AI晶片丛集运算已成为支持大语言模型训练之关键手段，带动伺服器之间资料交换的矽光子技术与产品演进。其中共封装光学（CPO）模组持续推进频宽规格、量产技术以及模组标准化，预估以2028年左右可量产并导入伺服器为目标。随着技术精进，CPO交换器可??逐渐由2.5D模组封装走向3D小晶片垂直堆叠封装，并成为资料中心伺服器标准配置。

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目前台湾先进封装业者已结合光电元件、光零组件业者、材料、晶片设计等领域厂商组成产业联盟，持续推进CPO模组与系统量产技术，并将强化与国际品牌大厂合作推动标准化技术与产品，提高全球矽光子供应链影响力。另外，AWS与Google等云端大厂将持续扩建全球AI资料中心，带动运算规模与能耗密度持续攀升。同时，NVIDIA提出单一机架800V直流电架构，将带动液冷散热方案再进化；伺服器业者为确保设备用电稳定，电池储能系统（BESS）与电池备援模组（BBU）也正快速发展中，代表AI资料中心发展下，散热方案、储能备援都有技术升级的需求。对此，台厂已积极开发新一代储能与散热方案，特别是散热大厂已将研发重点转向开发微通道水冷板（MLCP），由於该方案需与半导体制程业者合作，具备高技术门槛，为既有业者带来挑战。

从中美对抗持续，AI与上游原料输出纳入竞争可见地缘风险性━2025年7月，美国推出「AI行动计画（America's AI Action Plan）」，透过新建立的AI出囗专案（American AI Exports Program）推动AI专用硬体（晶片、伺服器、加速器）、云端与资料中心服务、软体／模型、应用程式与治理标准等完整套装方案出囗，藉以重掌国际供应链控制与产业标准主导权。

在AI的全球竞争布局，中国发表「人工智慧全球治理行动计画」，透过标准与资源输出强化对南方国家的影响力；有别於美国以闭源策略尝试维持技术领先的做法，中国则采开源策略降低国际市场导入门槛并扩大使用基础。预期2026年在中国积极输出AI软硬体方案下，许多国家政府可能透过设立进入门槛（反补贴调查、关税调整、安全规范等）等作法来降低可能的国安与资安风险。

中美两强对抗下，全球AI技术竞争将不仅是技术能力差异，更是供应链、产业标准与地缘政治的博弈。台厂已在AI供应链扮演关键角色，目前与美国主导的供应链深度合作，将先进AI方案拓展至全球更多市场。

另一方面，稀土与其他关键矿物的供应链安全已成为全球焦点。美中两强对抗不再局限晶片或软体，也将供应链最根本的原料━稀土、关键矿物与磁铁材料纳入战略武器。而此对AI、汽车、半导体设备与材料、绿能、国防系统等产业带来风险，促使欧美国家重新布局，寻求「去中国化」或「供应链多元化」的替代方案。在地缘政治下，全球高科技产业、能源转型策略，以及供应链安全布局都将面临洗牌。

国际AI软硬体巨头透过交叉投资与股权交换，建构出循环式AI经济并推升市场估值。为巩固算力护城河，2026年大型云端服务龙头业者仍预计将维持双位数的资本支出成长。在这种「高估值」与AI有用／无用论的疑虑下，产业必须从规模的扩张回归永续的健康成长，朝向具中长期技术护城河与实质研发能力的角度发展。对於位处AI供应链的台厂而言，也须评估多元化布局，避免过度依赖单一技术供应源，构建足以应对市场修正与系统性冲击的韧性。

此外，随着欧盟AI Act与ISO 42001等国际规范生效，AI治理国际标准已然成形，象徵「治理能力」已从单纯风险控管，转变为企业叁与国际竞争的基本门槛。台厂可采取三项因应对策。首先，建构符合国际标准的「企业内部AI治理框架」，厘清技术部署的权责边界，并落实风险识别与审计。其次，推动「全员AI素养训练」，确保人员素质与技术同步升级。最後，导入技术工具提升治理效率，优先聚焦於资料治理、模型评测、凭证溯源及合规自动化审计面向，让企业在合规之馀，亦得确保营运韧性和市场竞争优势。

（本文为徐子明、洪春晖共同执笔，徐子明为资策会MIC资深产业分析师兼研究总监，洪春晖为资策会MIC所长）