【AI系列之八】AI伺服器進入「機櫃時代」　台灣ODM迎來新一輪產能競賽

【新聞中心／專題報導】- 台灣AI產業供應鏈系列報導之八

生成式AI熱潮進入第三年，全球AI產業競爭已逐漸從「誰有最強GPU」轉向「誰能最快把GPU、CPU、HBM、高速網路、電源、散熱與軟體整合成可以運作的AI系統」。在這場全球算力軍備競賽中，過去被視為傳統電子代工環節的伺服器整合組裝，正快速成為台灣AI供應鏈中不可忽視的核心產業。

TrendForce預估，2026年全球AI伺服器出貨量將年增超過28%，全球伺服器整體出貨量也將年增12.8%。更重要的是，AI伺服器需求正在由GPU訓練逐步擴大到推論、AI Agent及各種企業AI應用，Google、Microsoft、Meta、Amazon、Oracle等大型雲端服務業者持續提高AI基礎建設投資，讓伺服器市場進入新一輪長期擴張期。

對台灣而言，這不只是伺服器產業景氣循環的重新啟動，更代表台灣電子製造業從過去的「零組件製造中心」，進一步向「AI系統整合中心」升級。鴻海、廣達、緯創、緯穎、英業達，以及具有伺服器與品牌系統整合能力的技嘉、華碩等業者，正在成為這場AI基礎建設競賽的第一線供應商。

AI伺服器價值鏈重新洗牌　「最後一公里」變成核心能力

AI伺服器整合組裝看似是最後一道製造流程，實際上卻是整個AI硬體供應鏈能否順利運轉的重要關卡。

傳統伺服器主要由CPU、記憶體、儲存裝置與網路設備組成，但AI伺服器已經高度複雜化。以新一代GPU伺服器為例，除了GPU本身，還涉及HBM、高速交換器、PCIe與高速互連、電源供應、液冷、水冷板、CDU、機櫃、網路交換器，以及大量高速線材與連接器。

當單一AI機櫃內的運算密度不斷提高，ODM廠的角色也從「把零件裝起來」變成「協調整個系統能不能正常工作」。

這包括電力配置、散熱設計、GPU與CPU協同運作、韌體與系統驗證、機櫃組裝、Burn-in測試、液冷系統測試，以及最終資料中心部署。尤其是NVIDIA新一代GB與Vera Rubin平台，以及AMD Helios等高密度AI架構陸續進入量產，ODM廠必須更早參與產品共同設計。

TrendForce近期指出，CSP業者正逐漸提高直接向ODM採購的比重，台灣廠商的角色也從傳統ODM逐步升級成為「System Integrating Partner」。這個變化非常重要，意味著台灣廠商掌握的不再只是製造，而是逐漸進入AI資料中心系統建置的核心環節。

台灣為何能在全球AI伺服器市場占據關鍵位置？

台灣伺服器產業最大的優勢，並不是單一公司擁有最先進技術，而是完整供應鏈可以在極短時間內完成協同。

從GPU、CPU、HBM，到PCB、CCL、散熱、電源、機構件、網路設備、機櫃，再到最後的伺服器組裝，台灣幾乎涵蓋整個硬體供應鏈。

過去十多年，台灣ODM廠已經與美國大型CSP及企業客戶建立長期合作關係，因此當AI伺服器架構快速變化時，台廠能夠迅速調整產線與供應鏈。市場研究人士曾指出，台灣約占全球伺服器出貨的八成，而AI伺服器占比更超過九成，凸顯台灣在全球AI硬體製造體系中的特殊地位。

這也是為什麼AI浪潮之下，鴻海、廣達、緯創等原本以PC、NB代工起家的公司，反而成為全球AI基礎建設的重要製造夥伴。

國際競爭升高　美國在地製造成為新戰場

不過，台灣ODM的優勢也正在面臨新的挑戰。

過去伺服器主要集中在亞洲製造，再出口到美國與其他地區，但隨著美中科技競爭、關稅政策、供應鏈安全及資料中心在地化要求升高，AI伺服器製造開始出現「Local for Local」趨勢。

美國大型CSP希望伺服器可以在北美直接完成組裝與測試，因此台灣廠商近年紛紛赴美國、墨西哥建立產能。

鴻海布局德州、威斯康辛、俄亥俄及加州，並在墨西哥建立AI伺服器產能；廣達則持續擴充美國加州、田納西等地產能；緯創在德州擴充AI伺服器製造基地；緯穎則積極深化墨西哥布局；英業達也同步推進墨西哥及台灣產能。

這代表台灣ODM廠未來的競爭，不只是台灣廠對中國、東南亞或其他亞洲廠商的競爭，而是「全球製造網路」之間的競爭。

誰能在美國、墨西哥、台灣、東南亞建立完整的研發、測試、組裝與維修能力，誰就更容易取得CSP長期訂單。

2026年營運爆發　廣達、緯創、緯穎成長幅度驚人

從2026年上半年財報來看，AI伺服器已經不再只是市場題材，而是直接反映在ODM廠的營收與獲利。

廣達第二季營收首度突破1兆元，達1兆365.93億元，年增105.6%；歸屬母公司淨利286.51億元，年增69.9%，EPS達7.43元。累計上半年營收1兆8,458億元，年增86.5%，淨利498.44億元，年增37.1%。

緯創的成長速度更加突出，上半年營收達1.74兆元，營業淨利625.85億元，稅後淨利244.58億元，EPS 7.78元。第二季單季營收8,954億元，稅後淨利148.27億元，EPS 4.72元。

緯穎則維持高獲利能力，第二季營收2,781.53億元，年增26%，稅後淨利149.69億元，年增23.5%，EPS達80.43元；上半年營收5,546.6億元，年增41.7%，稅後淨利290.84億元，年增32.7%，EPS達156.38元，創同期歷史新高。

進入第三季後，AI伺服器需求仍然強勁。廣達8月營收達4,239.71億元，創單月歷史新高，前8月營收約2.64兆元，年增逾1倍；緯創8月營收更衝上4,600.65億元，年增166.48%，前8月營收達2.51兆元。

緯穎8月營收1,443.12億元，年增50.4%，同樣創下單月歷史新高。這些數據顯示，AI伺服器已經成為台灣大型ODM今年營收快速成長的最主要引擎。

營收暴增不代表獲利同步放大　毛利率成為下一個考驗

然而，伺服器整合組裝產業最大的矛盾也正在這裡浮現：營收越高，不一定代表獲利率越高。

AI伺服器單價遠高於傳統伺服器，但其中GPU、CPU、HBM與高速網路元件的占比也非常高。對ODM而言，這些零組件雖然推升營收，卻不一定同步增加毛利。

以廣達為例，2026年第二季毛利率5.02%，雖然比第一季4.78%回升，但仍低於去年同期7.05%；營益率則由第一季2.85%回升至3.30%，仍低於去年同期4.05%。

這凸顯AI伺服器產業目前最重要的問題已經從「有沒有訂單」，逐漸轉變成「訂單究竟能留下多少利潤」。

業界分析指出，AI伺服器規模化出貨後，產品組合、量產成熟度、費用控制、供應鏈整合與營運規模，都會影響ODM廠把營收轉化為實際獲利的能力。

產能大競賽　台廠資本支出全面升級

AI伺服器產業另一個重要變化，是資本支出規模大幅提高。

廣達今年原本預估資本支出300億元，8月已上修至400億元，其中上半年已投入約218億元，主要用於美國及泰國AI伺服器產能擴充。公司更規劃收購友達位於桃園華亞科技園區的廠房，交易金額約197億元，目的之一就是增加AI伺服器後段組裝產能。

廣達表示，客戶AI產品訂單能見度已延伸至2028年，現有產能不足以支應後續需求，因此新廠加入後，台灣AI伺服器後段組裝產能可望較目前倍增。

鴻海今年資本支出則預估年增超過三成，上半年資本支出已達809億元，投資方向涵蓋AI伺服器、AI機櫃、液冷、測試、自動化與全球製造基地。鴻海並表示，新一代AI機櫃將開始量產，AI機櫃全年出貨可望倍數成長。

緯創今年也大幅增加台灣、美國及越南投資，包括新竹與高雄廠新增資本支出，以及美國AI產能擴充；緯穎則規劃下半年資本支出9.42億美元，用於電力、設備、土地與廠房。

英業達也在台灣與墨西哥同步擴充伺服器產能，單是桃園大溪廠就規劃投入32.75億元，涵蓋L6主機板組裝到L10伺服器組裝與測試。

最大瓶頸：電力、散熱與高速互連

展望下一階段，AI伺服器整合組裝真正的瓶頸，可能已經不是組裝設備本身，而是「電力與散熱」。

AI GPU功耗不斷提升，單一機櫃的功率密度快速增加，傳統氣冷技術逐漸接近極限，液冷、水冷、CDU與冷板等技術的重要性大幅提高。

因此，伺服器ODM未來不只是組裝伺服器，更必須處理整個機櫃的能源與熱管理問題。

另一方面，800G甚至更高速的網路交換器、CPO與高速互連，也讓AI伺服器與網路設備之間的整合更加複雜。當AI資料中心從單一伺服器逐步變成數萬甚至數十萬顆GPU的大型叢集，任何一個連接、散熱或電力環節出現問題，都可能影響整個AI Factory的運作效率。

因此，未來ODM廠真正的技術門檻，將從「製造效率」逐漸轉向「整體系統工程能力」。

ASIC崛起　伺服器ODM迎來第二條成長曲線

除了NVIDIA GPU之外，ASIC也可能成為台灣伺服器整合產業下一個重要成長來源。

Google、Amazon、Microsoft等大型CSP近年積極發展自研AI加速器，ASIC伺服器出貨占比持續提高。TrendForce預估，2026年ASIC AI伺服器出貨占比將接近28%。

這對台灣ODM而言反而是一項機會。

原因在於ASIC不像標準化GPU平台可以直接套用既有設計，不同CSP的ASIC架構、網路、散熱與機櫃設計可能各不相同，因此ODM廠需要更深入參與共同設計。

緯穎目前已從傳統ASIC伺服器進一步拓展GPU AI伺服器產品；緯創、鴻海、英業達等也積極擴大ASIC相關產品布局。

市場法人近期亦指出，新一代AI伺服器規格升級與ASIC滲透率提升，將成為下半年ODM產業的重要成長動能。

股價提前反映AI成長　市場開始從「營收」轉向「獲利」

AI伺服器族群今年的股價表現也相當強勢，但不同公司已經出現明顯分化。

截至9月11日，鴻海今年以來上漲約10.8%，廣達約28.99%，緯創約27.43%，緯穎則大漲約60.47%；英業達約上漲49.21%，技嘉約46.09%，顯示市場已經提前反映AI伺服器成長預期。

9月14日收盤，緯穎來到2,270元，廣達約332.5元，緯創181元，英業達61.7元；9月15日上午AI伺服器族群則呈現震盪走高，廣達、緯創與緯穎盤中同步走強。

這也反映目前市場對AI伺服器族群的評價已經從「AI題材股」逐漸轉向「AI獲利股」。當營收快速成長之後，投資人下一階段真正關心的將是毛利率能否維持、營益率能否提升，以及高資本支出能否轉化為長期自由現金流。

機會與風險並存　2027年將是獲利能力的驗收期

展望2026年下半年至2027年，台灣伺服器整合組裝產業仍處於相對有利的景氣環境。

一方面，AI推論需求正在快速增加，AI Agent、企業AI、雲端AI服務都需要大量新增算力；另一方面，NVIDIA新平台、AMD平台與各大CSP自研ASIC持續推進，將帶動伺服器重新升級。

但產業風險同樣不能忽略。

第一是CSP資本支出若突然放緩，ODM訂單可能受到影響；第二是AI伺服器價格與零組件成本快速上升，可能侵蝕毛利率；第三是美國關稅與地緣政治可能提高全球製造成本；第四是高額資本支出可能造成折舊增加；第五則是GPU、HBM及高速網路元件供應仍可能成為限制產能擴張的瓶頸。

因此，未來真正能勝出的企業，不一定是單純「接最多訂單」的公司，而是能同時掌握客戶關係、系統設計、全球製造、液冷、機櫃整合、供應鏈管理與資本效率的企業。

從代工廠走向AI系統整合商　台灣ODM角色正在改變

整體來看，AI伺服器正在改變台灣電子產業過去數十年的分工模式。

過去台灣ODM主要依靠成本、效率與大量生產取得全球訂單；如今AI伺服器的產品複雜度提高，客戶更重視共同設計、快速驗證、全球部署與系統整合能力。

鴻海輪值CEO蔣集恆在今年法說會指出，鴻海在AI領域的優勢並不是單一產品，而是能夠提供完整的一條龍系統方案；公司也透過全球製造、垂直整合、自動化與與客戶共同開發，提高高附加價值產品比重。

這句話其實正好點出台灣伺服器產業下一階段的競爭方向。

未來的AI伺服器，不再只是「一台伺服器」，而是一個包含GPU、CPU、HBM、高速網路、電源、液冷、機櫃與軟體管理的完整算力平台。誰能把這些零散的零組件整合成穩定、可靠、可以快速部署的AI Factory，誰就能掌握下一波AI基礎建設的核心價值。

對台灣而言，這場產業升級的意義也遠超過幾家ODM廠的營收成長。它代表台灣過去累積數十年的半導體、PCB、散熱、電源、網通、機構、組裝與精密製造能力，正在透過AI伺服器重新整合。

如果說第一階段AI競爭的核心是GPU，那麼第二階段的競爭將逐漸轉向「整個AI資料中心」。

而在這場競爭中，台灣最大的優勢，正是能夠把全球最先進的晶片與零組件，在最短時間內整合成可以運轉的AI系統。這也使伺服器整合組裝產業，從過去的製造後段環節，正式走向台灣AI供應鏈的戰略核心。

*圖片為 AI生成示意圖，圖文歡迎轉載引用，請標註來源。