超微拚 AI 能源效率 2030 年提升 20 倍 機架級運算效能大躍進
Celine
2024 年至 2026 年中能效已提升 4 倍 超越原訂 3 倍目標
人工智慧（AI）運算需求快速攀升，資料中心不僅面臨運算效能升級壓力，能源消耗與整體基礎設施效率也成為產業競爭關鍵。晶片大廠超微（AMD）近期提出 AI 基礎設施能源效率目標，預計從 2024 年至 2026 年中，機架級 AI 能源效率將提升 4 倍，不僅超越原先設定的 3 倍目標，更是同期歷史效率提升趨勢的兩倍以上。
超微進一步提出長期目標，預計到 2030 年，AI 訓練與推論的機架級能源效率將提升 20 倍，希望在不大幅增加能源消耗的情況下，持續推升 AI 運算能力。
AI 從單一晶片走向整個機架 系統協同設計成關鍵
隨著 AI 基礎設施規模從單一運算節點逐步擴展至整個機架，資料中心效能已不再只是單一 CPU 或 GPU 效能的競賽。
超微指出，未來 AI 運算效率將取決於 CPU、GPU、記憶體、網路、儲存及軟體等元件能否有效協同運作。若不同元件之間存在資料傳輸瓶頸，即使單一晶片效能提升，也可能無法充分轉化為整體系統效能。
因此，超微正推動系統級協同設計（System-Level Co-Design），由跨產品類別的團隊共同開發，從整個平台角度降低瓶頸、提高資料傳輸效率，進一步提升每瓦運算效能。
從 CPU、GPU 到互連 超微全面提升 AI 技術棧效率
超微表示，提升 AI 能源效率並非單靠晶片製程微縮，而是需要從整個 AI 技術棧同步改善。
目前公司布局包括計算架構、先進製程技術、記憶體頻寬、資料傳輸效率、晶片與系統互連、AI 軟體、系統級協同設計。
透過上述技術共同演進，超微希望在相同能源消耗下，提供更高的 AI 運算能力，降低資料中心整體擁有成本（TCO），同時協助客戶更快擴大 AI 基礎設施部署規模。
2030 年能效提升 20 倍 超微提出兩大應用情境
超微預期，到 2030 年機架級 AI 能源效率提升 20 倍後，將帶來兩種主要效益。
情境一，在維持相同運算能力的前提下，超微預估，約 2 個 2030 年的超微 AI 機架，即可提供相當於 2024 年約 570 個機架的算力；換言之，在相同算力下，消耗更少的資源。
若以使用階段的能源消耗來看，相關架構有望讓電力消耗降低約 20 倍，碳排放強度則可降低約 28 倍。這也代表著，隨著 AI 資料中心持續擴張，提升單一機架的能源效率，可能成為降低整體電力需求與碳排放的重要手段。
情境二，能源消耗不變、AI 算力提升 20 倍。超微預估，到 2030 年，每瓦特可提供的浮點運算能力（FLOPs）有望提升至目前的 20 倍，讓資料中心在不大幅增加能源供應的情況下，持續擴大 AI 訓練與推論能力。
也就是說，在維持相同能源消耗的情況下，進一步提高 AI 運算能力。
AI 資料中心進入「每瓦算力」競爭 超微搶攻下一階段市場
隨著生成式 AI、AI 代理及大型模型快速發展，全球資料中心對 GPU、CPU、記憶體、網路及電力的需求同步增加，「算力」已逐漸從單純追求最高效能，轉向追求每瓦能源能產生多少運算能力。
此次超微將 2030 年 AI 機架級能源效率提升 20 倍視為長期目標，也顯示 AI 晶片競爭正從單一 GPU 效能逐步延伸至晶片、記憶體、網路、軟體、電力與散熱的完整系統競爭。
對超微而言，若能持續透過系統級協同設計提升每瓦效能，不僅有助降低 AI 資料中心的能源與營運成本，也可能成為其與其他 AI 運算平台競爭時的重要差異化優勢。
