臺灣出口持續創新高，10月出口金額達到618億美元，年增49.7%，創下近16年來最大增幅，其中半導體出口年增29.2%，是主要動能。在AI伺服器、高效能運算（HPC）晶片、及資料中心大規模備貨潮驅動下，工研院預估，2026年臺灣半導體產值上看7兆元，AI半導體是未來5年成長主力。
從爆紅的吉卜力風圖像，到幾可亂真的照片變影片，生成式AI已進入民眾生活，成為各行各業不可或缺的智慧夥伴。Alphabet、Amazon、Microsoft和Meta等科技巨頭，2025年在AI資料中心的建設投資超過3,500億美元，2026年將達4,000億美元，帶動GPU、特殊應用晶片（AI ASIC）、高頻寬記憶體（HBM） 等高階晶片需求全面飆升。這個史無前例的巨大引擎，將整個半導體產業往「高算力、高頻寬」的方向推進，同時擁有先進製程、完整封裝能力與IC設計聚落的臺灣，正是AI時代最關鍵的半導體基地。
AI驅動半導體 GPU、AI ASIC是最大引擎
工研院「眺望2026產業發展趨勢研討會」半導體專場，議題全聚焦在AI。工研院產業科技國際策略發展所分析師鍾淑婷指出，全球半導體市場自2024年強勁復甦，2025年營收估計達7,726億美元，成長17.8%。展望明年，在AI大力帶動下，市場規模上看8,643億美元。其中「運算用電子產品」是最主要推進力，包含伺服器、個人電腦、顯示卡與加速卡等。
鍾淑婷說明，這波成長與過去PC或手機不同，它來自生成式AI的「結構性需求」。AI模型從十億參數走向兆級參數，推升資料中心對算力和記憶體的雙重巨大需求，AI半導體從2024年至2029年市場規模將成長3倍。其中，GPU仍主導AI半導體市場，AI ASIC 則在未來數年具高度成長潛力，反而是CPU在資料中心內的角色下降，相關工作負載轉向GPU、ASIC，或資料處理器（DPU）。
AI爆發性成長正重塑產業格局，掌握AI商機是成功的關鍵。由於全球8成AI晶片來自臺灣，臺灣半導體業已搭上這班「AI特快車」。工研院產科國際所資深研究員王宣智預估，2025年臺灣半導體產業產值將達新臺幣6.5兆元，年成長率22%，預估這股強勁動能將延續到2026年，產值將來到7.1兆元，年成長率10.0%。
2025晶圓製造世道好 先進製程進入Å世代
2025年是臺灣晶圓代工的「好年」，產值規模估約新臺幣4.1兆元，這波成長並非只靠先進製程，成熟製程也同步承接AI相關需求。工研院產業科技國際策略發展所分析師劉美君預估，2026年AI與高效能運算（HPC）需求仍強勁，產值可望上看新臺幣4.6兆元、年增約12%。
劉美君表示，在第四波AI浪潮下，運算量已從2年翻倍演變為半年就翻倍。2026年後，生成式AI與實體 AI由雲端延伸至實體場景，如機器人等實體智慧裝置，對演算法、功耗、延遲與記憶體頻寬將有更高需求，使硬體面臨更快的週期更迭與更高成本的壓力，7奈米以下的競爭更加白熱化，業界競合關係也將打破以往；至於6奈米以下全球先進產能，臺灣占61%，以台積電獨占鰲頭。
2026年後，先進製程競賽重心將從奈米走向Å（埃米）世代，因集積度提高提高，背面供電成為元件結構發展的一大重心。在製程面上，需導入低溫製程與高介電係數材料，同時在進行晶圓薄化時，同步解決翹曲才能兼顧良率與散熱，然而此舉也造成製程複雜度提升。此外，為提升傳輸效率與控制因熱效應所引發的能耗，用「光」取代「電」進行傳輸數據的矽光子技術成為另一解決方案，因此預估矽光子技術也將是明年半導體製程的另一重心。
在記憶體方面，臺灣記憶體產業已轉型利基應用，切入工業與車用領域以強化競爭力。劉美君預估，在DRAM庫存逐漸去化、AI應用持續增長、NAND Flash延伸至汽車市場等多重因素之下，臺灣今年記憶體產值將達新臺幣2,039億元，年增16.1%，展望2026年產值達2,116億元，年增3.8%。
劉美君指出，2026年之後，3D架構成為記憶體技術演進的核心，她建議臺灣記憶體廠商，面對AI應用需求不斷擴張，瞄準邊緣AI低功耗、高頻寬、客製化的需求，提供特殊規格的AI晶片，以及客製化記憶體整合設計服務，避開伺服器HBM的紅海競爭。
先進封裝主導封測發展 FOPLP與CPO成亮點
2025年全球半導體封裝市場出現分歧，成熟製程需求相對平緩，而AI與高效能運算帶動的先進封裝熱度則持續攀升。工研院產科國際所分析師陳靖函指出，全球半導體封測業在2024年完成庫存去化，2025年進入由AI與異質整合驅動的結構性成長期，不是單純的代工廠，而是扮演關鍵技術整合者的角色。
陳靖函解釋，隨著摩爾定律逼進極限，AI算力需求卻暴增，產業只能把半導體從「做更小」，轉向「疊得巧」，晶片從2.5D進展至3D與3.5D，透過在同一個封裝平台緊密整合邏輯晶片與記憶體，使訊號傳輸距離由主機板上的數十公分，縮短至封裝內的毫米至微米大小，讓資料一次跑更多、跑更快也更省電。從過去兩年先進封裝的產能一路滿載即可看出市場趨勢，陳靖函預估，臺灣封測產業2025年產值可達新臺幣7,104億元，年增13.9%，2026年可望續增至7,590億元，步向穩定成長軌道。
先進封裝技術趨勢上，陳靖函指出，扇出型面板級封裝技術（Panel-Level Fan-Out；FOPLP）具備更大的承載面積與成本優勢，預計在2028年逐步克服翹曲與精度控制等挑戰，成為先進封裝與異質整合的主流趨勢之一；而為滿足AI與HPC的高頻寬與低能耗需求，矽光子共封裝光學模組（Co-Packaged Optics；CPO）技術也會加速發展，為臺灣建構出矽光子、封裝基板到散熱與測試的完整價值鏈。
IC設計聚焦高附加價值 留才育才是關鍵
臺灣IC設計業全球第二，僅次於美國，臺美IC設計市占率合計超過85%。鍾淑婷指出，儘管全球IC設計業受AI提振成長達2成，但因美國業者幾乎壟斷高效能AI晶片，2024年臺灣IC設計在全球的市占率反而出現下滑；2025年，在季節性調整、關稅不確定性和提前拉貨等因素影響，成長動能暫時放緩，預估產值1.4兆元，年增12.6%。
展望2026年，我國IC設計業進入「成長放緩但規模創高」的平穩期，產值上看1.5兆元，包括DPU、邊緣AI、車用晶片、AI感測器等都是具成長潛力的新藍海。鍾淑婷指出，臺灣IC設計業「研發實力強、開發節奏快」是競爭優勢，近2年AI浪潮帶動ASIC設計服務強勢成長，反映出「客製化X模組化」的新需求，也提升產品附加價值；但相對人才需求也更加吃緊，未來留才與育才是維持產業競爭力的關鍵。
算力轉移「從雲到端」 AI時代下個契機
臺灣擁有從IC設計、晶圓製造到封裝測試的完整半導體價值鏈，已是AI時代的首波贏家，如何維持優勢，掌握下一輪AI契機？工研院電子與光電系統研究所組長莊凱翔指出，現行AI雲端資料中心架構全都圍繞著「誰能提供更高效能、更高能效的運算平台」的議題，這也導致全球高階晶片的高度集中，NVIDIA以資料中心GPU與軟硬體整合建立強大生態圈，也引發雲端服務商「被單一供應商掐住喉嚨」的戒心，紛紛投入自研晶片。「當然，自研晶片到製造環節大多也會回到台積電，這是臺灣的優勢，也是需要謹慎應用的戰略資產，」莊凱翔認為，未來AI運算將走向「本地＋雲端」協作：敏感、即時、需要反應速度的推論在本地完成；大型模型訓練仍回到雲端。這將使手機、筆電、車電與IoT等終端裝置都需具備一定程度的AI運算能力。
然而，深度學習運算對記憶體頻寬與資料搬運的依賴極高，邏輯運算與記憶體效能出現落差，形成新的系統瓶頸，在記憶體中導入運算能力的「記憶體內運算」（Processing- in- Memory；PIM）、非統一記憶體架構與高密度堆疊將是下一輪趨勢。建議臺灣廠商可針對先進記憶體、高密度封裝基板、散熱與量測等關鍵領域著墨，發展「封裝X模組」的能力，並參與規格制定。
生成式AI刷新了世人對算力的想像，也重新界定了半導體產業的競爭格局。然而，技術的挑戰、地緣政治的干擾，也為半導體市場投下不小變數，唯有持續吸納人才、深化技術、強化跨領域整合，臺灣半導體業才能在AI時代維持不可取代的地位。
（本文是由作者工業技術與資訊授權轉載）
