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摩根士丹利報告表示，考慮到目前為止大型語言模型（LLM）的競爭發展，人工智慧（AI）硬體需求似乎比今年迄今為止的預期，更來得強勁。（路透）
高佳菁／核稿編輯
〔財經頻道／綜合報導〕摩根士丹利（Morgan Stanley，大摩）報告表示，考慮到目前為止大型語言模型（LLM）的競爭發展，人工智慧（AI）硬體需求似乎比今年迄今為止的預期，更來得強勁，不過大摩也警示，監管問題正在成為1項新的浮動因子。
大摩在報告中指出，在AI GPU需求面部分，Meta執行長扎克伯格（Mark Zuckerberg）日前制定計劃打造AI系統，該系統相當於60萬塊輝達（NVIDIA）生產的AI晶片H100，因此Meta預計在今年底前，採購35萬塊輝達H100，這約占輝達GPU供應總量的8%。
Meta目前訓練的新一代模型Llama3，將和Google的Gemini、OpenAI的GPT-4以及即將推出的GPT-5競爭。Meta正建造大量基礎設施來支援Llama3的發展。大摩認為，LLM規模的不斷擴大，可能是AI GPU需求彈性的關鍵原因。
而在AI GPU供應面上，除了現有的台積電和艾克爾（Amkor）外，輝達積極打造新的CoWoS供應鏈，可能會找來英特爾的IFS（Intel Foundry Service），尋求更多供應，從2024年Q2末開始，該產能可能會達到4至5kwpm（千片／每月）。
不過大摩認為，此舉對台積電影響應該是有限的，因為台積電的CoWoS產能將從2024年底的35kwpm，提升到2025年底的50kwpm，而輝達2025年的X100尺寸，恐是B100的1.5~2倍。
超微（AMD）的MI300採用SoIC（系統整合晶片），但大摩觀察到，超大規模客戶正在調查台積電的SoIC，來用於未來的AI ASIC。
另一方面據《路透》報導，美國商務部正研擬「了解你的客戶」（know your customer）規範，要求美國雲端運算公司確定海外客戶，是否利用美國的雲端平台，來開發訓練自己的AI模型。大摩指出，雖然現在就此評估對供應鏈的影響為時過早，不過初步觀點是，可能會對整體AI需求產生負面影響。
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