TrendForce集邦咨詢發布2026年十大科技市場趨勢預測: 錨定AI驅動下的產業新路徑

產業洞察

2026年受惠于北美大型CSPs提高資本支出，以及各國主權云興起，對AI數據中心建置需求旺盛，預估全球AI Server出貨年增將逾20%。AI市場霸主NVIDIA（英偉達）將面臨更高強度競爭，首先，AMD（超威）將效法NVIDIA GB/VR機柜方案，推出MI400整柜式產品，主攻CSPs客戶；其次，北美CSPs自研ASIC力道持續增強；最后，受國際形勢影響，ByteDance（字節跳動）、Baidu（百度）、Alibaba（阿里巴巴）、Tencent（騰訊）自研ASIC，以及Huawei（華為）、Cambricon（寒武紀）等強化AI芯片自主研發，將AI市場競爭推向白熱化。

隨著AI芯片算力提升，單芯片熱設計功耗(TDP)將從NVIDIA H100、H200的700W，上升至B200、B300的1,000W以上或更高，Server機柜須以液冷散熱系統對應高密度熱通量需求，推升2026年AI芯片液冷滲透率達47%。Microsoft（微軟）亦提出新一代芯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芯片級散熱演進。

AI運算從訓練到推理的數據量與存儲器帶寬需求呈爆炸性成長，導致傳輸速度與能耗瓶頸浮上臺面。為解決AI運算受存儲器帶寬與數據傳輸速率限制的問題，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通過3D堆棧與TSV技術，有效縮短處理器與存儲器之間的距離，并在即將量產的HBM4中，導入更高通道密度與更寬I/O帶寬，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，存儲器的傳輸瓶頸又重新被凸顯出來。目前各家存儲器廠商通過HBM堆棧結構優化，封裝與接口創新，并且與邏輯芯片協同設計，藉由各方面的努力來提升了AI芯片的本地帶寬。

解決了存儲器的傳輸瓶頸之后，跨芯片、跨模組間的數據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廠商與云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年起預期將有更高帶寬的SiPh/CPO平臺導入AI 交換機（Switch）之內。借由新型的光通訊技術來實現高帶寬、低功耗的數據互連，并優化系統整體帶寬密度與能源效率。

綜觀趨勢，存儲器產業正邁向以「帶寬效率」為核心競爭力。而處理跨芯片、跨模塊間的新型光通訊技術，也是突破電性接口在長距離與高密度數據傳輸上的局限的最佳方案。因此高速傳輸技術將成為AI基礎架構演進的關鍵方向。

AI 訓練與推理工作需要高速存取具有不可預測I/O模式的龐大數據集，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：儲存級存儲器(SCM) SSD/KV Cache SSD/HBF技術，定位介于DRAM與傳統NAND間，提供超低延遲與高帶寬特性，為加速實時AI推理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于AI的溫/冷數據儲存層，例如模型檢查點與數據集歸檔。QLC的每晶粒儲存容量較TLC將高出33%，大幅降低儲存巨量AI數據集的單位成本。預估至2026年，QLC SSD于Enterprise SSD的市場滲透率將達30%。

AI數據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數據中心的能量核心」。預估未來五年內，AI數據中心儲能除了現有的短時UPS備電和電能質量改善，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。部署方式也將從數據中心級的集中式BESS (battery energy storage system)，逐步向機柜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數據中心儲能市場，由超大規模云端廠商主導。中國「東數西算」策略將推動數據中心向綠電豐富的西部遷移，AI數據中心+儲能將成為西部大型基地的標準配備。預期全球AI數據中心儲能新增容量將從2024年的15.7GWh，激增至2030年的216.8GWh，復合年平均成長率達46.1%。

數據中心正經歷徹底的電力基礎設施變革，服務器機柜功率從千瓦級(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，并支持更緊湊的系統設計，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布加入NVIDIA的800V HVDC計劃。

SiC主要應用于數據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。盡管目前SiC功率半導體在最高電壓額定值方面仍落后于傳統Si，但其具備卓越的熱性能和開關特性，對于下一代的固態變壓器(SST)技術至關重要。

GaN則憑借高頻率、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在數據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%。

隨著2nm進入量產，在先進制程商業競逐中，形成了向內追求更高晶體管密度、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，通過不同功能的多芯片堆棧與不同技術節點的結合，滿足高效能運算與人工智能應用需求。

在追求更高晶體管密度的部分，半導體晶圓制造正式由FinFET轉進GAAFET，通過Gate-Oxide完整包覆硅通道，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封裝技術提供多重芯片堆棧的高密度封裝解決方案，使芯片間互連更快速、功耗更低，為下一代數據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（臺積電）、Intel（英特爾）與Samsung（三星）則分別推出CoWoS/SoIC、EMIB/FOVEROS、I-Cube/X-Cube等2.5D/3D封裝技術，提供前后段整合代工服務。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。

2026年將是人形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5萬臺，市場動能聚焦于兩大主軸：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芯片、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實時學習與動態決策，展現「謀定而后動」的行為能力。

于此背景下，2026年的人形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，從預期最早切入之制造搬運、倉儲分揀到檢測輔助等，皆能支持場域完整任務。2026年將是人形機器人正式進入以AI為驅動、以應用為核心之產業新階段。

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、觸控模塊與散熱設計等高階零部件平均單價（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（蘋果）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年之后，在Apple帶動下，2027–2028年可望提升至9–12%。

另外，隨著Apple有機會于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于2027年突破3,000萬支。目前折疊手機仍面臨邁向主流的最后障礙—鉸鏈可靠度、柔性面板封裝、良率與成本控制。Apple對產品驗證與質量的謹慎，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。

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「信息提供」應用，讓AI更貼近日常、重塑用戶使用行為，通過第一視角的數據搜集與反饋，強化AI與用戶的雙向互動體驗。顯示技術采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（谷歌）、RayNeo（雷鳥創新）、INMO（影目科技）、Rokid（樂奇）、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，有利于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。

預估2026年L2(含)以上輔助駕駛的滲透率將逾40%，智能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于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能化轉型，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。除了各地法規松綁，車隊平臺商、服務商對Robotaxi的采用態度轉為積極，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，不再僅限于中國、美國。

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