2026年半導體與AI加速器預測：ASIC挑戰GPU主導地位、系統性能大戰

人工智慧革命雖然僅開始約 3 年，但其發展速度之快，使得半導體成為 AI 領域創新最為迅猛的領域之一。業界專家對 2026 年的晶片和 AI 加速器市場提出了多項關鍵預測，涵蓋了客製化晶片崛起、系統性能決定論，以及製造技術的深刻變革。

ASIC 加速器迎來關鍵節點

早期風險投資公司 TDK Ventures 的投資總監 Ankur Saxena 預測，2026 年將成為客製化應用 ASIC 加速的關鍵節點，屆時自主研發的晶片出貨量預計將超越通用圖形處理器 (GPU)。由於通用 GPU 成本過高，超大規模資料中心運營商 (Hyperscalers) 陷入「囚徒困境」，必須超額投入，因此客製化晶片成為維持利潤的唯一可行途徑。

預計包括 Google(GOOGL-US) TPU v7、Amazon(AMZN-US) Inferentia/Trainium、Microsoft(MSFT-US) Maia/Cobalt、Meta(META-US) MTIA，以及 OpenAI 與博通 (AVGO-US) 聯合設計的加速器都將達到量產規模，從而有效降低對輝達 (NVDA-US) 的依賴。

系統之戰：互連與軟體成為新護城河

Saxena 指出，新的一年將迎來一場「系統之戰」，而非單純的晶片之戰。浮點運算 (FLOPS) 性能不再是衡量性能的唯一標準，互連、記憶體和編譯器將成為決定最終性能表現的關鍵因素。

NVLink Fusion 和客製化交換機 ASIC 正在重塑集群規模的拓撲結構。同時，軟體鎖定將成為新的「護城河」，因為編排和編譯器將決定資源的利用率。由於 HBM 和 GPU 供應緊張，雲端 AI 的價格預計將被推高，歐洲方面已暗示將在 2026 年初迎來價格上漲。

資料中心電氣設備供應商 Molex 也預計，到 2026 年，高速互連技術將重新受到關注，這對於在現代超大規模資料中心實現 AI / 機器學習工作負載所需的速度和密度至關重要。共封裝光晶片 (CPO) 被視為處理 AI 驅動架構中 GPU 之間互連的關鍵技術，其設計目的在於直接在晶片邊緣提供超高頻寬密度，同時達到降低功耗和電信號損耗的效果。

CPO 是專門為滿足超大規模資料中心和 AI/ML 集群的巨大功率和頻寬需求而開發的，預計未來一年對 CPO 的關注度將進一步提升。

製造技術與獲取模式的轉變

半導體製造技術正經歷指數級變革，驅動力包括日益增加的複雜性、新興技術以及不斷變化的全球需求。先進製程節點預計到 2025 年將達到 2 奈米，研究目標甚至已鎖定埃級精度。展望 2026 年，3D 封裝、量子計算和 AI 加速器等創新技術正在塑造下一代晶片。

達索系統 (Dassault Systèmes) 的專家預計，到 2026 年，AI 驅動的虛擬孿生仿真和基於模型的系統工程 (MBSE) 方法，將使企業能夠以數位化方式優化設計、減少對實體原型的依賴並提高系統性能。

在 GPU 獲取模式上，由於對推理級 GPU 計算的需求激增，企業將從自行管理集群轉向採用按需 GPU 服務。無伺服器 GPU 模型將實現動態擴展、降低營運成本，並使高性能計算的獲取更加普及化，成為各種規模企業開展生成式 AI(GenAI) 工作負載的標準基礎設施方案。

輝達的主導地位與市場總額預期

儘管面臨 ASIC 挑戰，矽谷 Gen AI 基礎設施公司 FriendliAI 創辦人 Byung-Gon Chun 認為，鑑於輝達的生態系統和軟體堆棧，它在 2026 年仍將占據主導地位。

隨著 Blackwell 的推出，Hopper GPU 的價格正在下降。然而，由於 AI 工作負載量和 AI 模型規模的不斷增長，需求仍在快速增長，這意味著儘管硬體成本下降，但獲取 GPU 供應仍然不容易，AI 基礎設施的總成本將繼續攀升。

在整體市場方面，根據世界半導體貿易統計 (WSTS) 的數據，預計到 2026 年，全球半導體銷售額將增長 26%，達到 9750 億美元。

更樂觀的分析師，例如美國銀行的 Vivek Arya，預測全球晶片銷售額的年增長率可能達到 30%，超過 1 兆美元。Arya 估計，到 2030 年，AI 資料中心市場規模可能增長至 1.2 兆美元，其中絕大部分增長 (9000 億美元) 將來自 AI 加速晶片，如圖形處理器 (GPU) 和客製化處理器。