（１）現象：Google執行長皮查伊於上週受訪中表示，公司在AI基礎設施上的累積投入已達900億美元，遠高於四年前不到300億美元的規模，並強調這僅是全端式AI布局的起點。Google從自研TPU晶片、伺服器架構到終端應用與大模型Gemini3的全面推進，展現擴張AI運算能力與雲端服務的強烈企圖心。

（２）原因：Google之所以持續加大投入，是因為其採取「全端式」（Full-Stack）策略，希望從最底層的運算基礎設施一路整合到模型與應用層，使AI的推理速度、能效與產品化能力能同時提升。自研的TPU晶片、專屬伺服器架構與資料中心建設，是支撐Gemini模型迭代的必要條件，而Gemini3帶來的深度推理、多模態理解與代理式AI特性，又反過來推升更高的算力需求，促使Google必須同步擴大硬體、雲端與能源資源。為滿足AI運算量爆炸式成長所帶來的電力壓力，Google也積極投資核融合能源、地熱與小型模組化核電，希望藉由更穩定的能源供應支撐下一階段的基礎設施擴張。

（３）影響：在AI模型升級與雲端運算量暴增的推動下，全球資料中心供應鏈、AI伺服器、散熱、光通訊及電力基礎設備的需求將持續提升。Google自研TPU也推升先進製程與先進封裝需求，加速半導體產能與設備投資循環。能源領域亦因AI用電快速膨脹而出現結構性成長，包括儲能系統、電網升級與新能源採購等，全都成為支撐AI浪潮不可或缺的環節。

（４）受影響股票：台積電(2330)

日月光投控(3711)

緯穎(6669)

廣達(2382)

雙鴻(3324)

奇鋐(3017)

華星光(4979)

台光電(2383)

聯茂(6213)