哪些企業被看好將受惠於AI基礎設施擴張？

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輝達下一代架構推升AI基礎設施成本，相關供應鏈與資料中心營運商受惠

AI運算能力的擴張正以前所未有的速度推升資料中心的建置成本，特別是隨著輝達下一代Vera Rubin架構預計於2027年大規模部署，預估打造1GW（百萬瓩）AI運算能力的資料中心，總資本支出可能高達470億美元。這項驚人的數字凸顯了AI競賽已從單純的晶片效能之爭，演變成一場資本實力與基礎設施佈局的較量。
Vera Rubin架構驅動AI資料中心成本結構轉變

根據券商伯恩斯坦的研究，Vera Rubin NVL72機櫃的平均成本預計約為910萬美元，高於市場普遍預期的800萬美元。此成本上升主要歸因於高頻寬記憶體（HBM）價格的預期上漲，以及儲存設備、網路設備和供電系統成本的同步增加。分析指出，未來資料中心的成本結構將更多地由記憶體、電力基礎設施與散熱系統所主導，而非僅依賴GPU本身。以1GW資料中心為例，僅機櫃相關設備成本便估計達約320億美元，若再加上土地、建築、變電站、冷卻設施等基礎建設支出約150億美元，總投資額將達470億美元，此規模已可比擬大型核電廠或國家級基礎建設專案。
硬體折舊成本超越電力成本，HBM、電源與網通成關鍵受惠者

伯恩斯坦的研究揭示了AI資料中心經濟模型的另一項重要轉變：硬體設備的折舊成本已逐漸超越電力成本成為主要的支出來源。在每度電0.15美元的條件下，1GW AI資料中心的全年電費約為13億美元。然而，若以6年折舊週期計算，相關硬體設備的年度折舊費用高達79億美元，為電費支出的6倍以上。這意味著未來資料中心的營運效率將更取決於設備的利用率與模型訓練效率。隨著AI系統對記憶體、電力和網路的需求日益增加，高頻寬記憶體（HBM）被視為未來數年最具成長潛力的環節，其主要供應商包括SK海力士、三星電子及美光科技。此外，電源管理、散熱系統、先進載板及高速網路設備的需求也將同步提升。
資料中心營運商與AI硬體領導者獲市場青睞

在此趨勢下，伯恩斯坦對多間企業給予「Outperform」的評級，顯示市場對其未來表現持樂觀態度。名單中包含AI晶片設計領導者輝達（NVDA-US），以及專注於資料中心基礎設施營運的Digital Realty Trust（DLR-US）和Equinix（EQIX-US）。此外，台灣的電子零組件製造商台達電（2308-TW），在電源管理及散熱解決方案領域具有優勢，以及先進載板製造商欣興（3037-TW）和測試設備供應商致茂（2360-TW），也同樣被看好將受惠於AI基礎設施的擴張。這些企業的營運與AI硬體技術的演進及資料中心的需求緊密相關，預期將在未來幾年持續受益。

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