近 500 家 AI 企業湧入杭州：GDTE 2026 從數位貿易展變身 AI 全產業鏈競技場

第五屆全球數字貿易博覽會（Global Digital Trade Expo，GDTE 2026）將於 2026 年 9 月 23 日至 27 日在中國杭州大會展中心舉行。今年與過往最大的不同，是人工智慧不再只是數位貿易中的其中一項技術，而幾乎成為整場展覽的主軸。

根據主辦單位公布的最新資訊，本屆 GDTE 以「在數貿會遇見 AI 未來」為年度主題，展覽總面積超過 17 萬平方公尺，目前已有超過 1,600 家企業確認參展，其中國際企業占比約 20%。參展陣容包括 Apple、Amazon、Google，以及 Siemens、Roche 等跨國企業，也包括 ByteDance、中興通訊、之江實驗室、達摩院、浙江大學與西湖大學等科技企業及研究機構。

真正值得注意的數字則是另一個：接近 500 家人工智慧企業將集中出現在今年的展場。

這使 GDTE 2026 不再只是傳統意義上的跨境電商或數位服務展覽，而逐漸變成一個從底層算力一路延伸到終端產品的 AI 全產業鏈展示場。

今年的 AI Future 人工智慧展區將圍繞四個主要方向展開：算力底座、主流模型、產業應用與智慧硬體。換句話說，觀眾看到的不只是生成式 AI 軟體或聊天機器人，而可能是一條完整的 AI 技術供應鏈：從晶片與資料中心開始，經過模型訓練與推論，再進入企業軟體、機器人、智慧終端與各種實際產業場景。

這種變化，也反映目前 AI 產業正在發生的一個重要轉折。

過去幾年的大型 AI 活動，市場焦點往往放在模型本身，例如參數規模、推論能力、多模態、Context Window 或 Benchmark 成績。但當模型能力逐漸商品化之後，企業真正需要解決的問題開始往上下游擴散：模型要在哪裡運算？需要多少 GPU？資料中心電力從哪裡來？推論成本能否下降？模型如何接入企業資料？最後又能不能產生真正可以被企業採購的產品？

GDTE 2026 的展覽結構，某種程度上正好把這條產業鏈攤在同一個展場裡。

尤其對半導體產業而言，今年 GDTE 已經不只是間接談論 AI 晶片。

官方在人工智慧展區中首次設立「數貿・芯場景」集成電路應用生態展，展示範圍直接涵蓋高算力晶片、核心器件、產業應用與科技創新服務。官方甚至以「從晶片架構授權，到萬卡規模算力集群；從 AI 伺服器供電，到封裝製程檢測」形容今年的展示內容。

這代表半導體第一次非常明確地被放進 GDTE 所描繪的數位貿易供應鏈裡。

原因其實並不難理解。AI 模型可以透過網路跨境提供服務，但支撐模型運作的 GPU、AI Accelerator、高速互連、電源管理晶片、HBM、伺服器、液冷系統與資料中心基礎設施，本身也正在形成龐大的全球貿易市場。

換句話說，AI Export 已經不再只是把一套軟體賣到海外，而可能是一整套 Infrastructure Stack 的輸出。

例如一個國家或企業希望建立自己的生成式 AI 服務，背後需求可能同時包括 AI Server、GPU Cluster、Networking、Storage、Power Infrastructure、Cooling System、Model、Inference Platform，甚至資料治理與資安系統。

因此，當 GDTE 把「模型＋算力＋電力」放在同一條出海鏈路上時，其實反映的正是 AI 產業逐漸由單一產品轉向系統級輸出的現象。

而另一組數字，更能說明 AI 已開始從展覽概念真正轉化為交易需求。

截至目前，GDTE 2026 已有接近 1 萬名國際採購商報名，較去年同期增加近 50%；預籌國際採購訂單超過 9.4 億美元，年增 47%。其中 AI 相關訂單占全部預籌訂單的 53%。

也就是說，光以目前主辦單位掌握的潛在採購需求計算，AI 已經占據過半比例。

更值得觀察的是需求內容。官方指出，AI 技術應用、資料中心以及 AI 智慧終端等類別的採購需求，年增幅均超過 50%。

這個組合透露的訊號，比單純的「AI 訂單增加」更有意思。

AI Application 代表企業開始購買真正能部署的應用；Data Center 代表市場仍在大量增加底層運算能力；AI Terminal 則代表人工智慧開始向手機、PC、機器人、智慧裝置與 Edge Device 擴散。

三者同時快速成長，意味著目前 AI 市場並沒有只集中在大型語言模型，而是在形成從雲端算力到終端設備的多層產業結構。

這也是為什麼 GDTE 2026 對晶片產業具有觀察價值。

如果 AI 訂單持續從單純模型服務向資料中心與智慧終端擴張，背後就會直接帶動 GPU、AI ASIC、CPU、HBM、高速網路、Power Semiconductor、PMIC、Storage、先進封裝以及伺服器供應鏈需求。

一套 AI 系統最終仍然必須落在實體硬體上。

因此從半導體角度來看，GDTE 展示的不只是「AI 有多少新應用」，而是 AI 商業需求究竟開始往供應鏈的哪些環節流動。

此外，今年 GDTE 還採用「1+6+1」展覽架構，包括一個數貿主題展館，以及絲路電商、人工智慧、數智出行、數智文娛、數智醫療、數智空間六大特色產業展區，以及一個數貿創新融合展區。

人工智慧因此並不是被單獨隔離在 AI 展館內，而會向交通、娛樂、醫療與智慧空間等領域滲透。

這也更接近真正的 AI 商業化模式。

未來真正龐大的 AI 市場，可能並不是每家公司都出售自己的 Foundation Model，而是 AI 變成像網路、雲端運算或電力一樣的底層能力，藏在醫療設備、車輛、工廠、企業軟體、遊戲、機器人與消費電子產品之中。

因此，GDTE 2026 最值得觀察的問題可能已經不是「哪一家公司的模型最強」，而是「哪些 AI 技術已經開始有人願意付錢採購」。

從目前公布的資料來看，答案逐漸指向三個方向：算力基礎設施、可以直接落地的 AI 應用，以及具備 AI 能力的智慧終端。

這也讓今年的 GDTE 出現一個相當有趣的產業定位轉變。

過去科技展覽常負責展示 Future Technology，而貿易展負責尋找 Buyer；GDTE 2026 則試圖把兩者合併：讓 AI 技術不只『可以展示』，還必須『可以交易』。

主辦方甚至直接把今年展覽理念定義為「可觸達、可互動、可交易」。

對整個 AI 產業而言，這可能也是下一階段競爭的重要關鍵。

當模型能力差距逐漸縮小，真正決定企業能否把 AI 變成生意的，將不只是 Benchmark，而是能否建立穩定算力、控制部署成本、取得資料、整合硬體、完成產業導入，最後形成可以被客戶採購的完整 Solution。

從 GPU 到資料中心，從 AI 模型到機器人，再從智慧終端到跨境訂單，GDTE 2026 正好提供了一個觀察 AI 從技術競賽進入商業化階段的巨大縮影。

距離 9 月 23 日正式開幕仍有約三週，更多參展企業、首發產品與 AI 硬體預計還會陸續公開。對半導體與 AI 產業觀察者而言，今年真正值得追蹤的可能不是某一場 Keynote，而是展場上到底出現哪些產品，已經從 Demo 走到了 Purchase Order。

Tech English 專有名詞：

1. Computing Infrastructure｜算力基礎設施：支撐 AI 模型訓練與推論的硬體與系統環境，包括 GPU、AI 加速器、伺服器、高速網路、儲存設備、資料中心電力與散熱系統等。

2. AI Accelerator｜AI 加速器：專門針對神經網路與矩陣運算最佳化的處理器，例如 GPU、NPU 或各種 AI ASIC，用來提高模型訓練與推論效率。

3. GPU Cluster｜GPU 算力叢集：由大量 GPU 伺服器透過高速網路連接形成的運算系統，大型 AI 模型通常需要數百、數千甚至更多 GPU 協同運作。

4. Inference｜AI 推論：訓練完成的 AI 模型接收新資料並產生答案或預測結果的過程。模型真正部署給使用者之後，大部分運算成本通常來自推論階段。

5. Foundation Model｜基礎模型：使用大量資料預先訓練、可以再延伸到多種任務的大型 AI 模型，例如大型語言模型與多模態模型，是許多生成式 AI 應用的底層核心。

6. Edge AI｜邊緣人工智慧：讓 AI 模型直接在手機、PC、車輛、攝影機、機器人或其他終端設備上執行，而不是把所有資料送到雲端運算，可降低延遲、頻寬需求並改善部分隱私問題。