2026/04/13 05:30  

■洪欣如
特斯拉執行長馬斯克曾公開預言，繼半導體晶片短缺之後，市場將面臨變壓器與電力的嚴重匱乏。輝達執行長黃仁勳提出的AI產業五層架構論也指出，缺乏底層能源、晶片與基礎建設，上層的模型與應用根本無法落地。
隨著生成式AI應用快速擴張，運算與資料傳輸需求激增，龐大的耗電量與機房建置成本隨之浮現。資本市場的焦點正從早期的晶片硬體，轉移至支撐運算大腦的「資料中心」與維持運作的「能源供應」，這兩大核心已成為當前科技發展的關鍵節點與長線投資機會。
算力與能源需求激增 推升基建門檻
AI 模型的訓練與推論會消耗極大資源。單次AI搜尋的用電量已達傳統搜尋的20倍。過去傳統資料中心機櫃功率多在5至15瓩，新建的AI工廠機櫃功率則大幅躍升至130瓩甚至500瓩以上。
為了填補急遽攀升的電力缺口，五大雲端服務商均大幅調升資本支出。Alphabet、mexta等巨頭積極簽署長期零碳供電協議，甚至直接溢價採購核能，以確保長遠的供應無虞。穩定且充沛的能源網，已成為支撐科技巨頭營運的核心要素。
巨額資金湧入 帶動客製晶片與網通升級
摩根大通預估，未來五年全球需投入5.3兆美元，才足以支撐AI基礎建設建置需求。在既有資料中心供不應求的環境下，追求成本效益成為企業營運焦點。
針對特定任務設計的客製化晶片（ASIC）展現出優異的總持有成本優勢，花旗預估未來三年ASIC出貨量的年複合成長率高達50%。要讓龐大算力發揮最大綜效，高傳輸效率的網通技術不可或缺。具備技術優勢的網通與客製晶片領導廠（如博通），將順勢承接此波擴產紅利。
佈局底層基建：優化投資組合的實務策略
檢視當前資本市場，一般投資人多將資金集中於半導體晶片巨頭，對資料中心與電力企業的持股比重相對偏低。著眼於AI基礎設施的長期擴張趨勢，國內投信已陸續發行專注該領域的金融工具，例如近期中信投信推出結合電力與資料中心題材的產品。
這類金融商品藉由指數化機制，動態篩選美國市場中營收高度綁定雲端與電力基礎設施的上市企業。結合資料中心強勁的擴張動能與電力公用事業穩健的現金流，能為資金創造攻守兼備的優勢。
面對 AI 帶來的長線商機，提前卡位支撐算力的底層基建，等於為資產配置建立深厚的護城河。投資人無需承受單一科技股的劇烈波動，便能從龐大的硬體升級需求中，穩健收割科技發展的實質紅利。
（作者為群益金鼎證券財富管理部執行副總裁）