2026 年 COMPUTEX 大會前夕，隨著自主決策型 AI（Agentic AI）的加速普及，全球科技界正迎來一場前所未有的基礎設施革命。「AI 工廠」概念應運而生，旨在整合算力、記憶體、互連技術、電力與散熱，打造高效能的 AI 運算樞紐。這股浪潮不僅顛覆傳統資料中心營運，更將「電力等於算力，算力等於國力」的挑戰推向全球舞台，而台灣供應鏈則在此關鍵轉型期中，積極尋求再創產業高峰的商機。
AI 工廠浪潮席捲全球：算力與電力需求爆炸性成長
全球 AI 發展正從單純的提示理解與回應，全面蛻變為能自主執行複雜任務的系統，這正是 Agentic AI 所帶來的變革。為因應此趨勢，訴求整體協同設計的「AI 工廠」概念，已成為打造新一代 AI 基礎設施的核心指導方針。從微軟投入約 800 億美元、亞馬遜投資逾 200 億美元將賓州核電廠轉型為 AI 園區等案例可見，全球 AI 大戰的焦點已從演算法優劣，轉向更深層的電力穩固與能源掌握。
據集邦科技統計，美國五大雲端服務供應商（CSP）在 2026 年的資本開支預估將有超過五成的年增長，顯示 AI 投資力道持續強勁。集邦科技分析師楊少幃指出，回顧 2023 年 AI 元年，全球資料中心電力容量為 84 GW，預估 2026 年將進一步攀升至 152 GW，年增率上看 30%。有趣的是，這波成長動能幾乎全數來自 AI 伺服器的強勢貢獻，預計 2026 年 AI 伺服器的電力容量將達 55 GW，年成長率高達 74%，其佔全球整體伺服器電力容量的比重也首度超越半數，來到 52%。這不僅標誌著產業的關鍵分水嶺，更預示著全球能源配置與硬體支出將大幅度向 AI 基礎設施傾斜。
除了電力需求激增，散熱技術也面臨重大挑戰。集邦科技分析師邱珮雯表示，隨著伺服器機櫃功耗密度大幅提升，液冷散熱的需求呈現明顯拉升之勢。據集邦科技預估，2026 年在 AI 伺服器上將有超過五成的散熱方案採用液冷技術。台灣的 AI 用電量亦呈現逐年大幅攀升的趨勢，經濟部統計顯示，AI 用電量將從 2023 年的 0.24 GW 提升到 2028 年的 2.24 GW，增幅高達八倍。國科會預估，2029 年全台民營與國營 AI 算力中心規模將達 450 MW，意謂在短短三年內，用電量將激增 6.5 倍，這對台灣的電力供應構成巨大考驗。
自主決策 AI 時代來臨：Agentic AI 與邊緣運算的關鍵躍進
隨著 AI 代理（AI Agent）與大型語言模型（LLM）的結合，AI 正迎來自主決策的新紀元。Agentic AI 能夠自主設定目標、制定計畫、採取行動，並依據環境反饋調整策略以完成複雜任務。市調機構 Grand View Research 報告指出，2025 年企業級 Agentic AI 市場規模將達 36.7 億美元，預計 2030 年更將增至 245 億美元，年均複合成長率（CAGR）高達 46.2%。另一機構 Omdia 則預測，2025 年 Agentic AI 市場規模約 15 億美元，但 2030 年將一舉突破至 418 億美元，其 2024-2029 年的 CAGR 達到驚人的 175%，幾乎是生成式 AI（GenAI）同期 CAGR 的兩倍，顯示 Agentic AI 的增長速度顯著超越 GenAI。
NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC 2025 大會上曾強調，在 Agentic AI 和推理能力的推波助瀾下，AI 所需算力將比預期多出 100 倍，全球資料中心正競相趕上這股爆炸性的算力需求新趨勢。他表示：
「AI 工廠是一款專用的運算基礎架構，能夠管理整個 AI 生命週期，從資料擷取、訓練、微調到大規模 AI 推論，藉此從資料中創造價值。其主要產品是智慧，並以 Token 傳輸量衡量，這些傳輸量會推動決策、自動化與全新 AI 解決方案。」
為了縮短延遲、強化隱私並實現即時決策，預計未來幾年內，近三分之二的運算將轉移到邊緣端，這也帶動了邊緣 AI（Edge AI）的飛躍發展。集邦科技資深研究經理曾伯楷預估，2025 年全球邊緣 AI 市場約 360 億美元規模，到了 2029 年將擴展至 840 億美元，年均複合成長率達 23.5%。儘管邊緣 AI 將承接更多即時推理任務，但模型訓練、迭代與長上下文推理仍高度依賴雲端資料中心，因此「雲端＋邊緣」的混合架構將成為 AI 發展主流，進而讓整體運算量級更加提升，能效優化成為重中之重。
台灣供應鏈迎戰 AI 工廠：從製造到整合的產業升級
面對 Agentic AI 與 AI 工廠的建置浪潮，台灣 AI 供應鏈正處於高速擴張與結構升級的階段。全球各地已有多項 AI 工廠投資案正在進行，例如歐盟透過「InvestAI」倡議承諾調動 200 億歐元，目標建立最多五座 AI 超級工廠。在中東地區，沙烏地阿拉伯的主權財富基金也與 NVIDIA、AWS 等巨頭合作打造 AI 工廠與園區。台灣亦不落人後，鴻海科技集團旗下晶兆創新與 NVIDIA 合作建置搭載萬顆 NVIDIA Blackwell GPU 的 AI 工廠，GMI Cloud 也宣布將挹注 5 億美元與台灣大哥大合作，將桃園機房改造成 AI 工廠。此外，數位無限、希格諾科技、美商超微等廠商亦於南部科學園區周邊攜手打造「SiGTRON」AI 工廠，共同推動智慧算力生態系。
台灣 AI 供應鏈在全球 AI 基礎設施中扮演著舉足輕重的角色，其 EMS/ODM 廠在全球伺服器出貨量中佔比已突破八成，AI 伺服器更超過九成。鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、神達及技嘉等廠商，其投資重點與交付能力已從單純的「產線組裝」升級到「整櫃交付、資料中心級整合」。隨著 AI 伺服器功耗密度上升，液冷散熱成為 AIDC 與 AI 工廠的主流方案，雙鴻、奇鋐等台廠在液冷模組、冷板、快接頭等方面締造佳績。在電源與配電方面，台達電、光寶科技及康舒等電源大廠，不僅展示更高功率與效率的解決方案，更積極加入由 NVIDIA 800V 資料中心供電需求帶動的高壓供電體系。
總體而言，台灣 AI 生態鏈正經歷一場從單點爆發到全面飛升的轉變，涵蓋了算力、封裝/載板、板級/機櫃、散熱/電源到網路互連等整個產業鏈。這股強勁需求已從雲端/資料中心外溢到邊緣端，促使台灣從單純的「硬體製造基地」向更高價值的「AI 基礎設施整合者」邁進。以下是台灣 AI 生態鏈中扮演關鍵角色的廠商類型：
- 先進製程與封裝：台積電、日月光（積極擴建產能以應對 AI 晶片需求）
- 專用 AI 加速器 ASIC：聯發科（潛在市場規模上看 500 億至 700 億美元）
- AI 伺服器與整櫃整合：鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、神達、技嘉
- 邊緣 AI 系統：研華、華碩、研揚、威強電、廣積科技（從影像辨識轉型至在地推論）
- 液冷散熱模組：雙鴻、奇鋐
- AI 資料中心電源與配電：台達電、光寶科技、康舒
- 高效能交換器與網通：智邦科技、Edgecore
- 高階 PCB 與 ABF 載板：臻鼎-KY、金像電、健鼎（PCB）；欣興、南亞、景碩（ABF）
展望與影響：電力與整合將是台灣 AI 發展的雙重關鍵
在 AI 工廠與 Agentic AI 浪潮的席捲下，台灣在全球 AI 產業鏈中的戰略地位日益重要，但隨之而來的電力挑戰與產業整合能力，將是決定台灣能否持續領先的雙重關鍵。隨著 AI 算力需求以驚人速度增長，確保穩定且充足的綠色能源供應，將成為台灣發展 AI 基礎設施的當務之急。同時，台灣供應鏈從傳統製造商轉型為能提供「資料中心級整合」的解決方案提供者，不僅提升了附加價值，也強化了在全球市場的競爭力。未來，如何持續優化能效、發展高壓直流輸電等先進配電架構，並深化雲端與邊緣 AI 的混合應用，將是台灣在「電力等於算力等於國力」新時代中，站穩腳步並創造更廣闊商機的必經之路。