2027年高階AI加速器突破2500萬顆　ASIC出貨首超GPU、HBM與載板將成供應鏈瓶頸

根據DIGITIMES最新研究報告指出，隨著Google、AWS等大型雲端服務商（CSP）自研ASIC晶片在2027年大幅放量，全球高階雲端AI加速器出貨量預估將攀升至2,595.1萬顆，年增率達64.5%。其中，ASIC出貨量預估將達到1,526.2萬顆，年增率高達110.9%，首度在出貨量上超越傳統GPU，意味著全球AI硬體市場正從「NVIDIA獨大」邁向「NVIDIA與Google雙強競爭」的新格局。

在需求端方面，微軟、亞馬遜、Google、Meta與甲骨文（Oracle）持續擴建AI資料中心、電力與網路基礎設施。隨著「Agentic AI」（代理式人工智慧）將單次互動延伸為多步驟規畫、工具呼叫與反覆推理，大幅推升了Token用量與推論需求。同時，OpenAI、Anthropic、Neocloud與主權AI也擴大GPU採購，並積極租用TPU、Trainium等雲端算力。在供應端方面，隨著NVIDIA Rubin、Google TPU v8及亞馬遜Trainium3全面進入放量期，市場競局出現明顯變化。

業者出貨表現方面，NVIDIA雖仍以909.6萬顆（年增18.2%）的出貨量穩居市佔首位，但市佔率下滑至35.1%，主因受限於中國市場、Google與AWS自研ASIC及超微（AMD）Helios分流預算，加上整櫃系統成本上升，使其成長率降至主要業者最低，主力產品為Rubin R200與R300。相較之下，Google兼具高基期與爆發性成長，出貨量預估大幅升至800.9萬顆（年增134%），市佔率高達30.9%，與NVIDIA的差距縮小至4.2個百分點，其TPU v8i與v8t在Gemini、內部自用、Google Cloud及外部客戶需求推升下，成為ASIC最大增量來源。此外，亞馬遜出貨量估達255萬顆（年增71.9%），華為估210萬顆（年增75%），而超微、微軟、Meta與中國CSP則轉向規模部署，年增率均超越100%。

面對次世代晶片載板面積與層數的增加，2027年的供應瓶頸已從過去的常規缺料，轉向T-Glass、低CTE玻纖布、高階ABF載板、高層數PCB，以及HBM3E、HBM4與HBM4E等關鍵零組件，業界也傳出NVIDIA正評估在Rubin Ultra採用分級HBM配置以降低單顆記憶體用量。

值得注意的是，產品世代升級同步改變製程與封裝結構。NVIDIA Rubin、Google TPU v8及亞馬遜Trainium3等主力產品，推升台積電3奈米製程佔比至75.4%，2奈米佔比亦達6.6%，而4奈米則因B300出貨比重下降而降至3.8%。同時，大尺寸晶片需求也帶動CoWoS-L佔比顯著爬升至54.6%，確立其作為高階雲端AI加速器主流封裝技術的地位。

另一方面，華為、寒武紀與中國CSP的加速放量，帶動中芯國際N+2製程與中國本土封測業者滲透率同步攀升至14.1%，顯示2027年全球AI供應鏈一方面加速向台積電先進製程與CoWoS-L靠攏，另一方面中國市場也在政策與本土需求帶動下，逐步形成涵蓋AI加速器、先進製程與封裝的自主供應體系。