据台积电消息，5月14日，台积电在2026年技术论坛上，副共同营运长张晓强发表了题为“半导体市场展望与AI未来”的演讲。他提到，AI革命的发展速度远超预期，生成式AI、AI代理和推论运算正全面重塑半导体产业结构。
张晓强表示，未来10年，AI将成为全球半导体产业的核心驱动力。预计到2030年，全球半导体产值将达到1.5万亿美元，其中AI与高性能计算（HPC）占比55%，手机约为20%。他还提到，随着AI时代的到来，面对面交流变得更加珍贵，“也许不远的将来，AI代理将代替我们参加论坛，并生成完整报告。”
AI革命的爆发点是2022年底ChatGPT的问世。短短三年多时间，AI发展速度已超越所有人的预期。从生成式AI到AI代理、推论AI与多模态模型，AI已成为这个时代最具影响力的技术。
张晓强指出，全球半导体产业原本预计2030年产值将突破1万亿美元，但这一目标将提前达成。2026年，尽管晶圆涨价有一定帮助，但AI才是主要推动力。过去10年，半导体产业已进入高速成长阶段，未来10年的核心驱动力“毫无疑问就是AI”。
以晶圆代工为核心的产业模式正持续超越传统IDM模式。晶圆代工模式的创新在于将IC设计与制造分离，使IC设计公司专注于架构与产品创新，而复杂且昂贵的制程研发与量产则由代工厂负责，这大幅加速了半导体产业的创新速度。
目前，全球AI加速器几乎全部来自美国公司，这是晶圆代工模式成功的最佳案例。到2030年，AI与HPC将成为半导体市场最大成长来源。虽然终端装置与消费电子仍然重要，但AI数据中心需求的增长速度远超预期。
张晓强提到，AI市场正快速从模型训练转向推论运算。只有进入应用端，AI才能创造商业价值与经济效益，因此推论AI将成为下一阶段的重要成长动能。AI推理需求也促使低延迟、高带宽存储器（HBM）和高速存储器访问需求快速增加。
随着AI运算规模持续扩大，单纯提升晶体管效能已不足够，未来的关键将是整合。台积电正通过3DIC技术，将多颗计算芯片与HBM堆叠整合，进一步提升AI运算能力和存储器带宽。这正是CoWoS与未来CoPoS等先进封装技术的重要性所在。
未来AI架构将不只是单一大型GPU，而是通过3DIC、CoWoS、CoPoS与异质整合技术，打造更高效率、更高带宽与更低延迟的AI平台。张晓强提到，随着AI推理需求增加，半导体产业将进入高度定制化与异质整合时代。
谈到AI产业架构时，张晓强引用了NVIDIA CEO黄仁勋的“AI五层蛋糕”概念，包括电力、运算、数据中心、芯片、模型与应用。从芯片角度进一步拆解，包含更多层次：第一层是计算，即最核心的晶体管创新；第二层是整合，包括多颗运算芯片、HBM与高速I/O的3D整合；第三层是通信，即高速互连与光通信。
目前高速互连已成为AI系统标准配备，但未来的关键将是光通信。张晓强提到，COUPE（紧凑型通用光子引擎）将成为未来AI系统中最核心的光学光子引擎架构。数据中心内部高速互连将逐步由电子信号转向光学传输，并通过光子引擎与先进封装整合，大幅提升AI系统整体效能与能耗效率。
在先前北美技术论坛上，台积电表示，采用COUPE在基板上的真正共同封装光学（CPO）解决方案预计于2026年开始生产。相较于电路板上的可插拔解决方案，此项新技术可提供2倍的功耗效率并减少延迟90%。
张晓强指出，虽然AI无处不在已成趋势，但真正推动最先进晶体管技术持续推进的仍然是智能手机。手机同时需要高速AI推理与极致能源效率。目前台积电已将相关无线通信与RF技术推进至6纳米时代，未来6G时代甚至可能迈向更先进纳米节点。
张晓强还特别看好智能眼镜的未来发展。人类与外界最有效的互动方式是视觉，因此智能眼镜有机会直接把人脑与大型AI数据中心连接起来。过去产业一开始其实是错误方向，真正能普及的将是轻量化智能眼镜。
此外，张晓强指出，汽车产业正经历从机械装置转向AI运算平台的重大变革。未来车辆竞争核心将是自驾能力、AI传感、多模态模型与车用AI运算能力。目前Level 5全自驾所需算力仍相当惊人，未来车用AI芯片、传感器与大型模型整合需求将持续爆发。
张晓强强调，AI革命需要极高算力，而中国台湾地区拥有全球最完整、最领先的半导体供应链。从先进制程、CoWoS、CoPoS、HBM、3D IC到AI服务器供应链，中国台湾地区都站在全球AI产业最核心位置，大家一定可以一起打造更美好的AI未来。
