快取：**重複利用系統提示詞與上下文運算。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e**推測解碼：**由小型模型生成 Token 候選，再由大型模型驗證。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e**Prefill 與 decode 分離：**將輸入處理與輸出生成配置於不同資源。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e**稀疏模型路由：**在 Mixture-of-Experts 模型中，只啟用部分所需專家。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e客製化晶片必須搭配準備完善的編譯器與模型，才能發揮效果。CUDA 之所以是 NVIDIA 的重要防線，也是因為其已累積包含函式庫、開發工具、最佳化知識與人才在內的生態系統。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E7%82%BA%E4%BD%95%E5%B0%8D-nvidia-%E7%9A%84%E4%BE%9D%E8%B3%B4%E4%B8%8D%E6%9C%83%E8%BF%85%E9%80%9F%E6%B6%88%E5%A4%B1\" class=\"anchor\" id=\"為何對-nvidia-的依賴不會迅速消失\"\u003e\u003c/a\u003e為何對 NVIDIA 的依賴不會迅速消失\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e導入自有晶片或 AMD 加速器的企業，也可能並行使用 NVIDIA 系統。這與其說是策略矛盾，不如說更接近工作負載分配。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003eNVIDIA 的優勢如下。\u003c/p\u003e\n\u003col\u003e\n\u003cli\u003eCUDA 與廣泛的 AI 函式庫支援\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e可快速測試新模型的通用性\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e涵蓋伺服器、網路與管理軟體的完整度\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e開發與營運人員累積的經驗\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e在雲端與伺服器製造商中的廣泛供應\u003c/li\u003e\n\u003c/ol\u003e\n\u003cp\u003e相較之下，自有 ASIC 較容易在穩定且反覆執行的大規模工作負載中取得優勢。因此，市場很可能不會由單一類型晶片取代所有其他晶片，而是朝通用 GPU 與專用加速器分工的結構發展。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E6%AF%94%E8%BC%83-token-%E6%80%A7%E5%83%B9%E6%AF%94%E6%99%82%E5%BF%85%E9%A0%88%E6%8E%A7%E5%88%B6%E7%9A%84%E6%A2%9D%E4%BB%B6\" class=\"anchor\" id=\"比較-token-性價比時必須控制的條件\"\u003e\u003c/a\u003e比較 Token 性價比時必須控制的條件\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e業者公布的最高效能或成本降低率，若不是在相同條件下進行的獨立基準測試，便不能直接比較。至少必須統一以下條件。\u003c/p\u003e\n\u003cdiv class=\"overflow-x-auto\"\u003e\u003ctable\u003e\n\u003cthead\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003cth\u003e比較條件\u003c/th\u003e\n\u003cth\u003e對成本的影響\u003c/th\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/thead\u003e\n\u003ctbody\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"比較條件\"\u003e模型與參數數量\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"對成本的影響\"\u003e所需記憶體與運算量不同\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"比較條件\"\u003e數值精度\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"對成本的影響\"\u003eFP8、BF16、INT8 等格式的速度與品質不同\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"比較條件\"\u003e輸入與輸出長度\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"對成本的影響\"\u003ePrefill 與 decode 的占比不同\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"比較條件\"\u003e批次大小與同時請求\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"對成本的影響\"\u003e吞吐量與延遲之間的平衡不同\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"比較條件\"\u003e首個 Token 延遲\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"對成本的影響\"\u003e左右即時服務的體感品質\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"比較條件\"\u003e使用率\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"對成本的影響\"\u003e成為以實際吞吐量分攤固定成本的依據\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"比較條件\"\u003e電力範圍\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"對成本的影響\"\u003e只測量晶片，或涵蓋冷卻與網路，結果會有所不同\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003ctr\u003e\n\u003ctd data-label=\"比較條件\"\u003e回應品質\u003c/td\u003e\n\u003ctd data-label=\"對成本的影響\"\u003e簡短但不準確的回答會產生重試成本\u003c/td\u003e\n\u003c/tr\u003e\n\u003c/tbody\u003e\n\u003c/table\u003e\u003c/div\u003e\n\u003cp\u003e像 MLCommons 的 MLPerf Inference 這類明確標示模型、情境與品質條件的結果，相對更具參考價值。不過，公開基準測試也無法完整重現企業實際使用的模型配置、各地區電力成本與流量模式。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E8%B6%85%E8%B6%8A%E5%96%AE%E7%B4%94-token-%E5%83%B9%E6%A0%BC%E6%94%B9%E4%BB%A5%E6%AF%8F%E9%A0%85%E6%88%90%E5%8A%9F%E4%BB%BB%E5%8B%99%E6%88%90%E6%9C%AC%E8%A1%A1%E9%87%8F\" class=\"anchor\" id=\"超越單純-token-價格改以每項成功任務成本衡量\"\u003e\u003c/a\u003e超越單純 Token 價格，改以每項成功任務成本衡量\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eToken 便於測量，但無法直接代表最終產出的價值。即使模型 A 的 Token 價格低於模型 B，如果產生的回答更長或經常失敗，完成一項工作的成本反而可能更高。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e對代理服務而言，以下計算方式更為合適。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e\u003ccode\u003e每項成功任務成本 = 模型、工具與基礎設施總成本 ÷ 通過品質標準的任務數\u003c/code\u003e\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e其中不僅包括 Token 成本，也包括搜尋 API、程式碼執行、資料庫、人工審核、失敗嘗試及延遲造成的成本。這是單純效能競爭或 Token 性價比討論中經常缺少的觀點。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%8D%80%E5%88%86%E5%85%AC%E9%96%8B%E4%B8%BB%E5%BC%B5%E8%88%87%E6%9C%AA%E7%B6%93%E8%AD%89%E5%AF%A6%E7%9A%84%E6%95%B8%E6%93%9A\" class=\"anchor\" id=\"如何區分公開主張與未經證實的數據\"\u003e\u003c/a\u003e如何區分公開主張與未經證實的數據\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003e產品路線圖與半導體市場展望經常變更。所提供資料包含的部分名稱與數據中，若未能透過官方產品文件或可重現的基準測試充分確認，便未將其當作確定事實使用。例如，據稱專用於特定模型的 \u003ccode\u003eFrozen V2\u003c/code\u003e、\u003ccode\u003eClaude Fable 5\u003c/code\u003e、Cerebras 在特定未公開模型上的速度、各晶片每 100 萬 Token 的固定成本，以及未來市場占有率數據，均屬此類。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e此外，以下表述必須確認具體條件。\u003c/p\u003e\n\u003cul\u003e\n\u003cli\u003e**最高 10 倍效率：**必須確認比較對象、精度與系統範圍。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e**Token 成本降低 50%：**需要模型、地區、使用率與折舊條件。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e**每秒數百個 Token：**必須區分是單一使用者速度還是整體吞吐量。\u003c/li\u003e\n\u003cli\u003e**擺脫 NVIDIA：**必須確認是完全替換，還是僅轉移部分內部工作負載。\u003c/li\u003e\n\u003c/ul\u003e\n\u003cp\u003e進行投資或基礎設施採購決策時，不應只使用簡報資料，還必須一併檢視獨立基準測試、實際供應時程、軟體支援範圍與總持有成本。\u003c/p\u003e\n\u003ch2\u003e\n\u003ca href=\"#%E5%B8%82%E5%A0%B4%E7%B5%90%E8%AB%96\" class=\"anchor\" id=\"市場結論\"\u003e\u003c/a\u003e市場結論\u003c/h2\u003e\n\u003cp\u003eAI 半導體競爭正從只比拚最高速度的階段，轉向競爭\u003cstrong\u003e能以多低的總成本，產出符合品質標準的 Token 與任務成果\u003c/strong\u003e。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e客製化 ASIC 在反覆執行的大規模工作負載中追求高效率，而通用 GPU 則以靈活的模型支援與成熟生態系統因應。機架級設計、記憶體頻寬、網路、電力與推論軟體，已變得與晶片本身同等重要。\u003c/p\u003e\n\u003cp\u003e最終，區分勝負的指標並非單純的每秒 Token 數或 100 萬 Token 價格。納入實際流量中的品質、延遲、使用率與電力限制後，\u003cstrong\u003e每項成功任務的總成本\u003c/strong\u003e才是更準確的標準。\u003c/p\u003e\n","tags":["半導體","生成式 AI","AI 資料中心","AI 代理人","AI半導體"],"faqs":[{"question":"「token 性價比」是正式的 AI 半導體效能指標嗎？","answer":"不是。「token 性價比」是「token 的性價比」的非正式縮寫。比較時，應區分每美元可處理的 token 數、每瓦可處理的 token 數、每秒可處理的 token 數、首個 token 延遲，以及每項成功任務的成本。"},{"question":"為什麼推論成本變得比訓練成本更重要？","answer":"雖然訓練與後處理也需要反覆投資，但每當使用者提出請求時，都會產生推論成本。隨著服務使用量及代理的工作步驟增加，電力、加速器使用時間、記憶體與網路成本會持續累積。"},{"question":"為什麼 AI 代理使用的 token 比一般聊天機器人更多？","answer":"AI 代理會反覆進行規劃、搜尋、工具呼叫、結果檢查與錯誤修正。每個階段都會重新輸入上下文與中間結果，而失敗的路徑也會產生成本，因此整體 token 使用量可能增加。"},{"question":"自研 AI 晶片一定比 NVIDIA GPU 便宜嗎？","answer":"不一定。自研晶片可提高固定且重複的內部工作負載效率，但模型移植、編譯器、維運人力及低使用率可能產生額外成本。應以包含通用性與開發速度在內的總持有成本進行比較。"},{"question":"每秒 token 數越高，每個 token 的成本也會越低嗎？","answer":"不一定。每秒 token 數是速度指標，可能未反映設備價格、電力、同時請求數及使用率。單一使用者的生成速度與伺服器整體吞吐量也是不同的指標。"},{"question":"可以直接比較不同模型每 100 萬個 token 的價格嗎？","answer":"需要謹慎。各模型的 tokenizer、平均回答長度、準確度與快取政策都不同。應在相同任務與品質標準下，一併比較所需的輸入、輸出 token、重試次數及工具成本。"},{"question":"CUDA 鎖定效應很強是什麼意思？","answer":"這表示企業的程式碼、函式庫、最佳化方法及開發人力已累積在 NVIDIA CUDA 環境中。轉移至其他加速器時，可能會產生程式碼修改、效能驗證及重建維運體系的成本。"},{"question":"評估 AI 半導體實際經濟效益的最佳指標是什麼？","answer":"雖然會因服務目的而異，但對代理與工作自動化而言，每項成功任務的總成本是很實用的指標。這項指標不僅反映 token，還涵蓋品質、重試、工具呼叫、延遲、電力及人工審查成本。"}],"sources":[{"url":"https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report","title":"Stanford AI Index Report 2025","type":"data_point"},{"url":"https://mlcommons.org/benchmarks/inference-datacenter/","title":"MLCommons MLPerf Inference: Datacenter","type":"source"},{"url":"https://cloud.google.com/blog/products/compute/ironwood-tpu-age-of-inference","title":"Google Cloud：推論時代的 Ironwood TPU","type":"source"},{"url":"https://aws.amazon.com/ai/machine-learning/trainium/","title":"AWS Trainium","type":"source"},{"url":"https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/","title":"AWS Inferentia","type":"source"},{"url":"https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2023/11/15/introducing-azure-maia-and-azure-cobalt-custom-silicon-for-ai-and-general-purpose-compute/","title":"Microsoft：推出 Azure Maia 與 Azure Cobalt","type":"source"},{"url":"https://engineering.fb.com/2024/04/10/data-center-engineering/next-generation-meta-training-inference-accelerator/","title":"Meta Engineering：新一代 Meta 訓練與推論加速器","type":"source"},{"url":"https://nvidianews.nvidia.com/news/blackwell-ai-computing-platform","title":"NVIDIA Blackwell AI 運算平台","type":"source"},{"url":"https://www.cerebras.ai/chip","title":"Cerebras 晶圓級引擎","type":"source"},{"url":"https://www.anthropic.com/pricing","title":"Anthropic API 定價","type":"data_point"},{"url":"https://openai.com/api/pricing/","title":"OpenAI API 定價","type":"data_point"}],"images":[{"id":698,"url":"https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6ODczNiwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--89216a7803ea259aaf3da7751b5e2558ddbd0d58/ai-6567cf23.webp","is_representative":true,"generation_method":"ai_image","license":"ai_generated","mime_type":"image/webp","translations":{"ko":{"alt":"AI 칩과 서버, 메모리, 냉각·전력 장치가 연결되고 비용 저울이 놓인 일러스트","caption":"AI 반도체 인프라의 전력·성능·비용 균형을 시각화했다.","description":null},"en":{"alt":"AI chip linked to servers, memory, cooling and power systems beside a cost-balancing scale","caption":"The illustration visualizes the balance of power, performance and cost in AI chip 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mit Servern, Speicher, Kühlung und Stromsystemen neben einer Kostenwaage","caption":"Die Illustration zeigt das Gleichgewicht von Energie, Leistung und Kosten einer KI-Chip-Infrastruktur.","description":null}}},{"id":699,"url":"https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6ODc0MiwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--a4c58b75c8d5a545afb9e6754eeae729a3db54f8/ai-58645f49.webp","is_representative":false,"generation_method":"ai_image","license":"ai_generated","mime_type":"image/webp","translations":{"ko":{"alt":"복잡한 칩 처리 흐름과 최적화된 계층형 AI 서버를 비교한 분할 인포그래픽","caption":"분산된 처리 경로와 통합형 AI 반도체 시스템의 효율 차이를 대비해 보여준다.","description":null},"en":{"alt":"Split infographic comparing tangled chip processing with an optimized layered AI server","caption":"The graphic contrasts fragmented processing paths with an efficient integrated AI chip 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Chipverarbeitung mit einem optimierten KI-Server","caption":"Die Grafik stellt fragmentierte Abläufe einem effizienten integrierten KI-Chipsystem gegenüber.","description":null}}}],"published_at":"2026-08-17T07:14:00+09:00","updated_at":"2026-08-17T07:14:00+09:00","license":"cc_by","translation_status":"reviewed","available_locales":["ko","en","ja","es"],"data_locales":["ko","en","ja","es","id","pt","zh-hant","de"],"url":"https://injoys.com/en/articles/ai-chip-token-economics-and-hardware-strategies"}