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AI 熱潮推升 GPU、記憶體與雲端成本，卻同時放大相關企業的議價與獲利能力。從 Nvidia 投資傳聞、CoreWeave 漲價策略，到 Marvell 搶攻資料中心與 Google 客製晶片合作，AI 基礎設施正進入「高成本、高毛利」的新算力時代。
人工智慧熱潮延燒至今，市場原本擔心的是「AI 泡沫」會不會破裂，如今更迫在眉睫的問題，反而變成「算力成本通膨」。從 GPU 漲價、記憶體與儲存裝置報價上升，到雲端運算服務商調高租用價格，一整條 AI 基礎設施供應鏈，正進入高成本、高毛利的新階段。
首先是上游晶片巨頭的動作備受矚目。根據市場消息，Nvidia(NVDA)正洽談入股 AI 搜尋新創 Perplexity，本輪投資估值高達 300 億美元，較一年前上一輪融資估值一口氣拉高逾五成。更關鍵的是，Perplexity 的年化營收在短短數月內就從不到 2.5 億美元躍升至逾 7.5 億美元，顯示只要能取得高性能 GPU 與運算資源，AI 服務商在營收放大與估值提升上幾乎有「加速度」。這也反映出 Nvidia 不只賣晶片，更透過策略投資提前卡位下游應用生態系。
然而，AI 狂潮也帶來實實在在的成本壓力。Truist Securities 指出，隨著 AI 帶動對記憶體和儲存解決方案的需求爆發，GPU 價格持續走揚，Nvidia 最新一代 GPU 報價傳出調升超過 15%，形成所謂的「算力通膨」。對中游雲端運算供應商而言，若無法轉嫁成本，很容易被擠壓利潤空間。
在此背景下，專注雲端 GPU 基礎設施的 CoreWeave 成為典型案例。Truist 分析師認為，儘管 GPU 成本大幅走高，CoreWeave 仍有能力透過漲價維持甚至擴大毛利。該公司在 7 月對旗下 GPU 租用服務全面調漲約 25%，以抵消 Nvidia 提價帶來的成本負擔。Truist 預估，CoreWeave 未來長天期合約的貢獻毛利率，可能從約 24% 提升到 33%，若未來在短天期合約與舊世代 GPU 重簽上再度調整價格，毛利仍有進一步向上空間。
更重要的是，Truist 指出目前雲端 GPU 市場仍屬「供不應求」的環境，供給受限反而讓像 CoreWeave 這樣掌握大量 GPU 資源的玩家，握有極強的定價權。也因此，儘管 GPU 成本上升，市場對 CoreWeave 的風險評估仍偏正面，多數華爾街分析師給予買進評等，並認為其營運環境仍相當有利。
從更廣的半導體產業來看，AI 基礎設施需求也正改寫傳統景氣循環。以 Marvell Technology(MRVL)為例，Wells Fargo 便形容這家公司是「具高度特性化（idiosyncratic）」的晶片廠——也就是說，它的成長節奏已經部分脫鉤於一般半導體產業的景氣波動。隨著 AI 資料中心建置加快，Marvell 今年股價已經在 2026 年大漲 179%，華爾街預估其本季營收可能年增約 35%，每股盈餘則有接近 38% 的成長，全年營收與獲利成長亦被看好有逾四成的年增幅度。
驅動 Marvell 估值進一步上修的關鍵，是其與 Google(GOOGL)的新合作。根據公司向監管機構提交的資料，Marvell 與 Google 達成客製晶片開發協議，Google 更取得未來可認購高達 122 億美元 Marvell 股票的權利。消息曝光後，Marvell 股價在一日內飆漲約 10%。市場解讀，這不只是單一大客戶訂單，而是象徵雲端巨頭願意把關鍵 AI 晶片設計交給專業晶片供應商，進一步鞏固 Marvell 在資料中心與客製 ASIC 領域的地位。
即便如此，AI 相關晶片與記憶體股價並非只攻不守。以追蹤晶片股的 iShares Semiconductor ETF(SOXX)為例，上週就曾大跌 5.5%，本週一盤前再度下挫近 2%。個股方面，Marvell 在前期大漲後也出現近 3.5% 的回檔，Advanced Micro Devices(AMD)與 Intel(INTC)同樣約跌 2%。記憶體與儲存族群如 Western Digital、Seagate Technology、Micron Technology(MU)等，也出現 3% 至 4% 不等跌幅，顯示市場對「AI 概念股是否漲過頭」的疑慮仍在。
不過，從基本面角度觀察，AI 基礎設施鏈條的需求仍相對堅挺。Truist 在分析 CoreWeave 時強調，市場目前真正的瓶頸在於供給不足，而非需求退潮。GPU、記憶體與高速儲存的需求，來自雲端資料中心擴建與 AI 工作負載的爆炸性成長，只要企業與開發者持續導入更大型模型與更多 AI 服務，上游晶片與中游雲端基礎設施的訂單便不易斷層。
然而，投資人也不能忽略「算力通膨」的副作用。一方面，GPU 與記憶體價格的上升將迫使 AI 服務商與雲端平台提高售價，最終可能讓終端企業導入 AI 的成本上升，壓抑部分應用落地速度。另一方面，若市場過度依賴少數幾家 GPU 與雲端供應商的高價策略，長期來看也可能引來監管機構關注，甚至促使大型企業尋求自製晶片或開源方案以降低依賴。
替代路徑也正在形成。部分科技巨頭已經投入自研 AI 晶片，希望減少對外部 GPU 供應商的依賴；同時，雲端租用模式也在演進，透過長約鎖價或資源共用機制，企業試圖避免直接暴露在劇烈波動的 GPU 現貨價格之下。這些趨勢都可能在中長期改變目前「高成本、高毛利」的算力市場結構。
總體而言，AI 基礎設施產業正處於關鍵拐點：需求持續高漲，供給限制造成成本與價格雙雙上升，卻也讓掌握關鍵資源的玩家享有前所未見的定價權。對投資人而言，真正的考題可能不只是「AI 股貴不貴」，而是哪些公司能在 GPU、雲端與資料中心這場算力通膨中，長期維持技術優勢與議價能力，並承受住未來可能出現的價格回調與監管壓力。AI 狂潮不是短暫風潮，而是一場關於成本、資本與算力控制權的長期拉鋸戰。
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