科技巨頭 1 萬億美元的 AI 數據中心賭博——2025 年投資報告

全球人工智能數據中心軍備競賽互動指南

1萬億美元

預計到 2027 年數據中心行業投資

31.6%

到 2030 年人工智能數據中心市場的複合年增長率

5吉瓦

像 Meta 的 Hyperion 這樣的單一“泰坦集群”的力量

價值數万億美元的計算底層

人工智能淘金熱的規模

強大的生成式人工智能模型的出現引發了歷史性的投資超級週期。全球人工智能數據中心市場正處於爆炸式增長的軌道，市場規模預計將從2025年的2364億美元擴大到2030年的驚人9338億美元，複合年增長率（CAGR）為31.6%。這種支出不是增量的，而是增量的。它代表了世界數字基礎設施的根本性重新架構。

從雲到計算工廠

該行業正在迅速擺脫過去十年定義的通用雲設施，轉向高度專業化、高密度的“人工智能工廠”。這些設施是專門為滿足人工智能工作負載的獨特需求而構建的。到 2025 年底，預計全球數據中心容量的 33% 將專門用於人工智能應用，預計到 2030 年這一比例將達到 70%，標誌著通用數據中心作為主要模式的時代徹底結束。

全球人工智能數據中心市場增長（十億美元）

大型合作夥伴關係和垂直整合

這種全球擴張所需的巨額資本使得傳統的、孤立的企業投資模式變得不夠。這導致了大型合作夥伴關係的形成，並戰略推動了整個價值鏈的垂直整合。具有里程碑意義的例子包括：

• 星門計劃：這是一項為期四年、耗資 5000 億美元的計劃，由 OpenAI、軟銀和 Oracle 組成的聯盟牽頭，旨在構建一個龐大的先進人工智能數據中心網絡。
• GAIIP 聯盟：全球人工智能基礎設施投資合作夥伴關係匯集了貝萊德、全球基礎設施合作夥伴 (GIP) 和微軟，籌集超過 800 億美元，用於構建從數據中心到電網能源的完整人工智能骨幹網。

這種戰略融合吸引了來自 Blackstone 等基金的前所未有的私人資本湧入，這標誌著市場廣泛共識，即人工智能數據中心是一種新的基礎資產類別，具有長期、類似公用事業的回報。

超大規模泰坦：比較分析

人工智能基礎設施軍備競賽由少數超大型科技公司主導，每家公司每年部署數百億美元以確保戰略優勢。雖然他們的最終目標是相同的——掌控人工智能的未來，但他們實現這一目標的策略卻有所不同，反映了他們獨特的企業DNA、市場地位和技術能力。

公佈 2025 年人工智能基礎設施資本支出（十億美元）

表1：主要科技公司人工智能基礎設施投資承諾（2025-2027）

挑戰者和推動者

人工智能基礎設施領域已超出了四大超大規模企業的範圍。這Oracle/OpenAI/軟銀聯盟是對已建立的雲層次結構的直接挑戰。同時，英偉達從零部件供應商發展成為全棧“造王者”，擔任投資集團的關鍵技術顧問，甚至與台積電、富士康等製造巨頭合作打造自有品牌的“人工智能工廠”。

地理要務：全球熱點

全球數字基礎設施地圖正在重新繪製。數據中心選址的戰略考量已發生決定性的轉變，從優先考慮靠近人口中心的低延遲，轉變為不斷尋找一種關鍵資源：大量可用、可靠且可擴展的電力。這場“大國爭奪”將能源和政策談判提升到企業戰略的最高層面，創造了新的投資熱點，同時也給傳統投資熱點帶來壓力。

按地區劃分的全球市場份額（2025 年）

北美——擴張的中心

北美仍然是無可爭議的人工智能數據中心投資重心，預計到 2025 年將佔全球市場的 36% 以上。在北弗吉尼亞州等傳統市場的電力限制的推動下，北美大陸正在出現明顯的投資多元化。

閱讀更多：GDDR6 與 GDDR6X：2025 年哪種內存技術獲勝？

歐洲——應對監管和主權

雖然北美在規模上處於領先地位，但歐洲呈現出更加複雜且監管嚴格的運營環境。擴張受到歐盟能源效率指令 (EED) 和數據主權法（如 GDPR）的嚴重影響，這些法律與美國監控法相衝突，並推動了對“主權雲”解決方案的需求。

亞太地區 (APAC) – 下一個增長前沿

在國家數據本地化法律和數字化轉型議程的推動下，亞太地區有望成為增長最快的市場。雖然中國市場巨大但由國內企業主導，但亞太地區其他地區的爆炸性增長正在印度、馬來西亞和韓國等中心發生，而這往往受到新加坡等受限市場溢出效應的推動。

表 2：主要人工智能數據中心樞紐的比較分析

可持續發展悖論

人工智能工廠的建設與能源和水這兩種基本自然資源的可用性密不可分。前所未有的人工智能建設規模給這些資源帶來了巨大壓力，在技術野心、環境限制和監管壓力之間形成了複雜的相互作用。這引發了“可持續性悖論”，即有望解決全球挑戰的技術在短期內卻加劇了能源和水危機。

單個1GW AI園區規模

功耗

相當於消耗的功率

約 750,000 套住宅

用水量

相當於填充

~7.5 奧林匹克泳池每日

對權力無法抑制的渴望

為了滿足旺盛的需求，超大型企業正在追求多元化的“綜合”能源採購戰略。這包括大規模可再生能源合同、核能領域突破性的合作夥伴關係，以及與綠色目標直接矛盾的、建設現場天然氣工廠以避免電網延誤。這種向最可靠電源的務實轉向凸顯了綠色營銷與運營現實之間的嚴重緊張關係。

水資源短缺作為選址因素

水已成為一種重要且有爭議的資源，單個設施每天要消耗數百萬加侖的冷卻水。這個問題是選址的核心因素，也是公眾反對的根源，特別是在亞利桑那州和西班牙等缺水的擴張地區。全行業轉向更耗水的液體冷卻方法來處理人工智能芯片的熱量只會加劇這一沖突。

“人工智能工廠”的藍圖

現代人工智能數據中心不僅僅是其云時代前身的演變；它是一種新型的工業設施，是一個從頭開始設計的“人工智能工廠”，其目的只有一個：大規模並行計算。它的架構代表了一種根本性的範式轉變，模糊了芯片、服務器、機架和建築物本身之間的界限。

數據中心演變：從雲到人工智能工廠

過去：傳統數據中心

• ●冷卻：風冷（CRAC 機組）
• ●密度：低密度機架（5-15 kW）
• ●目的：通用（網絡、存儲、應用程序）
• ●建築學：孤立的組件

現在：人工智能工廠

• ●冷卻：液冷（直接到芯片）
• ●密度：高密度機架（100+ kW）
• ●目的：專門針對 AI/HPC
• ●建築學：集成機架規模系統

冷卻革命和光速網絡

人工智能加速器產生的巨大熱量迫使整個行業從空氣冷卻轉向先進的液體冷卻（直接芯片和浸入式）作為默認要求。對於要充當單個超級計算機的人工智能工廠來說，其網絡結構與其處理器一樣重要。 InfiniBand 等超高帶寬技術和 NVIDIA NVLink 等專有結構對於防止數據傳輸成為瓶頸至關重要，從而確保數千個芯片能夠以最小的延遲進行通信。

表3：AI加速器技術比較

2030年戰略展望

人工智能數據中心的擴建代表了一代人的投資機會，但也伴隨著一系列複雜且不斷變化的風險。到 2030 年，該市場的發展軌跡將由指數級需求、技術創新以及與電力、供應鍊和監管相關的現實世界重大限制之間的相互作用決定。

主要風險和瓶頸

• ●電力基礎設施：最終的瓶頸是高壓輸電線路的多年延誤。
• ●供應鏈：高壓變壓器和開關設備的嚴重短缺導致項目陷入停滯。
• ●規定：分區、環境許可和社區反對的障礙不斷升級。
• ●繁榮-蕭條週期：今天計劃的產能可能會在一個截然不同的市場上線，從而造成供應過剩，這是一個不小的風險。

未來的機會

• ●主權人工智能：數據法推動歐洲和亞洲國家/地區雲的增長。
• ●邊緣計算：為低延遲人工智能應用程序並行構建較小的分佈式數據中心。
• ●合併：資本雄厚的企業將推動併購活動，以擴大規模和擴大市場份額。
• ●賦能技術：對冷卻、電力和建築專家生態系統的投資。

為利益相關者提供可行的建議

對於投資者

主要重點應該是降低權力變量的風險。優先投資已獲得長期、可擴展電力協議的公司和地區。除了數據中心運營商本身之外，還要關注支持基礎設施，包括可再生能源開發商、冷卻技術專家和專業建築公司。

對於政策制定者來說

為了保持競爭力並吸引投資，政府必須簡化數據中心和支持數據中心的重要能源基礎設施的許可流程。制定清晰、可預測的電價和用水監管框架至關重要，以平衡經濟效益和公共利益。

對於供應鏈合作夥伴

專業化是最重要的。公司必須在建造高密度液冷設施方面積累深厚的專業知識。採用模塊化和及時施工方法可以通過降低風險和加快部署進度來提供顯著的競爭優勢。