OpenAI的ChatGPT推出後，生成式AI技術迅速發展，對算力需求大增。GPU、ASIC等晶片構成的AI伺服器是算力的基礎，使NVIDIA的GPU成為AI資料中心的核心，營收大增。除了NVIDIA，其他關鍵技術公司也在此波AI浪潮中受益。
AI資料中心對電力需求極大，無電力則無算力。AI GPU效能提升的同時，功耗也大幅攀升。傳統資料中心的伺服器機架功率不及AI專用資料中心，電力供給成為AI發展的關鍵。電力輸送網路也需要更新升級，以應付龐大需求。
微軟、亞馬遜、Alphabet和Meta等四大雲端業者，作為AI的「通路」，讓使用者能便捷存取AI資料。除了提供雲端服務，這些業者也積極開發AI應用程式，成為AI服務供應商。為此，它們投入大量資金自建雲端算力，並租用其他AI資料中心業者之算力，資本支出不斷增長。
隨著AI資料中心快速建設，鴻海、廣達等AI伺服器組裝廠也忙於生產。全球各地積極投入AI基礎建設，這些組裝廠的需求也隨之增加。然而，文章提醒，AI基礎設施建設速度過快可能導致算力過剩、供過於求。
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