文章核心观点 - AI产业正从硬件布建阶段进入实质应用阶段，其发展正驱动技术焦点转向解决“电”与“热”的物理限制，并催生新技术、新材料及传统与利基型厂商的崛起[1] 2026年AI产业发展趋势 - 2026年AI产业将继续蓬勃发展，核心驱动力在于满足更高的“速度”和“功耗”要求，这将驱动新技术和新材料的导入[1] - 发展趋势主要围绕两个方向：一是提升电源效率，如采用高压直流电（HVDC）以降低电流、减少传输损耗和发热；二是采用光传输以突破电传输的瓶颈[1][2] 新材料与技术的发展机会 - 先进封装成本上升推动面板级封装（PLP）发展，通过将基板从圆形改为方形，以提高面积利用率并降低成本[3] - 散热与热膨胀成为关键问题，推动高价高性能材料的商业化应用，例如：陶瓷基板（导热系数理论值可达200以上）、负膨胀系数的填充材料（Filler）以降低整体热膨胀系数、以及采用微流道（Micro Channel）散热技术以大幅提升散热效率[3][4] 供应链的结构性转变 - 中国台湾的化工厂与材料厂正切入半导体供应链并取代部分日系、美系厂商，主要优势在于地理邻近晶圆制造龙头、反应速度快（样品修改可能仅需一周），能适应AI时代客户（如NVIDIA）快速的产品更新节奏[5][6] - 印刷电路板（PCB）产业因AI服务器需求而出现结构性转变，高阶板需要30几层层数及高密度连接（HDI），技术门槛和良率要求提高，使有能力厂商获利增长[6] - 测试产业重要性提升，因芯片组件（如HBM）昂贵，测试失败将导致整颗芯片报废，损失惨重[6] 测试产业的演进与需求 - 业界趋势是“Shift Left（左移）”，将测试时间点前移至晶圆（Wafer）阶段甚至每道制程，确保使用已知良品（Known Good Die）[7] - 此趋势带动两大需求：一是探针卡（Probe Card）需求大增，用于晶圆阶段测试；二是环境测试设备需求增长，用于进行高温预烧（Burn-in）等耐受度测试[7] 边缘运算与机器人的未来展望 - 边缘运算（Edge AI）与机器人是未来趋势，但大规模爆发时间点可能在2027或2028年[7] - 当前AI主要解决“大脑”问题，而机器人需要“手脚”（机械结构、传动元件如行星齿轮），这为中国台湾的传统机械产业提供了结合AI进行升级的长期机会[8]