根據經濟部統計顯示，8月工業生產指數年增23.47%，製造業增加24.61%；其中電子零組件業年增21.68%，積體電路增加24.24%，電腦、電子產品及光學製品業更年增95.72%。主要動能來自AI與雲端資料服務需求，帶動伺服器、交換器、SSD及半導體相關設備增產。
AI需求對科技供應鏈的影響正在跨出GPU、HBM與伺服器。台灣最新製造業數據顯示，AI基礎設施建置除了推升伺服器與交換器產量，同步帶動半導體檢測、自動測試及相關機械設備，顯示AI資本支出（AI Capex）正由第一圈電子零組件向設備、電力與散熱等第二圈基礎設施擴散。
AI基礎設施建置帶動半導體檢測、自動測試及相關機械設備，而 AI資本支出正由第一圈電子零組件向設備、電力與散熱等第二圈基礎設施擴散。
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真正值得注意的是AI資本支出的外溢路徑。第一圈由GPU／ASIC、HBM、PCB與AI 伺服器構成；當伺服器出貨增加，第二圈需求會向Switch、Inspection、ATE與自動化設備擴張；再往外則進入變壓器、UPS、儲能系統（EES）、高壓直流輸電（HVDC）、液冷、常閉式設備（CDU）及資料中心廠務工程。
其中電力與散熱正在快速提高技術門檻。隨新一代Rack-scale AI系統功率從數十kW向數百kW發展，傳統風冷與低壓供電架構愈來愈難支撐高密度GPU。產業因而加速導入直接液冷、CDU及高壓直流供電，讓資料中心設計從IT 設備問題變成電力+ 火力+ 設施的系統工程。
半導體端也出現相同效應。AI晶片與HBM擴產需要更多曝光、蝕刻、量測、測試、自動搬運及廠務設備，使AI需求沿著晶片→伺服器→設備→基礎設施而逐層向外傳導。
而今AI供應鏈觀察的指標已然改變了。台灣科技產業除了GPU與AI Server出貨，未來更應追蹤半導體設備訂單、變壓器交期、液冷滲透率、資料中心的功率容量與HVDC導入速度，進而更加了解市場導向，而今AI基建競爭正在從「算力設備」擴大為「支撐算力運轉的整套工業基礎設施」。
