文｜半導體產業縱橫

數據中心、HBM、輔助駕駛、人形機器人......均為明年的重點發展技術。

今日，TrendForce集邦咨詢發布了"2026十大科技市場趨勢預測"。

AI液冷散熱大規模滲透AI數據中心

AI數據中心承擔的計算任務呈指數級增長，隨著功耗和密度持續提升，帶動算力液冷技術強勁需求。

傳統的風冷技術難以滿足數據中心發展需求，液冷技術能夠有效解決高熱密度機柜的散熱難題，成為數據中心冷卻技術的新方向。

2026年受惠于北美大型CSPs提高資本支出，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%。

英偉達將面臨更為激烈的競爭。首先AMD將推出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，云廠商自研ASIC，以及寒武紀等AI芯片公司強化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。

HBM與光通訊技術愈發關鍵

HBM 是一種基于 3D 堆棧封裝技術的高性能內存，它通過將多個 DRAM 芯片垂直堆疊，并使用硅通孔（TSV）技術實現芯片之間的高速互連，從而顯著提高內存的帶寬和數據傳輸速度。與傳統的內存架構相比，HBM 具有更高的引腳密度和更低的延遲，能夠在有限的空間內提供更大的內存容量和更快的數據訪問速度。

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。

NAND Flash供應商強化AI方案

NAND Flash供應商正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數據中心儲能市場，爆發式增長

數據中心的能源需求不僅體現在總量上，更體現在其對供電質量和穩定性的極高要求上。根據最新要求，未來，國家樞紐節點新建的數據中心綠電占比需要超80%，但風電、光伏的間歇性特征難以適配數據中心24小時連續運行的穩定用電需求。為避免斷電造成服務器關閉、數據丟失、設備損壞等情況，大數據中心配儲的重要性越發凸顯。

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。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%。

AI數據中心邁向800V HVDC架構

在AI驅動的數據中心時代，千瓦級的供電標準早已無法匹配AI模型對能耗的極端需求。

以英偉達當前主力的GB200 NVL72機架為例，隨著機架功率逐步逼近兆瓦級別，基于54V直流的傳統配電方式已然陷入瓶頸。英偉達宣布其800V高壓直流（HVDC）架構將于2027年全面部署，以支持1MW及以上的IT機架功率需求，提升供電效率與可靠性，還大幅降低銅材使用，簡化系統結構，并為AI工廠的發展打下堅實基礎。

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。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%。

2nm GAAFET革新，2.5D/3D封裝突破

晶體管架構正進一步演變為GAAFET，在GAAFET架構中，柵極以四個方向完整包覆通道，提供了更佳的控制能力，使其在面對更嚴峻的工藝挑戰時晶體管仍然能穩定地提升其性能。 盡管GAAFET架構看似復雜，但GAAFET架構在工藝上仍有很大一部分沿用原有的FinFET架構的工藝，降低了晶圓代工廠在GAAFET架構的工藝研發上所面對的技術挑戰。

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年人形機器人出貨成長逾700%

隨著特斯拉等國際巨頭量產時間表的明確，以及國內廠商在資本與技術上的快速跟進，一個全新的賽道正在加速成型。

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。

筆記本電腦顯示高階化提速，折疊機主流化進程迎關鍵節點

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%。

蘋果已經于6 月啟動了折疊 iPhone 的初步原型 1（Prototype 1/P1）階段。如果按照蘋果的傳統產品開發時間表，這臺折疊屏手機預計將在 2025 年底完成主要的原型測試階段，隨后進入工程驗證測試 (EVT) 階段。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。

LEDoS技術蓄積成長能量

meta Ray-Ban Display是meta公司于2025年9月18日Connect開發者大會上推出的智能眼鏡，由首席執行官馬克·扎克伯格發布，套裝包含全彩高清顯示屏眼鏡及配套神經腕帶，起售價799美元。該產品右鏡片配備600×600像素顯示屏，支持顯示通知、導航指引及社交媒體應用，搭配的meta神經腕帶（Neural Band）通過肌電圖(EMG)技術檢測前臂肌肉電信號實現手勢操控。

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。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。

2026年輔助駕駛滲透率提升

自動駕駛技術（包括高級駕駛輔助系統ADAS和自動駕駛出租車Robotaxi）已成為全球汽車產業轉型的核心賽道，技術迭代、成本下降與政策支持正推動行業加速發展。

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。此外，以L4級為目標的Robotaxi正迎來全球性的擴張浪潮。以L4級為目標的Robotaxi正迎來全球性的擴張浪潮。