
美國為搶佔AI霸權,全力擴建資料中心,卻被「電力設備」卡脖子。中國在變壓器、開關設備、電池與光學模組市占居前,美國啟動管制與本土投資,但短期恐推升AI基礎建設成本並放緩擴張。
美中在人工智慧領域的角力,正從晶片前線,悄悄延伸到一個不那麼耀眼、卻決定生死的戰場——資料中心的「電力供應鏈」。隨著美國大型雲端與科技公司大舉砸下數十億美元建置AI資料中心,一個敏感問題浮上檯面:驅動這些伺服器群的關鍵電力設備,有相當一部分來自中國。
華府近日升高對中國製電力與通訊設備的警戒,前總統Donald Trump簽署行政命令,宣布外國製造的電力系統關鍵設備構成「非比尋常的外國威脅」,能源部因此獲權可以禁止或附條件限制相關交易。這次鎖定的不只是傳統電網,更包含資料中心所倚賴的變壓器、開關設備與相關電力控制裝置,意圖在AI基礎建設全面起飛前,把中國供應商擋在門外。
對科技產業而言,資料中心的「電力堆疊」(power stack)是一切的基礎。從高壓輸電進站後,靠大型變壓器將電壓降到伺服器與冷卻設備可用的等級;再透過開關設備(switchgear)、保險絲與斷路器,維持系統穩定運行;同時以大量電池提供備援電源,確保即便外部電網出狀況,AI模型也能持續運算。分析師指出,這些環節中,美國對中國進口的依賴遠比表面看來更深。
根據研究機構Wood Mackenzie與約翰霍普金斯大學學者的評估,中國在某些類別的變壓器與開關設備市占率接近三成,且約占美國電池進口的四成以上。更往上游看,銅材、電工鋼、電池正極材料等原料,也高度仰賴中國供應。對一心要加速AI建設的美國而言,這種結構性依賴,已被視為國安風險。
在傳輸資料的光學技術方面,中國優勢更為明顯。Zhongji Innolight與Eoptolink等廠商,合計約占全球資料中心光收發模組出貨量的三分之二。這些模組負責在資料中心之間,透過光纖高速傳輸海量資料,是AI雲端平台無法缺少的一環。外界報導指稱,美國政府正研擬禁止新一批中國光收發模組進口,一旦成真,勢必迫使雲端業者在短期內改向非中系供應商採購。
面對潛在封鎖,美國也急忙布建替代產能。Hitachi Energy在2025年宣布將在美國投入10億美元,擴產電網關鍵設備,其中4.57億美元將用於新建大型電力變壓器廠,以因應AI資料中心與電網升級需求。Siemens Energy則在2026年初揭露,將在美國投資10億美元,用於電網與燃氣渦輪設備產線。這些計畫顯示,華府希望透過「在地製造+外資投資」的方式,逐步降低對中國的依賴。
然而,產能不是說拉就拉。研究機構指出,目前大功率變壓器與變電站設備在全球已出現供不應求,2026年的市場缺口估計分別為15%與8%。若美國進一步限制使用中國製設備,短期內只會讓排隊時間更長、成本更高。Wood Mackenzie分析師直言,過去許多資料中心業者選擇採購中國變壓器,正是為了縮短交貨期,如今改向其他供應商,恐面臨訂單塞車。
在光學領域,雖然美國廠商如Lumentum(LITE)與Coherent(COHR)握有先進光子設計技術,甚至吸引Nvidia(NVDA)等大廠注資,但業界點出,它們目前在無塵室產能、自動化封裝與良率規模上,尚難在12到24個月內完全承接中國同業的出貨量。換言之,即便政策利多將訂單往美歐廠商推,產能爬坡仍需要時間,短期價格壓力在所難免。
美國政府之所以如此急迫,是因為AI資料中心擴張速度驚人。根據S&P Global預估,美國資料中心裝置容量將從2026年3月的62 GW,一路飆升到2030年的152 GW,主要受高密度AI運算需求帶動。白宮發言人強調,為因應先進製造、AI與國防生產對電力的龐大需求,「將關鍵電力設備製造帶回美國」是優先事項,並宣稱透過減稅、關稅與鬆綁管制,已吸引「數兆美元」投資湧入相關產業。
對科技投資人而言,這場「電力脫鉤」帶來的是成本與風險再平衡。一方面,電力與光學設備價格上升,可能推高雲端服務與AI運算的邊際成本,壓縮部分業者獲利;另一方面,本土與非中系供應商則可能迎來長期訂單,但必須克服產能與良率挑戰,才能真正吃下市占。市場也需留意,若供應鏈瓶頸無法在數年內紓解,美國AI資料中心擴張步伐恐難完全貼合需求成長。
支持者認為,提早在電力與光學設備脫鉤,是避免重蹈5G教訓——先讓中國設備大量佈建,再來拆除,導致成本暴增與進度落後。然而,批評者則憂心,過度集中於國安風險,反而可能拖累整體數位與AI競爭力。尤其在AI競賽白熱化之際,若美國在電力與基礎設施供應上「自設路障」,可能給其他國家喘息與追趕的空間。
可以確定的是,AI戰場已不再只是晶片與演算法的比拚,而是牽動變壓器、光模組到原物料的全方位供應鏈角力。當華府試圖在安全與效率之間取得平衡,企業與投資人也得學習在高成本、高風險的環境中重新計算報酬。未來幾年,美國能否在不壓垮AI發展速度的前提下,成功重塑資料中心電力供應鏈,將是左右全球科技版圖的一大變數。
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