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title: "AI 半導體競爭的新標準：每 token 成本"
locale: zh-hant
category: ai_data
category_name: "AI 資料"
translation_status: reviewed
license: cc_by
author: "injoys"
source_url: https://injoys.com/en/articles/ai-chip-token-economics-and-hardware-strategies
published_at: 2026-08-17T07:14:00+09:00
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# AI 半導體競爭的新標準：每 token 成本

> 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。

## 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。

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。

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。

## 什麼是 Token 性價比

Token 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。

Token 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。

| 指標 | 意義 | 容易忽略的因素 |
|---|---|---|
| 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 |
| 每秒 Token 數 | 生成處理速度 | 同時使用者數量與首個 Token 延遲 |
| 每瓦 Token 數 | 能源效率 | 冷卻與電力轉換損耗 |
| 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 |
| 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 |

每 Token 總成本在概念上可表示如下。

`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`

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。

## 推論成本改變半導體競爭的原因

### 每次使用服務時都會重複產生成本

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。

Stanford 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。

### AI 代理會放大 Token 使用量

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。

- 制訂與修改計畫
- 閱讀長篇文件或程式碼儲存庫
- 呼叫搜尋、資料庫、終端機等工具
- 檢視執行結果並修正錯誤
- 生成並評估多個候選結果

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。

### 電力與設施形成實際供應限制

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。

## 降低每 Token 成本的硬體策略

### 1. 針對特定工作負載打造自有加速器

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。

| 企業 | 已公開的加速器系列 | 主要方向 | 解讀時的注意事項 |
|---|---|---|---|
| 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 |
| 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 |
| 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 |
| 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 |

Google 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。

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。

### 2. 將整個機架設計成一部電腦

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。

NVIDIA 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。

- 一個機架可同時處理的請求數量
- 在加速器之間移動權重與 KV cache 的成本
- 發生故障時運用其餘設備的能力
- 在供電與冷卻限制內維持的持續效能
- 將模型實際部署前所需的開發時間

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。

### 3. 以晶圓級設計減少通訊邊界

Cerebras 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。

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。

### 4. 優先最佳化記憶體與資料移動

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。

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。

### 5. 協同設計硬體與推論軟體

Token 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。

- **量化：**降低權重與運算精度，減少記憶體與運算量。
- **連續批次處理：**有效整合抵達時間不同的請求。
- **前綴快取：**重複利用系統提示詞與上下文運算。
- **推測解碼：**由小型模型生成 Token 候選，再由大型模型驗證。
- **Prefill 與 decode 分離：**將輸入處理與輸出生成配置於不同資源。
- **稀疏模型路由：**在 Mixture-of-Experts 模型中，只啟用部分所需專家。

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。

## 為何對 NVIDIA 的依賴不會迅速消失

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。

NVIDIA 的優勢如下。

1. CUDA 與廣泛的 AI 函式庫支援
2. 可快速測試新模型的通用性
3. 涵蓋伺服器、網路與管理軟體的完整度
4. 開發與營運人員累積的經驗
5. 在雲端與伺服器製造商中的廣泛供應

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。

## 比較 Token 性價比時必須控制的條件

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。

| 比較條件 | 對成本的影響 |
|---|---|
| 模型與參數數量 | 所需記憶體與運算量不同 |
| 數值精度 | FP8、BF16、INT8 等格式的速度與品質不同 |
| 輸入與輸出長度 | Prefill 與 decode 的占比不同 |
| 批次大小與同時請求 | 吞吐量與延遲之間的平衡不同 |
| 首個 Token 延遲 | 左右即時服務的體感品質 |
| 使用率 | 成為以實際吞吐量分攤固定成本的依據 |
| 電力範圍 | 只測量晶片，或涵蓋冷卻與網路，結果會有所不同 |
| 回應品質 | 簡短但不準確的回答會產生重試成本 |

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。

## 超越單純 Token 價格，改以每項成功任務成本衡量

Token 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。

對代理服務而言，以下計算方式更為合適。

`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`

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。

## 如何區分公開主張與未經證實的數據

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。

此外，以下表述必須確認具體條件。

- **最高 10 倍效率：**必須確認比較對象、精度與系統範圍。
- **Token 成本降低 50%：**需要模型、地區、使用率與折舊條件。
- **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。
- **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。

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。

## 市場結論

AI 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**。

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。

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。

## FAQ

### 「token 性價比」是正式的 AI 半導體效能指標嗎？
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。

### 為什麼推論成本變得比訓練成本更重要？
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。

### 為什麼 AI 代理使用的 token 比一般聊天機器人更多？
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。

### 自研 AI 晶片一定比 NVIDIA GPU 便宜嗎？
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。

### 每秒 token 數越高，每個 token 的成本也會越低嗎？
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。

### 可以直接比較不同模型每 100 萬個 token 的價格嗎？
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。

### CUDA 鎖定效應很強是什麼意思？
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。

### 評估 AI 半導體實際經濟效益的最佳指標是什麼？
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

- [Stanford AI Index Report 2025](https://hai.stanford.edu/ai-index/2025-ai-index-report)
- [MLCommons MLPerf Inference: Datacenter](https://mlcommons.org/benchmarks/inference-datacenter/)
- [Google Cloud：推論時代的 Ironwood TPU](https://cloud.google.com/blog/products/compute/ironwood-tpu-age-of-inference)
- [AWS Trainium](https://aws.amazon.com/ai/machine-learning/trainium/)
- [AWS Inferentia](https://aws.amazon.com/machine-learning/inferentia/)
- [Microsoft：推出 Azure Maia 與 Azure Cobalt](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/)
- [Meta Engineering：新一代 Meta 訓練與推論加速器](https://engineering.fb.com/2024/04/10/data-center-engineering/next-generation-meta-training-inference-accelerator/)
- [NVIDIA Blackwell AI 運算平台](https://nvidianews.nvidia.com/news/blackwell-ai-computing-platform)
- [Cerebras 晶圓級引擎](https://www.cerebras.ai/chip)
- [Anthropic API 定價](https://www.anthropic.com/pricing)
- [OpenAI API 定價](https://openai.com/api/pricing/)

## Images

![AI 晶片連接伺服器、記憶體、冷卻與供電設備，旁邊設有成本天平](https://injoys.com/rails/active_storage/blobs/proxy/eyJfcmFpbHMiOnsiZGF0YSI6ODczNiwicHVyIjoiYmxvYl9pZCJ9fQ==--89216a7803ea259aaf3da7751b5e2558ddbd0d58/ai-6567cf23.webp)
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