2025年11月15日（優分析／產業數據中心報導）⸺ AI Factory 是支撐未來所有 AI 應用的核心基礎設施，其本質是一套專為 AI 訓練、推論與資料處理打造的加速運算工廠。未來八年內，所有運算活動都將逐步遷移到這類平台，使 AI 成為社會的「新作業系統」。

為何 AI 工廠成為新一代運算的主戰場？

根據 Bleeding Edge 創辦人 Sergio Rosengaus 的說法，隨著 AI 功能滲透到手機、電腦及日常應用，「所有應用與系統最終都會遷移至 AI 平台」，因此必須建構能支撐龐大模型運算的新基礎設施。這些 AI 工廠需要高度加速運算的架構，搭配像是 Nvidia GB300 等專門處理大量平行運算的晶片，以承載基礎模型（foundational models）的訓練與推論需求。

此外，AI 工廠的佈建不僅涉及晶片與伺服器，也需考量內部高頻資料傳輸、能耗管理與冷卻基礎設備，使其成為一種結合硬體、能源與資料治理的複合式工業系統。

在技術層面，AI 工廠包含高速傳輸管線、具備平行計算能力的 AI 加速器、資料儲存架構以及模型訓練平台。Nvidia 的 GB300 晶片扮演「AI 工廠引擎供應商」角色，支援高度複雜的模型運算。

在能源面向，AI 工廠對電力需求極高。全球資料中心則預估在 2023 至 2030 年成長165%，平均年增15%，使能源壓力進一步加劇。

誰在使用 AI 工廠？——三大類受益者

AI 工廠的最大使用者分成三大類：全球科技巨頭、AI 模型開發公司，以及新興 AI 雲端供應商；而在國家層級，AI 工廠也因資料治理需求而分散部署，逐步形成跨地區的網狀算力體系。

AI 工廠不只供應算力，也提供企業、政府與新創打造自有生成式 AI 能力的基礎，使得人工智慧產業鏈進一步擴張至資料、模型、運算與應用等多個層面。

AI 工廠的使用者首先包含微軟與亞馬遜等大型科技企業，用於新增 AI 功能；其次是 OpenAI、Anthropic、Google、Mistral 與 DeepSeek 等全球模型開發公司；最後是一批新興 AI 雲服務供應商，如 Nebius 與 CoreWeave。

Bleeding Edge 創辦人 Sergio Rosengaus 強調，為因應各國資料治理規範，AI 工廠將在不同國家逐步部署，且不再集中於單一地區，而是以「星座式互聯工廠」的形式分散架構，以減輕能源壓力並提升可用性。

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