當OpenAI 執行長 Sam Altman 與川普總統站在白宮講台上，宣布這項價值 US$5,000 億的 Stargate 計畫時，全球科技界都感受到了震撼。這不只是一筆投資，更像是一場算力軍備競賽的正式宣戰。在這個 AI 模型越來越龐大、運算需求呈指數成長的時代，算力已經成為比石油更珍貴的戰略資源。誰能掌握算力的分配權，誰就能在 AI 時代握有話語權。
史上最大規模的算力豪賭
Stargate 計畫是一家新公司，計劃在未來四年內投資 US$5,000 億在美國建設全新的 AI 基礎設施。這個數字有多驚人？要知道，台積電 2024 年的資本支出為 US$297.6 億，而 Stargate 的投資規模是台積電年度支出的近 17 倍。更重要的是，他們將立即部署 US$1,000 億，這筆錢足以建造數百座最先進的晶圓廠。
這項計畫的參與者陣容同樣令人矚目。SoftBank 和 OpenAI 是主導夥伴，分別負責財務和營運責任。Oracle、NVIDIA 和 OpenAI 將密切合作建設和營運這個運算系統。從某種程度上來說，這是美國科技巨頭的聯合陣線，目標明確：確保美國在 AI 領域的領導地位。
但這場豪賭的風險也不容小覷。Tesla 執行長 Elon Musk 在 X 平台上質疑：「他們實際上並沒有這筆錢，SoftBank 的資金保障遠少於 US$100 億。我有可靠消息來源。」這種公開質疑凸顯了一個關鍵問題：如此龐大的投資承諾是否真的能夠兌現？
算力需求的瘋狂成長曲線
要理解為什麼會有如此巨額的投資，我們需要先看看 AI 對算力的胃口有多大。根據McKinsey 的最新研究，全球對資料中心容量的需求可能在 2030 年前幾乎成長三倍，其中約 70% 的需求來自 AI 工作負載。
這種需求的爆炸性成長反映在實際的數字上。AI 資料中心市場正以 28.3% 的年複合成長率增長，遠超過傳統資料中心。到 2025 年，全球資料中心容量的 33% 將專門用於 AI 應用，這個比例在 2030 年將達到 70%。
更令人驚訝的是能耗需求。平均每個 AI 訓練工作負載需要約 30 MW 的持續電力，這相當於為 2 萬戶家庭供電。而在一些大型 AI 訓練設施中，電力需求可能超過 1 GW，相當於一年內為 80 萬個美國家庭提供電力。
這些數字背後的邏輯很簡單：AI 模型越來越大，需要的運算資源也越來越多。從 GPT-3 的 1,750 億個參數到 GPT-4 的數兆個參數，每次模型升級都意味著指數級的算力需求增加。而現在，每個科技巨頭都在競相開發更大、更強的模型，這場軍備競賽看不到盡頭。
中國的平行宇宙策略
面對美國的算力攻勢，中國並沒有坐以待斃。相反地，他們採取了一種「平行宇宙」的策略，試圖建立一個不依賴美國技術的完整 AI 生態系統。
中國正在推出一個價值 1 兆人民幣（約 US$1,380 億）的政府支持基金，用於支持包括 AI 和半導體在內的新興技術。這個數字雖然比 Stargate 計畫少，但考慮到中國的成本結構和政府的執行力，實際的建設規模可能不相上下。需要注意的是，這是一個20 年期的長期基金，而非立即部署的資金。此外，中國銀行另外宣布了5 年內 1 兆元人民幣的 AI 企業貸款配額。
更重要的是，中國在策略上有一個根本性的不同。中國許多領先的生成式 AI 公司，包括智譜 AI 和百川，都直接從大學研究實驗室中誕生，通常獲得國有風險投資機構的種子資金，並與市政開發區或數位經濟集群建立內建合作關係。
這種模式的優勢在於效率和協調性。中國的「東數西算」倡議正在建設全國性的基礎設施以滿足激增的 AI 算力需求。到 2025 年，該國計劃達到 300 EFLOP/s 的算力容量。雖然在絕對算力上可能仍然落後於美國，但這種集中式的規劃能夠確保資源的有效配置。
特別值得注意的是，中國的策略重點不在於追趕美國的頂尖晶片技術，而是在如何更有效地利用現有資源。中國公司專注於開發更高效、更便宜的 AI 技術。他們也尋求在開源 AI、雲端基礎設施和全球資料生態系統中建立主導地位。
這種策略的成果已經開始顯現。DeepSeek 等中國公司開發的開源模型在某些基準測試中已經接近甚至超越美國同行的表現，而成本卻低得多。這種「性價比」路線正在吸引全球越來越多的開發者和企業。
台灣的關鍵角色與戰略機遇
在這場全球算力競賽中，台灣扮演著獨特且關鍵的角色。作為全球最重要的晶片製造基地，台灣不僅是競賽的參與者，更是決定勝負的關鍵因素。
台灣在全球半導體產業的主導地位很大程度上可以歸功於台積電，這家全球最大的代工晶片製造商為蘋果和輝達等客戶生產先進處理器。特別是在 AI 晶片方面，台積電是輝達強大 AI 處理器的主要製造商。
數字更能說明台灣的重要性。在 2023 年，台灣在先進晶片製造技術方面領先，包括 16 或 14 奈米及更先進的製程，全球產能佔有率達 68%。在最尖端的 EUV 世代製程（如 7 奈米及更先進技術）方面，台灣的市場佔有率接近 80%。
面對地緣政治的挑戰和客戶需求的變化，台積電正在積極調整策略。台積電宣布計劃將其在美國的投資擴大額外 US$1,000 億，總投資預計達到 US$1,650 億。這項擴建包括三座新的晶圓廠、兩座先進封裝設施和一個主要的研發團隊中心。
這種全球化布局對台灣來說既是機遇也是挑戰。一方面，台積電的擴建投資預計將在未來四年內支持 4 萬個建設工作機會，並創造數萬個高薪的高科技製造和研發工作。另一方面，生產基地的分散化也意味著台灣需要在價值鏈中找到新的定位。
更重要的是技術創新的持續領先。台積電在 AI 硬體研究方面建立了長期的技術管線，包括近記憶體和記憶體內運算、嵌入式非揮發性記憶體技術、3D 整合和容錯運算。這些技術創新確保了台灣在未來 AI 硬體競賽中的核心地位。
從戰略角度來看，台灣的機遇在於成為「算力外交」的關鍵樞紐。無論是美國的 Stargate 計畫還是中國的東數西算，都離不開台灣的先進製造能力。這種不可替代性給了台灣在地緣政治博弈中的談判籌碼。
全球資本的瘋狂湧入
算力戰爭的另一個特徵是資本投入的規模前所未有。McKinsey 計算，到 2030 年，跨計算能力價值鏈的公司需要投資 US$5.2 兆到資料中心以滿足全球對 AI 的需求。這個數字相當於美國一年的 GDP 的四分之一。
投資的分布也相當集中。微軟計劃到 2025 年在 AI 資料中心上投資 US$800 億，Amazon 已為擴展其 AI 基礎設施分配了 US$860 億。加上 Google 的 US$750 億和 Meta 的 US$600-650 億，僅這四家公司的投資就超過 US$3,000 億。
這種投資熱潮已經開始改變整個經濟結構。AI 資料中心支出自 2022 年以來已成長至少 10 倍，據商業部落格作者 Paul Kedrosky 估計，僅此一項就接近美國 GDP 的 2%。
更令人驚訝的是，如果合理假設資料中心支出等於 AI 資本支出，那麼模式很清楚：大量資金正流入一個集中的領域。微軟、Google、Amazon 和 Meta 等主要參與者正以驚人的水準投資，這四家公司僅在 2025 年就預測將創紀錄地投資 US$3,640 億的資本。
私募股權和創投資金也在大量湧入。2024 年，超過 50% 的全球創投資金流向 AI 新創公司，總計 US$1,315 億，年增 52%。這種資金集中度在科技史上是前所未見的。
供應鏈重塑與新的依賴關係
算力戰爭正在重新塑造全球供應鏈，創造新的依賴關係和脆弱點。最明顯的例子是先進晶片的製造和封裝。
雖然台積電計劃在亞利桑那州處理前端製程，但晶片必須運回台灣進行封裝，因為亞利桑那州的工廠缺乏必需的「晶片-晶圓-基板」(CoWoS) 能力——這是只有台積電在台灣的設施才具備的重要技術。
這種分工模式凸顯了一個重要問題：即使在大力推動本土化的背景下，完全獨立的供應鏈仍然難以實現。這種物流必要性突顯了在美國建立完全獨立的半導體供應鏈的複雜性，儘管投資巨大。
從更廣的角度來看，這種供應鏈的複雜性正在創造新的地緣政治風險。美國希望減少對外國供應商的依賴，但短期內仍然需要依賴台灣的先進製造能力。中國希望建立自主的技術棧，但在最尖端的製程上仍然落後數年。
這種相互依賴關係也創造了新的商業模式。跨超大規模和託管分段，預計 2025 年全球將有 10 GW 的容量開工建設，另外 7 GW 可能竣工。這相當於約 US$1,700 億的資產價值需要在 2025 年獲得開發或永久融資。
能源瓶頸與永續挑戰
算力戰爭面臨的最大挑戰之一是能源供應。Goldman Sachs Research 預測，到 2027 年，全球資料中心的電力需求將增加 50%，到這個十年結束時可能增加多達 165%（與 2023 年相比）。
這種需求增長正在給電網帶來前所未有的壓力。這些限制來自於公用事業公司無法擴展輸電容量，原因是許可延遲、供應鏈瓶頸，以及既昂貴又耗時的基礎設施升級。
各國政府和企業正在尋找創新的解決方案。2025 年將看到小型模組化反應爐（SMR）公告的加速，總吉瓦數可能翻倍。核能正在成為滿足不斷增長的能源需求的首選解決方案。
在永續性方面，挑戰同樣嚴峻。預計 AI 資料中心將佔 2025 年全球 CO₂ 排放量的 3.4%。這促使業界尋找更高效的冷卻技術。浸沒式冷卻可以將能耗降低 30% 或更多，符合永續發展目標。
監管競賽與標準制定
算力戰爭不僅是技術和資本的競爭，也是監管標準和治理框架的競爭。美國正在透過出口管制和投資限制來維護其技術優勢，而中國則在推動國際 AI 治理框架的建立。
2025 年的規則旨在透過實施先進晶片的全球許可、限制經過驗證的雲端提供商的服務提供，以及 AI 封閉模型權重，來防止中國或其他受限制國家獲得 AI 運算能力。
但這種管制策略也面臨挑戰。過度限制美國產業可能會殺死規則試圖保護的下金蛋的鵝。同時，中國正在將自己定位為最後的提供者，提供高品質、具成本效益的開源模型供他人建構。
這種監管競賽的結果將決定未來 AI 技術的發展方向和全球分配格局。誰能制定被廣泛接受的標準，誰就能在這場競賽中獲得長期優勢。
台灣如何在算力戰爭中勝出
對台灣來說，算力戰爭既是挑戰也是機遇。台灣需要利用自身在半導體製造方面的優勢，同時避免被捲入地緣政治的漩渦。
首先，台灣應該繼續強化在先進製程技術方面的領先地位。台積電在 AI 硬體研究方面的技術管線包括近記憶體和記憶體內運算、嵌入式非揮發性記憶體技術、3D 整合和容錯運算。這些技術創新將確保台灣在未來 AI 硬體競賽中的核心地位。
其次，台灣可以發展成為「算力外交」的重要樞紐。透過與不同國家和地區的合作，台灣可以在維護自身利益的同時，避免過度依賴單一市場。
第三，台灣應該積極參與國際 AI 治理框架的建設。作為關鍵的技術提供者，台灣有責任也有能力影響全球 AI 發展的方向。
最後，台灣需要加強人才培養和技術創新。在算力競賽日益激烈的背景下，持續的技術領先是台灣維護競爭優勢的根本。
算力霸權的未來格局
回到 Stargate 計畫，這個 US$5,000 億的投資承諾象徵著算力戰爭進入了一個新階段。這不再是單純的技術競爭，而是國家實力和戰略意志的較量。
從短期來看，美國透過 Stargate 計畫展現了維護技術霸權的決心。龐大的投資規模和政府的明確支持，將確保美國在至少未來五年內保持在 AI 算力方面的領先地位。
但從長期來看，這場競賽的結果仍然充滿變數。中國的替代策略、歐洲的監管創新、以及新興技術的突破，都可能改變競賽的格局。
對台灣而言，最重要的是保持技術創新的動力和戰略定位的靈活性。在這場沒有終點的算力戰爭中，唯一不變的就是變化本身。誰能更快適應變化，誰就能在這場21世紀最重要的技術競賽中笑到最後。
算力戰爭已經開始，而這只是一個序幕。在 AI 成為新的電力、算力成為新的石油的時代，控制運算資源就是控制未來。Stargate 計畫的成功與否，將在很大程度上決定未來十年全球科技版圖的走向。