事件總覽：過去數年間，從LLM代理應用爆紅到Agentic AI的系統性推動，人工智慧正從單純的指令回應進化為自主執行任務的「AI工廠」模式，徹底重塑全球算力與能源版圖，台灣供應鏈更在此浪潮中迎來關鍵轉型契機。
📅 2023年：AI元年與代理式AI萌芽
回顧2023年，被視為AI元年，全球見證了AutoGPT等大型語言模型（LLM）驅動的自動化代理專案迅速爆紅，掀起一波熱潮。隨後，國際AI大師吳恩達（Andrew Ng）更系統性地倡議代理式AI（Agentic AI）的重要性，這預示著生成式AI（GenAI）將從僅僅理解與回應提示的互動層面，全面蛻變為能自主設定目標、規劃並執行複雜任務的系統。在此背景下，全球資料中心的電力容量約為84 GW，儘管當時AI應用仍處於起步階段，但已為未來的爆炸性成長埋下伏筆。
📅 2024年：資料中心電力需求激增
進入2024年，全球資料中心的電力容量已攀升至98 GW，這股成長動能主要來自於對AI算力基礎設施日益擴大的強勁需求。市場開始意識到，隨著AI模型日益複雜，其所需的運算資源已遠超傳統應用。有趣的是，這一年也開始顯現出AI基礎設施對能源配置與硬體設計的深刻影響。集邦科技分析師楊少幃便指出，市場對AI算力基礎設施展現出逐年擴大的強勁需求，而這波成長幾乎全數來自AI伺服器的強勢貢獻。
📅 2025年：AI工廠與Agentic AI市場爆發
展望2025年，全球資料中心電力容量預估將達到120 GW，而專屬AI資料中心（AIDC）的建置潮更是全面引爆。微軟豪擲約800億美元打造AI資料中心，亞馬遜也投入超過200億美元將賓州的Susquehanna核電廠轉型為AI園區，這些巨額投資清楚揭示了全球AI大戰的焦點已從演算法的優劣，轉向電力的穩固供應與能源的掌握。例如，微軟重啟三哩島核電廠第一機組，Google與Kairos Power簽署美國首個企業小型模組化反應爐協議，亞馬遜也與Energy Northwest達成部署最多12座小型模組化反應爐的協議。電力，已然成為驅動AI巨輪的燃料，其穩固供應與掌握程度，如同過去的石油與黃金，直接影響國家的戰略地位與科技命脈，形成了「電力＝算力＝國力」三位一體的新挑戰。
同時，Agentic AI市場在2025年開始展現驚人潛力。根據市調機構Grand View Research的報告，企業級Agentic AI市場規模預計將達36.7億美元；另一家Omdia則估計約為15億美元。這類能自主設定目標、制定計畫並採取行動的AI系統，正被視為AI發展的新里程碑。邊緣AI（Edge AI）市場也同步飛躍發展，集邦科技資深研究經理曾伯楷預估，2025年全球邊緣AI市場規模約為360億美元。在此背景下，NVIDIA執行長黃仁勳在GTC 2025大會上強調，Agentic AI和推理能力將使AI所需算力比預期多出100倍，全球資料中心正競相追趕這股爆炸性的算力需求新趨勢。
這一年，全球各地AI工廠的建置潮更是風起雲湧。歐盟於2024年12月選定7國打造首批AI工廠，隨後在2025年3月再增加6個，並透過「InvestAI」倡議承諾調動200億歐元，目標在歐盟建立最多5座AI超級工廠（AI Gigafactories）。美國藥廠禮來、梅約醫療中心、沙烏地阿拉伯的HUMAN與NVIDIA合作，以及義大利電信、戴爾與NxtGen等，都積極投入AI工廠的建置。特別是中東地區，在中美AI大戰的背景下成為必爭之地，美國總統川普在2025年5月中的中東之行，便與沙烏地阿拉伯簽署了2,000億美元協議，共同打造AI工廠與AI園區。台灣也未曾缺席，鴻海科技集團旗下晶兆創新與NVIDIA合作建置搭載萬顆Blackwell GPU的AI工廠，GMI Cloud也宣布挹注5億美元與台哥大合作，將桃園機房改造成AI工廠。南部科學園區周邊亦有數位無限等廠商共同打造「SiGTRON」AI工廠，推動Neocloud智慧算力生態系。
至今影響與未來展望
截至「今年」（2026年），全球資料中心電力容量預計將進一步攀升至152 GW，年增率上看30%。其中，AI伺服器的電力容量預估將達到55 GW，年成長率高達74%，其佔全球整體伺服器電力容量的比重也首度過半，達到52%。這標誌著一個關鍵分水嶺：AI已從新興應用正式轉變為運算主力，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。這也直接導致了對於液冷散熱方案的強勁需求，集邦科技分析師邱珮雯預估，今年AI伺服器將有超過五成的散熱採用液冷方案。
面對這股全球大勢，台灣的AI技術相關用電需求也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。台綜院統計顯示，全台目前36座資料中心總負載約60 MW，佔台灣用電量0.16%。而國科會則預估，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。這無疑是對台灣AI發展電力是否充足的巨大考驗。
究竟台灣供應鏈如何在全球AI工廠的浪潮中引領變革？台灣供應鏈正從單純的硬體製造基地，積極轉型為具備整櫃交付與資料中心級整合能力的「AI基礎設施整合者」。龐大的AI晶片需求，導致先進製程與先進封裝供給吃緊，台積電及日月光正積極擴建新廠以擴大產能，這也帶動了專用AI加速器ASIC市場，預計在2027年為聯發科帶來數十億美元營收。台灣EMS/ODM廠在全球伺服器出貨量佔比已突破80%，AI伺服器更超過90%，鴻海、廣達、緯創、緯穎等廠商已將投資重點與交付能力從「產線/組裝」升級到「整櫃交付、資料中心級整合」。
此外，邊緣AI的崛起，促使傳統工業電腦製造商如研華、華碩等，轉型為能進行在地推論甚至工具調用/流程代理的邊緣AI系統。在AI伺服器功耗密度上升的趨勢下，液冷散熱成為AIDC與AI工廠的主流方案，雙鴻、奇鋐等台廠已在液冷模組、冷板、快接頭等方面締造佳績。台達電、光寶科技等電源大廠則積極加入NVIDIA 800V資料中心供電需求帶動的高壓供電體系，提供更高功率、更高效率的電源解決方案。智邦科技等網通公司也推出高效能交換器方案，推動AI驅動的網路升級潮。高階PCB與ABF載板的需求激增，更將臻鼎-KY、金像電與健鼎，以及ABF三雄（欣興、南亞、景碩）推向景氣高峰。
總體而言，在Agentic AI與AI工廠的雙重熱潮帶動下，台灣AI供應鏈不再是單點爆發，而是從算力、封裝/載板、板級/機櫃、散熱/電源到網路互連，整個生態鏈的全面飛升。這股強勁需求已從雲端/資料中心外溢到邊緣端，促使台灣從單純的「硬體製造基地」，堅定地邁向「AI基礎設施整合者」的戰略定位，不僅滿足全球需求，更在全球AI變革中扮演著不可或缺的關鍵角色。
