輝達砸最高1.6兆結盟神秘挖礦商!AI下一戰搶的不是GPU,是電
輝達砸最高1.6兆結盟神秘挖礦商!AI下一戰搶的不是GPU,是電

重點一: 一家從比特幣挖礦起家的公司,為何能讓輝達砸下最高1.6兆元合作?當輝達從單純賣AI硬體,到跳下去做AI資料中心的整合者,也揭露AI競賽的新遊戲規則。

重點二: Hut 8靠「能源第一」策略成為輝達關鍵夥伴,但強強聯手背後仍暗藏風險,若未來AI需求降溫,這些重金打造的資料中心,也可能面臨算力過剩與成本回收壓力。

八月的德州,酷熱烈日下,是一陣一陣興建工地的隆隆機具聲,這座名為「Beacon Point」的AI資料中心,未來將有數十萬顆GPU(圖形處理晶片)在液冷系統中運作,轉化為替AI模型訓練、推論的龐大算力。

《金融時報》揭露,這座資料中心,是由總部位於邁阿密的AI基礎建設公司Hut 8興建與擁有,但,背後的承租人,卻是由AI教父黃仁勳創辦的輝達(Nvidia)。

該報載,輝達向Hut 8簽下十五年租約,未來若續約,為期三十年的合約總價,將高達五百億美元(約合新台幣一兆六千億元),這凸顯輝達正利用自身龐大的資產負債表,直接下場成為基礎設施的承租人,標誌著其戰略上的重大轉變。

Hut 8 Corp.

成立:2017年

執行長:艾許.吉努特

主要業務:AI資料中心開發與營運

成績單:2025年營收約2.35億美元,較前1年成長約45%

Hut 8,這家從比特幣挖礦起家的公司,究竟有什麼樣的能耐,讓輝達甘願扛下如此罕見的鉅額租金,成為它的最大靠山?

二○一七年設立的Hut 8,最早叫Hut 8 Mining,是由加拿大機構投資人與總部位於荷蘭的區塊鏈技術巨頭Bitfury Group聯合籌組成立。Bitfury是一家專注比特幣硬體與區塊鏈技術的大型科技集團,更是全球最早投入、自主設計比特幣挖礦晶片的業者之一。

Hut 8這個名字,源自二戰英國密碼破譯聖地——布萊切利園的「第八號小屋」,有「人工智慧之父」之稱的密碼學家圖靈(Alan Turing),當年就在這座小屋,打造大型解碼機、破解德軍密碼,這段故事後來更被拍成電影《模仿遊戲》。

不過,過去市場普遍將Hut 8歸類為單純的礦商,直到二四年,吉努特(Asher Genoot)接任執行長,重新定調公司的競爭力在於,「我們真正的核心資產,是『能源』!」

後來,Hut 8更和美國總統川普的兩個兒子艾瑞克、小唐納合作成立合資公司「美國比特幣」(American Bitcoin),由Hut 8持股八成,並負責礦場建設、電力取得和實際營運,川普家族則負責企業戰略、品牌推廣。

目前為止,Hut 8手握的AI基礎設施合約,總價值達二百六十六億美元、逾新台幣八千億元,更是極少數能在單一地點、提供一GW併聯電網的業者,而這個電量約半個台北市每日所需電力。

這也是為何輝達不只搶著和它合作,而且還改變自身策略,從單純賣AI硬體,到跳下去做AI資料中心的整合者。

以Beacon Point資料中心為例,它是由Hut 8、美國電力公司(AEP)、散熱大廠維諦(Vertiv)、工程設計公司Jacobs共同打造,過程中,輝達不只協助Hut 8融資,更將所有供應商,全都串成一條完整的資料中心供應鏈。

這個投資背後,更反映了美國AI資料中心目前的最大瓶頸:電力不足。

日前,美東輸電組織「PJM互聯電網」已示警,由於美國龐大的AI資料中心建置潮,帶動用電量暴增,已造成電網的極大壓力,面對二○三八年將新增七十GW、相當於三十五座台北市用電的需求,它們將可能採取「限電」措施因應。

而Hut 8強調的是,「能源第一」策略(Power-first strategy),也就是先找得到電、再談資料中心,因為不少AI資料中心的業者,擁有土地、資金、晶片,卻因為無法接上電網,導致自家蓋好的機房、形同廢區般的AI「爛尾樓」。

Hut 8與輝達的合作案,背後意義,遠不止是一家比特幣礦商的轉型成功,而是整個AI產業正經歷一場深層的遊戲規則改變,即「電力決定競爭力」,在這個時代,即便你有再強的AI模型,若沒有足夠的電也枉然。

但,輝達與Hut 8的「強強聯手」,並非毫無風險。

一旦未來AI應用的商業化落地不如預期,或算力成長需求趨緩、導致算力過剩,這些動輒耗資數十億美元的大型基礎設施,恐面臨使用率不足、租金大幅下降,甚至無法回收成本的嚴峻考驗。

本文出自商業周刊,原文標題為:輝達砸最高1.6兆結盟神秘挖礦商!AI下一戰搶的不是GPU,是電

延伸閱讀:
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關鍵字: #Nvidia
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把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?
把老師傅經驗變成 AI!智穎智能讓射出機從「導航」走向「自駕」,桃園如何助攻技術落地?

曾是台灣製造業重要根基的塑膠射出產業,如今正面臨人才斷層危機。尤其桃園聚集大量工業區與製造業者,老師傅退休、新人才接不上的現況,更是許多工廠正在面對的現實難題。

從汽車零組件、網通設備、醫療器材到半導體載具,許多產品都離不開射出成型。智穎智能創辦人暨執行長張詠翔指出,全球塑膠射出市場規模超過 3000 億美元,每年仍以約 3% 至 4% 的幅度成長。需求並未消失,只是製造基地從台灣、中國逐步往東南亞等地移動。但機器可以搬、訂單可以轉,老師傅數十年累積的經驗卻很難複製。

這道人才缺口,正是 2020 年成立的智穎智能切入市場的機會。團隊從桃園中原大學的研究能量出發,歷經近十年研究與工廠驗證,嘗試把老師傅腦中的射出經驗,轉化成可以計算、保存與持續學習的 AI 模型,解決產業第一線面對到的挑戰。

把老師傅經驗交給 AI,射出成型從「導航」走向「自駕」

「餐廳沒有廚師是不行的。有再好的設備,不會做的人還是會把它做失敗。」張詠翔如此比喻射出成型的技術門檻。當模具完成後,生產現場仍得依產品、材料與機台特性,調整溫度、速度、壓力、位置等條件;即使使用同一種塑料,不同產品的調整方式也可能完全不同。

而老師傅的珍貴之處,不只是記住參數,而是知道面對材料、機台與環境變化時如何修正。智穎智能要做的,就是把這些難以傳承的「火候」拆解成可以運算的製程邏輯。目前其 AI 解決方案已應用於超過 200 種材料、50 多種產品類型。

把老師傅的經驗轉化為製程邏輯後,第一步就是讓 AI 協助操作人員找到合適的成型條件。智穎智能為此開發智能成型導引系統,工廠只要輸入材料、機台規格、產品尺寸等資訊,sMolding 便能計算第一組成型參數;若試模後出現產品缺陷,再由 sTroubleshooting 提供修正建議。

用手機即可查看系統狀況
圖/ 智穎智能提供

「它就像導航。我今天告訴你要從 A 點到 B 點,但不知道路怎麼走,導航會把路徑算給你。」張詠翔說。對射出成型而言,這條「路徑」就是溫度、速度、壓力與位置等參數如何組合。以半導體載具試模為例,傳統方式需 7.5 小時,導入系統後縮短至 2 小時,材料使用量從 23 公斤降至 8.7 公斤,整體試模成本降低 64%。

但找到正確參數只是第一步,真正進入量產後,工廠面對的「路況」還會持續改變。溫溼度、材料批次與機台耗損,都可能讓原本設定好的製程條件產生偏移。智穎智能因此進一步開發 StabMolding 成型穩定模組,透過射出壓力數據持續監控品質,並依生產狀態自動補償關鍵參數。換言之,AI 不只在試模階段提供一條正確的「導航路徑」,進入量產後還能因應製程變化持續修正,進一步朝「自駕」邁進。

從產線驗證到海外布局,桃園如何助攻智穎智能跨過0到1?

但要讓 AI 真正走進工廠,智穎智能採取 SaaS 訂閱模式,將核心運算留在雲端持續學習與更新,降低中小型製造商一次投入大量資金的門檻。另一項差異則是「跨廠牌」。現實中的射出工廠往往同時擁有台灣、日本、歐洲不同品牌與年份的設備,因此智穎智能的方案既能導入既有設備,也能與射出機、控制器業者合作,在新機出廠時直接整合。「一個工廠不會只有一個廠牌,就像你家的車庫不會永遠只放同一品牌的車。」張詠翔說。

對智穎智能而言,AI 真正走進製造現場的關鍵,在於不同世代、不同品牌的設備都能導入。只是對工業 AI 而言,降低導入門檻還不夠,更關鍵的是能否取得真實產線反覆驗證。對從中原大學研究成果衍生創立的智穎智能而言,桃園不只是公司所在地,也提供了技術走向市場的第一塊試驗場。「對新創來說,第一個就是要經費、要人才、要場域,再來就是客戶與合作夥伴資源。」張詠翔說。

成立初期,團隊透過桃園市政府研發補助、新創競賽與基地進駐等資源,降低早期研發與營運負擔。更重要的是,桃園密集的製造業聚落,本身就是智穎智能最直接的潛在市場。透過市府串聯工業區與在地企業,智穎智能在創業初期接觸到位於桃園的「良器」,成為公司第一個客戶。從概念驗證、產品調整到實際導入,合作一路延續至今。對必須進入產線反覆驗證才能成熟的工業 AI 而言,第一個願意開放場域的客戶,意義遠超過第一筆營收。

如今,從桃園製造現場磨出的解決方案也開始往海外走。「日本這一次,完完全全都是桃園市政府帶著我們去做這件事情。」張詠翔表示,透過市府帶領團隊前往日本神戶,智穎智能接觸當地官方與企業資源。在市府引薦下,團隊成功對接了神戶知名加速器,更取得日方針對外資新創設立公司與拓展市場的兩階段實質補助資訊。目前團隊正籌備日本布局,為下一階段海外市場拓展做準備。

智穎智能在 TaipeiPLAS 2026 台北國際塑橡膠工業展,展示 AI 智慧製造成果,現場商洽氣氛熱烈,成功吸引產業關注。
圖/ 智穎智能提供

AI 解決「怎麼生產」後,下一步是「替誰生產」

當 AI 開始解決「怎麼生產」,張詠翔看到的下一個問題,是「替誰生產」。部分製造商提高生產效率後反過來問他,如果我的產能多了 20%,但沒有多 20% 的訂單,我何必要做那麼快?

這個問題催生了智穎智能下一階段的製造媒合平台構想。隨著供應鏈分散至不同國家,品牌要在海外重新尋找符合特定規範與製程能力的供應商,也愈來愈困難。團隊因此希望串聯既有使用 AI 方案的製造商,讓品牌端能依條件尋找供應商,也讓製造端的閒置產能有機會被看見。團隊預計 2027 年上半年推進平台服務,初期規劃串聯超過 200 家製造商與破千台機器。

從中原大學的研究,到桃園工廠提供第一個實際驗證場域;從把老師傅經驗變成 AI「導航」,再走向能自行修正製程的「自駕」,智穎智能試圖數位化的,是製造業最難被保存的資產:人的經驗。而當全球供應鏈持續移動、製造基地愈來愈分散,這套從桃園工廠磨出的 AI,下一步不只要替老師傅找到數位接班人,也要重新連結散落全球的製造能力。
而「Meet 桃園+」也期盼持續透過計畫的媒體報導與宣傳資源,將更多像智穎智能這樣扎根在地、走出海外的創業故事傳遞出去,讓外界看見桃園豐沛且具實戰力的創新動能。

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