在 AI 專案中，最常見、也最昂貴的錯誤之一，就是這句話：
「我們要跑 AI，所以要買最強的 GPU。」
問題在於——
👉 你到底是要「訓練（Training）」還是「推論（Inference）」？
這兩件事，看起來都在「跑 AI」，
但對硬體的需求，卻是完全不同的世界。
先給結論（一句話版）
AI 硬體選擇的真正分水嶺，不是模型大小，而是「你在訓練，還是在推論」。
一旦分清楚這件事，
你就能省下大量不必要的硬體成本。
先把兩件事說清楚：什麼是訓練？什麼是推論？
🧠 訓練（Training）
- 目的：讓模型學會
- 行為：
- Forward（前向計算）
- Backward（反向傳播）
- 更新權重
- 特性：
- 計算量極大
- 吃 GPU 算力
- 跑一次要很久
💬 推論（Inference）
- 目的：使用已訓練好的模型
- 行為：
- 只有 Forward
- 不更新權重
- 特性：
- 計算較單純
- 吃記憶體與延遲
- 需要穩定、即時
👉 目標不同，一切需求就不同。
為什麼訓練是「算力導向」？
訓練的本質是：
- 大量矩陣 × 矩陣
- 重複數百萬～數十億次
- 可長時間全速運轉
因此，訓練硬體重視的是：
- GPU 核心數
- Tensor / Matrix 單元
- 多卡擴充能力
- 高功耗、高散熱
📌 訓練場景：硬體越猛，時間越短。
為什麼推論是「記憶體與效率導向」？
推論的本質則是：
- 一次產生一個 token
- 高度依賴歷史內容（KV Cache）
- 對延遲極度敏感
- 需要長時間穩定運行
因此，推論硬體重視的是：
- 記憶體容量（VRAM / Unified Memory）
- 延遲穩定性
- 能效比
- 部署與維運成本
📌 推論場景：夠用、穩定，比極速更重要。
一張表看懂真正的分水嶺
| 項目 | 訓練（Training） | 推論（Inference） |
|---|---|---|
| 核心目標 | 學會模型 | 使用模型 |
| 計算型態 | Forward + Backward | Forward only |
| GPU 算力需求 | 極高 | 中等 |
| 記憶體需求 | 高 | 非常關鍵 |
| 延遲要求 | 不敏感 | 極度敏感 |
| 可替代性 | 幾乎只能 GPU | CPU / GPU / NPU |
| 成本結構 | 一次性高投入 | 長期營運成本 |
為什麼很多人會選錯 AI 硬體？
因為 把訓練與推論混在一起想。
常見錯誤包括：
- 用「訓練級 GPU」跑個人或部門推論（浪費）
- 用「推論級設備」想訓練大模型（跑不動）
- 只看 FLOPS，不看記憶體與延遲
- 忽略實際使用者數與服務模式
你該怎麼選？一個實用判斷流程
請先問自己三個問題：
- 我要自己訓練模型嗎？
- 是 → 往訓練型硬體想
- 否 → 直接跳過訓練需求
- 是單人 / 小團隊使用，還是多人服務？
- 單人 → 本地推論、記憶體優先
- 多人 → 併發、穩定度優先
- 我在意的是速度，還是體驗與成本？
- 速度極限 → GPU 核心
- 體驗穩定 → 記憶體與能效
一句話請直接記住（非常重要）
訓練是在「養模型」，
推論是在「用模型」。
養模型要的是力氣，
用模型要的是空間、效率與穩定。
最後結論
AI 硬體選擇的真正分水嶺，
不是模型大小，也不是品牌，
而是你到底在做「訓練」還是「推論」。
一旦你搞清楚這一點：
- 硬體不再亂買
- 成本不再失控
- 架構設計會清楚很多