受惠於全球 AI 基礎建設需求持續爆發，法人預估台積電今年 AI 相關業務營收可望年增超過八成，挑戰 600 億美元新高，並有機會在明年提早達到千億美元大關。隨著各大雲端廠商積極預定 3 奈米與 2 奈米等先進製程，產業訂單能見度已一路延伸至 2030 年。
先進製程產能供不應求 訂單能見度看至 2030 年
在 AI 軍備競賽驅動下，台積電先進製程產能持續吃緊，內部也透過優化產品組合與價格策略來反映實際市場價值。法人觀察指出，台積電 AI 相關業績指標獲得大幅上修，繼過往營收達到約 330 億美元後，今年更有機會突破 600 億美元，且挑戰千億美元目標的時間點可能比原本預期的 2027 年更加提前。
技術佈局方面，台積電最先進的 2 奈米技術已順利量產，預計在智慧型手機與高算力需求的拉動下，於 2026 年展現強勁的成長力道。台積電董事長魏哲家先前曾公開表示，預估到了 2028 年，伺服器 AI 處理器占公司總營收的比重將會超過兩成。由於晶片設計複雜度急遽提升，目前台積電與客戶開展新晶片專案的前置準備時間，已經必須提前二到三年進行規畫。
代理式 AI 引爆新波段 伺服器 CPU 需求全面回溫
除了傳統用於資料中心訓練與推論的晶片外，新型態應用如「代理式 AI（Agentic AI）」的發展，正催生全新的硬體需求。這類能自主執行複雜決策的 AI 應用，促使資料中心重新重視中央處理器（CPU）的調度能力，帶來一波 CPU 需求的復甦。
目前不論是採用 x86、Arm 還是 RISC-V 架構的 CPU 開發商，大多都是台積電的長期客戶。此外，包含了專用晶片如特殊應用積體電路（AI ASIC）、AI 圖形處理器（GPU）以及高頻寬記憶體（HBM）控制器等產品，均持續釋出強烈需求的訊號，讓台積電在多元晶片架構的浪潮中保持領先優勢。
這代表什麼
這項趨勢說明了 AI 產業發展並未停滯，而是從初期單純的基礎模型訓練，擴展至更複雜的實際應用場景。當代理式 AI 開始普及，資料中心不僅需要負責龐大計算的 GPU，更需要強大的 CPU 來協助整體系統邏輯運作與任務指派，這讓半導體需求的涵蓋面變得更加廣泛。
對台灣半導體與科技產業而言，台積電先進製程的明朗前景，意味著國內晶片封裝測試、半導體設備供應商以及伺服器代工產業鏈，在未來幾年都能獲得穩固的訂單支撐。而對一般企業用戶來說，硬體基礎建設的持續突破，將加速更多智慧型 AI 軟體工具的落地，讓中小企業更容易取得高效率的雲端運算資源。
背景補充
台積電對 AI 業務的定義，主要涵蓋用於 AI 資料中心的運算核心，包含執行大語言模型運算與推論的 AI GPU、針對特定客戶演算法所設計的 AI ASIC，以及負責記憶體高速傳輸的 HBM 控制器等。這些晶片是打造現代 AI 伺服器不可或缺的核心零件。
隨著半導體微縮技術進入 3 奈米與 2 奈米的高難度階段，IC 設計公司的研發成本與時間大幅增加。過去晶片從設計到量產可能只需一年左右，如今必須在產品問世前兩到三年，就與晶片代工廠深入合作以確定產能與製程參數。這種極高的技術門檻與長期的產能預訂機制，正是台積電能夠擁有高訂單能見度與市場壟斷優勢的主因。
常見問題
台積電定義的 AI 業務涵蓋哪些晶片？
台積電定義的 AI 需求主要包含用於 AI 資料中心的 GPU、客製化的特殊應用積體電路（AI ASIC）以及高頻寬記憶體（HBM）控制器等產品。
為什麼代理式 AI 會帶動 CPU 需求？
代理式 AI 需要處理複雜的邏輯判斷與系統任務調度，這讓資料中心除了仰賴負責大量計算的 GPU 外，也需要更強大的 CPU 來協調整體運作。
台積電先進製程的訂單能見度為何能看至 2030 年？
主因是全球客戶積極搶訂 3 奈米與 2 奈米產能，加上先進製程開發極為複雜，客戶必須提早二至三年與台積電合作規劃產能。