一個機櫃就是一個單元：台灣 AI 伺服器供應鏈的典範轉移

本文整理自 2026 年 5 月 28 日 NVIDIA GTC Taipei Pre-Game Show 直播。

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4,688 億美元的市場，台灣吃下了什麼

Gartner 預估，2026 年 AI 伺服器市場規模將達到 4,688 億美元，年成長率 64.5%，並持續擴張至 2030 年的 9,340 億美元。在 NVIDIA GTC 台北會前秀的基礎建設座談中，廣達電腦創辦人兼董事長林百里、緯創資通董事長林憲銘，以及台達電總裁張訓海同台，分別從系統組裝、製造轉型和電力基建三個角度，拆解台灣如何在這個爆炸性成長的市場中站穩腳步。

這三位代表了 AI 伺服器供應鏈的三個關鍵環節。林百里看的是最終系統如何出貨，林憲銘面對的是製造轉型的人才與流程痛點，張訓海要解決的則是 AI 資料中心最根本的能源需求。三個人的觀點合在一起，構成了台灣 AI 伺服器產業的一幅全景圖。

林百里：一個機櫃就是一個單元

林百里指出，從 NVIDIA GB200 開始，AI 基礎建設的基本單位發生了根本性的變化，從單一 GPU 變成了整個機櫃（rack）。「一個 Rack 就是一個單元，好像一個 Cell，」他用這個比喻形容這次的典範轉移。過去客戶採購的是個別的 GPU 卡或伺服器，現在採購的是整套包含運算、散熱、電源、網路的標準化機櫃系統。一座資料中心由幾千個這樣的機櫃組成，每個機櫃都是一個完整的運算細胞。

這個轉變對台灣代工產業極為有利。標準化意味著大量生產，而大量生產正是台灣 ODM 最擅長的事。林百里強調，機櫃級標準化讓客戶的 Time to Technology（取得技術的時間）、Time to Volume（量產的時間）和 Time to Market（上市的時間）都大幅縮短，投資回收速度加快，企業因此更敢下大注。

底氣來自台灣 40 年的完整製造能力。從 1980 年代 PC 時代開始，台灣就在做電路板、電源供應、機殼、組裝，從 Intel 時代一路做到今天的 AI 伺服器，這些經驗不但沒有過時，反而成了最重要的基礎。「羅馬不是一天造成的，」林百里說。加上台積電在半導體製程上的全球領先地位，他認為台灣已經「一舉成為 AI 伺服器最重要的組裝中心」，而且這個位置很難被撼動。

林憲銘：人才是根本

如果說林百里描述的是機會，林憲銘談的就是代價。緯創董事長直言，台灣代工業轉型過程中最根本的挑戰是人才。過去數十年，台灣代工廠在中國大陸培養了大量製造人才，但地緣政治導致這些人才無法跨境移轉。緯創被迫從十幾年前就開始從台灣的大學重新培養工程師，同時把資深人員從大陸調回，這個過程漫長而痛苦。

人才只是第一步。林憲銘進一步指出，AI 伺服器的複雜度是 PC 的好幾倍，散熱、電源、韌體全需要同步整合，傳統的「人海戰術」已經行不通了。緯創正在經歷的是 DNA 級別的轉變：從依賴大量人力的製造模式，轉向用數位化和 AI 賦能的製造方式，目標是用更少的人力達到更高的效率和更大的彈性。

林憲銘認為，這場痛苦的轉型恰恰是台灣能抓住 AI 浪潮的原因。他預見 Agentic AI 將進一步改變製造業的面貌：AI 不只是台廠賣給客戶的產品，也會成為台廠自己工廠運營的核心能力。AI 能自行產生行動方案、自行找到問題的答案，讓工廠面對客戶快速變化的需求時更具韌性。這不是遙遠的願景，而是緯創正在做的事。

張訓海：電力系統的固態革命

AI 資料中心有一個常被忽略的瓶頸：電力。台達電總裁張訓海解釋，AI 工作負載的特性和傳統伺服器截然不同。GPU 運算時的功耗會劇烈波動，傳統矽鋼片變壓器是固定的、無法調控的，面對劇烈的負載變化只能靠大量電容器和電池做瞬間備援，效率低落又成本高昂。

台達電準備多年的解方是固態變壓器（Solid-State Transformer, SST）。SST 從中高壓一路到晶片端都能動態調整，根據 GPU 的即時負載分配電力，減少中間的電壓轉換次數，大幅提升從電網到晶片（Grid to Chip）的端到端效率。張訓海預估，SST 最慢明年就會爆發式成長，取代傳統的矽鋼片變壓器。

在產品設計面，台達電也把 AI 用在自家的研發流程上。透過「Smart Design」計畫，工程師先用 AI 大語言模型彙整市場資訊、客戶規格和安全法規要求，再到數位孿生環境中反覆迭代，找到最佳設計方案後才製作實體樣品驗證。張訓海預估這能讓設計週期和設計成本各減少至少 50%，加速新產品導入。他也直言：「未來會用 AI 的公司才有機會，不會用 AI 的公司可能會退出市場。」

40 年功力的新用途

從林百里的機櫃革命、林憲銘的人才重建，到張訓海的電力革新，這場座談揭示的不只是三家公司的策略，而是台灣 AI 伺服器供應鏈作為一個整體的運作邏輯。台灣的優勢不在任何單一環節，而在於從晶片到封裝、從組裝到電源、從散熱到網路，每個環節都有具備深厚經驗的廠商，而且它們之間的協作是高度整合的。

林百里提到的「Rack-as-unit」典範轉移特別值得玩味。這個轉變本質上是把價值從「晶片」層級拉到了「系統」層級，而系統整合正是台灣 ODM 過去 40 年累積的核心能力。PC 時代的代工經驗沒有白費，它正在以 AI 伺服器的形式被重新定價。當全世界都在搶建 AI 基礎建設，台灣手上這副從 PC 時代就開始磨練的牌，忽然變成了最值錢的籌碼。