AI巨頭近期陸續呼籲放慢前沿模型發展速度，引發市場對AI資本支出與伺服器需求是否降溫的疑慮。法人指出，部分AI業者近期陸續針對前沿模型快速進展可能帶來的安全與治理風險提出放慢發展的主張。另一方面，美國部分州政府對大型AI資料中心快速擴張所帶來的用電、電價與土地建設壓力態度也逐漸轉趨保守，不排除外部壓力促使AI業者表態更加審慎。不過美國官方對AI發展降溫持反對立場，並強調AI競爭具有贏家全拿特性，如果美國單方面放慢，中國未必同步跟進。法人認為在中美AI競爭持續升高的情況下，美國全面限制AI發展的可能性仍低，因此現階段不宜將AI巨頭的相關表態直接解讀為算力需求反轉，整體AI基礎建設需求尚未出現降溫跡象。
從資料中心建置狀況來看，AI基礎建設擴張趨勢也尚未改變。目前雲端服務供應商與新興雲端建置商的資料中心總規模約72.4GW，其中已營運44.1GW，在建15.9GW，另有12.3GW已宣布規劃，意味仍有28.2GW處於在建或規劃階段。其中大型雲端服務供應商仍是最主要建置動能，AWS、微軟、Google與甲骨文合計規模超過58GW。此外新興建置商也持續積極擴充算力，仍有相當高比重處於建置或規劃中。法人認為，目前尚未看到AI業者因近期放緩前沿模型討論而大幅取消或下修既有資料中心計畫，因此短期電力、AI伺服器與相關基礎設施需求仍具強勁支撐，並未受到單一言論的實質衝擊。
在供應鏈方面，法人認為實質影響關鍵仍在未來監管究竟只限制模型發布與安全性，還是進一步延伸至訓練算力。若政策主要著重模型安全與治理規範，可能提高晶片與系統層級的安全需求，有利矽智財業者力旺（3529）。另一方面，隨電力供給逐漸成為算力擴張瓶頸，雲端大廠將重視客製化運算效率，聯發科（2454）與世芯-KY（3661）等客製化晶片供應鏈具成長機會。輝達相關需求仍將維持成長，且隨單櫃功耗持續提高，液冷滲透率與冷板使用量將同步上升，持續看好奇鋐（3017）等散熱供應鏈，富世達（6805）亦可望受惠伺服器機構件升級。整體而言，放慢前沿模型發展短期偏向政策風險管理，尚未改變資料中心建置、客製化晶片滲透與高功耗散熱升級的長期趨勢。
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