大摩：2026年人工智慧賽道八大趨勢

報告名稱：2026年展望：偏好人工智慧賽道（文末附全文PDF）

一、雲AI主導全球半導體市場兆級擴張

2026年全球前十雲廠商資本開支預計達6320億美元，推動AI半導體成為增長絕對引擎。報告測算，僅雲AI晶片市場規模2024-2029年複合增長率即達36%，定製ASIC更高達65%，將帶動整體半導體產業規模在2030年突破兆美元大關。AI相關收入佔台積電營收比重預計從2024年15%躍升至2029年40%以上。

二、從訓練向推理需求結構性轉移

月度Token處理量呈指數級增長（字節跳動、OpenAI等頭部廠商月處理量已超兆），推理計算需求增速遠超訓練。DeepSeek等低成本推理方案進一步刺激應用爆發，推動Cloud AI晶片中推理佔比從2024年40%提升至2026年50%以上。這一轉變要求晶片架構更注重能效比與成本最佳化。

三、邊緣AI開啟第二增長曲線

2023-2030年Edge AI半導體市場複合增長率預計達22%，總規模超千億美元。生成式AI向機器人、AI眼鏡、智能汽車、AI PC/手機等垂直領域擴散，但邊緣計算功耗與成本瓶頸仍待突破。報告指出，聯發科、高通等廠商在端側AI SoC的佈局將是關鍵勝負手。

四、先進封裝成為AI算力絕對瓶頸

台積電CoWoS產能將從2023年32K/月暴增至2026年125K/月，仍難滿足需求。CPO（光電共封裝）技術將在2026年實現2倍功耗降低、10倍延遲縮減，Broadcom、Arista等已啟動量產。3D堆疊的SoIC技術使晶片間互聯密度提升百倍，封裝環節價值量從傳統5%提升至AI晶片的25%以上。

五、儲存器結構性短缺常態化

HBM成為AI晶片性能最核心的物理限制。2026年HBM消耗量預計達32億Gb，佔DRAM總產能30%以上，供應高度集中於三星、海力士、美光三家。NOR Flash因AI裝置程式碼儲存需求也將進入供不應求周期，華邦電等利基型儲存廠商迎來量價齊升。

六、中國AI生態加速"去美國化"

DeepSeek低成本推理方案引爆國產AI需求，GPU自給率將從2024年34%提升至2027年50%以上。華為Ascend 910C性能對標輝達H20，CloudMatrix 384超算叢集已實現商用。但SMIC N+2工藝產能不足成為最大瓶頸，先進製程裝置進口在2025年下半年出現反彈但仍受長期限制。

七、雲廠商自研ASIC形成"反輝達"聯盟

Google TPU進入第6代、AWS Trainium 3/4迭代加速、Meta MTIA與Microsoft Maia規模商用，四大雲廠商2026年定製ASIC採購量將佔其AI晶片總需求的30%。無論GPU還是ASIC路線勝出，台積電作為核心代工廠將攫取90%以上AI晶片製造份額，形成"賣方市場"絕對話語權。

八、供應鏈"AI優先"導致非AI晶片持續失血

晶圓代工、封裝測試產能全面向AI晶片傾斜，成熟製程利用率和ASP持續承壓。台積電N3/N2先進製程價格年漲幅超15%，CoWoS成本轉嫁導致非AI晶片設計公司毛利率承壓3-5個百分點。技術通膨與需求替代效應下，傳統伺服器、消費電子晶片復甦將滯後至2026年下半年甚至更晚。 (TOP行業報告)