外資大摩的研究報告指出，人工智慧（AI）需求持續以超乎預期的速度成長，全球AI半導體產業預計在 2026年將維持強勁的成長態勢。儘管晶圓代工龍頭台積電積極擴充產能以滿足市場飢渴，但產業觀察家指出，未來供應鏈的限制因素，預計將從半導體產能，轉移至利基記憶體（niche memory）與伺服器機架（server racks）。
台積電近期公開表示，AI 需求比三個月前的預期還要強勁。為了應對此一浪潮，管理層正努力縮小 CoWoS 先進封裝和晶圓前端產能之間的供需缺口。儘管針對外國 AI 圖形處理器（GPU）服務中國AI市場可能存在一些限制，台積電仍舊對公司前景抱持高度信心，預估五年複合年增長率（CAGR）能夠達到 40% 或更高。
台積電擴充 CoWoS 產能僅需六個月的準備時間。目前報告維持既有的 CoWoS 供需模型不變。另外，雖然 4 奈米和 3 奈米的晶圓前端產能依然吃緊。但在產能分配上，AI 半導體似乎擁有比加密貨幣挖礦 ASIC 和 Android 智慧手機 SoC 更高的優先權。此外，輝達（NVIDIA）執行長近期也提到，半導體產能已不再是過去那樣的限制因素。
AI集群規模不斷邁向十萬 GPU，資料中心對電源、散熱、儲存和光學元件的需求正經歷重大變革，這也形塑了新的供應鏈機會。尤其，大型 AI 機架的設計轉向「乙太網路優先」（ethernet-first），並以液冷（liquid cooling）為預設配置。使得台系廠商信驊（Aspeed）的 BMC（基板管理控制器）也因此應用擴大，不僅用於伺服器，還應用於包括散熱在內的多種設備上。
還有，AI 儲存需求依舊強勁。在大型／遠端資料中心（DCs）中，Seagate 提到硬碟驅動器（HDD）將保持 95% 容量在線，此舉旨在減少重建／卡車運送，並延長驅動器的使用壽命。NAND 快閃記憶體方面，Meta 偏好資料中心用 QLC NAND，主要考量是成本較低。TLC NAND 則被視為在功耗和成本之間尋求平衡的方案。在此情況下，大摩對台系廠商的 NAND 模組製造商群聯（Phison）維持「優於大盤」（OW）評級。
至於，在光學元件領域，整體擁有成本（TCO）和靈活性仍是關鍵考量。阿里巴巴（Alibaba）傾向於繼續使用可插拔（pluggable） 解決方案。此外，LPO（線性驅動插拔式光學元件）和 KRO（共封裝光學元件的線性驅動版本）正在獲得市場關注。更先進的 NPO / CPO（共同封裝光學元件）預計仍將在 2028年隨著製造能力成熟而實現。供應鏈預期 scale-out CPO 將在 2026年擴大生產規模，而小批量的scale-up CPO 則預計在 2027年末才會出現。
最後，大摩還對博通與 OpenAI 的合作提出看法，表示OpenAI 計畫在 2026年下半年尚未準備好達成 100 億美元的機架營收目標。這與報告的 CoWoS 需求假設一致，即 OpenAI 計畫只會在 2026年末（甚至 2027年初）有少量 CoWoS 供應。
儘管博通對 XPU 客戶身分不予置評，但分析師指出，人工智慧研究公司 Anthropic 看似是博通的第四個潛在客戶。這一推測與博通 2026 年 TPU CoWoS 訂單強勁的情況相吻合。所以整體來說，根據對供應鏈的調查，即使 Anthropic 最終部分採用 TPU 晶片，亞馬遜 AWS 在 2026年 對其自家研發的 Trainium3 需求也未見削減。在此情況下，維持對世芯-KY（Alchip）的「優於大盤」（OW）評級。分析認為，已消化近期營收短缺的負面影響，前景依然看好。
(首圖來源：shutterstock)
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