【時報記者王逸芯台北報導】資策會產業情報研究所（MIC）關注AI基礎建設熱潮背後可能醞釀的系統性風險，並提出預警。MIC資深產業分析師林巧珍指出，AI巨頭近年透過合資公司、特殊目的公司（SPV）、長約及算力容量承購協議等方式，加速建置AI資料中心，隨資本結構重組與融資模式日益多層化，部分信用、建置及資產回收風險，也由AI巨頭、專案公司、非銀行金融機構與供應鏈共同承擔。

林巧珍表示，一旦AI資料中心的商業化與變現速度不如預期，相關風險可能從AI巨頭逐層傳導至私募信貸、保險公司，以及提供庫存或應收帳款融資的供應鏈業者，並進一步沿供應鏈逆向擴散，反映在延後拉貨、存貨增加、應收帳款天數拉長，甚至產能閒置等現象。台灣IT供應鏈位處AI基建核心，面對潛在風險，應提前在合約、庫存、產能及地理布局等面向建立緩衝機制。

MIC指出，AI基建目前仍面臨多項不確定因素，包括電力與併網時程、地方反對聲浪，以及監管進度等。全球主要算力集中地區正面臨電網容量與綠能供給不足問題，若土地、設備及融資成本已先行投入，但通電時程延後，將拉長投資回收期，並增加專案現金流壓力。

地方反彈也成為另一項潛在風險，可能迫使地方政府重新審查或延後核准資料中心建置案。此外，各國AI監管制度仍有不少處於研議或修法階段，但AI巨頭投資決策與募資往往講求速��，可能在監管細則尚未明朗前即投入大量資金，形成監管進度與資本投入之間的時間差風險。

林巧珍指出，隨AI基建資本結構改變，風險承擔方式也正在重新分配。因此，AI資料中心下一階段的觀察重點，不應只聚焦誰在蓋資料中心、資本支出動能還能延續多久，更要關注「誰在為尚未實現的需求提供信用」，以及「專案延遲時由誰承擔現金流缺口」。

MIC認為，目前AI基建尚未出現立即引發金融危機的明確徵兆，但隨融資結構及風險承擔主體日益複雜，產業界仍應密切留意風險訊號及可能的傳導路徑，並提前建立因應機制。