生成式AI帶動全球算力短缺，從雲端服務商CoreWeave突圍、Databricks切入資安，到阿里巴巴押注RISC‑V代理型CPU，再加上海量資本支出與能源轉向，AI基礎設施正走向「貴又不夠」的新常態，市場風險與機會同步放大。

人工智慧熱潮不只改變了軟體應用，更在雲端、晶片與能源三大層面掀起新一輪「基礎建設大逃殺」。從專攻AI雲端的CoreWeave，到數據平台龍頭Databricks，再到中國科網巨頭Alibaba推出代理型CPU，各方為了搶下未來AI經濟話語權，正瘋狂加碼算力與基建投資，同時也把風險推向新高。

首先，在AI雲端戰場上，CoreWeave被視為新一代「AI基建受惠股」。儘管公司2月給出的第一季營收預測僅19億至20億美元，低於市場原本預期的22.9億美元，股價一度在盤後重挫8%，但Bank of America Global Research仍將其評級從「中立」上調為「買進」，並給出100美元目標價，預期仍有約兩成上漲空間。分析師Tal Liani直言，CoreWeave切入的是估值達790億美元的AI基礎設施即服務（IaaS）市場，在未來12個月有望受惠於GPU穩定交貨、新資料中心啟用以及更多長約保留算力，為建置計畫提供現金流支撐。

CoreWeave之所以備受關注，關鍵在於它鎖定了四大雲端超級玩家無法一次吃下的利基。Alphabet(GOOGL)、Microsoft(MSFT)、Meta(META)與Amazon(AMZN)等「四大超級雲」合計已承諾近7,000億美元資本支出，用於興建AI資料中心。但Bank of America指出，CoreWeave透過針對AI工作負載最佳化的專有軟體，加上與Nvidia及OpenAI的「策略聯盟」，在特定高密度GPU租用場景上具備差異化優勢。換言之，在超級雲巨頭全力擴張的同時，一批專攻AI算力的雲端新兵，正夾縫中快速做大。

然而，AI並非只在雲端燃燒資本，它也開始重塑資安產業的版圖。Databricks過去以資料湖與AI平台起家，如今推出全新資安產品Lakewatch，瞄準的是傳統SIEM市場，由Palo Alto Networks、Cisco旗下Splunk、Google與Microsoft等老牌玩家長期主導。Databricks指出，隨著LLM成熟，已能自動化、強化相當比例的資安作業，Lakewatch便是利用生成式AI，幫企業消化爆炸性成長的威脅警報。

與傳統SIEM依「儲存資料量」計價不同，Lakewatch改採「運算工作量」收費模式，並不對儲存收費，反而鼓勵企業把Slack、Workday等非典型資安來源一併接入資料湖，取得更完整的風險全貌。Databricks透過先前收購的安全新創Antimatter技術，以及已同意收購、來自Splunk系統核心團隊的SiftD，加上自家Genie AI代理，讓資安人員可用自然語言詢問威脅情況，並由模型協助排序、解讀警報。未來更計畫逐步導入自動化回應功能，直接把AI決策串連到防禦動作上。

市場對AI顛覆資安的焦慮已經反映在價格上。今年2月，Anthropic預告一款檢測程式碼弱點的工具後，主打網路安全的Global X Cybersecurity ETF單日重挫約5%。WisdomTree Cloud Computing Fund這檔雲端SaaS ETF，2026年迄今也下跌約19%。Databricks聯合創辦人Ali Ghodsi認為，這一波其實是「SaaS被AI重新定價」的開始，既有商業模式恐面臨洗牌，而Databricks則希望成為這場洗牌中的受益者之一。

在晶片層面，中國科技巨頭Alibaba也瞄準下一階段AI「代理」浪潮，推出新CPU「玄鐵XuanTie C950」，由旗下達摩院(DAMO Academy)設計。與當前市場聚焦的Nvidia GPU不同，這顆CPU不是要跟GPU搶訓練市場，而是鎖定AI代理在資料中心進行推論（inference）時所需的多步驟決策與一般性任務處理。Alibaba強調，XuanTie C950可依特定推論模式客製，號稱相較「部分主流產品」在特定應用上有逾30%的效能提升。

更關鍵的是，XuanTie C950採用RISC‑V架構，而非需支付授權金給Arm的封閉架構。Morningstar資深分析師Chelsey Tam指出，對在美國出口管制之下難以取得Nvidia高階GPU的中國科技公司而言，自研RISC‑V CPU的戰略價值，在於提升供應鏈韌性並壓低整體算力成本。不過，她也坦言，受到產能限制，阿里目前並不打算直接對外大量販售晶片，而是透過雲端服務內化使用，對集團整體營收的實際貢獻短期內仍有限。

AI基建爆發也牽動最上游的能源版圖。TotalEnergies近期與美國內政部（DoI）達成協議，放棄兩塊離岸風電租約，包含2022年6月以1.33億美元拿下的Carolina Long Bay以及2022年5月以7.95億美元取得的New York Bight，改由美方退還約9.28億美元租金。作為交換，TotalEnergies承諾把同等資金轉投資美國油氣與液化天然氣(LNG)專案，包含德州Rio Grande LNG一至四期以及墨西哥灣傳統油氣與頁岩氣開發。

TotalEnergies董事長暨CEO Patrick Pouyanné直言，在當前情勢下，離岸風電「不符合美國利益」，把資本挪往Rio Grande這座年產能達2,900萬噸的LNG廠與油氣開發，「更能有效支援歐洲LNG需求與美國資料中心所需的天然氣」，強調這是對美資本更高效率的運用。這番說法，道出了AI基建背後一個尷尬現實：雲端與資料中心擴張極度仰賴大量且穩定的能源供給，而在地緣政治升溫、油價大幅波動之際，傳統化石燃料在短期內反而被視為「穩定解」。

從CoreWeave搶食AI雲端、Databricks用生成式AI重構資安，到Alibaba押注RISC‑V代理CPU，再到TotalEnergies把綠電預算轉投油氣與LNG，一條從資料中心到底層能源的AI基礎設施鏈條，正快速成形。對投資人與產業而言，機會在於：算力與安全需求幾乎可以確定將持續攀升，相關供應鏈具備長期成長空間；但風險同樣明顯，包括超級雲與新創之間的價格戰、AI對傳統SaaS與資安商業模式的壓縮，以及在高油價與能源轉向爭議下，AI「燒電」的社會與監管反彈。

下一步的關鍵問題是：當AI從應用走向全面「代理化」，需要更多具備推理能力、可客製的CPU和更密集的GPU農場時，全球是否有足夠的綠色、低成本能源支撐？而在超級雲巨頭與專門AI基建玩家的多方廝殺中，誰又能真正建立起難以被取代的平台與生態系？這場AI基建長跑，才剛開始。

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