受到美元貶值、資金避險等因素影響，近期有色金屬價格大幅攀升。據機構預測，未來3年人工智能（AI）基建成本或提高約7至8個百分點，相當於每年增加50億至80億美元的財務支出，勢將進一步加劇科技企業的「資金飢渴症」。

AI基建涵蓋數據中心、服務器、電力系統及冷卻系統的建設，這些領域高度依賴有色金屬的導電、導熱及耐腐蝕特性，主要會用到銅、銀、錫、鋁及金，目前的材料成本佔總支出的20%至30%。

銅產能缺口持續擴大

不幸的是，上述金屬都在遭遇供應短缺的挑戰。筆者以銅為例，由於AI服務器的單機功耗極高，需要更粗的電源線、更強大的配電單元，以及在液冷系統中需要進行高效熱交換，因此AI數據中心對銅線、銅管的需求顯著提升，佔據金屬成本增量的58.8%。行業預計，AI產業對銅需求增量到2028年將達到60萬噸，佔全球總需求6%至7%。

但銅的供應端難以快速響應需求的增長，背後原因包括全球礦山老化、新礦開發周期長（通常超過10年），以及環境法規趨嚴等。另鑒於礦坑事故頻發，印尼Grasberg、剛果Kamoa Kakula等頭部礦山短期產能受限。美銀預計，2026年全球精煉銅缺口將達到18萬至30萬噸，2027年缺口擴大至50萬噸以上。

即使不考慮未來的產能缺口，現時的金屬成本增長已十分驚人。統計顯示，2023至2026年間，銅價上漲超過50%，銀價累計升幅3倍。受此影響，美國數據中心的建設支出（經季調年化值）已從2019年前的不足200億美元，飆升至2025年的超過400億美元，即將超過寫字樓建設支出。（見配圖）金屬價格同時也帶動了電力基建投資的持續攀升，其年化支出已接近1200億美元。

一個100MW的AI數據中心，僅銅和鋁兩項關鍵金屬的採購成本，在過去兩年就從3305萬美元飆升至5063萬美元，成本增加幅度高達53.2%。

企業成本轉嫁用戶

這對大型雲服務提供商及AI科技企業的資本支出構成巨大壓力，也將影響數據中心的投資回報率（ROI），很可能迫使企業將AI基建成本轉嫁給終端用戶，從而推高算力服務的價格。

摩根士丹利最新研報指出，2025至2028年間，全球AI基礎設施的資本支出將高達2.9萬億美元，儘管超大規模科技企業會通過內部現金流提供約1.4萬億美元資金，但剩餘的1.5萬億美元缺口必須依賴外部融資填補。

而在外部資金來源中，私人信貸預計將成為絕對主力。截至2024年底，全球私人信貸的總在管規模（AUM）從2010年底的約1000億美元上漲至近2.2萬億美元。但私人信貸的快速增長也伴隨着諸多質疑，包括運作不透明、市場監管不足等，已被業界視為潛在的金融風險。