文｜半导体产业纵横
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数据中心、HBM、辅助驾驶、人形机器人......均为明年的重点发展技术。
今日，TrendForce集邦咨询发布了“2026十大科技市场趋势预测”。
AI液冷散热大规模渗透AI数据中心
AI数据中心承担的计算任务呈指数级增长，随着功耗和密度持续提升，带动算力液冷技术强劲需求。
传统的风冷技术难以满足数据中心发展需求，液冷技术能够有效解决高热密度机柜的散热难题，成为数据中心冷却技术的新方向。
2026年受惠于北美大型CSPs提高资本支出，对AI数据中心建置需求旺盛，预估全球AI Server出货年增将逾20%。
英伟达将面临更为激烈的竞争。首先AMD将推出MI400整柜式产品，主攻CSPs客户；其次，北美CSPs自研ASIC力道持续增强；最后，云厂商自研ASIC，以及寒武纪等AI芯片公司强化AI芯片自主研发，将AI市场竞争推向白热化。
随着AI芯片算力提升，单芯片热设计功耗(TDP)将从NVIDIA H100、H200的700W，上升至B200、B300的1,000W以上或更高，Server机柜须以液冷散热系统对应高密度热通量需求，推升2026年AI芯片液冷渗透率达47%。Microsoft（微软）亦提出新一代芯片封装层级的微流体冷却技术。整体而言，短中期市场仍以水冷板液冷为主，CDU架构将自L2A (Liquid-to-Air)转向L2L (Liquid-to-Liquid)设计，长期则朝更精细化的芯片级散热演进。
展开剩余81%HBM与光通讯技术愈发关键
HBM 是一种基于 3D 堆栈封装技术的高性能内存，它通过将多个 DRAM 芯片垂直堆叠，并使用硅通孔（TSV）技术实现芯片之间的高速互连，从而显著提高内存的带宽和数据传输速度。与传统的内存架构相比，HBM 具有更高的引脚密度和更低的延迟，能够在有限的空间内提供更大的内存容量和更快的数据访问速度。
目前各家存储器厂商通过HBM堆栈结构优化，封装与接口创新，并且与逻辑芯片协同设计，藉由各方面的努力来提升了AI芯片的本地带宽。
解决了存储器的传输瓶颈之后，跨芯片、跨模组间的数据传输仍成为限制系统效能的新瓶颈，为突破此限制，光电整合与CPO（Co-Packaged Optics）技术逐步成为主流GPU厂商与云端供应商的研发重点。现阶段800G/1.6T pluggable光模组已启动大量生产，而2026年起预期将有更高带宽的SiPh/CPO平台导入AI 交换机（Switch）之内。借由新型的光通讯技术来实现高带宽、低功耗的数据互连，并优化系统整体带宽密度与能源效率。
NAND Flash供应商强化AI方案
NAND Flash供应商正加速推进专门的解决方案，包含两项关键产品：储存级存储器(SCM) SSD/KV Cache SSD/HBF技术，定位介于DRAM与传统NAND间，提供超低延迟与高带宽特性，为加速实时AI推理工作负载的理想选择。
另一项是Nearline QLC SSD，QLC技术正以前所未有的速度被应用于AI的温/冷数据储存层，例如模型检查点与数据集归档。QLC的每晶粒储存容量较TLC将高出33%，大幅降低储存巨量AI数据集的单位成本。预估至2026年，QLC SSD于Enterprise SSD的市场渗透率将达30%。
AI数据中心储能市场，爆发式增长
数据中心的能源需求不仅体现在总量上，更体现在其对供电质量和稳定性的极高要求上。根据最新要求，未来，国家枢纽节点新建的数据中心绿电占比需要超80%，但风电、光伏的间歇性特征难以适配数据中心24小时连续运行的稳定用电需求。为避免断电造成服务器关闭、数据丢失、设备损坏等情况，大数据中心配储的重要性越发凸显。
预估未来五年内，AI数据中心储能除了现有的短时UPS备电和电能质量改善，2至4小时的中长时储能系统占比将迅速提升，以同时满足备电、套利和电网服务需求。部署方式也将从数据中心级的集中式BESS (battery energy storage system)，逐步向机柜级或丛集级的分散式BESS渗透，如电池备用单元，以提供更快的瞬时响应。
预期北美将成为全球最大AI数据中心储能市场，由超大规模云端厂商主导。预期全球AI数据中心储能新增容量将从2024年的15.7GWh，激增至2030年的216.8GWh，复合年平均成长率达46.1%。
AI数据中心迈向800V HVDC架构
在AI驱动的数据中心时代，千瓦级的供电标准早已无法匹配AI模型对能耗的极端需求。
以英伟达当前主力的GB200 NVL72机架为例，随着机架功率逐步逼近兆瓦级别，基于54V直流的传统配电方式已然陷入瓶颈。英伟达宣布其800V高压直流（HVDC）架构将于2027年全面部署，以支持1MW及以上的IT机架功率需求，提升供电效率与可靠性，还大幅降低铜材使用，简化系统结构，并为AI工厂的发展打下坚实基础。
第三代半导体SiC/GaN正是实现这一转型的关键，多家半导体供应商已宣布加入NVIDIA的800V HVDC计划。预估第三代半导体SiC/GaN在数据中心供电中的渗透率在2026年将上升至17%，至2030年有望突破30%。
2nm GAAFET革新，2.5D/3D封装突破
晶体管架构正进一步演变为GAAFET，在GAAFET架构中，栅极以四个方向完整包覆通道，提供了更佳的控制能力，使其在面对更严峻的工艺挑战时晶体管仍然能稳定地提升其性能。 尽管GAAFET架构看似复杂，但GAAFET架构在工艺上仍有很大一部分沿用原有的FinFET架构的工艺，降低了晶圆代工厂在GAAFET架构的工艺研发上所面对的技术挑战。
随着各家2nm GAAFET进入量产，TSMC（台积电）、Intel（英特尔）与Samsung（三星）则分别推出CoWoS/SoIC、EMIB/FOVEROS、I-Cube/X-Cube等2.5D/3D封装技术，提供前后段整合代工服务。如何在产能利用率、可靠性、成本与良率间取得平衡与商业优势，将是各大晶圆代工与封装厂的核心挑战。
2026年人形机器人出货成长逾700%
随着特斯拉等国际巨头量产时间表的明确，以及国内厂商在资本与技术上的快速跟进，一个全新的赛道正在加速成型。
2026年将是人形机器人迈向商用化的关键一年，全球出货量预估年增逾七倍、突破5万台，市场动能聚焦于两大主轴：AI自适应（AI Adaptivity）技术与场景应用导向。AI自适应技术结合高效AI芯片、感测融合与大型语言模型（LLM）的进化，使机器人能在非结构化环境中实时学习与动态决策，展现“谋定而后动”的行为能力。
笔记本电脑显示高阶化提速，折叠机主流化进程迎关键节点
OLED以自发光、高对比、轻薄化与可变刷新率等特性，突破LCD在厚度与能耗的物理瓶颈，符合Apple（苹果）对影像精度与能源效率的双重要求。Apple预计2026年正式将OLED面板导入MacBook Pro，将带动高阶笔电显示规格由mini-LED转向OLED，预估2025年OLED笔电渗透率可望来到5%，2026年之后，在Apple带动下，2027–2028年可望提升至9–12%。
苹果已经于6 月启动了折叠 iPhone 的初步原型 1（Prototype 1/P1）阶段。如果按照苹果的传统产品开发时间表，这台折叠屏手机预计将在 2025 年底完成主要的原型测试阶段，随后进入工程验证测试 (EVT) 阶段。预估将带动全球折叠手机出货量于2027年突破3,000万支。目前折叠手机仍面临迈向主流的最后障碍—铰链可靠度、柔性面板封装、良率与成本控制。
LEDoS技术蓄积成长能量
Meta Ray-Ban Display是Meta公司于2025年9月18日Connect开发者大会上推出的智能眼镜，由首席执行官马克·扎克伯格发布，套装包含全彩高清显示屏眼镜及配套神经腕带，起售价799美元。该产品右镜片配备600×600像素显示屏，支持显示通知、导航指引及社交媒体应用，搭配的Meta神经腕带（Neural Band）通过肌电图(EMG)技术检测前臂肌肉电信号实现手势操控。
随着市场预期与Meta迭代产品规划的推进，趋势正指向具备更高亮度、对比度的LEDoS 技术，以拓展应用场景，加上Apple、Google（谷歌）、RayNeo（雷鸟创新）、INMO（影目科技）、Rokid（乐奇）、Vuzix等厂商持续布局，成本有望加速下探。预估2027-2028年将出现更成熟的全彩LEDoS解决方案，Meta也预计推出新一代搭载LEDoS的AR眼镜。
2026年辅助驾驶渗透率提升
自动驾驶技术（包括高级驾驶辅助系统ADAS和自动驾驶出租车Robotaxi）已成为全球汽车产业转型的核心赛道，技术迭代、成本下降与政策支持正推动行业加速发展。
预估2026年L2(含)以上辅助驾驶的渗透率将逾40%，智能化将接续电动车成为汽车产业成长动力。此外，以L4级为目标的Robotaxi正迎来全球性的扩张浪潮。以L4级为目标的Robotaxi正迎来全球性的扩张浪潮。
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