鴻海劉揚偉：1GW Vera Rubin數據中心資本開支達470億美元
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鴻海董事長劉揚偉披露，以輝達Vera Rubin架構建造1GW級AI數據中心需470億美元，這意味著→ 真正有能力自建算力底座的玩家將屈指可數，算力供給側的集中度正被資本門檻鎖死。
470億美元怎麼花的？
1GW數據中心需配置約3557座Vera Rubin機櫃，單座售價910萬美元，由此推算整體資本支出達470億美元。
營運端壓力更大：每年電力支出約13億美元，而硬件折舊是電力成本的六倍，年度折舊負擔約78億美元。
這意味著→ 建成只是起點，持續營運的資本消耗遠超一次性建設投入，數據中心是一門「建得起、更要養得起」的生意。
到2030年全球還差多少算力？
劉揚偉援引數據指出，全球數據中心投資總額到2030年將達1.6萬億美元。
算力負載將從2024年的約68GW攀升至174GW，六年新增106GW，平均每年須新增近18GW電力供應。
簡單來說＝ 相當於每年要新建約18座上述1GW級超大規模數據中心，全球現有的建設速度遠未達到這一節奏。
誰在買算力？
劉揚偉將當前算力需求最大的買家歸納為四類：模型開發商、雲端服務商（CSP）、政府、企業。
模型開發商與CSP商業模式清晰，是當前需求最旺盛的群體；政府處於探索階段但潛力龐大；企業被視為未來藍海。
這反映出 算力需求的驅動力正從「少數科技巨頭」向「全社會」擴散，但真正下單的仍集中在前兩類。
「AI賦能」和「AI原生」有甚麼分別？
劉揚偉區分了企業AI應用的兩個階段：當前多數企業處於「AI賦能」階段——在既有流程中嵌入AI工具來提升效率。
未來目標是成為「AI原生」組織：所有流程以AI為核心運作，人類只負責設定目標與治理監督。
這意味著→ 從「賦能」到「原生」的跳躍，對算力的需求是量級式增長，而470億美元的單GW門檻決定了——絕大多數企業只能做買家，不可能做建設者，算力供給側將高度集中。
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