市場研究機構 TechInsights 發布最新《2026 半導體市場展望總覽報告》，提到 2026 年將是半導體業由高速成長轉入「結構性調整」的關鍵年度，AI 運算的熱度將與能耗挑戰並行，封裝技術成能效與散熱瓶頸的戰略環節，而地緣政治則加深區域製造分化與技術主權競逐。
TechInsights 指出，AI 運算需求將持續集中於雲端資料中心。大型語言模型（LLMs）在參數規模上仍快速增長，帶動伺服器與電源需求暴增，並遇到能耗與算力瓶頸的雙重挑戰。
雖然邊緣運算與代理 AI 的概念逐漸成熟，但 2026 年前仍難成主流。AI 硬體的設計將更專注於功耗比（Performance per Watt）與冷卻架構創新，並推動更多異質運算晶片（xPU）平台出現。
隨著時序進到 2 奈米，TechInsights 表示，該電晶體架構將重新定義代工廠競爭格局，從「製程領先」轉為「架構整合與能效領先」的多維競爭，未來 2 年的重點不僅在於「誰先量產」，而是「誰能維持可擴展的良率與成本結構」。
記憶體部分，該報告指出，HBM4 將在 2026 年上半年量產，成為 AI 加速器與高效能運算（HPC）核心元件；鎧俠（KIOXIA）與 SanDisk 推出全新高頻寬快閃記憶體（HBF） 原型，以平行多陣列架構提供 HBM 等級效能，有望擴展至邊緣與行動設備。TechInsights 也強調，記憶體產能將進一步集中於 HBM 與高階 DRAM，使 NAND 產能受壓縮、價格波動加劇。2026 年記憶體市場將呈現「高階緊缺、低階過剩」的分化格局。
矽光子與 CPO 技術可望降低網路功耗達 70%，同時提高資料傳輸速率。TechInsights 認為，封裝已成為半導體能效競爭的新前線，先進封裝將從製造技術升級為「系統整合平台」，成為晶片與模組之間的戰略連接層，而封裝熱設計、材料創新與光學互連將決定下一代 HPC 平台的成本與可擴展性。
地緣政治部分，2026 年中國的軟體創新將進一步彌補硬體差距，形成「硬體受限、軟體突圍」的局面。
TechInsights 認為，2026 年將標誌著半導體產業從「製程驅動」轉向「系統驅動」的新階段，關鍵變化不僅在技術突破，而是誰能整合跨層級的生態系統（Ecosystem Readiness，「未來兩年的勝負，不再是誰的製程最先進，而是誰的系統最完整」。
（首圖來源：pixabay）
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