文／林巧珍、洪春暉 圖／Shutterstock
近年來AI巨頭如Microsoft、Alphabet、Amazon等，2024年至今持續增加資本支出，其年增幅已高於雲端營收之成長幅度，顯見AI資本軍備競賽正進入高強度的投資期。
然而，面對市場對AI回報率的質疑聲浪漸高，單一巨頭也難以獨自承受高額的AI基礎建設投資，因此逐步透過交叉投資、算力換股權等操作方式走向「風險共擔」的關係。
如Microsoft對OpenAI投資超過百億美元後，著手生態分散策略。除了投資歐洲開源龍頭Mistral AI外，更運用非資產收購模式收編Inflection AI的共同創辦人與核心技術團隊，建立備援體系。而OpenAI則為避免受限於Microsoft單一的電力與晶片供給，亦與Oracle合作拓展外部算力，間接分散風險。
Amazon與Alphabet則分別對Anthropic累計投入至少130億美元，外加200至300億美元的附條件投資，並取得Anthropic的對應承諾，將AWS與Google Cloud作為主要供應商，並採用Amazon自研晶片和Google的TPU進行模型訓練。在Meta方面，也承諾在五年內向AMD採購最高對應6 GW的部署規模。AMD則向Meta發行績效型認股權證（Performance-Based Warrant）。
AI基建競賽延伸至電力
資料中心搶占能源資源
此外，Microsoft、Amazon更企圖跳過傳統電網，直接採用表後供電（Behind-the-Meter），盤算著將資料中心蓋在核電廠附近，拉專屬電纜直連。當中，Amazon因受美國聯邦能源監管委員會（FERC）的阻擋，於2025年折衷為併網模式，但並未放慢腳步；隨即與Talen Energy等核電巨頭簽署數百至上千兆瓦，長達20年期的電力採購協議（Power Purchase Agreement, PPA）。而Microsoft則與Constellation簽署20年PPA，支持三哩島核電廠（Three Mile Island）第一號發電機組的重啟，為區域電網調度業者PJM Interconnection覆蓋範圍內的資料中心用電取得零碳電力。
與此同時，Meta也跟能源巨頭Vistra（VST）簽署20年期的低碳電力採購協議。以AI巨頭為內圈的「共依存」模式儼然成形，此舉雖可分攤單一企業在巨額基建上的投產風險，卻也把當前全球最前沿的科技資本綁在同一艘船上。
更不容忽視的，當然是棘手的電力問題。次世代AI晶片與機架的功耗因著AI的推進，也呈現指數級成長。如NVIDIA Blackwell架構單晶片功耗達1 kW，機架密度則拉升至60 kW至120 kW；而次世代Rubin平台更企圖將機組群推升至600 kW。意味著，當前全球主要算力集中地恐將面臨電網容量與綠色能源缺口難題。
但根據Capgemini於2026年6月發布的研究報告，77％受訪電力公司高層主管認為，資料中心的電力需求成長速度將超過他們擴展電力供應的能力。資料中心或發電廠蓋好後，還須排隊等待當地電網公司完成輸電線路與變電所等「基礎接頭」。美國最大區域電網運營商PJMInterconnection指出，新申請案平均排隊時間從過往不到2年已拉長至5年，甚至8年。
電力瓶頸向供應鏈傳導
企業強化風險管理
一旦全球新建資料中心的電力申請案遭遇普遍性延宕，這場電力造成的限制恐將沿著供應鏈逆向傳導，AI巨頭的「綑綁式經濟」則可能使供應鏈的風險複雜化。面對電力紅線可能觸發的產值震盪，企業領導者與政策制定者顯然無法單純仰賴電網的擴充。觀察AIDC供應鏈的風險管理對策有二：
第一、財務層面：風險分攤
透過商業合約來轉嫁能源斷點風險，如針對客製化零組件執行NCNR（不可取消、不可退貨）、材料存貨買回協議等。同時，對於高價的次世代專案，則傾向客戶供料模式（Consignment）及拉高預收款比例，部分廠商輔以庫存呆滯轉嫁協議等防禦手段，以緩減未來電力延宕將帶來的財務衝擊與跌價損失。
第二、空間層面：算力移山
在建置布局算力時，改採能源導向（Energy-Driven）策略，積極引導或協助客戶將新算力投資的專案移轉至綠電容量充裕且電網接線速度快的「電力紅利區域」，如美國德州、北歐，或具備地熱與水力優勢的東南亞部分地點等，主動參與綠電與算力一體化之布局。
隨著高度綁定的AI經濟成形，AI供應鏈與AI巨頭同站於巨浪之上，亦可進行動態壓力測試，如從基準壓力模擬情境（-20%）至極端狀態下（-35%）的斷崖式風暴。一旦電力紅線警報響起，有助快速啟動應戰機制，例如對上游實施「凍結前置時間（Freeze Lead-time）」以阻斷庫存堆積；對下游客戶啟動「材料回溯機制」等。
在人力與產能調配上，與其過度承接低毛利專案來填補短期空窗，供應鏈業者或可運用這段「緩衝期」來建造長期的「技術護城河」，將研發工程團隊優先調配至次世代平台，研發攻克下一代最新AI產品的製程與組裝瓶頸。所累積的實質技術資產，更能成為下一輪賽局中的戰略籌碼。