全球市場研究機構 TrendForce 針對 2025 年科技產業發展，整理十大重點趨勢。
生成式 AI 引領革新：人形化與服務型機器人迎來全新升級
隨著AI與機械動力技術日趨成熟，加諸NVIDIA、Tesla等大廠積極布局，機器人議題2025年將持續受市場關注。就技術發展而言，軟體平台著眼機器學習訓練與數位孿生模擬，整機型態則聚焦協作機器人、移動式機械手臂與人型機器人，以適應各式環境與人機協作互動。
其中，人型機器人隨美、中廠商積極投入，2025年起將逐步實現量產，預估2024年至2027年全球人型機器人市場規模之年複合成長率將達154%、產值有望一舉突破20億美元。倘看整體應用場域，相較於工業型仍以手臂撿貨為主，服務型機器人藉由生成式AI可支援多模態交流互動、檢索資訊、摘要文本、擬定排程等場景，帶出機動性高、陪伴性強、功能面廣等效益，將成為來年機器人發展重心。
技術革新推動市場標配：AI 筆電在 2025 年滲透率將達 21.7%
隨技術迅速發展，具有AI功能的筆記型電腦未來幾年內將逐漸成為市場標配。預計2025年AI筆電的滲透率將達到21.7%，並在2029年攀升至接近80%。而AI筆電的增量也將成為Arm架構滲透率攀升的一項主因。相比傳統的x86架構，Arm具更高的能效和更強的可擴展性。隨著終端推論的需求與日俱增，節能省電的議題將帶動Arm架構筆電的市占率逐年增長，而Windows on Arm系統的普及，則會讓更多消費者體驗到這些高效能、低功耗的AI筆電。
即便目前AI應用仍依賴雲端運算，TrendForce預期未來具有突破性的Edge AI將成為推動AI筆電普及的另一項重要助力。Edge AI將運算從雲端移至本地，使筆電能更快、更有效率地處理語音指令和影像辨識等即時應用，強化用戶體驗。這種本地化處理也確保用戶隱私，適合處理敏感數據，進一步增強消費者對AI筆電的信任感。AI技術越趨成熟，Edge AI將為筆電的生產力創造智慧辦公、自動化流程管理等更多可能性，以滿足不同用戶需求。
2025 年 AI 伺服器出貨成長將逾 28%，HBM 12hi 量產良率提升速度成焦點
受惠CSP及品牌客群對建置AI基礎設施需求，估計2024年全球AI伺服器（含搭載GPU、FPGA、ASIC等）出貨成長可達42%。2025年在CSP及主權雲等高需求下，AI伺服器出貨年增率可望超過28%，占整體伺服器比率達15%。
隨NVIDIA B300、GB300採用HBM3e 12hi，2025年起12hi將躋身產業主流堆疊層數。SK hynix在12hi世代採用Advanced MR-MUF技術，在每層晶粒堆疊時添加中溫的pre-bonding製程，並改良MUF材料，拉長製程時程以達成晶粒翹曲控制。
Samsung與Micron在12hi世代沿用TC-NCF堆疊架構，該技術的優勢為易於控制晶粒翹曲，惟須承受製程時間較長、累積應力較大、散熱能力較差等劣勢，在量產時的良率拉升速度面臨較大不確定性。
由於12hi層數的採用預計自HBM3延伸至HBM3e、HBM4、HBM4e（2027-2029年），量產的時間跨度長，如何提升並穩固12hi製程的量產良率，明年將成為供應商的重中之重。
聚焦 2025 年：先進製程與 AI 推動下，半導體技術及 CoWoS 需求迎來革新與大幅增長
晶圓廠前段製程發展至7nm製程導入EUV微影技術後，FinFET結構自3nm開始逐漸面臨物理極限，先進製程技術自此出現分歧。TSMC及Intel延續FinFET結構於2023年量產3nm產品；雖Samsung嘗試由3nm首先導入基於GAAFET（Gate all around Field Effect Transistors)的MBCFET架構 (Multi-Bridge Channel Field-Effect Transistor），並於2022年正式量產，但至今未放量。
進入2025年後，TSMC 2nm正式轉進奈米片電晶體架構（Nanosheet Transistor Architecture），Intel 18A則導入帶式場效電晶體（RibbonFET），Samsung仍致力改善MBCFET 3nm製程，力拚2025年實現規模量產，三方正式轉進GAAFET架構競賽，期盼藉由四面接觸有效控制閘極，為客戶帶來更高效能、更低功耗且單位面積電晶體密度更高的晶片。
AI應用造成客製化晶片及封裝面積的需求日益提升，同步推升2025年CoWoS需求。觀察明年CoWoS市場重要發展態勢：
文章出處：
https://technews.tw/2024/11/21/new-opportunities-for-technological-change-in-2025/
全球市場研究機構 TrendForce 針對 2025 年科技產業發展，整理十大重點趨勢。
生成式 AI 引領革新：人形化與服務型機器人迎來全新升級
隨著AI與機械動力技術日趨成熟，加諸NVIDIA、Tesla等大廠積極布局，機器人議題2025年將持續受市場關注。就技術發展而言，軟體平台著眼機器學習訓練與數位孿生模擬，整機型態則聚焦協作機器人、移動式機械手臂與人型機器人，以適應各式環境與人機協作互動。
其中，人型機器人隨美、中廠商積極投入，2025年起將逐步實現量產，預估2024年至2027年全球人型機器人市場規模之年複合成長率將達154%、產值有望一舉突破20億美元。倘看整體應用場域，相較於工業型仍以手臂撿貨為主，服務型機器人藉由生成式AI可支援多模態交流互動、檢索資訊、摘要文本、擬定排程等場景，帶出機動性高、陪伴性強、功能面廣等效益，將成為來年機器人發展重心。
技術革新推動市場標配：AI 筆電在 2025 年滲透率將達 21.7%
隨技術迅速發展，具有AI功能的筆記型電腦未來幾年內將逐漸成為市場標配。預計2025年AI筆電的滲透率將達到21.7%，並在2029年攀升至接近80%。而AI筆電的增量也將成為Arm架構滲透率攀升的一項主因。相比傳統的x86架構，Arm具更高的能效和更強的可擴展性。隨著終端推論的需求與日俱增，節能省電的議題將帶動Arm架構筆電的市占率逐年增長，而Windows on Arm系統的普及，則會讓更多消費者體驗到這些高效能、低功耗的AI筆電。
即便目前AI應用仍依賴雲端運算，TrendForce預期未來具有突破性的Edge AI將成為推動AI筆電普及的另一項重要助力。Edge AI將運算從雲端移至本地，使筆電能更快、更有效率地處理語音指令和影像辨識等即時應用，強化用戶體驗。這種本地化處理也確保用戶隱私，適合處理敏感數據，進一步增強消費者對AI筆電的信任感。AI技術越趨成熟，Edge AI將為筆電的生產力創造智慧辦公、自動化流程管理等更多可能性，以滿足不同用戶需求。
2025 年 AI 伺服器出貨成長將逾 28%，HBM 12hi 量產良率提升速度成焦點
受惠CSP及品牌客群對建置AI基礎設施需求，估計2024年全球AI伺服器（含搭載GPU、FPGA、ASIC等）出貨成長可達42%。2025年在CSP及主權雲等高需求下，AI伺服器出貨年增率可望超過28%，占整體伺服器比率達15%。
隨NVIDIA B300、GB300採用HBM3e 12hi，2025年起12hi將躋身產業主流堆疊層數。SK hynix在12hi世代採用Advanced MR-MUF技術，在每層晶粒堆疊時添加中溫的pre-bonding製程，並改良MUF材料，拉長製程時程以達成晶粒翹曲控制。
Samsung與Micron在12hi世代沿用TC-NCF堆疊架構，該技術的優勢為易於控制晶粒翹曲，惟須承受製程時間較長、累積應力較大、散熱能力較差等劣勢，在量產時的良率拉升速度面臨較大不確定性。
由於12hi層數的採用預計自HBM3延伸至HBM3e、HBM4、HBM4e（2027-2029年），量產的時間跨度長，如何提升並穩固12hi製程的量產良率，明年將成為供應商的重中之重。
聚焦 2025 年：先進製程與 AI 推動下，半導體技術及 CoWoS 需求迎來革新與大幅增長
晶圓廠前段製程發展至7nm製程導入EUV微影技術後，FinFET結構自3nm開始逐漸面臨物理極限，先進製程技術自此出現分歧。TSMC及Intel延續FinFET結構於2023年量產3nm產品；雖Samsung嘗試由3nm首先導入基於GAAFET（Gate all around Field Effect Transistors)的MBCFET架構 (Multi-Bridge Channel Field-Effect Transistor），並於2022年正式量產，但至今未放量。
進入2025年後，TSMC 2nm正式轉進奈米片電晶體架構（Nanosheet Transistor Architecture），Intel 18A則導入帶式場效電晶體（RibbonFET），Samsung仍致力改善MBCFET 3nm製程，力拚2025年實現規模量產，三方正式轉進GAAFET架構競賽，期盼藉由四面接觸有效控制閘極，為客戶帶來更高效能、更低功耗且單位面積電晶體密度更高的晶片。
AI應用造成客製化晶片及封裝面積的需求日益提升，同步推升2025年CoWoS需求。觀察明年CoWoS市場重要發展態勢：
文章出處：https://technews.tw/2024/11/21/new-opportunities-for-technological-change-in-2025/
