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title: "英偉達數據中心成本大漲，這筆賬對科技巨頭還划算嗎？"
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description: "伯恩斯坦測算顯示，英偉達 Vera Rubin NVL72 機架成本高達 910 萬美元，單吉瓦 AI 數據中心投資接近 470 億美元。但憑藉算力較 Blackwell 提升 3.5 倍、單位資本算力效率大幅改善，鉅額支出仍具經濟合理性。內存、供電與基板廠商成為主要受益者，而 LPDDR 供應短缺或成為未來擴產瓶頸。"
datetime: "2026-06-08T12:41:24.000Z"
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# 英偉達數據中心成本大漲，這筆賬對科技巨頭還划算嗎？

搭載英偉達最新一代 Vera Rubin 架構的 AI 數據中心，造價正遠超市場此前預期。據伯恩斯坦研究最新測算，**單個 Vera Rubin NVL72 機架成本高達約 910 萬美元，整體數據中心資本支出已攀升至每吉瓦約 470 億美元——**但與此同時，算力性價比的持續提升，令這筆鉅額投入對科技巨頭而言仍具經濟合理性。

據追風交易台，伯恩斯坦分析師 Stacy A. Rasgon 等人在 6 月 8 日發佈的研究報告中指出，**此前媒體廣泛流傳的"約 800 萬美元每機架"報價，系基於過時的內存價格，嚴重低估了實際成本。核心分歧在於高帶寬內存（HBM）：當前 HBM 4 價格約為每 GB 16.6 美元，但預計到 2027 年 Vera Rubin 大規模出貨時，價格將升至每 GB 約 53 美元，且英偉達很可能通過動態定價機制將成本轉嫁給終端客户。**

成本上漲並未動搖伯恩斯坦對英偉達的看多立場。該機構維持英偉達"跑贏大市"評級，目標價 315 美元。報告同時指出**，Vera Rubin NVL72 機架的 FP8 算力達到每秒 2520 拍次浮點運算（PFLOPS），較上一代 Blackwell 的 720 PFLOPS 大幅躍升，每吉瓦及每美元所能獲得的算力均顯著提升，有望進一步推動 AI 應用普及。**

## 機架成本：910 萬美元的底層邏輯

伯恩斯坦採用自下而上的方法，對 Vera Rubin NVL72 機架進行逐項拆解，**最終得出約 910 萬美元的成本估算。**

GPU 仍是最大單項成本。報告顯示，Rubin GPU 售價約為每顆 5.5 萬美元，每個機架配備 72 顆 GPU，僅 GPU 本身成本即達 396 萬美元，佔機架總成本近半。此外，每機架 36 顆 Vera CPU 合計貢獻約 18 萬美元。

內存與存儲成本大幅抬升，是本次估算與市場預期產生分歧的主要來源。伯恩斯坦預計該項成本約為 320 萬美元，遠高於按歷史價格測算的約 200 萬美元。其中，HBM 4 貢獻約 109 萬美元，CPU DRAM（LPDDR5X）約 80 萬美元，直連存儲約 128 萬美元。報告特別提示，內存與存儲價格波動劇烈——NAND 價格自 2023 年 4 月低點至 2026 年 5 月已累計上漲 11.3 倍，年化漲幅達 115%，投資者需持續跟蹤價格變化以維持預測準確性。

網絡、冷卻與供電合計貢獻約 200 萬美元。其中，網絡成本約 127 萬美元，包括 NVLink 交換機約 25 萬美元、線纜約 24 萬美元、背板及其他規模擴展組件約 38 萬美元，以及 SpectrumX 交換機約 20 萬美元；冷卻約 16 萬美元，供電約 15 萬美元。

## 每吉瓦 470 億美元：全棧數據中心的真實賬單

從單機架成本推算至整體數據中心資本支出，數字更為驚人。

Vera Rubin NVL72 機架額定功耗為 220 千瓦，伯恩斯坦估算機架耗電約佔數據中心總用電量的 78%，由此推算每吉瓦可容納約 3557 個機架，對應機架成本約 323 億美元。疊加每吉瓦約 150 億美元的物理基礎設施成本（含機械電氣設備及土地建築），全棧 AI 數據中心資本支出約為每吉瓦 473 億美元，較上一代 Blackwell 週期的約 405 億美元進一步提升約 17%。

運營成本結構同樣值得關注。報告指出，即便以每千瓦時 0.15 美元的較高電價計算，每年運營一吉瓦數據中心的電費約為 13 億美元；人員成本幾乎可以忽略不計，最大型數據中心僅需 8 至 10 名員工。相比之下，按 6 年折舊週期計算，年均折舊成本約達 79 億美元，是運營成本的主要構成。由於 IT 硬件（服務器、網絡設備）折舊年限（4 至 6 年）遠短於機械電氣設備及土地建築，真實經濟成本中服務器與網絡的權重實際上高於現金資本支出所呈現的比例。

## 算力躍升：成本上漲的對沖邏輯

儘管每吉瓦資本支出持續攀升，算力性價比的改善為這筆投入提供了經濟依據。

伯恩斯坦數據顯示，**Vera Rubin NVL72 機架的 FP8 算力為每秒 2520 拍次浮點運算，是 Blackwell（720 PFLOPS）的 3.5 倍。**換算至每吉瓦維度，**Vera Rubin 可提供約 8960 EFLOPS 的 FP16 稀疏算力，較 Blackwell 的 4269 EFLOPS 翻倍有餘；每十億美元資本支出對應的算力亦從 105.5 EFLOPS 提升至 189.3 EFLOPS。**

報告同時指出，在算力高度緊張的環境下，數據中心運營商傾向於儘可能延長 GPU 使用壽命，並優先將新建產能用於部署新一代 GPU。若因電力或物理基礎設施限制無法新建，運營商可能需要考慮下線舊 GPU 以騰出空間部署新芯片。

AI 需求端的加速亦為持續投入提供支撐。報告援引數據稱，Anthropic 年化營收已從 2025 年底的 90 億美元飆升至 2026 年 5 月的 470 億美元，且該公司表示受算力限制，不得不主動放棄部分客户和收入。

## 供應鏈影響：誰是贏家，誰承壓？

成本結構的變化正在重塑 AI 供應鏈的受益格局。

內存是最大的結構性受益方向。CPU DRAM 規格較上一代提升 320%（以 TB 計），遠超 HBM 和 NAND 約 50% 的增幅。伯恩斯坦還提到，CXL 內存用於 KV 緩存的應用正在增加，若供應允許，DRAM 有望獲得超比例受益。

供電組件需求持續擴張。報告顯示，供電內容佔機架成本比例已從上一代的約 1.0% 提升至約 1.6%，800VDC 方案的早期採用進一步推動了這一趨勢。伯恩斯坦維持 Delta Electronics"跑贏大市"評級，目標價新台幣 2620 元，視其為供電內容增長的主要受益者之一。

基板方面，伯恩斯坦認為 ABF 基板需求將持續增長，對 Ibiden 和 Unimicron 持正面看法，後者目標價新台幣 990 元。

相比之下，伯恩斯坦對 CoreWeave 維持"跑輸大市"評級，目標價 67 美元；對 Quanta 維持"跑輸大市"評級，目標價新台幣 250 元。

## 成本仍將上行，電力需求滯後於資本支出

展望未來，伯恩斯坦預計每吉瓦成本將繼續上升，但電力需求的增長將滯後於超大規模雲廠商資本支出的擴張節奏。

報告指出，Rubin 週期每吉瓦成本增幅約為 9%，略高於 Blackwell 週期的 8%。市場一致預期顯示，超大規模雲廠商及新興雲服務商的資本支出將在 2026 年同比增長 69%，2027 年增速放緩至約 13%，這意味着相對平穩的電力容量新增即可支撐持續增長。伯恩斯坦認為，這一表觀矛盾或許恰恰説明市場對超大規模資本支出的預期仍存在上行空間。

值得注意的是，LPDDR 內存的潛在供應短缺可能對 Vera Rubin 及獨立 Vera CPU 的出貨構成制約。英偉達或將選擇以較低默認內存配置出貨，允許客户後續自行擴容，以便客户根據最新內存價格靈活決定最優配置。

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