全球科技巨頭與挖礦業者正掀起一波前所未見的AI基礎建設軍備競賽。Nvidia喊出「算力等於收入」，雲端業者到比特幣礦場全面搶電、搶機房，7000億美元資本支出壓力浮現，未來三年AI熱潮能否撐住成疑。

在人工智慧熱潮持續延燒之際，全球科技業的資本支出正被AI基礎建設徹底改寫，從雲端巨頭到原本專注比特幣挖礦的業者，紛紛把手上的電力與機房資源押注在高效能運算（HPC）與生成式AI工作負載上。市場估算，以AI為主導的資本支出規模逼近7,000億美元，這場「算力軍備競賽」既推高了晶片與機房建設需求，也開始引發投資人對可持續性的疑慮。

在最新一季財報說明會上，Nvidia（NASDAQ: NVDA）執行長黃仁勳（Jensen Huang）罕見用一句話為這波支出熱潮辯護：「在新的AI世界裡，compute equals revenues（算力等於收入）。」他強調，沒有運算能力就無法產生AI token，沒有token就沒有成長中的收入，等於把過去被視為成本的硬體投資，重新定義為直接驅動營收的「生產線」。

這番說法針對的是外界對雲端巨頭AI資本支出的擔憂。包括Amazon（NASDAQ: AMZN）、Microsoft（NASDAQ: MSFT）、Alphabet（NASDAQ: GOOG, GOOGL）與Meta Platforms（NASDAQ: META）等，都已提出多年的大規模AI投資計畫，從GPU採購到資料中心與專用AI基礎建設，投入金額以「千億」等級計算。隨著整體支出逼近7,000億美元，一旦現金流吃緊，2026、2027年是否出現放緩，成了分析師與股東心中的最大問號。

黃仁勳則以具體數字回應市場。Nvidia最新一季營收達681.3億美元，年增高達73%，不僅輕鬆超標華爾街預期，對下一季的營收展望更上看795.6億美元，遠優於分析師預估。公司並指出，這份預測仍未計入來自中國的任何資料中心運算收入，顯示現階段需求主力集中在美國與其他區域的大型客戶。

更關鍵的是，他透露Nvidia與客戶之間的長期採購承諾與產品路線圖，已經看向2027年，暗示大型雲端與企業客戶並非只是在「追一波風潮」，而是把AI視為未來營運的核心架構。黃仁勳口中的「agentic AI 系統」與企業級導入，正推動運算需求進入新拐點，傳統軟體工作負載正被AI驅動的系統取代，對GPU與資料中心的需求呈現結構性增長。

與此同時，下游基礎設施供應鏈也在加速轉向AI。Mara Holdings（NASDAQ: MARA）這家原本以加密貨幣挖礦聞名的數位能源技術公司，近日股價單日大漲近6%，背後關鍵就是宣布與Starwood Capital Group旗下的Starwood Digital Ventures合作，將多座加密貨幣礦場改造為可承載AI工作負載的高效能運算機房。

Mara手上握有的，是大量接近電源與低成本能源的「電力優勢」據點；Starwood Digital Ventures則提供機房設計、興建、租戶導入與營運管理專長。雙方規劃，這些改造後的基地可同時支援比特幣挖礦與AI運算，讓Mara能在幣價波動與AI算力需求之間靈活調度，降低單壓加密貨幣價格的營運風險。

更重要的是相對時程。相較於從零興建全新資料中心，Mara與Starwood宣稱透過「礦場轉型」路徑，能更快將AI基礎設施推向市場，短期目標鎖定1GW（十億瓦）容量，長期上看2.5GW。這種把既有挖礦基礎設施「翻修」成AI機房的模式，正反映出市場對算力的飢渴：只要有穩定大電量與基本機房骨架，就有機會變身為AI時代的新「金礦」。

然而，算力軍備競賽並非沒有風險。Mara在公布這項合作的同時，也交出一張並不亮眼的財報：在比特幣價格相較高點大幅回落的環境下，公司單季淨損達17億美元，每股虧損4.52美元。這提醒市場，若AI需求未如預期持續放大，或加密貨幣進一步走弱，這種「雙主軸」策略仍可能面臨估值與融資壓力。

站在投資人的角度，Nvidia一端是營收暴衝、長約在手，幾乎成為這波AI基建浪潮中的最大贏家；另一端像Mara這樣的轉型玩家，則在高風險、高波動中尋求「從電力到算力」的升級機會。兩者共同描繪的是同一個趨勢：在AI邏輯下，誰掌握能源、機房與GPU，誰就掌握未來現金流的話語權。

但反對意見也不容忽視。部分分析師指出，企業AI專案仍有大量實驗性質，真正能轉化為穩定獲利的應用有限，若經濟環境轉弱、雲端客戶開始檢討資本效率，AI資本支出節奏放緩並非不可能。再加上監管單位對能耗、資料安全與壟斷議題的關注升溫，未來幾年AI基建擴張可能面臨更多政策掣肘。

整體而言，從Nvidia對2027年前的樂觀展望，到Mara試圖將比特幣礦場變身AI機房，全球正進入一個以算力為核心資產的競賽時代。這場競賽能否在收益實證上支撐起7,000億美元的投資規模，或者在2026、2027年出現資本開支的「高原期」，將決定AI泡沫與黃金年代之間的分水嶺。對投資人與產業而言，接下來要觀察的，不只是GPU出貨與機房建置的速度，更是AI應用能否在真實世界產生足以匹配這些投入的現金流。

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