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🔮 Google 砸 930 億美元搞 AI！台廠「這兩大代工巨頭」成為最大贏家

作者：小編於 2026-01-21

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隨著 Google 大語言模型 Gemini 技術趨於成熟，其商業化進程在 2025 至 2026 年取得突破性進展。數據顯示，Gemini API 使用量在短短半年內從 350 億次激增至 850 億次，帶動 Google 雲端業務利潤顯著改善。為因應龐大的算力需求，Google 將 2025 年資本支出上修至 930 億美元歷史新高，直接挹注台廠供應鏈動能。

其中，英業達憑藉強大的 ASIC 客製化能力，以 L6 規格成功卡位北美 CSP 供應鏈，預期 2026 年 ASIC 出貨將佔 AI 伺服器營收過半；廣達則受惠於 NVIDIA GB200/GB300 系列訂單，穩坐高階 AI 機櫃供應龍頭。本文深度剖析 Gemini 獲利模式轉變及台廠代工策略，揭示 AI 算力紅利下的產業新贏家。

🔮 Google 砸 930 億美元搞 AI！台廠「這兩大代工巨頭」成為最大贏家

在 2025 年的科技浪潮中，Google 的大語言模型 Gemini 無疑是引領全球 AI 轉型的重要旗艦。根據最新市場回饋與內部數據，Gemini 的 API 使用量在短短半年內呈現噴發式成長，這不僅標誌著 Google 雲端業務的轉骨成功，更為台灣伺服器代工廠——**英業達與廣達**注入了強大的業績成長動能。本文將深入剖析這場由 AI 軟體驅動的硬體大戰。

📌 本文導覽：掌握 AI 供應鏈核心脈動

引言：從軟體定義到硬體爆發的 AI 經濟學
📈 數據解密：Gemini 呼叫量突破 850 億次的深層含義
💎 營運轉折點：模型品質如何驅動 Google 雲端轉虧為盈？
💸 資本支出解構：930 億美元背後的「算力軍備競賽」
🏗️ 供應鏈關鍵角色：英業達與廣達的戰略布局
- 英業達：ASIC 客製化伺服器的突圍者
- 廣達：GB200/300 體系下的全球領航員
📊 2025 年全球 CSP 廠商伺服器供應鏈對照表
💡 產業深度建議：面對 AI 浪潮的風險控管與布局策略
✨ 結論：台灣供應鏈在全球 AI 生態系中的不可替代性

📈 數據解密：Gemini 呼叫量突破 850 億次的深層含義

Google 最近公開的內部資料顯示，Google 雲端的 Gemini API 在過去半年內經歷了劇烈的增長，從 2023 年 3 月時的 350 億次，到 2023 年 8 月已經飆升至 850 億次，增長幅度高達 142%。這一增長不僅反映出市場對 Google Gemini 系列的需求激增，也顯示出該技術在全球各行各業中的應用已經從單純的實驗轉變為核心業務的一部分。

🔘 從用戶增長看商業模式的成功

Gemini 企業版 在短短幾個月內成功吸引了 800 萬訂閱用戶，並且已經覆蓋全球 1,500 家大型企業。這一現象揭示了兩個重要的趨勢：

企業端應用的成熟：隨著企業將 AI 技術深度整合進核心業務流程（如客服自動化、程式碼開發、行銷自動化等），不再只是觀望，而是實際部署並利用這些技術來提升效率和精準度。
算力需求的持續性：企業級應用通常擁有較高的黏著度和長期需求，這意味著 850 億次的呼叫量 只是短期的增長，未來對 AI 伺服器 的需求將會持續攀升，並轉變為 持續擴容 的需求模式。

💎 營運轉折點：模型品質如何驅動 Google 雲端轉虧為盈？

Google 在推出 Gemini 1.0 和 1.5 時，曾面臨一個困境：雖然模型規模龐大，但由於模型的推理效率不高，反而導致 運算成本 超過了 訂閱收入，使得雲端業務一度處於虧損狀態。

然而，隨著 Gemini 2.5 和更新版本（如 Gemini 3）的問世，Google 成功解決了模型品質與成本之間的平衡問題。具體來說，以下是兩個關鍵的改進：

🔘 模型進化的「獲利甜蜜點」

精準度提升：新版本的 Gemini 模型在處理能力和反應速度上大幅提升，這讓使用者的滿意度大幅增加，從而推動了 企業版訂閱用戶數的大增。
利潤率改善：隨著算法優化，單次 API 呼叫所需的算力和電量大幅降低，這不僅大幅減少了 Google 的運營成本，也提升了其核心收入和利潤率。

這一變化不僅促使 Gemini API 的使用量持續攀升，也解除了市場對 AI 泡沫化 的疑慮，進一步鞏固了 Google 作為 AI 領域領導者的地位。

💸 資本支出解構：930 億美元背後的「算力軍備競賽」

Google 最新釋出的 2025 會計年度資本支出 顯示，將達到 910～930 億美元，這筆龐大的資金將專注於加強其 AI 基礎設施的建設，尤其是為了滿足日益增長的 AI 需求，Google 已經進行了大規模的擴張計劃。

🔘 資金流向的三大支柱：

自研 TPU 與 ASIC 研發：為了減少對外部晶片（如 NVIDIA）的依賴，Google 正加速開發 自有的專用晶片（TPU 和 ASIC），這不僅能提升運算效率，也能在成本上實現更大的優勢。
資料中心建置：Google 正在全球範圍內擴建新的 綠色資料中心，這些資料中心設計包含高效能的散熱系統，以確保能夠處理數以萬計的伺服器，支援更大規模的運算需求。
伺服器採購：Google 計劃大量採購 AI 伺服器，這其中包含從 主機板（如 L6 規格）到整機櫃（如 L10 規格）的訂單量，這將直接帶動台灣廠商（如廣達和 英業達）的業務增長。

這一資本支出的擴張不僅表明 Google 正在加大對 AI 基礎設施的投入，也顯示出其在 算力軍備競賽 中的積極布局。

🏗️ 供應鏈關鍵角色：英業達與廣達的戰略布局

Google 擴大資本支出，直接帶旺了台灣的代工龍頭。但在這場賽事中，英業達與廣達所扮演的角色略有不同。

🔘 英業達：ASIC 客製化伺服器的突圍者

英業達在美系雲端服務大廠（CSP）供應鏈中，展現了強大的客製化研發能力。

ASIC 伺服器大單： 英業達以 L6 規格獲得 Google ASIC 伺服器的大筆訂單。ASIC 伺服器的毛利通常優於傳統伺服器，且競爭門檻更高。
市場滲透： 法人指出，英業達今年除了既有客戶外，還將拿下北美新客戶的 ASIC 訂單。這顯示其在北美 CSP 市場的占有率正快速擴大，成為台廠中的「客製化王者」。

🔘 廣達：GB200/300 體系下的全球領航員

廣達則與晶片巨頭 NVIDIA 維持深度綑綁，是高階 GPU 伺服器的主要供應商。

切入 Google 供應鏈： 廣達目前以 NVIDIA 的 GB200 與 GB300 系列架構切入 Google 的通用型 AI 算力池。
出貨動能： 隨著 Google 擴增伺服器數量，廣達的出貨表現有望在 2025 年再度衝上頂峰。廣達具備全球最強的整機櫃組裝與熱管理技術，是 Google 快速布建算力的首選夥伴。

📊 2025 年全球主要 CSP 與台廠代工分布表

雲端大廠 (CSP)	主要台廠供應商	重點產品類別	AI 模型動向
Google	英業達、廣達	ASIC 伺服器、GB300 機櫃	Gemini 3 普及, API 翻倍
Meta	廣達、緯穎	GPU 伺服器、客製化機架	Llama 4 研發需求
Microsoft	緯穎、鴻海	Azure AI 基礎設施	ChatGPT/Copilot 整合
Amazon (AWS)	廣達、英業達	Trainium/Inferentia ASIC	自研晶片大規模部署

💡 產業深度建議：面對 AI 浪潮的風險控管與布局策略

儘管訂單形勢大好，企業與投資人仍需保持冷靜，關注以下三個層面：

產能的分散與韌性： 隨著地緣政治升溫，Google 等大廠對「Non-China」產能的要求更為急迫。英業達與廣達應持續加強在馬來西亞、墨西哥及美國本土的設廠布局。
散熱技術的代際演進： AI 晶片熱功耗（TDP）已突破 1000W，水冷系統將從選配變為標配。台廠需在散熱技術上持續領先，才能保住高毛利訂單。
自研晶片與通用晶片的平衡： 客戶（如 Google）積極研發 ASIC，雖然英業達目前受惠，但長期需注意 NVIDIA 等 GPU 廠的反制措施對市場結構的影響。

✨ 結論：台灣供應鏈在全球 AI 生態系中的不可替代性

2025 年的外銷與代工數據顯示，台灣已不再只是「世界的工廠」，而是**「世界的算力源頭」**。從 Google Gemini 的成功可以看到，強大的 AI 軟體必須依託強大的硬體才能實現獲利。

英業達與廣達在這一波浪潮中，分別代表了「客製化 ASIC」與「通用高階 GPU」兩條黃金路徑。只要 Google 繼續擴大其 930 億美元的資本支出，台灣供應鏈的紅利期就遠未結束。

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