7.9兆美元AI投資情境浮現，黃仁勳強調電力效率關鍵

輝達(NVDA)創辦人暨執行長黃仁勳(Jensen Huang)近日指出，AI普及的關鍵課題在於擴大運算資源與提升能源效率，資料中心處理的「詞元」（token）數量將直接左右企業營收與整體經濟產出。

摩根士丹利(Morgan Stanley)於3月17日公布的科技、媒體與電信產業會議摘要中提到，黃仁勳表示「運算力等同於營收」。他將AI資料中心形容為生產詞元的「AI工廠」。

詞元是AI模型處理或生成資料的基本單位。黃仁勳說明，運算力產生詞元，詞元創造智慧，智慧再進一步轉化為企業營收與經濟產出。

代理型AI（agentic AI）是能依使用者指示，自動完成部分規劃、執行與檢核流程的系統。根據摩根士丹利轉述，黃仁勳指出，代理型AI消耗的詞元量可能是一般生成式AI提示的最多100萬倍。

黃仁勳也將電力供應列為AI基礎設施擴張的限制因素。由於AI工廠可用電力有限，「每瓦特可處理的詞元數量」因此成為衡量資料中心生產力與企業成長的關鍵指標。

不過，外界常提及的7.9兆美元「半導體產業規模」數字，並非黃仁勳本人直接提出的預測。麥肯錫(McKinsey)在2025年4月發布的報告中分析，若依「加速成長情境」推算，2025年至2030年全球AI相關資料中心用電容量將增加205GW，屆時需要這筆規模的資本支出。

麥肯錫在報告中提出，到2030年為止，全球資料中心若要滿足運算需求，需投入6.7兆美元。換言之，7.9兆美元並非整個半導體產業的預期營收，而是AI資料中心投資快速擴張情境下的上限推估。

輝達5月20日公布的2027財年第一季財報顯示，營收達816.15億美元，較去年同期成長85%；資料中心業務營收為752億美元，成長92%。

資料中心業務占輝達整體營收比重約達92%。輝達在財報發布時同時預估，第二季營收將落在910億美元左右，誤差範圍為2%。

輝達6月1日表示，台積電(TSM)已將CUDA-X函式庫與AI模型導入微影、電晶體與製程模擬、製程控制及晶圓廠營運優化等環節。黃仁勳表示：「台積電正將輝達的AI與加速運算能力帶進晶圓廠本身。」

這意味著AI一方面推升半導體需求，另一方面也被應用於半導體製造流程本身。目前尚未出現與加密貨幣市場直接相關的業務或資金往來，但AI資料中心、GPU租賃、分散式運算與AI代理相關代幣等領域，仍與部分技術主題有所交集。