MIC研討會揭AI驅動功率元件與代理經濟趨勢

（綜合壹蘋新聞網、聯合報等2家媒體報導）

資策會產業情報研究所（MIC）於9月8日至10日舉辦2026 MIC FORUM Fall《躍進 AI Leap》研討會，聚焦AI算力與Physical AI熱潮對半導體產業的影響，以及AI Agent加速融入企業營運的趨勢。

AI驅動功率元件升級

AI資料中心電力需求持續提高，從前端電網、固態變壓器（SST）、儲能系統到伺服器與晶片端，都需要更高效率的功率轉換元件。MIC資深產業分析師周明德指出，AI對高效率、高功率密度與高度整合的要求，將擴大碳化矽（SiC）與氮化鎵（GaN）的應用。其中，固態變壓器將帶動SiC往1.2kV、2.3kV甚至6.5kV等更高耐壓發展；而GaN正從消費性快充延伸至AI伺服器與Physical AI領域。

在Physical AI方面，機器人、無人機、自駕車等設備需在有限空間與能源條件下整合AI SoC、感測器、馬達及驅動器，對小型化與高功率密度要求更高。周明德表示，GaN具備低切換損耗與高頻特性，已逐步切入馬達與關節驅動。以英飛凌實驗為例，切換頻率由20kHz提高至100kHz後，馬達紋波電流可由10安培peak-to-peak降至2安培，有助降低損耗與溫度。目前TI已發展48V、1kW GaN關節驅動方案，EPC則將1kW系統縮小至約35mm直徑。

周明德引述WSTS資料指出，全球功率元件市場至2029年將達445億美元，2024至2029年年複合成長率（CAGR）約4.8%。其中SiC同期CAGR約11.2%，GaN更達38.3%。GaN在資訊通訊應用市場占比，預估將從目前約15%提高至2030年的30.7%，主要動能來自AI伺服器。

台廠機會與挑戰

目前台灣功率元件仍以整流器及中低壓Si MOSFET為主，SiC、GaN產品布局相對有限，與AI需要的高壓、高功率及高度整合產品存在落差。不過，台灣晶圓廠已具備矽基、SiC及GaN相關製程能力，加上電源、馬達驅動與系統整合產業基礎，仍有機會掌握AI規格升級商機。周明德建議，台廠可優先強化高密度封裝與功率模組整合，再整合磁性元件、驅動、控制及保護功能，同時提升低損耗互連、EMI、散熱與高可靠度能力。

IDM策略轉型與先進封裝

MIC資深產業分析師楊正瑀指出，IDM目前約占全球半導體總營收六成，雲端與邊緣AI算力在硬體結構與技術需求趨向兩極，驅動IDM巨頭加速在先進邏輯、記憶體與MCU/功率半導體三大領域展開新布局。台灣可憑藉完整的晶圓代工、電源管理與系統組裝生態圈，搭上自駕車、機器人朝向系統級與模組化發展趨勢。

先進封裝方面，資深產業分析師李依珊表示，2.5D封裝與3D堆疊將朝互連密度、整合面積與資料傳輸能效持續演進，後續技術將同步朝接點微縮、封裝面積擴大與光互連發展。晶圓代工與封測業者正由單項製程服務提供，擴大至共同設計、封裝整合與量產服務，而「3DFabric Alliance」與「矽光子產業聯盟」等跨域聯盟成為關鍵。

AI Agent與企業轉型

MIC副所長楊中傑表示，隨著模型平價化與算力下放，AI正從降本增效走向自主創造商業價值，催生具備自主交易與協作能力的「代理經濟」時代。AI Agent將具備發現需求、評估議價、授權交易、履約交付與聲譽評價等能力，成為能自主參與市場並創造收入的經濟主體。

根據MIC調查，53%企業看好生成式AI將在三年內普及，39%組織已開始使用AI Agent，23%企業已在內部環節擴展AI Agent應用。企業在地端整合開源模型與內部資料庫，結合檢索增強生成（RAG）技術，打造「專屬AI大腦」；AI PC則由單點AI功能逐步轉向情境理解、跨應用協作與持續任務執行。

產業顧問張筱祺則從企業顧問實務經驗指出，台灣企業AI需求背後可歸納出競爭力、生產力、人才傳承及策略推動四大經營課題。多數企業導入AI時往往專注於工具選擇，忽略須先辨識經營課題類型。共通解方關鍵在人機協作機制設計，由AI承擔例行工作，讓人力專注於方向取捨與經驗累積。