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猫眼影戏记者 侯锷 报道Q8X2R7L1T4J5M9B6W3
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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