花100美元在AI上，只有25美元流向GPU
剩下75美元流向何處，我一路追蹤到底
商業全體去掉輝達也還剩下 75 美元
一張描繪 AI 資本支出 100 美元流向的桑基圖1這週在投資社群裡流傳。圖左側有一根粗大的柱子寫著 AI CAPEX $100，越往右走分支越多，最後掛著 60 多個企業標誌。圖的第一條分支特別顯眼。晶片 50 美元，其中 AI 晶片 25 美元。輝達、博通、AMD 的標誌並排掛著。
這期特別號要一格一格走過這 75 美元。不過只是走過去的話會變成一張地圖，而地圖就是摘要。所以我會帶著一個問題走這趟路。這 100 美元裡，五年後還留下來的錢有多少？先把答案寫在這裡：65 美元會在 5 年內從帳上消失，35 美元能活 30 年。而這個差異決定了哪家公司站在 AI 熱潮的哪個時區上。今天會非常有收穫。
100 美元分成五條支流
先把圖的來源說清楚。在社群網路上流傳的版本蓋著證券 App moomoo 的浮水印，但原始估算其實出自法國巴黎銀行（BNP Paribas）股票研究部門的模型。而且我要把這張圖說了什麼、沒說什麼講清楚。圖說的是部門別分配。晶片 50、電力 20、網路 15、冷卻 7.5、設施 7.5。圖沒說的是個別企業金額。每一格附上的標誌只是列出該格的代表案例，並不代表那家公司拿到多少錢。就算 Vertiv 的標誌出現在 4 格裡，也無法從這份資料得知 Vertiv 到底從 100 美元裡拿走了多少。不守住這條界線，就會出現「三星電子拿走 AI 資本支出的 7.5%」這種句子，那是誤讀。
現在來走這五條支流。先用一張表看全貌，再逐條追蹤支流內部發生了什麼事。
| 大支流 | 金額 | 細部分支 | 代表企業（依圖所示） |
|---|---|---|---|
| 晶片 | 50 美元 | AI 晶片 25・記憶體 15・伺服器用 CPU 等 10 | 輝達、博通、AMD／三星電子、SK 海力士、美光／英特爾、戴爾、HPE |
| 網路 | 15 美元 | 網路處理器 3・纜線 2・交換器 4.5・光收發器 5.5 | 邁威爾（Marvell）、Amphenol、康寧（Corning）、思科、Arista、Lumentum、Coherent |
| 電力 | 20 美元 | 配電設備 6.5・電網連接與備援電源 10・現場電氣工程 3.5 | 伊頓（Eaton）、Vertiv、三菱電機、NextEra、Southern、Constellation、Quanta Services |
| 冷卻 | 7.5 美元 | 冷板 1.5・冷卻水分配裝置 2・冷卻機組與冷卻水 2.5・其他 1.5 | Vertiv、Fujikura、Enventive、Modine、Trane、江森自控（Johnson Controls）、開利（Carrier） |
| 設施 | 7.5 美元 | 地皮 1・建築結構 4・內部設備 2.5 | Equinix、NTT、Digital Realty、Comfort Systems、EMCOR、CBRE、JLL |
晶片 50 美元：三種半導體，以及藏在後面的 8 美元
晶片 50 美元分成三份。AI 晶片 25 美元是加速器。實際執行訓練與推論的 GPU 與客製化晶片（ASIC）。而在這 25 美元裡面，結構也正在改變。輝達的 GPU 旁邊之所以並排畫著博通，是因為博通負責設計、供應像 Google TPU 這樣的客製化晶片。亞馬遜的 Trainium、Meta 的 MTIA 也是同樣的潮流。對超大規模雲端業者（hyperscaler）而言，減少 25 美元裡流向輝達那份的最確實方法就是自己做晶片，所以這條支流內部一直在悄悄轉移。
記憶體 15 美元是 HBM2 和伺服器 DRAM。這是緊貼在加速器旁邊、把資料灌進去的零件，這裡有兩家韓國企業。圖中把記憶體畫成與 AI 晶片分開的支流，這一點很重要。HBM 實際上是和 GPU 一起封裝進同一個模組裡，由輝達買下來組裝後再賣出去的。所以在超大規模雲端業者收到的帳單上，HBM 的價格其實埋在 GPU 的價格裡。BNP 把它重新拆出來，畫成獨立的一條支流。也就是追蹤了金錢實際流向的終點。
伺服器用 CPU 及其他晶片 10 美元，是驅動 GPU 伺服器所需的一般處理器與伺服器成品的份額。第 217 號裡寫過代理人（Agent）用 GPU 思考、用 CPU 工作，那個 CPU 就在這裡。英特爾與 AMD 的伺服器 CPU，還有戴爾、HPE 這類伺服器組裝商都活在這條支流裡。
圖中晶片支流還另外分出一條 8 美元的旁支。那就是晶圓廠設備。沉積 2、曝光 2、蝕刻 1、檢測與量測 1、封裝 2。這不是超大規模雲端業者直接花的錢，而是表現出晶片公司收到的錢裡，有一部分又回頭流向工廠設備的二次支出。所以它被畫在 100 美元之外。ASML、Lam Research、應用材料（Applied Materials）、東京威力科創（Tokyo Electron）都住在這裡。這條支流有趣的地方在於壽命。GPU 五年就會被淘汰，但生產這顆 GPU 的曝光設備可以運轉 20 年。第 54 號寫過就算給了圖紙也做不出 ASML 的設備，那台設備就在從晶片支流分出來的那 8 美元裡，是 100 美元裡壽命最長的東西之一。
半導體學了不少。今晚睡前腦子會轉個不停。・第 54 號・INLEVEL9就算投入 1,650 億美元，美國真的能取代台灣嗎？從晶圓到封裝一路盤點。網路 15 美元：從銅線跨到光線的那個節點
網路 15 美元是把數萬顆 GPU 綁成一台電腦的成本。AI 訓練不是一顆 GPU 能做的事。得有數千、數萬顆 GPU 不斷交換運算結果，如果交換速度太慢，再貴的 GPU 也只能閒著。所以網路不是 GPU 的附屬品，而是決定 GPU 效能的變數。國內通常把這個領域叫做光通訊。
最大的一條支流是光收發器3 5.5 美元。這是把伺服器機櫃之間傳輸的資料轉換成光訊號傳送的零件。在同一個機櫃裡目前還是用銅線。輝達 GB200 NVL72 把 72 顆 GPU 塞進一個機櫃的原因之一，就是要在銅線能連接的距離內盡量塞進最多的 GPU。但一旦離開機櫃，銅線的距離和速度就跟不上了。從那一刻起就得把電訊號轉成光訊號，而那個轉換器就是收發器。GPU 世代更替、處理速度提升時，收發器也得換成下一代規格。所以這條支流每賣出一顆 GPU 就跟著成長，GPU 換代時也跟著換代。Lumentum 和 Coherent 住在這裡，輝達在 2025 年宣布把光學元件直接貼在晶片旁邊的方式（CPO），也是想把這 5.5 美元拉到自己這邊來的動作。
交換器 4.5 美元是替光訊號和電訊號做交通指揮的設備。思科和 Arista 是傳統強者，圖裡輝達也出現在交換器格子裡，這一點很顯眼。輝達現在已經不只是賣 GPU 的公司，而是把 GPU、交換器、纜線打包成一整套來賣的公司。網路處理器 3 美元是裝在那些交換器裡的晶片，由邁威爾和博通分食。纜線與連接器 2 美元是 Amphenol、康寧這類公司的份額。這些零件並不起眼，但一座 AI 資料中心裡鋪設的光纖電纜可以長達數千公里。
電力 20 美元：電不是用買的，是用蓋的
電力 20 美元是這張圖裡第二大的支流。比冷卻與設施加起來的 15 美元還大，也比網路的 15 美元還大。但這 20 美元不是電費。電費是營運支出，不會出現在資本支出的圖裡。這 20 美元是為了把電接過來、送到晶片跟前所需的設備錢。
其中一半的 10 美元是電網連接與備援電源。變電站、輸電線，還有電網供不上電時自己發電用的燃氣渦輪機或燃料電池等自建發電設備。看看規模就能理解這條支流為什麼會變得這麼大。一座 1GW 的資料中心，發電量相當於一座核電廠。要把這樣的設施接上美國電網，光是電網連接審查就得花上好幾年，所以超大規模雲端業者開始自己買電廠或蓋電廠。這就是圖裡出現 NextEra、Southern、Constellation 這類電力公司的原因。第 189 號裡講過 Google 選了一款自己從沒蓋過的反應爐的故事，那份合約就在這 10 美元裡。第 141 號裡寫過訂一台變壓器要等 5 年，那台變壓器也在這裡。甚至有報導說 GE、西門子、三菱電力（Mitsubishi Power）三家公司的燃氣渦輪機產能已經排到 2030 年了。
資料中心停擺不是因為錢，也不是因為晶片・第 141 號・INLEVEL9既不是錢也不是晶片，是電力讓 AI 資料中心停下腳步。配電設備 6.5 美元是把進入建築物的高壓電降壓、分配成機櫃可以插用的電壓的設備。伊頓、Vertiv、三菱電機住在這裡。Vertiv 原本是做不斷電系統（UPS）的公司，卻在這張圖裡出現了 4 次，因為它是少數同時賣配電和冷卻設備的公司。現場電氣工程 3.5 美元是實際鋪設、接通這些設備的人工費和工程費。Quanta Services、Comfort Systems、EMCOR 這些名字或許陌生，但在美國，AI 資料中心越增加，最缺的就是電氣技師。
冷卻 7.5 美元：空氣變成水的那個節點
冷卻 7.5 美元金額雖小，結構卻正在改變。以前的資料中心一個伺服器機櫃只用 10～15kW，靠空氣散熱。現在的 AI 機櫃是 60～120kW。一個 GB200 NVL72 機櫃大概是 120kW 上下，這股熱氣光靠空氣排不掉。所以得在晶片上貼金屬板，讓水流過去。
四項當中的前兩項，冷板 1.5 美元與冷卻水分配裝置（CDU）4 2 美元，就是那條水路。冷板是直接貼在晶片上的金屬板，CDU 則是把冷卻水送往多個機櫃的冷板、再把變熱的水回收的幫浦裝置。這個零件會隨機櫃一起安裝、也隨機櫃一起更換。因為GPU世代改變時，發熱位置與大小也會不同，冷板也得跟著重新製作。像藤倉（Fujikura）、nVent、Modine這類公司就位在這個位置。
後兩項，冷卻器與冷卻塔 2.5 美元與其他 1.5 美元，則是建築設備。這是把CDU回收的熱水送到建築外面冷卻的裝置，屬於Trane、Johnson Controls、Carrier這類空調公司的地盤。這種設備一旦蓋好就會用很久。同一個冷卻空間裡，混雜著隨機櫃只活5年的零件，與隨建築物活20年的設備。根據Epoch模型所引用的建設成本指數，液冷設計比起氣冷，會讓建設成本提高7～10%。這個話題我等一下在壽命表裡會再拿出來談。
設施7.5美元：變成箱子的建築物
設施7.5美元是最小的一項。基地1美元、建築物4美元、內部設備2.5美元。一提到資料中心，大家最先想到的是巨大的建築物，但若以金額來看，建築物連裡面所裝物品的十分之一都不到。這正是與過去資料中心最不一樣的地方。在那個只是出租機房空間、放幾台伺服器的生意年代，建築物是成本的核心；但現在，建築物被擠到只剩下容納昂貴晶片的箱子這個角色。
基地1美元看起來很小，但地區落差很大。維吉尼亞州勞登（Loudoun）或加州聖塔克拉拉（Santa Clara）每英畝要250萬～450萬美元，而俄亥俄州或印第安納州則是10萬～30萬美元，相差15倍。因此超大規模業者（hyperscaler）會避開昂貴的土地，轉往中部地區，這個過程中就會出現像上個月在肯塔基州「母鹿湖」（Mothers Lake）那篇談到的、地主拒絕390億韓元報價的場景。建築物4美元是能承受伺服器重量的地板與牆壁，內部設備2.5美元則是消防、保全、地板配線之類的裝修。像Equinix、Digital Realty這類資料中心租賃公司，以及CBRE、JLL這類房地產公司，就活在這個分支裡。
這7.5美元的特徵是壽命最長，15年到30年。在圖裡，這是最細的分支，卻是留存最久的物品。
把這100美元換算成實際金額，就能抓到規模感。把Amazon、Microsoft、Alphabet、Meta四家公司2026年的資本支出（capex）指引加總，約為7,250億美元。相較2025年約4,100億美元，增加了77%，而Alphabet在第二季財報發表會上，已把上限提高到2,050億美元。並非所有資本支出都是AI，但大部分都流向AI資料中心。若把圖表的比例原封不動套用到這7,250億美元上，AI晶片這一枝約為1,800億美元，記憶體這一枝約為1,090億美元，電力這一枝約為1,450億美元。這是把BNP的比例單純乘上四家公司加總金額所推導出的數字，只是用來抓規模感，並非精確的分配。
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用不同的尺去量同一個 100 美元，電力就消失了
只看這張圖，電力清清楚楚地佔了 20 美元。但同一座資料中心換一個機構來量，電力這一欄就整個消失了。不是不見了，而是跑進了別的欄位裡。
Epoch AI 在 2026 年 5 月建立了一份對 1GW 規模 AI 資料中心成本的建模資料。假設是美國超大規模業者（hyperscaler）自行擁有，伺服器全部採用 Nvidia GB200 NVL72。算出來的前期資本支出為 379 億美元，組成如下：伺服器 212 億美元（56%）、設施 114 億美元（30%）、網路設備 49 億美元（13%）、土地 1 億 7,000 萬美元、變電設備 1 億 6,000 萬美元。
把這份資料和 BNP 的圖並排放，可以看出三件事。
| 項目 | BNP 巴黎銀行（以 100 美元為基準） | Epoch AI（以 379 億美元為基準） |
|---|---|---|
| 晶片・伺服器 | 50 | 56 |
| 網路 | 15 | 13 |
| 電力 | 20 | 包含在設施內 |
| 冷卻 | 7.5 | 包含在設施內 |
| 建築・土地 | 7.5 | 30（含電力・冷卻），土地・變電另計約 1 |
第一，晶片和網路兩份資料幾乎一致。50 對 56，15 對 13。不管用哪把尺去量，IT 設備都佔了三分之二。第二，電力 20 美元加冷卻 7.5 美元加設施 7.5 美元合計的 35 美元，在 Epoch 裡被合併成設施這一項的 30 美元。Epoch 用的是建設成本指數，而這個指數把建築物內的電氣・機械設備也算進建設成本裡。第三，Epoch 裡變電設備只佔 0.4% 的原因，是因為這個模型只假設用電網供電，完全沒有納入自建發電。BNP 用 10 美元計入的電網連接與備用電源這一支，在 Epoch 裡幾乎不存在。
這不是在說哪一邊錯了。第 181 期我曾寫過，8,000 億美元的市場規模會因定義不同而雙向擺動，同樣的事情也發生在成本結構圖上。電力究竟是佔 20 美元還是 0 美元，並不是資料中心本身變了，而是拿尺的人把電氣設備放進了哪個抽屜的問題。所以引用這張圖、想說「電力佔 AI 投資的 20%」的時候，一定要附上「這是 BNP 分類標準」這個標籤。
不過有一個數字，兩份資料完全一致。Epoch 把這 379 億美元按資產壽命換算成年度成本，IT 設備用 5 年，設施用 14 年計算。這樣算下來，年度總持有成本 85 億美元中，伺服器佔了 50 億美元，也就是 60%。在前期資本支出中佔 56% 的伺服器，到了年度成本裡變成了 60%。設施則反過來縮小了。這 4 個百分點的差距，正是本期特刊的核心所在。
100 美元中有 65 美元會在 5 年內從帳面上消失
設備投資是一次性支出，但會計是把這筆錢按資產壽命分攤成費用。這叫做折舊5，要分攤幾年則稱為耐用年限。超大規模業者（hyperscaler）公開的伺服器耐用年限如下：微軟 6 年、Alphabet 6 年、Meta 5.5 年、亞馬遜 5 年。亞馬遜從 2025 年 1 月起，把部分伺服器的耐用年限從 6 年縮短為 5 年，理由是 AI 技術變化速度加快，伺服器比以前更快過時。相反地，Meta 在 2025 年把耐用年限從 5 年延長為 5.5 年。同一時期、面對同樣的零組件，一邊在縮短壽命，一邊在延長壽命。
建物和電力設備活在完全不同的時間尺度裡。資料中心建物是 15 到 30 年，變電站與輸電線是 30 年以上，發電設備是 20 到 40 年。Epoch 給設施 14 年的假設，也是遵循這個慣例。讓我們把這兩種時間尺度疊到 BNP 的圖上。如果不按部門而是按壽命重新分組這 100 美元，圖像會變成這樣：
| 壽命 | 金額 | 包含什麼 | 5 年後帳面餘額（大約） |
|---|---|---|---|
| 短命資產 （3~6 年） | 65 美元 | AI 晶片 25 · 記憶體 15 · CPU 與伺服器 10 · 網路 15 | 接近 0 美元 |
| 中期資產 （5~15 年） | 3.5 美元 | 冷板 1.5 · CDU 2 | 依機架更換週期而定 |
| 長壽資產 （15~40 年） | 31.5 美元 | 電網連接與發電 10 · 配電 6.5 · 電氣工程 3.5 · 冰水機組 2.5 · 其他冷卻設備 1.5 · 建物 4 · 內部設施 2.5 · 土地 1 | 剩下約 25 美元 |
這張表是我把 BNP 的數字依壽命標準重新分類後的衍生資料。把冷卻設備的 7.5 美元拆成附屬於晶片的零件與建物設施，這也是我自己的判斷。不過即使稍微改變分類方式，結論也不會動搖。100 美元中約 65 美元會在 5 年內從帳面上消失，約 30 美元則會在此後繼續留存 20 年以上。Epoch 指出伺服器從先期投資佔比 56% 成長到年度費用佔比 60%，原因也在這裡。壽命越短，每年必須攤還的比例就越大。
我想說的重點不是會計本身。這個壽命差異的意思是，同一張 AI 設備投資的圖裡，其實藏著兩門完全不同的生意。
短命資產這 65 美元所代表的生意，是一種週期性重複營收的結構。GPU 名義壽命是 5 年，實際上 3 年就會被下一代淘汰。超大規模業者哪怕只想維持現有的 AI 產能，每 5 年就得重新花掉這 65 美元，若想擴大產能，還得在此之上再花更多。所以輝達的營收反映的不是設備投資總額，而是設備投資的年增量，只要哪一年增量停止成長，成長率就會急劇下滑。記憶體是如此，光收發模組也是如此——GPU 世代一換，收發模組的規格也會跟著換，因此需要一併更換。這門生意的優點是需求會不斷回頭，缺點則是需求一旦冷卻就會立刻停止。只要把更換延後一年，相對應的營收就會消失。
長壽資產這 35 美元所代表的生意，則是一次性的結構。變電站一旦蓋好就會屹立 30 年，這段期間不會有新的訂單。所以這類公司的營收不會爆發式成長，取而代之的是很長的在手訂單（backlog）。伊頓（Eaton）、Vertiv、Quanta Services 這類公司在財報發布時，之所以先公布的是在手訂單而不是營收，原因就在此。這門生意的優點是即使需求冷卻，已經拿到的訂單也能撐過好幾年；缺點則是即使需求重新升溫，也無法快速增加供給。變壓器 5 年的交貨前置時間（lead time）就是證據。
把這個重複性結構換算成數字，就能看到一條底線。四家公司預計在 2025 年花費約 4,100 億美元，2026 年花費約 7,250 億美元。若在此基礎上乘上短命資產比例 65%，等於這兩年裡投入了約 7,400 億美元的 5 年壽命設備。這批設備的壽命會在 2030 年前後和 2031 年前後結束。就算假設屆時 AI 需求一步都沒有增加，光是要維持現有產能，到那個時間點也得再花一次類似規模的金額。這是即使沒有成長也會發生的更換需求，也是晶片、記憶體、收發模組公司 5 年後至少可以期待的底線。當然，這是把 BNP 的比例和 5 年耐用年限套用在財測合計數字上得出的衍生計算，僅供參考方向。不過，這條底線的存在本身，正好解釋了為何短命資產這門生意即使景氣退燒，也不會完全熄火。
這兩門生意在 AI 需求轉弱的那一刻，反應方式完全不同。晶片這邊從第一季開始訂單就會減少。電力這邊由於變電站已經動工，無法喊停，接下來的 2 到 3 年還是會照常進行。反過來說，若需求重新回升，晶片這邊下一季就會反應，電力這邊則要等 5 年後才會反應。所以同樣一句「AI 基礎建設受惠」，裡面其實裝著兩支反應速度相差 20 倍的時鐘。
韓國坐在 15 美元的欄位裡，也坐在圖裡沒畫出來的 20 美元欄位裡
現在讓我們重新從韓國的角度看這張圖。圖中韓國企業最顯眼的就是三星電子和SK海力士，兩者都在記憶體 15 美元的欄位裡。網路、電力、冷卻、設施的 85 美元欄位裡，沒有任何一個韓國名字。光看這張圖，韓國就是坐在 AI 設備投資 15% 那個位子上的國家。
先把這個位子的性質講清楚。前面表格裡，記憶體 15 美元屬於短命資產那一邊。這是每 5 年循環一次的重複需求，而且每次 GPU 世代更迭時 HBM 世代也會跟著換，實際上輪替得更頻繁。它緊貼在 AI 晶片 25 美元旁邊，跟著同一個時鐘走。這是個好位子。但好的理由和危險的理由是同一個。只要超大規模資料中心業者的設備投資成長停一年，這個欄位當季就會跟著晃動。219 期寫過記憶體是 AI 半導體的下一個戰場，這次的圖多提供的資訊是：那個戰場正建立在重複需求之上。183 期談過SanDisk向客戶拿到 4 年期供貨承諾書。這份承諾書的意義在這裡又能重新解讀一次——在短命資產的生意裡，長期合約是一種試圖把重複需求固定成長壽資產的嘗試。這就是記憶體公司死抓著與超大規模資料中心業者簽多年合約不放的原因。
不過圖裡還漏了一個韓國的名字。電力 20 美元的欄位。HD現代電機（HD Hyundai Electric）是北美變壓器市場第一名，2026 年 7 月 6 日將年度接單目標從 42 億 2,200 萬美元上調 22.8% 至 51 億 8,500 萬美元。原因是北美 AI 資料中心投資與老舊電網汰換需求。第二季末在手訂單餘額為 84 億 9,000 萬美元。該公司正在阿拉巴馬州興建第二座工廠，2027 年 4 月既有工廠增建完成後，電力變壓器產能將增加 50%。曉星重工業（Hyosung Heavy Industries）已三度擴建田納西州曼菲斯工廠，並以高壓直流輸電（HVDC）技術打入原本由少數企業寡占的市場。以 2025 年為基準，曉星重工業、HD現代電機、一進電氣（Iljin Electric）的營業利益分別較前一年成長 122%、49%、90%。
BNP 那張圖在電力欄位裡畫進了伊頓（Eaton）、三菱電機、NextEra，卻漏掉了韓國企業，這是這張圖的侷限。畢竟是挑幾個代表性案例，才會被遺漏，並不代表資金沒有流向那裡。所以說，韓國其實同時坐在兩個位子上：15 美元的短命資產欄位，以及 20 美元的長壽資產欄位。
這兩個位子的時鐘不一樣。記憶體以季度為單位變動，毛利率大幅震盪。變壓器的在手訂單堆了 2 到 3 年份，擴建要花 2 年，而一旦賣出去，往後 30 年都不會有回頭訂單。2026 年上半年韓國股市裡被同樣冠上「AI 相關」名號、一起漲上去的這兩個產業，實際上做的是性質相反的生意。209 期寫過SK海力士槓桿 ETF 買盤中有 92% 是散戶。那筆資金買的並不是「AI 受惠」，而是 5 年期重複需求的波動性。如果同樣一筆錢流向變壓器公司，買到的則是 30 年期一次性訂單的積壓訂單（backlog）。這不是說哪一邊比較好，而是說這是兩種不同的東西。
讀到這裡的話，以後聽到「AI 基礎設施受惠股」或「AI 受惠產業」這種說法時，可以問三個問題。
- **那家公司在 100 美元裡的哪一個欄位？**是 AI 晶片的 25 美元、光收發模組的 5.5 美元，還是土地的 1 美元，市場規模會相差 25 倍。
- **那個欄位的資產壽命是幾年？**如果是 5 年，就是重複需求加劇烈波動；如果是 30 年，就是一次性需求加長期積壓訂單。
- **那個欄位的瓶頸在供給端還是需求端？**像變壓器這種前置期長達 5 年的東西，就算需求降溫，營收也會維持一段時間；但像 GPU 這種一旦供給鬆動，需求變化會立刻反映在業績上。
回答不出這三個問題的個股推薦，就是沒看這張圖說話。附帶一提，這篇文章並不是在建議買進或賣出特定個股或商品。投資判斷及其結果由本人自行負責，文中所列數字是根據公告與報導確認當下的數值，如今可能已經有所變動。
Oswarld觀點
第一次看到這張圖時，我讀到的是「誰在賺錢」。第二次看時，我看到的是「誰站在哪個時間軸上」。第二種讀法更有用。錢流向哪裡，每季都會變，但資產的壽命在技術改變之前是不會變的。
AI 泡沫論爭也可以用這種讀法重新檢視。所謂泡沫破滅，大多說的是 65 美元那一邊的事——不買下一代 GPU、延後記憶體訂單、跳過收發器（transceiver）更換。這種事確實可能很快發生，而且能在一季之內就壓垮那一邊公司的營收。但 35 美元那一邊的故事不一樣。已經蓋好的變電站、已經鋪好的輸電線、已經蓋好的建築物，就算泡沫破了也還在那裡。第 192 期我們談過 1840 年代英國的鐵路泡沫，鐵路公司的股票消失了，但鐵軌留了下來，下一個世代的人在那些鐵軌上做起了生意。AI 資本支出裡的那 35 美元，就是那條鐵軌。
所以我會把「AI 投資是不是過度了」這個問題拆成兩個來聽。65 美元是不是過度，取決於下一代模型是否用現在的 GPU就夠用；35 美元是不是過度，取決於那些電力和建築物除了 AI 之外還能不能用在別的用途上。這兩個問題的答案可能不一樣。以我來看，現在韓國市場把這兩者混為一談、用同一個詞來稱呼的習慣，才是最大的誤讀。
結語
這一期，我把一張圖看了三遍。第一次是按部門讀，看到 100 美元分裂成晶片 50、電力 20、網路 15、冷卻 7.5、設施 7.5。第二次是用另一家機構的尺去量，確認了電力這 20 美元，光靠一個分類標準，就可能藏進「設施」裡面。第三次是按壽命讀，看到 65 美元會在 5 年內消失，35 美元則能活 30 年。韓國在這兩個時間軸上各坐了一個位置，而這兩個位置只是名字相同，事業內容卻不一樣。
如果您再看一次那張圖，現在會先看到樹枝的粗細，而不是先看到廠牌的商標；比起粗細，更會先注意到每根樹枝各自代表幾年的壽命。只要記得就算把輝達遮起來看，剩下的還有 75 美元，就能明白 AI 新聞裡有四分之三是從哪裡來的。也可以看出，這 75 美元中留存最久的那筆錢，正流向那些最不張揚的公司。下次聽到 AI 基礎建設的話題時，請只問三個問題：那家公司位在哪一格？那一格的東西壽命有幾年？那一格的瓶頸是供給還是需求？如果答得出來，那就是看懂了整張圖的故事；如果答不出來，那就只是看了商標而已。
💬 讀者您工作的公司，或您感興趣的公司，位在這張圖的哪一格？請在留言中告訴我們那一格的名稱，以及該格資產的壽命大概是幾年。如果您能找出圖中沒有列出的韓國企業名稱，那就更好了。
📨 如果您身邊有同事習慣把 AI 相關股票統統歸類成一句「受惠股」，請把這篇文章轉發給他們。
參考資料與延伸閱讀
核心來源
- BNP Paribas Equity Research 估算，SankeyMATIC 製圖，〈How $100 in AI Infrastructure Spending Breaks Down〉（cloudnews.tech 重新編製），2026 年 9 月 3 日。連結 ··· 整理了本期所談生機圖的原始出處與各部門數值的解說。moomoo 版本是對這份估算的再加工。
- Amelia Michael、Ben Cottier，〈Servers account for 60% of the total cost of ownership of a one-gigawatt AI data center〉，Epoch AI，2026 年 5 月 14 日。連結 ··· 1GW 資料中心的成本模型。前期投資 379 億美元的構成與年化方法、前提假設與限制都以試算表公開，方便與 BNP 的圖表對照。
- Yahoo Finance，〈Meta, Microsoft, Amazon, and Alphabet are about to spend a shocking amount of money to dominate the AI era〉，2026 年 6 月 3 日。連結 ··· 收錄四家公司 2026 年設備投資合計 7,250 億美元，以及高盛對 2030 年前累計展望的預測。
- Financial News（於 Daum 轉載），〈「北美變壓器龍頭」HD現代日立今年接單目標上調 23%〉，2026 年 7 月 6 日。連結 ··· 報導接單目標從 42 億 2,200 萬美元上調至 51 億 8,500 萬美元的更正公告。
- Han’s Economy（於 Daum 轉載），〈HD現代日立，下一個動力是「資料中心」〉，2026 年 8 月 4 日。連結 ··· 整理了第二季業績、訂單餘額 84 億 9,000 萬美元，以及北美市場過度集中的風險。
- Dailian，〈「關稅我們來付」……連美國也在排隊的 HD現代日立、曉星重工業〉。連結 ··· 內含證券公司分析，指出超高壓變壓器的交期最長已拉長到 5 年。
背景知識
- Global Data Center Hub，〈What a Data Center Actually Costs: CapEx Breakdown and the Drivers That Move It〉，2026 年 9 月。連結 ··· 從實務者視角整理了建築 15~30 年、伺服器 3~5 年的攤提差異，以及每 MW 建設成本的結構。
- Dealsite，〈曉星重工業‧HD現代日立‧LS Electric‧一進電氣 2025 年業績〉。連結 ··· 韓國四家電力設備公司 2025 年營業利益成長率的出處。
相關past期
- 以為只要買 GPU 就好？AI 基礎設施戰爭真正的勝負點 ··· 第 17 期。首次整理晶片、電力、記憶體三軸的一期。
- 資料中心停擺，既不是因為錢，也不是因為晶片 ··· 第 141 期。變壓器交期長達 5 年的現場報導。
- 8,000 億美元，全世界最有名的錯誤數字 ··· 第 181 期。定義一變，數字就變的故事。
- AI 半導體的下一個戰場是記憶體 ··· 第 219 期。記憶體那 15 美元格子的內部結構。
📝 術語說明
각주
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生機圖（Sankey diagram）：以線條的粗細表示流量大小的圖表。左側的總量往右側延伸時分成多個支流，每個支流的粗細代表其所占份額的大小。常用於繪製能源流動或預算分配。 ↩
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HBM（高頻寬記憶體）：將 DRAM 晶片多層堆疊、緊貼在 GPU 旁邊的記憶體。透過比一般記憶體寬得多的通道傳輸資料，已成為 AI 加速器的必要零件。由三星電子、SK 海力士、美光三家公司生產。 ↩
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光收發器（optical transceiver）：將電訊號轉換成光訊號經由光纖傳送，並將接收到的光訊號再轉換回電訊號的零件。用於資料中心內連接伺服器機架與交換器，隨著 GPU 世代更新、所需速度提升，也會跟著替換。 ↩
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CDU（冷卻水分配裝置）：將冷卻水送往貼附在晶片上的冷板，並將升溫後的水回收送至建築冷卻設備的裝置。在液冷資料中心中，扮演機架與建築設備之間的中繼角色。 ↩
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折舊與耐用年限：折舊是一種會計方式，不將購買設備的支出一次列為費用，而是在使用期間分期認列成本；這段使用期間稱為耐用年限。若拉長耐用年限，每年認列的費用會減少，當年度的利潤便會增加。 ↩
