前言
在人工智慧技術迅速發展的今日，AI 資料中心已成為各國爭奪科技高地的重要戰略資源。隨著大數據與深度學習應用日益普及，對高效能運算平台的需求急劇上升，而美國與中國作為全球科技大國，各自採取不同技術路線與經濟模式來構建超大規模AI資料中心。美國方案以NVIDIA GPU為核心，結合台積電2奈米先進製程、ChatGPT技術以及Nvidia PTX Compiler，單顆GPU INT8運算效能高達800 TFLOPS，使得在僅需約1萬片設備的情況下便可實現8 exaFLOPS的總算力；相對地，中國方案則依託自主研發的GPU、7奈米製程、DeepSeek技術和本土GPU編譯器，單顆效能約為120 TFLOPS，雖需投入約6.67萬片設備，但在設備單價與部分製造成本上展現出一定的成本優勢。本文在統一8 exaFLOPS運算目標的前提下，對兩國在CAPEX（資本支出）、OPEX（運營成本）及能源消耗等方面進行了全面而細緻的計算與比較。數據顯示，美國方案在硬體性能與能源效率上更具優勢，其資料中心整體用電約12 MW，年度電費支出較低；而中國方案雖然在部分成本項目上單價較低，但由於設備數量龐大，其CAPEX與OPEX分別高達美國方案的近3倍，用電功率甚至超過50 MW，進一步推高了運營支出。這場美中對決不僅體現了雙方在先進製程與硬體設計上的技術差異，也反映出在全球能源與環保壓力下，如何在算力、成本與能源效率之間尋求最佳平衡，成為未來資料中心發展的關鍵課題。本文旨在通過精確數據與模型比較，為讀者勾勒出兩國AI資料中心的全景圖，並探討其在未來全球競爭中的潛在影響與發展趨勢。
