i卡會員

今年台北國際電腦展（ＣＯＭＰＵＴＥＸ），所有矽谷科技大咖的專題演講，幾乎都圍繞著「代理式ＡＩ時代到來」的主題，這個新時代不僅改變ＡＩ資料中心和邊緣端應用的發展，也將讓核心晶片出現主流異位的大轉變。

生成式ＡＩ與代理式ＡＩ有何不同？所謂生成式ＡＩ，主要是使用者輸入問題，模型透過推論產生文字、圖片、程式碼或摘要，流程相對單向，也就是「Prompt進、答案出」。這類工作負載高度仰賴大量矩陣運算，因此，繪圖處理器（ＧＰＵ）在訓練與推論中扮演關鍵角色。

但代理式ＡＩ不同。它不只是回答問題，而是要替使用者完成一連串任務。例如，使用者要求ＡＩ安排下周聚餐，ＡＩ不只推薦餐廳，還可能檢查行事曆、搜尋評價、比較交通、訂位、查天氣，甚至後續發出通知。這代表ＡＩ流程從單次推論，變成「思考、規畫、搜尋、執行、驗證、再規畫」的循環式工作流。

從事多年資料中心設計的工程師認為，這正是中央處理器（ＣＰＵ）再度被賦予重任的原因。ＧＰＵ仍負責模型訓練、推論與部分思考運算，但代理式ＡＩ真正複雜之處，在於大量應用程式介面（ＡＰＩ）呼叫、資料庫查詢、工作流程協調、多代理系統管理、記憶體與管理，及企業軟體之間的串接。這些任務更接近傳統伺服器工作負載，也更仰賴ＣＰＵ處理。

英特爾執行長陳立武就在其專題演講中直言，生成式ＡＩ浪潮過去兩年推升ＧＰＵ成為資料中心投資主角，但隨著ＡＩ應用從「回答問題」走向「完成任務」，也讓一度在ＡＩ潮流中退居配角的伺服器ＣＰＵ，重新回到資料中心架構核心。

陳立武也特別提出「Intelligent Center」概念，認為未來資料中心規畫將從過去以單台伺服器為中心，走向以整櫃、整套系統與代理式ＡＩ應用為中心的架構。

生成式ＡＩ時代，市場比的是誰有更多ＧＰＵ算力；代理式ＡＩ時代，競爭將轉向誰能提供完整的平台架構，支援ＣＰＵ、ＧＰＵ、網路、軟體生態與企業應用整合。

換言之，ＡＩ資料中心將不再只是ＧＰＵ算力堆疊，而是ＣＰＵ、ＧＰＵ、加速器、網路、記憶體與儲存共同運作的系統工程。可以預見，代理式ＡＩ時代來臨，ＡＩ基礎建設的競爭層次也將逐漸升高。