建1GW AI资料中心要470亿美元!伯恩斯坦揭露辉达Vera Rubin天价建置成本

随着全球科技巨头竞相扩建 AI 基础设施,AI 资料中心的建置成本正以前所未有的速度攀升。券商伯恩斯坦 (Bernstein) 最新研究报告指出,若採用辉达 (NVDA-US) 预计于 2027 年大规模部署的下一代 Vera Rubin 架构,打造 1GW(百万瓩)AI 运算能力的资料中心,总资本支出 (CAPEX) 可能高达 470 亿美元,凸显 AI 竞赛已从晶片之争进一步演变为资本实力之争。

报告指出,Vera Rubin NVL72 机柜 (Rack) 的平均成本预估约 910 万美元,高于市场普遍引用的 800 万美元水準。主要原因在于高频宽记忆体 (HBM) 价格预期持续上涨,加上储存设备、网路设备及供电系统成本同步增加,使整体 AI 丛集建置成本持续垫高。


伯恩斯坦分析师认为,随着 AI 模型规模不断扩张,未来资料中心的成本结构将逐渐由记忆体、电力基础设施与散热系统主导,而非单纯依赖 GPU 本身。

Vera Rubin NVL72 单一机柜成本拆解 项目 预估成本 GPU 系统 约 400 万美元 HBM 与储存设备 约 320 万美元 网路设备 约 120 万美元 散热系统 约 15 万美元 电力供应系统 约 15 万美元 合计 约 910 万美元

根据伯恩斯坦估算,Vera Rubin NVL72 每座机柜耗电量约 220 千瓦 (kW)。若建置 1GW 资料中心,约需配置 3,557 座机柜。

以此计算,仅机柜相关设备成本便达约 320 亿美元。

若再加上土地、建筑物、变电站、冷却设施及其他基础建设支出约 150 亿美元,总投资额将达 470 亿美元。

1GW Vera Rubin AI 资料中心成本估算 项目 金额 AI 机柜设备 约 320 亿美元 基础建设 约 150 亿美元 总资本支出 约 470 亿美元 机柜数量 3,557 座 总耗电量 1GW

这意味着,未来超大规模 AI 资料中心的投资规模已接近大型核电厂、高速铁路或国家级基础建设专案。

市场普遍认为,目前包括微软 (MSFT-US)、亚马逊 (AMZN-US)、Alphabet (GOOGL-US)、Meta Platforms (META-US) 及 OpenAI 等业者正在推动的 AI 资料中心军备竞赛,未来几年可能需要数千亿美元资本投入。

Vera Rubin 效能大幅超越 Blackwell

儘管成本持续上升,但伯恩斯坦认为 Vera Rubin 仍具备极高投资吸引力,原因在于其运算效能提升幅度更加惊人。

根据报告,Vera Rubin NVL72 每机柜可提供 2,520 FP8 Petaflops 运算能力,远高于现行 Blackwell 架构的 720 FP8 Petaflops。

Vera Rubin 与 Blackwell 比较 指标 Blackwell NVL72 Vera Rubin NVL72 FP8 运算能力 720 PFLOPS 2,520 PFLOPS 效能增幅 - 约 250% 预计量产时间 2025-2026 年 2027 年

分析师指出,虽然单一机柜成本增加约 14%,但运算能力提升超过 3 倍,代表每美元投资所能换取的算力仍显着改善。

AI 资料中心最大成本不再是电费

报告另一项重要发现,是 AI 资料中心的经济模型正在改变。

过去市场普遍认为电力成本是资料中心最主要支出来源,但随着 AI 硬体价格快速攀升,折旧成本已逐渐超越电费。

伯恩斯坦估算,在每度电 0.15 美元条件下,1GW AI 资料中心全年电费约 13 亿美元。

然而若以 6 年折旧週期计算,相关硬体设备的年度折旧费用高达 79 亿美元,是电费支出的 6 倍以上。

1GW AI 资料中心年度成本比较 项目 年支出 电力成本 约 13 亿美元 硬体折旧 约 79 亿美元 差距 约 6 倍

分析师认为,未来资料中心营运效率将更取决于设备利用率与模型训练效率,而非单纯的能源价格。

HBM、电源与网通成最大受惠族群

伯恩斯坦指出,随着 AI 系统变得更庞大、更耗电且需要更多记忆体,相关供应链将持续受惠。

其中,高频宽记忆体 (HBM) 被视为未来数年最具成长潜力的环节。目前市场主要供应商包括 SK 海力士、三星电子及美光科技 (MU-US)。

此外,电源管理、散热系统、先进载板及高速网路设备需求也将同步提升。

分析师特别看好以下企业:

伯恩斯坦看好名单 公司 评级 辉达 (NVDA-US) Outperform Digital Realty Trust (DLR-US) Outperform Equinix (EQIX-US) Outperform 台达电 (2308-TW) Outperform 欣兴 (3037-TW) Outperform 致茂 (2360-TW) Outperform

另一方面,伯恩斯坦维持广达 (2382-TW) 及 CoreWeave (CRWV-US) 的 Underperform 评级。

报告指出,虽然 CoreWeave 是目前最积极扩张 AI 资料中心的业者之一,但资本支出压力与融资需求仍可能压缩未来股东回报。

AI 产业正式迈入兆美元基础设施时代

市场研究机构近期普遍预测,全球 AI 基础设施投资规模将于 2030 年前突破数兆美元。

辉达执行长黄仁勋日前更预估,全球 AI 资料中心与加速运算市场规模最终可能达到 3 兆至 4 兆美元。

若伯恩斯坦的估算成立,未来仅建置 10GW Vera Rubin 级 AI 资料中心,投资额便可能高达 4,700 亿美元,相当于一家大型科技巨头数年的资本支出总和。

在 AI 模型持续扩大、代理式 AI(Agentic AI) 兴起,以及企业 AI 需求快速成长推动下,这场围绕算力、电力与资本的竞赛,才刚刚开始。

发布于 2026-06-13 12:16
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