過去20年拚晶片,未來10年搶電力!儲能、電網、變壓器為何變AI時代戰略物資?
過去20年拚晶片,未來10年搶電力!儲能、電網、變壓器為何變AI時代戰略物資?

全球人工智慧競賽的決勝點已從晶片交期正式轉向電力與電網基礎設施。隨著超大型資料中心用電需求呈倍數暴增,電力不僅躍升為微軟與亞馬遜等科技巨頭高達數千億美元的資本支出核心,更因變壓器等關鍵設備面臨嚴重短缺與地緣政治風險,觸發美國國安層級的戰略佈局。在AI時代下,算力等同於國力,而確保算力的前提是擁有強韌且不間斷的電網支撐。這場由算力驅動的能源搶奪戰,正在重塑全球電力供應鏈的戰略地位。

電力已成為首要資本支出

長期以來,科技業最大的挑戰在於硬體與晶片的交期,然而進入2026年,發展瓶頸已經從伺服器轉移到變電站,隨著大型資料中心產業高速成長,2023年至2026年間,電力已成為主要的成長瓶頸,根據國際能源署(IEA)和Data Center Dynamics預測,2022年全球資料中心的電力消耗量約為460太瓦時(TWh),到2026年預計最高將突破1050TWh,人工智慧和高效能工作負載的成長速度遠超過電力系統的適應能力,「沒有電,就免談」成為當今資料中心開發的鐵律。

同時,仲量聯行(JLL)2026年發布的最新報告明確指出,AI訓練設施所需的電力密度是傳統資料中心的十倍之多,預估到了2030年,AI工作負載將佔據全球資料中心一半以上的總容量,相較2025年呈現翻倍成長,人工智慧已躍升為國家戰略核心,促使各國競相投資主權基礎設施以強化本土實力,並在2030年將帶動高達80億美元的資本投入。為了餵飽這些吃電怪獸,包括微軟、Alphabet、亞馬遜、Meta 和 Oracle等美國超大規模資料中心營運商,計劃在2025~2026年期間投入近7,000億美元用於人工智慧領域的資本支出,其中絕大比例便是為了確保基礎設施與供電網絡的穩定。

變壓器缺貨與併網塞車

這場危機的本質在於基礎設施建設趕不上科技迭代速度,創投機構Bessemer Venture Partners的報告點出了現實的殘酷:一座資料中心的實體建築只需要12到18個月就能完工,但是要讓這座資料中心成功併入現有電網,卻需要苦等五到七年的時間。這種時間軸上的巨大落差,正導致超過四分之一的新建資料中心專案因電力問題被迫延宕。美國多個區域電網營運商在2026年初的報告中皆發出警告,大型負載的併網排隊隊伍正以指數型暴增。光是在德州與美國中西部,等待併網的超大型資料中心容量預估到2030年將飆升至173GW,遠遠超出目前的電網負荷極限。

然而,即使發電量再充足,一旦缺乏將高壓電轉換為資料中心可用電壓的「變壓器」,所有算力進度都會瞬間停擺。變壓器競爭目前已進入白熱化階段,漫長的交付週期正左右著電力工程進度和AI基礎設施發展。Wood Mackenzie發布的報告顯示,在2019年至2025年間,美國發電機升壓變壓器(GSU)的需求成長了274%、電力變壓器的需求則增加了116%,兩種變壓器的供應缺口分別為6%和30%;而過去交期僅需約50週的大型電力變壓器,如今平均交貨期已經大幅拉長至120週以上,部分高規設備的等待期甚至上看數年。市場失衡導致大多數變壓器交貨時間和價格大幅上漲,造成美國電力變壓器買家爭相搶購進口產品和工廠生產名額,深怕數百億美元的AI基礎建設部署卡在最後一哩路。

美國政府也意識到資料中心建設對於國家安全和美國在全球人工智慧競賽中的重要地位,因此在2026年4月,美國總統川普援引《國防生產法》第303條,正式將大規模電網基礎設施列為國防必需品,並授權緊急聯邦資金用於擴大該供應鏈關鍵部件的國內供應。

電網升級面臨中系供應鏈與資安挑戰

由於美國缺乏超高壓變壓器的本土製造能力,而全球高達七成至九成的關鍵電網零組件產能卻高度集中在中國手中,在全球地緣政治角力與關稅壁壘的夾擊下,美國科技巨頭雖然積極將伺服器產線移出亞洲,但在最核心的電力傳輸設備上,卻面臨供應鏈異常脆弱的窘境。

為因應AI資料中心帶來的龐大電力需求,美國正全面展開電網擴張與現代化工程。在聯邦與州政府計畫的支持下,美國公用事業正積極導入 先進讀表基礎建設(AMI)、AI分析系統、電池儲能系統(BESS)以及分散式能源管理系統(DERMS) 。這些數位化技術將傳統單向輸電系統轉變為具備智慧與即時反應能力的網路,不僅能更有效管理資源,更為先進AI應用所需的資料中心提供快速擴建的電力基礎。

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不過,電網數位化帶來效率卻也引入新的數位風險,設備中未加密的通訊協定與常駐的遠端存取功能,極易成為駭客竄改設定、中斷服務或注入錯誤數據的漏洞。雪上加霜的是高達70%至90%的關鍵電網設備都是由中國製造商生產,美國缺乏超高壓變壓器等關鍵資產的製造能力,讓美國在推動電網數位轉型的同時,必須面臨嚴峻的供應鏈國安挑戰。為應對此風險,美國聯邦近期立法制定「受關注外國實體」(Foreign Entity of Concern,FEOC)限制,要求專案必須達到一定比例的非FEOC零組件門檻才能獲得稅收抵免。這讓公用事業陷入兩難,一方面必須迅速擴建基礎設施以滿足資料中心暴增的用電需求,另一方面卻要在缺乏可行替代零組件的情況下,努力擴展供應鏈並符合嚴格的資安與法規要求。

為了因應激增的變壓器需求,美國主要電網設備製造商正設法提高產能。根據日立能源(Hitachi Energy)預測,未來至少十年內,美國對電網基礎設施的需求將持續成長。日立能源宣布投資超過10億美元設立位於南波士頓的新工廠,預計2028年投入生產,並在田納西州阿拉莫投資1.06億美元建設一座變壓器工廠;西門子(Siemens)也在2026年2月將北卡羅來納州製造工廠的投資金額從1.5億美元增加到4.21億美元,其中包括預計今年投產的夏洛特的新變壓器工廠。

大型高壓變壓器與標準化電子產品不同,每座大型變壓器往往需要客製化設計,製造週期長,且高度依賴特殊材料與專業製造能力,極難快速擴產,再加上各國同時推動AI資料中心、電動車、再生能源、電網更新、工業電氣化,全球正在進入一場電網設備爭奪戰,電網建設已被視為國家競爭力的一部分。

根據麥肯錫(McKinsey & Company)最新發布的2026年報告預估,為了滿足龐大的算力需求,全球在2030年前需要挹注高達7兆美元的資料中心相關投資,其中極大比例將直接流向發電與冷卻等能源基礎建設,基礎建設基金與私募基金也開始直接投資發電廠或大舉併購綠能專案。在美國愈來愈多超大規模雲端供應商為了取得穩定供電,已開始考慮自建發電和儲能系統,微軟、亞馬遜、Meta與Google紛紛砸下重金包下傳統核電廠產能,例如微軟與美國星座能源(Constellation Energy)簽署長期協議重啟三哩島核電廠機組,更全面推動小型模組化反應爐(SMR)的商業化進程;Meta在2026年初一口氣簽署了超過6GW的核能協議;而亞馬遜則投資X-energy並鎖定未來高達5GW的SMR部署目標。截至2026年初,美國科技巨頭已累計簽署了價值數百億美元的核電訂單,將電力採購從單純的廠房管理層次,直接拉升至企業董事會級別的最高戰略決策。

下一場算力軍備競賽:電網戰

隨著超大型資料中心紛紛投入自研處理器,2030年客製化晶片預計將拿下15%市占率,神經形態運算等新興技術也有望降低基礎設施需求並提升能源效率,確保算力的唯一前提是擁有強韌且不間斷的電網支撐。

過去二十年,全球科技競爭的核心是晶片戰;未來十年,競爭核心可能重新回到能源流動,AI不再只是軟體產業,而是高度依賴實體基礎設施的重資本產業,代表 電網、變壓器、配電設備、儲能、電源管理不再只是傳統工業,而是變成新一代科技戰略資產 。跨國企業與科技大廠必須將基礎建設的重型電力設備納入最高等級的戰略物資清單,甚至必須跨足上游確保供應鏈穩固。當全球開始掀起電網升級浪潮,台灣不能只是AI時代的晶片中心,同時也必須成為下一輪能源基礎建設的重要供應者,台灣供應鏈才有機會從AI周邊走向AI核心基礎設施。

本文為精華版,完整版請見「AI熱潮下的缺電潮:電網設備如何變成新的戰略資產」

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從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?
從台灣走進北美千家速食門市!Berry AI 如何攜手博弘雲端,讓 AI 規模化落地?

一家來自台灣的 AI 新創,如何讓美國上千家速食餐廳,都用它的 AI「看」得來速車道?

這家公司就是專注於 AI 影像辨識技術的 Berry AI (華捷智能),透過攝影機蒐集匿名數據並轉化為多項營運指標,協助速食品牌找出流程瓶頸、提升現場營運效率與整體顧客滿意度。以美國連鎖炸雞品牌 Zaxby’s 為例,在全面導入 Berry AI 解決方案後,服務速度提升 13%-20%,業績表現最好與最差的門市,每週營收差距從 2.4 萬美元縮小至約 9,000 美元。另一家連鎖速食品牌 Culver’s 在導入後,得來速車道的服務時間也立刻改善,進而提升整體吞吐量。

然而,支撐 Berry AI 解決方案的,不只有前端看得見的攝影機與影像辨識技術,還有後端穩定且具彈性的雲端平台。Berry AI 結合 Amazon Web Services (AWS) 全球雲端資源及博弘雲端顧問服務,打造兼顧即時性、穩定性與成本效益的雲地混合架構,成為推動 Berry AI 持續擴大北美市場版圖的重要關鍵。

從台灣 PoC 走向北美千店規模,Berry AI 面臨架構升級新挑戰

Berry AI 執行長林逸中表示,團隊成立初期投入近2年半的時間,探索最適合影像辨識技術的應用場景,最終將目光鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等。

同時,Berry AI 也進一步將現場蒐集到的數據轉化為可量化的營運指標,例如:不同門市、日期或時段的顧客等候時間,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。

在確立發展方向並於台灣完成 PoC (概念驗證)後,Berry AI 決定前進全球最大、也是 QSR 最核心的北美市場。然而,隨著合作客戶與部署門市持續增加,資料量快速攀升,加上服務範圍橫跨不同區域,既有以地端為主的架構開始面臨規模化挑戰。

林逸中補充指出,尤其 QSR 業者在選擇 AI 解決方案時,格外重視技術效能與穩定性,包括 AI 辨識精準度、能否因應突發狀況、系統能否穩定運作,以及網路發生問題時能否維持服務等。在這樣的要求下,若將所有運算與資料都留在地端,不僅難以因應日益增加的部署門市與資料量體,設備建置與維運成本也會隨之增加。

BerryAI 攜手博弘雲端 打造高可用性 AWS 雲地混合架構,突破北美規模化部署挑戰

如何確保系統的即時性、穩定性與成本效益,成為 Berry AI 進軍北美後必須解決的新課題。為此,Berry AI 選擇與博弘雲端合作,取得穩定且高可用的 AWS 運算與資料庫服務架構,將即時運算留在地端,同時在雲端環境整合資料庫處理大量資料與後續分析工作,形成兼顧地端即時運算與雲端彈性擴充的雲地混合架構。

Berry AI研發同仁汪楚剛說明,包括車輛偵測、追蹤與狀態辨識等需要即時反應的工作,會先在地端完成;再將辨識結果傳送至 AWS 雲端,計算各項營運指標,提供後續分析與決策使用。透過這套架構,Berry AI 至今已處理超過 2 億筆車輛狀態資料。

此外,AWS 也是 Berry AI 持續優化 AI 模型的重要基礎。Berry AI 將整套資料蒐集流程建構於 AWS 上,透過完整且多樣化的資料,持續訓練與優化模型,進一步提升地端影像辨識的準確度。

博弘雲端
Berry AI 鎖定高度標準化的速食餐飲業(Quick Service Restaurant;QSR),推出得來速計時器、餐廳計數器等解決方案,運用 AI 影像分析技術,辨識顧客進入得來速車道或餐廳後的狀態,例如:排隊、點餐、候餐等,協助管理者從數據中找出流程瓶頸與可以優化的環節,進而提升服務效率及顧客滿意度。
圖/ Berry AI網站圖

成為企業技術團隊的延伸,博弘雲端助 BerryAI 把 AWS 用得更好、更省

隨著北美業務持續成長,Berry AI 也迎來新的課題:如何把雲端資源用得更有效率、更省成本,這也成為 Berry AI 與博弘雲端合作的重要契機。

對此,可能有很多人好奇,像 Berry AI 這類技術能力成熟、具備自行建置架構能力的企業,為什麼還需要與博弘雲端合作?「關鍵在於,博弘雲端長期深耕 AWS,對相關服務與技術架構更加熟悉,可以成為企業內部技術團隊的延伸。」博弘雲端技術長宋青雲說。

當 Berry AI 遇到特定 AWS 服務或技術問題時,可以直接尋求博弘雲端協助;若需要進一步與 AWS 原廠確認,博弘雲端也能協助溝通與處理,減少 Berry AI 自行研究與排除問題所需投入的時間,讓內部研發團隊可以將更多心力和資源集中在核心產品開發。

更重要的是,博弘雲端不只提供技術支援,還能從 Berry AI 實際用量與成長需求出發,客製化設計最適合的節費方案,這對 Berry AI 降低營運成本有很大的幫助。宋青雲說明,博弘雲端根據 Berry AI 既有的 AWS 用量,推估未來 1-3 年內的使用需求,並以此為基礎規劃合適的長期雲端資源用量;同時考量 Berry AI 所屬飛捷集團旗下還有 3 家子公司同樣使用 AWS,進一步整合集團需求進行評估,放大整體採購規模,爭取更大的節費空間。

宋青雲強調,雲端採取隨需即付的計價模式,雖然具備彈性優勢,但若缺乏持續管理,仍可能出現資源配置不符商務規劃,或費用超出預期等情況。而博弘雲端不只能從使用現況出發、建議適合的節費方案,也會從效能、資安與成本等面向進行架構健檢,提出相應的優化建議;同時還會提供相關管理介面,讓企業隨時查看帳戶使用狀況、預估未來用量,在業務規模持續成長的同時,也能兼顧雲端架構的效能、安全與成本效益。

而架構健檢與成本優化,只是博弘雲端服務的一環。從企業準備上雲開始,博弘雲端便能協助將應用程式與資料從地端搬遷至雲端,或直接在雲端完成部署;進一步還能協助建置數據平台、數據中台,進行資料分析及導入 AI 應用,讓企業資料發揮更大價值。當服務正式上線後,博弘雲端也能接續提供維運服務。換言之,從前期 PoC、雲端建置到後續維運,博弘雲端都能依據企業需求,提供相應的服務與支援。

對 Berry AI 來說,藉由與博弘雲端合作,深化 AWS 雲端資源使用,不只是突破規模化挑戰,更重要的是能把有限的資源集中在核心業務,持續優化解決方案、開發更多貼近餐飲營運需求的應用,進一步爭取更多品牌合作,擴大北美市場版圖。目前,Berry AI 正全力拓展北美市場,也持續尋找對 AI 技術與餐飲產業應用充滿好奇心、重視團隊協作的人才加入。徵才方向涵蓋機器學習與電腦視覺、Platform & System(DevOps、Infrastructure),以及 Full Stack 軟體開發。從門市邊緣裝置上運行的 AI 模型、串連雲端與數千家門市的系統平台,到協助餐飲品牌提升營運效率的分析產品,每個環節都還有發揮的空間。 期待匯聚更多優秀夥伴,一起用 AI 解決真實的營運問題,讓來自台灣的技術走進更多全球 QSR 門市。

職缺詳情:https://www.cake.me/companies/berryai/jobs

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