觀點|解讀「AI投資大時代」背後的隱憂:如果電力不再是算力天花板,接下來呢?
觀點|解讀「AI投資大時代」背後的隱憂:如果電力不再是算力天花板,接下來呢?

自從 OpenAI 於 2022 年底發表 ChatGPT 後,掀起「生成式 AI」的浪潮。儘管當時的產品仍有不少不足之處,生成式 AI 已陸續被大眾、企業與醫療機構採用。

AI 技術快速發展、功能日益增加,眾多開發 AI 技術的新創公司也紛紛加入市場。AI 市場欣欣向榮,使用者數量快速攀升。以 OpenAI 為例,其全球使用者數已達 8 億戶,市場規模極為龐大。

AI需要算力,算力需要GPU

AI 能夠持續發展運作,背後最重要的支撐是「算力」。

算力的基礎來自以 GPU、ASIC 等晶片構成的 AI 伺服器。OpenAI 開展其 AI 事業時,使用輝達(NVIDIA)的 GPU 訓練其「大語言模型」。

ChatGPT 爆紅後,市場積極採購以輝達 GPU 架構的 AI 伺服器。

不僅 AI 技術開發者需要以 AI 伺服器所構成的算力,微軟、亞馬遜、Alphabet、Meta 等雲端業者也需要龐大算力,才能服務其廣大客戶。

從輝達近年的營收來看,2022 年營業額為 269.7 億美元(與 2021 年的 269.1 億美元持平),2023 年激增至 609.2 億美元,2024 年再度跳升至 1,305 億美元。

由此可見,輝達深受 AI 時代來臨的惠益,營收從數百億美元跳升至千億美元級別。

輝達的 GPU 是構建 AI 資料中心的核心元件。從其營收可見,AI 基礎建設自 2023 年起如火如荼地興建,以迎接 AI 時代。

2024 年全球 AI 資料中心的投資規模約 570 億美元,預估到 2034 年,AI 相關基礎設施的總投入將超過 7 兆美元,呈現三級跳式的成長。

GPU需要電力,電力需要電廠

為了因應 AI 應用程式對算力的「渴求」,AI GPU 的效能快速提升,伴隨而來的是功耗亦大幅攀升。

傳統資料中心的伺服器每機架功率約 10–15 kW;AI 專用資料中心的伺服器每機架功率約 40–250 kW。加上機架密度大幅提高,冷卻系統升級成為必要,並從傳統的氣冷轉向液冷或浸沒式冷卻。

AI 資料中心對電力的需求極大,因此電力供給成為其「任督二脈」——沒有電力就沒有算力。此外,電力輸送網路也亟需更新升級,以應付龐大需求。

AI投資是千億等級大坑

AI 資料中心自 2025 年起,將呈現蛙跳式成長。

為了擴展並鞏固市場,輝達投資 OpenAI 1,000 億美元,建設 10 GW 資料中心;AMD 與 OpenAI 亦達成協議,以股權方式建設 6 GW 資料中心。

此外,黃仁勳奔走各國推廣「主權 AI」,促銷輝達 GPU,同步帶動 AI 資料中心的建設。

AI 資料中心的投資金額龐大,每 1 GW 的投資約 500 億美元。僅輝達投資 OpenAI 建設的 10 GW AI 資料中心,投資金額就高達 5,000 億美元。這樣的數字在幾年前幾乎難以想像,如今卻不再稀奇。

AI 時代對微軟、亞馬遜、Alphabet、Meta 四大雲端業者而言既是機遇也是挑戰。它們作為 AI 的「通路」,讓使用者能更便捷地存取 AI 資料。除提供雲端服務外,四大業者也積極開發 AI 應用程式,企圖成為 AI 服務的供應商。

四大雲端業者的資本支出,2021 年約 1,100 億美元,2022 年增至 1,400 億美元,2023 年約 1,300 億美元,2024 年激增至 2,000 億美元,今年預估將超過 3,000 億美元。

這四大雲端業者除了自建雲端算力,也租用其他提供 AI 資料中心的業者之算力。

算力過剩,是AI泡沫一大危機

在市場普遍樂觀、大舉興建 AI 基礎建設之際,輝達忙於 GPU 出貨,鴻海、廣達等 AI 伺服器組裝廠忙於生產,各地 AI 伺服器中心忙於土建與機房施工、裝設伺服器等。

通常一座 AI 資料中心的建設期約兩年;等到一切就緒,卻可能發現電力供應接不上,導致建設時程延誤。

全球各地(尤其美國)正積極投入 AI 基礎建設。二、三年後這些設施陸續上線時,是否會突然面臨算力過剩、供過於求的窘境?

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責任編輯:李先泰

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數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?
數位時代 X 國泰金控 從百套系統上雲到 Cloud First:國泰如何把雲端變成AI成長引擎?

2019年金融監理機關正式將雲端納入委外規範後,揭示金融業上雲時代來臨,國泰金控數數發中心成立雲端策略發展部,負責擬定集團上雲策略,並於2020年正式啟動7年集團雲端轉型計畫;在多數金融機構仍停留在單點遷移或IT現代化的現下,國泰金融集團在 2025 年即完成 100 套系統上雲,更將雲端轉型階段從 Cloud Ready、Cloud Adoption 推向 Cloud First,成為數據與人工智慧應用的關鍵引擎。

國泰金控資訊長|吳建興 James Wu
圖/ 數位時代

「百套系統上雲不僅僅是數字,更是讓國泰從『 IT 進化業務』邁向『 IT 驅動成長』的關鍵轉折。」國泰金控雲端策略發展部協理顏勝豪表示,上雲帶來的效益十分顯著,包括提升資源可用性與營運敏捷度、減輕 IT 維運負擔;同時,雲端業者多具備零碳排或綠能機房機制,亦有助於企業朝向 ESG 永續營運邁進。「金融上雲不是單純的現代化基礎設施或者是升級技術,而是為了換取速度與可靠度,讓集團可以加速創新腳步、彈性調配資源,以及培育所需人才與技能,為未來做最佳準備。」
為讓集團員工、金融同業以及有志上雲的夥伴可以進一步探討雲端轉型的各種可能,國泰金控舉辦雲端轉型成果發表會,會中除有集團子公司分享最新成果,三大公有雲平台業者也從不同技術視角共同探討在合規、資安與 AI 應用的可能。

七年、三階段,國泰金融集團將雲端內化為營運流程與創新引擎

國泰金控科技長|姚旭杰 Marcus Ya
圖/ 數位時代

為什麼國泰可以領先市場完成雲端轉型、數據與 AI 賦能業務?

顏勝豪認為,雲端轉型的起點不是直接遷移系統,而是從四個面向打底:應用系統盤點評估、雲端架構設計、雲端遷移藍圖規劃,以及組織治理框架建立,而這也是 Cloud Ready 階段最重要的事情。
「不同子公司有不同商業模式與節奏,若沒有共同語言與平台底座,上雲很容易各自為政。」顏勝豪表示,為讓所有員工可以齊步前行,國泰以雲端遷移方法論 Cathay 6R(註1)作為共同語言、用平台作為共同底座,讓轉型不只是技術選擇,而是集團行動。
完成單一系統的雲端遷移後,便進入 Cloud Adoption 階段。在這個階段中,要透過大規模遷移建立更成熟的上雲標準作業流程(SOP),透過 FinOps 機制控管與優化雲端營運成本,以及透過自動化與治理模型確認多雲環境與安全與維運穩定性,目標是將雲端內化為組織日常運營的一部分,進而邁向 Cloud First 階段:在合規前提下,新專案與系統升級預設在雲端環境開發,並善用雲原生優勢加速新產品功能開發速度。
「集團雲端策略只有一個核心原則:讓雲成為 AI 時代的成長引擎,而不是單純的基礎設施。」關於國泰的未來雲端布局,顏勝豪如是總結。

國泰金控 雲端策略發展部 協理|顏勝豪 Otto Yen
圖/ 數位時代

以雲端為 AI 資源引擎、發揮數據燃料價值,實現 AI 賦能業務應用

國泰不僅在2025年完成集團百套系統上雲,也啟動數據上雲計畫並為 GenAI 奠定基礎建設。
例如國泰金控實現數據上雲,打造資料湖倉與 GAIA 生態系統架構為 AI 賦能業務做準備:成立國泰風險聯防中心(CRC)攜手集團洗防人員強化風險控管與金融犯罪因應能力;釋出國泰員工 AI 助手–Agia–Beta
版,提供差勤、福利與權益、技術支援、職務職能與集團其他資訊等五大類別管理辦法等查詢服務;此外,亦推出集團數據共享平台、集團法規知識庫、 AI 評測中心等服務,更好發揮 Cloud First 與 AI 賦能業務應用的價值。
雲端是 AI 時代的關鍵底座、數據則是 AI 的燃料。顏勝豪指出,發展AI需要龐大的 GPU 算力,若自建 GPU 機房,不僅硬體設備昂貴、折舊速度快,光是散熱系統一年就高達兩、三千萬元的成本,若採取雲端資源,可以隨啟隨用,同時,大幅降低試錯成本。「當雲端打好基礎、AI成為能力模組,銀行、人壽、產險與證券的創新不再是單點突破,而是放大集團級綜效。」

國泰以 Cloud First + AI 持續領先市場、形塑未來樣貌

「雲端可以優化算力成本,資料則決定 AI 應用上限。」顏勝豪解釋,在 AI 新世代,AI 模型定調能力「下限」,集團子公司掌握的「獨特資料」則決定應用的「上限」,考量雲端有許多好用 AI 服務,唯有資料上雲才能發揮數據價值、用 AI 賦能集團各子公司業務。
例如國泰世華銀行將採取多公有雲策略,打造雲端智慧生態圈,並以現代化雲原生技術拓展應用場景;同時,運用 AI 與資料分析優化客戶服務體驗,並藉由跨雲整合機制支援多元業務模式,以充分發揮上雲效益。至於國泰產險,不僅在兩年半內完成13套核心系統上雲、優化營運流程,如以 Serverless 架構打造百萬級效果、萬元成本的短網址系統等,讓雲端成為產險驅動長期成長的核心引擎與標準配備。

國泰人壽則是透過雲端與 AI 滿足不同客戶需求,如以 AI Search 精準呈現關鍵字搜尋結果,讓客戶可以精準且快速的查找所需資料、大幅優化官網體驗與滿意度。至於國泰證券則是於2026年初推出「庫存管家」服務,以客戶持股為核心,應用 AI 技術打造個人化推播服務,協助投資人更有效率地掌握庫存狀況,提供更即時、系統化的投資管理體驗。
總的來說,國泰金控在集團的雲端轉型不僅是技術升級,更是思維革新,從百套系統上雲進展到 Cloud First 階段,可以預期在雲地基礎下,國泰將進一步引領 AI 時代變革,持續提升營運韌性與放大創新價值。

註1:Cathay 6R 國泰設計 Cathay 6R 雲端遷移方法論,將系統遷移方式依據上雲模式、系統開發成本分為 Rehost 、Replatform、Refactor、Rewrite、Replace 和 Retain 共6種遷移架構,並能對應到 IaaS、PaaS、SaaS 三種不同上雲模式。

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