資策會產業情報研究所（MIC）關注AI基建熱潮正在醞釀一波潛在的系統性風險，並提出預警。資深產業分析師林巧珍分析，AI巨頭開始透過合資公司、特殊目的公司（SPV）、長約，以及算力容量承購協議等方式，擴大建置AI資料中心。AI資料中心資本結構的重組與融資模式的「多層化」，使部分信用、建置與資產回收風險，變成由AI巨頭、專案公司、非銀行金融機構與供應鏈共同承擔。一旦AI資料中心變現速度不如預期，風險將從AI巨頭逐層傳導至私募信貸、保險公司、幫庫存或應收帳款墊錢的供應商，衝擊可能沿著供應鏈逆向傳導，反映在延後拉貨、存貨上升、應收帳款拉長或產能閒置上。臺灣IT供應鏈位處AI基建核心，面對醞釀中的系統性風險，應提前布建合約、庫存、產能與地理布局上的緩衝機制。
資策會MIC指出，AI基建正在面臨諸多不確定因素的考驗，包含：電力與併網時程、地方反彈聲浪，以及監管進度等。當前全球主要的算力集中地，正面臨電網容量與綠色能源缺口等問題。若土地、設備與融資成本已先行投入，通電時程延遲將會拉長回收期，使專案現金流承受壓力。地方反彈聲浪為另一大隱憂，可能迫使地方政府重新審查或延後核准建置案。除此，各國AI監管制度尚有許多仍在研議與修法，然而AI巨頭的投資決策與募資窗口具有先行與搶快的特性，往往要在監管細則尚未明朗前投入資金，形成監管與資本投入時間差所產生的錯位風險。
資策會MIC資深產業分析師林巧珍表示，AI基建資本結構的變化，使得風險被重新分配。因此，AI資料中心發展下一階段的關注重點，不再只是誰蓋資料中心、資本支出動能還能延續多久，更要留意「誰在為尚未實現的需求提供信用、誰在專案延遲時承擔現金流缺口」等問題。即便目前AI基建尚無立即觸發金融危機的徵兆，然而隨著AI基建融資結構與風險承擔主體的複雜化，產業界應留意風險訊號與可能的傳導路徑，並提前因應。
