Nov. 27, 2025 ——產(chǎn)業(yè)洞察
2025年11月27日，由全球高科技產(chǎn)業(yè)研究機構(gòu)TrendForce集邦咨詢主辦的“MTS 2026存儲產(chǎn)業(yè)趨勢研討會”在深圳舉辦。會上，TrendForce集邦咨詢發(fā)布了“2026十大科技市場趨勢預(yù)測”：
1、AI芯片逐鹿戰(zhàn)升級，液冷散熱大規(guī)模滲透AI數(shù)據(jù)中心
2026年受惠于北美大型CSPs提高資本支出，以及各國主權(quán)云興起，對AI數(shù)據(jù)中心建置需求旺盛，預(yù)估全球AI Server出貨年增將逾20%。AI市場霸主NVIDIA（英偉達）將面臨更高強度競爭，首先，AMD（超威）將效法NVIDIA GB/VR機柜方案，推出MI400整柜式產(chǎn)品，主攻CSPs客戶；其次，北美CSPs自研ASIC力道持續(xù)增強；最后，受國際形勢影響，ByteDance（字節(jié)跳動）、Baidu（百度）、Alibaba（阿里巴巴）、Tencent（騰訊）自研ASIC，以及Huawei（華為）、Cambricon（寒武紀）等強化AI芯片自主研發(fā)，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(shè)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(tǒng)對應(yīng)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(shù)。整體而言，短中期市場仍以水冷板液冷為主，CDU架構(gòu)將自L2A (Liquid-to-Air)轉(zhuǎn)向L2L (Liquid-to-Liquid)設(shè)計，長期則朝更精細化的芯片級散熱演進。
2、突破帶寬限制、實現(xiàn)高速傳輸，HBM與光通訊建構(gòu)智能運算新體系
AI運算從訓(xùn)練到推理的數(shù)據(jù)量與存儲器帶寬需求呈爆炸性成長，導(dǎo)致傳輸速度與能耗瓶頸浮上臺面。為解決AI運算受存儲器帶寬與數(shù)據(jù)傳輸速率限制的問題，HBM與光通訊技術(shù)逐漸成為次世代AI架構(gòu)的核心突破口。
目前HBM通過3D堆棧與TSV技術(shù)，有效縮短處理器與存儲器之間的距離，并在即將量產(chǎn)的HBM4中，導(dǎo)入更高通道密度與更寬I/O帶寬，以支撐AI GPU與加速器的超大規(guī)模運算。然而，當(dāng)模型參數(shù)突破兆級、GPU集群規(guī)模成倍數(shù)擴張時，存儲器的傳輸瓶頸又重新被凸顯出來。目前各家存儲器廠商通過HBM堆棧結(jié)構(gòu)優(yōu)化，封裝與接口創(chuàng)新，并且與邏輯芯片協(xié)同設(shè)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(shù)據(jù)傳輸仍成為限制系統(tǒng)效能的新瓶頸，為突破此限制，光電整合與CPO（Co-Packaged Optics）技術(shù)逐步成為主流GPU廠商與云端供應(yīng)商的研發(fā)重點?，F(xiàn)階段800G/1.6T pluggable光模組已啟動大量生產(chǎn)，而2026年起預(yù)期將有更高帶寬的SiPh/CPO平臺導(dǎo)入AI交換機（Switch）之內(nèi)。借由新型的光通訊技術(shù)來實現(xiàn)高帶寬、低功耗的數(shù)據(jù)互連，并優(yōu)化系統(tǒng)整體帶寬密度與能源效率。
綜觀趨勢，存儲器產(chǎn)業(yè)正邁向以「帶寬效率」為核心競爭力。而處理跨芯片、跨模塊間的新型光通訊技術(shù)，也是突破電性接口在長距離與高密度數(shù)據(jù)傳輸上的局限的最佳方案。因此高速傳輸技術(shù)將成為AI基礎(chǔ)架構(gòu)演進的關(guān)鍵方向。
3、NAND Flash供應(yīng)商強化AI方案，加速推理工作、降低儲存成本
AI 訓(xùn)練與推理工作需要高速存取具有不可預(yù)測I/O模式的龐大數(shù)據(jù)集，與現(xiàn)有技術(shù)間產(chǎn)生效能差距。為此，NAND Flash供應(yīng)商加速推進專門的解決方案，包含兩項關(guān)鍵產(chǎn)品：儲存級存儲器(SCM) SSD/KV Cache SSD/HBF技術(shù)，定位介于DRAM與傳統(tǒng)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(shù)正以前所未有的速度被應(yīng)用于AI的溫/冷數(shù)據(jù)儲存層，例如模型檢查點與數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)集的單位成本。預(yù)估至2026年，QLC SSD于Enterprise SSD的市場滲透率將達30%。
4、儲能系統(tǒng)躍升AI數(shù)據(jù)中心能量核心，需求將迎爆發(fā)式成長
AI數(shù)據(jù)中心朝向超大規(guī)模集群化發(fā)展，其負載波動大，嚴格要求電力穩(wěn)定度，促使儲能系統(tǒng)由「應(yīng)急備電」轉(zhuǎn)為「AI數(shù)據(jù)中心的能量核心」。預(yù)估未來五年內(nèi)，AI數(shù)據(jù)中心儲能除了現(xiàn)有的短時UPS備電和電能質(zhì)量改善，2至4小時的中長時儲能系統(tǒng)占比將迅速提升，以同時滿足備電、套利和電網(wǎng)服務(wù)需求。部署方式也將從數(shù)據(jù)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(yīng)。
預(yù)期北美將成為全球最大AI數(shù)據(jù)中心儲能市場，由超大規(guī)模云端廠商主導(dǎo)。中國「東數(shù)西算」策略將推動數(shù)據(jù)中心向綠電豐富的西部遷移，AI數(shù)據(jù)中心+儲能將成為西部大型基地的標準配備。預(yù)期全球AI數(shù)據(jù)中心儲能新增容量將從2024年的15.7GWh，激增至2030年的216.8GWh，復(fù)合年平均成長率達46.1%。
5、AI數(shù)據(jù)中心邁向800V HVDC架構(gòu)，推升第三代半導(dǎo)體市場需求
數(shù)據(jù)中心正經(jīng)歷徹底的電力基礎(chǔ)設(shè)施變革，服務(wù)器機柜功率從千瓦級(kW)迅速攀升至兆瓦級(MW)，供電模式正轉(zhuǎn)向800V HVDC(高壓直流)架構(gòu)，以最大限度地提高效率和可靠性，大幅減少銅纜用量，并支持更緊湊的系統(tǒng)設(shè)計，第三代半導(dǎo)體SiC/GaN正是實現(xiàn)這一轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵，多家半導(dǎo)體供應(yīng)商已宣布加入NVIDIA的800V HVDC計劃。
SiC主要應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心供電架構(gòu)的前端、中端環(huán)節(jié)，負責(zé)處理最高電壓和最大功率的轉(zhuǎn)換操作。盡管目前SiC功率半導(dǎo)體在最高電壓額定值方面仍落后于傳統(tǒng)Si，但其具備卓越的熱性能和開關(guān)特性，對于下一代的固態(tài)變壓器(SST)技術(shù)至關(guān)重要。
GaN則憑借高頻率、高效能優(yōu)勢，在供電鏈路的中端和末端發(fā)揮重要作用，追求極致的功率密度和動態(tài)響應(yīng)。預(yù)估第三代半導(dǎo)體SiC/GaN在數(shù)據(jù)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%。
6、2nm GAAFET革新，2.5D/3D封裝突破
隨著2nm進入量產(chǎn)，在先進制程商業(yè)競逐中，形成了向內(nèi)追求更高晶體管密度、向外追求更大封裝尺寸的趨勢，同時強調(diào)異質(zhì)整合 (Heterogeneous Integration)能力，通過不同功能的多芯片堆棧與不同技術(shù)節(jié)點的結(jié)合，滿足高效能運算與人工智能應(yīng)用需求。
在追求更高晶體管密度的部分，半導(dǎo)體晶圓制造正式由FinFET轉(zhuǎn)進GAAFET，通過Gate-Oxide完整包覆硅通道，在追逐高強度算力同時實現(xiàn)更高效的電流控制。向外部分，2.5D與3D封裝技術(shù)提供多重芯片堆棧的高密度封裝解決方案，使芯片間互連更快速、功耗更低，為下一代數(shù)據(jù)中心及高性能運算領(lǐng)域帶來突破。
隨著各家2nm GAAFET進入量產(chǎn)，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(shù)，提供前后段整合代工服務(wù)。如何在產(chǎn)能利用率、可靠性、成本與良率間取得平衡與商業(yè)優(yōu)勢，將是各大晶圓代工與封裝廠的核心挑戰(zhàn)。
7、2026年人形機器人出貨成長逾700%，聚焦AI自適應(yīng)與場景應(yīng)用性
2026年將是人形機器人邁向商用化的關(guān)鍵一年，全球出貨量預(yù)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(yīng)（AI Adaptivity）技術(shù)與場景應(yīng)用導(dǎo)向。AI自適應(yīng)技術(shù)結(jié)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(jié)構(gòu)化環(huán)境中實時學(xué)習(xí)與動態(tài)決策，展現(xiàn)「謀定而后動」的行為能力。
于此背景下，2026年的人形機器人新品將不再以規(guī)格或靈活度為唯一賣點，而是自設(shè)計階段即鎖定特定場景價值，從預(yù)期最早切入之制造搬運、倉儲分揀到檢測輔助等，皆能支持場域完整任務(wù)。2026年將是人形機器人正式進入以AI為驅(qū)動、以應(yīng)用為核心之產(chǎn)業(yè)新階段。
8、筆電顯示高階化提速，折疊機主流化進程迎關(guān)鍵節(jié)點
OLED顯示迎來跨世代的轉(zhuǎn)折時刻。中、韓面板廠的高世代（8.6代）AMOLED產(chǎn)線持續(xù)擴產(chǎn)，隨著成本結(jié)構(gòu)與良率持續(xù)改善，OLED顯示技術(shù)正加速覆蓋從小到大的全尺寸產(chǎn)品，同步帶動相關(guān)供應(yīng)鏈如驅(qū)動IC、TCON、觸控模塊與散熱設(shè)計等高階零部件平均單價（ASP）與供應(yīng)商議價能力。
OLED以自發(fā)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(yù)計2026年正式將OLED面板導(dǎo)入MacBook Pro，將帶動高階筆電顯示規(guī)格由mini-LED轉(zhuǎn)向OLED，預(yù)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%。
另外，隨著Apple有機會于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(yīng)鏈協(xié)同優(yōu)勢重新定義折疊手機價值，推動市場焦點由「外觀炫技」轉(zhuǎn)向「生產(chǎn)力與體驗深化」，預(yù)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。Apple對產(chǎn)品驗證與質(zhì)量的謹慎，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。
9、Meta驅(qū)動全球近眼顯示躍進，LEDoS技術(shù)蓄積成長能量
伴隨AI應(yīng)用深化，Meta推出具顯示功能的Meta Ray-Ban Display AR眼鏡，鎖定「信息提供」應(yīng)用，讓AI更貼近日常、重塑用戶使用行為，通過第一視角的數(shù)據(jù)搜集與反饋，強化AI與用戶的雙向互動體驗。顯示技術(shù)采用在全彩化與成熟度表現(xiàn)穩(wěn)健的LCoS，既為尚未完全成熟的LEDoS 爭取技術(shù)發(fā)展時間，也藉由良好的用戶體驗累積市場聲量。
隨著市場預(yù)期與Meta迭代產(chǎn)品規(guī)劃的推進，趨勢正指向具備更高亮度、對比度的LEDoS 技術(shù)，以拓展應(yīng)用場景，加上Apple、Google（谷歌）、RayNeo（雷鳥創(chuàng)新）、INMO（影目科技）、Rokid（樂奇）、Vuzix等廠商持續(xù)布局，成本有望加速下探至大眾預(yù)期的甜蜜點，有利于LEDoS發(fā)展。預(yù)估2027-2028年將出現(xiàn)更成熟的全彩LEDoS解決方案，Meta也預(yù)計推出新一代搭載LEDoS的AR眼鏡。
10、2026年輔助駕駛滲透率提升，Robotaxi 開啟全球多區(qū)域擴張
預(yù)估2026年L2(含)以上輔助駕駛的滲透率將逾40%，智能化將接續(xù)電動車成為汽車產(chǎn)業(yè)成長動力。L2輔助駕駛技術(shù)已趨成熟，普及關(guān)鍵轉(zhuǎn)向成本，有助降低系統(tǒng)總成本的艙駕一體單晶片與控制器將于2026年進入規(guī)模量產(chǎn)，初期主攻中國中階汽車市場。傳統(tǒng)車廠同時積極推動燃油車智能化轉(zhuǎn)型，也是輔助駕駛?cè)娉蔀檐囕v標配的驅(qū)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(guī)松綁，車隊平臺商、服務(wù)商對Robotaxi的采用態(tài)度轉(zhuǎn)為積極，以及開發(fā)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(yù)計至2026年，Robotaxi將加速覆蓋歐洲、中東、日本、澳洲等市場，不再僅限于中國、美國。
（集邦化合物半導(dǎo)體整理）
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