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AI
[https://tw.news.yahoo.com/tag/AI]投資熱潮使相關供應鏈受惠，惟公股銀授信也開始關注終端客戶集中度，雖然我國上游晶片與關鍵零組件具備技術門檻，訂單能見度高，但仍需留意客戶集中度問題，及下游資料中心雲端算力業者具有高資本支出、高折舊和電力瓶頸風險。
華銀徵信產經部研究指出，AI硬體推陳出新、供應鏈訂單滿載，但難掩資料中心投資回收隱憂。整體資料中心的算力成本快速下降，並未降低科技巨頭對AI資料中心的投資需求，反而因AI
Agent與企業流程自動化應用增加，擴大新一輪算力需求，加劇AI巨頭對資本支出及電力投資競賽。
對我國而言，AI
token（詞元）新經濟學將形成「資料中心投資重資本化，資訊、半導體及電子零組件及電力供應鏈受益」，但對銀行授信而言，雖然我國上游晶片與關鍵零組件訂單能見度高，但仍需留意客戶集中度的問題，下游資料中心與雲端算力業者具有高資本支出、高折舊及電力瓶頸風險。
另有行庫觀察，目前國內AI產業鏈龍頭公司直接授信需求少，例如台積電（2330）主要透過海外發債，因相對台積電一天可以賺60億以上而言，利息成本更低；多是下游相關供應鏈、資料中心建置等有借款融資需求，資料中心包括國外亦有國際聯貸案。
事實上，銀行授信對各產業均訂有授信限額，例如將電子零組件產業再細分為半導體製造、被動元件、PCB等子產業類別，每月徵信部門均會檢視產業動向，對各產業會以銀行淨值5%以上不等作為限額。華銀徵信產經部研究，資料中心建置成本高度集中於GPU，且GPU折舊年限短於建物及機電設備，舊型GPU可能因新一代晶片推出而面臨經濟價值下修的窘境。
【看原文連結】
[https://udn.com/news/story/7239/9673404?utm_source=yahoonews&utm_medium=yahoo]
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參考閱讀
AI鏈授信集中 公股盯上…資料中心仍有投資回收隱憂,聯合新聞網
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