AI 基礎建設投資熱潮持續升溫，市場關注焦點已從需求是否存在轉向「供應鏈能否跟上」。根據法人出具最新報告指出，未來 AI 晶片發展最大的挑戰，不再只是算力競賽，而是來自矽（Silicon）、電（Power）、光（Photonics）與熱（Thermal）四大關鍵瓶頸，即所謂的「S.P.O.T.」。隨著 AI 晶片持續升級，如何突破先進製程、供電、光通訊及散熱等物理限制，將成為決定產業競爭力的核心。
法人認為，目前市場幾乎已不再懷疑 AI 需求的真實性，真正的疑慮在於兩點，一是 AI 的營收成長能否跟上資本支出成長，二是能否克服物理極限，如光學整合、散熱、電力等。
法人指出，台積電明年 CoWoS 先進封裝主要客戶中，成長最顯著的包括輝達（NVIDIA）、博通與聯發科，反映 GPU 與 TPU 需求強勁。其中最令人意外的是 AMD，大幅上修明年 CoWoS 用量至約 21 萬片，較原先規劃幾乎翻倍，顯示 AI 加速器市場競爭持續升溫。
除了 GPU 與 TPU，CPU 也成為另一項市場焦點。法人表示，代理 AI（Agentic AI）興起，使 CPU 在 AI 推論過程中的重要性大幅提升，目前 CPU 已占推理工作負載超過四成。隨著除 Meta 外的主要 CSP 預計 2026 年 CPU 採購量將較今年翻倍，市場恐將出現 15% 至 20% 的 CPU 供給缺口，且短缺情況可能一路延續至 2028 年。
除了晶片需求增加，AI 晶片設計日益複雜，也同步推升測試市場成長。法人指出，新世代 AI 晶片引腳數（Pin Count）持續增加，加上晶片規模擴大，使測試時間、測試設備及測試介面需求同步成長，帶動相關供應鏈平均售價（ASP）提升。
此外，台積電近年持續將晶圓測試（CP）部分外包給封測廠，以提升整體產能利用率，也進一步推升封測業者資本支出。隨著 AI 晶片朝向更高整合度發展，測試的重要性將持續提升。
法人表示，由於 AI 晶片需求持續強勁，整體半導體供應鏈資源正逐漸向 AI 傾斜，從記憶體、類比 IC、成熟製程到被動元件，都已出現不同程度的排擠效應。其中，記憶體產業因缺乏結構性新增產能，預估供給吃緊情況將持續至 2027 年底。
不過，短期內 AI 供應鏈仍存在部分變數。法人指出，由於 SK 海力士 HBM4 開發進度出現問題，加上 CoWoS 重新 Tape-out 及散熱設計調整，預估 NVIDIA 下一代 Rubin 平台出貨量將低於年初市場預期。同時，產品組合變化也可能使 NVIDIA 供應鏈於 2026 年第二季至第三季初，面臨部分產品 ASP 預期下修的壓力。
整體來說，法人認為台積電仍是首選標的，主要受惠於先進製程技術領先，也將帶動半導體設備產業同步受惠；設備領域方面首選鴻勁，其他則看好穎崴、旺矽及頎邦；ASIC 與 AI 晶片設計則包括聯發科、世芯-KY、創意；記憶體則看好南亞科與旺宏。
（首圖來源：Unsplash）
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