隨著全球技術環境邁入2026年，人工智慧的發展正經歷一場從單純技術展示到深度產業整合的深刻變革。在過去的幾年間，生成式人工智慧（Generative AI）以震撼性的姿態佔據了全球技術對話的核心，然而勤業眾信（Deloitte）在其最新發布的《2026全球高科技、媒體及電信產業趨勢預測》報告 （TMT Predictions 2026） (下稱《報告》)中指出，2026年將是人工智慧的「話題聲量」逐漸減弱但「智慧化程度」持續提升的一年。這種轉變標誌著技術發展已從單純的模型創新轉向更為務實且具影響力的基礎工作，即如何在大規模場景中讓人工智慧真正可用。隨著科技、媒體與電信（TMT）產業的重要性不斷攀升，其角色已從單純的硬體與代碼提供者，演變為推動所有其他行業轉型、效率提升與創新的核心引擎 。人工智慧的跨產業轉型力在2026年將展現得更為淋漓盡致。在宏觀經濟層面，科技、媒體與電信產業正以前所未有的速度擴張。以美國為例，2025年上半年的人工智慧數據中心支出幾乎貢獻了國內生產總值的全部增長。回顧歷史，2008年科技股僅占S & P 500市場價值的19%；而如今科技、媒體與電信產業的市值佔比已高達約53%。依照當前的發展軌跡，TMT不僅有望成為全球最大的單一產業，其對經濟增長的貢獻更有可能超過其他所有行業的總和。原因之一，是其他產業（特別是科技和電信業）都利用TMT來推動自身的人工智慧創新，而TMT恰好是這場人工智慧淘金熱中的硬體、軟體和服務供應商。

嵌入式人工智慧的崛起：被動使用與搜尋體驗的重塑

《報告》指出，生成式人工智慧的用戶群擴展路徑在2026年將發生重大偏移。雖然早期的推動力來自於獨立的應用工具，但未來的普及將更多依賴於現有主流數位應用程序的整合。Deloitte預測，相較於主動、顯性地使用獨立工具，用戶在現有應用程序（如搜尋引擎）中「被動」接觸人工智慧的頻率將遠遠超過前者。數據顯示，在搜尋引擎中獲取人工智慧合成結果的日使用頻率將比使用獨立的人工智慧工具高出300%。一般而言，獨立工具往往需要用戶具備精確的提示工程（Prompt Engineering）技巧與耐心，而嵌入式人工智慧則將功能無縫地融入熟悉的介面中，使用戶在不經意間便享受到了技術帶來的便利。

這種普及模式在不同年齡層中的滲透路徑各具特色。對於較年輕的Z世代而言，主動使用獨立人工智慧工具已成為習慣，但對於嬰兒潮世代（Boomers）等傳統上技術採用率較低的群體，嵌入式功能（如搜尋摘要）將成為其進入人工智慧世界的敲門磚。預測顯示，到2026年中期，發達市場中約有72%的成年人將曾使用過搜尋摘要功能，而使用過獨立工具的人數比例則約為61%。這種發展趨勢暗示生成式人工智慧將成為一項廣泛存在的基礎處理技術，而非僅僅是一個特定的目的地。

《報告》表示這種從主動到被動的轉變，其實質是技術成熟度的體現。就如同全球定位系統（GPS）最初是以專用設備的形式存在，最終卻無縫整合進每一台智慧型手機的後台服務中一樣，生成式人工智慧也在經歷同樣的過程。對於獨立工具的開發者而言，2026年將是一個關鍵的抉擇年，他們必須考慮是繼續維持獨立的介面以換取較高的單位用戶收入，還是將其能力嵌入到其他更具流量優勢的應用程序中，以追求更廣泛的滲透率。

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AI發展已進入下半場，你還在只看晶片出貨量嗎？資策會MIC所長洪春暉在《2026資通訊產業趨勢》記者會中指出，未來的勝負點將轉向「主權AI」與「邊緣AI」的雙重夾擊。

從美國的《AI行動計畫》到中國的稀土反制，地緣政治正重塑全球供應鏈。對台廠而言，除了硬體代工，如何與新興市場的EPC業者合作、掌握矽光子與液冷技術門檻，並將「AI治理」納入企業基因，將是2026年能否領先勝出的關鍵。

資策會產業情報研究所（MIC）於12月18日舉行《2026資通訊產業趨勢》記者會，會中的首場演講由MIC所長洪春暉針對人工智慧（AI）重塑台灣總體產業環境造成的影響，以「產業動向、技術變革、地緣風險、議題反思」等四大面向進行深入分析。

AI加速、主權AI、邊緣AI將震盪產業動向

大型企業帶動AI生態擴張及快速變化

洪春暉指出，NVIDIA與OpenAI等大型企業是推動AI軟硬體創新的重要引擎。在AI發展的過程，該生態系持續出現動態的變化。隨著算力需求外溢及應用變化，市場不再單押GPU，從而轉而尋求Google TPU等客製化ASIC方案以優化成本。同時，國際大廠針對資料中心的散熱與電力效能制定了嚴苛的國際規範，這不僅大幅墊高技術門檻，更可能壓縮硬體的獲利空間。

洪春暉表示，隨著基礎設施建置逐漸完善，企業應避免盲目的跟風投資。在基礎設施建立完善後，未來應用服務與產品，將會對應合適的軟硬體整合，成為下波AI趨勢之重點。

全球對主權AI投資將持續發展，和EPC統包商合作為重要議題

洪春暉指出，目前主要國家正積極投入在主權AI / AI工廠的建置熱潮，重要計畫包括歐盟提出的200億歐元的「InvestAI」計畫，日本與韓國則分別編列約650億美元以及約730億美元的投資計畫，都要推動本國化、高資料中心電力容量的AI工廠，視為提升國家競爭力與滿足產業趨勢的重點方向。

值得注意的是，各國政府在布建AI算力的同時，為了扶植本地資料中心的技術與產業升級，也規範外部國際科技大廠在組織團隊時，需與在地機電業者共同完成IT設備與基礎設施。不過，考量AI算力設備落地自主化與資料中心建置難度，特別在如中東國家等新興市場，將十分仰賴在地工程、採購、營造等EPC統包商，其中包括對於該市場法規與生態系高掌握度的能力。

因此洪春暉建議，台廠除配合國際CSP客戶全球布局外，可另外爭取與新興國家的EPC業者合作，以提高訂單成功率。

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隨著生成式AI與大型語言模型（LLM）算力需求呈指數級增長，AI 加速器晶片正式邁入「千瓦級（Kilowatt-scale）」功耗時代。當前先進製程晶片的局部熱流密度（Heat Flux Density）正逼近1kW/cm²的物理極限，傳統氣冷方案已無法將結溫（Junction Temperature, Tj）維持於安全範圍，成為制約摩爾定律延續與 HPC系統穩定性的最大瓶頸。本文將聚焦於資料中心分層熱管理(Hierarchical Thermal Management, HTM)中最底層的晶片層級（Chip Level），從熱阻網絡微觀分析出發，探討直接液體冷卻、微流體散熱與相變材料緩衝等結構性變革。

晶片層 (Chip Level)：結溫控制與熱流密度移除

晶片層作為熱源起點，其散熱效率直接決定晶片的可靠性與運算壽命。此層級管理重點在於單一處理器（如CPU、GPU）或AI加速器內部的局部熱點（Hot Spots）控制。核心目標在於即時移除極高熱流密度，將矽晶體結溫穩定維持於製造商規範的上限（Tj,max）以下，避免因過熱導致效能降頻、可靠度劣化或元件失效。

晶片層熱傳導路徑分析

在微觀層級，熱量必須從晶片接面依序傳導經過多層材料與介面，最終傳遞至外部系統。此一由多個介面所構成的熱傳導路徑，如圖1所示，共同形成關鍵的熱阻（Thermal Resistance）網絡。該熱阻網絡主要由三個核心組成：其一為晶片與整合式散熱蓋(Integrated Heat Spreader, HIS)[1]之間的熱介面材料TIM1，其熱阻以θ_TIM1表示；其二為IHS 本體所貢獻的熱阻θ_{heat spreader}；其三則為IHS與最終散熱模組之間的熱介面材料 TIM2，其熱阻以θ_TIM2表示。在極端熱流密度條件下，這些熱阻的總和直接決定了結溫（Tj）是否能維持於安全操作範圍內，因而成為晶片層熱管理的關鍵限制因素。

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日本社會長年面臨嚴峻的高齡與少子化現象，不僅勞動力不足，隨著資深技術人員退休，企業內部的隱性知識與職人經驗未能有效系統化傳承，加上長期面臨人力招募困難，更深層的危機是技術斷層。即使生成式 AI 已在近日本半數企業中普及，但高達七成的企業仍面臨AI難以深度活用的瓶頸。因此，2025年的日本 IT 技術發展趨勢，不再只強調導入新的AI工具，而是致力於建構能補足人力、資料與專業，讓AI能進一步朝向法務、財務、人資等具備高度領域知識的範疇深化應用。

日本企業正處於數位轉型的關鍵期，但普遍面臨勞動力人口短缺、技術與知識斷層、AI 難以深度活用三大痛點。首先，日本社會嚴峻的高齡少子化現象，直接導致企業內高達七成的數位轉型（Digital Transformation） 與IT人才短缺。這不僅是人手不足，更隱含了深層的技術斷層危機，隨著資深技術人員退休，企業內部的關鍵隱性知識與職人經驗未能有效系統化傳承，日本企業長期面對招募困難的問題，使得公司營運韌性面臨高度風險。

其次，雖然近半數企業已導入生成式AI，卻普遍陷入「活用深度不足」的困境。近七成企業表示公司技能傳承面臨重大課題，多數使用者反映AI無法真正嵌入日常業務流程，僅能處理破碎的問答，導致工具與實際作業脫節，使用率在短時間內便大幅滑落。這種無法產生實質生產力的現狀，反映出企業缺乏能跨部門執行任務的整合平台，雖然已有約45%的企業導入生成式AI，但高達70%的企業反映AI無法融入日常流程，效益難以落地，甚至在使用1至4個月後出現使用率快速下滑的現象，造成AI難以深度活用。

資策會MIC產業分析師鄭雅云指出，這些痛點促使 2025 年的日本 IT 技術發展不再僅止於引入新工具，而是致力於建構能補足「人力」、「資料」與「專業」的三大動能 。

AI Agent 平台：從「工具助手」到「虛擬同事」

2025 年日本 IT 技術最顯著的變革，在於 AI Agent 平台的起飛。鄭雅云指出，日本市場AI走向下一階段，企業對AI Agent平台的需求快速升高，根據市場預測，日本 AI Agent 平台市場規模將從 2024 年的快速成長，2024年日本AI Agent平台市場營收達約1600萬日元，較前一年暴增8倍，預估到 2029 年達到 135 億日元。日本市場目前為導入初期階段，多為概念驗證或試驗導入，但市場對於AI Agent的認知度與供應商數量正在快速上升。ITR認為，AI Agent平台有潛力「改變企業軟體使用方式」，並加速「跨流程自動化與效率化」。這意味著 AI 已經從過去只能被動回答問題的「聊天機器人」，進化為具備任務自律性、可被派遣與管理的「虛擬同事」。各類AI Agent走向任務自律、可被派遣與管理，涵蓋客服、銷售、營運與文件作業，AI成為企業彌補人手缺口的另類人力。

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