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Jennyliu
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| 時間： |
2026/9/25 下午 11:11:00
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AI代理掀長期硬體需求！戴爾示警記憶體、HDD短缺恐延續逾5年 2495普安 威剛 群聯 鈺創
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AI代理掀長期硬體需求！戴爾示警記憶體、HDD短缺恐延續逾5年 2495普安 威剛 群聯 鈺創 3135凌航
2026-09-25
AI新聞摘要
1.
戴爾營運長Jeff Clarke稱，AI代理若持續擴張，記憶體與HDD短缺恐延續逾5年。
2.
Clarke估2030年資料中心算力新增200GW，推理Token可能增87倍。
3.
戴爾指AI工作負載採雲端與本地混合部署，供應吃緊也帶動利潤率擴張。
人工智慧代理（AI Agent）可能正在改變過去由設備更新與資本支出驅動的硬體循環。戴爾科技副總裁暨營運長Jeff Clarke指出，若AI代理工作負載持續快速成長，記憶體與硬碟（HDD）等關鍵零組件的供應短缺，可能延續超過5年，代表這一輪AI基礎建設需求可能不只是短期硬體補庫，而是更長期的結構性擴張。
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AI代理掀長期硬體需求！戴爾示警「記憶體」、「HDD」短缺恐延續逾5年（圖：Shutterstock）
Clarke近期與摩根士丹利（Morgan Stanley）會談時表示，AI代理帶來的硬體需求與過去週期明顯不同。過去硬體供應緊張通常維持數個季度，但如果AI工作負載持續增加，供應吃緊可能延續多年，其中記憶體與HDD是目前最值得關注的零組件。
摩根士丹利在會談後重新評估這一輪AI基礎建設週期，認為過去40年間8次硬體景氣循環主要受到設備汰換與資本支出變化影響，但這次週期的關鍵在於AI工作負載是否能持續擴大。
AI代理改變硬體需求邏輯 算力需求可能長期擴張
Clarke認為，過去數十年的伺服器、儲存設備與PC硬體週期，多半受到產品滲透率與設備更新週期推動，需求會隨著企業更新設備的速度起伏，但整體市場規模並未因此出現根本性變化。
疫情期間的PC需求就是一例。當時人機比例一度提高，但隨著社會恢復正常，PC需求也逐步回落，疫情前後的整體市場規模並沒有發生實質改變。
AI代理的需求模式則有所不同。Clarke認為，AI代理正在讓認知產出與人力投入脫鉤，企業不必增加相同比例的人力，就能完成更多工作，生產力甚至可能提升10倍至100倍。
在這種情況下，AI不只是協助員工完成工作的工具，而會成為持續消耗計算資源的生產力工具。隨著更多企業開始進行AI轉型，基礎設施的整體可服務市場（TAM）也將持續擴大。
戴爾預估，到2030年，資料中心算力將新增200吉瓦，ZettaFLOPS算力將成長5倍至830；推理Token的生成量則可能呈現指數級成長。
其中，AI代理執行單位工作的Token需求遠高於基本聊天機器人，Clarke預估，到2030年推理Token生成量可能增加87倍。
AI工作負載分散 雲端與本地部署並非零和
隨著Token需求快速增加，AI工作負載最終會集中於公有雲，還是轉向企業自建基礎設施，也成為市場關注焦點。
Clarke認為，AI代理將採取混合部署模式。企業會根據安全性與成本效益，在公有雲與本地環境之間持續調整推理工作負載的部署位置。
他以戴爾自身使用情況為例，公司會將與內容相關的工作負載放在公有雲，但專有原始碼及遙測資料則不會移出自有基礎設施。
這代表AI工作負載並不存在單一部署路徑，本地基礎設施仍將承接部分持續增加的運算需求。
Clarke並指出，開源權重模型日益普及，也可能進一步推動企業投資本地基礎設施，因為企業可以在自有環境中針對成本對模型輸出進行最佳化。
因此，Token需求大幅增加不一定代表雲端與本地基礎設施形成此消彼長的關係，兩者都可能隨AI工作負載增加而擴張。
伺服器出貨量下降 仍不代表需求轉弱
目前傳統伺服器出貨量年減，但推理Token卻快速增加，兩者看似存在矛盾。
對此，Clarke解釋稱，伺服器效能密度大幅提高，是造成設備出貨量下降的重要因素。戴爾第17、18代伺服器的運算能力，可以取代多達13台第14代傳統伺服器。
因此，短期內即使伺服器出貨量下滑，單台設備的價值與運算承載能力仍持續提升。
隨著資料中心逐步完成以加速運算為核心的架構重整，加上AI代理普及進一步帶動CPU伺服器需求，伺服器出貨量仍可能重新增加。
Clarke甚至指出，如果推理Token在5年內真的成長87倍，傳統伺服器出貨量也可能出現大幅增長。
記憶體需求同樣可能受到AI代理長期帶動。AI代理每執行一項操作，包括保存記憶、產生工作成果等，都會持續產生資料儲存需求；隨著KV 快取大規模應用，儲存容量需求也可能進一步增加。
記憶體、HDD供應緊張 恐成逾5年結構性問題
在宏觀經濟、地緣政治、資料中心過度建設及電力供應等議題之外，Clarke目前最擔心的是供應問題，並以「我們身處夢幻之地」（We"re in neverland）形容當前供應環境。
摩根士丹利指出，歷來大宗商品供應週期通常維持2至4個季度，主要受到硬體更新週期以及供應端決策影響。
但Clarke認為，如果市場接受資料中心算力與推理Token持續大幅成長的預期，記憶體與HDD等關鍵零組件就不再只是一般的短期供需週期。
戴爾目前因此以關鍵零組件可能多年持續短缺的情境進行營運規劃，其中記憶體與HDD尤其受到關注。
換句話說，這一輪供應緊張的核心風險不只是短期供給不足，而是AI需求若持續擴大，供應端可能需要多年時間才能追上需求增幅。
Clarke同時表示，戴爾在供應管理方面優於同業，這項優勢目前正轉化為伺服器、儲存設備及PC等多個市場的市占率增長。
供應吃緊改變定價 基礎建設利潤率擴張
關鍵零組件長期供應緊張，也正在改變AI基礎建設產業的定價環境。
摩根士丹利此前曾將伺服器與儲存業務毛利率擴張，部分歸因於「利潤堆疊」，也就是記憶體等零組件成本上升之際，廠商進一步增加利潤空間。
Clarke則提出不同解釋。他承認伺服器與儲存產品的利潤率確實正在擴張，但認為背後存在兩項結構性因素。
首先，當零組件供應有限時，企業會優先將稀缺資源配置給利潤率較高的產品；其次，隨著基礎建設市場規模持續擴大，企業爭奪新增客戶的壓力下降，也不必透過降價來取得客戶。
因此，利潤率提升不完全是短期供需失衡帶來的結果，也反映AI基礎建設需求持續擴張後，產業定價環境正在發生變化。
分析指出，如果AI代理帶來的工作負載增長持續實現，AI基礎建設週期的核心驅動因素就可能從「設備更新」轉向「新增需求」。在此情況下，算力、伺服器與儲存設備的需求可能維持更長時間，而記憶體、HDD等關鍵零組件的供應限制，也可能從短期週期性波動轉變為持續多年的結構性問題。
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