AI 循環週期 關鍵量化指標
想要深入評估 AI 循環週期，需要考量許多因素，例如 輝達 AI 晶片技術將如何發展演進、AI 伺服器相關供應鏈能否跟上市場需求順利出貨、AI 應用何時開始大量商業化 等等，其中，最直觀並且可量化的關鍵指標就是 全球4大 CSP 資本支出，因為這是驅動 AI 產業的關鍵力量，也是所有法人投資機構密切關注的指標。
2022年11月，OpenAI 正式推出生成式 AI 對話機器人 ChatGPT，生成式 AI 需求開始爆發 ，2023-24年 全球4大 CSP 持續加大資本支出，搶購輝達 GPU 以建立 AI 資料中心，也為台灣的半導體和伺服器產業帶來巨大的成長力道，這是 AI 時代的第 1 波投資浪潮。
( 資料來源 : 優分析「產業報告」全球 & 台灣 AI 伺服器產業即時動態 )
2025年 全球4大 CSP 資本支出展望
根據 優分析「產業報告」全球 & 台灣 AI 伺服器產業即時動態，隨著生成式 AI 需求持續提升，2024財年 全球4大 CSP 資本支出預計高達 2089 億美元，年增 50%，是近幾年增長最快的年度，2025財年 預計為 2558 億美元，年增 18%，雖然有所趨緩，但也是相當不錯的數據。
其中，Meta 2025年 資本支出年增率最高，達到 33%，顯示出企業在 AI 基礎設施上的積極投資，再考量到 2025年 GB200 AI 伺服器機櫃即將放量出貨，如果供應鏈能順利提高供貨能力，全球4大 CSP 資本支出有望再度上修。
( 資料來源 : 優分析「產業報告」全球 & 台灣 AI 伺服器產業即時動態 )
2026年 AI 週期 有可能開始放緩
每個產業都有其循環週期，AI 產業也不會是個例外，雖然 2025年 GB200 即將放量出貨，但是當其達到交付高峰後，主要 CSP 的資本支出就可能明顯放緩，而可能放緩的主要原因有2個 :
首先，GB200 因為採用 CoWoS-L 先進封裝技術，能將兩個 GPU 封裝在一起，再加上NVLink 頻寬從 112 提升到 224 Gb/s ，整體效能可說是取得大幅提升，相比輝達 H100，效能整整提升了 5 倍左右，但是下一代晶片 GB300 的技術和規格並沒有跳躍式升級，所以效能提升幅度也沒有那麼明顯，在這種情況下，主要 CSP 的資本支出就不會有特別明顯的增長，
其次，2024 年 7 月以來，GB200 已經因為許多供應鏈相關問題，頻頻傳出延遲出貨的聲音，如果相關供應鏈無法順利解決問題，可能會影響 GB200 的交付時間和市場接受度，進而影響 AI 發展的進程。
( 資料來源 : 優分析「產業報告」全球 & 台灣 AI 伺服器產業即時動態 )
2027-28 年 AI 半導體有望迎來下一個超級投資週期
根據 優分析產業數據中心 的資料顯示，主要 CSP 的資本支出再度加速的時間點，大概會落在 2027-28 年，主要是因為輝達 AI 晶片將從 Rubin 升級到 Rubin Ultra，這將是第 2 次 AI 系統性能大幅提升的重要時期。
Rubin Ultra 不僅會將 CPU 數量由原本的 2 個提升到 4 個，也會把 NVLink 頻寬從 224 提升到 448 Gb/s，再加上其他技術和規格的升級，效能將會有非常顯著的提升，並再次為整個 AI 產業帶來巨大的成長動能。
( 資料來源 : 優分析「產業報告」全球 & 台灣 AI 伺服器產業即時動態 )
重要結論
想要成功投資 AI 產業，必須先瞭解 AI 循環週期，2024 年是 GB200 的超級投資週期，因此許多 AI 相關產業的股價一路上漲，但隨著 GB200 放量出貨並慢慢接近高峰的時候，股市可能會面臨回檔修正的風險，投資人應謹慎對待。當然，隨著 AI 進入下一個超級投資週期，股市表現也有望再度令人驚豔。
