随着全球智慧化应用快速扩张，IoT 半导体市场正迎来一波重要变革。产业调查发现，2026 年後的 IoT 晶片将以三大技术路线为核心：模组化设计、支援 chiplet 架构与采用开放指令集 RISC-V，同时整合更强大的 Edge AI 能力。这些趋势不仅将改变 IoT 装置的性能与成本结构，也将重新定义晶片设计、封装与生态系发展。

首先，模组化晶片设计成为 IoT 半导体的关键方向。过去 IoT 晶片多采 SoC 整合架构，将 MCU、记忆体、感测与通讯模组封装在同一晶粒中。然而，随着应用场景急速扩张，包括智慧城市、车用电子、工业 IoT、医疗感测与智能家居等，多样化需求使单一 SoC 设计难以完全涵盖。模组化架构有助晶片设计商以更低成本、更快速度客制功能，形成更具弹性的产品组合。

在此基础上，chiplet 架构的导入被视为 IoT 晶片的重大进化。chiplet 原先多被认为是高阶运算晶片（例如伺服器 CPU、AI 加速器、HBM 堆叠）才需要的技术，但随着先进封装成本降低与暂新的设计工具成熟，越?越多 IoT 设计商开始以 chiplet 方式打造差异化产品。透过将通讯（Wi-Fi、BLE、NB-IoT）、感测控制、低功耗 AI 加速器等功能拆成多个小晶粒，再以 2.5D／3D 封装整合，可以大幅降低设计成本，同时改善良率，也让 IoT 装置更容易因应不同垂直市场需求。

第三项关键趋势则是 RISC-V 的快速崛起。作为开放式指令集架构（ISA），RISC-V 在 IoT 产业具备天然优势，例如高度可客制化、低功耗、高弹性与低授权成本。随着全球对地缘风险与供应链自主性的重视提高，晶片设计商愈来愈愿意从传统架构（例如 ARM）部分转向 RISC-V，尤其在边缘感测器、智慧家庭、工控装置与可穿戴设备领域，可??成为市场主流之一。

最受瞩目的则是 Edge AI 的全面导入。随着生成式 AI 普及、感测器数量急速增加，将 AI 推论能力下放至 IoT 装置已成不可逆趋势。未来 IoT 晶片将不再只是单纯的资料采集端，而是具备本地分析、事件判断与即时回应能力，能在无需云端连线情况下运作。这对减少延迟、保障隐私、降低频宽使用具有重大价值。Edge AI 的导入也意味 IoT 晶片需要更强的 NPU、ML 加速器或微型 Tensor Engine，同时需依赖更高效能的封装与散热设计。