AI應用帶動高效能運算晶片需求發燒已持續近兩年，高算力應用成為先進製程及晶圓代工產業最大驅動力。自2025年起，除了AI晶片供應商及CSPs自研晶片，記憶體供應商也因應高算力需求，爭相尋求先進製程晶圓代工夥伴合作；晶圓廠上中下游配套IP、設計服務及封測生態系已成為AI軍備競賽的必要資源。除先進製程的商機外，Edge AI是否能為需求沉寂已久的成熟製程注入新能源，2025年的晶圓代工產業在Cloud AI與Edge AI的發展下將如何變革成為關注焦點。

隨著AI晶片需求的激增，高帶寬記憶體（HBM，High Bandwidth Memory）的市場地位愈加凸顯。高階的AI應用需要大量的數據運算，傳統DRAM已無法滿足其高頻寬的要求，而HBM通過其堆疊式設計與頻寬的增加，得以達到高速的數據傳輸速度，以及單晶容量的容量增加，恰能符合AI應用的需求；且因為AI chips的搭載容量亦有提升之姿，推升HBM今年需求年成長率更是接近300%。
然而，HBM的生產技術難度也相對較高，其製造過程中克服多項技術挑戰，包括散熱管理、電路設計的精密度。此外，由於製造HBM所需的先進製程和設備投資龐大，使得進入此市場的門檻相對較高，相關公司也需具備相當的技術實力與資本支持，以迎接這一挑戰。

NAND Flash 作為非揮發性記憶體的關鍵角色，在數據儲存領域扮演著重要地位。然而，近年來，隨著人工智慧 (AI) 技術的快速發展，NAND Flash 市場正經歷著前所未有的變革。AI 應用對高速、大容量儲存的需求日益增加，直接推動了 enterprise SSD (eSSD) 市場的蓬勃發展。然而，AI 尚未在 PC 和智慧型手機等消費電子領域帶來顯著的 NAND 消耗量提升。儘管 AI 功能在這些設備中日益普及，但對儲存容量的需求增長相對有限。
NAND Flash 供應商在經歷了 2024 年的巨額虧損後，對資本支出轉趨保守。同時，DRAM 和 HBM 等其他記憶體產品的強勁需求，也擠壓了 NAND Flash 的設備投資。供應商需要在有限的產能下，優先滿足 eSSD 等高利潤產品的需求。

觀察全球AI伺服器市場及重要供應鏈業者發展動態，隨CSPs及品牌業者等對建置AI基礎設施需求續強，預期2025年整體AI伺服器（含搭載GPU、FPGA、ASIC等）出貨力道將持續成長，占整體伺服器比例有機會再成長至近1成5。
觀察主要AI晶片供應商，2025年又以NVIDIA搭載HBM的高階AI晶片需求較強，尤以新一代Blackwell平台將正式成出貨主流，晶片形態包含主打純GPU(如B200、B200A)或搭載自家Grace CPU的GB200等，將搭配更多元AI伺服器組態供給不同客戶群(包含CSPs、OEMs等)，加上其他業者如AMD、Intel及CSPs亦積極發展新世代AI軟硬體方案，將推升2025年AI伺服器出貨動能達YoY雙位數成長，有望同步帶動AI供應鏈(如CoWoS、HBM、散熱組件等)成長契機。

(a) AI晶片廠商採用FOPLP方案的誘因為：追求晶片封裝尺寸擴大的AI GPU廠商採用chip-first方案，而追求封裝成本降低的電源管理IC和RF IC廠商採用chip-last方案。市場區隔下，FOPLP市場可以容納不同類型的供應商。
(b) foundry的解決方案：將AI GPU 2.5D封裝的晶片封裝尺寸自晶圓級擴大到面板級。
(c) OSAT的解決方案：自電源管理IC和RF IC轉進CPU及GPU，實現多晶片封裝。
(d) 面板廠的解決方案：進軍晶片封裝業務。
(e) 市場規模分析：foundry貢獻最大市場價值。

隨著全球資料中心擴建及高效能運算需求的增加，現今傳統氣冷散熱方式已難以因應高算力之AI伺服器所產生的熱能，其中，NVIDIA NVL72 方案之TDP更進一步超越120kW。相較於傳統氣冷方式，液冷散熱可更有效地降低伺服器溫度，提升能源效率，並延長設備使用壽命; 另外，隨著企業對節能減碳的重視，液冷技術將在資料中心扮演重要角色。在供應鏈的持續發展下，預計於2025年後，液冷散熱方案在高階AI伺服器採用比率將明顯提升，成為未來資料中心之散熱趨勢。

由於AI Server、AI NB等持續追求高算力、功率不斷提高，為有效管理與供電使得電源管理需求與重要性與日俱增。從晶圓代工角度觀察，電源管理IC並不完成按照摩爾定律持續微縮邏輯，屬於特殊製程(specialty process)平台，現階段主流位於0.1xum-55/40nm節點，隨著AI平台持續轉進、算力推升，相關供電所需PMIC用量亦將呈倍數增長，有望成為晶圓代工成熟製程新的產能消耗與成長動能。此外，地緣政治衝突下，AI相關供應鏈也將面對去中化挑戰，AI PMIC開案、生產計畫亦將受此因素影響而有所轉移。

隨著人工智慧技術的高速發展，AI PC正逐步改變我們與電腦互動的方式，為未來的應用奠定基礎。然而，儘管技術進步迅速，真正的殺手級應用仍未出現。本次演講將深入探討AI PC的現狀，分析技術進展和市場需求，並展望未來可能的突破點。我們將探討如何在現有的技術框架內奠定穩固基礎，為殺手級應用的誕生鋪平道路，助力AI PC實現真正的價值變革。

自從深度學習(Deep Learning)技術興起崛起後，人工智慧(AI)進入全新發展階段，基於深度學習技術的大數據分析、機器視覺、語音辨識等AI應用不斷推陳出新，廣泛導入推薦系統、精準行銷、安防、監控、檢測、自動駕駛、語音交互與客戶服務。
AIGC技術能夠賦予人型機器人多模態交流互動、檢索資訊、摘要文本、擬定排程與藝術創作等多元能力，使人型機器人可以在家戶中發揮聊天、陪伴、教育、照護等功能，或在各種賣場、商務中心、醫院負責指引、提供必要資訊或簡易服務。在人力成本不斷攀升、人力供應持續緊缺的長期趨勢下，人型機器人的發揮空間將日漸寬闊。