3. AI 推論需求如何改變雲端成本結構？

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AI 推論需求正將雲端成本結構從「算力競賽」轉向「總體擁有成本（TCO）」優化。不同於訓練階段側重浮點運算，推論核心在於高頻發生的 IOPS 處理，這促使硬體架構朝向分層儲存演進，例如以成本效益更高的 GDDR7 取代部分 HBM，並加速 eSSD 取代傳統硬碟以應對海量數據存取。隨著 DeepSeek 等高效能模型崛起，雲端巨頭的投資重心已從單純追求頂級 GPU，轉向建置能支撐長情境、低延遲的推論集群。這場變革讓「每萬字成本」成為衡量競爭力的關鍵，迫使業者在擴大資本支出的同時，必須透過量化技術與異構架構來極大化運算能效。