調研機構 TrendForce（集邦科技）與群益金鼎證券，今日共同舉辦「AI 狂潮引爆 2026 科技新版圖」研討會，集邦科技營運長張小彪表示，2026 年如同塔羅牌中的「愚者」，代表產業正步入未知旅程，充滿新生命，但也面臨懸崖邊的警覺，核心任務是抓住 AI 變動帶來的產業創新與應用。
地緣政治混亂中的機會
張小彪表示，2025 年受到全球地緣政治處於劇烈擺動與不確定影響，川普上任帶來的關稅與貿易衝擊，導致全球供應鏈面臨在地化生產的嚴峻挑戰，但 AI 成為萬綠叢中的一枝獨秀，即使伴隨假消息、詐騙與資安等風險，但 AI 已從概念投資步入實質滲透，為產業帶來可量化的數字。
張小彪認為，2026 年如同塔羅牌中的「愚者」，代表產業正步入未知旅程，充滿新生命，但也面臨懸崖邊的警覺，面對地緣政治的混亂，但核心任務就是抓住 AI 變動帶來的產業創新與應用，相信能在混亂中重新找到平衡點，實現長期的科技發展。
Project 2025 貫穿川普任期
群益投顧總經理范振鴻表示，市場關注 2026 年美國期中選舉，雖然兩黨常面臨「跛腳」困境，但政治情勢將主導 2026 年市場，其中貫穿美國總統川普施政的 Project 2025，儘管曾引起巨大爭議，但目前已成為觀察未來三年川普政府施政的藍圖，不過因應期中選舉預估會暫時放緩。
范振鴻指出，2026 年要關注三大重點，首先是美中完全脫鉤，長期來看是不可逆轉的趨勢，2026 年雖然是政治主導的一年，但因為 AI 長期趨勢沒有改變，預估股市仍可能是多頭年，至於聯準會的決策將受到理事會明年 2 月改選的席次影響，結果可能帶來意外轉折，影響之後的降息趨勢。
HVDC 驅動 AI 電源架構的技術突破
集邦科技分析師楊少幃表示，當 AI 運算與 GPU 功耗（TDP）急速攀升，推動整體供電架構變革，從傳統 AC（交流電）轉向 HVDC（高壓直流電）的技術，像是 NVIDIA 的 GPU TDP 從幾百瓦快速飆升，預計到 2027 年 Rubin Ultra 將挑戰 4,000 瓦大關，短短四年成長超過 8 倍。
楊少幃指出，TDP 的急劇攀升對資料中心的供電系統帶來兩個主要挑戰，一是空間，因為關鍵零組件，如電源裝置（PSU）、電池備援模組（BBU）需移出機櫃，以堆高算力密度，二是電壓，因為電流快速上升，需要粗重的銅線來傳輸電力，否則將達物理極限，難以組裝與散熱。
楊少幃分享，隨著功耗快速上升，電流需求也跟著增加，導致傳輸電流的銅耗量大幅提高，解決方案之一是高壓直流電（HVDC）系統，能有效減少電流的損耗，並降低電力傳輸過程中的重型銅耗，而將電壓升高至 800V 能大幅提高供電效率，並減少對 UPS（不斷電系統）系統的依賴。
楊少幃說明，隨著 HVDC 高壓與高頻需求，PSU 內部將大量導入 SiC 或 GaN 等寬能隙半導體，這不僅需要硬體的支持，還涉及到電力電子元件和散熱技術的整合，而 CSP（雲端服務供應商）大廠將不再滿足於單一產品效率，而是要求電力與散熱整合的完整解決方案。
楊少幃強調，由 NVIDIA 主導的 800V 架構同步推進，預估 NVIDIA 平台的 PSU 市場價值，將從 2025 年的 29 億美元，顯著成長至 2026 年的 45 億美元，年成長率高達 56%，顯示在算力爆發成長的驅動，電源供應器市場正迎來前所未有的高速增長期。
AI Agent 助攻 Edge AI 明年遍地開花
研華科技資深經理花志忠表示，AI 正將研華從 IPC 硬體製造商推向「邊緣 AI 的載體」，並帶來全新的應用模式，回顧 AI 的演進，從 GPT-3.5 的語言模型，如今來到 GPT-5 的「功能型 AI」，並進入以 AI Agent 為核心的第三階段，未來還有創新應用、AGI（通用 AI）的新階段。
花志忠指出，今年 Meta 推出 Llama Edge 模型，強調資料來源已到極限，真正差的是「人類的感知」，因此 Meta 以穿戴式眼鏡蒐集動態影像，期望讓 AI 像人類一樣理解世界，而這將帶動邊緣 AI的突破，例如 Google 的 Gemini Nano即可在地端執行，這是 AI 下沉到終端的明顯信號。
花志忠認為，2026 年邊緣 AI 的應用將會大量落地。例如商場能硬用影像和 AI 自動判定排隊人潮，並調派員工，或是透過室內定位與排班資訊，自動找尋可支援的服務人員，甚至企業能用 AI 分析服務狀況，自動選出最佳員工，還有高控管場域，如藥物交付能利用 AI 辨識，降低醫護負擔。
花志忠分享，以研華來說，工廠透過攝影與大語言模型比對 SOP（標準作業流程），自動換算工時、找出瓶頸，提升生產效率，而要做到這些，企業必須把 ERP（企業資源規劃）、MES（ 製造執行系統）、醫院系統等內部資料與 AI 串接，讓 AI 取得真實資訊。
花志忠強調，當資料充足時，企業就會像一個「交響樂團」，由 AI 指揮多個 AI 協作，進行預測、規劃與決策，最後 AI 開發不再需要從零開始，而是結合企業想像力與邊緣 AI 能力，經研華實證能減少 40% 開發時間，真正讓 AI 成為每個企業的工作助理，並在明後年逐步看到落地成果。
散熱轉向水冷已成不可逆趨勢
集邦科技分析師邱珮雯表示，全球雲端五大 CSP 大廠，包括 AWS、Microsoft、Google、Meta、Oracle 都全面加速 AI 資料中心建置，還有第六大的 Capex 緊跟其後，因 AI 訓練需求爆炸、GPU 大量擴充，以及各家自研 ASIC 的軍備競賽，預估 AI 伺服器滲透率至 2029 年將達整體的 24%。
邱珮雯指出，AI 運算時代，散熱成為 AI 伺服器擴張的最大瓶頸，因此資料中心從氣冷轉向液冷的散熱趨勢，目前液冷以 Direct-to-Chip（D2C）水冷最為成熟，已能直接導入既有機房，維護成本相對低，而浸沒式雖然散熱效能高，但尚未標準化、維護難度大，因此短期難全面商用。
邱珮雯認為，Google 是最早導入液冷的 CSP 大廠，目前滲透率已超過七成，而 AWS、Meta、Microsoft 也在 2024 年至 2025 年開始大量導入，帶動台系散熱供應鏈快速成型，未來更先進的技術如 Microchannel、封裝級液冷，最快將在 2027 後量產。
邱珮雯強調，整體而言，AI 伺服器 CPU/GPU 功耗高速成長，使散熱從氣冷轉向水冷已成不可逆趨勢，預估 AI 晶片液冷滲透率將從 2023 年的不到 10%，快速提升至 2028 年 超過 60%，成為未來五年成長最快的伺服器核心零組件市場。
全球 AI 伺服器出貨明年再成長 20% 以上
集邦科技研究經理龔明德表示，2025 年全球AI伺服器的出貨量將增長超過 24%，但在 2026 年受惠北美大型 CSP 業者，如 Google、AWS、Meta 擴大資本支出推動，全球 AI 伺服器市場將再成長達 20% 以上。
龔明德指出，未來市場競爭將更加激烈，主要的競爭陣營可分為三大塊，一是以 NVIDIA、AMD 為首的 GPU AI 市場，這將繼續主導市場，並以整櫃式方案為雲端客戶的核心；二是北美 CSP 業者將加速自研 ASIC 晶片，尋求更具成本效益的AI方案；三是中國將加速推進 AI 晶片自主化。
龔明德認為，從需求面來看，北美的 CSP 業者需求最為強勁，尤其是 Microsoft、Amazon、Google、Meta 等巨頭在加大 AI 基礎設施投入的同時，並在提升 AI 伺服器的要求，而中國的需求也在穩步增長，尤其是中國對本土 AI 晶片的支持力度加大，並鼓勵本地企業發展自有 AI 硬體。
龔明德強調，市場發展存在一些風險，包括地緣政治的不穩定，尤其是美中兩國在 AI 領域的技術禁令與貿易壁壘，可能會對供應鏈造成影響，儘管台積電等供應商在積極擴展產能，但全球對 AI 晶片需求的激增，可能會帶來供應鏈緊張和價格波動，但整體 2026 年 AI 伺服器市場將保持強勁增長。
（首圖來源：科技新報）
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