MoneyDJ新聞 2025-11-27 17:53:12 新聞中心 發佈
全球市場研究機構集邦科技(TrendForce)今(27)日針對明(2026)年科技產業發展，整理十大重點趨勢，包含AI晶片逐鹿戰升級，液冷散熱大規模滲透AI資料中心；儲能系統躍升AI資料中心能量核心，需求將迎爆發式成長；2026年人型機器人出貨成長逾700%，聚焦AI自適應與場景應用性；Meta驅動全球近眼顯示躍進，LEDoS技術蓄積成長能量等，點出2026年AI重構科技的新格局。
TrendForce針對2026年科技產業發展，整理十大重點趨勢，包含：
一、AI晶片逐鹿戰升級，液冷散熱大規模滲透AI資料中心
2026年受惠於北美大型CSPs提高資本支出，以及各國主權雲興起，對AI資料中心建置需求旺盛，預估全球AI server出貨年增將逾20%。AI市場霸主NVIDIA將面臨更高強度競爭，首先，AMD將效法NVIDIA GB/VR機櫃方案，推出MI400整櫃式產品，主攻CSPs客戶；其次，北美CSPs自研ASIC力道持續增強；最後，受地緣政治影響，ByteDance、Baidu、Alibaba、Tencent自研ASIC，以及Huawei、Cambricon等強化AI晶片自主研發，將AI市場競爭推向白熱化。
隨著AI晶片算力提升，單晶片熱設計功耗(TDP)將從NVIDIA H100、H200的700W，上升至B200、B300的1,000W以上或更高，server機櫃須以液冷散熱系統對應高密度熱通量需求，推升2026年AI晶片液冷滲透率達47%。Microsoft亦提出新一代晶片封裝層級的微流體冷卻技術。整體而言，短中期市場仍以水冷板液冷為主，CDU架構將自L2A (Liquid-to-Air)轉向L2L (Liquid-to-Liquid)設計，長期則朝更精細化的晶片級散熱演進。
二、突破頻寬限制、實現高速傳輸，HBM與光通訊建構智慧運算新體系
AI運算從訓練到推論的資料量與記憶體頻寬需求呈爆炸性成長，導致傳輸速度與能耗瓶頸浮上檯面。為解決AI運算對記憶體頻寬與資料傳輸速率的限制，HBM與光通訊技術逐漸成為次世代AI架構的核心突破口。
目前HBM透過3D堆疊與TSV技術，有效縮短處理器與記憶體之間的距離，並在即將量產的HBM4中，導入更高通道密度與更寬I/O頻寬，以支撐AI GPU與加速器的超大規模運算。然而，當模型參數突破兆級、GPU集群規模成倍數擴張時，記憶體的傳輸瓶頸又重新被凸顯出來。目前各家記憶體廠商透過HBM堆疊結構優化，封裝與介面創新，並且與邏輯晶片協同設計，藉由各方面的努力來提升了AI晶片的本地頻寬。
除了解決記憶體的傳輸瓶頸外，但跨晶片、跨模組間的資料傳輸仍成為限制系統效能的新瓶頸，為突破此限制，光電整合與CPO（Co-Packaged Optics）技術逐步成為主流GPU廠商與雲端供應商的研發重點。現階段800G/1.6T pluggable光模組已啟動大量生產，而2026年起預期將有更高頻寬的SiPh/CPO平台導入AI 交換機（Switch）之內。藉由新型的光通訊技術來實現高頻寬、低功耗的資料互連，並優化系統整體頻寬密度與能源效率。
綜觀趨勢，記憶體產業正邁向以「頻寬效率」為核心競爭力。而處理跨晶片、跨模組間的新型光通訊技術，也是突破電性介面在長距離與高密度資料傳輸上的侷限的最佳方案。因此高速傳輸技術將成為AI基礎架構演進的關鍵方向。
三、NAND Flash供應商強化AI方案，加速推論工作、降低儲存成本
AI 訓練與推論工作需要高速存取具有不可預測I/O模式的龐大資料集，與現有技術間產生效能差距。為此，NAND Flash供應商加速推進專門的解決方案，包含兩項關鍵產品：儲存級記憶體(SCM) SSD/KV Cache SSD/HBF技術，定位介於DRAM與傳統NAND間，提供超低延遲與高頻寬特性，為加速即時AI推論工作負載的理想選擇。另一項是Nearline QLC SSD，QLC技術正以前所未有的速度被應用於AI的溫/冷資料儲存層，例如模型檢查點與資料集歸檔。QLC的每晶粒儲存容量較TLC將高出33%，大幅降低儲存巨量AI資料集的單位成本。預估至2026年，QLC SSD於Enterprise SSD的市場滲透率將達30%。
四、儲能系統躍升AI資料中心能量核心，需求將迎爆發式成長
AI資料中心朝向超大規模集群化發展，其負載波動大，嚴格要求電力穩定度，促使儲能系統由「應急備電」轉為「AI資料中心的能量核心」。預估未來五年內，AI資料中心儲能除了現有的短時UPS備電和電能品質改善，2至4小時的中長時儲能系統占比將迅速提升，以同時滿足備電、套利和電網服務需求。部署方式也將從資料中心級的集中式BESS (battery energy storage system)，逐步向機櫃級或叢集級的分散式BESS滲透，如電池備用單元，以提供更快的瞬時響應。
預期北美將成為全球最大AI資料中心儲能市場，由超大規模雲端廠商主導。中國「東數西算」策略將推動資料中心向綠電豐富的西部遷移，AI資料中心+儲能將成為西部大型基地的標準配備。預期全球AI資料中心儲能新增容量將從2024年的15.7GWh，激增至2030年的216.8GWh，複合年平均成長率達46.1%。
五、AI資料中心邁向800V HVDC架構，推升第三代半導體市場需求
資料中心正經歷徹底的電力基礎設施變革，伺服器機櫃功率從千瓦級(kW)迅速攀升至兆瓦級(MW)，供電模式正轉向800V HVDC(高壓直流)架構，以最大限度地提高效率和可靠性，大幅減少銅纜用量，並支援更緊湊的系統設計，第三代半導體SiC/GaN正是實現這一轉型的關鍵，多家半導體供應商已宣佈加入NVIDIA的800V HVDC計畫。SiC主要應用於資料中心供電架構的前端、中端環節，負責處理最高電壓和最大功率的轉換操作。儘管目前SiC功率半導體在最高電壓額定值方面仍落後於傳統Si，但其具備卓越的熱性能和開關特性，對於下一代的固態變壓器(SST)技術至關重要。GaN則憑藉高頻率、高效能優勢，在供電鏈路的中端和末端發揮重要作用，追求極致的功率密度和動態響應。預估第三代半導體SiC/GaN在資料中心供電中的滲透率在2026年將上升至17%，至2030年有望突破30%。
六、半導體的前沿競逐: 2nm GAAFET量產與2.5D/3D封裝的異質整合引領下世代突破
隨著2nm進入量產，在先進製程商業競逐中，形成了向內追求更高電晶體密度、向外追求更大封裝尺寸的趨勢，同時強調異質整合 (Heterogeneous Integration)能力，透過不同功能的多晶片堆疊與不同技術節點的結合，滿足高效能運算與人工智慧應用需求。
在追求更高電晶體密度的部分，半導體晶圓製造正式由FinFET轉進GAAFET，透過Gate-Oxide完整包覆矽通道，在追逐高強度算力同時實現更高效的電流控制。向外部分，2.5D與3D封裝技術提供多重晶片堆疊的高密度封裝解決方案，使晶片間互連更快速、功耗更低，為下一代資料中心及高性能運算領域帶來突破。
隨著各家2nm GAAFET進入量產，TSMC、Intel與Samsung則分別推出CoWoS/SoIC、EMIB/FOVEROS、I-Cube/X-Cube等2.5D/3D封裝技術，提供前後段整合代工服務。如何在產能利用率、可靠性、成本與良率間取得平衡與商業優勢，將是各大晶圓代工與封裝廠的核心挑戰。
七、2026年人型機器人出貨成長逾700%，聚焦AI自適應與場景應用性
2026年將是人型機器人邁向商用化的關鍵一年，全球出貨量預估年增逾七倍、突破5萬台，市場動能聚焦於兩大主軸：AI自適應（AI Adaptivity）技術與場景應用導向。AI自適應技術結合高效AI晶片、感測融合與大型語言模型（LLM）的進化，使機器人能在非結構化環境中即時學習與動態決策，展現「謀定而後動」的行為能力。
於此背景下，2026年的人型機器人新品將不再以規格或靈活度為唯一賣點，而是自設計階段即鎖定特定場景價值，從預期最早切入之製造搬運、倉儲分揀到檢測輔助等，皆能支援場域完整任務。2026年將是人型機器人正式進入以AI為驅動、以應用為核心之產業新階段。
八、OLED新局：筆電顯示高階化，折疊機往主流化邁進
OLED顯示迎來跨世代的轉折時刻。中、韓面板廠的高世代（8.6代）AMOLED產線持續擴產，隨著成本結構與良率持續改善，OLED顯示技術正加速覆蓋從小到大的全尺寸產品，同步帶動相關供應鏈如驅動IC、TCON、觸控模組與散熱設計等高階零組件平均單價（ASP）與供應商議價能力。
OLED以自發光、高對比、輕薄化與可變刷新率等特性，突破LCD在厚度與能耗的物理瓶頸，符合Apple對影像精度與能源效率的雙重要求。Apple預計2026年正式將OLED面板導入MacBook Pro，將帶動高階筆電顯示規格由mini-LED轉向OLED，預估2025年OLED筆電滲透率可望來到5%，2026年之後，在Apple帶動下，2027–2028年可望提升至9–12%。
另外，隨著Apple有機會於2026下半年至2027年間正式進入折疊手機市場，將以軟硬整合、品牌信任與供應鏈協同優勢重新定義折疊手機價值，推動市場焦點由「外觀炫技」轉向「生產力與體驗深化」，預估將帶動全球折疊手機出貨量於2027年突破3,000萬支。目前折疊手機仍面臨邁向主流的最後障礙—鉸鏈可靠度、柔性面板封裝、良率與成本控制。Apple對產品驗證與品質的謹慎，反映其對進場時機與使用體驗的重視，也凸顯折疊手機要真正跨入成熟期，仍需時間與實力跨越鴻溝。
九、Meta驅動全球近眼顯示躍進，LEDoS技術蓄積成長能量
伴隨AI應用深化，Meta推出具顯示功能的Meta Ray-Ban Display AR眼鏡，鎖定「資訊提供」應用，讓AI更貼近日常、重塑用戶使用行為，透過第一視角的資料蒐集與回饋，強化AI與用戶的雙向互動體驗。顯示技術採用在全彩化與成熟度表現穩健的LCoS，既為尚未完全成熟的LEDoS 爭取技術發展時間，也藉由良好的用戶體驗累積市場聲量。
隨著市場預期與Meta迭代產品規劃的推進，趨勢正指向具備更高亮度、對比度的LEDoS 技術，以拓展應用場景，加上Apple、Google、RayNeo、INMO、Rokid、Vuzix等廠商持續布局，成本有望加速下探至大眾預期的甜蜜點，有利於LEDoS發展。預估2027-2028年將出現更成熟的全彩LEDoS解決方案，Meta也預計推出新一代搭載LEDoS的AR眼鏡。
十、自駕技術加速普及：乘用車全力標配輔助駕駛、Robotaxi拓展全球版圖
預估2026年L2(含)以上輔助駕駛的滲透率將逾40%，智慧化將接續電動車成為汽車產業成長動力。L2輔助駕駛技術已趨成熟，普及關鍵轉向成本，有助降低系統總成本的艙駕一體單晶片與控制器將於2026年進入規模量產，初期主攻中國中階汽車市場。傳統車廠同時積極推動燃油車智慧化轉型，也是輔助駕駛全面成為車輛標配的驅動力。
另一方面，以L4級為目標的Robotaxi正迎來全球性的擴張浪潮。除了各地法規鬆綁，車隊平台商、服務商對Robotaxi的採用態度轉為積極，以及開發商探索端到端(E2E)、VLA(Vision Language Action)等泛化性更強的AI模型，皆有助Robotaxi市場擴大。預計至2026年，Robotaxi將加速覆蓋歐洲、中東、日本、澳洲等市場，不再僅限於中國、美國。
