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智通财经APP获悉 ,集邦咨询体现 ,2026年沾恩于北美大型CSPs提高资笔僻出 ,以及各国主权云兴起 ,对AI数据中心建置需求兴旺 ,预估全球AI Server出货将同比增添逾20%。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%。

11月27日 ,由全球高科技工业研究机构TrendForce集邦咨询主理的“MTS 2026存储工业趋势钻研会”在深圳举行;嵘 ,TrendForce集邦咨询宣布了“2026十大科技市场趋势展望”:

PART: 1 AI芯片逐鹿战升级 ,液冷散热大规模渗透AI数据中心

2026年沾恩于北美大型CSPs提高资笔僻出 ,以及各国主权云兴起 ,对AI数据中心建置需求兴旺 ,预估全球AI Server出货年增将逾20%。AI市场霸主NVIDIA(英伟达)将面临更高强度竞争 ,首先 ,AMD(超威)将效法NVIDIA GB/VR机柜计划 ,推出MI400整柜式产品 ,主攻CSPs客户;其次 ,北美CSPs自研ASIC力道一连增强;最后 ,受国际形势影响 ,ByteDance(字节跳动)、Baidu(百度)、Alibaba(阿里巴巴)、Tencent(腾讯)自研ASIC ,以及Huawei(华为)、Cambricon(寒武纪)等强化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手艺。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 ,恒久则朝更细腻化的芯片级散热演进。

PART 2: 突破带脱期制、实现高速传输 ,HBM与光通讯建构智能运算新系统

AI运算从训练到推理的数据量与存储器带宽需求呈爆炸性生长 ,导致传输速率与能耗瓶颈浮上台面。为解决AI运算受存储器带宽与数据传输速率限制的问题 ,HBM与光通讯手艺逐渐成为次世代AI架构的焦点突破口。

现在HBM通过3D客栈与TSV手艺 ,有用缩弊端理器与存储器之间的距离 ,并在即将量产的HBM4中 ,导入更高通道密度与更宽I/O带宽 ,以支持AI GPU与加速器的超大规模运算。然而 ,当模子参数突破兆级、GPU集群规模成倍数扩张时 ,存储器的传输瓶颈又重新被凸显出来。现在各家存储器厂商通过HBM客栈结构优化 ,封装与接口立异 ,并且与逻辑芯片协同设计 ,藉由各方面的起劲来提升了AI芯片的外地带宽。

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)手艺逐步成为主流GPU厂商与云端供应商的研发重点。现阶段800G/1.6T pluggable光模组已启动大宗生产 ,而2026年起预期将有更高带宽的SiPh/CPO平台导入AI 交流机(Switch)之内。借由新型的光通讯手艺来实现高带宽、低功耗的数据互连 ,并优化系统整体带宽密度与能源效率。

综观趋势 ,存储器工业正迈向以「带宽效率」为焦点竞争力。而处置惩罚跨芯片、跨?榧涞男滦凸馔ㄑ妒忠 ,也是突破电性接口在长距离与高密度数据传输上的局限的最佳计划。因此高速传输手艺将成为AI基础架构演进的要害偏向。

PART 3: NAND Flash供应商强化AI计划 ,加速推理事情、降低贮存本钱

AI 训练与推理事情需要高速存取具有不可展望I/O模式的重大数据集 ,与现有手艺间爆发效能差别。为此 ,NAND Flash供应商加速推进专门的解决计划 ,包括两项要害产品:贮存级存储器(SCM) SSD/KV Cache SSD/HBF手艺 ,定位介于DRAM与古板NAND间 ,提供超低延迟与高带宽特征 ,为加速实时AI推理事情负载的理想选择。

另一项是Nearline QLC SSD ,QLC手艺正以亘古未有的速率被应用于AI的温/冷数据贮存层 ,例如模子检查点与数据集归档。QLC的每晶粒贮存容量较TLC将横跨33% ,大幅降低贮存巨量AI数据集的单位本钱。预估至2026年 ,QLC SSD于Enterprise SSD的市场渗透率将达30%。

PART 4: 储能系统跃升AI数据中心能量焦点 ,需求将迎爆发式生长

AI数据中心朝向超大规模集群化生长 ,其负载波动大 ,严酷要求电力稳固度 ,促使储能系统由「应急备电」转为「AI数据中心的能量焦点」。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 ,以同时知足备电、套利和电网效劳需求。安排方法也将从数据中心级的集中式BESS (battery energy storage system) ,逐步向机柜级或猬集级的疏散式BESS渗透 ,如电池备用单位 ,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。中国「东数西算」战略将推动数据中心向绿电富厚的西部迁徙 ,AI数据中心+储能将成为西部大型基地的标准配备。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 ,复合年平均生长率达46.1%。

PART 5: AI数据中心迈向800V HVDC架构 ,推升第三代半导体市场需求

数据中心正履历彻底的电力基础设施厘革 ,效劳器机柜功率从千瓦级(kW)迅速攀升至兆瓦级(MW) ,供电模式正转向800V HVDC(高压直流)架构 ,以最大限度地提高效率和可靠性 ,大幅镌汰铜缆用量 ,并支持更紧凑的系统设计 ,第三代半导体SiC/GaN正是实现这一转型的要害 ,多家半导体供应商已宣布加入NVIDIA的800V HVDC妄想。

SiC主要应用于数据中心供电架构的前端、中端环节 ,认真处置惩罚最高电压和最大功率的转换操作。只管现在SiC功率半导体在最高电压额定值方面仍落伍于古板Si ,但其具备卓越的热性能和开关特征 ,关于下一代的固态变压器(SST)手艺至关主要。

GaN则依附高频率、高效能优势 ,在供电链路的中端和最后施展主要作用 ,追求极致的功率密度和动态响应。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%。

PART 6 :2nm GAAFET刷新 ,2.5D/3D封装突破

随着2nm进入量产 ,在先进制程商业竞逐中 ,形成了向内追求更高晶体管密度、向外追求更大封装尺寸的趋势 ,同时强调异质整合 (Heterogeneous Integration)能力 ,通过差别功效的多芯片客栈与差别手艺节点的连系 ,知足高效能运算与人工智能应用需求。

在追求更高晶体管密度的部分 ,半导体晶圆制造正式由FinFET转进GAAFET ,通过Gate-Oxide完整包覆硅通道 ,在追逐高强度算力同时实现更高效的电流控制。向外部分 ,2.5D与3D封装手艺提供多重芯片客栈的高密度封装解决计划 ,使芯片间互连更快速、功耗更低 ,为下一代数据中心及高性能运算领域带来突破。

随着各家2nm GAAFET进入量产 ,TSMC(台积电)、Intel(英特尔)与Samsung(三星)则划分推出CoWoS/SoIC、EMIB/FOVEROS、I-Cube/X-Cube等2.5D/3D封装手艺 ,提供前后段整合代工效劳。怎样在产能使用率、可靠性、本钱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焦点挑战。

PART 7 :2026年人形机械人出货生长逾700% ,聚焦AI自顺应与场景应用性

2026年将是人形机械人迈向商用化的要害一年 ,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自顺应(AI Adaptivity)手艺与场景应用导向。AI自顺应手艺连系高效AI芯片、感测融合与大型语言模子(LLM)的进化 ,使机械人能在非结构化情形中实时学习与动态决议 ,展现「谋定此后动」的行为能力。

于此配景下 ,2026年的人形机械人新品将不再以规格或无邪度为唯一卖点 ,而是自设计阶段即锁定特定场景价值 ,从预期最早切入之制造搬运、仓储分拣到检测辅助等 ,皆能支持场域完整使命。2026年将是人形机械人正式进入以AI为驱动、以应用为焦点之工业新阶段。

PART 8: 笔电显示高阶化提速 ,折叠机主流化历程迎要害节点

OLED显示迎来跨世代的转折时刻。中、韩面板厂的高世代(8.6代)AMOLED产线一连扩产 ,随着本钱结构与良率一连改善 ,OLED显示手艺正加速笼罩从小到大的全尺寸产品 ,同步发动相关供应链如驱动IC、TCON、触控?橛肷⑷壬杓频雀呓琢悴考骄ゼ(ASP)与供应商议价能力。

OLED以自觉光、高比照、轻薄化与可变刷新率等特征 ,突破LCD在厚度与能耗的物理瓶颈 ,切合Apple(苹果)对影像精度与能源效率的双主要求。Apple预计2026年正式将OLED面板导入MacBook Pro ,将发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发动下 ,2027–2028年可望提升至9–12%。

另外 ,随着Apple有时机于2026下半年至2027年间正式进入折叠手机市场 ,将以软硬整合、品牌信任与供应链协同优势重新界说折叠手机价值 ,推动市场焦点由「外观炫技」转向「生产力与体验深化」 ,预估将发动全球折叠手机出货量于2027年突破3,000万支。现在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、良率与本钱控制。Apple对产品验证与质量的审慎 ,反应其对进场时机与使用体验的重视 ,也凸显折叠手神秘真正跨入成熟期 ,仍需时间与实力跨越鸿沟。

PART 9: Meta 驱动全球近眼显示跃进 ,LEDoS手艺蓄积生长能量

陪同AI应用深化 ,Meta推出具显示功效的Meta Ray-Ban Display AR眼镜 ,锁定「信息提供」应用 ,让AI更贴克一样平常、重塑用户使用行为 ,通过第一视角的数据搜集与反响 ,强化AI与用户的双向互动体验。显示手艺接纳在全彩化与成熟度体现稳健的LCoS ,既为尚未完全成熟的LEDoS 争取手艺生长时间 ,也藉由优异的用户体验累积市场声量。

随着市场预期与Meta迭代产品妄想的推进 ,趋势正指向具备更高亮度、比照度的LEDoS 手艺 ,以拓展应用场景 ,加上Apple、Google(谷歌)、RayNeo(雷鸟立异)、INMO(影目科技)、Rokid(乐奇)、Vuzix等厂商一连结构 ,本钱有望加速下探至公共预期的甜蜜点 ,有利于LEDoS生长。预估2027-2028年将泛起更成熟的全彩LEDoS解决计划 ,Meta也预计推出新一代搭载LEDoS的AR眼镜。

PART 10: 2026年辅助驾驶渗透率提升 ,Robotaxi 开启全球多区域扩张

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工业生长动力。L2辅助驾驶手艺已趋成熟 ,普及要害转向本钱 ,有助降低系统总本钱的舱驾一体单晶片与控制器将于2026年进入规模量产 ,初期主攻中国中阶汽车市场。古板车厂同时起劲推动燃油车智能化转型 ,也是辅助驾驶周全成为车辆标配的驱动力。

另一方面 ,以L4级为目的的Robotaxi正迎来全球性的扩张浪潮。除了各地规则松绑 ,车队平台商、效劳商对Robotaxi的接纳态度转为起劲 ,以及开发商探索端到端(E2E)、VLA(Vision Language Action)等泛化性更强的AI模子 ,皆有助Robotaxi市场扩大。预计至2026年 ,Robotaxi将加速笼罩欧洲、中东、日本、澳洲等市场 ,不再仅限于中国、美国。

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