一、前言
近年來，人工智慧(Artificial Intelligence, AI)技術以前所未有的速度在全球快速擴展，並逐步深入人類生活的每個角落：從雲端資料中心、AI伺服器、大型語言模型，再到個人電腦、智慧型手機、智慧車輛、智慧工廠以及智慧醫療等多元應用場景，驅動整體產業技術與供應鏈進行升級。這股技術變革浪潮的背後，對硬體架構提出極高的要求，特別是在算力提升的同時，對能源效率、訊號傳輸穩定性與系統可靠度的要求也同步提高。隨著AI浪潮推進，AI伺服器及AI終端產品對被動元件的市場需求正在快速增長，為被動元件產業開闢了新領域。本文將探討AI技術浪潮對全球被動元件市場的新格局影響，並分析其在AI伺服器和終端產品中的應用與商機，進一步推動了被動元件產業的升級。
二、探索AI新領域，被動元件技術發展趨勢
（一）雲端AI啟動AI世代開端，AI伺服器為其關鍵核心設備
生成式AI指的是透過AI技術來產生文本、圖像、音樂甚至影音內容的能力，主要仰賴大規模資料訓練模型進行語意理解與創作。這類應用背後所需的資料儲存與處理量極為龐大，因此高度依賴穩定且彈性的雲端運算架構來支撐其高頻率且大規模的運算需求。根據市場研究機構 Markets and Markets Research 預估，全球生成式AI市場正進入高速成長階段，其市場規模預估將自2023年的113億美元，在未來五年間快速擴張至2028年的519億美元，年均複合成長率高達35%，反映出AI應用價值正在從研究與開發逐步走向商業規模化落地。
生成式AI對高頻率資料訓練與即時推論計算提出極高要求，進一步驅動雲端服務業者加速導入具備高效能運算能力的AI伺服器。各大雲端服務供應商持續將資本支出重點轉向AI伺服器採購，排擠傳統伺服器的成長空間，導致整體伺服器市場結構出現明顯轉變。全球AI伺服器市場銷售量自2023年開始呈大幅增長，已進入快速成長期。根據TrendForce預測，2024年全球伺服器出貨量將達1,365萬台，其中AI伺服器出貨量預估可達167萬台，年成長率達41.5%，遠高於整體伺服器市場僅約2.0%的成長幅度。雖然AI伺服器在出貨量上僅占整體伺服器市場約12%，但單價卻大幅超越傳統伺服器，使其對伺服器產業營收成長貢獻程度相當顯著。TrendForce進一步指出，2024年AI伺服器產值已突破2,000億美元，占整體伺服器產值比重高達67%，年增率更超過70%，顯示出AI伺服器已不僅是硬體升級的指標產品，更成為
推動全球伺服器產業營收成長的核心引擎與結構性主力。
圖一 全球伺服器與AI伺服器的市場規模趨勢
資料來源：工研院產科國際所 ITIS研究團隊整理(2025/09)
（二）AI伺服器應用中被動元件的商機探索
AI伺服器作為雲端資料中心的核心運算設備，具備處理大規模資料與承載深度學習模型訓練與推論任務的能力，為生成式AI應用快速發展的關鍵基礎設施。其中值得關注的是，臺灣在全球AI伺服器供應鏈中扮演極其關鍵的戰略角色。以廣達、緯創、英業達等ODM大廠為核心，臺灣AI伺服器代工出貨量佔全球市場超過九成，充分展現其在製造整合、產品客製化與供應鏈合作方面的強大競爭優勢，亦奠定臺灣作為全球AI硬體製造的重要地位。整體而言，隨著生成式AI快速崛起，全球雲端基礎設施正迎來新一波升級浪潮，在此趨勢帶動下，AI伺服器不僅是推動資料中心算力躍升的關鍵設備，更成為帶動臺灣PCB、被動元件、散熱模組等上游零組件產業技術升級與價值提升的核心推手。
相較於傳統伺服器，AI伺服器的內部運算架構更為複雜且具高度整合，主要由圖形處理器(GPU) 、中央處理器(CPU)以及AI加速器(如TPU、ASIC、FPGA等)所共同組成，其中配置GPU及專用加速晶片，核心晶片的數量與總體算力需求均較傳統伺服器大幅提升。在這樣高密度、高功耗的系統架構下，不僅提升了對電源穩定性與散熱效率的技術要求，也同步拉升了對高規格被動元件的用量需求。AI伺服器具備三大關鍵核心特性：高算力、高功率需求以及高傳輸速度。以下針對這三大關鍵特性進行說明：
1.高算力：為了滿足卓越的AI運算能力，各家資料中心的AI伺服器透過搭載GPU、CPU等AI晶片，並結合HBM和DDR5記憶體，提供高效能運算力。在進行大規模資料處理時，這些運算晶片會消耗大量電力，因此，為滿足高速運算的電源穩定性需求，AI晶片模組需搭配高電容值(>10 µF)的電容器，以提供核心晶片穩定而快速的能量補償。隨著算力需求的提升，AI伺服器所需的AI晶片處理器數量和功率需求持續擴張，整體需要的電容數量也相對隨之增長。此外，電容中低等效串聯電阻(ESR)也至關重要，ESR是電容阻抗的主要部分，不僅是決定電容器能量損耗的關鍵，也是影響PDN的設計效率，因此低ESR的電容器是實現AI伺服器高效率與低熱耗的關鍵特性。
2.高功率需求：隨著AI運算能力不斷地突破上限，對高效能晶片的依賴程度不斷升高，進而推升整體系統的功耗需求。一台高階的AI伺服器通常需搭載2顆CPU與4至8顆的GPU，其所需的功率輸出已遠超傳統伺服器架構，對電源模組與散熱系統構成挑戰。為因應此高功率、高熱負載環境，AI伺服器內部所採用的被動元件必須具備優異的耐壓與耐溫特性。高容值、耐高壓的多層陶瓷電容與固態鋁質電解電容器成為主流配置，以確保在劇烈負載變化下，仍能穩定供電並維持良好的電源完整性。整體趨勢顯示，電容器的設計正朝向高電壓、高容值與高可靠度發展，尤其在要求長壽命與熱穩定性的AI系統中。
3.高傳輸速度：隨著AI伺服器運算密度提升，對高頻高速資料傳輸的需求迅速攀升，帶動交換器、Wi-Fi 7與光通訊模組等高速通訊技術加速導入，推動網通與零組件產業升級。石英振盪器在其中扮演關鍵角色，負責提供穩定精確的時脈訊號，確保資料傳輸過程中的同步性與信號完整性。此外，為解決AI運算所帶來的巨量資料傳輸挑戰，特別是在資料中心內部與外部的通訊，資料中心需仰賴光通訊模組進行高速低延遲的光纖傳輸。目前主流乙太網路傳輸速率已提升至51.2 Tbps，模組速率已提升至400Gbps，預期未來2-3年內，乙太網路將進一步擴展至102.4與204.8 Tbps，模組速率亦將邁向800Gbps甚至1.6Tbps。在此過程中，PAM4(Pulse Amplitude Modulation 4-level)信號調變與同調技術成為實現高速傳輸的核心，並需搭配高性能差動式石英振盪器，以提供高穩定、低相位雜訊的時脈，確保系統整體傳輸效能與穩定性。
（三）AI終端產品帶動未來被動元件需求
對於被動元件產業市場應用而言，消費性電子產品如智慧型手機與筆記型電腦為電容器、電感器等被動元件的主力應用市場。由於全球生成式AI熱潮持續延燒，2024年正式進入AI終端裝置元年，隨著關鍵核心產品如AI晶片、先進封裝技術等技術與產能陸續到位，此波AI浪潮由AI伺服器進一步延伸至AI智慧型手機、AI PC等終端消費電子產品。
AI PC與AI智慧型手機於2024年已陸續導入AI加速功能，例如即時語音轉錄、圖像生成、個人化助理以及在地化運算推論等。不過目前AI終端產品多處於初期探索階段，整體AI應用體驗尚未完全發揮，消費者使用場景多聚焦於影像最佳化、自然語言處理與即時翻譯輔助等功能。根據IDC統計，2024年AI PC與AI智慧型手機的滲透率仍在20%以下，但隨著蘋果、三星與華碩等品牌陸續發布AI應用機種，並推進自家AI軟體服務如Apple Intelligence，未來AI終端產品預期將形成完整生態系，特別在裝置端隱私保護與個人化體驗上具備明顯競爭優勢。預估至2028年，AI PC與AI手機的全球滲透率可望同步突破60%，成為主流終端應用。
三、結論
生成式AI正加速全球科技變革，推動AI產業邁入商業化新階段。隨著雲端運算需求飆升，AI伺服器市場快速成長，成為雲端服務業者投資重點。由於產品單價高，AI伺服器已成為推升整體伺服器產值的關鍵動能，其三大關鍵核心特性：高算力、高功耗、高傳輸，進一步強化對高階被動元件的依賴，特別是在AI晶片模組與主板架構中，對電容與電感的規格要求顯著提升，以因應功率密度與封裝整合度日益提高的挑戰。AI應用的快速擴張也帶動終端裝置升級，如AI PC與AI智慧型手機加速導入市場。隨市場滲透率提升，對高性能被動元件的需求同步上升，成為推動臺灣被動元件產業升級與中長期成長的新驅動力。