亞馬遜雲端運算服務（Amazon Web Services，AWS）一名高階主管週三向路透社表示，法規障礙、資金短缺及勞動力技能缺口，正促使歐洲新創企業考慮遷往其他地區，可能導致當地最具發展潛力的新創企業大規模外移。記者蕭惟珊／編譯

亞馬遜雲端運算服務（Amazon Web Services，AWS）一名高階主管週三向路透社表示，法規障礙、資金短缺及勞動力技能缺口，正促使歐洲新創企業考慮遷往其他地區，可能導致當地最具發展潛力的新創企業大規模外移。

[caption id="attachment_328853" align="alignnone" width="1024"] AWS EMEA董事總經理Tanuja Randery透露，歐洲僅五分之一的企業具備明確AI策略、建立AI治理模式，投資創新流程。（圖／擷取自AWS YT）[/caption]

由於法規較為嚴格、能源供應受限，以及對資料隱私的廣泛疑慮，歐洲在AI競賽中始終難以縮小與美國及中國的差距。歐洲自行開發的前沿AI模型（Frontier AI Models）數量有限，反而仰賴OpenAI及美國AI公司Anthropic等企業的技術。

AWS歐洲、中東及非洲（EMEA）董事總經理塔努賈・蘭德里（Tanuja Randery）接受路透社全球市場論壇（Reuters Global Markets Forum）訪問時表示：「歐洲企業告訴我們，每花費1歐元，就可能有高達40歐分必須用於符合法規要求，而不是投資技術。試想，如果這筆錢能重新投入技術發展，會帶來什麼改變。」

她援引AWS針對企業進行的調查指出，歐洲每10家新創企業中，將近4家會考慮為了擴大事業規模而遷離歐洲。她說：「在成長最快的新創企業當中，這個比例超過一半。」

她表示：「新創企業告訴我們，他們正在重新考慮設立據點的地點，因為他們需要資金與支持，但在這裡得不到足夠的資金。」

蘭德里表示，雖然歐洲超過半數的企業已經使用AI，但只有五分之一的企業具備明確的AI策略、建立AI治理模式，並投資於能夠從根本改變營運方式的流程。

她補充說：「我認為，AI推論才是歐洲企業真正需要投入資金的領域。」

AI推論（AI Inference）是指運用已完成訓練的AI模型產生輸出的過程，也是AI模型部署至實際應用場景的階段。

儘管大型科技企業正投入數千億美元進行前沿AI研究，並擴大AI基礎設施規模，但歐洲的相關發展受到歐盟《人工智慧法》（AI Act）限制。這項法規被廣泛視為全球最嚴格的AI監管架構。此外，嚴重的能源供應與電網限制，也阻礙了歐洲的發展進程。

蘭德里表示：「我們必須讓歐洲加快腳步……這不是進步與安全之間的取捨，而是兩者都要兼顧，不是二選一。」

資料來源：Reuters

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人工智慧（AI）快速發展，正從提升工作效率的輔助工具，逐步走向能自主執行任務的數位員工，也讓企業的組織架構、人才需求與商業模式面臨改變。前Google台灣董事總經理簡立峰以「AI新趨勢與企業AI轉型」為題發表演講指出，AI帶來影響已不只是協助員工完成工作，而是可能重新定義企業的生產力與競爭力。他提出企業AI轉型的四個階段，從個人使用AI、部門AI、跨部門整合，到智慧治理，提醒企業領導者應重新思考人力配置與組織運作方式。記者蕭惟珊／台北報導

人工智慧（AI）快速發展，正從提升工作效率的輔助工具，逐步走向能自主執行任務的數位員工，也讓企業的組織架構、人才需求與商業模式面臨改變。前Google台灣董事總經理簡立峰以「AI新趨勢與企業AI轉型」為題發表演講指出，AI帶來影響已不只是協助員工完成工作，而是可能重新定義企業的生產力與競爭力。他提出企業AI轉型的四個階段，從個人使用AI、部門AI、跨部門整合，到智慧治理，提醒企業領導者應重新思考人力配置與組織運作方式。

[caption id="attachment_328779" align="alignnone" width="1024"] 前Google台灣董事總經理簡立峰揭企業轉型關鍵，數位員工將重塑組織。（圖／記者蕭惟珊攝）[/caption]

AI改寫職場遊戲規則   跨領域通才、資深人才更具優勢

簡立峰表示，AI技術正朝向自主創新能力發展，未來不僅能執行人類交付的工作，還可能協助探索新的科學研究方向。他以生技產業為例，指出AI已被應用於分析基因序列、協助開發個人化癌症疫苗，讓醫療研究有機會突破過去的限制。此外，IC設計、材料及化學產業，也能透過AI加速模擬、分析及篩選，大幅改變原有的研發流程。

他認為，AI新經濟的價值不應只看AI公司創造多少營收，而是觀察AI能否改變產業的核心競爭力。部分產業可能已經開始轉變，其他產業則可能在未來十年、二十年迎來重大變革，企業應及早評估自身是否正面臨產業典範轉移。

在人才市場方面，簡立峰指出，AI正改變科技產業的人力需求。他在演講中引用美國科技公司工程師招募趨勢，提到約22歲至25歲的年輕工程師招募比例減少約25%，相較之下，41歲至49歲的中生代人才需求反而增加。他分析，這與AI需要具備專業經驗的人類進行指導及判斷有關，因為AI生成的答案未必完全正確，資深人才更能辨識錯誤、確認結果是否合理。

簡立峰表示，這樣的變化不只出現在軟體產業，影音製作、法律及財務顧問等專業服務也正受到影響。以影音產業為例，AI讓具備編劇、導演、攝影及美學能力的創作者，有機會透過工具快速完成過去需要多人合作的工作。他認為，未來具備跨領域能力的通才，可能比只擁有單一技能的人更具優勢，「你最好一個人就能完成很多事情，再加上AI補強自己的能力，那就不得了！」

專業服務的商業模式同樣面臨挑戰。簡立峰指出，過去律師、顧問等專業人士多以服務時數計價，但現在企業可以先透過AI整理資料、分析問題，再向專業人士諮詢，減少原本需要投入的工作時間。當AI大幅提升個人生產力，企業規模也未必能再單純透過員工人數衡量。

隨著AI代理逐漸普及，企業的行銷模式也可能改變。簡立峰指出，消費者已開始透過AI比較商品、尋找服務，未來甚至可以直接由AI代理完成購買。這意味著企業除了思考如何吸引消費者，也必須思考如何讓AI理解產品資訊，並在回答消費者問題時推薦相關商品與服務。

談到企業如何推動AI轉型，簡立峰提出四個階段。第一階段是將AI作為個人工具，協助員工搜尋資料、分析問題及提升工作效率；第二階段則是發展部門AI，讓各部門依照實際需求建立專屬AI代理，處理內部工作流程。

第三階段是跨部門AI整合。簡立峰認為，這可能是AI最具價值的應用之一。過去企業依照人類的專業知識與工作能力進行部門分工，但AI具有跨領域處理資訊的能力，未來不同部門的AI代理可以互相協調，協助企業突破傳統組織分工的限制。第四階段則是智慧治理，企業必須進一步建立AI監督、權限管理與風險控管機制。

數位員工也要管   AI監督AI成趨勢　

他進一步指出，企業應開始把AI視為「數位員工」，而不只是一般軟體工具。過去新進員工需要學習公司標準作業程序（SOP），現在企業也可以將相關流程交給AI，讓AI依照規範執行任務，並協助新進人員熟悉工作內容。不過，既然AI能夠參與企業運作，就必須建立相對應的權限管理制度。

簡立峰提醒，AI生成內容可能出現錯誤，企業不能完全依賴單一模型，未來可能需要透過其他AI系統進行交叉檢查，形成「AI監督AI」的機制。此外，企業也應重視資料隱私、資安防護及存取權限，避免員工使用AI時洩漏機密資訊，或因系統設計不完善，讓AI取得超出授權範圍的資料。

對於台灣的發展機會，簡立峰認為，AI產業不只有GPU及伺服器，還包括資料中心、雲端服務、網路設備及電力基礎建設。台灣原本就具有硬體製造及供應鏈優勢，未來除了掌握AI基礎建設商機，也應進一步思考如何運用AI提升製造品質、效率及產業競爭力。

AI帶來的變化不只是新工具的出現，簡立峰認為，也代表企業運作方式與產業競爭規則的改變，從員工使用AI提升效率，到企業建立數位員工、推動跨部門協作及完善治理制度，企業能否有效整合AI能力，將成為未來轉型的重要課題。

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AI熱潮帶動NVIDIA等晶片大廠快速成長，但真正支撐資料中心運作的電力與散熱設備，也正在迎來龐大商機。隨著全球科技巨頭加速興建AI資料中心，從變壓器、供電設備到液冷系統需求全面攀升，亞洲供應鏈中的台達電、HD Hyundai Electric等業者也成為這波AI基礎建設潮的重要受惠者。記者彭夢竺／編譯

AI熱潮帶動NVIDIA等晶片大廠快速成長，但真正支撐資料中心運作的電力與散熱設備，也正在迎來龐大商機。隨著全球科技巨頭加速興建AI資料中心，從變壓器、供電設備到液冷系統需求全面攀升，亞洲供應鏈中的台達電、HD Hyundai Electric等業者也成為這波AI基礎建設潮的重要受惠者。

根據外媒《路透社》報導，McKinsey預估，到2030年全球資料中心投資規模將接近7兆美元。然而，AI晶片耗電量持續增加，加上電網連接、變壓器及散熱設備供應跟不上建設速度，資料中心競爭已不只是「誰拿得到GPU」，電力與冷卻設備正成為新的基礎設施瓶頸。

[caption id="attachment_211894" align="aligncenter" width="1026"] 資料中心（圖／AI生成）[/caption]

資料中心蓋不夠快 變壓器反而成瓶頸

AI資料中心需求快速增加，但真正把資料中心蓋起來並不容易。顧問公司Pivotale AI指出，大型雲端服務商往往希望資料中心能在6個月內完成，但部分新興市場光是等待電網連接就可能長達24個月，在部分主要已開發市場甚至可能超過8年。

數位基礎設施服務商BodaData執行長Wing Kin Cheung則說，產業外的人都在談GPU，但真正身處資料中心產業的人，反而更常詢問發電機及變壓器的交貨時間。

變壓器負責將電網的高壓電力轉換成伺服器、冷卻系統及配電設備可以使用的電壓，因此當資料中心大量興建，相關設備也成為不可或缺的基礎設施。

AI帶旺變壓器 韓國、中國廠商訂單暴增

包括韓國HD Hyundai Electric及中國海南金盤智能科技（Hainan Jinpan Smart Technology）都提到，2026年上半年來自AI基礎設施專案的需求大幅增加，尤其以北美市場最為明顯。

HD Hyundai Electric指出，隨著美國大型雲端業者擴大芬蘭、德國及英國等歐洲市場投資，當地需求正在升高，中東市場也維持強勁。

截至6月底，HD Hyundai Electric訂單積壓金額達85億美元，較6個月前增加23％。公司預估，明年資料中心將占電力業務新訂單的16％，相較今年的6.3％大幅提高。

金盤智能的成長更加明顯，今年上半年資料中心新增訂單較去年同期增加超過4倍，相關未交訂單則接近3倍成長。

AI機櫃耗電恐暴增100倍 新型變壓器受關注

隨著AI晶片效能越來越高，資料中心的電力需求也持續攀升。美國銀行根據NVIDIA產品發展藍圖估計，到2030年底，每個AI機櫃的耗電量可能超過1.5MW，接近傳統機櫃的100倍。

在龐大用電需求下，如何提高供電效率也成為新的技術戰場，其中固態變壓器（Solid-State Transformer，SST）開始受到市場關注。相較傳統變壓器使用大型磁性線圈與銅線，SST透過半導體進行電力轉換與傳輸。

瑞銀（UBS）估計，SST可讓電力效率提高約4％並降低成本，雖然目前商業化仍處於早期階段，但預估2030年滲透率可能提高至40％。HD Hyundai Electric及金盤智能都正在加強SST技術開發，台廠台達電也表示，目前已有一座小型資料中心使用其SST產品。

散熱需求同步爆發 2030年液冷占比上看70％

除了供電，另一個快速成長的市場就是「散熱」。AI晶片需要越來越多電力，也意味著運作時產生更多熱能。美國銀行亞太區基礎材料與油氣研究主管Matty Zhao指出，電力與冷卻基本上是同步成長，用電越多，產生的熱能越高，需要的散熱能力自然也越強。

美國銀行預估，目前液冷約占新建AI資料中心散熱系統的30％，到了2030年可能提高至70％。

McKinsey則估計，相較傳統氣冷，液冷技術可以降低超過27％能源消耗。

這股需求也為台灣供應鏈創造機會，包括台達電、奇鋐（Asia Vital Components）及雙鴻（Auras Technology），以及中國深圳英維克（Shenzhen Envicool Technology），都受惠於熱管理產品需求增加，同時也是NVIDIA生態系供應商。

資料中心甚至開始往海上、海底發展

為了解決電力、土地及散熱等限制，資料中心業者也開始研究更特殊的建設方式，包括海上浮動式資料中心、海底資料中心，甚至將伺服器部署於洞穴或隧道中。這也讓AI資料中心供應鏈進一步擴大，不再只侷限於傳統伺服器及電力設備。

HD Hyundai Electric就指出，隨著資料中心自建發電設備及浮動式資料中心市場擴大，也可能替船用中速引擎等過去與AI較無直接關聯的設備創造新市場。

7兆美元商機很大 但「不是每家公司都會贏」

不過，AI資料中心帶來龐大訂單，不代表所有供應商都能持續受惠。今年以來台達電股價已上漲超過90％，但HD Hyundai Electric在去年漲幅超過100％後，今年大致持平；金盤智能及英維克則分別下跌近30％及20％，兩家公司2025年都曾出現大幅上漲。

隨著競爭加劇，市場也開始擔心供應商估值過高，以及營收增加卻未必能同步推升毛利率。

這波AI資料中心投資潮真正的贏家，可能不再只是GPU製造商，當全球資料中心投資一路朝7兆美元規模前進，如何把龐大的電力送進機房，再把AI晶片產生的熱有效帶走，正成為整個AI基礎設施不可忽視的新戰場。

資料來源：路透社

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Anthropic持續擴大AI算力布局。知情人士透露，Anthropic已與獲NVIDIA投資的雲端服務商Lambda簽署一筆價值350億美元的雲端運算協議，相關算力將來自德州一座大型資料中心，進一步支援Claude AI快速成長的需求。記者彭夢竺／編譯

Anthropic持續擴大AI算力布局。知情人士透露，Anthropic已與獲NVIDIA投資的雲端服務商Lambda簽署一筆價值350億美元的雲端運算協議，相關算力將來自德州一座大型資料中心，進一步支援Claude AI快速成長的需求。

根據《路透社》引述知情人士消息指出，這項專案位於德州Nueces County，由從加密貨幣挖礦轉型AI資料中心的Hut 8負責開發，整體容量約350MW。

[caption id="attachment_204619" align="aligncenter" width="1536"] AI新創Anthropic。（圖／Anthropic官網）[/caption]

350億美元雲端大單 鎖定NVIDIA算力

知情人士表示，這筆Lambda合作將導入NVIDIA算力，以滿足Anthropic旗下Claude持續增加的運算需求。隨著生成式AI服務快速普及，科技公司對運算基礎設施需求大幅增加，近年已投入數千億美元興建搭載NVIDIA及其他晶片廠先進GPU的資料中心。

Anthropic也正積極擴張自身算力，除了支援Claude之外，也要因應AI程式開發工具Claude Code等產品預期增加的需求。

才剛宣布450億美元算力投資

這並不是Anthropic近期唯一一筆大型算力投資。Anthropic上週才宣布，將投入450億美元，租用Nscale位於西維吉尼亞州資料中心園區的AI雲端運算能力。

如今再傳出與Lambda簽下350億美元協議，顯示Anthropic正透過多家雲端與資料中心合作夥伴，快速擴張AI基礎設施。

NVIDIA傳直接承租資料中心

《華爾街日報》率先披露這筆合作，並指出NVIDIA本身將成為該資料中心的承租方。Hut 8今年7月曾表示，已與一名「投資等級客戶」簽署15年租賃協議，基本合約價值達196億美元。

《金融時報》後續則報導，NVIDIA正是Hut 8旗下1GW Beacon Point園區的承租戶。

AI巨頭持續搶算力

目前Anthropic正朝IPO方向邁進，在Claude及Claude Code需求持續成長之際，公司也不斷增加對AI運算資源的投入。

從先前450億美元Nscale合作，到此次傳出的350億美元Lambda協議，Anthropic短期內已接連押注大型資料中心與GPU算力。

這也再次反映，隨著AI模型與Agent應用快速擴張，算力已成為AI公司競爭的重要基礎資源，而NVIDIA支持的雲端與資料中心業者，也正在這波需求成長中扮演越來越重要的角色。

資料來源：路透社

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IBM與AI新創Together AI簽署一項總額2.4億美元（約新台幣72億元）的多年期合作協議，將在IBM Cloud上打造大型AI運算叢集，並採用輝達（NVIDIA）最新Blackwell架構晶片，鎖定越來越龐大的AI推論運算需求。記者彭夢竺／編譯

IBM與AI新創Together AI簽署一項總額2.4億美元（約新台幣72億元）的多年期合作協議，將在IBM Cloud上打造大型AI運算叢集，並採用輝達（NVIDIA）最新Blackwell架構晶片，鎖定越來越龐大的AI推論運算需求。

根據外媒《路透社》報導，這座AI叢集主要將提供開源AI模型的推論服務。隨著企業尋求降低AI使用成本，加上對部分封閉式AI模型相關資安事件的疑慮升高，開源模型正逐漸受到企業市場關注。

[caption id="attachment_88337" align="aligncenter" width="1200"] IBM（圖／123RF）[/caption]

AI推論需求升溫 IBM Cloud導入輝達Blackwell

AI推論是指已完成訓練的模型實際接收使用者指令、產生回答或執行任務的過程。隨著生成式AI應用快速擴張，推論已成為AI運算資源的重要需求來源之一，也促使雲端服務商與晶片業者投入數十億美元擴建AI基礎設施。

IBM與Together AI打造的新叢集將部署在美國，採用輝達HGX B300系統，結合新一代Blackwell處理器以及Spectrum-X乙太網路設備。輝達先前也強調，Blackwell晶片針對AI推論工作負載進行最佳化。

Together AI營收長Kai Mak透露，初期叢集預計配置約2,000顆輝達Blackwell 300晶片。

Together AI看好需求 估啟用前2至3個月就被訂滿

Together AI對新叢集的市場需求相當樂觀。Mak預估，相關運算資源可能在正式啟用前至少2至3個月就全部售罄，並預期服務上線以前就能取得完整的客戶採購承諾。

總部位於舊金山的Together AI主要提供企業AI基礎設施服務，讓客戶能訓練及運行DeepSeek、MiniMax及Kimi等開源模型，主打相較封閉式AI系統更低的使用成本。

隨著企業AI逐漸從模型訓練走向大規模實際部署，市場對運算資源的需求也開始進一步延伸至推論階段。IBM此次攜手Together AI投入2.4億美元建置AI叢集，也反映雲端業者與AI基礎設施公司正加速搶攻快速成長的推論運算市場。Together AI今年7月最新估值已達83億美元。

資料來源：路透社

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微軟（Microsoft）、Meta、甲骨文（Oracle）、亞馬遜（Amazon）及Google母公司Alphabet為搶建AI資料中心，已簽下約1.09兆美元尚未起租的長期租賃承諾，顯示科技巨頭大部分AI基礎設施支出已提前鎖定，卻尚未完整反映在資產負債表的租賃負債中。記者彭夢竺／編譯

微軟（Microsoft）、Meta、甲骨文（Oracle）、亞馬遜（Amazon）及Google母公司Alphabet為搶建AI資料中心，已簽下約1.09兆美元尚未起租的長期租賃承諾，顯示科技巨頭大部分AI基礎設施支出已提前鎖定，卻尚未完整反映在資產負債表的租賃負債中。

根據外媒《路透社》彙整各公司財務資料，這筆尚未起租的承諾金額，接近5家公司目前已認列約2,850億美元租賃負債的4倍。若AI運算需求持續成長，相關設施將支撐下一階段雲端業務擴張；但若需求不如預期，企業可能仍須為昂貴且難以快速退出的長期容量持續付款。

[caption id="attachment_212880" align="aligncenter" width="954"] 資料中心示意圖。（圖／AI生成）[/caption]

尚未啟用前 不會列入租賃負債

這些租賃承諾並非遭到企業隱藏，而是受到會計認列方式影響。企業即使已簽署租約，只要資料中心尚未完工或尚未交付使用，通常不會立即將整筆租賃義務列入資產負債表，而是先在財務報表附註中揭露未來付款金額。等到設施可供使用後，才會正式認列租賃負債。

因此，目前帳面上的租賃負債，尚未完整反映科技巨頭已承諾的AI資料中心成本。隨著相關設施陸續啟用，未來固定支出、租賃負債及財務槓桿都可能進一步增加。

不過，1.09兆美元不能直接視為新增債務。尚未起租的承諾通常是分散於多年支付、尚未折現的總金額；已認列租賃負債則是依現值計算，兩者統計口徑不同。

微軟租賃承諾規模最大

5家公司中，微軟揭露的尚未起租租賃承諾規模最大，達3,291億美元，明顯高於帳面已認列的885.2億美元租賃負債。

Meta則揭露2,789.9億美元尚未開始的營業及融資租賃付款，並於今年7月再簽下680億美元資料中心租約。若把這些後續合約納入計算，5家科技公司的已知租賃承諾將提高至約1.16兆美元。

Alphabet尚未起租的租賃承諾為852億美元，亞馬遜則達1,372.1億美元。不過，亞馬遜的租賃組合除了資料中心，也包含倉庫、辦公室、飛機及車輛，因此與其他公司的數字不能完全直接比較。

甲骨文集中風險最高

雖然微軟承諾金額最大，但甲骨文的租賃集中風險最為明顯。甲骨文揭露2,600億美元尚未起租的承諾，接近目前378.9億美元已認列租賃負債的7倍。相關租約多數用於資料中心，預計在2027至2029會計年度間陸續起租，租期通常長達15年至19年。

甲骨文也曾示警，資料中心租約的期限、續約條件及價格，不一定能與客戶合約完全配合。若客戶未續約、無法履約，或AI運算需求下降，公司仍可能繼續承擔長期租金。

截至今年5月底，甲骨文借款約為過去12個月息稅折舊攤銷前獲利的4.4倍。若將已認列的營業及融資租賃負債納入，這項比率將升至約5.7倍。

信評機構已納入部分風險

雖然尚未起租的租約未正式列入帳面負債，信評機構仍可能提前將部分承諾納入財務評估。S&P Global Ratings表示，已把甲骨文2,600億美元尚未起租租約納入調整後債務預測，並預估公司2027會計年度的財務槓桿約為4.4倍。

科技巨頭目前正以長期租約鎖定土地、電力及資料中心容量，確保未來AI模型訓練與推論所需算力。這種策略能降低供應不足的風險，卻也代表企業已提前承諾多年支出。

未來AI投資能否帶來足夠營收與現金流，將決定這些長期租約究竟成為支撐雲端成長的基礎，還是壓縮獲利與財務彈性的沉重負擔。

資料來源：路透社

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亞馬遜（Amazon）的市值4日首度突破3兆美元，成為全球第5家跨越這項門檻的企業。受惠最新財報表現強勁，加上AI熱潮持續推升雲端運算需求，亞馬遜股價一度上漲5%至285.01美元，刷新歷史新高，今年以來累計漲幅超過23%。記者彭夢竺／編譯

亞馬遜（Amazon）的市值4日首度突破3兆美元，成為全球第5家跨越這項門檻的企業。受惠最新財報表現強勁，加上AI熱潮持續推升雲端運算需求，亞馬遜股價一度上漲5%至285.01美元，刷新歷史新高，今年以來累計漲幅超過23%。

亞馬遜上週公布逾4年來最強勁的雲端業務成長，並調高全年資本支出預測，帶動股價創下2012年4月以來最大單日漲幅。市場認為，Amazon Web Services（AWS）作為公司主要獲利來源，正因AI基礎設施、雲端服務及晶片合作需求增加而持續受惠。

[caption id="attachment_251201" align="aligncenter" width="1536"] 亞馬遜（Amazon）公布第二季財報，旗下雲端事業Amazon Web Services（AWS）受惠AI與資料中心需求持續攀升，營收年增近37%。（圖／AI生成）[/caption]

AWS成市值突破關鍵推手

Nationwide首席市場策略師Mark Hackett表示，亞馬遜同時反映當前經濟中的消費與AI兩大主題。市場原本擔心大型雲端服務業者可能縮減AI投資，但亞馬遜與微軟（Microsoft）最新財報並未釋出放慢支出的訊號，反而讓投資人對AI基礎設施需求維持信心。

亞馬遜股價上週在財報公布後大幅上漲，主要原因之一，就是AWS寫下逾4年來最快成長速度。AWS近年持續擴大與OpenAI、Anthropic及Meta等公司的合作，內容涵蓋雲端基礎設施及晶片供應，進一步推升AI運算需求。

大型科技股同步走高

受到市場信心回升帶動，其他大型雲端與科技公司股價4日也同步上漲。

微軟上漲4%、Meta上漲6%、Alphabet上漲3.6%，甲骨文（Oracle）則上漲5%。

微軟上週表示，公司預計至2027會計年度仍能維持正現金流，並預估資本支出低於華爾街原先預期，帶動股價創下2008年以來最大單日漲幅。

AI投資開始分出贏家與輸家

相較亞馬遜與微軟獲得市場肯定，部分大型科技公司則因AI資本支出及現金流表現受到投資人懲罰。

特斯拉（Tesla）及Alphabet上一季均出現負現金流，其中Alphabet更是公司史上首次；Meta自由現金流則大減91%，反映企業持續投入數十億美元建設AI基礎設施，也開始面臨更嚴格的投資回報檢視。

Hackett指出，市場正開始區分「科技七雄」中的贏家與輸家。過去投資人經常將這些企業視為同一類資產，但近期股價表現已逐漸回歸個別公司基本面，有助市場重新建立更健康的評價機制。

全球第5家跨越3兆美元

過去曾突破3兆美元市值的企業，包括蘋果（Apple）、微軟、Alphabet及NVIDIA（輝達）。其中，輝達目前仍是全球市值最高的企業，市值接近5兆美元。

亞馬遜由貝佐斯（Jeff Bezos）於1994年創立，2024年6月首度突破2兆美元市值，之後僅花約2年時間，便再增加1兆美元。隨著AWS持續擴張AI雲端及晶片合作，市場也將關注亞馬遜能否在維持高額資本支出的同時，持續把AI需求轉化為營收、獲利及現金流成長。

資料來源：路透社

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Google母公司Alphabet公布最新財報，受惠企業AI需求強勁，Google Cloud第二季營收年增82%至248億美元，創下歷來最佳成長表現，Alphabet也同步宣布將2026年資本支出預估由1,800億至1,900億美元，上修至1,950億至2,050億美元，反映持續擴建AI基礎設施。不過，由於AI投資持續攀升，加上旗艦模型Gemini 3.5 Pro延後推出，市場反應保守，Alphabet盤後股價下跌約3%。記者彭夢竺／編譯

Google母公司Alphabet公布最新財報，受惠企業AI需求強勁，Google Cloud第二季營收年增82%至248億美元，創下歷來最佳成長表現，Alphabet也同步宣布將2026年資本支出預估由1,800億至1,900億美元，上修至1,950億至2,050億美元，反映持續擴建AI基礎設施。不過，由於AI投資持續攀升，加上旗艦模型Gemini 3.5 Pro延後推出，市場反應保守，Alphabet盤後股價下跌約3%。

Alphabet這次資本支出預估一口氣增加150億美元，也讓投資人重新關注Alphabet在AI基礎設施上的龐大投入，是否能持續轉化為獲利成長。

[caption id="attachment_214003" align="aligncenter" width="1200"] Google Cloud不再只談模型能力，而是明確對外釋出其企業AI布局藍圖。（圖／123RF）[/caption]

Google Cloud創史上最佳成長

Alphabet財務長阿納特．阿什肯納齊（Anat Ashkenazi）表示，過去3年公司已大幅擴充AI運算能力，但市場需求仍持續超越供給，加上資料中心建置進度優於預期，因此決定提高資本支出。

第二季Google Cloud營收達248億美元，年增82%，高於市場預估的64%，主要受全球企業AI需求帶動。同期廣告營收達816億美元，也高於市場預估的811億美元；公司第二季總營收達1,198億美元，同樣優於市場預期的1,169億美元。

Alphabet自由現金流首度轉負

儘管營收優於預期，Alphabet調整後每股盈餘（EPS）為2.85美元，略低於市場預估的2.89美元。此外，Alphabet本季自由現金流首度轉為負值，流出59億美元。

Investing.com資深分析師湯瑪斯．蒙泰羅（Thomas Monteiro）分析指出，在自由現金流轉負後，Alphabet再度提高資本支出，恐讓市場更加擔憂。若營收持續加速成長，投資人或許仍願意接受高額投資，但資金成本已重新成為市場關注焦點，企業容錯空間正持續縮小。

Gemini 3.5 Pro延後推出仍受關注

雖然Google Cloud持續受惠AI熱潮，但Google自家的AI布局仍受到市場檢視。今年6月，Google延後推出旗艦模型Gemini 3.5 Pro，外界擔心公司在AI程式開發工具市場落後OpenAI及Anthropic，同時也面臨中國開源模型快速崛起的競爭壓力。

在法說會問答環節，多位分析師詢問Google執行長桑德爾．皮蔡（Sundar Pichai）如何維持AI模型競爭力。皮蔡回應指出，Google在許多能力上仍處於領先地位，他承認程式開發及Agentic Coding等領域仍有改善空間。

皮蔡透露，目前仍持續測試Gemini 3.5 Pro，同時已啟動Gemini 4訓練，並投入大量算力與資源，希望持續維持下一代AI模型競爭力。

目前Google為全球第三大雲端服務供應商，僅次於亞馬遜（Amazon）旗下AWS及微軟（Microsoft）。隨著企業持續擴建AI模型訓練與推論所需算力，Google也陸續拿下包括Anthropic等大型客戶合作案。

資料來源：路透社

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許多企業在使用 Azure 一段時間後，都會面臨合約轉換的需求，可能是因為企業規模改變，或是希望透過不同的採購方式降低成本。 作者：黃婉中（雲端架構師）

許多企業在使用 Azure 一段時間後，都會面臨合約轉換的需求，可能是因為企業規模改變，或是希望透過不同的採購方式降低成本。 

[caption id="attachment_227397" align="alignnone" width="841"] 許多企業在使用 Azure 一段時間後，都會面臨合約轉換的需求（圖／AI生成）[/caption]

合約轉換這件事比想像中複雜，既有人以為「按個按鈕就好」，也有人擔心「轉換一定會停機」。 

這篇文章希望幫你釐清Azure各種合約之間的轉換邏輯，讓你在行動前有清楚的判斷依據。

先認識這幾種合約

在進入轉換討論之前，先簡單說明幾種主要的 Azure 合約類型：

• PAYG（Pay-As-You-Go）：隨用隨付，無需承諾，適合剛起步或用量不穩定的企業
• EA（Enterprise Agreement）：企業合約，適合大型組織
• MCA-E（Microsoft Customer Agreement Enterprise）：EA 的現代化版本，帳單架構更靈活，支援多張發票與多租用戶管理
• CSP（Cloud Solution Provider）：透過合作夥伴採購，由合作夥伴提供支援與管理

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轉換路線地圖

不同合約之間的轉換，難度差異很大。以下是主要路線的整理：

最重要的是轉換的方向，你會發現，無論是EA、MCA-E要轉往CSP，如果透過Azure Expert MSP，都相對單純，反之則複雜。

附註：你可以前往Microsoft Marketplace | cloud solutions, AI apps, and agents搜尋目前微軟全球的Azure Expert MSP清單。

5個常見誤解

跟你分享5個我實務上常被問的問題。

1：合約轉換就是按個按鈕

大多數轉換都需要提前規劃、跨團隊協調，涉及財務、IT、採購等多個部門。 即使是「純帳單變更」的路線，也有許多周邊事項需要處理，建議預留至少一到三個月的準備時間。

2：轉換一定會造成服務停機

不一定。 

走帳單變更路線的轉換，Azure 服務會持續運作，使用者完全無感。但如果需要手動搬移資源，就可能停機，視資源類型而定。

3：帳單資料會自動帶過去

不會。

費用與使用量記錄不會隨訂閱一起轉移，必須在轉換前自行下載匯出。

4：Reservation 和 Savings Plan 一定沒問題

不一定。 

Reservation 和 Savings Plan 在某些轉換路線下可能被取消並重新計算期限，等於從頭開始。這點務必在轉換前與合作夥伴或微軟客戶團隊確認。

5：剩餘的 EA Commit 費用可以帶走

不行。 

轉換到 CSP 後，EA 預付但尚未使用的 Commit 費用會直接消失，無法轉移。建議規劃在 EA Commit 用完後再換，避免損失。

轉換前的檢查清單

在決定轉換之前，建議先確認以下幾點：

• 確認現有合約類型與到期時間，避免在錯誤的時間點啟動轉換
• 盤點現有資源，特別是 Reservation、Savings Plan 和 Marketplace 服務
• 確認合作夥伴資格，若目標是 CSP，合作夥伴具備 Azure Expert MSP 資格的話，能夠省掉手動遷移資源的工作
• 提前匯出帳單與使用量資料，作為轉換前的備份
• 預留足夠的規劃時間，複雜的環境至少需要兩到三個月

結語

這篇是我這幾年來碰到的案例，加上官方文件的整理。很多問題只要提前知道，都是可以避開的。實際要動手之前，還是建議找你的微軟客戶經理聊一下，IT產業更新很快，今天查到的資訊，過幾個月可能就不一樣了。

本文為作者個人整理，不代表任何公司的官方立場。實際執行時如有疑問，請聯繫你的微軟客戶經理。

這篇文章 EA、MCA-E、CSP 與 Pay-As-You-Go：Azure 合約轉換前你必須知道的事｜專家論點【黃婉中】 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

亞馬遜週四宣布，將在2030年前額外投資130億美元，進一步擴大其在印度的人工智慧與雲端運算布局。記者許若茵／編譯

亞馬遜週四宣布，將在2030年前額外投資130億美元，進一步擴大其在印度的人工智慧與雲端運算布局。

[caption id="attachment_73368" align="aligncenter" width="1024"] 亞馬遜公司是一家總部位於美國西雅圖的跨國電子商務企業，目前是全球最大的網際網路線上零售商之一。（圖／123RF）[/caption]

這項新投資是在亞馬遜執行長Andy Jassy於新德里會晤印度總理Narendra Modi後對外公布，資金將用於擴充Amazon Web Services在孟買與海德拉巴的資料中心容量，此次宣布是亞馬遜近三年來第三次對印度做出重大投資承諾。

2023年，Jassy與Modi會面後，亞馬遜曾宣布將於2030年前投資150億美元，其中127億美元投入Amazon Web Services業務，2025年12月，亞馬遜又進一步承諾投資超過350億美元，隨著此次新增130億美元投資，亞馬遜在印度的總投資承諾已達480億美元，不過，亞馬遜並未說明這480億美元將如何分配至印度各項業務。

一般而言，科技公司的長期投資承諾通常涵蓋資本支出與營運支出，而不僅限於新基礎設施建設，亞馬遜此舉也呼應全球科技企業近年積極押注印度成為AI運算基礎設施重鎮的趨勢。

微軟去年12月宣布，將於2029年前在印度投資175億美元，Google則於去年10月表示，將投入150億美元打造印度AI中心及資料中心基礎設施。

此外，包括澳洲AirTrunk、加拿大CPP Investments，以及印度本土企業Reliance Industries與Adani Group等投資人，也已承諾投入數十億美元推動印度資料中心建設。

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印度政府近年積極透過政策優惠吸引投資，例如針對外國雲端服務業者提供稅務減免，只要相關服務由印度境內資料中心提供並銷往海外市場，即可享有優惠。

除了AI與雲端業務外，亞馬遜也持續擴大其印度零售與物流網路，公司計畫今年新增超過20座物流履約中心以及100多個最後一哩配送站，本週亞馬遜也公布，將把即時配送服務Amazon Now擴展至印度超過300個城市與城鎮，這項擴張計畫正值亞馬遜積極搶攻印度競爭激烈的即時零售市場，目前亞馬遜需面對Blinkit、Instamart、Zepto以及Walmart旗下Flipkart等競爭對手，本週稍早，Flipkart也宣布計畫在2026年底前於印度各地設立1500座微型物流履約中心，進一步強化配送能力。

資料來源：techcrunch

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