人工智能（AI）的熱潮，愈來愈似一場工業建設熱，而唔只係晶片公司、雲端服務商或者伺服器製造商的故事。每座大型數據中心都需要穩定供電、後備發電、電力分配、冷卻及機械系統，連同大量建築材料，於是訂單開始流向一批原本未必同科技業有直接關係的傳統製造商。20

數據中心點解會帶動整條工業供應鏈？

數據中心係耗電量極高的大型工程項目，所需設備和材料種類相當廣泛，包括：

• 後備發電機及其他發電設備
• 變壓器、開關設備及電力分配系統
• 冷卻和排氣系統
• 建築機械、工業軸承及相關零件
• 電纜、管道、水泥和鋼材部件
• 金屬軟喉及預製金屬建築材料 1020

所以，AI 基建投資帶來的受惠者，並不限於設計晶片或製造伺服器的公司。生產電氣設備的廠商、地區性金屬加工商，以及供應工業組件的老牌製造商，都可能因為數據中心擴建而收到新訂單。

Generac：由家用後備電源轉向 AI 基建

最清楚的例子，是總部位於威斯康星州的 Generac。這家公司過往最為人熟悉的，是停電時供住宅使用的後備發電機；但目前，數據中心需求正成為其商業及工業業務的重要增長動力。

Generac 計劃到 2027 年底前投資 2.5 億美元，改造多間工廠，以生產供數據中心使用的大型發電系統。其數據中心發電機訂單積壓約達 16 億美元，並預計在擴充產能期間增加約 1,000 名員工。320

2026 年第二季，Generac 的淨銷售額為 11.7 億美元；商業及工業業務銷售按年上升約 29%，至 5.56 億美元。數據中心設備出貨，幫助抵銷住宅及可攜式發電機部分市場較弱的表現。4

不過，這項轉型亦令營運要求更高。公司要加快擴建工廠、招聘工人，並按照大型雲端服務商（hyperscaler）的時間表，準時交付體積大、規格高的發電系統。數據中心市場的潛力雖然龐大，但亦比傳統消費者業務更集中於單一、快速增長的市場。

受惠者唔止大型企業，小型供應商都有機會

這股需求亦已經傳到專門化製造商。來自喬治亞州的 Southeastern Hose，過往主要服務鋼鐵及石化客戶，現時開始供應數據中心冷卻及排氣系統所用的波紋金屬軟喉。公司管理層形容，相關訂單由最初零星增加，隨着數據中心工程加速，逐步變成大幅上升。

這正是今輪熱潮一個值得留意的地方：供應商未必要出售軟件、晶片或伺服器，才可以受惠於 AI 開支。只要具備合適的生產能力、認證資格，或者能夠製造某種工業零件，當市場出現新用途時，就有機會加入數據中心供應鏈。

電力設備市場或會大幅擴張

Wood Mackenzie 預計，美國數據中心電力設備開支會由 2025 年的 330 億美元，增至 2030 年的 660 億美元。20 這個預測，有助解釋點解部分製造商即使面對整體工業景氣不一，仍然願意投資新廠房和生產線。

德國工業集團 Siemens 亦表示，AI 數據中心、電子產品及半導體製造商擴充產能，正帶來強勁需求。公司在 2026 年 8 月公布錄得歷來最高的季度工業盈利，並上調全年指引。19

結果形成一個「兩速」工業經濟：同數據中心供電及建設相關的公司，可能正忙於擴充工廠、增加訂單積壓；但較依賴一般消費需求的製造商，則仍然面對較疲弱的市場環境。

工廠加人，不代表所有工人工資都會上升

就業影響亦未必如招聘公告所講般簡單。Generac 計劃增加約 1,000 名員工，確實反映製造需求上升；但數據中心對地方經濟的影響，會因行業和地區而異。

Brookings 的研究發現，首次迎來大型數據中心的美國勞動市場，在其後十年數據處理及電訊業的就業有所增加。不過，研究未發現工資上升；按設施類型計算，一個典型受影響縣份大約增加 100 至 200 個職位。

換句話講，數據中心可以為地方創造具意義的就業，但利益往往集中於特定職業、供應商和地區，未必會平均惠及周邊經濟的每一個部分。

產能不足，可能成為最大短期樽頸

眼前最大的問題，未必係冇訂單，而係有冇能力準時完成訂單。美國電力公司和數據中心開發商正爭奪有限的設備供應，尤其係變壓器。短缺已推高成本、拉長等候時間，亦令公用事業公司和開發商要提早落單。

製造商同時面對工廠空間有限、熟練勞工不足，以及進口材料和零件價格及供應波動等壓力。如果企業擴充得太快，強勁需求可能反而變成工程延誤、建造成本上升，以及供應商利潤受壓。

最大風險：AI 基建出現過度擴張

數據中心市場之所以吸引，正正亦係風險所在：需求集中於一個增長極快、但仍在驗證商業模式的市場。

大型科技公司已承諾約 1.09 萬億美元的未來租賃付款，主要涉及尚未投入營運的數據中心。17 這些承諾顯示 AI 基建擴張規模非常龐大，但並不代表每一座計劃中的設施，最終都可以取得足夠回報。

如果 AI 服務收入或使用率未能追上投資規模，開發商可能押後甚至取消工程，設備訂單亦可能延遲。那些為 AI 客戶新增產能的製造商，屆時可能面對工廠利用率不足；在熱潮期間被抽走、原本供應傳統工業客戶的稀缺零件，亦可能因需求轉弱而失去價值。

這種憂慮並非空穴來風。路透社一篇分析指出，如果收入和使用率未能配合投資規模，部分新建 AI 數據中心的經濟效益可能相當困難。 最終結果，取決於 AI 服務能否迅速帶來持久需求，而唔係企業宣布興建幾多座數據中心。

對製造商來講，真正關鍵係「分散風險」

現階段，AI 數據中心確實正成為美國工業需求的一股強大新動力。Generac 的訂單積壓和工廠擴充，反映市場規模；專門生產金屬軟喉等組件的供應商，則顯示影響可以沿着地區製造網絡一路擴散。

但最終能夠跑得最穩的，未必係押注最多的一批公司，而可能係將數據中心需求視為業務多元化機會、而非完全放棄原有客戶的製造商。產能紀律、長期合約，以及平衡的客戶組合，可能同今日的訂單積壓一樣重要。

AI 基建確實創造咗一批製造業贏家，由發電機生產商到冷卻設備和工業組件供應商都有份。問題係，這股需求會否演變成持久的工業周期，抑或只係一場高度集中的擴張；當 AI 基建的商業效益受到真正考驗時，市場會唔會留下過剩產能，仍然有待觀察。

人工智能（AI）的熱潮，愈來愈似一場工業建設熱，而唔只係晶片公司、雲端服務商或者伺服器製造商的故事。每座大型數據中心都需要穩定供電、後備發電、電力分配、冷卻及機械系統，連同大量建築材料，於是訂單開始流向一批原本未必同科技業有直接關係的傳統製造商。20

數據中心點解會帶動整條工業供應鏈？

數據中心係耗電量極高的大型工程項目，所需設備和材料種類相當廣泛，包括：

• 後備發電機及其他發電設備
• 變壓器、開關設備及電力分配系統
• 冷卻和排氣系統
• 建築機械、工業軸承及相關零件
• 電纜、管道、水泥和鋼材部件
• 金屬軟喉及預製金屬建築材料 1020

所以，AI 基建投資帶來的受惠者，並不限於設計晶片或製造伺服器的公司。生產電氣設備的廠商、地區性金屬加工商，以及供應工業組件的老牌製造商，都可能因為數據中心擴建而收到新訂單。

Generac：由家用後備電源轉向 AI 基建

最清楚的例子，是總部位於威斯康星州的 Generac。這家公司過往最為人熟悉的，是停電時供住宅使用的後備發電機；但目前，數據中心需求正成為其商業及工業業務的重要增長動力。

Generac 計劃到 2027 年底前投資 2.5 億美元，改造多間工廠，以生產供數據中心使用的大型發電系統。其數據中心發電機訂單積壓約達 16 億美元，並預計在擴充產能期間增加約 1,000 名員工。320

2026 年第二季，Generac 的淨銷售額為 11.7 億美元；商業及工業業務銷售按年上升約 29%，至 5.56 億美元。數據中心設備出貨，幫助抵銷住宅及可攜式發電機部分市場較弱的表現。4

不過，這項轉型亦令營運要求更高。公司要加快擴建工廠、招聘工人，並按照大型雲端服務商（hyperscaler）的時間表，準時交付體積大、規格高的發電系統。數據中心市場的潛力雖然龐大，但亦比傳統消費者業務更集中於單一、快速增長的市場。

受惠者唔止大型企業，小型供應商都有機會

這股需求亦已經傳到專門化製造商。來自喬治亞州的 Southeastern Hose，過往主要服務鋼鐵及石化客戶，現時開始供應數據中心冷卻及排氣系統所用的波紋金屬軟喉。公司管理層形容，相關訂單由最初零星增加，隨着數據中心工程加速，逐步變成大幅上升。

這正是今輪熱潮一個值得留意的地方：供應商未必要出售軟件、晶片或伺服器，才可以受惠於 AI 開支。只要具備合適的生產能力、認證資格，或者能夠製造某種工業零件，當市場出現新用途時，就有機會加入數據中心供應鏈。

電力設備市場或會大幅擴張

Wood Mackenzie 預計，美國數據中心電力設備開支會由 2025 年的 330 億美元，增至 2030 年的 660 億美元。20 這個預測，有助解釋點解部分製造商即使面對整體工業景氣不一，仍然願意投資新廠房和生產線。

德國工業集團 Siemens 亦表示，AI 數據中心、電子產品及半導體製造商擴充產能，正帶來強勁需求。公司在 2026 年 8 月公布錄得歷來最高的季度工業盈利，並上調全年指引。19

結果形成一個「兩速」工業經濟：同數據中心供電及建設相關的公司，可能正忙於擴充工廠、增加訂單積壓；但較依賴一般消費需求的製造商，則仍然面對較疲弱的市場環境。

工廠加人，不代表所有工人工資都會上升

就業影響亦未必如招聘公告所講般簡單。Generac 計劃增加約 1,000 名員工，確實反映製造需求上升；但數據中心對地方經濟的影響，會因行業和地區而異。

Brookings 的研究發現，首次迎來大型數據中心的美國勞動市場，在其後十年數據處理及電訊業的就業有所增加。不過，研究未發現工資上升；按設施類型計算，一個典型受影響縣份大約增加 100 至 200 個職位。

換句話講，數據中心可以為地方創造具意義的就業，但利益往往集中於特定職業、供應商和地區，未必會平均惠及周邊經濟的每一個部分。

產能不足，可能成為最大短期樽頸

眼前最大的問題，未必係冇訂單，而係有冇能力準時完成訂單。美國電力公司和數據中心開發商正爭奪有限的設備供應，尤其係變壓器。短缺已推高成本、拉長等候時間，亦令公用事業公司和開發商要提早落單。

製造商同時面對工廠空間有限、熟練勞工不足，以及進口材料和零件價格及供應波動等壓力。如果企業擴充得太快，強勁需求可能反而變成工程延誤、建造成本上升，以及供應商利潤受壓。

最大風險：AI 基建出現過度擴張

數據中心市場之所以吸引，正正亦係風險所在：需求集中於一個增長極快、但仍在驗證商業模式的市場。

大型科技公司已承諾約 1.09 萬億美元的未來租賃付款，主要涉及尚未投入營運的數據中心。17 這些承諾顯示 AI 基建擴張規模非常龐大，但並不代表每一座計劃中的設施，最終都可以取得足夠回報。

如果 AI 服務收入或使用率未能追上投資規模，開發商可能押後甚至取消工程，設備訂單亦可能延遲。那些為 AI 客戶新增產能的製造商，屆時可能面對工廠利用率不足；在熱潮期間被抽走、原本供應傳統工業客戶的稀缺零件，亦可能因需求轉弱而失去價值。

這種憂慮並非空穴來風。路透社一篇分析指出，如果收入和使用率未能配合投資規模，部分新建 AI 數據中心的經濟效益可能相當困難。 最終結果，取決於 AI 服務能否迅速帶來持久需求，而唔係企業宣布興建幾多座數據中心。

對製造商來講，真正關鍵係「分散風險」

現階段，AI 數據中心確實正成為美國工業需求的一股強大新動力。Generac 的訂單積壓和工廠擴充，反映市場規模；專門生產金屬軟喉等組件的供應商，則顯示影響可以沿着地區製造網絡一路擴散。

但最終能夠跑得最穩的，未必係押注最多的一批公司，而可能係將數據中心需求視為業務多元化機會、而非完全放棄原有客戶的製造商。產能紀律、長期合約，以及平衡的客戶組合，可能同今日的訂單積壓一樣重要。

AI 基建確實創造咗一批製造業贏家，由發電機生產商到冷卻設備和工業組件供應商都有份。問題係，這股需求會否演變成持久的工業周期，抑或只係一場高度集中的擴張；當 AI 基建的商業效益受到真正考驗時，市場會唔會留下過剩產能，仍然有待觀察。