TechInsights對AI市場的五大趨勢預測：
AI 模型與資料中心趨勢
受「大型模型效能更佳」的信念驅動，大型語言模型（LLMs）的參數規模仍將持續成長。這意味著資料中心對於支援 LLM 的投資將在2026年持續增加，並推升整體 AI 能源成本，為獲利與環保目標帶來挑戰。AI 所需的電力遠高於傳統資料中心，大型園區的用電需求可高達 5GW，足以供應數百萬戶家庭，現有電網難以滿足這些需求，導致瓶頸產生。
不過，這種情況主要發生在全球少數開發「前沿模型」（Frontier Models）的公司身上。與此同時，體積更小、針對性更強或經「蒸餾（Distilled）」的模型將快速興起，並針對速度、效能、成本、隱私、文化與語言等需求進行最佳化。像是TechInsights 內部使用的語言模型Insightful Chat 基於公司半導體資料訓練，專為提供高隱私的專業分析而設計。
更小型、更專用的模型將用於特定任務，如構建 Agentic AI 的基礎，或讓Edge AI 能在有限硬體資源上運行。PC與NB處理器已經內建神經處理單元（NPU），但微軟的Copilot+ PC 並未成為市場預期的主導力量。
根據TechInsights 針對智慧家庭市場的研究顯示，雲端運算的依賴仍高於邊緣端，儘管邊緣推論在成本、功耗與隱私方面具優勢，雲端需求仍然強勁，預計「自律式邊緣運算」不太可能在 2026 年成為主流。
整體而言，儘管更專用、更高效的 AI 模型將持續發展，但市場仍將由多參數（Multi-Billion-Parameter）大型模型主導。這些模型的規模將進一步擴張，將記憶體與功耗推向極限。最終，在明年，真正的贏家將是能解決這些瓶頸的公司。
邁入2奈米製程：台積電、英特爾、三星、Rapidus四家競賽
邁向次世代 2 奈米製程，將同時改善功耗與效能。2026 年將是產業的關鍵轉折點，隨著業界從鰭式場效電晶體FinFET過渡到全閘極環繞GAA（Gate-All-Around）電晶體。這是自十多年前從平面電晶體轉向 FinFET 設計以來，電晶體架構的首次重大變革。
這項新架構可同時提升功耗效率與運算效能。台積電、英特爾、三星，以及新進者Rapidus 都將以 2 奈米製程進入市場。三星其實早在 2022 年便已在 3 奈米節點導入GAA 製程，但直到其 SF2版本的2奈米製程推出後，主要外部客戶才會真正採用該技術。
台積電的第一家2奈米（N2 製程）客戶是AMD，生產下一代EPYC 資料中心 CPU（非 GPU），並將於 2026 年推向市場。日本的 Rapidus 是晶圓代工領域全新的參與者，採用 GAA 製程技術，2023 年底開始建造第一座晶圓廠，目前傳出2奈米試產，預計量產供應外部客戶的時程預計要到 2027 年才會開始。
2026 年的 AI 加速器產品路線圖，將不會直接受到這些新製程的影響。例如，NVIDIA 的Rubin GPU 將使用台積電的 3 奈米製程生產，從 2027 年起，新一代 2 奈米架構才會開始改善 AI 加速器的效能與功耗表現。
高頻寬記憶體（HBM）幾乎專為 AI 加速器設計，是記憶體產業史上最具價值、毛利率最高的產品。記憶體廠商在推進 HBM3E 量產的同時，新一代搭載 16Hi HBM4的 AI 晶片預計將於 2026 年上半年實現量產，HBM 的基本晶片層（base die）也將從平面 CMOS改採更先進的 FinFET 製程，以進一步提升能效。
除了 HBM 之外，記憶體供應在 2026 年仍將偏緊，因為製造商預期會優先生產高毛利的DRAM 與 HBM，導致 NAND 產能受到擠壓，進一步加劇各類記憶體的價格波動。
儘管如此，NAND 技術仍在持續演進。3D NAND 的物理擴展主要由堆疊層數驅動。2026年，3xx 層（甚至更高層數）的 TLC 與 QLC 產品將陸續推出。為了實現更高密度與更佳效能，創新技術包括高長寬比蝕刻（High-Aspect-Ratio Cryogenic Etcher）、晶圓直接/混合鍵合（Hybrid/Direct Wafer Bonding），以及同層間間距控制（On-Pitch SGD, OPS）單元設計。
矽光子、散熱管理與先進封裝
記憶體晶片只是資料傳輸瓶頸的一半，另一半問題在於如何將資料從記憶體快速傳送至運算核心，速度與功耗是關鍵。以共同封裝光學CPO（Co-Packaged Optics）形式實現的矽光子技術，有望將網路功耗降低多達70%，同時提升資料傳輸速率，2026年將成為 CPO的關鍵轉折點。
台積電的「通用型光子引擎」COUPE（Compact Universal Photonic Engine）將被整合至晶片中介層封裝技術 CoWoS 2.5D 整合平台中，為產業領導者採用此技術鋪平道路，Nvidia的新一代交換解決方案也預計導入該平台。
隨著裝置的熱特性管理變得越來越重要，尤其在資料中心中更為嚴峻，因此最先進的 AI加速器如今必須依賴液冷（Liquid Cooling），導致資料中心建設成本上升，同時也帶來水資源短缺等環境挑戰。記憶體與CPO均對溫度極為敏感，因此當高密度記憶體元件更靠近運算核心，並與CPO 整合時，如何改善散熱管理，將成為能否導入新技術的關鍵環節。
先進封裝技術在此過程中扮演關鍵角色。業界正逐步採用玻璃基板（Glass Substrates），其優異的散熱性能與結構強度，有助於熱傳導與機械穩定性，同時，玻璃材料的高介電常數也能改善資料傳輸效能。其他方案包括開發更先進的熱介面材料TIMs（Thermal Interface Materials），例如SK海力士將在即將推出的 HBM4（16Hi）模組中採用先進的MR-MUF 封裝技術; 其他方向像是創新的製造技術，如英特爾的2奈米製程18A中採用的背面供電（Backside Power Delivery）結構，也能進一步提升晶片的熱性能表現。
貿易與關稅動盪
關稅與貿易限制正在造成高度波動的商業環境。許多地區正透過政府的大規模投資，推動半導體製造的自主化，美國同時也結合關稅與貿易限制作為額外手段，以促進本土製造，整個半導體產業形成一個充滿挑戰與不可預測的環境。
歷任美國政府採取的多項措施，目的皆在限制中國在半導體領域的進展。作為回應，中國正加速推動其 xPU（包含 CPU、GPU、NPU 及其他處理器）的研發，並朝向作業系統自主化發展，特別是透過 RISC-V 架構。
由於極紫外光EUV曝光設備受限，中國的邏輯晶片製程仍停留在7奈米製程節點，遠落後於全球邁向2奈米前沿製程的腳步。2026 年中國能否推進自身的半導體設備生態系？ 最有可能的結果是，中國政策將持續支持並發展國產替代方案，同時允許在本地技術尚未成熟之前，持續使用外國設備。中國在顯影設備技術上的進展，將成為2026年值得密切觀察的關鍵領域。
中國的AI模型發展
中國在AI模型領域已大致追上國際水準，在AI研究論文數量、專利申請與創投投資方面均位居全球前列。國產大型語言模型如 DeepSeek R1在效能上已可與美國頂尖的封閉式模型相媲美，同時通常具有更高的成本效益，並多以開源形式發布。雖然相關限制在一定程度上限制了中國獲取先進硬體的能力，但預期 2026 年將會出現更多來自中國的軟體創新。