為何亞洲對於人工智能伺服器建設舉足輕重

雖然人工智能熱潮的焦點集中於運算晶片，但其背後涉及的建設更為廣泛，並以基建為根基。近年，人工智能基建市場一直維持高雙位數增長。國際數據公司（IDC）預測，人工智能基建市場規模到2029年將達7,580億美元，主要由人工智能伺服器投資帶動，而伺服器正是整個建設過程的起點。¹

一部伺服器將運算、控制、記憶體、儲存、網絡、供電及散熱功能堆疊在垂直整合式架構中，從而提升密度、效率及可擴展性。一個數據中心則由數以千計的伺服器系統組成，而根據IDC數據，伺服器在2025年第二季佔人工智能總開支的98%，按年增長173.2%。

以中央處理器（CPU）為核心的傳統伺服器最適合執行順序運算工作。相比之下，人工智能伺服器利用圖像處理器（GPU）同時執行數以千計運算操作，能夠更快速處理複雜工作負載，並大幅擴大運算規模。

人工智能伺服器需求將受惠於三大因素：a)人工智能在醫療、零售、金融及汽車等行業的應用日益普及；b)超大型雲端服務供應商持續投資，以維持市場地位及把握未來增長機會；c)各國政府奉行主權人工智能策略，並持續增加對人工智能研發的投資。

隨着人工智能應用範圍擴大，推理運算料將成為運算需求越趨重要的推動因素。與定期進行的模型訓練不同，每次使用人工智能應用均需持續進行推理運算，帶動數據中心的持續投資。

圖1. 全球數據中心容量預測

亞洲在人工智能伺服器領域的優勢，源於其能夠供應關鍵零部件、具備深厚製造及組裝實力，並擁有高度整合的供應鏈，使生產規模能迅速配合人工智能需求增長。整個產業的生態系統環環相扣：台灣引領製造及先進封裝領域，韓國主導記憶體市場，日本供應關鍵材料及設備，東南亞支援組裝及部署，中國則供應各種組件，並具備大規模製造能力。

圖2：亞洲在人工智能伺服器領域的作用

美國主導的晶片設計及運算環節往往具有最高經濟價值。然而，亞洲亦在人工智能伺服器產業鏈中佔據相當大的經濟價值。除了在晶圓代工、記憶體及封裝領域具領先優勢外，亞洲亦深度融入組裝及系統整合環節，而隨着人工智能伺服器朝機架級架構、液冷及更高密度互連的方向發展，相關環節的精密程度與日俱增。

重要的是，此生態系統經數十年發展，形成難以複製的規模、專業知識及供應商網絡。雖然美國在晶片設計、軟件及雲端平台方面領先，歐洲則在設備及材料方面保持優勢，但兩者在人工智能伺服器價值鏈上的廣度均不及亞洲。其他地區或受惠於數據中心投資增長，但在半導體及人工智能伺服器供應鏈方面的發展仍相對落後。因此，亞洲仍是全球人工智能基建建設的核心所在。

伺服器產業鏈各環節的經濟價值會隨時間增減。因此，隨着行業演變，投資者必須密切留意價值如何重新分配。中央處理器的重要性已不及圖像處理器，而定製晶片亦開始奪取圖像處理器的市場份額。與此同時，高頻寬記憶體、先進封裝及互連技術正成為關鍵瓶頸。價值不會消失，卻很可能轉移至對提升性能及效率仍然關鍵的環節。

投資者的挑戰在於識別具定價能力的領域。由於並非所有涉足人工智能伺服器市場的公司均同等受惠，審慎篩選相當重要。部分公司的銷量可能增長，但利潤率仍然受壓。相比之下，若供應瓶頸持續存在，記憶體、先進晶圓代工及封裝、互連、供電及散熱等領域的定價能力可能更強。

最終，人工智能伺服器需求會否持續存在，取決於人工智能的商業化是否成功。隨着人工智能應用範圍擴大及推理工作負載增加，基建需求將日益由實際使用帶動，而非建基於投機性投資。與此同時，人工智能的普及速度越來越受實體基建限制，而電力正成為最關鍵的瓶頸。人工智能使用率提高及基建限制將共同推動持續多年的建設週期，而亞洲正處於這輪實體基建建設的核心位置。

本文是五篇系列文章的第三篇，該系列探討人工智能技術週期，以及其在發展及趨向成熟過程中產生的亞洲投資機遇。

請留意下一篇文章 《轉向邊緣人工智能的趨勢為何利好亞洲》， 該文將探討亞洲在邊緣人工智能領域的優勢。