關鍵數字：根據集邦科技預估，2026 年全球資料中心電力容量將進一步攀升至 152 GW，年增率上看 30%，其中 AI 伺服器的電力容量更將來到 55 GW，年成長率高達 74%，這意味著 AI 算力需求正以驚人速度改寫全球能源與產業佈局。
📊 數據總覽：全球 AI 算力與電力需求飆升
全球正迎來一場由生成式 AI（GenAI）與自主決策 AI（Agentic AI）所驅動的運算革命，這不僅顛覆了傳統資料中心的營運模式，更讓「AI 工廠」成為新一代 AI 基礎設施的核心指導方針。從 2023 年 AI 元年的 84 GW，全球資料中心電力容量已在 2024 年增至 98 GW，並於 2025 年達到 120 GW。展望 2026 年，預估將進一步攀升至 152 GW，顯示市場對 AI 算力基礎設施的需求正逐年擴大。
AI 伺服器電力需求首度超越通用型
值得關注的是，這波顯著的電力成長動能幾乎完全來自 AI 伺服器的強勢貢獻。集邦科技的分析預估，2026 年 AI 伺服器的電力容量將達到 55 GW，年成長率高達 74%。更具里程碑意義的是，其佔全球整體伺服器電力容量的比重將首度過半，達到 52%。這標誌著 AI 已從新興應用正式轉變為運算主力，預示著今後全球的能源配置與硬體支出將持續且大幅度地向 AI 基礎設施傾斜。
液冷散熱成主流，台灣用電需求劇增
隨著伺服器機櫃功耗密度大幅提升，對於高效散熱的需求也隨之激增。集邦科技分析師邱珮雯指出，預估 2026 年在 AI 伺服器上將有超過 5 成的散熱方案採用液冷技術。另一方面，台灣的 AI 技術相關用電需求亦呈現逐年大幅攀升的趨勢。根據經濟部統計，台灣 AI 用電量將從 2023 年的 0.24 GW 提升到 2028 年的 2.24 GW，約有高達 8 倍的增幅。國科會更預估，2029 年全台民營與國營 AI 算力中心規模將達 450 MW，這意味著在短短 3 年內，用電量將激增 6.5 倍，凸顯台灣在 AI 發展上正面臨巨大的電力供應考驗。
🚀 Agentic AI 崛起：自主決策引領市場爆發
當 AI 代理（AI Agent）遇上大型語言模型（LLM）後，AI 迎來了自主決策的新紀元。這類能夠自主設定目標、制定計畫、採取行動，並根據環境反饋調整策略的 Agentic AI 系統，正成為 AI 領域的新潮流。市調機構 Grand View Research 報告指出，2025 年企業級 Agentic AI 市場規模將達 36.7 億美元，預計到 2030 年更將達到 245 億美元，年均複合成長率（CAGR）高達 46.2%。另一家市調機構 Omdia 則更為樂觀，預估 2025 年 Agentic AI 市場規模約 15 億美元，但 2030 年將一舉突破至 418 億美元，其 2024-2029 年 CAGR 達到驚人的 175%，幾乎是 GenAI 同期 CAGR（90%）的兩倍，顯示 Agentic AI 的增長速度顯著超越 GenAI。
市場預測：NVIDIA 預期算力需求將激增百倍
NVIDIA 執行長黃仁勳在 GTC 2025 大會上強調，在 Agentic AI 和推理能力的推波助瀾下，AI 所需算力將比預期多了 100 倍。這股爆炸性的算力需求新趨勢，正促使全球資料中心競相追趕。微軟已投資約 800 億美元打造 AI 資料中心，而亞馬遜更投資超過 200 億美元將賓州 Susquehanna 核電廠轉換為 AI 園區。據集邦科技統計，2026 年美國五大雲端服務供應商（CSP）在資本開支上預計會有超過 5 成的年增長幅度，顯示 AI 投資力道持續強勁。
🌐 混合架構與能效優化：AI 工廠的設計核心
為了縮短延遲、強化隱私並實現即時決策，預計未來幾年內，近 2/3 的運算將轉移到邊緣端，這將帶動邊緣 AI（Edge AI）的飛躍發展。集邦科技資深研究經理曾伯楷表示，2025 年全球邊緣 AI 市場規模約 360 億美元，到了 2029 年將擴展到 840 億美元，2025 至 2029 年的 CAGR 為 23.5%。而 Precedence Research 的數據則顯示，全球邊緣 AI 市場規模在 2025 年估值為 256.5 億美元，預計到 2034 年將達到約 1,430.6 億美元，CAGR 為 21.04%。
全球 AI 工廠遍地開花，台灣積極佈局
儘管部分運算轉移至邊緣，但模型訓練、迭代與跨域協同等任務仍高度依賴雲端資料中心，因此「雲端＋邊緣」的混合架構將成為 AI 發展主流，進而讓整體運算量級大幅提升，能效優化成為重中之重。黃仁勳在多個重要場合不斷提出的「AI 工廠」概念，正是打造未來專屬 AI 資料中心（AIDC）的參考架構。NVIDIA 官網將 AI 工廠定義為「一款專用的運算基礎架構，能夠管理整個 AI 生命週期，從資料擷取、訓練、微調到大規模 AI 推論，藉此從資料中創造價值。」
全球範圍內，AI 工廠的建置潮正遍地開花。歐盟已透過「InvestAI」倡議承諾調動 200 億歐元，在歐盟建立最多 5 座 AI 超級工廠。美國藥廠禮來、梅約醫療中心、沙烏地阿拉伯與 NVIDIA 的合作案，以及義大利電信、戴爾與印度 IT 服務商的專案，都顯示了AI 工廠在全球各地的策略性佈局。在台灣，鴻海科技集團旗下晶兆創新與 NVIDIA 合作建置搭載 10,000 顆 NVIDIA Blackwell GPU 的 AI 工廠。美國 GPU 雲端服務商 GMI Cloud 也宣布將挹注 5 億美元，與台灣大哥大合作，將其桃園機房改造成 AI 工廠。此外，數位無限、希格諾科技等廠商也攜手在南部科學園區周邊打造新一代「SiGTRON」AI 工廠，積極推動 Neocloud 智慧算力生態系。
💪 台灣 AI 供應鏈總動員：從製造走向整合
在全球 Agentic AI 與 AI 工廠建置潮的帶動下，台灣 AI 供應鏈正處於高速擴張與結構升級的關鍵階段。龐大的 AI 晶片需求，促使台積電及日月光積極擴建先進製程與先進封裝新廠以擴大產能，這也帶動了專用 AI 加速器 ASIC 市場，整體潛在規模上看 500 億至 700 億美元。台灣 EMS/ODM 廠在全球伺服器出貨量比重已突破 80%，AI 伺服器更超過 90%，足見台廠在 AI 基礎建設上的關鍵地位。鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達、神達及技嘉等廠商，其投資重點與交付能力已從「產線/組裝」升級到「整櫃交付、資料中心級整合」。
關鍵零組件與散熱電源：台廠創新佈局
隨著 AI 伺服器功耗密度上升，液冷散熱成為今後 AIDC 與 AI 工廠的主流方案，台灣廠商雙鴻、奇鋐已在液冷模組、冷板、快接頭等方面締造佳績。在電源與配電方面，台達電、光寶科技及康舒等大廠，不僅展示更高功率、更高效率的 AI 資料中心電源/散熱與微電網解決方案，更積極加入由 NVIDIA 800V 資料中心供電需求帶動的高壓供電體系。AI 訓練/推論叢集對網路頻寬與延遲的要求更高，智邦科技/Edgecore 等台灣網通公司紛紛推出高效能交換器組合方案。而 AI 伺服器、加速卡、交換器對高階 PCB 與 ABF 載板的需求，則讓臻鼎-KY、金像電、健鼎以及 ABF 三雄（欣興、南亞、景碩）成為這波產業熱潮的最強推手。這顯示台灣 AI 供應鏈正從單點爆發成長，轉變為從算力、封裝/載板、板級/機櫃、散熱/電源到網路互連等整個生態鏈的大飛升，讓台灣從「硬體製造基地」向「AI 基礎設施整合者」邁進。
數據告訴我們什麼？
綜合這些數據，我們可以清楚看到，全球正處於一場由 AI 工廠引領的算力與電力革命之中。過去只在科幻電影中出現的自主決策 AI，現在已是觸手可及的現實，並將在未來五年內以驚人的速度成長。這股趨勢不僅要求資料中心基礎設施的全面升級，更將能源供應推向全球戰略的制高點，形成「電力=算力=國力」的新挑戰。台灣作為全球 AI 供應鏈的關鍵核心，必須持續深化在半導體、伺服器、散熱、電源及網通等領域的整合能力，並積極佈局邊緣 AI 與高壓供電等新興技術，才能在這場全球 AI 大戰中，穩固並提升其不可或缺的地位。