四大雲端服務供應商亞馬遜、微軟、Meta與Alphabet，預計在2026年於AI基礎建設上的資本支出將高達7,000億美元，近新台幣22兆元。這筆金額超越了許多國家的年度GDP，凸顯了科技巨頭在AI領域的巨大投入。這場前所未見的AI軍備競賽，反映出AI技術已成為企業競爭的核心，各家公司都希望透過掌握AI基礎建設來取得領先優勢。
雖然GPU大廠輝達是這場競賽的最大受益者，但AI的運作不僅依賴GPU，還需要從算力、資料、模型到系統平台的完整基礎架構。這使得AI基礎建設的範圍與規模快速擴張，帶動了整個產業鏈的成長。除了專為AI運算設計的晶片，如LPU、NPU，以及大語言模型LLM之外，高品質資料的標註廠商、AI資料庫平台，以及提供雲端算力的廠商等，都因此蓬勃發展。這22兆元的資本支出，不僅為產業鏈注入了資金，也吸引了全球的關注與投資，推動AI基礎建設生態系的爆發性成長。
在AI基礎建設的浪潮下，除了硬體設備外，軟體與平台供應商也扮演著關鍵角色。Anthropic、Cohere、OpenAI等公司專注於開發大語言模型，HuggingFace則提供模型共享與協作平台。Databricks、Pinecone等公司則提供AI資料庫與資料處理工具，協助企業更有效地管理與利用資料。Scale AI等公司則專注於資料標註，確保AI模型能夠獲得高品質的訓練資料。這些多元的參與者共同構建了完整的AI基礎建設生態系。
除了科技巨頭之外，許多新創企業也在AI基礎建設領域嶄露頭角。Astera Labs、Enfabrica等公司專注於開發高速互連晶片，解決AI運算中的資料傳輸瓶頸。Groq、Rebellions、Axelera AI、Celestial AI、DeepX、Etched、Sakana等公司則致力於研發新一代AI晶片，提升運算效能。CoreWeave、Lambda、VAST Data等公司則提供雲端算力與儲存服務，滿足企業對AI運算的龐大需求。G42、WorldLabs、Safe Superintelligence、Sarvam AI、DeepSeek、MiniMax、Moonshot AI、Fireworks AI、Humain、xAI等公司也都在各自的專業領域中，為AI發展做出貢獻。
在全球AI基礎建設蓬勃發展的同時，台灣企業也面臨著機會與挑戰。台灣在半導體製造領域具有優勢，可以積極參與AI晶片的生產與供應。同時，台灣企業也可以發展AI應用服務，例如智慧製造、智慧醫療等，將AI技術應用於各個產業。然而，台灣企業也需要加強在AI演算法、資料科學等領域的研發能力，才能在全球AI競賽中佔有一席之地。
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