以下段落將分別介紹 2026年Frost & Sullivan 於資通訊領域中，評選出五項預期在未來數年內將對社會帶來深遠影響之新興技術：

一、新雲端
(一) 技術定義
新雲端(NeoCloud)係指透過分散式基礎設施整合、AI導向管理與雲端資源調度，以及邊緣運算所建構之新世代雲端運算架構，可提供較傳統雲端技術更低延遲、更高擴展性，以及更適合AI工作負載之雲端運算解決方案。其架構以圖形處理器(Graphics Processing Unit, GPU)為核心，並透過NVLink與InfiniBand等高速互連技術，實現GPU間之直接通訊，進而大幅提升AI訓練效能。其優勢包括可直接使用實體設備(bare metal)，避免虛擬化所造成之效能損耗，並提供GPU彈性租用與透明計價機制，以及內建Kubernetes與PyTorch等常用AI管理與訓練工具，使企業可將部署時間由傳統數週大幅縮短，快速完成大規模GPU運算資源之建置。

(二) 發展概況
全球市場於2024至2025年間已吸引約530億美元投資。美國Lambda完成15億美元融資，以建置AI工廠；印度Neysa獲得高達12億美元融資，成為印度具代表性的AI基礎設施投資案。專利方面，2023至2025年間全球共發布992件專利，其中美國占61.69%，主要聚焦於GPU工作負載調度、資源編排、高速GPU互連等技術領域。其中，Meta以173件專利居首，Intel、Sony、Dell與NVIDIA等企業亦位居前列。另一方面，各國政府亦積極推動主權AI發展，例如印度宣布投入最高1,600億美元建置資料中心，並提供外國雲端業者至2047年的租稅優惠；中東地區則透過主權AI政策，降低對海外大型雲端服務之依賴。

(三) 創新案例
Anthropic與Fluidstack於2025年宣布合作，將於德州與紐約建置AI最佳化資料中心設施，以支援Claude模型之高強度訓練與推論需求。另外，CoreWeave與OpenAI於2025年簽署65億美元之基礎設施合作協議，使雙方合作總額提升至224億美元，主要用於提供AI模型訓練與推論所需之專用雲端運算資源。

(四) 未來展望
Frost & Sullivan預估，新雲端市場規模將由2026年456.6億美元成長至2030年1,277.4億美元，年均複合成長率為40.9%。其發展大致可分為三個階段：自2026年起，重點將放在加速擴充AI基礎設施規模，並擴大NVLink、InfiniBand及GPU-direct等高速互連技術之應用；2027至2028年間，隨AI多元應用擴展及數位主權需求升高，新雲端將由單純GPU基礎設施進一步演進為整合型AI平台；至2029至2030年，企業將進入大規模部署階段，新雲端亦將朝向更成熟之AI超級運算環境發展。整體而言，新雲端技術正逐步改變資訊與通訊科技、金融、醫療及製造等產業，其應用涵蓋詐欺偵測、AI輔助醫療診斷、推薦引擎最佳化及物流優化等，並成為高效能AI運算之重要基礎。

二、小型語言模型
(一) 技術定義
小型語言模型(Small Language Models, SLMs)之參數規模遠小於大型語言模型(Large Language Models, LLMs)，係針對特定語言任務進行最佳化設計之精簡模型，其運算需求較低，適用於行動裝置、邊緣系統及離線環境，並可有效執行文字生成、摘要、翻譯與問答等任務。

(二) 發展概況
北美與亞太地區為SLMs發展較為快速之區域，且主要由新創企業及大型科技公司所推動。新創企業多聚焦於開發具成本效益之解決方案，並在邊緣運算與企業端部署方面持續取得進展。大型企業則透過雲端平台與AI生態系整合強化其市場布局，例如微軟(Microsoft)透過Azure提供多元SLMs相關服務，並結合既有AI合作體系提升應用落地能力；同時，NVIDIA所開發之推論加速技術亦有助於提升SLMs在實務應用上的效能與可行性。

在專利發展方面，SLMs相關技術主要集中於基礎模型設計、演算法優化、模型壓縮，以及特定應用場域之導入。全球近三年累計已超過6萬件相關專利，其中美國約占六成，顯示其於模型架構與核心技術領域具領先地位。此外，國際間亦持續推動跨域合作，例如微軟推動AI快速部署相關計畫，以協助企業導入實用AI應用；三星(Samsung)與Google合作，將Gemini模型導入Galaxy裝置，強化終端裝置之AI能力。

(三) 創新案例
SLMs已逐步應用於醫療與製造等領域。例如，IBM將小型語言模型應用於醫療相關服務，開發患者協助與資訊處理工具，以提升醫療服務效率；在製造領域，相關技術亦被應用於設備資料分析與預測性維護，以提升生產效率並降低營運成本。

(四) 未來展望
SLMs在醫療保健、快速消費品、海洋導航、製造及金融等領域具備廣泛應用潛力。自2026年起，SLMs將持續拓展於邊緣應用場域；至2027至2028年間，SLMs與LLMs之混合架構將逐步成熟，促進推理能力與多模態應用發展；至2030年前後，具備更高自主調整能力之模型型態亦有望出現，使邊緣環境中之高階AI應用更加普及。整體而言，SLMs將於數位轉型過程中扮演關鍵角色，並推動多元AI應用之落實。

三、空間雲
(一) 技術定義
空間雲(Spatial Cloud)係為支援擴增實境(Augmented Reality, AR)、虛擬實境(Virtual Reality, VR)與延展實境(Extended Reality, XR)等技術之大規模部署所發展之空間運算雲端基礎設施。相較於傳統資料存取與應用模式，空間雲更強調即時三維(3D)運算、位置感知能力與高度互動性。其在技術上具備降低延遲、強化資料安全與隱私保護、支援多用戶即時互動，以及提升硬體運算效率等特性，使使用者得以獲得更具沉浸感之體驗。

(二) 發展概況
空間雲於北美與亞太地區持續快速發展，2024至2025年間已投入約224億美元於AR/VR雲端平台研發、次世代AR裝置之雲端整合，以及企業XR應用相關基礎設施建設。Meta與Magic Leap等企業積極布局此一領域。專利方面，近三年已累積約510件，主要聚焦於低延遲沉浸式體驗相關之關鍵技術。

此外，微軟(Microsoft)、Meta與NVIDIA等企業亦持續推動空間雲技術研發與測試計畫，發展重點包括持久化空間定位(persistent anchoring)、跨裝置同步，以及兼顧隱私保護之混合顯示技術。同時，美國國防數位相關計畫與亞太地區智慧城市建設，亦為空間雲發展提供重要應用場域與推動動能。

(三) 創新案例
微軟之Azure Spatial Anchors服務提供持久化空間定位功能，並結合邊緣與雲端運算能力，支援跨裝置之空間資訊同步，為企業與消費者提供一致且連續之AR/VR/XR體驗，已應用於製造與醫療保健等領域。另外。Niantic所推出之Lightship VPS(Visual Positioning System)平台，透過即時定位與空間對齊技術，支援多用戶於同一實體場域進行互動與內容共享，廣泛應用於遊戲及零售等場景。

(四) 未來展望
隨著空間雲生態系逐步建立，市場發展動能預期將持續提升，並可分為三個階段。首先，自2026年起，企業將逐步導入持久化空間定位(persistent anchoring)與邊緣—雲端協同運算(edge-cloud offloading)機制，以提升運算效率與能源使用效益。其次，於2027至2028年間，發展重點將轉向多用戶即時同步與生成式人工智慧(Generative Artificial Intelligence, GenAI)之整合，推動全球尺度之即時共定位與生成式地理空間應用。最後，至2029至2030年，空間雲將朝向持久性空間網路與完整生態系整合發展，並進一步促進共享虛擬環境之普及，並與次世代通訊技術(如6G)形成更緊密之整合關係。


四、認知感知原生網路
(一) 技術定義
認知感知原生網路(Cognitive Sensing-Native Networks, CSN)係指將通訊與環境感知能力整合於同一網路架構之智慧型系統，可同步蒐集、解析並回應周遭環境資訊，支援即時決策與自適應最佳化。此類技術預期將成為智慧基礎設施、6G通訊及次世代應用發展之重要基礎。

(二) 發展概況
CSN目前已逐步進入產業試驗與標準發展階段，在電信設備商、晶片業者及政府6G相關計畫共同推動下，於亞太、北美與歐洲形成多元並進之研發布局。資金主要投入於通訊與感知整合之測試平台、旗艦型計畫及商業化應用發展。

在專利與技術發展方面，重點集中於通訊與感知整合之雙功能波形(dual-functional waveform)、提升訊號處理能力之多輸入多輸出感測(MIMO sensing)、可重構智慧表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)之波束控制技術，以及結合人工智慧之訊號辨識與解析等關鍵領域。整體而言，相關技術正由概念驗證逐步邁向系統化部署與應用落地。

(三) 創新案例
高通(Qualcomm)透過整合大規模多輸入多輸出(Giga-MIMO)與子頻全雙工(sub-band full duplex)技術，使基地台在進行資料傳輸之同時，亦可執行環境感知功能，顯示既有通訊設備經升級後具備轉型為智慧節點之潛力。另愛立信(Ericsson)結合歐洲6G研究計畫，持續推動整合感知與通訊(Integrated Sensing and Communication, ISAC)架構發展，並結合光子技術與數位孿生(Digital Twin)，以強化即時環境建模與高解析度空間感知能力。

(四) 未來展望
CSN將依技術成熟度與商業化進程，從雙功能波形等關鍵技術驗證階段，逐步演進為整合邊緣運算之感知型網路架構。自2026年起，將著重於基礎架構驗證與初期應用部署；於2027至2028年間，重點將轉向多場景下即時感知能力與資源調度機制之強化；至2029至2030年，則預期建立具高解析度空間感知能力之次世代智慧網路。整體而言，隨著技術成熟與應用驗證推進，結合人工智慧與邊緣運算之CSN將有助於提升即時感知能力、網路安全性與整體運作效率。

五、高空平台基地台
(一) 技術定義
高空平台基地台(High-Altitude Platform Stations, HAPS)係指利用飛船或無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)等具長時間滯空能力之準靜止高空載具，於約離地20至50公里之平流層執行通訊、感測與資料中繼任務之系統。HAPS介於地面通訊網路與衛星系統之間，具備低延遲、部署彈性高及成本相對較低等特性，適用於偏遠地區或災害情境下之通訊服務補充。

(二) 發展概況
HAPS於日本、北美與歐洲，在電信業者、航太產業與政府機構共同推動下，已由概念驗證逐步邁向商業部署階段，發展重點包括偏遠地區通訊覆蓋、災害復原能力，以及非地面網路(Non-Terrestrial Network, NTN)之整合應用。

在技術與專利布局方面，主要聚焦於平流層平台設計、偽衛星(Pseudo-Satellite)、波束控制、干擾抑制、移動管理及站位維持(station-keeping)等關鍵技術。整體而言，HAPS已逐步發展為具備部署與商用潛力之空中基礎設施，並成為5G/6G NTN架構中的重要組成。

(三) 創新案例
SoftBank與Sceye合作投資以氦氣浮力為基礎之高空平台，應用於氣候監測與緊急通訊，推動HAPS於災害韌性與環境感知領域之應用。另外，NTT Docomo、AALTO與Airbus之合作聯盟，整合電信與航太技術能力，加速HAPS商業化發展，並推動手機直連之空中通訊服務，以補足通訊覆蓋不足地區之寬頻需求。

(四) 未來展望
HAPS正朝向近太空長時間運行、整合5G通訊，以及補強「最後一哩」寬頻連接等方向發展。於2026年，發展重點在於提供偏遠地區寬頻連接，並支援情報、監視與偵察(Intelligence, Surveillance, and Reconnaissance, ISR)任務及災害應變應用。至2027至2028年間，將進一步整合5G高空基地台與地面網路傳輸系統，並搭載多元感測設備以強化ISR任務能力，同時提升太陽能續航能力。至2029至2030年，HAPS預期將結合6G通訊、ISR及地球觀測服務，逐步發展為模組化之資料服務(Data-as-a-Service)平台。