球市場研究機構 TrendForce 針對 2026 年科技產業發展，整理十大重點趨勢，詳情請見下方：

2026 年受惠於北美大型 CSPs 提高資本支出，以及各國主權雲興起，對 AI 資料中心建置需求旺盛，預估全球 AI server 出貨年增將逾 20%。AI 市場霸主 NVIDIA 將面臨更高強度競爭，首先，AMD 將效法 NVIDIA GB / VR 機櫃方案，推出 MI400 整櫃式產品，主攻 CSPs 客戶；其次，北美 CSPs 自研 ASIC 力道持續增強；最後，受地緣政治影響，ByteDance、Baidu、Alibaba、Tencent 自研 ASIC，以及 Huawei、Cambricon 等強化 AI 晶片自主研發，將 AI 市場競爭推向白熱化。

隨著 AI 晶片算力提升，單晶片熱設計功耗 (TDP) 將從 NVIDIA H100、H200 的 700W，上升至 B200、B300 的 1,000W 以上或更高，server 機櫃須以液冷散熱系統對應高密度熱通量需求，推升 2026 年 AI 晶片液冷滲透率達 47%。Microsoft 亦提出新一代晶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晶片級散熱演進。

AI 運算從訓練到推論的資料量與記憶體頻寬需求呈爆炸性成長，導致傳輸速度與能耗瓶頸浮上檯面。為解決 AI 運算對記憶體頻寬與資料傳輸速率的限制，HBM 與光通訊技術逐漸成為次世代 AI 架構的核心突破口。

目前 HBM 透過 3D 堆疊與 TSV 技術，有效縮短處理器與記憶體之間的距離，並在即將量產的 HBM4 中，導入更高通道密度與更寬 I / O 頻寬，以支撐 AI GPU 與加速器的超大規模運算。然而，當模型參數突破兆級、GPU 集群規模成倍數擴張時，記憶體的傳輸瓶頸又重新被凸顯出來。目前各家記憶體廠商透過 HBM 堆疊結構優化，封裝與介面創新，並且與邏輯晶片協同設計，藉由各方面的努力來提升了 AI 晶片的本地頻寬。

除了解決記憶體的傳輸瓶頸外，但跨晶片、跨模組間的資料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 廠商與雲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 年起預期將有更高頻寬的 SiPh/CPO 平台導入 AI 交換機（Switch）之內。藉由新型的光通訊技術來實現高頻寬、低功耗的資料互連，並優化系統整體頻寬密度與能源效率。

綜觀趨勢，記憶體產業正邁向以「頻寬效率」為核心競爭力。而處理跨晶片、跨模組間的新型光通訊技術，也是突破電性介面在長距離與高密度資料傳輸上的侷限的最佳方案。因此高速傳輸技術將成為 AI 基礎架構演進的關鍵方向。

AI 訓練與推論工作需要高速存取具有不可預測 I/O 模式的龐大資料集，與現有技術間產生效能差距。為此，NAND Flash 供應商加速推進專門的解決方案，包含兩項關鍵產品：儲存級記憶體 (SCM) SSD/KV Cache SSD/HBF 技術，定位介於 DRAM 與傳統 NAND 間，提供超低延遲與高頻寬特性，為加速即時 AI 推論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於 AI 的溫/冷資料儲存層，例如模型檢查點與資料集歸檔。QLC 的每晶粒儲存容量較 TLC 將高出 33%，大幅降低儲存巨量 AI 資料集的單位成本。預估至 2026 年，QLC SSD 於 Enterprise SSD 的市場滲透率將達 30%。

AI 資料中心朝向超大規模集群化發展，其負載波動大，嚴格要求電力穩定度，促使儲能系統由「應急備電」轉為「AI 資料中心的能量核心」。預估未來五年內，AI 資料中心儲能除了現有的短時 UPS 備電和電能品質改善，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。部署方式也將從資料中心級的集中式 BESS (battery energy storage system)，逐步向機櫃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 資料中心儲能市場，由超大規模雲端廠商主導。中國「東數西算」策略將推動資料中心向綠電豐富的西部遷移，AI 資料中心 + 儲能將成為西部大型基地的標準配備。預期全球 AI 資料中心儲能新增容量將從 2024 年的 15.7GWh，激增至 2030 年的 216.8GWh，複合年平均成長率達 46.1%。

資料中心正經歷徹底的電力基礎設施變革，伺服器機櫃功率從千瓦級 (kW) 迅速攀升至兆瓦級 (MW)，供電模式正轉向 800V HVDC (高壓直流) 架構，以最大限度地提高效率和可靠性，大幅減少銅纜用量，並支援更緊湊的系統設計，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佈加入 NVIDIA 的 800V HVDC 計畫。SiC 主要應用於資料中心供電架構的前端、中端環節，負責處理最高電壓和最大功率的轉換操作。儘管目前 SiC 功率半導體在最高電壓額定值方面仍落後於傳統 Si，但其具備卓越的熱性能和開關特性，對於下一代的固態變壓器 (SST) 技術至關重要。GaN 則憑藉高頻率、高效能優勢，在供電鏈路的中端和末端發揮重要作用，追求極致的功率密度和動態響應。預估第三代半導體 SiC/GaN 在資料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%。

隨著 2nm 進入量產，在先進製程商業競逐中，形成了向內追求更高電晶體密度、向外追求更大封裝尺寸的趨勢，同時強調異質整合 (Heterogeneous Integration) 能力，透過不同功能的多晶片堆疊與不同技術節點的結合，滿足高效能運算與人工智慧應用需求。

在追求更高電晶體密度的部分，半導體晶圓製造正式由 FinFET 轉進 GAAFET，透過 Gate-Oxide 完整包覆矽通道，在追逐高強度算力同時實現更高效的電流控制。向外部分，2.5D 與 3D 封裝技術提供多重晶片堆疊的高密度封裝解決方案，使晶片間互連更快速、功耗更低，為下一代資料中心及高性能運算領域帶來突破。

隨著各家 2nm GAAFET 進入量產，TSMC、Intel 與 Samsung 則分別推出 CoWoS/SoIC、EMIB/FOVEROS、I-Cube/X-Cube 等 2.5D/3D 封裝技術，提供前後段整合代工服務。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 年將是人型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 萬台，市場動能聚焦於兩大主軸：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 晶片、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即時學習與動態決策，展現「謀定而後動」的行為能力。

於此背景下，2026 年的人型機器人新品將不再以規格或靈活度為唯一賣點，而是自設計階段即鎖定特定場景價值，從預期最早切入之製造搬運、倉儲分揀到檢測輔助等，皆能支援場域完整任務。2026 年將是人型機器人正式進入以 AI 為驅動、以應用為核心之產業新階段。

OLED 顯示迎來跨世代的轉折時刻。中、韓面板廠的高世代（8.6 代）AMOLED 產線持續擴產，隨著成本結構與良率持續改善，OLED 顯示技術正加速覆蓋從小到大的全尺寸產品，同步帶動相關供應鏈如驅動 IC、TCON、觸控模組與散熱設計等高階零組件平均單價（ASP）與供應商議價能力。

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 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 年之後，在 Apple 帶動下，2027–2028 年可望提升至 9–12%。

另外，隨著 Apple 有機會於 2026 下半年至 2027 年間正式進入折疊手機市場，將以軟硬整合、品牌信任與供應鏈協同優勢重新定義折疊手機價值，推動市場焦點由「外觀炫技」轉向「生產力與體驗深化」，預估將帶動全球折疊手機出貨量於 2027 年突破 3,000 萬支。目前折疊手機仍面臨邁向主流的最後障礙 — 鉸鏈可靠度、柔性面板封裝、良率與成本控制。Apple 對產品驗證與品質的謹慎，反映其對進場時機與使用體驗的重視，也凸顯折疊手機要真正跨入成熟期，仍需時間與實力跨越鴻溝。

伴隨 AI 應用深化，Meta 推出具顯示功能的 Meta Ray-Ban Display AR 眼鏡，鎖定「資訊提供」應用，讓 AI 更貼近日常、重塑用戶使用行為，透過第一視角的資料蒐集與回饋，強化 AI 與用戶的雙向互動體驗。顯示技術採用在全彩化與成熟度表現穩健的 LCoS，既為尚未完全成熟的 LEDoS 爭取技術發展時間，也藉由良好的用戶體驗累積市場聲量。

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、RayNeo、INMO、Rokid、Vuzix 等廠商持續布局，，成本有望加速下探至大眾預期的甜蜜點，有利於 LEDoS 發展。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。

預估 2026 年 L2 (含) 以上輔助駕駛的滲透率將逾 40%，智慧化將接續電動車成為汽車產業成長動力。L2 輔助駕駛技術已趨成熟，普及關鍵轉向成本，有助降低系統總成本的艙駕一體單晶片與控制器將於 2026 年進入規模量產，初期主攻中國中階汽車市場。傳統車廠同時積極推動燃油車智慧化轉型，也是輔助駕駛全面成為車輛標配的驅動力。

另一方面，以 L4 級為目標的 Robotaxi 正迎來全球性的擴張浪潮。除了各地法規鬆綁，車隊平台商、服務商對 Robotaxi 的採用態度轉為積極，以及開發商探索端到端 (E2E)、VLA (Vision Language Action) 等泛化性更強的 AI 模型，皆有助 Robotaxi 市場擴大。預計至 2026 年，Robotaxi 將加速覆蓋歐洲、中東、日本、澳洲等市場，不再僅限於中國、美國。