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生成式AI快速發展帶動全球資料中心與算力投資持續擴張，市場競爭焦點也由GPU、伺服器等AI硬體，逐步延伸至支撐算力運作的電力基礎設施。然而，電網、變壓器及發電設備的建設與擴產週期遠長於AI投資，使AI以「科技業速度」成長的同時，也開始受到「重工業速度」制約。當電力供應成為新增算力能否如期上線的重要條件，各國推動主權AI所涉及的供應鏈範圍也隨之擴大，大型變壓器、高階電磁鋼片等設備與材料的供應來源，逐漸被納入經濟安全與關鍵基礎設施議題。此項變化也使AI投資效益向重電、發電設備、熱管理、儲能及材料等傳統工業擴散，臺灣企業可掌握AI基礎設施帶來的新需求，同時留意主要市場在地製造、供應來源及設備安全等要求，及早布局下一階段AI基礎設施供應鏈商機。

【內容大綱】

• 一、AI算力競賽，從晶片延伸至電力基礎設施
  • (一)AI資料中心不只增加用電規模，其用電特性也在改變
  • (二)AI投資快速擴張，電力基礎設施建設週期卻相對較長
• 二、電力基礎設施成為AI算力擴張的新瓶頸
  • (一)從「缺電」到「等電」，Speed to Power成為競爭關鍵
  • (二)重電產能難以快速擴充，變壓器交期明顯拉長
  • (三)科技業向能源端延伸，自建電力仍面臨設備限制
  • (四)AI基礎設施需求向熱管理、儲能與材料擴散
• 三、主權AI背後，仍是一條全球化的實體供應鏈
  • (一)大型變壓器高度依賴進口，算力自主仍有供應鏈缺口
  • (二)從變壓器追溯至GOES，上游材料供應同樣集中
  • (三)電網設備已從產業供應問題上升為經濟安全議題
• 四、從GPU向外看，企業如何掌握AI基建新商機
  • (一)AI基礎設施投資擴大，傳統工業迎來新需求
  • (二)供應鏈在地化提高，海外布局成為市場競爭的一環
  • (三)算力供應鏈風險盤點向電力基礎設施延伸
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【圖表大綱】

• 圖1、2025年美國容量超過10,000 kVA的液體介質變壓器主要進口來源