2026年09月03日（優分析／產業數據中心報導）⸺ 高盛Goldman Sachs(GS-US)在Communacopia + Technology Conference登場前，將AI基礎設施投資能否持續列為半導體產業的核心議題。除了大型雲端業者資本支出，資料中心電力、土地與融資條件，以及客製化AI晶片能否分食GPU市場，都將成為這場科技產業會議的重要觀察指標。
高盛9月1日發布報告指出，Communacopia + Technology Conference將於9月8日至11日在美國舊金山舉行，共有32家全球科技企業參與。高盛預期，與會企業可能基於超大型雲端服務商持續支出，以及Agentic AI需求成長，對AI基礎設施前景維持相對樂觀看法。
不過，AI投資是否能延續目前的成長速度，已不能只觀察GPU需求。高盛將資料中心電力與土地取得、融資環境、開源AI模型普及，以及客製化晶片取代部分GPU工作負載的可能性，列為需要持續追蹤的主要變數。
其中，半導體設備仍是AI資本支出向上游擴散的重要受惠領域。高盛認為，晶圓製造設備(WFE)上升週期可能延續至2028年，並預估2027年WFE成長率可能由2026年的36%進一步提高至45%。
在設備種類方面，高盛特別點名沉積與蝕刻設備，認為在WFE投資擴張階段，相關設備的需求成長潛力相對突出。
WFE涵蓋半導體晶圓生產所需要的主要製程設備，而設備投資通常領先實際產能開出。若AI伺服器需求持續增加，晶圓代工廠與記憶體業者為先進製程、先進封裝及高頻寬記憶體(HBM)進行的擴產，也可能進一步轉化為設備訂單。
記憶體方面，高盛認為供給吃緊情況可能延續至2027年，中國業者擴產則是後續供需平衡的重要變數。隨著AI伺服器與資料中心持續提高HBM及儲存設備需求，記憶體產能配置與新增供給速度，仍將直接影響AI基礎設施供應鏈。
另一項值得關注的變化則是客製化AI晶片。隨著大型雲端服務商尋求降低AI運算成本與耗電量，自研ASIC、NPU等客製化加速器的重要性持續上升，高盛認為這波趨勢將進一步推升電子設計自動化(EDA)軟體需求。
高盛估計，客製化AI晶片趨勢到2030年以前，可望每年為EDA市場創造約37億美元額外商機，相關效益最快可能自2026年下半年開始浮現。
背後原因在於，晶片種類愈多、設計複雜度愈高，企業對晶片設計、模擬、驗證及系統整合工具的需求也會同步提高。因此，即使客製化ASIC侵蝕部分GPU市場，從半導體產業鏈角度來看，相關資本支出並未消失，而可能轉移至EDA、晶圓製造、先進封裝及其他供應鏈環節。
這也讓「GPU對客製化晶片」成為AI基礎設施下一階段的重要競爭主軸。GPU仍具備通用運算能力與成熟軟體生態系優勢，但對工作負載規模龐大的雲端服務商而言，針對特定AI任務設計ASIC，則有機會改善單位運算成本與能源效率。未來兩者更可能依不同工作負載形成分工，而非單純由其中一種架構全面取代另一種。
類比半導體則被高盛視為處於復甦初期。雖然目前市場焦點主要集中在AI加速器與HBM，但AI資料中心同樣需要大量電源管理、感測與通訊晶片，因此相關半導體需求也需與整體資料中心資本支出週期一併觀察。
值得注意的是，AI資料中心的擴張速度已不能單純用晶片需求判斷。電力供應、冷卻系統、土地取得，以及透過債券與貸款取得資金的能力，都可能成為實際產能建置的瓶頸。
因此，9月8日至11日會議期間的重要觀察重點，將是科技企業如何描述電力、土地及融資限制，以及GPU與客製化AI晶片之間的配置變化。另一方面，半導體設備與記憶體業者對需求能見度的說法，也將成為判斷AI資本支出週期能否延續至2027年、甚至2028年的重要依據。
