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乘數效應市場共鳴，輝達GPU掀AI投資潮，一元撬動十倍產業效益

2025/12/23　11:07

【財訊快報／陳孟朔】外電報導，美國投行Wedbush Securities資深科技分析師丹艾夫斯(Dan Ives)提出的「乘數效應」近期再度引發市場共鳴：每投入1美元採購輝達GPU，往往會在更廣泛的科技與基礎設施鏈條上，帶動約8到10美元的連帶支出與價值創造。換言之，AI資本開支的核心不僅是晶片本身，而是從運算節點向外擴散到伺服器整機、網路互連、數據中心電力與散熱、軟體平台與資安治理的「系統級」投資浪潮。

從採購結構拆解，GPU只是AI叢集的「引擎」，但要把引擎變成可交付算力，還需要CPU、HBM與DRAM、SSD與高速儲存、網卡與交換器、機櫃與線材，以及更上游的封裝測試與晶圓代工。更關鍵的是，AI叢集的單位功耗大幅抬升，使電力取得、配電設備、備援系統、液冷與散熱方案、甚至園區選址與機房建置週期，成為決定「能否上線、何時上線」的瓶頸，資本支出自然外溢到電網與能源基建端。

因此，所謂「大錢在背後」，指的是AI從單點採購演進為全套解決方案交付後，受惠面擴大到三個層次：其一，硬體系統與互連供應鏈，包括AI伺服器、網路設備、記憶體與封裝等；其二，數據中心基礎設施鏈，包括電力、散熱、機電與運維；其三，軟體與服務層，包括雲端平台、資料治理、資安防護、模型部署與企業級應用整合。當企業把AI導入核心流程，資安與合規也會從「可選」轉為「必選」，使資安、身分與存取管理、端點與雲端防護等需求同步放大。

不過，市場人士也提醒，8到10倍的乘數更像是「產業總量」視角，並不代表每一環節都能等比例轉化為利潤，因為不同環節的競爭強度、議價能力與資本密集度差異極大。與此同時，AI投資回收期取決於算力利用率、商業化落地速度與企業IT預算再分配，短期相關業者的股價表現仍可能在高波動中輪動。

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