算力躍升國家戰略資源 競爭時代全面展開 隨著人工智慧（AI）快速遍及各行各業，全球科技競賽正式起跑。繼石油、半導體之後，「AI算力」將成為新一代戰略資源，其重要性攸關國家產業競爭力、科技產業升級以及管理能力。 文﹒李振麟
▲AI算力中心。（圖／DataBank）
二十世紀以來的工業與軍事實力，乃取決於「天然氣」、「煤炭」與「石油」供應；進入二十一世紀後，「半導體」成為今日經濟發展的核心力量。如今「AI算力」快速躍升，與「能源」、「糧食」並列成為國家經濟競逐的關鍵力量；展望二○二六年，AI智慧將逐漸成為社會經濟與國家安全的重要資源。 AI全面擴張算力成為動力資源 這場世界經貿產業變化，並非源自於單一的技術突破，而是AI生活應用的全面性擴張結果。無論是生成式AI、自動化生產製造、金融運算法，到政府機構的管理制度、國防科技提升與氣候預測，「AI算力」不再只是工程師的專業名詞，而是支撐國家數位經濟的基礎動能。 傳統上，科技產業競爭的焦點，關注於「產品」與「服務」價值提升；如今，科技層級提升在於誰能取得持續充分與穩定的「算力訓練」，便能有效執行AI系統的應用。在今日AI運算規模不斷擴大趨勢下，「算力」就如同國家經濟生產力，更為之重要。
▲AI算力中心。（圖／DataBank）
二十世紀以來的工業與軍事實力，乃取決於「天然氣」、「煤炭」與「石油」供應；進入二十一世紀後，「半導體」成為今日經濟發展的核心力量。如今「AI算力」快速躍升，與「能源」、「糧食」並列成為國家經濟競逐的關鍵力量；展望二○二六年，AI智慧將逐漸成為社會經濟與國家安全的重要資源。 AI全面擴張算力成為動力資源 這場世界經貿產業變化，並非源自於單一的技術突破，而是AI生活應用的全面性擴張結果。無論是生成式AI、自動化生產製造、金融運算法，到政府機構的管理制度、國防科技提升與氣候預測，「AI算力」不再只是工程師的專業名詞，而是支撐國家數位經濟的基礎動能。 傳統上，科技產業競爭的焦點，關注於「產品」與「服務」價值提升；如今，科技層級提升在於誰能取得持續充分與穩定的「算力訓練」，便能有效執行AI系統的應用。在今日AI運算規模不斷擴大趨勢下，「算力」就如同國家經濟生產力，更為之重要。
今日算力之所以逐漸被視為國家級資源，來自於結構性改變。首先，AI運算規模逐漸擴大與呈現多元化成長。無論是大型語言、AI智能應用都必須仰賴大量的運算作業，以提升其效應，在如此架構下，誰能擁有充分有力的算力資源，誰便能如願掌控「產業升級」以及「市場競爭」的話語權。 其次，算力本就有高度集中以及時間週期長的特質。其必須建立在實體晶片、資料中心、電力以及冷卻系統等相關基礎上，如此高門檻的條件，自然集中在少數國家與科技巨頭手中。 此外，算力直接影響到國家管理與安全能力項目，無論是從金融風險監管到國防安全以及災害模擬防禦上，若是算力能力不足，勢必將導致決策錯誤與延遲、風險誤判，進而造成國家的安全漏洞以及經濟損失。如此一來，將不再只是一個產業鏈問題，而是帶來制度層面的潛在風險。 長期以來，「能源」被視為國家經濟發展的重要戰略資源，一個自給自足的供應能力更是國家安全的重要屏障。現今進入科技時代，「AI算力」是經濟發展的主要動能，一旦算力資源被他國或其他特定平台所控制，將失去自主掌控能力。企業在缺乏適當的自主情況下，便無法訓練出本土型算力，在此情況下，產業主導權也會因此逐漸流失，長期處在這種不利的劣勢條件下，國家的產業競爭力將喪失，經貿產業風險將逐漸浮現出來。
▲算力影響國家安全。（圖／CyberDB）
擁有自主的主權算力 避免被鎖喉 近年來各國主要經濟體，紛紛將AI算力納入國家的重要戰略規劃。無論從資料中心建立、先進製程投資，以及AI主權架構，最主要的核心方向，就是要確保關鍵算力的掌控，避免在AI科技競賽中，淪為被「鎖喉」的對象。算力的角色，也就逐漸從企業定位轉換成為國家層級的戰略配置。 雲端工具背後的真正核心運作，就是一種算力資源的運用。看似某種軟體運用的服務工具，其需要消耗龐大的算力功能。每一次的模型訓練，都是「高階晶片」、「電力資源」以及「冷卻系統」的結合運作；每一次進行中的推理工程，都是運算資源的即時燃燒。當AI智能升級逐漸成為企業營運或國家安全的核心，算力運作也就成為無法迴避的成本運用。因此在AI競爭時代裡，唯有取得低廉的成本，才能維持長期穩定的算力供應，當供應力道不足，甚至受限於他人時，也就意味著產業命脈外流，科技發展的前途必然受限。總而言之，算力不僅是企業競爭力量的推手，更是經濟實力的具體展現，成為國家之間的戰略博弈。
▲積體電路（ASIC）。（圖／LINK-PPCommunity）
AI晶片掀起全球算力科技競賽 AI晶片時代來臨，算力成為重要的戰略資源，更是這場比賽的核心力量。無論是「生成式AI」、「智慧系統平台」，執行大型語言的模型推算，以及加速圖像和影片處理，這種高度科技又充分完善的算力能力，讓AI晶片的功效發揮到極致，左右國家發展。正因如此，AI晶片不再只是單純的科技產品，而是牽動產業升級的國家競爭力。 ASIC崛起算力版圖重塑 AI算力版圖面臨重塑，半導體大廠Arm表示，小晶片Chiplet在3D整合下，開啟ASIC的黃金十年。人工智慧（AI）算力正快速從大型雲端資料中心，轉向邊緣設備與專業應用場景，全球半導體產業也因此有了新一輪的結構轉型。 半導體（IP）龍頭Arm在技術趨勢中指出，未來晶片創新將不再只是單純的「電晶體尺寸微縮」核心，而是全面性轉向模組化奈米小晶片的3D整合、以及系統級協同設計與資安架構，因此應用積體電路（ASIC）的時代來臨。 二○二六年是小晶片Chiplet技術的全面普及關鍵節點。透過「運算」、「記憶體」與「I/O」等功能，將其分為不同模組，並依照最適合的製程進行組合，晶片設計不僅降低研發門檻，也大幅縮短產品的上市時程，讓開發模式從過去的一次性整合，轉為更具彈性的模組化架構。 這種設計思維，使得晶片創新不再受限於單一先進製程，而是在「成本」、「效率」以及「功耗」之間取得平衡，特別適用於「AI推論」、「資料中心」與「雲端運算」等高度客製化應用場景。未來晶片效能的突破，將更多來自新材料的應用與先進封裝技術，透過3D堆疊方式，讓奈米小晶片達到整合以及分層設計功效，如此不僅提升每瓦的算力表現，也有助於改善散熱效率，成為支撐AI運算的關鍵力量。使得「先進封裝」躍升與「先進製程」同等重要的核心競爭力。 在此趨勢下，台灣IC設計服務業者，可望成為雲端服務供應商（CSP）布局ASIC的重要夥伴，達成「降低成本」與「強化效能」的目標，台灣供應鏈正好站上產業浪潮核心。根據TrendForce最新調查，隨著AI伺服器需求快速擴張，全球八大雲端服務供應商CSP在二○二五年的資本支出預計將突破四二○○億美元，年增幅高達六十一％，其中北美四大CSP持續深化自研AIASIC布局，成為未來兩年半導體產業最重要的成長引擎。 在此帶動下，整體半導體供應鏈同步受惠。晶圓代工端由「台積電」承接先進製程，先進封裝與高階封測則由「日月光投控」、「矽品」、「京元電子」與「欣銓」等廠商支撐，測試介面與載板需求同步升溫，也帶動「穎崴」、「旺矽」，以及「欣興」、「景碩」、「南電」等供應鏈成長。 展望未來，隨著AIASIC伺服器需求逐步成形。二○二六年ASIC伺服器市場將可望維持強勁成長動能，AI運算的架構重塑，正為全球半導體產業開啟黃金十年。
▲AI伺服器。（圖／photoAC）
資料處理高度攀升 算力系統承受功耗與熱能壓力 隨著「GPU平台化」、「ASIC專用化」，以及「先進製程」高度集中，全球AI版圖正在重新組合。AI晶片競賽不再只是科技進步的重要推手，更是未來參與下一個十年競賽的入場券。隨著模型規模不斷地放大、資料處理需求急遽攀升，當晶片完成設計製造後，算力系統是否能夠承受高速運算所帶來的功耗與熱能壓力，是決定其晶片最終的效能應用。因為傳統記憶體架構中，資料必須經過較長的傳輸路徑，大幅提升耗能與散熱負擔。 大型語言模型與多模態AI的共同特性，需要同時處理龐大的參數與資料流量。當AI模型規模不斷地擴大、甚至於到達兆級參數層級時，單純地提升運算單元效能，已經難以帶動同等比例的效能功率。在如此高規模架構下，資料能否即時在晶片以及記憶體間流動，成為影響整體效率的關鍵點。 HBM高頻寬記憶體的出現，擁有3D堆疊式的先進DRAM記憶體技術，透過堆疊設計與縮短互連距離，專為AI的高效能運算（HPC）及高階GPU設計，提供比傳統記憶體還要快數十倍的資料傳輸速度及更低的功耗率，不僅有利於算力運作，更可應對大數據資料處理和複雜運算，讓AI晶片得以順暢接收高速湧入的資料。AI時代的來臨，記憶體在運算下，其所釋放出的功效不再只是輔助角色，而是直接決定訓練與推理的核心要素。 封裝產能成為算力主要應用資源 在這場AI算力競爭中，「封裝產能」正逐漸取代「晶圓產能」，躍升為影響全球算力布局的重要節點，以及難以替代的資源。誰能優先取得「先進封裝」與「HBM高頻寬記憶體」，誰就能確保AI算力主導權，便能更快速把算力轉化成為實際商品與服務。 然而先進封裝的擴產難度，遠高於晶圓製造。晶圓廠可以透過設備與生產線逐步放量；但是先進封裝高度依賴其「製程經驗」、「良率控制」以及「客製化流程」，其複雜性並非僅靠資本投入就能快速擴張。在這場AI晶片效能競賽中，先進封裝與高效記憶體應用，更有力將晶片效應釋放出來。封裝產能讓算力不再只是技術能力的較量，而是協助供應鏈整合與長期策略布局的利器。
…本文摘錄自 卓越雜誌 2026/2月 第478期
閱讀完整內容 ▲算力影響國家安全。（圖／CyberDB）
擁有自主的主權算力 避免被鎖喉 近年來各國主要經濟體，紛紛將AI算力納入國家的重要戰略規劃。無論從資料中心建立、先進製程投資，以及AI主權架構，最主要的核心方向，就是要確保關鍵算力的掌控，避免在AI科技競賽中，淪為被「鎖喉」的對象。算力的角色，也就逐漸從企業定位轉換成為國家層級的戰略配置。 雲端工具背後的真正核心運作，就是一種算力資源的運用。看似某種軟體運用的服務工具，其需要消耗龐大的算力功能。每一次的模型訓練，都是「高階晶片」、「電力資源」以及「冷卻系統」的結合運作；每一次進行中的推理工程，都是運算資源的即時燃燒。當AI智能升級逐漸成為企業營運或國家安全的核心，算力運作也就成為無法迴避的成本運用。因此在AI競爭時代裡，唯有取得低廉的成本，才能維持長期穩定的算力供應，當供應力道不足，甚至受限於他人時，也就意味著產業命脈外流，科技發展的前途必然受限。總而言之，算力不僅是企業競爭力量的推手，更是經濟實力的具體展現，成為國家之間的戰略博弈。
▲積體電路（ASIC）。（圖／LINK-PPCommunity）
AI晶片掀起全球算力科技競賽 AI晶片時代來臨，算力成為重要的戰略資源，更是這場比賽的核心力量。無論是「生成式AI」、「智慧系統平台」，執行大型語言的模型推算，以及加速圖像和影片處理，這種高度科技又充分完善的算力能力，讓AI晶片的功效發揮到極致，左右國家發展。正因如此，AI晶片不再只是單純的科技產品，而是牽動產業升級的國家競爭力。 ASIC崛起算力版圖重塑 AI算力版圖面臨重塑，半導體大廠Arm表示，小晶片Chiplet在3D整合下，開啟ASIC的黃金十年。人工智慧（AI）算力正快速從大型雲端資料中心，轉向邊緣設備與專業應用場景，全球半導體產業也因此有了新一輪的結構轉型。 半導體（IP）龍頭Arm在技術趨勢中指出，未來晶片創新將不再只是單純的「電晶體尺寸微縮」核心，而是全面性轉向模組化奈米小晶片的3D整合、以及系統級協同設計與資安架構，因此應用積體電路（ASIC）的時代來臨。 二○二六年是小晶片Chiplet技術的全面普及關鍵節點。透過「運算」、「記憶體」與「I/O」等功能，將其分為不同模組，並依照最適合的製程進行組合，晶片設計不僅降低研發門檻，也大幅縮短產品的上市時程，讓開發模式從過去的一次性整合，轉為更具彈性的模組化架構。 這種設計思維，使得晶片創新不再受限於單一先進製程，而是在「成本」、「效率」以及「功耗」之間取得平衡，特別適用於「AI推論」、「資料中心」與「雲端運算」等高度客製化應用場景。未來晶片效能的突破，將更多來自新材料的應用與先進封裝技術，透過3D堆疊方式，讓奈米小晶片達到整合以及分層設計功效，如此不僅提升每瓦的算力表現，也有助於改善散熱效率，成為支撐AI運算的關鍵力量。使得「先進封裝」躍升與「先進製程」同等重要的核心競爭力。 在此趨勢下，台灣IC設計服務業者，可望成為雲端服務供應商（CSP）布局ASIC的重要夥伴，達成「降低成本」與「強化效能」的目標，台灣供應鏈正好站上產業浪潮核心。根據TrendForce最新調查，隨著AI伺服器需求快速擴張，全球八大雲端服務供應商CSP在二○二五年的資本支出預計將突破四二○○億美元，年增幅高達六十一％，其中北美四大CSP持續深化自研AIASIC布局，成為未來兩年半導體產業最重要的成長引擎。 在此帶動下，整體半導體供應鏈同步受惠。晶圓代工端由「台積電」承接先進製程，先進封裝與高階封測則由「日月光投控」、「矽品」、「京元電子」與「欣銓」等廠商支撐，測試介面與載板需求同步升溫，也帶動「穎崴」、「旺矽」，以及「欣興」、「景碩」、「南電」等供應鏈成長。 展望未來，隨著AIASIC伺服器需求逐步成形。二○二六年ASIC伺服器市場將可望維持強勁成長動能，AI運算的架構重塑，正為全球半導體產業開啟黃金十年。
▲AI伺服器。（圖／photoAC）
資料處理高度攀升 算力系統承受功耗與熱能壓力 隨著「GPU平台化」、「ASIC專用化」，以及「先進製程」高度集中，全球AI版圖正在重新組合。AI晶片競賽不再只是科技進步的重要推手，更是未來參與下一個十年競賽的入場券。隨著模型規模不斷地放大、資料處理需求急遽攀升，當晶片完成設計製造後，算力系統是否能夠承受高速運算所帶來的功耗與熱能壓力，是決定其晶片最終的效能應用。因為傳統記憶體架構中，資料必須經過較長的傳輸路徑，大幅提升耗能與散熱負擔。 大型語言模型與多模態AI的共同特性，需要同時處理龐大的參數與資料流量。當AI模型規模不斷地擴大、甚至於到達兆級參數層級時，單純地提升運算單元效能，已經難以帶動同等比例的效能功率。在如此高規模架構下，資料能否即時在晶片以及記憶體間流動，成為影響整體效率的關鍵點。 HBM高頻寬記憶體的出現，擁有3D堆疊式的先進DRAM記憶體技術，透過堆疊設計與縮短互連距離，專為AI的高效能運算（HPC）及高階GPU設計，提供比傳統記憶體還要快數十倍的資料傳輸速度及更低的功耗率，不僅有利於算力運作，更可應對大數據資料處理和複雜運算，讓AI晶片得以順暢接收高速湧入的資料。AI時代的來臨，記憶體在運算下，其所釋放出的功效不再只是輔助角色，而是直接決定訓練與推理的核心要素。 封裝產能成為算力主要應用資源 在這場AI算力競爭中，「封裝產能」正逐漸取代「晶圓產能」，躍升為影響全球算力布局的重要節點，以及難以替代的資源。誰能優先取得「先進封裝」與「HBM高頻寬記憶體」，誰就能確保AI算力主導權，便能更快速把算力轉化成為實際商品與服務。 然而先進封裝的擴產難度，遠高於晶圓製造。晶圓廠可以透過設備與生產線逐步放量；但是先進封裝高度依賴其「製程經驗」、「良率控制」以及「客製化流程」，其複雜性並非僅靠資本投入就能快速擴張。在這場AI晶片效能競賽中，先進封裝與高效記憶體應用，更有力將晶片效應釋放出來。封裝產能讓算力不再只是技術能力的較量，而是協助供應鏈整合與長期策略布局的利器。
…本文摘錄自 卓越雜誌 2026/2月 第478期
