2026年受惠于北美大型CSPs提高资本支出，以及各国主权云兴起，对AI数据中心建置需求旺盛，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机柜方案，推出MI400整柜式产品，主攻CSPs客户；其次，北美CSPs自研 ASIC力道持续增强；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技术。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 (Liq ...

Nov. 27, 2025 产业洞察 2025年11月27日，由全球高科技产业研究机构TrendForce集邦咨询主办的"MTS 2026存储产业趋 势研讨会"在深圳举办。会上，TrendForce集邦咨询发布了"2026十大科技市场趋势预测"： PART 1 AI芯片逐鹿战升级，液冷散热大规模渗透AI数据中心 突破带宽限制、实现高速传输，HBM与光通讯建构智能运算新体系 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成长，导致传输速度与能耗瓶颈浮上 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与光通讯技术逐渐成为次 世代AI架构的核心突破口。 目前HBM通过3D堆栈与TSV技术，有效缩短处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，以支撑AI GPU与加速器的超大规模运算。然 而，当模型参数突破兆级、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。目前各家存储器厂商通过HBM堆栈结构优化，封装与接口创新，并且与逻辑芯片协同设 计，藉由各方面的努力来提升了AI芯片的本地带宽。 解决了存储器的传输瓶颈之后，跨芯片、跨模组间的数据 ...