專家觀點

AI產業關注焦點正在轉變

美國企業2026年第一季財報落幕後，企業對AI投資態勢更加明朗。亞馬遜、微軟等大型雲端服務供應商持續上修資本支出，投資人也逐漸認知，這已不再只是過往典型的資本支出擴張週期，而是一場圍繞算力、資料中心與能源供應的長期競賽。當然，資本支出增加首先受惠的是半導體晶片、AI伺服器、交換器、散熱與高速傳輸等硬體供應鏈；但進一步分析這場軍備競賽的致勝要素，真正決定勝負的，已不只是晶片性能，而是足以支撐龐大算力持續運轉的電力。換言之，AI產業的關注焦點正從「誰有更強的晶片」，延伸到「誰能掌握更多的電力」。

AI的下一個瓶頸可能是電力

這個轉變並不令人意外，隨著模型訓練規模持續擴大、推論需求快速普及與企業將AI應用導入日常營運，資料中心的用電量正呈現加速攀升趨勢。國際能源總署（IEA）報告^(註1)指出，全球資料中心電力需求將從2024年415 TWh(太瓦時)^(註2)大幅成長至2030年945 TWh(太瓦時)。若以台北市1年總用電量大約落在16.1 TWh(太瓦時)^(註3)估算，2030年全球資料中心電量約相當於臺北市連續59年的用電規模。這代表AI基礎設施邏輯，已經從「買設備、蓋機房」進一步演變為「穩電力、電網以及能源調度能力」議題。

電力成為AI順利運作的基石

從產業的角度來看，輝達執行長黃仁勳提出「五層蛋糕理論」之所以引發市場共鳴，核心就在於它提醒投資人，AI不是單一產品，而是一個層層堆疊、彼此依賴的產業結構。若說半導體晶片是AI的運算核心，那麼電力就是整個蛋糕最不可或缺的底座。沒有穩定而充足的電力，再先進的晶片、再大型的資料中心、再強大的模型都難以真正轉化為可持續的商業價值。因此，繼半導體之後，電力正快速被提升為各國政府與科技巨頭眼中的戰略物資。這樣的轉變其實非常合理，因為AI基礎建設不僅需要一次性的建置資本，更需要長期、穩定且可預測的電力供應。對國家而言，誰能提供穩定電力、誰就更有機會吸引資料中心與高附加價值AI產業鏈落地；對科技巨頭而言，誰能提早鎖定電力來源、建構完整供電體系，誰就更有機會在AI競賽中保持領先。換言之，未來AI競爭已不只是模型與晶片的競爭，更是電力、電網與基礎設施韌性的競爭。

下一個投資主軸將轉為電力

在此趨勢下，電力需求增加也同步帶來新的投資機會，且受惠範圍相當廣泛。首先，許多成熟市場的電網本就老化，疊加資料中心與電氣化需求同步成長，電網擴建與更新便成為當務之急。由於資料中心用電量大，現有輸配電系統若無法同步升級，將難以承受新增負載，因此包括變壓器、配電系統、電力自動化等電力設備將迎來龐大商機，也是最直接的受惠主軸。市場過去常將AI受惠股侷限於半導體，但從資本循環角度來看，電網基建很可能是下一個受益環節。

其次，核能與天然氣將迎來新一波「文藝復興」。再生能源仍受天氣限制、而AI資料中心又高度重視穩定供電的情況下，能夠提供穩定電力的能源型態重新獲得重視，其中天然氣發電則因具備碳排較低、起停靈活、發電效率高以及彈性調度能力強，成為現階段穩定供電的重要選項，反映在GE Vernova、西門子能源等燃氣渦輪機大廠的積壓訂單最快要到2028年才能交貨。

第三，電價上升帶來的公用事業價值重估。當電力需求長期增加，而新供給與電網建設又需要時間，電價易升難降幾乎是可預見的結果。電價上升有助公用事業營收和盈餘加速成長，也使公用事業企業從傳統防禦型股票，轉型兼具成長性的投資標的，也帶來公用事業股的評價上修空間。

總結來說，AI浪潮的下一個核心議題，正在從AI硬體延伸到電力。當市場仍把焦點放在晶片與模型能力時，更深層的變化其實是：電力正成為AI產業最稀缺、也最具戰略性的資源。這場競爭的勝負，不只取決於誰能設計出最先進的晶片，也取決於穩定電力來源。在這層意義上，AI不僅是單純的科技投資，而是一場牽動算力、電力和基建的產業重構。誰看懂電力，就更有機會掌握下一輪AI投資主軸。

(註1)資料來源國際能源總署（IEA）

https://www.iea.org/reports/energy-and-ai/energy-demand-from-ai

(註2)1 TWh（太瓦時）= 10億度電

(註3)資料來源臺北市政府產業發展局