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AI 從雲端走入物理世界，從2026 Computex論壇主題，探討Scale Unit 革命、代理人 AI 爆發、與功率半導體的結構性紅利

2026.04/16

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產業趨勢探勘

AI 從雲端走入物理世界，從2026 Computex論壇主題，探討Scale Unit 革命、代理人 AI 爆發、與功率半導體的結構性紅利

  1. 2024 年，全球在輝達（NVIDIA）帶動的算力狂潮中，見證了生成式 AI 的爆發。2025 年，資本市場在毛三到四的傳統代工與高毛利的 AI 伺服器之間進行了激烈的評價修復。站在 2026 年 COMPUTEX 的門檻上，看到的不再只是單點的技術發表，而是一場 AI 實體化（Physical AI）與電力革命的全面登陸。
  2. 根據 NVIDIA VP Deepu Talla 與Qualcomm執行副總裁 Nakul Duggal 的演講，2026 年的主軸是 Physical AI。這代表 AI 已經脫離了螢幕，開始具備理解物理世界的能力。
  3. 過去我們訓練 AI 寫詩，現在我們訓練 AI 操控機器人與無人機。這對硬體的要求產生了本質上的改變：從虛擬推論轉向即時物理反應。為了支撐這種反應，邊緣端的感測與運算必須達到極速同步，這正是我們觀察到如Groq 3 LPU與TPU等專用晶片需求爆發的主因。
  4. 2026 年初，OpenClaw 開源代理人框架與 Claude Code 的普及，徹底點燃了代理人 AI（Agentic AI）的戰火。傳統的LLM 負載是一次爆發性的，問完即結束。代理人則是「24/7 持續推論」，它會自主規劃、編碼、測試並修正。這種不間斷的高壓力負載，讓伺服器機房的熱疲勞與能源效率成為致命傷。傳統的單機 L10 伺服器已不足以應付，企業需要的是一套能夠長時間、高效率穩定運作的 Scale Unit (SU) L11 機櫃。

 

Scale Unit (SU) L11 成為代理式AI的獲利金鑰

  1. 在過去主流是看 L6（板卡）或 L10（整機）。但在 2026 年，如果不看 L11（Scale Unit，整櫃整合），根本進不了 AI 應用的核心圈。
  2. 當單一機櫃功耗突破120kW，甚至向150kW邁進時，電力與散熱不再是選配，而是設計的標準。Scale Unit  存在的意義，在於它將運算、高速互連、液冷管路、電力分配四者，在出廠前就完成全疊式整合。企業買回去後，就像插拔樂高積木一樣，直接就能跑起像 Claude Code 這樣的大型代理人任務。
  3. 正如 NVIDIA 在論壇中所提，現在的研發是 Extreme Co-Design。這意味著廠商必須在設計 SU 之初，就考慮到軟體負載（如 OpenClaw）如何映射到晶片。這讓台灣的 ODM 廠從代工轉型為架構設計師。

 

台灣的生態系護城河成為了Scale Unit 供應鏈上的位階差異，與中國的主權閉環形成了兩個分開的市場

  1. 台灣供應鏈成為了非中系AI的定義者，台灣廠商如廣達、鴻海、緯穎、技嘉等，掌握了全球高階 AI 伺服器 90%以上的市佔率。
  2. 除了與矽谷巨頭NVIDIA, AMD, Microsoft的深度耦合。台灣具備一小時供應鏈。當機櫃在140kW高溫下出現電力波動時，從主機板、MOSFET 到液冷 CDU 的研發團隊能即時在實驗室修正。這種 L11 級別的整合能力是目前全球唯一的壁壘。
  3. 而中國供應鏈方面則呈現自主化與垂直整合，中國廠商（如浪潮、華為）則在「主權 AI（Sovereign AI）」下展現了強大的垂直整合能力。
  4. 面對制裁，中國發展出了以華為昇騰（Ascend）與海光為核心的 SU 供應鏈。強項在於國產化替代與分散式架構的軟體優化，但其挑戰在於，當全球進入800G/1.6T高速傳輸與48V高壓供電時代，中國廠商在頂尖功率半導體的獲取上仍面臨陣痛。
  5. 在 AI 伺服器的 BOM物料清單成本中，功率元件的佔比正在快速攀升。因為在 2026 年電力即算力。隨著單顆處理器供電邁向1,000A，伺服器內部電壓全面轉向48V。傳統 MOSFET 已無法負荷這種高壓、高頻、大電流的轉換。高階 MOSFET 與 PMIC的需求量，在單一 Scale Unit 內呈3 到 5 倍的增長。
  6. 當規格來到10kW 以上的電源模組之後，GaN（氮化鎵） 與 SiC（碳化矽） 就不再是選擇，而是唯一的生存之道。作為全球 AI 供電的終極守門員，利用 GaN 實現的超高功率密度電源是所有 Scale Unit 能縮小體積的關鍵。隨著 48V 轉向 400V的轉換需求激增，SiC 產能也將成為 2026 年最稀缺的戰略資源。

 

Scale Unit  L11 系統廠和功率半導體與電力系統將加速推動軟體OpenClaw/Claude Code

  1. Scale Unit L11 系統廠

1) 技嘉
  • 代理人AI的積木供應商。當企業急於在地端部署 OpenClaw 以保護程式碼隱私時，技嘉的 GIGA POD 是最快能落地的方案。
  • 許多舊機房因電力牆問題無法直接升級，技嘉提供的氣轉液模組與小型 Scale Unit L11是解決企業在地端跑 OpenClaw 代理人叢集的最快途徑。
  • 技嘉已撕下板卡廠標籤，躍升為 AI 系統解決方案商。技嘉的 GIGA POD 在 2026 年大獲全勝。它不像鴻海只接超級大單，技嘉瞄準的是中型企業與研究機構的私有 AI 轉型。

鴻海
  • 鴻海展現了恐怖的垂直整合力。從最底層的 MOSFET到整座 AI 資料中心L12的設計、供電、散熱與維運。
  • 鴻海是 NVIDIA GB300 與下一代 Vera Rubin 架構的最大受益者。其 DCBBS (資料中心建築模組) 讓 AI 工廠的建設變得像堆樂高一樣簡單。

廣達
  • 廣達已成功從通用伺服器轉向客製化算力單元。它是北美四大雲端巨頭（CSP）自研晶片（ASIC）落地的首選夥伴。
  • 隨著 Claude Code 帶動企業對「私有開發雲」的需求，廣達提供的 L11 機櫃整合了專有的高速傳輸韌體，能將代理人之間的協作延遲降低至微秒等級。
  • 廣達賣的不只是機櫃，而是軟硬一體化的推論環境。其毛利率在 2026 年穩定站上10%，是 ODM 轉型最成功的典範。
  1. 功率半導體與電力管理

富鼎
  • 富鼎在鴻海集團3+3戰略中的地位已無可取代。透過國創半導體，富鼎成功研發出專為 AI 伺服器設計的高壓 SGT MOSFET。
  • 過去伺服器功率元件是美、日大廠的天下，但 2026 年供應鏈安全成為核心，預期鴻海將大量在 L11 機櫃中導入富鼎的高階元件。
  • 當代理人 AI 需要24/7 持續運作時，富鼎低損耗的 MOSFET 就是省電的關鍵。

台達電
  • 台達電提供的不是 PSU，而是 能源管理系統。
  • 當單一處理器供電需求飆升時，台達電利用 GaN技術研發出的超高功率密度模組，能將電力耗損降低至 2% 以下。
  • 沒有台達電的電源，再強的晶片也無法在 L11 機櫃中穩定跑滿載。它是 AI 基礎設施中最穩定的投資標的。

茂達、力士

  • 這兩家公司專攻處理器核心供電 與中低壓功率元件。
  • Claude Code 帶動了大量企業在地端部署AI 開發工作站，這些設備需要頻繁且精準的動態電壓調節。茂達的 PMIC 與力士的高效 MOSFET 是這些推論板卡能穩定運行的功臣。
  • 受惠於代理人終端化趨勢，這兩家公司在邊緣算力市場具備極高的成長彈性。
  1. 第三代半導體 (GaN/SiC)

漢磊
  • 漢磊是台灣目前唯一具備大規模 SiC (碳化矽) 與 GaN (氮化鎵) 晶圓代工能力的旗艦。
  • 2026 年 AI 伺服器電源模組全面轉向 48V甚至 400V，傳統矽基元件已力不從心。漢磊的8吋 SiC 產能已成為各家 ODM 廠搶奪的戰略資源。因此AI 伺服器的高速增長成為漢磊 2026 年最強的獲利引擎。

環球晶
  • 作為全球頂尖的晶圓供應商，環球晶在 SiC 磊晶片 與 GaN on Si 的材料研發為各代工廠提供了穩定的彈藥。
  • 當 AI 基礎設施開始強調永續與能效時，底層材料的純度直接決定了整座資料中心的能源利用率PUE。

 

GoldON 投資方向思考

綜合來看台灣AI供應鏈形成了一個明確的結盟趨勢，硬體必須系統化而電力必須模組化

  1. 2026 年的 AI 投資不再是盲目追雲，而是要看物理落地。正在開發代理式AI應用的各公司，對接對象不應只是單純的硬體廠商，而是應該尋找ODM具備靈活 Scale Unit 定義能力的夥伴。將伺服器整合進他們的邊緣 AI 模組中，才能真正發揮實體 AI 的威力。
  2. 當 Claude Code 讓每一家公司都能擁有自己的代理人開發軍團時，硬體的需求將會從雲端滲透到每一間辦公室、每一座工廠。Scale Unit 是骨骼，功率元件是血管，而液冷技術是排汗系統。
  3. 2026 年的成長關鍵在於哪家公司能進入 Scale Unit L11 的 BOM 表（物料清單）。例如富鼎與漢磊。兩者均具備技術轉型和剛性需求的爆發力。同時佈局台達電、鴻海與廣達等客戶，因而掌握了 AI 基礎建設的電力與架構話語權。
  4. 我們看好那些能解決電力牆與熱管理的台廠供應鏈。特別是與大型集團深度綁定的功率元件廠（如富鼎），以及具備 L11 模組化定義能力的板卡廠（如技嘉）。這群關鍵硬體供應商，才是 AI 2.0 時代獲利最爆發的。

 

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關於本篇

前驅投資週報2026-001

Processor: Shawn Hung

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