黃仁勳在兆元宴當晚親自送別台積電董事長魏哲家，展現兩大半導體巨頭間的緊密合作關係。他坦言，今年對台積電而言是「非常辛苦的一年」，主因輝達對先進晶圓與CoWoS先進封裝需求龐大，同時量產Grace Blackwell與Vera Rubin等AI平台，對產能形成高度壓力。
黃仁勳預期，相信台積電能支撐今年強勁需求，並預期未來十年台積電產能擴張幅度可能遠超過100%，規模將是歷史級的基礎設施投資行動。
黃仁勳指出，輝達業務橫跨晶片設計、支援晶片、先進封裝、組裝測試與系統工程，整體運作日益複雜，台灣供應鏈與合作夥伴持續擴張，因此需要更大設施支援研發與工程團隊。他強調，沒有台灣就沒有輝達，並形容台灣擁有非凡技術實力與工作文化，對現今與未來關鍵技術投入深厚。
隨著輝達取代蘋果成為台積電最大客戶，台灣供應鏈也由早期「蘋概股」轉向AI供應鏈，產業版圖正隨AI浪潮全面重塑。
回顧過去數年，AI產業重心集中於雲端資料中心建置與算力擴張，由晶片製造、伺服器組裝與系統整合廠商主導，形成市場熟知的「造雲運動」。在生成式AI帶動下，全球資本大舉投入算力基礎建設，第一階段核心目標即在於快速擴張規模與堆疊運算能力，為後續應用落地奠定基礎。
隨著算力快速到位，產業發展已逐步邁入第二階段，焦點開始由單純基礎建設擴張，轉向效率優化與應用落地。口袋證券分析，目前台灣AI供應鏈呈現兩大發展方向：
第一，是解決算力持續提升後衍生的物理瓶頸問題。當AI晶片功耗大幅攀升，散熱、電力供應與高速傳輸等基礎設施升級，成為影響系統效能與穩定度的關鍵環節。相關技術已不再只是配套，而是高階AI伺服器架構的核心組成。
其中，散熱技術的重要性明顯提升。新一代AI晶片功耗持續攀升，若熱能無法有效排出，將直接影響運算效率與設備可靠度。產業將逐步由傳統氣冷方案，轉向液冷等更高效率解決方案。液冷技術不僅提升單機效能，也有助於改善資料中心整體能源效率，被視為高階AI伺服器的重要發展方向。
第二，則是AI應用的實際落地與擴散。隨著資料中心基礎逐漸完備，AI開始從雲端走向終端與產業現場，邊緣運算場景逐步成形，包括AI PC、工業電腦與機器人等應用浮現。這代表AI價值鏈由核心算力延伸至更廣泛終端市場，供應鏈結構也同步擴張。
展望2026年，市場觀察重心已由「建設多少算力」，轉向「應用能否成功變現」。口袋證券認為，可透過三大指標追蹤產業健康度：
第一，軟體服務商（SaaS）的變現能力，即AI應用是否帶來可驗證的投資報酬，例如Microsoft Copilot訂閱用戶成長率、Palantir商業合約增速，代表AI是否真正轉化為企業營收與獲利。
第二，硬體供應鏈的產能利用率與出貨佔比。工廠端實際運作狀況往往更早反映需求變化，例如台積電先進封裝（CoWoS）產能利用率，即是高階AI晶片需求的關鍵觀察指標。
第三，雲端巨頭的資本支出（Capex）動向。作為整體AI產業鏈的源頭活水，其預算規模與配置方向，直接牽動算力建置節奏與上下游景氣，例如Alphabet資本支出展望。
AI供應鏈的產能與需求變化，已成為市場觀察景氣循環的重要溫度計。隨著雲端巨頭在2026年資本支出攀升至約6700億美元，市場再度浮現AI泡沫疑慮。不過，黃仁勳強調，這些資本支出擴張不僅「合理」，更具「可持續性」，並指出相關企業現金流將隨應用變現逐步改善。他形容這波投資潮是「人類史上最大規模的基礎建設擴張」，驅動力來自極其旺盛的算力需求。口袋證券提醒，與其反覆揣測泡沫與否，不如持續追蹤供應鏈結構轉換與資本支出節奏，才能更理性掌握AI產業的長期發展方向。
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