2023年，AI系統通過了美國律師資格考；2025年，這項技術又協助科學家找出阿茲海默症的潛在病因；到了今年五月，AI解決了一個困擾數學界80年的難題。
這都還只是起點。從美國中西部到波斯灣，數百座正在興建的大型資料中心將在未來幾年陸續上線。它們將帶來科技史上前所未有的龐大運算能力，讓科技界曾經令人驚嘆的各種突破，都逐漸成為日常。
「這是人類歷史上規模最大的基礎設施建設，」晶片公司Etched的共同創辦人華欽（Rob Wachen）如此形容。Etched已募資超過10億美元，準備用來應付AI零組件的龐大需求。
提供運算能力給Anthropic、OpenAI等AI公司的亞馬遜，其基礎AI模型負責人德桑蒂斯（Peter DeSantis）也表示，自2022年以來，公司的運算能力已經翻倍，預計到明年還會再翻一倍，「你很難想像這規模到底有多大，」他說。
這股擴張浪潮背後的核心信念是「規模法則」：只要輸入更多的數據和運算能力，AI就能承擔更多人類責任，解決更複雜的任務。
AI領域的領導者相信，擁有最強大運算能力的人，將能創造出最先進的AI系統，並贏得這場競賽。
狂飆與隱憂
當運算能力愈來愈強，資料中心的規模也隨之擴大。研調機構Epoch AI的數據指出，目前全球資料中心內約有2,000萬個AI晶片（以輝達的H100晶片為基準計算）。這個數字。預計每九個月就會翻倍，到了2028年底，全球將擁有約2億個AI晶片，是現在的10倍。
麥肯錫的報告進一步預測，在當前的採用趨勢下，全球資料中心的需求量可能在2025年至2030年間增加近兩倍。此外，新一代的資料中心將結合超大型訓練園區、改建的雲端設施，以及更貼近使用者的網路。
這場軍備競賽的規模令人暈眩。
2022年，OpenAI利用一個位於愛荷華州的小型資料中心開發出ChatGPT的雛形；如今，馬斯克的xAI在孟菲斯斥資數十億美元打造的資料中心，已經裝載了超過10萬個AI晶片；而在威斯康辛州，微軟正在擴建的資料中心，一旦在2028年完工，其運算能力將是當初訓練ChatGPT機器的100倍以上。
然而，基礎設施的擴張競賽也伴隨著隱憂。
標普全球指出，自2022年底以來，大型IT和AI公司傾向超前部署，在需求出現前就先建設。但風險是，如果AI的普及率不如預期、硬體效率提升導致需求減少，或是出現新技術（如量子運算），都可能導致這些龐大的資料中心面臨閒置。
諾貝爾經濟學獎得主阿吉翁（Philippe Aghion）警告：「每次發生技術革命，都會出現這種泡沫破裂的情況，」「AI就像是第四次工業革命，它同樣具有產生泡沫的特性。」
此外，環境問題也浮上檯面。資料中心需要消耗巨量的電力和水資源，到2030年底，全球資料中心的耗電量預計將增加4倍，超過南美洲和非洲所有國家用電量的總和。這樣破壞環境的趨勢，已經不斷引起美國各地居民抗議。
美中AI角力：爭奪運算霸權
值得關注的是，擴建AI基礎設施，不僅是科技巨頭間的競賽，更牽動著地緣政治變局。
目前，美國擁有約5,500座資料中心，是第二名國家的10倍，讓它在這場競賽中遙遙領先。
根據Epoch AI的估計，亞馬遜、Google、微軟和Meta等美國公司控制了全球約80%的AI運算能力。光是Google一家公司的AI晶片數量，就被認為是全中國公司總和的4倍。
另一邊，中國面對美國的出口管制和技術封鎖，正傾全國之力急起直追。中國將AI基礎設施列為國家優先戰略，積極發展本土晶片，並擴建資料中心。
儘管中國陣營面臨挑戰，中國新創公司如月之暗面和DeepSeek，仍成功開發出強大的AI模型，並以開源的方式廣受歡迎。
然而，研調機構SemiAnalysis的分析師納諾斯（Jordan Nanos）指出，由於缺乏足夠的運算基礎設施，目前AI在中國的日常應用仍受到限制。
他預估，在中國能量產本土晶片之前，未來四到五年內，美國在資料中心方面的領先優勢可能會繼續擴大；但他也警告，「這個優勢終究會消失。」
震盪勞動市場
在日常生活中，AI對勞動市場的衝擊也日益鮮明。
一項名為「遠端勞動指數」（Remote Labor Index）的新評估方法顯示，AI模型處理常見自由接案工作（如開發手機遊戲）的能力正在快速提升。去年十月，領先的AI模型只能完成2.5%的任務；但到今年七月，Anthropic的Fable AI模型已經能完成16%。
史丹佛大學數位經濟實驗室主任布林優夫森（Erik Brynjolfsson）預測，「將會有數以百萬計的工作被摧毀，同時也會創造數以百萬計的新工作，」「這將是一個非常艱難的過程，即使有新工作產生，也不會是原本的那些工作了。」
Google首席科學家迪恩（Jeff Dean）則預期，接下來，AI代理人將能承擔更多責任，各種白領任務完全自動化並非不可能，「我們正處於初期階段。」
（資料來源：NYT, McKinsey, S&P Global, Bloomberg）
