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AI算力需求正快速攀升，並持續改變全球半導體產業的發展方向。隨著被動應答的生成式AI，逐步演進為能自主跨系統執行任務的「代理式AI」，每次任務所需的運算量大幅增加，也帶動資料中心與AI基礎設施持續擴建。這波產業變革的核心，不僅市場規模持續擴大，更反映出晶片架構從通用設計走向專用與系統級協同設計，AI也正加速從雲端延伸至實體世界。

2025年全球半導體市場規模已達7,956億美元、年增26.2％；2026年，代理式AI的快速發展，加上資料中心基礎設施的持續投資，將進一步推升半導體需求。這股成長動能來自AI運算模式的改變。

相較於傳統聊天機器人，代理式AI需要持續規劃、推理、搜尋資訊並跨系統完成任務，使每次任務所需的「詞元」（Token）數量大幅增加。

IDC預估，全球詞元需求從2025至2030年的年複合成長率高達3,418％，算力缺口已成為全球科技產業競相投入的重要資源。

AI需求也直接反映在產業表現上。NVIDIA 2025年營收突破1,222億美元、年增59.22％，持續擴大市場領先優勢；台灣IC產業則受惠於AI晶片需求成長，2026年產值預估將達8.4兆元、年成長29.5％，其中ASIC與客製化晶片需求快速增加，也帶動創意電子等業者持續提升國際競爭力。

面對快速增加的AI算力需求，晶片設計也開始由追求「通用彈性」轉向「通用彈性」與「極致效率」雙軌模式。傳統GPU具備高度彈性，可支援不同AI模型；Google TPU、AWS Trainium等客製化ASIC則針對特定工作負載進行最佳化，在效能、功耗與成本之間取得更佳平衡。

進一步發展，則是專為AI推論打造的專用晶片。以新創公司Etched推出的Sohu晶片為例，透過針對特定AI模型進行最佳化設計，大幅提升運算效率並降低推論成本。這也反映出AI晶片正邁向「專用與系統級協同」的新格局，透過更精細的工作負載分工來滿足暴增的算力需求。

與此同時，AI也正逐漸由大型資料中心延伸至終端裝置與實體環境。今年的COMPUTEX，高通將2026年定位為「AI代理元年」，反映AI代理將逐步成為個人電腦、手機及各類智慧裝置的重要核心能力。

隨著代理式AI需要同時管理多項任務與跨裝置協作，CPU重新扮演系統協調中樞的重要角色；搭配整合神經網路處理器（NPU）的微控制器（MCU），以及具備低延遲、多裝置協同能力的新世代無線通訊技術。

當AI開始控制致動器與實體硬體，決策晶片、感測致動與低延遲通訊將成為AI落地應用的重要基礎。從常駐個人電腦的AI代理，到擔任自駕車與人形機器人大腦的處理器，都顯示AI的核心商業價值，正由「模型定義」徹底轉向「硬體承載」。

當全球AI競爭逐漸由模型能力延伸至硬體承載與系統整合，具備半導體製造、IC設計及系統整合優勢的台灣，也迎來新的發展契機。對台灣而言，這波AI發展不僅帶來新的市場需求，也為半導體產業由製造優勢進一步邁向高價值共同開發與創新合作，提供重要契機。

本文經編輯後刊載於2026年9月2日【工商時報】
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