NVIDIA逐步推進800V HVDC Power Rack方案，VR200世代仍以In Rack PSU為主，Rubin Ultra起才將大量採用；與此同時，北美資料中心因電網與設備交期瓶頸，建置進度面臨遞延風險。
AI應用由訓練轉向推論與Agentic AI，推動Server CPU由輔助元件升級為核心調度樞紐，ARM與x86架構同步受惠，全球Server CPU市場將迎來AI驅動的新一輪成長週期。
2026年是AI資料中心光互連由導入轉量產的分水嶺。真正放量不在Scale Out的CPO交換機，而在GPU scale-up；競爭也從PIC代工，升級為PIC、EIC、封裝、雷射與耦光整合的光引擎平台之爭。量產勝負取決於良率、可維修連接器、InP/CW雷射供應與生態卡位。
AI server需求受Hyperscale及Agentic AI推論應用驅動，預期未來年均成長近兩成，帶動CSP整櫃式方案及自研ASIC放量，並推升Rack Power與資料中心建置規模，惟電網瓶頸與政治風險為主要挑戰。
北美主要CSP業者於最新財報全面上修今年Capex指引，反應AI基礎設施投資已成長期戰略核心，將持續推升全球AI伺服器與資料中心建置動能，並帶動液冷與HVDC等關鍵零組件需求顯著擴張。
該產品結合TrendForce針對AI市場供應鏈的長期調研基礎，延伸針對最具成長力的雲端服務供應商 (CSP)AI server中長期預估、全球資料中心建置分布、重要AI 基礎設施包含Power, Thermal和Networking等提供更全面性的趨勢預測觀察。
NVIDIA 透過鉅額投資 Lumentum 與 Coherent，鎖定 InP 雷射與高功率 CW 光源產能，將供應鏈風險由模組端上移至核心光學元件。隨著台積電矽光平台與台廠封測技術成熟，CPO 在 800G/1.6T 乃至 3.2T 世代中，將成為高功率交換器與高密度 AI 機櫃的關鍵互連選項。預計未來幾年 CPO 滲透率將隨光源供給穩定度與資本開支節奏而變化，成為推動 AI 算力架構擴張的關鍵節點。
Google 透過 TPU v7/v8、Ironwood 機櫃及 Apollo OCS 建立一體化架構，將算力單位由單機提升至機櫃級。此轉向使 800G 以上光模組於 2026 年滲透率逾 60%，成為剛需。供應鏈核心轉向雷射晶片與 MEMS 產能，決策者應同步追蹤TPU/GPU與高速光模組滲透率以判讀算力景氣。
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