AI驅動資料中心進入長期投資週期

人工智慧（AI）正重塑全球經濟與產業發展模式，並推動新一輪基礎建設投資浪潮。PwC與牛津經濟研究院（Oxford Economics）共同發布《全球資料中心展望2026-2050》報告指出，為支撐AI應用持續成長所需的算力需求，在基準情境下，2050年全球資料中心累計資本支出將達31.6兆美元；若AI導入速度加快，樂觀情境下投資規模更可能接近50兆美元。

在伺服器、儲存設備、網路及GPU等內部設備的驅動下，資料中心年度資本支出也預計由2026年約8,000億美元，成長至2050年的1.8兆美元。資料中心後續設備投資成本常被低估，而PwC預估，每投入1美元於資料中心建設，未來可能還需投入12美元於ICT設備更新升級。這也將使ICT設備在總資本支出的占比，從2026年的70%，上升至2050年的93%。

AI是促使資料中心設備投資週期邁入資本密集階段的主因。傳統雲端基礎設施主要以CPU為核心，AI運算則依賴GPU與加速器，其設備價格與耗電均較高。此外，更新速度亦較快，AI時代下，GPU與伺服器更換週期約四到六年，意味單一資料中心在二十年的資產使用期限內，需歷經三至五波的ICT投資。

另一方面，資料中心面對的市場也出現根本性轉變。雲端時代市場主要圍繞單一類型的客戶，並由超大型雲端服務業者（hyperscalers）主導；然而，AI時代至少新增五大類客戶，包括新興雲端業者、模型開發商、推論平台、企業以及政府，其需求各有不同。

地緣政治策略左右資料中心競爭格局

上述基準情境預測，是基於開放貿易體系的前提。實際上，不同地緣政治情勢與策略，將帶來不同的資料中心競爭格局。對此，報告提出兩種策略：一是以「全球AI訓練樞紐」為目標，競爭關鍵在於取得晶片、滿足超大型雲端服務業者擴展需求，爭取AI訓練相關工作負載；另一種則是以「主權」為首要考量，形成的國內／區域競賽，關鍵在於滿足國家關鍵AI推論需求，以及數位基礎設施。

無論是哪種競爭格局，電力供應仍是決定資料中心資本支出流向的重要考量，包括能否提供價格合理、穩定可靠，以及朝低碳發展的大規模電力供應。而低延遲與連接性、安全性及受信任的區域、GPU供應與生態系深度等其餘因素，影響力則因目標市場與工作類型而有所差異。舉例來說，低延遲性為消費市場的主要考量，主權及受管制資料重視安全性，前沿模型訓練則需要大量算力支持。

最終，政策穩定性及社會共識將成為凝聚上述因素的關鍵，決定潛在優勢是否能轉化為實際產能。在眾多因素環環相扣與交互影響下，能透過單一投資窗口整合上述五大因素的市場，將更有機會脫穎而出。

從基建／晶片／能源著手 鞏固臺灣戰略地位

報告指出，若以2026至2050年累計之資料中心投資額占GDP比重之排名來看，臺灣占比約0.89%，在全球排名第21。在亞太地區落後於香港（5.29%）、新加坡（1.76%）、馬來西亞（1.56%）、澳洲（1.14%）等地，並領先南韓（0.86%）、日本（0.70%）以及中國大陸（0.36%）。

為維持臺灣關鍵戰略地位，國科會日前提出「新一代高速運算主機建置進度與規劃」，承諾推動AI算力建設，吸引民間共同投入，全面提升臺灣科技競爭力。此外，行政院亦提出「晶片驅動臺灣產業創新方案」及「大南方新矽谷推動方案」，建置大型AI算力，以2029年完成480 Petaflops之算力為目標，擴大數位基礎建設。

在能源政策方面，因應AI發展趨勢所帶動之用電需求，經濟部已將未來十年（2026-2035年）用電需求年均成長率從2025年預估的1.7%調升至2.5%。並與台電公司共同執行「強化電網韌性建設計畫」，預計於10年內投入5,645億元，將老舊電網汰換更新；同時也將分區域、分階段在全國各地打造微電網的獨立發電系統，輔以儲能設備，打造更分散、更安全、更具彈性運用的能源體系。

臺灣亦積極布局多元綠能發展，行政院指出，截至2026年6月，太陽光電累計裝置容量已達2016年的12.8倍。在離岸風電方面，2025年新增裝置容量排名世界第三，累計裝置容量則在全球排名第五。

明訂策略路線 把握AI基礎建設浪潮

面對持續擴大的AI基礎建設需求，PwC建議營運商與政策制定者須及早部署。營運商應發展策略，不論是聚焦全球AI訓練樞紐，或是主權導向的區域數位基礎建設，都需建立相應競爭優勢；同時提升電力供應能力、保留設計彈性及善用長期合約等方式管理風險。

對政府而言，則應將資料中心定位為關鍵基礎設施，以跨部門方式整合能源、土地、規畫及投資資源，並提早進行低碳電力與電網建設，提升長期競爭力。

全球資料中心資本支出的核心問題，並不在於資本是否存在，亦不在於需求是否真實——兩者都確實存在，而在於如何充分掌握這波投資浪潮。那些著眼於晶片更新周期，將電力納入戰略考量，並因應地緣政治情勢做出明確策略選擇者，將能贏得這場競爭。