發佈日期：2025/11/14
文．洪寶山
目前全球 AI 資料中心每年新增機櫃、伺服器都以 GW 為主，2024 年以來僅 AWS、Microsoft、Google 三家新增 AI 伺服器機房規模超過 6GW，NVIDIA 評估 1GW AI 資料中心建設需投入至少 500~600 億美元，全球八大 CSP(含 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、Meta、IBM Cloud、Oracle、Alibaba Cloud、Tencent Cloud)，2025 年資本支出已突破 4,200 億美元，專案多鎖定高密度 AI 算力，AI 資料中心合計建置容量已逼近 20GW 至 25GW 區間，隨著 AI 訓練及推論需求增長，八大 CSP 合計 AI 基礎建設裝機容量 2026 年有望突破 30GW，成長速度明顯加快。
AI 基建加速成就吃電怪獸
GW 級容量 AI 資料中心對區域電力系統壓力極大，用電總量與成本呈現指數成長，單顆 AI 晶片功耗已逾 2kW，AI 專用機房設計功耗是傳統雲端十倍以上，同容量下需消耗十倍電力，每新增 1GW AI 資料中心每年耗電可達 8.7TWh。AI 資料中心由 MW 邁向 GW 級，年耗電量將翻數倍，預計至 2030 年全球資料中心年消耗量成長至 945~1264TWh，占全球用電約 3%。
以美國為例，單一 5GW 資料中心年用電達 43.8TWh，照平均電價 0.10 美元 / kWh 計算，一年用電成本即 43.8 億美元，若區域電力緊縮或需新增清潔能源，電力成本還會推升。為降低長期用電成本與碳足跡，CSP 正推動自建再生能源與分散式發電、燃氣機組或燃料電池等解決方案，促使了 Bloom Energy 近期大漲。
科技巨頭陷入 FOMO 賽局
Praetorian Capital 創辦人分析，現階段 AI 基礎建設投資規模極大，2025 年美國主要 CSP 投資已達 4,000 億美元，月 AI 雲收入卻僅約 10 億美元。如果依照現有營收增速，要回收這些資本支出需時約 83 年，遠超過一般科技硬體的折舊回收期 (通常三至五年)。主因包含 AI 商業化尚未爆發、硬體更新快速及電力、營運成本激增等，導致短期獲利壓力很高。但科技巨頭們陷入 FOMO 賽局而持續大舉投入，雖說是希望能提前卡位，在 AI 技術或應用爆發時取得領先地位，但也引發 AI 算力泡沫化的迷思。
上周 OpenAI 執行長 Sam Altman 在 g2Pod 播客上針對 Brad Gerstner 提出的「一家營收 130 億美元的公司如何做出 1.4 兆美元支出承諾」的質疑，給出了保守性回答。無獨有偶，OpenAI 首席財務官 Sarah Friar 在接受媒體採訪時提及，聯邦政府可能為 AI 融資提供「擔保」。
雖然川普的 AI 事務負責人 David Sachs 對「聯邦救助」言論作出回應，但許多市場人士指出，在 AI 發展早期的現階段談論任何「救助」都顯得頗為怪異，於是近期 AI 巨頭的財報利多不漲反跌，反映的是投資人重新考慮年底前的風險與報酬的不對稱性，特別是 9 月 10 日輝達、OpenAI 與甲骨文三方達成的「閉環交易」提高了市場對於 AI 過度樂觀的擔憂。
AI 泡沫？黃仁勳來台要產能！
但是 AI 教主黃仁勳參加台積電運動會時表示 AI 的需求很大，魏哲家說黃仁勳是來要產能的，等於反駁市場的 AI 泡沫論。另一個科技大老馬斯克宣稱，為滿足自動駕駛汽車與人形機器人的龐大算力需求，特斯拉最終可能需要建造一座巨大的晶片工廠，他用「比 giga 還要大得多」來形容其規模，暗示其投資和產能將遠超現有的「超級工廠 (gigafactories)」，「我看不出還有其他任何辦法，能讓我們獲得所期望的晶片數量」。這一表態直指特斯拉對未來晶片用量的擔憂，隔空呼應了黃仁勳跟台積電要產能的唱多 AI 需求。
馬斯克表示，這些高性能的自研晶片將被用於 Cybercab 和人形機器人 Optimus 等產品，這些產品都需要海量的計算能力作為支撐，在科技巨頭眼裡，當前的 AI 算力遠遠不足以撐起商業應用，或許有一天會因為過度超前投資而出現算力過剩的 AI 泡沫，但誰都不知道，那一天是現在？還是多年後？
資料來源：理財周刊