執行摘要

人工智慧產業正圍繞兩種相互競爭的生態系統模式進行整合，其一為封閉且垂直整合的NVIDIA-Oracle聯盟，另一則是由AMD引領、旨在建立更開放的挑戰者聯盟。此一兩極化的發展，正催生一場規模達數兆美元的基礎設施建設計畫，從根本上重塑了從晶片製造到核能發電的全球供應鏈。本報告深入分析此一新格局，揭示其對半導體、伺服器、散熱、高速傳輸、能源、雲端運算及儲存等關鍵領域的連鎖效應。

主要研究發現指出，這場競賽的關鍵瓶頸與價值核心正從單純的晶片設計轉向實體基礎設施的建構能力，包括能源獲取、先進散熱技術、高速互連標準以及先進封裝產能。在此趨勢下，台灣的ODM廠、液冷散熱專家及半導體製造商成為主要受益者。同時，AI資料中心對GW等級電力的龐大需求，正迫使科技巨頭轉向核能等基載電力，成為能源產業的積極塑造者。最終，這場由OpenAI的算力需求所引發的競賽，不僅定義了未來十年的技術版圖，更將人工智慧的發展從演算法的競爭，轉變為一場關乎實體工業、能源與基礎設施的全球性競賽。

第一節 新AI霸權：兩大聯盟的對峙

當前AI產業的發展，已不再是單一公司的技術突破，而是圍繞著兩大核心聯盟形成的生態系統級別的競爭。這兩大聯盟均以OpenAI的龐大算力需求為核心，但其結構、策略與長期目標卻截然不同，預示著AI基礎設施未來發展的兩條迥異路徑。

1.1 現任權力集團：OpenAI、NVIDIA與Oracle的共生三角

此聯盟的基石是OpenAI宏大的「星際之門」（Stargate）計畫，該計畫旨在以前所未有的國家級規模建設AI基礎設施 ¹。此一龐大計畫的執行，仰賴與NVIDIA及Oracle的深度合作。

規模與範疇：此聯盟的核心是一項部署至少10 GW（吉瓦）NVIDIA系統的里程碑式合作夥伴關係 ³，以及一份據報價值高達3000億美元、旨在提供4.5 GW雲端與資料中心容量的Oracle合約 ¹。在Stargate計畫下，已規劃的總容量已接近7 GW，預計未來三年的投資額將超過4000億美元 ²。

財務機制—「閉環模式」：此聯盟最引人注目的特點，是一種獨特且自我強化的「投資閉環」財務結構 ⁸。

1. NVIDIA投資OpenAI：NVIDIA計畫隨著每一GW運算能力的部署，逐步向OpenAI投資，總額最高可達1000億美元 ³。

2. OpenAI支付Oracle：OpenAI利用這筆資金（及其他來源）支付其與Oracle簽訂的為期五年、價值3000億美元的巨額雲端服務合約 ⁸。

3. Oracle採購NVIDIA：Oracle為履行合約，轉而成為NVIDIA的龐大客戶，計畫斥資數百億美元購買其AI晶片（例如，僅德州一個資料中心就計畫花費40 billion美元購買約40萬顆GB200晶片）以建構所需的基礎設施 ⁸。

策略意涵：

• 對NVIDIA而言：此合作確保了其下一代Vera Rubin平台（預計2026年下半年開始部署）的旗艦客戶 ³，鞏固了其從硬體到軟體的生態系統主導地位，並為整個產品線創造了強大的市場需求信號。

• 對Oracle而言：這筆交易將Oracle雲端基礎設施（OCI）一舉推升至AI雲端服務的頂級供應商行列。OCI憑藉其高效能的基礎設施，成為微軟Azure之外，滿足OpenAI無盡算力需求的關鍵補充力量 ¹。此舉對Oracle的股價與市場地位產生了歷史性的正面影響 ¹。

• 對OpenAI而言：確保了其在通往通用人工智慧（AGI）的道路上，能夠獲得訓練下一代模型所需的龐大且專有的運算能力 ⁵。

1.2 挑戰者的賭注：AMD與OpenAI的策略夥伴關係

相對於NVIDIA聯盟的封閉整合，AMD與OpenAI的合作代表了另一種更具開放性的策略選擇，旨在打破市場壟斷，並為產業提供更多元化的選擇。

規模與範疇：AMD已與OpenAI達成一項數十億美元的協議，將在五年內供應6 GW的GPU算力。此合作將以AMD於2026年下半年推出的下一代MI450 GPU及Helios機架系統為核心 ²。

財務機制—「利益綁定」模式：此合作的結構設計精巧，旨在明確地將雙方的長期利益綁定在一起，這與NVIDIA的交易形成鮮明對比 ¹⁶。

1. 股權認股權證：AMD將向OpenAI發行認股權證，使其有權收購AMD高達10%的股份（約1.6億股） ¹⁵。

2. 里程碑掛鉤：至關重要的是，這些認股權證的行使與OpenAI達成特定的商業和技術部署里程碑掛鉤 ¹⁶。此設計不僅降低了AMD的風險，更激勵OpenAI全力確保AMD平台的成功部署。市場普遍認為，這種結構比與NVIDIA和Oracle的「概括性公告」更為清晰，也較少引發外界對OpenAI支付能力的擔憂 ¹⁶。

策略意涵：

• 對AMD而言：這是一次巨大的勝利，確立了其作為NVIDIA在頂級AI加速器市場上一個可信的競爭者地位，目標是打破NVIDIA高達90%的市場壟斷 ¹⁵。此交易預計將為AMD帶來每年「數百億美元」的增量營收 ¹⁶。

• 對OpenAI而言：這是一項關鍵的風險分散策略。它使其硬體供應鏈多元化，減輕了對NVIDIA的供應商鎖定風險，並在談判中獲得了更多籌碼。同時，此合作也促進了一個更開放的生態系統，這與產業界對NVIDIA封閉平台的普遍擔憂相呼應 ¹⁵。

• 市場定位：此交易可能將AMD的GPU主要定位於推論（inference）工作負載，而推論市場的規模預計將超越訓練市場 ¹⁶。若在此領域取得成功，將證明AMD在總體擁有成本（TCO）方面的優勢，這對於大規模部署至關重要。

這些合作不僅僅是兩筆供應合約，它們代表了AI基礎設施未來發展的兩種根本性分歧。NVIDIA-Oracle集團正在打造一個深度整合、專有且垂直的「AI工廠」模式，以優化性能和控制力。而AMD的交易則代表了對一個開放、多供應商生態系統的推動，優先考慮選擇性和風險緩解。這場對峙的格局，與科技史上經典的商業戰爭（如IBM大型主機對抗PC克隆、iOS對抗Android）有著驚人的相似之處。

同時，OpenAI在此格局中扮演的角色遠不止是客戶。它已成為塑造整個硬體市場的「重力中心」。透過策略性地將其龐大的需求分散給兩大陣營，OpenAI憑一己之力，為NVIDIA創造了一個有實力的競爭對手，從而引發了有利於整個產業的價格和技術競爭。從這個角度看，OpenAI的採購策略本身就是一種積極的產業政策，旨在防止市場完全壟斷，並確保自身長期的供應鏈健康。

表1：核心AI聯盟比較分析

第二節 半導體戰場：GPU雙頭壟斷之外的賽局

AI基礎設施的爆炸性成長，其影響遠遠超出了NVIDIA和AMD這兩家GPU設計公司。其漣漪效應已深入半導體供應鏈的每一個環節，特別是在那些構成先進晶片物理基礎的製造和材料領域。

2.1 先進製造與封裝

• 晶圓代工的絕對主導地位：台積電（TSMC）是NVIDIA和AMD下一代AI晶片生產的關鍵製造夥伴，使其成為整個AI熱潮中不可或缺的主要受益者 ¹⁷。其領先的先進製程技術是實現這些高性能、高能效晶片的基礎。

• CoWoS封裝瓶頸：對CoWoS（Chip-on-Wafer-on-Substrate）等先進封裝技術的需求已成為主要的供應鏈瓶頸。這項技術對於將GPU與高頻寬記憶體（HBM）整合至關重要。除了台積電，日月光（ASE）等專業封測代工（OSAT）廠也扮演著關鍵角色 ¹⁸。

2.2 載板與材料

• ABF載板的復興：AI晶片的複雜度和尺寸急劇增加，推動了對高性能ABF（Ajinomoto Build-up Film）載板的巨大需求。這使得在經歷了一段市場低迷期後，南電、欣興和景碩等供應商迎來了強勁的復甦 ¹⁷。

• 特用化學品與材料：整個生態系統，從台燿、台光電等公司供應的高階銅箔基板（CCL），到用於先進製程的特用化學品，都正經歷著前所未有的需求增長 ¹⁷。

從地緣政治的角度分析，AI供應鏈的「重心」高度集中在台灣。從晶圓代工（台積電）、封裝（日月光）到載板（南電、欣興）乃至伺服器組裝（鴻海、廣達），該地區幾乎構成了全球AI建設的單一故障點，這無疑為全球AI發展帶來了巨大的地緣政治風險。對於企業策略師和政策制定者而言，這種高度依賴性所帶來的供應鏈脆弱性，必須被視為首要的戰略關切。

此外，AI熱潮中的價值捕獲模式正在發生轉變。雖然晶片設計（NVIDIA、AMD）佔據了媒體頭條，但真正的供給限制——以及因此產生的巨大定價權——正出現在產業中更基礎的「鎬與鏟」環節：即先進封裝產能和特種材料。這意味著AI熱潮的經濟利益將不成比例地流向這些雖然不那麼引人注目，但卻至關重要的供應鏈環節。

第三節 打造AI工廠：伺服器與機櫃級生態系統

AI基礎設施的物理實體是由伺服器和機櫃構成的，而負責將晶片轉化為功能性運算系統的ODM（原始設計製造商）和系統整合商，正處於這場建設熱潮的中心。

3.1 ODM的意外之財

• AI伺服器需求的激增，為台灣主要的ODM廠商帶來了巨大的營收增長。鴻海、廣達、緯創和緯穎等公司被視為主要受益者，它們負責組裝容納大量GPU的伺服器 ¹⁷。

• 以鴻海為例，受惠於NVIDIA GB200/GB300伺服器的強勁出貨，其營收創下歷史新高 ¹⁷。

3.2 向機櫃級架構的轉變

• 產業趨勢正從交付單獨的伺服器，轉向交付完全整合、預先配置的液冷機櫃級解決方案，例如NVIDIA的GB200 NVL72 ²²。

• 這種轉變大大增加了ODM廠商的附加價值和處理的複雜性。他們的工作不再僅僅是組裝伺服器，而是將電力、散熱、網路和運算單元整合成一個龐大而協調的系統。美超微（Supermicro）在此領域表現突出，提供端到端的機櫃級解決方案 ²³。

• 這種整合趨勢甚至延伸到了建造整個資料中心模組，例如鴻海與東元電機合作，在美國建立模組化的AI工廠 ¹⁷。

這一轉變意味著ODM的角色正在從低利潤的組裝廠，演變為高價值的系統整合商。機櫃級液冷系統的複雜性，要求在熱工程、電力分配和高速網路整合方面具備深厚的專業知識。這不僅提升了ODM在價值鏈中的戰略重要性，長期來看也應能帶來利潤率的擴張。過去那種將ODM視為簡單、低利潤製造商的觀念，在AI時代已顯得過時。

供應鏈的組織方式也正圍繞「機櫃」而非「伺服器」這個基本部署單元進行重構。這對物流、資料中心設計和部署速度產生了深遠影響。那些能夠掌握機櫃級製造和快速部署能力的公司，將獲得顯著的競爭優勢。例如，美超微僅用19天就為xAI部署了一個龐大的運算叢集，這充分證明了其在這一新模式下的卓越能力 ²³。競爭優勢的來源，已從伺服器層級的性能，轉向了機櫃層級的部署速度和可靠性。

第四節 散熱的必然革命：資料中心冷卻技術的變革

AI基礎設施領域正在經歷一場堪稱一個世代以來最重大的物理變革：強制性地從氣冷轉向液冷。這並非一種選擇，而是一種物理上的必然。

4.1 氣冷時代的終結

• 新一代AI加速器，如NVIDIA的GB200，其熱設計功耗（TDP）已超過1000瓦 ²²。如此高的熱密度使得傳統的氣冷技術在物理上和經濟上都變得不可行 ²⁶。

• 散熱佔資料中心總能耗的約40%，因此散熱效率已成為一個關鍵的經濟和環境議題 ²⁸。

4.2 液冷技術的崛起

• 直接液冷（DLC）/晶片直接冷卻（D2C）：這是當前的主流解決方案。它透過管道將冷卻液直接輸送到安裝在GPU和CPU等發熱元件上的水冷板（Cold Plate） ²²。液冷已從過去的可選配件，變成了現在的核心設計要求 ²⁷。

• 浸沒式散熱：這是下一個前沿技術，將整個伺服器浸泡在不導電的介電液中。它提供最高的散熱效率，但成本和基礎設施改造的挑戰也更大 ²²。

• 市場增長：液冷市場正處於一個轉折點。預測顯示，該市場將迎來爆炸性增長，年產值可能達到150億美元，並在2026年前從佔不到1%的資料中心市場份額增長到30% ²⁴。

4.3 關鍵參與者與供應鏈

• 液冷系統的供應鏈包括冷卻液分配單元（CDU）、水冷板、分歧管（Manifolds）和快速接頭等關鍵零組件 ²²。

• 台灣廠商在此領域佔據主導地位，估計擁有全球散熱解決方案市場70%的市佔率 ³⁰。主要參與者包括台達電、奇鋐、雙鴻和建準 ¹⁷。作為電源供應領域的領導者，台達電正利用其專業知識，成為液冷CDU系統的主要供應商 ¹⁷。

在這場變革中，散熱管理已不再是次要的零組件，而是AI性能的關鍵賦能技術。一個價值數十億美元的AI叢集，其性能表現現在直接受制於其散熱系統的效率。如果一個GB200晶片因過熱而降頻，那麼整個AI工廠的價值主張就會受到影響 ²³。這將散熱解決方案供應商的地位從零組件供應商提升為戰略合作夥伴，客戶的關注點也從「你的風扇多便宜？」轉變為「你的液冷系統能為我釋放多少持續的性能？」

此外，向液冷的轉變將觸發一個龐大的「資料中心改造」週期。現有的氣冷資料中心對於高密度AI而言已然過時。為了利用現有的房地產資產，營運商必須投入巨資進行改造，安裝必要的管道和排熱基礎設施 ²⁴。這將創造一波新的資本支出浪潮，其受益者不僅僅是零組件製造商，還包括工程和建築公司。

表2：資料中心散熱技術演進

第五節 數據織網：高速互連技術的新戰場

AI工廠的效能不僅取決於單個GPU的運算能力，更取決於將成千上萬個GPU連接成一個協同工作的超級電腦的「神經系統」——高速互連技術。在這個領域，專有標準與開放標準之間的鬥爭，將決定未來的性能上限和生態系統控制權。

5.1 NVIDIA的專有護城河：NVLink

• NVLink是NVIDIA為其GPU之間通訊設計的專有、高頻寬、低延遲的互連技術，主要用於伺服器內部或運算節點（Pod）內部 ³⁵。

• 第五代NVLink提供高達1,800 GB/s的雙向頻寬，能夠以全互聯（all-to-all）的拓撲結構連接多達72個GPU ³⁵。其頻寬比標準的網路鏈路高出一個數量級 ³⁸。

• NVLink是NVIDIA的一個關鍵性能差異化因素，也是一個強大的生態系統鎖定機制，因為它與其他供應商的加速器不相容。

5.2 開放標準的挑戰

• Compute Express Link (CXL)：CXL是一個建立在PCIe之上的開放標準，它允許CPU、GPU和其他加速器之間進行快取一致性（cache-coherent）的記憶體共享。它得到了包括Intel、AMD在內的廣泛產業聯盟的支持，非常適合異構運算環境 ³⁶。

• 乙太網路/超級乙太網路：傳統上用於伺服器之間的向外擴展（scale-out）網路，但高速乙太網路（800G及以上）和新興的標準如Ultra Accelerator Link (UALink)正被定位為晶片到晶片和節點級別向內擴展（scale-up）通訊的開放替代方案 ³⁷。

• 關鍵推動者：開放互連生態系統的成功，有賴於那些生產必要晶片（如Retimer和Switch）的公司。成功上市的Astera Labs是此領域的關鍵新興參與者，它正挑戰Broadcom和Marvell等老牌巨頭的地位 ¹⁵。AMD與OpenAI的合作被視為推動這一開放生態系統發展的重要力量 ¹⁵。

互連技術已成為生態系統控制權的新戰場。在專有的NVLink和開放的CXL/乙太網路標準之間做出的選擇，不僅僅是一個技術決策，更是一個對生態系統的戰略承諾。NVIDIA正利用NVLink將其護城河從晶片層級擴展到系統層級。透過使這個關鍵的互連技術專有化，NVIDIA迫使那些追求極致性能的客戶必須購買其完整的解決方案（GPU、交換器、網卡），從而阻止了客戶混合搭配不同供應商的產品，進一步加深了供應商鎖定並保護了其利潤。

從長遠來看，由CXL技術所賦能的「解構式」資料中心架構，是對NVIDIA整合模式的最大威脅。CXL允許記憶體和加速器的池化，從而實現更靈活、更高效的資源分配。這種開放、可組合的基礎設施，在哲學上與NVIDIA緊密整合的單體式（monolithic）方法背道而馳。NVIDIA的模式銷售的是固定比例的硬體組合（例如X個GPU對應Y數量的記憶體），而AI工作負載的需求各不相同。CXL允許資料中心建立獨立的GPU池和記憶體池，並根據工作負載的確切需求即時「組合」出伺服器 ³⁶。長期來看，這種模式的效率和成本效益遠高於傳統模式，並打破了有利於現有供應商的固定硬體銷售模式。

表3：高速互連技術比較

第六節 驅動智慧引擎：前所未有的能源需求

AI基礎設施建設面臨的最根本制約因素是能源。本節將詳細闡述問題的規模，以及業界正在尋求的激進解決方案。

6.1 從MW到GW：電力問題的規模

• 全球資料中心的電力消耗預計將急劇上升，到2030年可能達到每年945 TWh（太瓦時），相當於日本全國的總用電量 ⁴²。

• 單次ChatGPT查詢的耗電量是傳統Google搜尋的近十倍 ⁴⁴。

• 這種巨大的需求正在給各國電網帶來巨大壓力，新資料中心的電網併網申請可能需要等待數年之久 ²³。核心挑戰已不再是運算本身，而是如何獲得充足、可靠的電力 ⁴⁵。

6.2 核能選項：尋求全天候無碳基載電力

• 太陽能和風能等間歇性能源無法提供資料中心所需的全天候（24/7）可靠電力。這導致了業界向核能的重大戰略轉向 ⁴³。

• 電力採購協議（PPAs）：科技巨頭正與現有的核電廠簽訂長期電力採購協議。例如，微軟已與重啟的三哩島核電廠達成協議，而亞馬遜則與薩斯奎哈納核電廠簽訂了合約 ⁴⁶。

• 小型模組化反應爐（SMRs）：這是一個更為激進的長期解決方案。SMRs是體積更小、可在工廠預製的反應爐（功率最高可達300 MW），它們可以與資料中心並置，從而實現電網獨立 ⁴³。

• 重大投資：科技巨頭正在投入數十億美元。亞馬遜支持X-energy公司，目標是部署5 GW的SMR容量 ⁴³。Google則與Kairos Power簽訂了購買熔鹽反應爐的協議 ⁴³。

6.3 更廣泛的能源生態系統

• 雖然核能是解決基載電力需求的關鍵，但企業仍在繼續透過PPAs大量投資可再生能源，以實現其可持續發展目標 ⁵²。

• 現場儲能、智慧電網管理以及氫燃料電池等技術，也是為資料中心創建有彈性、低碳「微電網」的整體戰略的一部分 ⁴²。

這一趨勢顯示，超大規模科技公司正在演變為事實上的能源公司。它們龐大且可預測的電力需求，加上雄厚的資本，使它們能夠為SMRs等下一代能源基礎設施的發展提供資金擔保。它們不再是電力的被動消費者，而是未來能源格局的積極塑造者。透過簽訂長達20年的PPAs和直接投資SMR新創公司，它們實質上扮演了新興核能產業的錨定租戶和金融家角色。

未來，資料中心與發電廠（特別是SMRs）的並置將成為一種主流的架構趨勢。這種模式提供了電網獨立性，減少了輸電損耗，並創造了共生效率（例如，利用反應爐的廢熱為資料中心散熱）。這將重塑資料中心的地理分佈，使其從傳統的城市中心轉移到為發電而優化的地點 ⁴³。

第七節 數位基石：雲端基礎設施與儲存動態

本節分析AI對基礎的雲端和儲存層面的影響，在這些領域，AI正迫使市場接受多雲的現實，並顛覆傳統的市場動態。

7.1 雲端三巨頭與多雲的必然性

• OpenAI與Oracle雲端基礎設施（OCI）的合作是一個里程碑事件，它驗證了OCI作為高效能AI工作負載頂級平台的地位 ¹。

• 這並非要取代微軟Azure，而是對其能力的擴展。OpenAI的策略是明確的多雲策略，利用OCI獲得額外的容量、提高系統彈性，並針對特定工作負載利用OCI的性價比優勢 ¹²。

• 在激烈的競爭對手（Oracle和微軟）之間發生的這種合作表明，AI運算的需求是如此「無限」，以至於它迫使市場形成不尋常的聯盟，並驗證了多雲是大規模AI部署的新標準 ¹³。

7.2 巨大的儲存擠壓：典範轉移

• AI工作負載正同時對兩種類型的儲存產生巨大需求：

• 高效能固態硬碟（SSDs）：用於快速讀取和處理訓練數據，以及低延遲的推論任務。AI工作負載需要高IOPS和高順序吞吐量 ⁵⁸。

• 高容量機械硬碟（HDDs）：用於以經濟高效的方式儲存海量數據集（即「溫數據」），這些數據訪問頻率較低，但必須保持在線狀態 ⁶⁰。

• 「雙漲」異常現象：市場首次出現SSD和HDD同時缺貨和漲價的現象。在歷史上，它們的價格通常呈反向變動。這完全是AI雙重需求模式的直接結果，加上製造商因擔心過去的市場崩盤而採取謹慎的擴產策略 ⁶¹。

• 預計這種短缺將持續數年，甚至長達十年，導致儲存市場進入「高價常態」，並迫使企業提高其IT預算 ⁶¹。

雲端戰爭正進入一個由AI容量限制驅動的「競合」（co-opetition）新階段。AI需求的龐大規模使得任何單一雲端供應商都無法滿足像OpenAI這樣的客戶的需求。這迫使各方採取務實的多雲策略，競爭對手轉而成為合作夥伴，以確保在巨大的AI基礎設施支出中分得一杯羹。

與此同時，AI正在逆轉長達十年的「機械硬碟將死」的論調。雖然SSD已在消費性設備和高效能企業任務中取代了HDD，但AI對龐大、經濟高效的數據存檔的需求，為高容量HDD創造了一個巨大的新市場，確保了它們在可預見的未來仍將保持其重要性和盈利能力。對於AI數據湖中海量的「溫數據」層級，HDD仍然是唯一經濟上可行的解決方案，從而為該市場帶來了復興。

第八節 結論與戰略展望

本報告的分析綜合表明，以OpenAI為中心的兩大聯盟不僅是商業合作，更是催化劑，正在引發一場對數位世界基礎架構的根本性重塑。這場變革的影響深遠，其廣度和深度前所未有。

關鍵趨勢與未來戰場

• 從虛擬到實體：AI競賽的重心已從演算法的優越性，轉移到建設和運營大規模實體基礎設施的能力。未來的競爭將圍繞著能源獲取、散熱效率、供應鏈整合和快速部署能力展開。

• 生態系統之戰：NVIDIA的封閉、垂直整合模式與AMD引領的開放、多供應商模式之間的對抗將愈演愈烈。勝者將不僅主導硬體市場，更將定義未來數十年的技術標準和開發範式。

• 能源是終極瓶頸：獲取穩定、清潔、GW等級的電力已成為AI發展的根本性制約因素。科技巨頭對核能，特別是SMRs的戰略投資，將深刻影響全球能源格局，並可能加速能源轉型的進程。

投資意涵與受益者分析

在這場偉大的算力重組中，贏家遍布整個價值鏈：

• 基礎製造商：台積電作為全球最先進的晶圓代工廠，其地位無可替代，將持續受益於所有AI晶片的需求。

• 系統整合商：鴻海、廣達等台灣ODM廠商，憑藉其在製造、整合和供應鏈管理方面的深厚實力，正從低利潤的組裝廠轉型為高價值的系統集成商。

• 關鍵賦能技術供應商：台達電、奇鋐等液冷散熱專家，其技術已成為釋放AI性能的關鍵，市場潛力巨大。

• 開放生態系統的挑戰者：Astera Labs等在開放互連標準領域的創新者，將在對抗專有生態系統的浪潮中獲得發展機遇。

• 雲端基礎設施的新貴：Oracle憑藉其在高效能運算領域的深耕和與OpenAI的合作，已成功躋身頂級AI雲端供應商之列。

長期願景

通往通用人工智慧（AGI）的道路，正由矽晶片、冷卻液和核能鋪就。這不再是一個理論性的學術探索，而是一項推動數兆美元資本支出的實體工程，它正在創造一場新的工業革命。今天，這些相互競爭的聯盟所做出的戰略選擇，不僅將決定它們自身的命運，更將塑造未來數十年的全球技術、經濟和地緣政治格局。這場競賽的最終結果，將取決於誰能最有效地整合這些跨越數位與物理世界的複雜元素，打造出最高效、最具擴展性且最可靠的智慧引擎。

引用的著作

1. OpenAI and Oracle's $300B Stargate Deal: Building AI's National-Scale Infrastructure, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55316610/openai-and-oracles-300b-stargate-deal-building-ais-national-scale-infrastructure

2. OpenAI, Oracle, and SoftBank expand Stargate with five new AI data center sites, 檢索日期：10月 7, 2025， https://openai.com/index/five-new-stargate-sites/

3. OpenAI 與NVIDIA 宣布策略合作，部署10 百萬瓩NVIDIA 系統, 檢索日期：10月 7, 2025， https://blogs.nvidia.com.tw/blog/openai-and-nvidia-announce-strategic-partnership-to-deploy-10gw-of-nvidia-systems/

4. OpenAI 與NVIDIA 宣布建立策略合作夥伴關係，共同部署10 吉瓦的NVIDIA 系統。, 檢索日期：10月 7, 2025， https://openai.com/zh-Hant/index/openai-nvidia-systems-partnership/

5. OpenAI and NVIDIA Announce Strategic Partnership to Deploy 10 Gigawatts of NVIDIA Systems, 檢索日期：10月 7, 2025， https://nvidianews.nvidia.com/news/openai-and-nvidia-announce-strategic-partnership-to-deploy-10gw-of-nvidia-systems

6. OpenAI and NVIDIA announce strategic partnership to deploy 10 gigawatts of NVIDIA systems, 檢索日期：10月 7, 2025， https://openai.com/index/openai-nvidia-systems-partnership/

7. Stargate 與Oracle 達成4.5 GW 合作夥伴關係 - OpenAI, 檢索日期：10月 7, 2025， https://openai.com/zh-Hant/index/stargate-advances-with-partnership-with-oracle/

8. The billion-dollar money shuffle between OpenAI, Nvidia, and Oracle, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.trendingtopics.eu/billion-dollar-shuffle-openai-nvidia-oracle/

9. Oracle and OpenAI Strike $300 Billion Cloud Agreement for AI Infrastructure | PYMNTS.com, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.pymnts.com/artificial-intelligence-2/2025/oracle-and-openai-strike-300-billion-cloud-agreement-for-ai-infrastructure/

10. 輝達／OpenAI／甲骨文形成投資閉環背後動機遭疑 - 財經, 檢索日期：10月 7, 2025， https://finance.technews.tw/2025/09/24/nvidia-openai-and-oracle-spark-market-concerns-creating-an-investment-closed-loop/

11. OpenAI 與NVIDIA 宣布策略合作，部署10 百萬瓩NVIDIA 系統| iThome, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.ithome.com.tw/pr/171465

12. OpenAI Selects Oracle Cloud Infrastructure to Extend Microsoft Azure AI Platform, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.oracle.com/news/announcement/openai-selects-oracle-cloud-infrastructure-to-extend-microsoft-azure-ai-platform-2024-06-11/

13. OpenAI Oracle Cloud Migration: Strategy Behind the Move - IT Convergence, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.itconvergence.com/blog/the-strategic-decision-behind-openais-move-to-oracle-cloud-infrastructure/

14. OpenAI-Oracle-Microsoft Partnership Redefines Innovation and the AI Ecosystem, 檢索日期：10月 7, 2025， https://cloudwars.com/ai/openai-oracle-microsoft-partnership-redefines-innovation-scale-and-ai-ecosystem/

15. ok.pdf

16. AMD Expands Market With OpenAI Deal - Futuriom, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.futuriom.com/articles/news/amd-scores-win-against-nvidia-with-openai-deal/2025/10

17. 【豐搜】AI引擎點燃多頭烈焰！台積電衝破1400元天險，指數續創歷史新高, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.sinotrade.com.tw/richclub/hotopic/-%E8%B1%90%E6%90%9C-AI%E5%BC%95%E6%93%8E%E9%BB%9E%E7%87%83%E5%A4%9A%E9%A0%AD%E7%83%88%E7%84%B0-%E5%8F%B0%E7%A9%8D%E9%9B%BB%E8%A1%9D%E7%A0%B41400%E5%85%83%E5%A4%A9%E9%9A%AA-%E6%8C%87%E6%95%B8%E7%BA%8C%E5%89%B5%E6%AD%B7%E5%8F%B2%E6%96%B0%E9%AB%98-68e45cceef07f698b9817670

18. 2025年AI概念股有哪些公司？還值得投資嗎？4圖表帶你看懂上中下游產業趨勢！ - 永豐金證券, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.sinotrade.com.tw/richclub/hotstock/2025%E5%B9%B4AI%E6%A6%82%E5%BF%B5%E8%82%A1%E6%9C%89%E5%93%AA%E4%BA%9B%E5%85%AC%E5%8F%B8-%E9%82%84%E5%80%BC%E5%BE%97%E6%8A%95%E8%B3%87%E5%97%8E-4%E5%9C%96%E8%A1%A8%E5%B8%B6%E4%BD%A0%E7%9C%8B%E6%87%82%E4%B8%8A%E4%B8%AD%E4%B8%8B%E6%B8%B8%E7%94%A2%E6%A5%AD%E8%B6%A8%E5%8B%A2--65af4cb1880d9e29902a677f

19. 2025輝達概念股有哪些？供應鏈全景、產品角色與營收曝險一次看 - 口袋證券, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.pocket.tw/school/report/perspective/5616/

20. 台積電衝1435元新高！AI晶片需求爆發台股ETF「含積量」成績效關鍵 - 聯合報, 檢索日期：10月 7, 2025， https://udn.com/news/story/123006/9053839

21. 台股創高！AI風口上該怎麼買？專家解密這波關鍵股| 新頭殼 - LINE TODAY, 檢索日期：10月 7, 2025， https://today.line.me/tw/v3/article/oq7YMyN

22. AI扛霸子液冷散熱國家隊- 專題- 工商時報, 檢索日期：10月 7, 2025， https://topic.ctee.com.tw/liquidcooling/index.htm

23. Supermicr Direct Liquid Cooling - Supermicro, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.supermicro.com/white_paper/white_paper_LC.PowerSavings.pdf

24. The Rise of AI Drives 9 Fold Surge in Liquid Cooling Technology - IDTechEx, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.idtechex.com/en/research-article/the-rise-of-ai-drives-9-fold-surge-in-liquid-cooling-technology/31836

25. Supermicro Rises to Meet Massive Growth in Data Center Liquid Cooling Demand, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.datacenterfrontier.com/machine-learning/article/55128681/supermicro-rises-to-meet-massive-growth-in-data-center-liquid-cooling-demand

26. 產業脈動｜AI晶片伺服器高效率散熱技術的現況與未來發展趨勢 - 機械工業雜誌, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.automan.tw/tw/magazine-period/202506-507/3079

27. AI伺服器熱到融化！液冷散熱全面崛起台鏈「這2檔」狂衝全球戰局 - Yahoo股市, 檢索日期：10月 7, 2025， https://tw.stock.yahoo.com/news/ai%E4%BC%BA%E6%9C%8D%E5%99%A8%E7%86%B1%E5%88%B0%E8%9E%8D%E5%8C%96-%E6%B6%B2%E5%86%B7%E6%95%A3%E7%86%B1%E5%85%A8%E9%9D%A2%E5%B4%9B%E8%B5%B7-%E5%8F%B0%E9%8F%88-%E9%80%992%E6%AA%94-%E7%8B%82%E8%A1%9D%E5%85%A8%E7%90%83%E6%88%B0%E5%B1%80-234000971.html

28. AI 資料中心能源消耗與可持續發展目標 - Penguin Solutions, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.penguinsolutions.com/zh-tw/challenges/energy-consumption-sustainability

29. The top 6 reasons you need liquid cooling in your data center - Supermicro, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.supermicro.com/thought-leadership/CIO_6_Reasons_Liquid_Cooling_is_Needed.pdf

30. AI晶片時代的散熱商機：台灣產業領先全球 - 詠通科技工程, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.yungtung.com.tw/ai%E6%99%B6%E7%89%87%E6%99%82%E4%BB%A3%E7%9A%84-%E6%95%A3%E7%86%B1-%E5%95%86%E6%A9%9F%EF%BC%9A%E5%8F%B0%E7%81%A3%E7%94%A2%E6%A5%AD%E9%A0%98%E5%85%88%E5%85%A8%E7%90%83/

31. 散熱概念股全解析：散熱技術與受惠產業，台美股哪些公司值得關注？ - 口袋證券, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.pocket.tw/school/report/SCHOOL/5257/

32. 面對AI伺服器散熱的快速發展，台灣散熱產業在國際供應鏈中的潛在機會與威脅為何？, 檢索日期：10月 7, 2025， https://aigc-note.cmoney.tw/answer/%E9%9D%A2%E5%B0%8Dai%E4%BC%BA%E6%9C%8D-271-5233740

33. Intel and Shell Advance Immersion Cooling in Xeon-Based Data Centers, 檢索日期：10月 7, 2025， https://newsroom.intel.com/data-center/intel-shell-advance-immersion-cooling-xeon-based-data-centers

34. Data Center Liquid Cooling Market - Size, Share, Industry Forecast [Latest], 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.marketsandmarkets.com/Market-Reports/data-center-liquid-cooling-market-84374345.html

35. Scaling AI Inference Performance and Flexibility with NVIDIA NVLink and NVLink Fusion, 檢索日期：10月 7, 2025， https://developer.nvidia.com/blog/scaling-ai-inference-performance-and-flexibility-with-nvidia-nvlink-and-nvlink-fusion/

36. CXL vs NVLink: Next-Gen Server Interconnect Battle - Varidata, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.varidata.com/blog-en/cxl-vs-nvlink-next-gen-server-interconnect-battle/

37. What type of interconnects and connectors link accelerator cards in AI data centers?, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.connectortips.com/what-type-of-interconnects-and-connectors-link-accelerator-cards-in-ai-data-centers/

38. DFabric: Scaling Out Data Parallel Applications with CXL-Ethernet Hybrid Interconnects, 檢索日期：10月 7, 2025， https://arxiv.org/html/2409.05404v1

39. CXL Is Dead in the AI Era - Hacker News, 檢索日期：10月 7, 2025， https://news.ycombinator.com/item?id=39729509

40. Jim Keller suggests Nvidia should have used Ethernet to stitch together Blackwell GPUs, saving billions - Reddit, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.reddit.com/r/AMD_Stock/comments/1c3urjl/jim_keller_suggests_nvidia_should_have_used/

41. Future Proofing Inference Servers With PCI-Express Switches - The Next Platform, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.nextplatform.com/2025/03/27/future-proofing-inference-servers-with-pci-express-switches/

42. AI帶動資料中心耗電翻倍！企業如何透過「智慧儲能＋能源政策補助」應對？, 檢索日期：10月 7, 2025， https://econextenergy.com/2025/04/18/article-4/

43. Small Modular Nuclear Reactors Power the AI Revolution 2025 - Introl, 檢索日期：10月 7, 2025， https://introl.com/blog/smr-nuclear-power-ai-data-centers-2025

44. 資料中心節能技術趨勢 - OUTLOOK 科技發展觀測平台, 檢索日期：10月 7, 2025， https://outlook.stpi.niar.org.tw/index/focus-news/4b11410092766a360192b20d4fbf525a

45. 資料中心減碳戰：高耗能AI如何走向淨零未來？ - Reccessary, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.reccessary.com/zh-tw/feature?act=view&id=13

46. Data center owners turn to nuclear as potential electricity source - U.S. Energy Information Administration (EIA), 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.eia.gov/todayinenergy/detail.php?id=63304

47. Nuclear power for AI data centres, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.twobirds.com/en/insights/2024/uk/nuclear-power-for-ai-data-centres

48. Data center boom empowers modular nuclear energy opportunities - A&O Shearman, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.aoshearman.com/en/insights/data-center-boom-empowers-nuclear-energy-opportunities

49. Nuclear energy's role in powering data center growth - Deloitte, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.deloitte.com/us/en/insights/industry/power-and-utilities/nuclear-energy-powering-data-centers.html

50. Amazon signs agreements for innovative nuclear energy projects to address growing energy demands, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.aboutamazon.com/news/sustainability/amazon-nuclear-small-modular-reactor-net-carbon-zero

51. Amazon Turns to Nuclear and SMRs For Its $52B Data Center Expansion • Carbon Credits, 檢索日期：10月 7, 2025， https://carboncredits.com/amazon-turns-to-nuclear-and-smrs-for-its-52b-data-center-expansion/

52. Google, Microsoft purchase more renewable energy for datacenters | NEWS - Reccessary, 檢索日期：10月 7, 2025， https://reccessary.com/en/news/google-microsoft-purchase-more-renewable-energy-datacenters

53. SB Energy Inks 942 MW PPA with Google to Power Data Center, 檢索日期：10月 7, 2025， https://sbenergy.com/sb-energy-inks-942mw-ppa-with-google/

54. Accelerating the addition of carbon-free energy: An update on progress | The Microsoft Cloud Blog, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.microsoft.com/en-us/microsoft-cloud/blog/2024/09/20/accelerating-the-addition-of-carbon-free-energy-an-update-on-progress/

55. How hyperscalers are fueling the race for 24/7 clean power - McKinsey, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.mckinsey.com/industries/electric-power-and-natural-gas/our-insights/how-hyperscalers-are-fueling-the-race-for-24-7-clean-power

56. Accelerate AI Anywhere with Oracle Cloud and NVIDIA, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.oracle.com/cloud/nvidia/

57. Oracle Deploys OpenAI GPT-5 Across Database and Cloud Applications Portfolio, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.oracle.com/news/announcement/oracle-deploys-openai-gpt5-across-oracle-database-and-cloud-applications-portfolio-2025-08-18/

58. SSD vs. HDD：為什麼SSD 在AI 時代勝出- 實用技巧 - darkFlash, 檢索日期：10月 7, 2025， https://www.darkflash.tw/article/why-ssds-are-winning-in-the-ai-era

59. AI SSD在AI訓練、雲端儲存與邊緣計算領域的需求與現況深度調查, 檢索日期：10月 7, 2025， https://vocus.cc/article/6884299efd89780001a41985

60. AI 趨勢下，高容量硬碟的需求成長能否有效彌補銘異在傳統硬碟零組件市場的結構性衰退？, 檢索日期：10月 7, 2025， https://aigc.cmoney.tw/answer/ai-%E8%B6%A8%E5%8B%A2%E4%B8%8B-63-3218332/amp

AI吃掉全球記憶體！SSD與HDD雙雙斷貨、「雙漲奇觀」創紀錄專家 ..., 檢索日期：10月 7, 2025， https://tw.stock.yahoo.com/news/ai%E5%90%83%E6%8E%89%E5%85%A8%E7%90%83%E8%A8%98%E6%86%B6%E9%AB%94-ssd%E8%88%87hdd%E9%9B%99%E9%9B%99%E6%96%B7%E8%B2%A8-%E9%9B%99%E6%BC%B2%E5%A5%87%E8%A7%80-%E5%89%B5%E7%B4%80%E9%8C%84-%E5%B0%88%E5%AE%B6-040002446.html