台積電張曉強：半導體成長動能從手機轉向AI，「COUPE」將成關鍵字
台積電預估 2030 年產值達 1.5 兆 美元，由 AI 驅動。核心轉向高效能運算，並以 COUPE 技術突破傳輸瓶頸，引領供應鏈升級。
台積電上修半導體市場預測，AI 成核心成長引擎
台積電於年度技術論壇中，釋出對全球半導體市場的新一輪成長預測。台積電資深副總經理暨副共同營運長張曉強表示，AI 正快速改變整個半導體產業結構，全球半導體產值預估將於 2030 年達到 1.5 兆美元規模，高於市場過去普遍預估的 1 兆美元。
張曉強指出，過去 10 年半導體產業主要由智慧手機與行動裝置帶動成長，但未來 10 年的核心動能已全面轉向 AI 與高效能運算（HPC）。
根據台積電預估，到了 2030 年，AI 與 HPC 將占全球半導體產值約 55%，智慧手機則降至約 20%，汽車與物聯網各占約 10%。
他形容，AI 對半導體的影響，可能是科技產業近年最重要的一次結構轉變。從生成式 AI、AI Agent 到未來的 Physical AI，全球運算需求正快速膨脹，也讓晶片設計、先進封裝與資料中心架構同步進入升級階段。
AI 晶片需求暴增，光子技術成下一個戰場
面對 AI 系統規模持續擴大，張曉強也提出台積電版本的「AI 三層蛋糕」架構，包括邏輯運算、異質整合與 3D IC，以及未來高速傳輸核心的光子與光學互連技術。
他表示，目前 AI 晶片發展已逐漸接近傳統電子訊號傳輸極限，因此未來 AI 系統將高度依賴光通訊與光子技術，以解決資料中心龐大的頻寬與耗能問題。
台積電此次也特別提出「COUPE（Compact Universal Photonic Engine）」概念，被視為 CoWoS 之後的重要新技術方向。COUPE 的核心目標，是透過小型化與通用化光子引擎，提高 AI 系統之間的高速資料傳輸能力，同時降低能源消耗。
隨著 AI 模型規模越來越大，資料中心瓶頸已逐漸從單純運算能力，轉向資料移動效率與電力消耗問題。市場普遍認為，未來光互連技術將成為 AI 基礎設施的重要競爭焦點。
AI 超級循環成形，全球科技供應鏈重新洗牌
市場分析人士認為，AI 已讓半導體產業進入新一輪長期成長週期。過去半導體景氣循環多半受到 PC 與手機需求波動影響，但 AI 帶來的大型資料中心與基礎設施需求，正在改變整體產業成長曲線。
尤其今年以來，AI 發展重心已從模型訓練逐漸轉向推理（Inference）階段。這代表未來除了大型科技公司外，企業端、終端裝置與邊緣運算市場，也將開始大量導入 AI 運算需求。
張曉強也提到，目前全球幾乎所有 AI 加速器，都建立在 IC 設計公司與晶圓代工廠分工模式之上。這種模式讓晶片公司能專注於架構創新，而高度複雜的製造流程則交由晶圓代工廠處理，進一步加快 AI 晶片發展速度。
隨著 NVIDIA、AMD、Google、Amazon 等大型科技公司持續擴大 AI 基礎建設投資，市場也開始預期先進封裝、HBM、高速互連與 AI ASIC 將同步受惠。
除了半導體本身，台積電也預估，若 2030 年全球半導體產值達到 1.5 兆美元，相關電子設備市場規模可能進一步擴大至 4 兆美元，整體資訊產業產值則有機會上看 15 兆美元。全球科技產業目前已逐漸形成「AI 基礎設施競賽」，各國政府與大型企業正同步加碼資料中心、能源、網路與先進晶片投資。