倫敦--(美國商業資訊)--全球資料中心的累計投資額預計到2030年將接近1.6兆美元，而僅在2026年一年，頂尖科技企業在AI基礎設施方面的總資本支出就將突破6000億美元。這一資本支出規模顯示，AIFactory 市場已經跨越了一個不可逆的門檻，演變成一種以超高資本密集度、強地緣政治屬性和複雜工程壁壘為特徵的全新工業組織形態。
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市場現狀：從IDC到AIDC再到AI FactoryOmdia將「AI Factory」定義為一種新型的重工業基礎設施，其唯一目標是生產「智慧」，並以Token為產出的基本單位。無論資料中心規模大小，它們都在從業務支援中心向數位產品製造中心轉型，並圍繞一個四層架構組織展開：能源與實體基礎設施；硬體與網路架構；排程與虛擬化編排；以及模型即服務(MaaS)與AI應用生態。
目前的生態系統涵蓋了四種解決方案典範：全堆疊公有AI雲端超大規模廠商、算力原生AI特色雲端廠商、統包式私有AI基礎方案供應商，以及區域或產業AI基礎設施營運商。Omdia對200多家公司進行的調研指出，目前市場的四大挑戰為：上市時間與投資報酬率(ROI)驗證週期長、數位主權、AI人才短缺以及系統性工程複雜度。
重塑2026市場的五大動態在市場因應上述挑戰的同時，Omdia確定了今年重塑該產業的五大核心動力：
- 動力1——從FLOPS走向TTFT：隨著企業面臨「僵屍GPU」效應（即昂貴的GPU在I/O等待中處於閒置狀態），囤積算力的預算已被凍結；評估指標正向首Token輸出時間(Time-to-First-Token)和向量檢索速度轉變。在廠商的案例研究中，有報告顯示向量索引速度提升了12倍，同時API和算力備援成本降低了高達75%。
- 動力2——頂級雲廠商在敏捷性與主權之間尋求平衡：目前存在兩種交付典範：一種稱為「全堆疊隨插即用」（如AWS、Huawei、GCP、OCI），能夠將公有雲端層級的AI能力做為整合的實體單元部署到客戶的資料中心；另一種是「軟硬體解耦」，這是一條由軟體能力在地化和生態驅動型硬體所定義的向下延伸路徑。
- 動力3——算力原生AI雲端升級：機架功率密度已從2024年的10–15 kW提升至2026年的40–250 kW，同時工作負載正從概念驗證(PoC)階段邁向生產級部署；歐洲的Nebius和中國的Sensetime是兩個典型代表，它們已經將商業模式從單純的裸機租賃升級為模型即服務。尤其是Sensetime，正在建構「IaaS + MaaS + 能源算力」協同策略的綜合架構，以實現對算力和能源的有效控制。
- 動力4——AI工業化的「最後一哩路」：垂直整合商、領域營運商和獨立軟體發展商(ISV)正在透過長週期的資料治理、傳統整合以及特定場景的代理組裝，切入最終的價值層，而Inspur Cloud則採取了將重資產AI基礎設施與AI工業化生產線的密集場景級營運相結合的策略，實現了AI工業化的跨越式發展。
- 動力5——主權資料工廠的崛起：《歐盟AI法案》、《數位營運韌性法案》(DORA)以及同等的法規遵循架構等監管機制，正在強制要求敏感性資料必須保留在實體隔離的設施內。這使得像G42這樣的區域營運商的身分從「機櫃房東」升級為國家級資料的「實體守門人」。
Omdia雲端與AI業務資深首席分析師Raymond Zhan 表示：「未來的競爭將不再由模型參數或GPU數量來定義，而是能源、液冷、晶片、自主軟體堆疊、主權法規遵循以及長期資本耐力的綜合較量。對於企業客戶而言，AI工廠的供應商格局並非是一個『一體適用』的遊戲；企業的選擇應當根據實際的業務規模，以及在穩態工作負載與創新工作負載之間的平衡來量身打造。」
展望未來，Omdia預計2026年和2027年將是AI工廠發展的關鍵時期，其中區域和產業營運將在未來五年內成為確定性最高的成長區隔領域。
Omdia的《2026年全球AI Factory市場格局》報告對AI工廠市場進行了全面分析，包括詳細的架構框架、解決方案典範以及對塑造AI基礎設施的關鍵動力的洞察。
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