2025/12/16 15:51  
舊的AI晶片去哪裡了，分析師表示，它們仍然可以有效利用，貶值速度並不快。（中央社資料照） 
〔財經頻道／綜合報導〕隨著科技巨頭為了在全球算力競賽中搶佔上風，新一代AI晶片幾乎是「一代接一代」快速上市。市場開始擔心：那些舊世代的AI晶片，會不會很快變成昂貴的過時資產？
據報導，AI晶片並非「一代過一代廢」。在軟體優化、推論需求暴增，以及全球算力極度吃緊的背景下，舊晶片不但沒有快速貶值，反而仍在AI生態系中扮演關鍵角色。
知名投資人、電影《大賣空》原型人物Michael Burry上月就警告，科技巨頭可能透過「拉長折舊年限」來美化財報，形容這是「現代最常見的財務手法之一」，並估計2026至2028年間，大型科技公司可能低估高達1760億美元（約新台幣5.5兆元）的折舊費用。
根據Alpine Macro上週發布的一份報告，市場對晶片折舊的擔憂其實被誇大，其理由有三點。首先，軟體進步正在延長舊晶片的壽命。隨著演算法與系統優化同步升級，即使是五年前推出的輝達A100晶片，透過新軟體也能讓效能提升2-3倍，遠非「一出新晶片就報廢」那麼簡單。
其次，AI推論需求正在快速擴大，而這正是舊晶片的主戰場。所謂推論，是指聊天機器人回答問題、模型實際對外提供服務的過程。分析師認為，未來幾年推論需求的成長速度將明顯超過訓練需求，而在推論場景中，「最新硬體並非必需」，晶片數量往往可以彌補效能差距。
報告指出，目前Google仍讓服役7-8年的TPU晶片滿載運行，毫無退場跡象。
第三，中國對AI晶片的需求依然「近乎無底洞」。由於本土晶片在品質與數量上都落後美國好幾個世代，即便部分美國晶片遭到出口限制，市場普遍認為，灰色與地下管道仍會填補供應缺口，使大量非最新世代晶片持續有去化空間。
此外，AI 算力的來源也不只限於雲端巨頭。Yardeni Research近期提到「分散式AI」的概念，指出家用電腦、遊戲主機、加密貨幣礦機、辦公室與校園中閒置的 GPU，都可能被串聯成虛擬算力網路。雖然這種模式在速度上不一定能與大型資料中心相比，但在穩定性與韌性上反而具備優勢。
研究機構認為，在全球投入數千億美元興建新資料中心的同時，這類善用既有晶片的分散式模式，值得持續關注。