在 AI 討論中，常會聽到這兩句話同時出現：
- 「AI 訓練一定要用 GPU」
- 「AI 推論好像不一定要很強的 GPU」
這不是矛盾，而是因為——
👉 「訓練」跟「推論」在做的事情，本質上完全不同。
這篇文章會幫你建立一個非常重要的觀念分水嶺，讓你之後在選硬體、評估成本時，不再混在一起看。
先給結論（一句話版）
AI 訓練追求的是「極致算力與吞吐量」，
AI 推論追求的是「效率、延遲與穩定性」。
因此，它們對 GPU 的需求方向完全不同。
先釐清定義：什麼是訓練？什麼是推論？
🧠 AI 訓練（Training）
- 目的：讓模型變聰明
- 行為：
- Forward（往前算）
- Backward（反向傳播）
- 更新權重
- 特性：
- 計算量極大
- 重複次數極多
- 通常跑好幾天到好幾週
💬 AI 推論（Inference）
- 目的：使用已經訓練好的模型
- 行為：
- 只做 Forward
- 不更新權重
- 特性：
- 計算相對單純
- 重視回應速度與穩定性
- 可能長時間連續服務使用者
訓練在「算什麼」？為什麼這麼吃 GPU？
AI 訓練的核心特性
- 大量矩陣 × 矩陣運算
- 需要反向傳播（Backward Pass）
- 中間結果要全部保留（吃記憶體）
- 可以長時間全速跑
👉 這正是 GPU（尤其是 CUDA 生態）最擅長的事情。
所以訓練需要：
- 高 FP16 / BF16 / FP32 算力
- 大量 GPU 核心
- 多 GPU 擴展能力
- 高頻寬顯示記憶體（VRAM）
推論在「算什麼」？為什麼需求不一樣？
AI 推論的核心特性
- 只做 Forward（沒有反向傳播）
- 每次只算一小段（逐 token）
- 對延遲非常敏感
- 可能同時服務很多人
👉 推論不是「算得多快」，而是「回得夠不夠快、夠不夠穩」。
一個很關鍵但常被忽略的差異：時間尺度
訓練的時間觀念
- 跑 1 小時、1 天、1 週都可以
- 只要最後結果好
- 中途慢一點沒關係
推論的時間觀念
- 100ms 慢一點，使用者就有感
- 延遲不穩定，體驗直接崩壞
- 服務要 24/7 穩定
👉 推論是「即時系統」，訓練不是。
為什麼推論「不一定要 GPU」？
因為推論的瓶頸常常不是算力。
推論的常見瓶頸是：
- 記憶體能不能放下模型
- token 生成時的延遲
- CPU / GPU 之間的資料調度
- IO、併發、排程
📌 這也是為什麼：
- Apple M 系列
- 小型 GPU
- 甚至高階 CPU
👉 在推論場景都「可能夠用」
訓練 vs 推論：GPU 需求對照表
| 項目 | 訓練（Training） | 推論（Inference） |
|---|---|---|
| 核心目標 | 模型學習 | 使用模型 |
| 計算型態 | Forward + Backward | Forward only |
| GPU 算力 | 極高需求 | 中等即可 |
| 記憶體 | 非常吃 | 主要看模型大小 |
| 延遲要求 | 不敏感 | 非常敏感 |
| 可替代性 | 幾乎只能 GPU | CPU / GPU / NPU |
這個差異，會怎麼影響硬體選型？
如果你是「訓練為主」
你該關心的是：
- GPU 型號
- CUDA / ROCm 生態
- 多卡擴展
- 電力與散熱
👉 資料中心等級思維
如果你是「推論為主」
你該關心的是：
- 記憶體容量
- 延遲穩定性
- 能效
- 部署與維運成本
👉 系統架構與體驗導向思維
為什麼很多人會「選錯 GPU」？
因為把這兩件事混在一起看。
常見錯誤包括：
- 用「訓練級 GPU」跑個人推論（浪費）
- 用「推論級設備」想訓練大模型（跑不動）
- 只看 FLOPS，不看延遲與記憶體
一句話總結（請直接記住）
AI 訓練是在「養模型」，
AI 推論是在「用模型」。
養模型要的是力氣，
用模型要的是穩定與效率。
最後結論
推論與訓練不是「規模不同的同一件事」，
而是「目標完全不同的兩種工作」。
搞清楚這一點，你在：
- 選 GPU
- 評估成本
- 規劃架構
都會少走很多冤枉路。