AI 規模化元年：2026 全球科技、媒體與電信產業深度洞察

李淑蓮╱北美智權報 編輯部

隨著全球技術環境邁入2026年，人工智慧的發展正經歷一場從單純技術展示到深度產業整合的深刻變革。在過去的幾年間，生成式人工智慧（Generative AI）以震撼性的姿態佔據了全球技術對話的核心，然而勤業眾信（Deloitte）在其最新發布的《2026全球高科技、媒體及電信產業趨勢預測》報告 （TMT Predictions 2026） (下稱《報告》)中指出，2026年將是人工智慧的「話題聲量」逐漸減弱但「智慧化程度」持續提升的一年。這種轉變標誌著技術發展已從單純的模型創新轉向更為務實且具影響力的基礎工作，即如何在大規模場景中讓人工智慧真正可用。隨著科技、媒體與電信（TMT）產業的重要性不斷攀升，其角色已從單純的硬體與代碼提供者，演變為推動所有其他行業轉型、效率提升與創新的核心引擎 。人工智慧的跨產業轉型力在2026年將展現得更為淋漓盡致。在宏觀經濟層面，科技、媒體與電信產業正以前所未有的速度擴張。以美國為例，2025年上半年的人工智慧數據中心支出幾乎貢獻了國內生產總值的全部增長。回顧歷史，2008年科技股僅占S & P 500市場價值的19%；而如今科技、媒體與電信產業的市值佔比已高達約53%。依照當前的發展軌跡，TMT不僅有望成為全球最大的單一產業，其對經濟增長的貢獻更有可能超過其他所有行業的總和。原因之一，是其他產業（特別是科技和電信業）都利用TMT來推動自身的人工智慧創新，而TMT恰好是這場人工智慧淘金熱中的硬體、軟體和服務供應商。

嵌入式人工智慧的崛起：被動使用與搜尋體驗的重塑

《報告》指出，生成式人工智慧的用戶群擴展路徑在2026年將發生重大偏移。雖然早期的推動力來自於獨立的應用工具，但未來的普及將更多依賴於現有主流數位應用程序的整合。Deloitte預測，相較於主動、顯性地使用獨立工具，用戶在現有應用程序（如搜尋引擎）中「被動」接觸人工智慧的頻率將遠遠超過前者。數據顯示，在搜尋引擎中獲取人工智慧合成結果的日使用頻率將比使用獨立的人工智慧工具高出300%。一般而言，獨立工具往往需要用戶具備精確的提示工程（Prompt Engineering）技巧與耐心，而嵌入式人工智慧則將功能無縫地融入熟悉的介面中，使用戶在不經意間便享受到了技術帶來的便利。

這種普及模式在不同年齡層中的滲透路徑各具特色。對於較年輕的Z世代而言，主動使用獨立人工智慧工具已成為習慣，但對於嬰兒潮世代（Boomers）等傳統上技術採用率較低的群體，嵌入式功能（如搜尋摘要）將成為其進入人工智慧世界的敲門磚。預測顯示，到2026年中期，發達市場中約有72%的成年人將曾使用過搜尋摘要功能，而使用過獨立工具的人數比例則約為61%。這種發展趨勢暗示生成式人工智慧將成為一項廣泛存在的基礎處理技術，而非僅僅是一個特定的目的地。

《報告》表示這種從主動到被動的轉變，其實質是技術成熟度的體現。就如同全球定位系統（GPS）最初是以專用設備的形式存在，最終卻無縫整合進每一台智慧型手機的後台服務中一樣，生成式人工智慧也在經歷同樣的過程。對於獨立工具的開發者而言，2026年將是一個關鍵的抉擇年，他們必須考慮是繼續維持獨立的介面以換取較高的單位用戶收入，還是將其能力嵌入到其他更具流量優勢的應用程序中，以追求更廣泛的滲透率。

推論運算的轉折：數據中心與算力主權的全新賽道

《報告》分析，隨著人工智慧從模型訓練階段邁入大規模推論階段，全球對於計算資源的需求並未如一些預測所言轉向邊緣，反而是進一步強化了對大型數據中心的依賴。Deloitte指出，到2026年，所謂的「推論」（Inference）運算，即運行已訓練好的模型來回答問題或執行任務，將占據所有人工智慧計算能力的約三分之二。儘管單次推論的資源消耗遠低於訓練，但隨著數十億用戶與企業將這些功能整合進日常流程，推論請求的總體規模將呈現幾何級數增長。

更為關鍵的是，新型態的訓練技術正在改變算力消耗的結構。過去的縮放定律（Scaling Law）主要集中在預訓練階段，但現在的開發者正透過後訓練（Post-training）縮放與測試時（Test-time）縮放來進一步提升模型能力。後訓練涉及精調、量化、蒸餾以及基於人工或人工智慧反饋的強化學習，其算力消耗總計可達原始訓練模型的30倍。而「長思考」（Long thinking）或測試時縮放則允許模型在給出答案前進行更深層的推理與多方案選擇，這類技術的算力需求更是基礎推論的100倍以上。

這種技術演進直接推升了對基礎設施的投資。《報告》預估，全球新建數據中心的價值於2026年將可望接近5,000億美元，而數據中心內部署的高性能晶片價值將超過2,000億美元。雖然專為推論優化的特殊晶片（ASIC）市場規模將達到約500億美元，但這些晶片仍將主要安裝在大型數據中心或企業本地伺服器中。這種現象的原因在於，當前的技術競爭仍處於「跑馬圈地」階段，對於成本與性能平衡的混合架構（如將算力分配至終端設備）並非現階段供應商或企業優先考量的重點。下表呈現了全球數據中心與AI晶片市場的經濟指標。

表1. 全球數據中心與AI晶片市場的經濟指標；資料來源：Deloitte TMT Predictions 2026

在這種全球算力競賽中，「技術主權」已成為各國政府的核心議程。由於目前90%的人工智慧算力資源受控於美國與中國的少數幾家公司，其他國家與地區正致力於建立自主控制的數位基礎設施。Deloitte預測，到2026年，將有超過1,000億美元的資金被承諾用於建設主權人工智慧算力。歐洲正透過歐盟人工智慧法案（EU AI Act）以及相關的技術投資計劃（如IRIS²衛星星座與IRIS²雲端設施）來尋求更大的自主權。此外，南韓、日本、印度與中東國家也紛紛啟動大規模的國家級人工智慧基礎設施項目。這些投資不僅是為了經濟發展，更是為了確保各國的語言、文化與價值觀能夠反映在其本地開發的基礎模型中。

代理型人工智慧的編排：釋放自主自動化的潛力

如果說生成式人工智慧是2025年的主角，那麼2026年將屬於「代理型人工智慧」(agentic AI)。所謂的AI代理不僅僅能回答問題，更能自主地感知環境、設定目標、規劃路徑並執行任務。Deloitte預測，自主AI代理市場在2026年將達到約85億美元，並有望在2030年激增至350億美元。值得注意的是，如果企業能夠有效地進行「代理編排」（Agent Orchestration），即協調多個具備特定角色職能的代理人，市場潛力甚至可能再提升15%~30%，使2030年的總額達到450億美元。

然而，這種轉型的路徑充滿挑戰。《報告》指出，根據2025年的技術價值調查，雖然80%的企業領袖認為其組織在基礎自動化方面具備成熟能力，但僅有28%認為自己在AI代理領域做好了準備。這說明企業正處於從單一用途代理向多代理系統過渡的轉折點。在一個成熟的多代理系統中，不同的推理引擎可以無縫互動，自動解釋請求、設計工作流並委派任務。失敗的編排將導致資源浪費與安全風險，甚至有預測指出，到2027年，超過40%的代理型人工智慧項目可能會因為成本過高、擴張複雜或難以預見的風險而被取消。

此外，企業在推動代理型人工智慧時，必須考量「人類在迴路」（Human-in-the-loop）中的治理架構。隨著任務複雜度的提升，人類的角色將從操作者轉變為「代理主管」。在2026年，領先的企業將開始建立「自主性光譜」，根據任務的關鍵性決定人類是參與在流程中、負責監督（Human-on-the-loop），還是僅進行事後審計（Human-out-of-the-loop）。與此同時，為了實現跨平台的代理協作，互操作性協議將成為競爭焦點。目前，Google的A2A、Cisco領銜的AGNTCY以及Anthropic的MCP等協議正試圖確立市場標準。2026年將是這些協議走向收斂的一年，《報告》預估，最終僅有2到3種標準會脫穎而出，成為數位經濟的基礎設施。

企業軟體之變：SaaS與人工智慧代理的融合

代理型人工智慧的普及將徹底重塑軟體即服務（SaaS）的商業版圖。Deloitte預測，到2026年底，高達75%的組織將把其數位轉型預算的50%以上投入到人工智慧自動化領域。在這種環境下，傳統的SaaS應用程序將演化為一種「學習型實體工作流服務」的聯邦。這不僅僅是功能的增加，更是商業模式的根本顛覆。

首當其衝的是定價模式的變革。長久以來，SaaS是以「席位」（Seat-based）或訂閱制為核心，但當一個人工智慧代理能夠具備多個人的工作能力，且其執行路徑具備自主性與不確定性時，按人頭收費將不再符合價值交換的邏輯。在2026年，市場將出現大量的混合定價模式，結合「基於消耗」與「基於成果」的機制。根據市場研究，到2030年，至少40%的企業SaaS支出將轉向這類新型定價模式。這種轉變對企業的財務規劃與合規監測提出了極高要求，因為未來的軟體支出將變得極具波動性且與具體的業務產出緊密掛鉤。

此外，用戶界面（UI）也將經歷從「圖形化」到「對話化」與「診斷化」的過程。未來的用戶體驗將更多依賴自然語言指令，系統會自動將其轉化為一系列的API調用。更重要的是，由於代理具備自主性，當發生錯誤或異常決策時，系統必須提供「診斷性」功能，讓用戶能夠重構代理的決策過程。解釋性、可逆性與審計性將成為建立用戶信任、決定SaaS供應商競爭力的核心因素。

半導體供應鏈的脆弱性與地緣政治挑戰

《報告》提到，在追求極致算力的道路上，全球半導體供應鏈正變得前所未有的脆弱。除了極紫外光刻（EUV）等設備已受限多年，但Deloitte預測，到2026年，其他多項關鍵技術也將成為新的供應鏈瓶頸。這包括先進的蝕刻（Etching）技術、環繞式閘極電晶體（GAA）技術、電子設計自動化（EDA）軟體，以及使能先進人工智慧模型運行的權重與演算法工具。

地緣政治張力正在重塑全球晶片分工。美國與其盟友正進一步收緊針對次5奈米與次3奈米邏輯設計與製造的出口管制。這迫使未能獲得先進工具的地區轉向開發國內EDA能力，或利用舊有節點進行多重曝光等替代方案。這種做法雖然可行，但會帶來顯著的產能、成本與競爭力落差。預計到2026年，全球受貿易障礙影響的關鍵半導體技術（如EUV設備與高頻寬記憶體封裝工具）投資將高達300億美元，但這一數字與其所能牽動的3,000億美元人工智慧晶片市場相比，更顯得其戰略地位之關鍵。

此外，封裝技術已成為新的地緣政治博弈點。隨著晶片組與異質架構興起，如何在單個封裝內整合來自不同供應商、不同地區的裸晶，已不僅僅是技術問題，更是合規性挑戰。Deloitte預計，晶片組解決方案於2026年的年度收入將達到1,000億至1,100億美元。由於高頻寬記憶體（HBM）與邏輯晶片的共封裝（Co-packaging）地點將受到更嚴密的監控，封裝服務商將被迫提供更詳盡的數據披露，甚至觸發晶片設施向所謂的「友岸外包」或盟國轉移。

實體人工智慧與機器人：從科學幻想走向現代職場

在機器人領域，2026將被標記為「實體人工智慧」（Physical AI）的覺醒之年。過去，工業機器人的銷售額自2021起便一直停滯在每年50萬台左右。然而，Deloitte預測，隨著強大人工智慧模型與專業晶片的催化，該產業正邁向一個增長的拐點。到2026年底，全球工業機器人的累計裝機容量預計將達到550萬台。

這種成長的動力來自於視覺-語言-動作（VLA）模型的成熟。這類模型允許機器人不再僅僅依賴預設的代碼，而是能理解語意、感知物理環境並自主做出動作決策。一些技術領先的公司如NVIDIA、Boston Dynamics與Figure AI，正在利用這些模型賦予人型機器人更高的靈巧性與適應性。Deloitte估計，2026年的工業用人型機器人市場價值約在2.1億至2.7億美元之間，年出貨量可達15,000台。雖然這一數字仍屬早期，但它預示著2030之後，當技術成本進一步下降且數據質量瓶頸被打破時，機器人將大規模地滲透進智慧工廠、公共電力巡檢甚至醫療護理領域。

另一方面，無人機（UAV）也在朝全自主任務演進。人工智慧現在不僅能充當自動駕駛儀，更能引導無人機群進行集體決策，執行如跨區域高壓電線巡檢、精準農業噴灑或複雜環境下的災後救援。這種從「人工遙控」到「AI自主任務執行」的轉變，將極大地提升實體基礎設施的維護效率與安全性。

表1. 當前工業機器人與未來AI人型機器人的市場潛力；資料來源：Deloitte TMT Predictions 2026

媒體轉型：微短劇與視訊播客的全球狂潮

針對媒體產業，《報告》分析，媒體產業在2026正經歷一場深刻的「去中心化」革命。隨著內容供應的極度豐富，觀眾的注意力被進一步碎片化。在這種環境下，微短劇（Micro-series）應運而生，並迅速從亞洲席捲全球。這類每集僅需幾分鐘、專為移動端開發的連續劇，正成為數位娛樂的新寵。Deloitte預測，2026年應用內微短劇的收入增長將翻倍以上，達到78億美元。美國目前正引領此一增長，占全球收入的一半，但隨著印度、巴西等市場的崛起，此一比例將在2026年降至40%。

微短劇的流行在於其對「鉤子」（Hooks）的極致運用 — 每一集都以懸念結束，觸發觀眾的「求知衝動」。這類內容通常改編自網路小說，製作成本低且迭代迅速。利用生成式人工智慧工具，獨立工作室現在能以傳統片廠幾分之一的成本生產出高水準的視訊片段。這種數據驅動、快速反饋的模式，正迫使傳統的串流媒體巨頭如Netflix也開始嘗試垂直螢幕與短視訊功能，以爭奪年輕世代的眼球。

與此同時，播客也正式進入了「視訊優先」的時代。視訊播客（Vodcasts）正透過跨平台發布來提升參與度。Deloitte預測，到2026年，全球播客與視訊播客的廣告收入將達到約50億美元。視訊形式不僅讓觀眾能看到主持人的表情與肢體語言，增強了心理連繫，更為品牌提供了商標植入與導購的機會。數據顯示，觀看視訊播客的用戶消費的內容是僅聽音訊用戶的1.5倍。在印度、奈及利亞與巴西等新興市場，這種低門檻、高度本土化的內容型態正呈現爆炸式增長。

然而，這種視訊內容的激增也引發了嚴重的監管擔憂。隨著生成式視訊技術趨於完美，分辨「真實」與「合成」的難度倍增。美國於2026年可能因應人工智慧影音的潛在負面影響（如誤導資訊、深度偽造詐騙）而修改聯邦法規。具體而言，長期保護開放平台的美國《通訊規範法》第230條 （Communication Decency Act）可能面臨新的挑戰，而強制性的AI標籤與數位浮水印將成為社交平台的合規標準。如果平台無法建立有效的治理與標籤機制，公眾對媒體的信任可能會因「AI垃圾內容」的氾濫而徹底崩潰。

衛星連網的擴張與電信市場的成熟策略

在通訊領域，2026年標誌著低軌衛星（LEO）連網的大規模商用轉折。Deloitte預測，全球通訊衛星數量將增加至1.5萬至1.8顆，服務全球超過1,500萬名訂閱用戶。這場來自太空的寬頻革命，不僅由Starlink領頭，Amazon的Kuiper、中國的國網（Guowang）等也將在2026年密集發射。這將在某些新興市場引發直接競爭，衛星服務商可能跳過當地的電信運營商，以更低的價格直接向消費者提供服務 ¹。

另一個值得關注的趨勢是衛星直連設備（D2D）。雖然目前D2D主要提供的是低頻寬服務（如SOS緊急求救或簡訊），但相關的基礎設施投資預計在2026年將達到60億至80億美元。儘管目前的商業模式與變現途徑尚不明朗，但對於那些生活在地面網絡無法覆蓋的4%之四全球人口而言，這無疑是跨越數位鴻溝的希望。

在發達市場的地面行動網路方面，隨著技術進入成熟期，消費者對網路效能提升的感知正在下降。2026年將出現一個有趣的現象：運營商提供的「獎勵計劃」（如免費咖啡、禮券或串流媒體會員）對於用戶的重要性，將可能超過網路速度或延遲。數據顯示，在英國等市場，60%以上的用戶在過去一年中完全沒感覺到網路效能的提升。因此，電信商的競爭焦點將轉向非網路福利。這對於降低用戶流失至關重要，特別是針對更在乎「小確幸」而非「千兆速度」的Z世代與千禧世代 。

台灣產業的關鍵機遇與風險：OT資安與韌性

針對台灣的技術與產業生態，勤業眾信台灣高科技、媒體與電信產業負責人簡宏偉強調，台灣在2026年仍將是全球人工智慧與半導體供應鏈的中樞節點。然而，隨著人工智慧從雲端轉向實體製造環境，台灣企業面臨的挑戰也正在演變。特別是在「智慧製造」的進程中，企業的風險邊界正在擴大。

簡宏偉指出，人工智慧的實體化（Physical AI）意味著技術正深入滲透到生產現場的營運技術（OT）中。過去企業主要關注資訊技術（IT）的數位安全，但未來，如何在保證工廠運作不中斷的前提下，防範針對實體生產線的人工智慧驅動型攻擊，將成為核心議題。OT資安治理與營運韌性不僅是技術升級，更是台灣企業維持全球競爭力的基礎。此外，隨著各國對技術主權與出口管制的日益重視，台灣半導體產業必須在高度不確定的地緣政治環境中，靈活調整產能配置與合規策略，確保其在供應鏈重塑過程中的主導地位。

總結：2026年，技術理想與現實的深度融合

總結而言，2026年全球TMT產業將進入一個更為深水區的發展階段。人工智慧不再僅僅是實驗室中的神奇代碼，它正在透過枯燥、繁瑣但至關重要的基礎設施建設，無縫地嵌入到人類的搜尋行為、企業的工作流、實體的製造流程乃至全球的通訊網絡中。這種變革的實質是技術的「工業化」與「背景化」。

對於企業與決策者而言，2026年的致勝關鍵將不在於追求最新、最大的模型，而在於對技術價值的深度挖掘與治理 — 包括如何編排日益複雜的人工智慧代理生態、如何應對定價模式的根本轉向、如何在全球算力主權與出口管制交織的網絡中尋求彈性，以及如何利用非技術性手段（如用戶獎勵）在趨於飽和的連網市場中維持增長。科技、媒體與電信產業正以前所未有的深度「吞噬」世界，而唯有能將人工智慧的宏大承諾轉化為紮實企業產出的組織，方能領跑下一個10年。

參考資料：

1. “TMT Predictions 2026: The AI gap narrows but persists〞, Deloitte Center for Technology, Media & Telecommunications, 18 November 2025

2. AI 代理與算力主權 定義2026全球TMT產業新賽道, 勤業眾信：2026年四大AI趨勢 加速產業建構與轉型，勤業眾信，2025／12／23

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