隨著自主決策型 AI（Agentic AI）與生成式 AI（GenAI）的快速發展，全球資料中心正經歷典範轉移，促使「AI 工廠」概念成為新一代 AI 基礎設施的指導方針。這股趨勢不僅顛覆既有運算模式，更凸顯「電力等於算力等於國力」的挑戰。各國與科技巨擘正大舉投資 AI 工廠，而台灣在關鍵 AI 供應鏈中，也正迎來轉型升級的龐大商機。
AI 工廠概念成主流，全球競逐「電力即國力」
在 2023 年 AutoGPT 等專案引領的 LLM-based 自動化代理熱潮，以及吳恩達（Andrew Ng）積極推動代理式 AI 的背景下，GenAI 已從單純的提示理解與回應，全面轉化為能自主執行任務的系統。為因應自主決策 AI 時代的到來，強調算力、記憶體、互連技術、電力與散熱整體協同設計的「AI 工廠」概念，已成為打造新一代 AI 基礎設施的最佳指導方針。此一轉變不僅顛覆了資料中心的營運結構，更將運算主力集中於 AI 應用。
全球科技巨頭已投入巨資建置專屬 AI 資料中心（AIDC），例如微軟投資約 800 億美元，亞馬遜則投入超過 200 億美元將賓州 Susquehanna 核電廠改建為 AI 園區。根據集邦科技統計，今年美國五大雲端服務供應商（CSP）的資本開支預計將有超過 5 成的年增長幅度，顯示 AI 投資力道持續強勁。這些大規模投資案清楚揭示，全球 AI 競爭的焦點已從演算法的優劣，轉向電力的穩固供應與能源的掌握，例如微軟重啟三哩島核電廠第一機組，Google 與 Kairos Power 簽署小型模組化反應爐協議，亞馬遜亦與 Energy Northwest 合作開發最多 12 座小型模組化反應爐。當前，全球正面臨「電力＝算力＝國力」的全新挑戰與考驗。
AI 算力需求激增，液冷散熱與混合架構成顯學
AI 伺服器已成為 AI 基礎設施成長的最大推手。集邦科技分析師楊少幃指出，全球資料中心電力容量從 2023 年的 84 GW，逐年增至 2024 年的 98 GW 及 2025 年的 120 GW，預估今年將進一步攀升至 152 GW，年增率上看 30%。這波成長動能幾乎全數來自 AI 伺服器的貢獻，預計今年 AI 伺服器的電力容量將達 55 GW，年成長率高達 74%，佔全球整體伺服器電力容量比重首度過半，達到 52%。這標誌著 AI 已正式從新興應用轉變為運算主力，今後全球能源配置與硬體支出將大幅度向 AI 基礎設施傾斜。
除了電力需求暴增，液冷散熱方案的需求亦隨之顯著拉升。集邦科技分析師邱珮雯表示，隨著整體伺服器機櫃功耗密度大幅提升，預估今年在 AI 伺服器上將有超過 5 成的散熱採用液冷方案。台灣的 AI 技術相關用電需求也呈現逐年大幅攀升趨勢；據經濟部統計，AI 用電量將從 2023 年的 0.24 GW 提升到 2028 年的 2.24 GW，增幅高達 8 倍。台綜院統計顯示，全台目前有 36 座資料中心，總負載約 60 MW，佔台灣用電量 0.16%；國科會則預估，2029 年全台民營與國營 AI 算力中心規模將達 450 MW，意味著短短 3 年內用電量將激增 6.5 倍，台灣 AI 發展亦面臨巨大電力是否充足的考驗。
Agentic AI 與大型語言模型（LLM）的結合，開啟了 AI 自主決策的新紀元。Agentic AI 系統能自主設定目標、制定計畫、採取行動，並根據環境反饋調整策略以完成複雜任務。市調機構 Grand View Research 報告指出，2025 年企業級 Agentic AI 市場規模預計達 36.7 億美元，至 2030 年更將達 245 億美元，年均複合成長率（CAGR）高達 46.2%。另一市調機構 Omdia 預估，Agentic AI 市場規模將從 2025 年的 15 億美元，一舉突破至 2030 年的 418 億美元，2024-2029 年 CAGR 高達 175%，幾乎是 GenAI 同期 CAGR（90%）的兩倍。NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC 2025 大會上強調，Agentic AI 和推理能力將使 AI 所需算力比預期多 100 倍，全球資料中心正競相趕上這股爆炸性的算力需求新趨勢。
為縮短延遲、強化隱私並實現即時決策，預計未來幾年內近 2/3 的運算將轉移至邊緣端，例如手機、自駕車或本地端伺服器。集邦科技資深研究經理曾伯楷表示，2025 年全球邊緣 AI 市場規模約 360 億美元，至 2029 年將擴展至 840 億美元，2025 至 2029 年 CAGR 為 23.5%。儘管邊緣 AI 會承接更多即時推理任務，楊少幃認為，這不會導致「邊緣成長、雲端萎縮」的替代關係，而是形成「雲端＋邊緣」的混合架構，使整體運算量級提升，能效優化成為重中之重。因此，優化配電架構（如高壓直流輸電）以減少功率轉換損耗，並提升電力使用效率（PUE），成為關鍵舉措。
全球與台灣 AI 工廠遍地開花，台廠供應鏈迎來轉型契機
NVIDIA 執行長黃仁勳多次在重要場合提出「AI 工廠」概念，使其成為 AI 界熱門詞彙與未來 AIDC 的參考架構。NVIDIA 官網定義 AI 工廠為「一款專用的運算基礎架構，能夠管理整個 AI 生命週期，從資料擷取、訓練、微調到大規模 AI 推論，藉此從資料中創造價值。其主要產品是智慧，並以 Token 傳輸量衡量，這些傳輸量會推動決策、自動化與全新 AI 解決方案。」集邦科技分析師楊少幃指出，AI 工廠實質上就是下一代 AIDC 的代名詞。儘管 NVIDIA 提出參考架構，各大 CSP 仍基於自身業務戰略，積極發展客製化的 AIDC 設計，呈現多元並進的技術風貌。AI 工廠與傳統 AIDC 的關鍵差異在於特別強調整體性的通盤規劃與協同設計，核心在於算力、電力與交換三大子系統的系統級效率極大化。
全球各國與企業已將打造次世代 AIDC 與 AI 工廠視為首要投資項目。歐盟透過《歐盟高效運算聯合承諾》（EuroHPC JU）選定多國打造第一批 AI 工廠，並透過「InvestAI」倡議承諾調動 200 億歐元，在歐盟建立最多 5 座 AI 超級工廠（AI Gigafactories）。其他知名投資案包括美國藥廠禮來建置製藥界「最強」AI 工廠、美國梅約醫療中心打造致力醫療研究的 AI 工廠，以及 NVIDIA 與沙烏地阿拉伯 HUMAN 策略合作，預計在未來五年（自 2025 年算起）分階段打造 AI 工廠。此外，義大利電信公司宣布建置 NeXXt AI 工廠，戴爾公司也與印度 IT 服務供應商 NxtGen 合作打造大型專用 AI 工廠。中東地區亦成為美中 AI 大戰的必爭之地，沙烏地阿拉伯與阿拉伯聯合大公國皆與美國公司簽署協議，共同打造 AI 工廠或 AIDC。
面對全球 AI 工廠的建置浪潮，台灣亦積極投入。鴻海科技集團旗下子公司晶兆創新與 NVIDIA 合作建置搭載 10,000 顆 NVIDIA Blackwell GPU 的 AI 工廠。美國 GPU 雲端服務商 GMI Cloud 宣布將挹注 5 億美元，與台灣大哥大合作將其桃園機房改造成 AI 工廠。去年 11 月，數位無限、希格諾科技、美商超微、茂綸、敦陽科技、合通企業等廠商，共同攜手在南部科學園區周邊打造新一代「SiGTRON」AI 工廠，推動 Neocloud 智慧算力生態系。
在新興應用與 AI 工廠建置潮帶動下，台灣 AI 供應鏈正處於高速擴張與結構升級階段。龐大的 AI 晶片需求，導致先進製程與先進封裝供給不足，台積電及日月光正積極擴建新廠以擴大產能。此需求也帶動專用 AI 加速器 ASIC 市場，潛在規模上看 500 億至 700 億美元，預計為聯發科在 2027 年帶來數十億美元營收。台灣 EMS／ODM 廠在全球伺服器出貨量佔比已突破 80%，AI 伺服器更高達 90%，突顯台廠在 AI 基建上的關鍵角色。鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、神達及技嘉等廠商，已將投資重點與交付能力從「產線／組裝」升級到「整櫃交付、資料中心級整合」。
隨著邊緣 AI 熱潮來襲，傳統工業電腦製造商正從影像／感測辨識，轉型成為能進行在地推論甚至工具調用／流程代理的邊緣 AI 系統，代表廠商包括研華、華碩、研揚、威強電與廣積科技。AI 伺服器功耗密度上升，使液冷成為今後 AIDC 與 AI 工廠主流散熱方案，台廠雙鴻、奇鋐已在液冷模組、冷板、快接頭等方面締造佳績。在電源與配電方面，台達電、光寶科技及康舒等台灣電源大廠，除了展示更高功率、更高效率的 AI 資料中心電源／散熱與微電網解決方案，更積極加入由 NVIDIA 800V 資料中心供電需求帶動的高壓供電體系。AI 訓練／推論叢集對更高頻寬、更低延遲網路的需求，也促使智邦科技／Edgecore 等台灣網通公司推出高效能交換器組合方案。此外，AI 伺服器、加速卡、交換器將高階 PCB 與 ABF 載板推進「長週期」景氣高峰，臻鼎-KY、金像電與健鼎，以及 ABF 三雄（欣興、南亞、景碩）成為這波產業熱潮的最強推手。
這股由 Agentic AI 與 AI 工廠帶來的強勁需求，已從雲端／資料中心外溢到邊緣端，促使台灣從單純的「硬體製造基地」向「AI 基礎設施整合者」邁進，預示著整個 AI 生態鏈的全面飛升。
