【企業營商】人工智能基礎設施建設已全面邁入「重工業化」階段。2026年，全球超大型科技企業的資本開支總額預計達6,600億至接近7,000億美元，創下史上最大規模科技投資。算力因此成為如電力般被持續消耗的核心資源，使全球競爭從供應鏈轉向AI基礎能力建設。
科技巨頭已明確大幅提升AI相關資本開支
近期，包括Amazon與Microsoft在內的科技巨頭已明確大幅提升AI相關資本開支，集中投資於數據中心建設、自研AI晶片及GPU算力擴張。Amazon計劃動用數千億美元強化AWS基礎設施，CEO Andy Jassy 表示，巨額投資旨在支撐快速增長的AI與雲端需求，並透過技術創新維持競爭優勢。同時，Microsoft亦持續加碼雲端與AI相關投資，擴展其全球算力版圖，其 CFO Amy Hood 強調，對AI基建投資的長期回報充滿信心，核心目標是將算力轉化為持續性收入與市場主導地位。
何謂AI基礎設施
AI基礎設施是一套為支援人工智能運行而設計的完整系統，涵蓋從硬體算力到應用服務的多層架構。在最底層的物理層，被視為「油田」，其核心包括半導體、先進晶圓製造（如台積電與三星）、電力供應以及大型數據中心。其中GPU尤為關鍵，它以並行運算能力支撐大型模型訓練與推理，是當前AI算力的核心引擎。
將底層能力轉化為商業價值
在其之上的平台層，則類似「煉油廠」，負責將原始算力轉化為可用服務，包括雲平台（如Azure、AWS、GCP）、AI模型平台（如OpenAI與DeepMind），以及數據處理與向量資料庫等技術。最上層則是應用層，即企業與消費者可直接使用的AI產品，例如Copilot、企業AI系統及行業專用解決方案，將底層能力轉化為商業價值。
全球戰略新石油
AI基礎設施被視為「新石油」，因為它已成為數位經濟的基本生產要素。現代AI系統依賴GPU集群、數據中心與高速網絡運作，這些設施如同「AI工廠」，將電力與數據轉化為智能輸出，缺一不可。其次，它直接決定企業競爭力，企業競爭已轉向算力取得與運算效率，擁有大量GPU與數據中心的企業能更快訓練模型、降低成本並建立規模優勢，形成高門檻。AI基礎設施亦是GDP增長的新動力，其投資不只涉及晶片，還包括電力、冷卻與建設工程，帶動多個產業發展，甚至將電力推向戰略資源位置。
AI基礎設施已成為地緣政治焦點
當算力、GPU供應與能源成為關鍵資源，各國強調主權AI，競爭從市場延伸至國家層面，使AI基建成為影響全球權力格局的新核心。
數位經濟發展的歷史對比
在過去的數位經濟發展中，「數據是新石油」（Data is the new oil）曾是最具代表性的論述，強調數據需經收集與分析才能釋放價值。這一比喻與工業革命中石油的角色相似：兩者皆為驅動創新與產業變革的核心資源，掌握者往往能獲得市場主導權。
石油是有限資源 數據可以無限複製
然而，相較之下，當前AI基礎設施的角色已有所不同。石油是有限資源，而數據可以無限複製；但AI時代的瓶頸並不只在數據本身，而在於是否具備足夠的算力與基礎設施將數據轉化為智能。換言之，今日的競爭焦點已從「擁有資料」進一步覆蓋「擁有處理資料的能力」，這使GPU、數據中心與電力系統成為更關鍵的戰略資產。因此，AI基礎設施可被視為比數據更接近石油本質的資源。
非科技企業如何應對
對非科技企業而言，直接投資GPU或數據中心並不現實，但仍可透過雲服務取得算力，將高額資本開支轉為靈活營運成本，以降低門檻。企業真正的優勢在於自身數據與業務場景的挖掘，只要將AI嵌入營運流程（如客戶服務與決策），即可提升效率並建立差異化。
同時，企業需要培養跨部門AI能力，確保技術能落地於實際業務，而非停留在試驗階段。總括而言，企業未必需要擁有「油田」，但必須學會善用由雲端與GPU驅動的「能源」，才能在AI競爭中保持優勢。
作者簡介：范俊彥擁有逾二十年管理諮詢經驗，專注企業策略、數位轉型、營運優化、市場定位及併購融資等領域。范先生亦積極參與商業教育，於學院、媒體及講座中分享專業意見。畢業於香港中文大學系統工程與工程管理、電子商貿及工商管理，范先生現為跨國專業服務公司諮詢總監及大學兼任講師。
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