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%，創下2021年以來最快成長速度，也優於市場預期。記者黃仁杰／編譯

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%，創下2021年以來最快成長速度，也優於市場預期。

[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第二季營收達422.3億美元，高於市場預估的405.4億美元，成長率由第一季的28%進一步提升至近37%。

亞馬遜表示，AWS的AI相關業務以及自研晶片業務，目前年化營收均已突破250億美元，較去年成長超過一倍，顯示生成式AI帶動的運算需求仍快速擴張。

目前AWS仍是全球最大的雲端服務供應商。相較之下，微軟（Microsoft）日前公布Azure及其他雲端服務營收年增43%，高於上一季的40%，過去12個月相關業務營收突破1,000億美元；Google母公司Alphabet則表示，Google Cloud第二季營收年增約82%，達近250億美元，過去一年營收已接近780億美元。

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依照近12個月累計營收計算，AWS規模仍達1,484億美元，持續領先全球主要雲端服務業者。

AWS同時也是亞馬遜獲利的重要來源。第二季AWS營業利益達166.2億美元，高於市場預估的136.2億美元，營業利益率達36.8%，略高於Google Cloud的35.6%。目前AWS已貢獻亞馬遜整體營業利益約61%。

為因應AI需求持續增加，亞馬遜也持續加大基礎設施投資。第二季資本支出達542.1億美元，年增68%，同樣高於市場預估的493.5億美元，主要用於擴建AI資料中心及部署更多AI晶片。

AWS今年第二季宣布，將提供OpenAI模型託管服務，並與Meta達成合作，未來三年將提供數十萬顆自研Graviton處理器，進一步擴大AI基礎設施布局。

市場普遍認為，AWS此次財報再次反映企業對AI運算資源的需求仍持續快速成長，也顯示大型雲端服務商正透過持續擴建資料中心與AI晶片部署，搶占新一波AI市場商機。

來源：CNBC

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輝達宣布，將與南韓SK集團展開總規模超過5千億美元的AI合作計畫，內容涵蓋大型AI資料中心建設及下一代記憶體合作，進一步擴大全球AI基礎設施布局。記者黃仁杰／編譯

輝達宣布，將與南韓SK集團展開總規模超過5千億美元的AI合作計畫，內容涵蓋大型AI資料中心建設及下一代記憶體合作，進一步擴大全球AI基礎設施布局。

[caption id="attachment_246509" align="aligncenter" width="1536"] 輝達宣布，將與南韓SK集團展開總規模超過5千億美元的AI合作計畫，內容涵蓋大型AI資料中心建設及下一代記憶體合作。（圖／AI生成）[/caption]

根據輝達公布內容，計畫包含與SK海力士建立長期合作關係，確保下一代AI記憶體供應，雙方也將共同開發新一代高頻寬記憶體，應用於AI模型訓練、AI代理及實體AI等領域。

此外，SK Telecom也將興建一座2GWAI資料中心，採用輝達Vera Rubin平台及SK海力士HBM4高頻寬記憶體，首座設施預計於2027年正式啟用。

輝達同時宣布，將與南韓網路平台Naver及資產管理公司Brookfield合作，擴建Naver位於南韓的AI資料中心，以因應持續成長的AI運算需求。

來源：路透社

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日本軟銀（SoftBank）宣布將於2031年前投資750億歐元，在法國北部上法蘭西大區興建總容量3.1GW的AI資料中心，凸顯法國正成為歐洲人工智慧基礎設施的重要據點。不過，隨著大型科技公司持續擴大AI布局，分析人士指出，龐大的用電需求將對歐洲電力系統帶來重大挑戰。記者許若茵／編譯

日本軟銀（SoftBank）宣布將於2031年前投資750億歐元，在法國北部上法蘭西大區興建總容量3.1GW的AI資料中心，凸顯法國正成為歐洲人工智慧基礎設施的重要據點。不過，隨著大型科技公司持續擴大AI布局，分析人士指出，龐大的用電需求將對歐洲電力系統帶來重大挑戰。

[caption id="attachment_211894" align="aligncenter" width="1024"] 日本軟銀（SoftBank）宣布將於2031年前投資750億歐元，在法國北部上法蘭西大區興建總容量3.1GW的AI資料中心。（示意圖／AI生成）[/caption]

CNBC報導，軟銀規劃於敦克爾克、博斯凱爾及布尚等地建置資料中心設施。由於法國目前超過60%的電力來自核能，相較其他歐洲國家擁有較穩定且具成本優勢的電力來源，因此更有條件承接高耗能的AI基礎建設投資。

根據國際能源總署（IEA）資料，歐洲能源密集產業去年的平均電價約為美國的兩倍，並較中國及印度高出50%。市場分析認為，能源成本已成為資料中心選址的重要考量因素，也使核能在歐洲能源策略中的角色再度受到關注。

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面對AI快速發展帶來的電力需求，美國科技業已開始布局小型模組化反應爐（SMR）。亞馬遜於2024年宣布與美國電力公司Dominion Energy合作評估SMR計畫，Google則於2025年與Kairos Power及TVA合作推動新核能設施。SMR具備建置速度較快、可模組化生產等優勢，被視為未來支援資料中心用電需求的潛在解方。

不過，法律事務所Baker McKenzie指出，目前除中國與俄羅斯外，全球尚無成熟商轉的SMR案例，因此資料中心業者對於率先採用相關技術仍抱持審慎態度。

除了能源供應外，人才資源也是吸引AI投資的重要因素，近年包括Runway、Anthropic、OpenAI及Google等美國AI企業皆陸續擴大在倫敦的布局，希望藉由當地人才與產業聚落優勢，加速人工智慧技術與應用發展。

隨著全球AI競賽持續升溫，如何兼顧算力發展、能源供應與減碳目標，將成為歐洲各國未來推動AI產業發展的重要課題。

資料來源：CNBC

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COMPUTEX 2026開展首日，英特爾（Intel）執行長陳立武（Lip-Bu Tan）登台進行主題演講表示，隨著AI代理工具（AI Agent）逐步從生成內容走向實際執行任務，資料中心運算架構正迎來重大轉變。過去由GPU主導的AI運算模式，未來將更加依賴CPU負責協調、管理與執行工作流程，CPU與GPU的配置比例也將從過去約1比8，逐步朝接近1比1發展。記者黃仁杰／台北報導

COMPUTEX 2026開展首日，英特爾（Intel）執行長陳立武（Lip-Bu Tan）登台進行主題演講表示，隨著AI代理工具（AI Agent）逐步從生成內容走向實際執行任務，資料中心運算架構正迎來重大轉變。過去由GPU主導的AI運算模式，未來將更加依賴CPU負責協調、管理與執行工作流程，CPU與GPU的配置比例也將從過去約1比8，逐步朝接近1比1發展。

[caption id="attachment_225048" align="aligncenter" width="1477"] 陳立武（Lip-Bu Tan）表示，隨著AI代理工具（AI Agent）逐步從生成內容走向實際執行任務，資料中心運算架構正迎來重大轉變。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

陳立武指出，AI正重塑個人電腦、邊緣運算、資料中心及新興智慧應用等四大運算生態系，而未來無論是人類使用者或數位代理工具，都將需要針對不同工作負載打造的CPU、GPU與客製化晶片（ASIC）解決方案。

在主題演講中，英特爾資料中心團隊進一步說明，傳統AI推論主要透過大型語言模型（LLM）產生回應，大部分運算時間集中在模型推論階段，因此高度依賴GPU運算資源。然而，AI代理工具的運作方式與傳統聊天機器人截然不同，其核心在於自主規劃任務、呼叫工具、讀寫檔案、驗證結果並持續執行工作流程。

英特爾表示，當AI代理工具執行任務時，會不斷進行思考、規劃、執行與反思等循環，並可能同時啟動多個代理工具協同工作。這些工作涉及大量資料處理、工具調用與系統協調，正是CPU擅長處理的領域，因此也讓CPU重新成為AI基礎設施的重要角色。

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為說明這項變化，英特爾現場展示傳統AI推論與AI代理工具的差異。以撰寫程式碼為例，在傳統AI推論架構下，大部分運算負載集中於GPU，CPU與GPU需求比例約為1比7；但在AI代理工具架構中，包含程式碼檢查、網頁擷取、編譯與單元測試等工作皆由CPU執行，使CPU與GPU的運算需求逐漸趨近對等。

英特爾指出，過去資料中心大致可區分為兩種型態，一種是以CPU為主的企業基礎設施，另一種則是以GPU為核心的AI訓練叢集。然而當AI代理工具開始進入企業工作流程後，兩者之間的界線正逐漸模糊。未來AI基礎設施不只是訓練模型，更重要的是讓AI實際投入工作，而這將進一步推升CPU需求。

為因應相關趨勢，英特爾於COMPUTEX推出新一代Xeon 6 E-core處理器。該產品採用Intel 18A製程技術，單顆處理器最高搭載288個效率核心（E-core）與576MB L3快取記憶體，主打高密度與高能效運算環境。

英特爾表示，若採用兩顆處理器配置的伺服器，最高可達576個CPU核心。若以32U部署空間計算，可配置超過3.6萬個CPU核心。依據英特爾內部測試，採用Xeon 6 E-core的機櫃最高可支援約15萬個AI代理工具同時運作。

陳立武表示，AI代理工具正推動新一波運算需求成長，也改變資料中心對運算資源的配置方式。未來資料中心將不再只是GPU主導的AI工廠，而是由CPU、GPU與各類加速器共同組成的異質運算架構，以支援大規模AI推論與智慧應用發展。

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COMPUTEX 2026今（1）日舉辦全球記者會，由高通（Qualcomm）總裁暨執行長艾蒙（Cristiano Amon）主題演講揭開序幕，描繪下一波AI運算藍圖。不只聚焦手機與個人電腦（PC），高通也將布局一路延伸至車用、機器人、工業應用，甚至資料中心，展現從終端到雲端的完整AI戰略。記者黃仁杰／台北報導

COMPUTEX 2026今（1）日舉辦全球記者會，由高通（Qualcomm）總裁暨執行長艾蒙（Cristiano Amon）主題演講揭開序幕，描繪下一波AI運算藍圖。不只聚焦手機與個人電腦（PC），高通也將布局一路延伸至車用、機器人、工業應用，甚至資料中心，展現從終端到雲端的完整AI戰略。

[caption id="attachment_224957" align="aligncenter" width="1581"] 艾蒙拋出重磅消息，正式宣布高通推出全新資料中心產品品牌「Dragonfly」。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

艾蒙表示，AI正快速成為一種全新的運算形式，未來將滲透至每一種裝置，並重新定義所有個人運算設備的架構。他指出，高通長期深耕行動運算，累積在低功耗與高效能運算的經驗，正成為切入 AI 時代的重要優勢。

艾蒙指出，高通看待AI的方式，已不再只是單一裝置上的功能升級，而是涵蓋整個裝置生態系。從目前全球約60億支智慧型手機、20 億台個人運算裝置，到聯網汽車、穿戴式裝置與新一代個人AI裝置，未來都將成為AI運行的重要終端。

艾蒙強調，當AI從聊天機器人逐步走向能自主執行任務的AI代理，整個產業對運算架構的需求也將改變。未來AI不再只是回應使用者輸入，而是能持續理解上下文、規劃任務並主動執行，因此從處理器、作業系統到應用層都需要重新設計。

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在裝置布局上，高通以驍龍（Snapdragon）平台為核心，推動AI能力跨平台延伸。除了手機與AI PC外，也正擴大布局汽車與機器人領域。艾蒙指出，汽車未來將同時具備兩層智慧，一層是與駕駛互動的座艙體驗，另一層則是透過攝影機、雷達與感測器驅動的實體AI，負責感知環境、規劃與行動。

在機器人領域，高通也視為下一波重要成長機會。艾蒙表示，機器人結合感測、視覺、推理與動作控制，需要高度整合的運算平台，這正是高通擅長的領域。目前高通正打造涵蓋自主移動機器人（AMR）、工業機械手臂、人形機器人與無人機的完整平台。

除了終端裝置，高通也將AI視野延伸至企業與工業應用，包括零售、倉儲、智慧建築、能源與智慧城市等場景。艾蒙認為，未來透過視覺AI與感測器結合，系統將具備「看見、理解、判斷並採取行動」的能力，進一步推動企業營運流程自動化。

艾蒙表示，高通的AI能力將涵蓋從超低功耗終端裝置，到大型資料中心的完整範圍。在演講尾聲，艾蒙拋出重磅消息，正式宣布高通推出全新資料中心產品品牌「Dragonfly」，宣告高通AI布局將從終端裝置進一步延伸至雲端基礎設施。高通透露，目前已與多家全球雲端服務業者展開合作，更多產品與技術細節，預計將於6月24日投資者日對外公布。

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COMPUTEX 2026將於明（2）天正式登場，英特爾（Intel）今（1）日於展前釋出最新資料中心布局，宣布推出新一代Xeon 6+處理器與Ethernet E835控制器與網路介面卡，瞄準資料中心、企業網路、電信與AI基礎設施需求。隨著AI應用快速擴大，英特爾也同步提出最新資料中心策略，將未來運算需求區分為傳統資料中心、AI訓練與大型AI推論等不同場景。記者黃仁杰／台北報導

COMPUTEX 2026將於明（2）天正式登場，英特爾（Intel）今（1）日於展前釋出最新資料中心布局，宣布推出新一代Xeon 6+處理器與Ethernet E835控制器與網路介面卡，瞄準資料中心、企業網路、電信與AI基礎設施需求。隨著AI應用快速擴大，英特爾也同步提出最新資料中心策略，將未來運算需求區分為傳統資料中心、AI訓練與大型AI推論等不同場景。

[caption id="attachment_224891" align="aligncenter" width="1477"] E835支援PCIe 5.0／4.0，可搭配高核心數CPU平台部署，並支援RDMA與DDP等技術。（圖／記者黃仁杰攝）[/caption]

英特爾指出，資料中心需求正快速擴張，從企業應用、雲端服務、資料庫、儲存、媒體串流，到AI訓練與推論，背後對算力的要求都不盡相同。為此，英特爾將工作負載區分為高密度橫向擴展（scale-out）、通用型（general-purpose），以及高運算密集與AI（compute-intensive & AI）三大類，以不同平台對應不同應用需求。

AI已成為近年資料中心成長的主要驅動力。若從2020年至2030年的資料中心發展來看，整體需求預估將在未來五年翻倍成長，其中AI相關工作負載占比將持續提升。英特爾認為，接下來AI基礎設施的成長動能將不只來自模型訓練，更大的增量將來自AI推論與代理型AI應用落地。

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在產品布局上，英特爾推出Xeon 6+，主打高密度資料中心部署，鎖定cloud-native、電信核心網路與大型企業伺服器市場。Xeon 6+採英特爾18A製程，最高可提供288個效率核心，支援DDR5 8000記憶體、PCIe Gen 5，以及英特爾SGX與TDX等安全功能，訴求提升效能密度、每瓦效能與整體資料中心TCO。

除了處理器之外，英特爾也推出新一代網路產品Ethernet E835。該產品為英特爾800系列最新成員，最高支援200GbE傳輸頻寬，提供多元埠口配置，可應用於資料中心、企業、AI、邊緣運算與行動網路核心等高密度環境。

英特爾表示，隨著雲端運算、AI部署與電信網路持續推進，市場對頻寬、連線密度與傳輸效率需求不斷提升，E835即是因應這類需求推出的新產品。E835支援PCIe 5.0／4.0，可搭配高核心數CPU平台部署，並支援RDMA與DDP等技術，以提升系統吞吐量並降低CPU負載。

英特爾在資料中心的布局已同步往處理器、連接介面與AI基礎設施整合推進，面對資料中心需求持續成長，以及AI工作負載從訓練逐步轉向推論部署，英特爾透過完整平台策略，強化在下一階段企業與AI資料中心市場的競爭力。

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AI資料中心建設熱潮持續升溫，也讓客製化晶片需求快速擴張。美國晶片廠Marvell Technology最新預估，旗下客製化晶片（ASIC）業務營收將在2029財年突破100億美元，反映大型雲端業者正加快投入自研晶片，以降低對 NVIDIA的依賴。記者黃仁杰／編譯

AI資料中心建設熱潮持續升溫，也讓客製化晶片需求快速擴張。美國晶片廠Marvell Technology最新預估，旗下客製化晶片（ASIC）業務營收將在2029財年突破100億美元，反映大型雲端業者正加快投入自研晶片，以降低對 NVIDIA的依賴。

[caption id="attachment_224074" align="aligncenter" width="1536"] 美國晶片廠Marvell Technology最新預估，旗下客製化晶片業務營收將在2029財年突破100億美元。（圖／AI生成）[/caption]

Marvell表示，隨著AI應用加速普及，雲端服務供應商正持續擴建AI資料中心，並增加採用專用晶片與高速互連技術。這類晶片可針對資料中心需求客製化設計，搭配高速連接方案，負責串聯數千顆處理器，支撐大型 AI 模型訓練與推論運算。

受惠 AI 基礎建設需求持續爆發，Marvell今年股價已翻倍成長。公司也同步上修財測，預估2028財年營收將達約165億美元，高於先前預測的150億美元。

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Marvell執行長Matt Murphy在法說會上表示，目前公司已與美國所有主要超大型雲端服務商（hyperscalers）展開客製晶片合作案，相關專案涵蓋範圍相當廣。

業界普遍認為，包括Alphabet、Amazon等科技巨頭正積極投入自研AI晶片，希望降低對輝達GPU的高度依賴，同時掌握資料中心成本與效能優勢，也帶動Marvell與Broadcom等ASIC設計合作夥伴快速成長。

市場預估，美國大型科技企業今年在 AI 基礎設施上的資本支出將超過7000億美元，明顯高於2025年的約4000億美元。

Marvell也預估，旗下資料中心業務今年將成長約50%。第一季資料中心部門營收達18.3億美元，高於市場預期，成為公司最大成長動能。

整體來看，Marvell第一季營收達24.2億美元，年增28%；調整後每股盈餘為0.8美元，同樣優於市場預期。

來源：路透社

這篇文章 搶攻AI客製晶片商機 Marvell估2029年營收突破百億美元 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。

隨著資料中心在美國快速增加，科學家正積極評估其對周邊社區的影響。過去研究已顯示，這類設施會對當地電力與水資源造成壓力、推高公用事業成本，並排放有害污染物。如今最新研究指出，資料中心排出的廢熱甚至可能提高下風處社區的氣溫。記者許若茵／編譯

隨著資料中心在美國快速增加，科學家正積極評估其對周邊社區的影響。過去研究已顯示，這類設施會對當地電力與水資源造成壓力、推高公用事業成本，並排放有害污染物。如今最新研究指出，資料中心排出的廢熱甚至可能提高下風處社區的氣溫。

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

這項研究於5月18日發表在《Journal of Engineering for Sustainable Buildings and Cities》，研究人員測量位於美國Mesa一座36百萬瓦資料中心，以及鄰近城市Chandler一處169百萬瓦資料中心園區的熱污染情況，研究發現，這些設施下風處的氣溫最高比上風處高出4華氏度（約2攝氏度），且影響範圍可延伸至距離資料中心邊界約三分之一英里（約0.5公里），資料中心可能進一步加劇都市熱島效應，也就是城市氣溫明顯高於周邊鄉村地區的現象，這對像Mesa與Chandler這類本就面臨極端高溫公共健康風險的城市而言，更令人擔憂。

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研究主要作者、Arizona State University地理科學與都市規劃學院院長David Sailor表示，「即使這些資料中心只額外增加1到2華氏度的熱島效應，仍可能對我們的生活帶來非常重大的影響。」

根據David Sailor說法，一座資料中心產生的廢熱量可能超過4萬戶家庭。研究指出，許多資料中心利用氣冷式冷凝設備排放伺服器產生的熱能，形成比周圍氣溫高出14至25華氏度（約8至14攝氏度）的熱氣流，而風勢會將這些熱空氣帶往設施外圍。

為量化Mesa與Chandler資料中心造成的周遭升溫效應，研究團隊在汽車上裝設高精度、快速反應的氣溫感測器，駕車繞行資料中心與周邊社區，同時記錄GPS位置。資料蒐集時間為2025年6月至10月。

研究人員利用多輛車同步測量資料中心上風處與下風處溫度。比較結果顯示，下風處平均氣溫高出1.3至1.6華氏度（約0.7至0.9攝氏度），部分測值甚至高達4華氏度（約2攝氏度）。研究團隊指出，由於多個地點、日期與天氣條件下的溫度訊號皆與主要風向一致，因此他們認定升溫效應來自資料中心設施。

研究顯示，平均氣溫僅增加約1華氏度，看似不多，但已足以提高整個社區的冷氣使用量，進一步產生更多熱污染。先前針對美國Phoenix的模型研究顯示，光是住宅空調排放的廢熱，就會讓夜間氣溫增加約2華氏度（約1攝氏度）。研究認為，資料中心運作將進一步增加周邊社區的能源負擔，形成惡性循環。

此外，David Sailor認為，目前研究結果仍屬保守估計。他表示，「當我們在不同大氣條件下進行更多測量時，我認為資料中心周邊的影響將更加明顯。」

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先前研究也支持這項看法。例如另一項尚待同儕審查的研究發現，資料中心形成的熱島效應可能影響半徑6英里範圍內的社區，遠大於此次研究所發現的範圍。

隨著科技產業持續在容易受到極端高溫影響的城市附近興建資料中心，理解並降低其對當地氣溫的影響將變得至關重要，David Sailor的團隊計畫未來蒐集更廣泛時段與不同氣候條件下的資料，以建立大氣模型，研究如何降低資料中心造成的熱污染。

資料來源：gizmodo

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AI熱潮不只燒腦，也開始「燒現場」。全球科技巨頭為了撐住人工智慧運算需求，正瘋狂擴建資料中心，結果意外引爆一場史無前例的人才搶奪戰。記者林育如／編譯

AI熱潮不只燒腦，也開始「燒現場」。全球科技巨頭為了撐住人工智慧運算需求，正瘋狂擴建資料中心，結果意外引爆一場史無前例的人才搶奪戰。

[caption id="attachment_217012" align="alignnone" width="810"] 全球科技巨頭為了撐住人工智慧運算需求，正瘋狂擴建資料中心，結果意外引爆一場史無前例的人才搶奪戰。（圖／AI生成）[/caption]

資料中心是AI運算的核心基礎設施，需要大量電力、冷卻系統與高密度運算設備支撐，因此對工程與技術人力的需求遠高於傳統資料機房。《CNBC》報導指出，隨著AI需求爆發，相關建設規模迅速擴大，使得電機技師、暖通空調（HVAC）工程師、機電整合人員與現場施工技術人員成為市場高度需求職缺。

這種需求增長也直接反映在薪資市場上。部分關鍵技術職位薪資出現約25%至30%的上升幅度，在某些地區，具經驗的技術工人年薪甚至可突破20萬美元。這使得原本被視為傳統基礎建設領域的職位，逐漸轉變為AI時代的高薪職業之一。

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但問題也隨之而來。資料中心建設速度遠遠超過人力供給，多地出現嚴重缺工。企業為了確保資料中心能如期完工與運作，不僅提高薪資吸引人才，也透過跨區招募方式爭取工程人力。

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同時，市場也開始關注這波擴張可能帶來的長期影響，包括電力需求上升、基礎設施負荷增加，以及人力市場結構改變等問題。在AI持續推動數位經濟成長的背景下，資料中心建設預期仍將維持高強度擴張，而圍繞算力基礎建設的人才競爭，也才剛剛開始。

企業為了搶人，不僅開高薪，甚至跨州挖角，只為確保AI基礎建設不斷線。

這場人才競爭並不僅限於科技產業本身，還延伸至營建、能源與基礎設施供應鏈。隨著資料中心數量增加，相關產業的勞動需求同步攀升，使整體建設市場進入高壓運轉狀態。

分析人士指出，AI競爭已經從軟體模型，正式轉向「算力與實體基建」。誰能先蓋好資料中心、搶到電力與人力，誰就掌握下一階段AI主導權。

資料來源：CNBC

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AI基礎建設競賽持續升溫，輝達再度出手擴大資料中心布局。澳洲資料中心營運商 IREN 宣布，已與輝達達成AI基礎建設合作協議，雙方將在全球多座資料中心部署最高達5GW的DSX AI基礎設施設計，瞄準企業AI訓練與大型推論需求。記者黃仁杰／編譯

AI基礎建設競賽持續升溫，輝達再度出手擴大資料中心布局。澳洲資料中心營運商 IREN 宣布，已與輝達達成AI基礎建設合作協議，雙方將在全球多座資料中心部署最高達5GW的DSX AI基礎設施設計，瞄準企業AI訓練與大型推論需求。

[caption id="attachment_217010" align="aligncenter" width="1536"] 澳洲資料中心營運商 IREN 宣布，已與輝達達成AI基礎建設合作協議。（圖／AI生成）[/caption]

消息公布後，IREN盤後股價一度飆漲27%，雖然隨後漲幅收斂，但終場仍上漲約6%，反映市場對雙方合作的高度關注。

根據公告內容，IREN將授予輝達一項為期五年的認股權，輝達可在未來以每股70美元價格，最多買進3,000萬股普通股，整體潛在投資規模達21億美元。

輝達執行長黃仁勳表示，AI工廠正逐漸成為全球經濟的基礎設施，而要大規模部署AI系統，必須整合運算、網路、軟體、電力與營運等完整堆疊能力。

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除了股權合作外，IREN也同步宣布，已與輝達簽署另一份為期五年、總值34億美元的GPU雲端服務合約，將在位於美國 Childress 德州Childress的既有資料中心，為輝達內部AI研發與訓練工作負載提供託管GPU雲端服務。

值得注意的是，IREN原本以比特幣挖礦資料中心起家，但隨著AI浪潮升溫，公司近年積極轉型為AI基礎建設供應商。早在2025年11月，IREN就曾與微軟簽下總值97億美元的多年期合作案，為微軟提供搭載輝達GB300 GPU的雲端基礎設施。

此外，為支應相關部署，IREN當時也與戴爾簽署約58億美元設備採購協議，採購GPU與相關運算設備。

市場分析認為，輝達近期接連與Coherent、Lumentum、康寧等供應鏈夥伴簽署大型合作案，顯示AI競爭已從單純賣晶片，進一步延伸至「AI工廠」與完整資料中心生態系。

對台灣供應鏈而言，隨著AI資料中心從GPU採購進一步走向整體系統部署，也將持續帶動台積電、伺服器ODM，以及高速網通與電源管理相關供應鏈需求升溫。

來源：CNBC

這篇文章 一次鎖定5GW算力！輝達砸21億美元攜手IREN布局AI資料中心 最早出現於 科技島-掌握科技新聞、科技職場最新資訊。