客製化AI晶片最新升級！2027強攻HBM4，先進封裝與液冷散熱迎龐大商機

雲端巨頭加速客製化AI晶片開發突破記憶體瓶頸

全球四大雲端服務供應商正加速開發客製化AI晶片，發展焦點已從單一運算效能轉向突破記憶體容量與頻寬瓶頸。數據顯示，2026年單顆晶片記憶體容量規劃將達144GB至216GB，資料傳輸頻寬落在每秒4.9TB至7.4TB；至2027年更將朝2奈米製程及HBM4發展，頻寬有望提升逾2.5倍。同時，亞馬遜AWS的雲端運算容量在2027年前已基本售罄，顯示底層硬體需求依然龐大，奠定了相關硬體產業鏈未來的強勁成長動能。

先進封裝與HBM4需求爆發帶動供應鏈強勁升級

為因應大型語言模型龐大的運算需求，各家雲端業者的硬體佈局持續升級。微軟Maia 300預計採用八組HBM4記憶體堆疊，頻寬估達每秒18TB。此外，輝達與特斯拉宣布聯手注資三星電機28億美元，於南韓擴建高階覆晶球柵陣列（FC-BGA）半導體封裝載板產線，以確保高層數、大面積先進封裝載板的長期供應量。這些指標性大廠的動作，凸顯了先進封裝在AI基礎設施中的核心地位。

伺服器架構轉向整機櫃推升液冷散熱與高速傳輸規格

在AI晶片升級的同時，伺服器架構也逐漸轉向整機櫃系統。由於混合專家模型推論應用可能需要10TB至25TB的記憶體資源，且單櫃功耗攀升至百千瓦等級，使得液冷散熱、高效率電源轉換系統的需求大幅增加。此外，整機櫃內部的高速互連需求，亦同步推升了高層數PCB、低損耗銅箔基板及高速傳輸材料的規格要求。此一趨勢將帶動相關零組件供應商迎來實質的規格升級與訂單商機。

先進晶圓產能與設備建置進度成未來觀察指標

儘管全球AI算力需求持續攀升，先進晶圓產能的擴張速度仍受制於EUV曝光機、製程設備與無塵室的建置進度。隨著硬體系統規格不斷迭代，整體半導體及零組件供應鏈的產能與設備量能，將成為滿足雲端業者基礎設施建置目標的觀察重點。市場後續需密切留意相關製程設備供應鏈的出貨動能以及擴產進度，藉此評估AI硬體建置的實際落地節奏。