「硅电光热」成 AI 发展主要瓶颈！法人点名台积电、颖崴等十档受惠股
AI 基础建设投资热潮持续升温，市场关注焦点已从需求是否存在转向供应链能否跟上。根据法人出具最新报告指出，未来 AI 晶片发展最大的挑战，不再只是算力竞赛，而是来自硅（Silicon）、电（Power）、光（Photonics）与热（Thermal）四大关键瓶颈，即所谓的S.P.O.T.。随着 AI 晶片持续升级，如何突破先进製程、供电、光通讯及散热等物理限制，将成为决定产业竞争力的核心。
法人认为，目前市场几乎已不再怀疑 AI 需求的真实性，真正的疑虑在于两点，一是 AI 的营收成长能否跟上资本支出成长，二是能否克服物理极限，如光学整合、散热、电力等。
法人指出，台积电明年 CoWoS 先进封装主要客户中，成长最显着的包括辉达（NVIDIA）、博通与联发科，反映 GPU 与 TPU 需求强劲。其中最令人意外的是 AMD，大幅上修明年 CoWoS 用量至约 21 万片，较原先规划几乎翻倍，显示 AI 加速器市场竞争持续升温。
除了 GPU 与 TPU，CPU 也成为另一项市场焦点。法人表示，代理 AI（Agentic AI）兴起，使 CPU 在 AI 推论过程中的重要性大幅提升，目前 CPU 已占推理工作负载超过四成。随着除 Meta 外的主要 CSP 预计 2026 年 CPU 採购量将较今年翻倍，市场恐将出现 15% 至 20% 的 CPU 供给缺口，且短缺情况可能一路延续至 2028 年。
除了晶片需求增加，AI 晶片设计日益複杂，也同步推升测试市场成长。法人指出，新世代 AI 晶片引脚数（Pin Count）持续增加，加上晶片规模扩大，使测试时间、测试设备及测试介面需求同步成长，带动相关供应链平均售价（ASP）提升。
此外，台积电近年持续将晶圆测试（CP）部分外包给封测厂，以提升整体产能利用率，也进一步推升封测业者资本支出。随着 AI 晶片朝向更高整合度发展，测试的重要性将持续提升。
法人表示，由于 AI 晶片需求持续强劲，整体半导体供应链资源正逐渐向 AI 倾斜，从记忆体、类比 IC、成熟製程到被动元件，都已出现不同程度的排挤效应。其中，记忆体产业因缺乏结构性新增产能，预估供给吃紧情况将持续至 2027 年底。
不过，短期内 AI 供应链仍存在部分变数。法人指出，由于 SK 海力士 HBM4 开发进度出现问题，加上 CoWoS 重新 Tape-out 及散热设计调整，预估 NVIDIA 下一代 Rubin 平台出货量将低于年初市场预期。同时，产品组合变化也可能使 NVIDIA 供应链于 2026 年第二季至第三季初，面临部分产品 ASP 预期下修的压力。
整体来说，法人认为台积电仍是首选标的，主要受惠于先进製程技术领先，也将带动半导体设备产业同步受惠；设备领域方面首选鸿劲，其他则看好颖崴、旺硅及颀邦；ASIC 与 AI 晶片设计则包括联发科、世芯-KY、创意；记忆体则看好南亚科与旺宏。
（首图来源：Unsplash）
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