鴻海估算：Vera Rubin AI資料中心每GW成本約470億美元，1年電費達13億美元
《wccftech》指出，NVIDIA的Vera Rubin架構正準備進入資料中心導入階段，隨著代理式AI（Agentic AI）興起，整體AI運算需求與成本也同步大幅攀升。
Vera Rubin世代已經到來，首批系統目前已開始出貨給大型雲端服務供應商，並正在進行驗證與測試，準備後續大規模導入。隨著量產持續推進，NVIDIA也押注其成長動能將超越Blackwell世代。不過，隨著這些系統逐步部署，鴻海董事長劉揚偉指出，建置GW級資料中心的成本將呈現「指數型上升」。
Vera Rubin被視為Agentic AI領域的一次重大架構性變革，將提供遠高於Blackwell世代的運算能力，推動AI算力進入新一輪跳升周期。
單座1GW AI資料中心：建置成本470億美元、約3557個機櫃
根據鴻海的估算，以NVIDIA Vera Rubin架構打造的AI資料中心：
每1GW建置成本最高約470億美元
每座資料中心約可容納3557個伺服器機櫃
單一機櫃成本約910萬美元
年度電費約達13億美元
硬體折舊成本約為電費的6倍
此外，《wccftech》也引用Morgan Stanley Research的BOM（物料成本）拆解指出，VR200 NVL72伺服器系統單價約落在800萬美元左右。
AI資料中心進入「多GW時代」，電力需求快速飆升
目前產業已開始規劃多GW等級的AI資料中心。預估到2030年，全球資料中心市場規模將達1.6兆美元，全球AI與雲端運算總耗電量將達174GW，相較2024年的 68GW，成長約1.6倍。
這意味著在2025至2030年之間，全球每年必須新增約18GW電力建設容量，才能支撐AI運算需求擴張。
4大主要需求來源：模型開發商、雲端服務商、政府與企業
目前推動這波算力需求的主要客戶包括AI模型開發商、雲端服務供應商、各國政府和企業用戶。
這些客戶大多仍處於AI導入初期階段，但長期目標是走向「AI原生組織」，讓大多數流程由AI驅動，人類主要負責設定目標、管理方向並監督結果與流程。
鴻海提出「類台灣科學園區」海外模式
為支撐未來算力與產業需求，鴻海董事長劉揚偉也提出在美國建立類似「台灣模式」的科技園區構想，初步規劃重點區域包括亞利桑那州與德州，目前相關布局已開始推進，目標是在今年底前逐步成形。
AI進入算力與資本雙極限競賽
Vera Rubin世代象徵AI運算能力邁入新邊界，帶來前所未有的算力提升，但同時也伴隨極高建置與營運成本。
隨著全球逐步走向AI原生組織與多GW級資料中心時代，未來幾年將同時考驗電力供應、資本投入與技術擴張速度能否同步跟上。最終的勝負關鍵，將不只在技術突破，而是在於誰能更有效率地建構並承擔下一代AI基礎設施的經濟成本。
