【時報記者林資傑台北報導】IC載板暨印刷電路板（PCB）大廠欣興(3037)董事長暨策略長簡山傑今（20）日指出，AI運算架構持續演進，產業競爭已從單點製造走向系統協作，異質整合、高速互連及系統整合能力，將成為台灣載板及PCB產業掌握新一波成長機會的關鍵。

　第27屆台灣電路板產業國際展覽會（TPCA Show 2026）今日於南港展覽館盛大開展，簡山傑於開幕典禮中應邀以「異質整合時代下的台灣PCB產業：從供應鏈走向生態系」為題發表主題演講，揭示AI時代下產業發展的關鍵契機。

　簡山傑表示，台灣PCB產業過去30年來憑藉製程技術、品質、良率與生產效率，在全球建立完整的產業基礎。隨著AI算力需求快速成長，超大型雲端服務商（Hyperscalers）擴大基礎建設投資，推升載板及PCB朝大尺寸、高密度及高層數發展，在AI硬體中的角色更加關鍵。

　觀察AI算力發展趨勢，簡山傑指出，早期約每2年成長1倍，2012～2023年縮短至約7個月，2024年以來加快至約5個月。前沿AI模型持續提升訓練與推論需求，雲端業者的競爭也從模型能力延伸至AI基礎建設，帶動運算晶片、記憶體及高速傳輸硬體需求。

　運算架構方面，簡山傑指出，GPU搭配高頻寬記憶體（HBM）已成為重要主流，雲端業者持續開發客製化晶片（ASIC）及各類加速器，以因應不同運算負載、效率與成本需求。當更多晶片與HBM整合至同一���台，IC載板的面積、線路密度及製程要求隨之提高，技術挑戰也更加嚴峻。

　除了運算晶片外，記憶體與儲存架構亦持續演進。簡山傑表示，除了HBM外，PCIe 5.0固態硬碟（SSD）、企業級SSD及各類記憶體模組，均須配合AI系統對頻寬與傳輸速度的要求。運算記憶體整合及光學互連等技術發展亦將持續改變系統架構，帶動高階PCB設計與製程需求。

　高速網路互連為另一關鍵。簡山傑指出，當更多高速晶片需要協同運作，交換器ASIC、光收發模組及光學互連技術的重要性同步提高，相關架構並朝近封裝光學（NPO）、共同封裝光學（CPO）等方向發展。如何讓運算、記憶體及網路系統有效整合，已成為AI規模持續擴大的重要課題。

　在異質整合趨勢下，AI數據中心主要面臨高速互連、高效供電及熱管理三大挑戰。簡山傑表示，先進封裝與載板、PCB的協同設計，有助於改善系統瓶，且載板與PCB必須兼顧訊號完整性、電源完整性、散熱及熱機械可靠度，才能支援更高效能的AI運算平台。

　簡山傑強調，當PCB與IC載板的技術門檻持續提高，產業不能再僅依客戶提供的規格進行生產，而須更早參與系統設計、材料開發及製程驗證。台灣PCB產業若能從傳統製造供應商，進一步轉型為客戶的技術合作夥伴，將更有機會在AI與異質整合時代提升產業價值。