全球伺服器2026年出貨估增19.2%　CPU運算力躍升AI要角

🎯 全球伺服器市場加速成長

根據TrendForce最新研究報告，2026年全球伺服器出貨量預估將較2025年大幅成長19.2%，成長幅度為近年來最高水準。這波增長主要由北美雲端服務供應商（CSP）對AI基礎設施的持續投資所驅動，顯示AI應用已從實驗階段邁入規模化部署。

研究機構指出，2024至2025年間，伺服器市場主要聚焦於大型語言模型（LLM）訓練，倚賴搭配GPU與HBM的AI伺服器執行平行運算。然而，隨著AI agents、LLaMA模型應用及Copilot升級的快速發展，CSP的策略重心已從訓練轉向推論服務的變現與獲利模式。

💻 CPU運算力躍升AI核心

AI推論工作負載的特性與訓練截然不同。推論服務需要處理大量日常流量，涉及前置處理（pre-processing）與後置處理（post-processing），這些任務更適合由CPU執行，而非專為平行運算設計的GPU。群智諮詢分析指出，傳統伺服器僅依賴多顆CPU完成計算，算力密度低、記憶體搭載量小，難以滿足生成式AI的運算需求。

隨著生成式AI大模型的參數量持續飆升、上下文長度（context length）不斷拉長，加上多模態資料的激增，「異構計算」（Heterogeneous Computing）已成為AI伺服器的核心技術路徑。這種架構整合了CPU、GPU與專用AI加速器，透過高速互聯匯流排打通各元件之間的資料鏈路，實現運算、儲存、調度的一體化協同。

🔮 AI推論服務帶動通用伺服器需求

根據TrendForce統計，Google、AWS、Meta、Microsoft、Oracle等北美五大CSP的2026年資本支出總額預估將年增40%，部分資金將用於汰換2019至2021年雲端投資熱潮期間購置的通用型伺服器。Google和Microsoft將最積極提升通用型伺服器採購量，以因應每日需實體提供的Copilot、Gemini推論流量需求。

群智諮詢指出，AI伺服器的單機儲存容量持續提升。以NVIDIA Blackwell和Vera Rubin為例，其架構將深度強化異構協同能力，透過NVL高速互聯匯流排打通CPU、GPU、HBM、DDR記憶體之間的資料鏈路。Google的Gemini算力叢集同樣採用CPU加TPU（張量處理器）的異質架構，在多晶片高頻互動、Token資料即時流轉的場景下，既需要大容量DDR作為系統記憶體，也需要HBM完成瞬時算力吞吐。

📊 AI晶片市場結構分析

2026年AI伺服器市場出貨動能主要來自北美CSP、各地政府主權雲專案，以及大型CSP加快自有ASIC研發與邊緣AI推論方案的推波助瀾。從使用的AI晶片分析，GPU仍佔最大宗，預估達69.7%；搭載NVIDIA GB300的機種成為出貨主流，VR200則於下半年逐步放量。

在Google、Meta等北美業者積極擴張自研ASIC方案的情況下，2026年ASIC AI伺服器的出貨佔比預估將提升至27.8%，為2023年以來最高，且出貨增速預料將超越GPU AI伺服器。Google對自研ASIC的投資力道明顯強於多數CSP，其TPU除自用於Google Cloud Platform雲端服務基礎設施外，亦積極對外銷售於Anthropic等業者。

🔥 CSP資本支出與算力成長

TrendForce預估，前五大北美CSP（Google、Amazon、Microsoft、Meta、Oracle）的2026年合計資本支出將超過770億美元，年增近87%。這些投資將帶動AI訓練算力成長超過56%，而AI推論算力更將暴增約122%。

隨著各代伺服器機櫃（NVIDIA GB300、AMD Helios、CSP自研ASIC）同步進入大規模部署階段，2026年光是前五大CSP的資料中心總耗電量，預估就將較前一年增加18GW，年增率達116%。這也解釋了為何液冷散熱技術已成為AI資料中心的標準配備。

💡 結論與影響

2026年全球伺服器市場的結構性轉變，不僅反映AI應用的規模化部署，更揭示了「異構計算」已成為AI基礎設施的核心技術路徑。CPU在AI推論工作中扮演的角色日益吃重，特別是在處理前置/後置任務、排程協調及邊緣推論場景中。隨著CSP持續擴大資本支出，擁有高效能CPU與灵活異構架構的伺服器將成為市場主流。

對於台灣伺服器供應鏈而言，AI伺服器與通用伺服器的同步成長，將為ODM（如鴻海、廣達、緯穎）、散熱模組（如奇鋐、雙鴻）、電源供應（如台達電、光寶）等廠商帶來持續的成長動能。