輝達市值怎麼衝破5兆美元?研究揭:蓋一間資料中心,40%成本都給了GPU!
輝達市值怎麼衝破5兆美元?研究揭:蓋一間資料中心,40%成本都給了GPU!

輝達在本周市值突破5兆美元,成為歷史上第一間達成此壯舉的企業。至於輝達為何能成長得如此迅速,近期伯恩斯坦研究(Bernstein Research)一份關於資料中心成本的報告提到,一座百萬瓩(GW)等級的資料中心,高達40%的成本都在GPU。

科技巨頭狂蓋資料中心,有多少進了輝達口袋?

各家科技巨頭對AI領域的投資正進入白熱化階段。OpenAI和軟銀在年初宣佈了「星際之門」計畫,將投資5,000億美元建設資料中心,近幾個月OpenAI又傳出與甲骨文簽下3,000億美元的資料中心合約。

而微軟、Meta、亞馬遜也早已承諾在資料中心進行投資,Meta已經宣佈Prometheus和Hyperion兩座百萬瓩級資料中心;微軟也在9月透露在過去一年裡增加了2百萬瓩的資料中心容量;亞馬遜的資料中心專案Mount Rainier同樣在進行當中。

科技巨頭對AI領域的投資

科技巨頭 近期投資動向
OpenAI & SoftBank 宣佈「星際之門」計畫,投資5,000億美元建設資料中心
OpenAI 與甲骨文簽下3,000億美元的資料中心合約
微軟 近一年增加2百萬瓩資料中心容量
Meta 宣佈百萬瓩級資料中心
亞馬遜 開展資料中心專案

輝達第二季財報中, 資料中心業務貢獻了411億美元營收,較去年同期成長56%,占整體營收88%的比率,並且整體毛利率高達70%以上 ,也不禁讓人好奇,建設一間資料中心,究竟有多少錢要花在輝達的GPU之上。

資料中心成本大揭露:GPU占比最高,網路設備居次

近期伯恩斯坦一份針對百萬瓩級的資料中心進行成本分析的報告,就揭露了輝達能賺得盆滿缽滿的原因。

根據《Business Insider》報導,伯恩斯坦指出,1百萬瓩容量的資料中心需要成本高達350億美元,這種大到幾乎可以成為「生態」──涵蓋半導體、網路設備、電力系統、建築和能源等眾多面向──的資料中心,正在成為各大公司建設的標準。

伯恩斯坦在分析中揭露,GPU就是資料中心最大的成本來源,估計整體支出中有39%是用於GPU。

若以輝達整體超過70%的毛利率來看,相當於企業投入資料中心建設的金額中,有30%最終成為了輝達的獲利,以350億美元成本來看的話,輝達便能從中得到接近100億美元的利潤,也難怪輝達股價能持續上漲,甚至現在成為首間市值突破5兆美元的公司。

黃仁勳_2025-05-19_侯俊偉攝影_ (2).jpg
圖/ 侯俊偉攝影

而輝達的AI晶片主要是由台積電代工製造,研究估計100萬瓩容量需要超過100萬個GPU裸晶。他們也估計台積電能從1百萬瓩容量的資料中心中,賺得13億美元的收入。

AI晶片如此高昂的成本,自然有眾多競爭對手想要分一杯羹,AMD、英特爾都亟欲爭奪這塊市場,但目前這塊市場輝達仍有著絕對的主導地位,占據AI晶片市場約90%。

延伸閱讀:3分鐘看完黃仁勳GTC演說精華:AI不是泡沫?AI工廠進度到哪了?「輝達好朋友」又多了誰?

另外,Google、亞馬遜、微軟等公司也都在投入晶片自研,希望降低建設資料中心的成本。

而在AI晶片之外,網路設備是資料中心的第二大成本來源,占整體成本的13%,Arista、Marvell及博通,就是這塊領域的主要廠商。這或許也是為何10月中旬時,傳出OpenAI與博通敲定多年的合作協議,希望共同開發AI晶片和網路設備。邁入2025年迄今,博通股價已成長60%以上。

博通交換器晶片
博通的 Jericho 4、Tomahawk Ultra 與 Tomahawk 6 交換器晶片。
圖/ 王聖華拍攝

電力同樣是資料中心的主要成本來源。伯恩斯坦估計,光是配電系統可能就佔據約10%的成本。伊頓、施耐德、ABB和Vertiv則是這塊領域的主要廠商。

延伸閱讀:一張圖揭露AI熱潮真相!循環交易是什麼?「輝達好朋友閉環」為何推升AI泡沫風險?

AI巨頭持續加碼,只怕投資不足落後競爭對手

GPU占了資料中心成本這麼高的比例,並且各家公司還在層層加碼,擴大對資料中心的投入,也讓外界對輝達的前景看好。

最近科技巨頭陸續公佈第三季財報,各家公司都在財報會議上喊話要在資料中心投入更多資源。微軟財務長艾米.胡德(Amy Hood)就表示,他們一直算力緊缺,計畫未來兩年內將資料中心規模擴大一倍;而亞馬遜也表示會盡快上線更多雲端容量。

微軟microsoft
微軟聲稱,目前一直處於算力緊缺,預計兩年內要將資料中心容量翻一倍。
圖/ shutterstock

Google則聲稱全年資本支出計畫將從原先規劃的850億美元,上升至930億美元,同時他們表示雲端業務的成長已經是由AI產品所推動,這些產品每季度可創造數十億美元收入。Meta今年資本支出將達到720億美元,還喊話明年會有「顯著成長」。

Truist Securities首席網路分析師約瑟夫.斯庫瓦利(Youssef Squali)表示,「誰能掌握通用人工智慧技術,誰就能獲得巨大的競爭優勢,所有競爭者都害怕錯失機會,擔憂投入不足導致競爭劣勢。」

延伸閱讀:影片|AI提問攻略!善用「3字規則+7組萬用提示詞」,問出ChatGPT、Gemini專業級回覆

在半導體業打拚30多年!台積電「研發6騎士」楊光磊告白:我為什麼選擇提前退休?

資料來源:Business Insider、華爾街日報、金融時報

往下滑看下一篇文章
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude
免費下載「會議紀錄整理師」!逐字稿丟給AI,自動抓決議跟待辦,支援ChatGPT與Claude

在某個大雨滂沱的晚上,超級感謝有 7 位一天一 AI 的讀者來體驗我做的「會議紀錄整理師」AI 工作流。現在,我要把它免費開放給你用了!

今天來跟你分享,一天一AI PRO 設計出的 AI 工作流,到底可以幹嘛,並且讓你試用看看。

首發就是「會議紀錄整理師」,這是我自己最常用的工作流之一。有了它,會議上我都可以集中精神發表意見,之後 AI 再幫我統整即可!

除了省時省力、釐清待辦,我還多做了一點巧思:區分出討論項目與決議。那些會議上討論過的,但根本沒結論的事情,我請 AI 幫忙抓出來。

這個工作流可以到一天一AI PRO 的官網下載,裝進你的 ChatGPT 和 Claude。具體怎麼做?往下看圖卡吧。

還想看哪些內容?歡迎點此連結跟我分享~

AI會議紀錄怎麼做?「會議紀錄整理師」自動整理逐字稿

會議紀錄整理師是什麼?

每次會議我會取得同意後錄音,一結束就把逐字稿丟給 AI,呼叫「會議紀錄整理師」技能來做紀錄。逐字稿的錯字多、內容散亂、缺乏說話者資訊,通通沒關係,這個技能可以通過一串設計好的流程,區分是哪種會議(進度追蹤、規劃討論、解題決策)來決定紀錄的重點,最後產出會議紀錄通知信+留存版的完整紀錄文件。

AI整理會議紀錄最大亮點:自動區分討論、決議與待辦

最有感的亮點:區分出討論項目與決議

看完「會議紀錄整理師」整理的紀錄,第一印象一定是「很清楚、有結構」。但細看會發現,它除了幫你列清楚待辦事項,也會提醒你會議缺失的資訊,例如沒指定負責人、沒確定截止日期、哪些是拍板的決定、哪些決議沒討論完、哪些人的意見有衝突。

同件事反覆討論怎麼整理?AI只抓最後拍板結論

結論回掃:同件事來回討論,AI 只認最後的拍板

開會常常一個議題反覆討論,前面說「先用 A 方案」,後面又改口「還是 B 好」。一般 AI 整理會把兩個都列出來,會搞不清楚到底選了哪個。「會議紀錄整理師」有「結論回掃」機制:以最後一次明確確認為準,早期被推翻的版本會被歸類到「否決了什麼」,不會讓過時的決策混淆你。

與會者有誰?例行會議可以沿用團隊設定

與會者有誰?例行會議可以沿用設定

第一次使用,直接貼逐字稿就能跑。AI 遇到不認識的人名或職稱,會在結尾列出來問你:「這位是誰、負責什麼?要不要記下來?」你回覆後,它就建立你的團隊記憶檔。下次再開相同主題的會議會自動沿用,提高會議紀錄裡名字、職稱、待辦事項隸屬的正確性。

ChatGPT、Claude怎麼安裝「會議紀錄整理師」?

下載後怎麼用?

註冊登入一天一AI PRO 官方網站,找到「會議紀錄整理師」的立即下載按鈕,下載 zip 檔。Claude 網頁版的用戶,從Setting→Skills→右上方Add選擇→Upload skill→上傳 zip 檔。ChatGPT 網頁版的用戶要是付費版:開一個新對話→選擇「工作」標籤→在對話框上傳 zip 檔→輸入「幫我安裝到個人雲端技能」。完成設定後,重整頁面、開新對話,在對話框輸入「/」或是「@」輸入「會議紀錄整理師」就能把技能呼叫出來,再把會議逐字稿貼給它就行了。

AI會議紀錄還能怎麼用?散會前確認、累積成專案進度報告

散會前就做紀錄、同專案紀錄能做成進度報告

我在每個會議結束前,都會速跑紀錄,現場確認與會者的理解都一致。同一個專案的會議紀錄累積起來,還可以變成專案進度簡報給主管看:這個月做了哪些決策、還有哪些待辦沒完成、風險有沒有被處理掉。

訂閱《一天一AI》日報,每天跟你分享超實用的AI小技巧!

延伸閱讀:
一天一AI PRO上線!6組專家工作流,讓ChatGPT、Claude不再每次從頭教

AI又唱反調?每月10分鐘做記憶健檢,4招讓ChatGPT、Claude認得現在的你

登入數位時代會員

開啟專屬自己的主題內容,

每日推播重點文章

閱讀會員專屬文章

請先登入數位時代會員

看更多獨享內容

請先登入數位時代會員

開啟收藏文章功能,

請先登入數位時代會員

開啟訂閱文章分類功能,

請先登入數位時代會員

我還不是會員, 註冊去!
追蹤我們
一次搞懂工業AI
© 2026 Business Next Media Corp. All Rights Reserved. 本網站內容未經允許,不得轉載。
106 台北市大安區光復南路102號9樓