根據Counterpoint Research最新《晶圓代工市場供應追蹤報告》研究，2026年第二季全球Foundry 2.0市場營收達966億美元，年增25%、季增11%，成長主要來自AI GPU，以及客製化ASIC、伺服器CPU、網通晶片與電源管理IC等AI基礎設施相關需求。
Counterpoint Research研究副總監Brady Wang表示，純晶圓代工、非記憶體IDM與 OSAT業者皆呈現雙位數成長，顯示AI投資需求正逐步擴散至半導體價值鏈不同環節。台積電仍是主要參與者，同時成熟製程晶圓代工、非記憶體IDM與OSAT業者的相關需求也有所增加。
隨著AI處理器尺寸增加、設計複雜度提高，先進封裝產能仍是供應鏈的重要限制因素之一。Counterpoint Research預估，台積電CoWoS供需缺口在2026年約為 20%，隨自有產能逐步擴充至每月約18.5萬片晶圓，2027年缺口可望縮小至約 10%。此外，測試時間延長與測試步驟增加，也提高OSAT業者在AI半導體供應鏈中的參與程度。
純晶圓代工市場維持成長
2026年第二季，純晶圓代工產業營收年增29%至549億美元。台積電營收年增34%、季增12%至402億美元，占整體Foundry 2.0市場約42%，高於2025年的38%。
Counterpoint Research預估，台積電2026全年營收可望年增約43%。下半年表現將受到N2製程量產、晶圓價格調整及CoWoS產能擴充進度影響。
非台積電純晶圓代工廠第二季營收年增18%，高於第一季的9%。其中，中芯國際年增36%，主要受到中國本土AI晶片需求、產能利用率提升等因素帶動；華虹與晶合集成則分別年增17%與21%。
台灣晶圓代工業者方面，聯電與世界先進第二季營收分別年增9%與20%，主要受到PMIC、MCU及其他周邊晶片需求帶動，推升產能利用率。
Counterpoint Research指出，目前成熟製程供應較緊的情況主要集中於PMIC、中介層(Interposer)等AI相關應用，並非整體成熟製程市場全面短缺，消費性電子需求仍相對疲弱。
此外，世界先進正承接部分中介層需求，聯電則增加PMIC與矽光子(Silicon Photonics)相關業務。GlobalFoundries的汽車與智慧型手機需求相對疲弱，但通訊基礎設施及資料中心業務受到AI光通訊相關的矽光子與矽鍺(SiGe)需求支撐。
Counterpoint Research資深分析師William Li表示，隨著客戶尋求更多供應來源，三星(Samsung)與英特爾晶圓代工(Intel Foundry)也獲得相關需求。三星在2026年第二季晶圓代工市占約4%，主要受到SF4/SF5需求及晶圓價格上升支撐；英特爾的 EMIB-T封裝則已獲Google下一代TPU採用。不過，各供應商在先進製程規模、良率與封裝執行能力方面仍存在差異。
AI電源需求帶動非記憶體IDM市場回升
2026年第二季，非記憶體IDM業者營收年增19%。其中英特爾年增31%、意法(STMicroelectronics)年增26%、德州儀器(Texas Instruments)年增23%、恩智浦(NXP) 年增19%，英飛凌(Infineon)年增15%。部分成長亦反映2025年上半年庫存調整期間的較低比較基期。
Counterpoint Research預期，相關市場復甦將延續至2026年下半年。隨著AI資料中心機櫃功率密度提高，以及電力架構朝更高電壓發展，PMIC、MOSFET與碳化矽(SiC)、氮化鎵(GaN)功率元件需求同步增加。
另一方面，若晶圓代工與封裝成本持續上升且無法轉嫁至客戶，可能對IDM業者的獲利能力形成壓力。
先進封裝與測試需求推動OSAT成長
2026年第二季，OSAT市場營收達126億美元，年增22%、季增12%，主要受到AI 處理器對先進封裝、晶圓探針測試及測試需求增加帶動。
其中，日月光營收年增24%，Amkor年增26%。日月光持續拓展先進封裝與完整製程解決方案；Amkor正擴充2.5D封裝產能，力成則增加CPU封裝相關布局並發展面板級封裝技術。
儘管後段製程供應來源逐漸多元，目前多數先進AI運算晶圓仍由台積電生產。
隨晶片複雜度提高，最終測試(Final Test)與燒機測試(Burn-in Test)的重要性也同步增加。由於不同晶片架構的測試需求有所差異，除了設備產能外，良率穩定性與製程整合能力也成為 OSAT 業者的重要競爭因素。
展望2026年下半年：封裝、載板與測試產能仍是關鍵
Counterpoint Research預期，Foundry 2.0市場在2026下半年仍將維持雙位數年增，AI 需求將從GPU進一步延伸至客製化ASIC、伺服器CPU與電源元件。
先進封裝、載板及測試產能仍是影響AI部署速度的重要因素。此外，Agentic AI 工作負載增加，也可能提高每個AI機櫃的CPU需求，進一步帶動先進製程晶圓及 CPU封裝需求。
主要市場風險包括CoWoS與載板供應限制、晶圓與封裝成本上升、消費性電子需求持續疲弱，以及貿易政策的不確定性。
William Li表示，AI需求已從GPU延伸至客製化ASIC、伺服器CPU與電源晶片，不同產品對晶圓、封裝與測試產能的需求同步增加。2026下半年，封裝與測試產能的供應能力將持續影響 AI 半導體市場發展。
