TSM 台積電 - 前陣子我做法人講座就是講2026到2030的AI科技展望，昨...

鈞鑽講-法人思維 · 2025-12-12T00:35:31Z

前陣子我做法人講座就是講2026到2030的AI科技展望，昨天看到德銀也發表了一篇2026 歐洲科技展望報告，裡面描繪成一個「基礎架構被 AI 重新拉扯」的年份，跟我的看法幾乎不默而合。他從記憶體開始談起，指出漲價並非短期供需錯位，而是 AI 伺服器吞掉太多產能，讓整條鏈條出現長達兩年以上的缺口。這個缺口會連動到設備投資、晶圓建置與測試封裝，等於把整個供應鏈往上推了一層。報告裡的語氣很明確：記憶體不再是循環股，而是一個被 AI 固定住節奏的關鍵資源。也點出另一個現象，AI 正在排擠非 AI。從手機到 PC，再到傳統網通，所有中階產品的成本、配額都被迫向 AI 讓位。供應鏈過去習慣以「景氣循環」解釋這些波動，但德銀的描述更像是結構變動：不是需求不好，而是資源重新分配。他也看好光通訊領域，他看到可插拔光模組會往低功耗的線性驅動架構走，接著再被更靠近晶片的 CPO 吞掉部分角色。頻寬與功耗逼得運算架構往光子化靠攏，矽光子平台的產能拉升只是開始，資料中心的網路層會被迫換血。封測與測試的壓力則因 GPU 的價值暴漲而變得前所未有。台積電與 OSAT 明年仍會大幅擴產，因為每一個邏輯裸晶、每一顆 HBM 的封裝成本都高到無法容忍疏漏。封裝演進到更複雜的混合鍵合、3D 架構，讓這個本來被當成成熟產業的環節重新回到供應鏈中心。而在電力系統上，報告看到 Nvidia 正把資料中心推向 800V 直流架構。這不是一個新題材，而是算力把 48V 的物理極限徹底撞破。材料、變壓器、功率半導體、整個配電方式都會開始重寫。最後，邊緣 AI 被描繪成一條會在 2026 慢慢回來的支線。原因不是雲端做不好，而是雲端變得太昂貴。輕量化模型的成熟會讓推論重新分層，資料中心負擔被部分釋放到終端。這是德銀心中的 2026：一個不是「科技全面復甦」的年份，而是一個「基礎層被迫升級」的年份。而如果把他放回我們自己的視角，2026 的輪廓其實比已經越來越清楚，股票市場或因為短期各種因素震盪，但趨勢不會每天改變。首先，AI 的需求不會減速，只會分流。雲端、邊緣、企業私有部署會同時展開，算力需求不會只落在單一形式。這意味著 GPU、TPU、客製 ASIC、邊緣加速器會同時成長，每一段鏈條都會需要不同的記憶體、互連、電力架構。2026 的市場不是只靠某個平台撐，而是多平台併行，供應鏈的壓力會比 2024、2025 更分散也更極端。第二，缺料會比預期更長。今年我們在美光、海力士看到的現象很明確：不是 HBM 缺，而是整個 DRAM 族群都缺；不是先進封裝缺，而是連成熟封裝都被擠到邊緣。這不是某個廠擴不出來，而是 AI 的需求本身已經吞掉所有冗餘空間，所以 2026 的「缺」會是全域性的，而不是個別品項。第三，互連會成為 2026 的真正主戰場。AI 模型從兆參數走向企業私有模型後，頻寬會比算力成為更稀缺的資源。我們看到的趨勢是明確的：LPO 的加速度會比 CPO 更快，而 CPO 則會在高階 AI 加速器先落地。矽光子長期無疑是大方向，但 2026 會是一個「過渡架構充滿機會」的年份。第四，封裝的價值會持續被重定義。台積電的 3D 封裝與高層數 HBM 工藝會把封裝的 capital intensity 拉到新的層級。2026 的關鍵不是「CoWoS 能不能擴」這種短期問題，而是整個產能結構開始被 3D 拔高，測試與封裝的 ASP 會持續抬升。第五，電力會從題材變成迫切問題。AI 模型的功耗不會像市場期待的那樣「因為演算法進步而下降」。現實是：算力需求的增速永遠快過效率改善。全球大型 CSP 在 2026 面臨的挑戰不是晶片，而是電。800V、液冷、電池備援、電網協同會在 2026 變成主流議題，台廠的機會會從模組延伸到系統。最後，邊緣 AI 不會爆紅，但會確定成形。這段不需要市場炒作，它會自己長出來。企業在 2026 會開始追求：成本更低、延遲更低、資料不外流的 AI。這會讓「小模型 + 終端硬體」變成新的產品循環，而不是雲端的替代品。如果要用一句話收斂 2026： AI 不會突然迎來爆發性的第二波，而是把整個科技硬體的底層架構，全面改寫成一個新的標準。德銀看到的是這個方向的歐洲國際版本，而我們所看到的台廠內部真實景象，只把這件事再往前推了一格。市場在 2026 會開始發現，這已經不是哪一家公司、哪一個族群的成長故事，而是一場橫跨記憶體、互連、封裝、電力、邊緣的「基礎層重建」。而真正的投資勝負，也會在這個層級上決定。