VCI Global 推出 Galatron AI Factory 平台，目標 500MW 運算容量

VCI Global 推出了一個模組化資料中心平台，目標在五年內達成最高 500MW 的 AI 運算容量，正式進入一個供電能力已成為產業硬性約束的市場。

「AI 基礎設施的機遇已超越 GPU 本身。下一個瓶頸日益聚焦於這些 GPU 在何處能夠獲得供電、冷卻並大規模部署，」VCI Global 執行主席兼執行長 Victor Hoo 表示。

首期 5MW 部署圍繞 NVIDIA B300 等級基礎設施進行設計，商業供電目標定於 2027 年第三季。每個 Galatron AI Factory 模組整合了先進液體冷卻、電力管理以及基於數位孿生的設計與驗證，製造與部署目標約為每單元六個月。根據目前配置，每個 5MW 模組預計每年可支援逾 5 兆個 AI 代幣（token），在規劃的 500MW 容量下可擴展至約 670 兆個代幣。

此番推出之際，國際能源總署（IEA）估計全球資料中心電力消耗可能從 2024 年的約 415 TWh 至 2030 年翻倍以上達到 945 TWh，其中 AI 是主要驅動力。麥肯錫（McKinsey）預測，全球資料中心需求可望從 2023 年的約 60 GW 成長至 2030 年的 171 至 219 GW；世邦魏理仕（JLL）則估計，新建工程可能需要兩至四年，而電力採購和電網限制還會進一步延長工期。

模組化設計瞄準供電瓶頸

Galatron AI Factory 的標準化架構旨在讓 VCI Global 在多個場址逐步部署容量，使資本支出與供電可用性及客戶需求保持一致。該平台正在開發中，並考慮整合固態氧化物燃料電池電源解決方案、再生能源微電網及靈活的電網互動，為高密度 AI 環境供電提供多種選項。

VCI Global 正在評估與其規劃中的馬來西亞 AI 雲端及運算基礎設施進行整合，這將使平台觸角延伸至首期部署之外。公司表示，NVIDIA B300 等級基礎設施代表的是當前參考配置，而非固定規格，允許未來模組在新型 AI 加速器上市後予以採用。

模組化型態同時應對了一個實際限制：傳統資料中心建設需要大量的場址整備、電力採購和監管審批，開發週期可能延長至四年以上。透過在場外製造標準化模組並在約六個月內完成部署，VCI Global 押注在超大规模雲端業者和 AI 新創爭奪同一批有限電力資源的市場中，上市速度將成為關鍵差異化優勢。

路線圖與執行風險

公司表示，500MW 路線圖取決於供電可用性、場址就緒程度、客戶需求、融資及市場狀況。VCI Global 以代碼 VCIG 在那斯達克交易，是一家 AI 原生平台公司，業務涵蓋顧問服務、數位基礎設施、數位資產、能源、汽車及消費領域。

模組化方案可望讓 VCI Global 相較傳統資料中心開發商擁有速度優勢，根據 JLL 估算，後者新建工程通常需要兩至四年。若公司能如期完成六個月模組部署時間表，便可望從那些在 Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Google Cloud 超大規模設施中面臨 GPU 短缺與供電限制的企業及 AI 開發者手中搶佔需求。

VCI Global 未公布 500MW 路線圖的資本支出指引，而代幣產量估算僅為說明性質，取決於所部署的硬體、工作負載、利用率及供電可用性。公司股票在那斯達克交易，在超大規模雲端業者承諾投入數千億美元進行資料中心擴建的背景下，AI 基礎設施類股已吸引投資人高度關注。公司涵蓋顧問服務、數位資產、能源及汽車的多元化平台模式意味著，AI 基礎設施業務需要展現獨立成長動能，才能證明投資人熱情的合理性。

本文僅供資訊參考，不構成投資建議。