AI 驅動的價值鏈挑戰，KPMG剖析臺灣三大瓶頸與策略轉折
生成式 AI 正在重塑全球科技產業的遊戲規則。隨着人工智慧（AI）模型邁向超大規模，企業面臨的不再只是一個新工具，而是逐步打造以算力爲核心的 AI 工廠與資料中心生態系。在此背景下，運算能力的提升，不僅取決於製程節點，更仰賴整個系統能否協同擴張；從晶片設計、先進封裝、測試與材料，一路延伸至資料中心建置、水電資源、土地取得與電網等關鍵基礎建設。
近期產業趨勢顯示，AI 的發展已不再是單點技術的突破，而是同時受到能源條件、算力供應、資料中心基礎建設以及應用落地成熟度等多重因素影響。各環節之間的連動效應，最終都將匯聚於同一條由 AI 需求驅動的價值鏈上。
KPMG安侯建業聯合會計師事務所科技、媒體與電信產業服務團隊主持人李威升。KPMG/提供
根據《2025 KPMG 全球半導體產業大調查》指出，產業競爭力的關鍵，在於能否同步管理三個加速中的核心環節：一、半導體供應鏈瓶頸，將影響晶片供應穩定性，進而左右 AI 應用落地的速度與成本；二、資料中心硬體與基礎建設瓶頸，則限制運算與儲存能力，直接影響 AI 服務的擴展規模與效能；三、企業自身的 AI 投資節奏，將決定資源配置與策略優先順序，影響競爭力與市場反應速度。這些挑戰與單一技術本身並無直接關聯，更關鍵的是前瞻佈局與跨領域協同的能力。
這三個環節是同一條價值鏈的緊密牽動，其過程將決定企業能否在 AI 驅動的競爭中兼顧速度、規模與成本效率。挑戰的核心並非單一技術突破，而在於企業是否具備前瞻佈局與跨領域協同能力，以跟上各環節加速變化。
半導體競爭焦點的結構性轉變：封裝、測試與材料成爲新核心
生成式 AI 帶來的模型規模與記憶體頻寬需求，使半導體競爭焦點逐步從先進製程，轉向封裝、測試與材料所構成的整體系統。即便 2024年至2026 年全球持續投資先進封裝產能，CoWoS 等關鍵技術仍維持高度吃緊狀態；AI 加速器與高頻寬記憶體的緊密搭配，也使載板、化學材料與量測設備的供應週期顯著拉長。
同時，GPU 功耗與熱密度愈加攀升，使 Burn-in 的壓力測試與SLT的功能與整合測試逐步成爲新的產能瓶頸。臺灣雖具備完整的後段供應基礎，但仍面臨封裝與測試擴產速度能否追上 AI 需求的非線性成長、關鍵材料能否降低對少數國家的依賴，以及後段產能是否能提前納入中長期產業與國家層級規劃三項挑戰。
上游挑戰不僅影響晶片供應本身，也決定最終可投入資料中心進行運算的晶片數量。當封裝與測試瓶頸逐步緩解，壓力將不可避免地沿着價值鏈向下移動，轉而集中於資料中心與其背後的基礎建設承載能力。
能源與基礎建設成爲 AI 算力擴張的現實邊界
隨着晶片供應逐步改善，AI 發展的限制條件亦隨之轉移。國際能源署（IEA）與多家研究機構指出，未來 AI 擴張的核心瓶頸，將逐步由算力端轉向能源、水資源、冷卻能力與電網韌性等基礎建設，特別是在高密度運算環境下，基礎設施的穩定性與可擴充性將直接影響算力能否有效釋放。
對臺灣而言，資料中心選址除電力供給與電網穩定度外，亦須同時考量冷卻水源、骨幹通訊網絡與用地規劃。若上述環節無法同步到位，即使上游晶片供應改善，可被實際導入的 AI 算力仍會受到限制，影響企業 AI 投資的落地節奏與區域佈局選擇。
企業 AI 落地的關鍵在治理能力與應用
隨着半導體供應鏈與資料中心基礎建設逐步補上缺口，AI 產業能否持續發展，關鍵已不在算力供給，而在企業是否能將 AI 真正落地於核心業務流程，將其轉化爲可衡量的營運效率與業務成果，進而形成可複製、可擴張的應用模式。
然而，成功落地不僅仰賴技術導入，更取決於治理能力是否成熟，包括資料品質與安全、模型風險管理，以及法規與倫理遵循。實務經驗顯示，企業在 AI 導入過程中面臨的主要挑戰，多半並非技術不足，而是資料治理、算力架構定位與能源及機電條件尚未到位，使 AI 專案難以從示範階段擴展至全面應用。
因此，KPMG建議企業在規劃未來 3到5 年的 AI 投資時，應先評估自身在應用場景、資料治理、算力架構與基礎條件等面向的成熟度，再決定優先落地的應用方向，避免專案零散卻難以規模化。
邁向下一階段：系統性突破才能確保長期競爭力
若說過去20年的臺灣半導體發展，是關於製程與良率，那麼 AI 時代的下一個篇章，將會是關於「系統性瓶頸管理」的能力。
臺灣在全球 AI 供應鏈中的角色，取決於三項同步突破：一、在先進封裝、測試與材料上建立更具韌性的供應網絡；二、在資料中心、水電與土地等基礎建設上提前佈局；三、企業是否能將 AI 投資轉化爲以資料、算力與治理爲核心的長期策略。唯有在這三個層面同步突破，臺灣才能持續維持在半導體產業的關鍵地位，在AI算力與雲端基礎設施的全球競賽中佔有一席之地。（本文由KPMG安侯建業聯合會計師事務所科技、媒體與電信產業服務團隊主持人李威升、經理潘𬀩翰/提供）