三大代工廠卡位算力核心 ＡＩ基建爆發重塑供應鏈

ＡＩ需求自二○二五年下半年起快速升溫，也使的代工廠需求出現擴張，甚至在二六年第一季之後，許多業績指標也反映於外銷訂單、出口動能與企業營收的大幅上修。由此可知，ＡＩ已不再只是單一產品周期，而是進入由雲端資本支出驅動的基礎建設擴張階段。根據經濟部統計，二六年三月台灣外銷訂單金額達九一一．二億美元，年增六五．九％，創歷史新高，其中資訊通信產品增加八七．三億美元、年增幅達一五四．一％，顯示ＡＩ伺服器與雲端設備需求已成為主要動能來源；同時，主要ＩＴ廠營收亦同步放大，市場統計十九家電子代工與品牌廠單月合計營收達二．一五兆元，年增超過四○％，並連續二五個月維持正成長，也顯示需求已經全面擴散至整體製造體系，從晶片、模組到整機出貨同步啟動，顯示ＡＩ伺服器已由過去的高階應用，轉為產業主流出貨項目。

需求爆發驅動營收

在ＡＩ伺服器需求強勁帶動下，台灣代工廠營收明顯放大。鴻海二六年三月營收為八○三七．三八億元，月增三四．九○％、年增四五．五七％，反映ＡＩ機櫃與伺服器組裝出貨持續擴張；廣達則在ＡＩ伺服器帶動下，三月營收達三六二八．○三億元，月增六八．三％、年增八八．四％，創單月歷史新高，顯示ＡＩ平台進入大規模出貨階段，已成為推升ＯＤＭ營收的核心動能。可以見得目前ＡＩ需求正由產品滲透邁向系統滲透。過去ＡＩ主要集中於高階ＧＰＵ與訓練伺服器。伴隨著模型規模擴大與應用落地，需求已延伸至整體資料中心架構，包括伺服器機櫃、網通設備、電源系統與散熱解決方案，並開始重塑ＩＴ產業的投資節奏與供應鏈分工。以Meta Platforms為例，市場普遍預期其資本支出將維持高檔水準，持續擴建ＡＩ資料中心，以支撐生成式ＡＩ與推薦系統需求；而Alphabet則透過自研ＴＰＵ架構，推動ＡＩ運算從訓練端延伸至推理端，並由集中式雲端運算逐步擴展至邊緣與分散式部署。

當這些需求轉化為訂單時，透過全球供應鏈分工，最終走向台灣ODM/EMS體系之中，帶動緯創、緯穎與英業達等廠商接單同步擴張。市場普遍預期二六年全球雲端資本支出規模將維持數千億美元等級，接近基礎建設投資水準，這也使ＡＩ伺服器需求不再呈現過去ＰＣ或手機的景氣循環需求，而轉向長周期擴張。在這樣的背景下，需求的影響力開始向供應鏈各層擴散，從晶片製造端延伸至整機組裝、電源管理、散熱系統與機櫃設計。

平台升級帶動出貨循環

二六年ＡＩ伺服器不僅僅是需求變大，也變得更複雜、更依賴系統整合能力。從Nvidia GB系列機架、Google TPU8t與TPU8i，到雲端業者自研ASIC同步放量，ＡＩ基礎建設已經從過去以單一ＧＰＵ平台為主，逐步走向GPU、TPU、ASIC的多平台時代，而這正是鴻海、廣達、緯創等台灣ＯＤＭ廠接單動能全面放大的關鍵因素。以ＧＢ系列為例，市場先前預估二六年GB200、GB300機架伺服器出貨量可望達七萬至八萬櫃，較二○二五年明顯放大，且台系ＯＤＭ廠仍是主要承接者之一；而ＧＢ系列ＡＩ伺服器的特色在於把ＧＰＵ、ＣＰＵ、ＨＢＭ、交換模組、電源、液冷與機櫃管理整合成完整系統，因此出貨一旦放量，拉動的需求不只是組裝收入，而是整個電源、散熱、ＰＣＢ、高速連接與機房基礎設施需求。（全文未完）

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