眺望2021年資通訊產業的趨勢，與新冠疫情的動態息息相關。資策會MIC資深產業顧問洪春暉表示，直到2021年1、2月，疫情對供應鏈的影響仍未減弱。就整體環境而言，疫情加速各行業的數位轉型速度，並在技術環境方面引發多元疊代並進的現象。同時，智慧平台與聯網裝置的增加，亦提升企業對資安管理的需求。
MIC產業顧問兼副主任勵秀玲則提及，在半導體方面，影響2021年趨勢的四大因素分別是與疫情共處，將遠距工作/學習的模式融入生活，供應鏈也因為歷經疫情衝擊，提升風險管理能力。其二是美中科技戰下，美國以降低對海外供應鏈的依賴及維持科技霸權為核心，開發新的供應鏈戰略，全球也出現技術競賽。接著當企業經營受到疫情影響，便會加倍重視營運的彈性應變能力。第三點是技術/架構創新，供應商開發客戶行為變化分析工具，同時營運布局朝向依照需求提供雲端服務的模式。最後則是廠商間的併購和聯盟，如2020年NVIDIA併購Arm、超微(AMD)併購賽靈思(Xilinx)，皆影響產業內的布局狀況。
就總體環境而言，勵秀玲說明，中國的科技自主創新是2021年產業趨勢的觀察重點之一。為應對美國的科技防堵，中國將研發重心放在科技創新，帶動中國朝向量子AI及半導體領域發展。而中國在半導體的布局鎖定內需市場，包含5G通訊、工業物聯網、新能源汽車等新興基礎建設，期待能夠在國際技術競賽中彎道超車。
供應鏈方面，疫情造成斷鏈的經驗，使得品牌業者開始建立供應鏈控制平台，並且透過數據分析備貨需求，避免營運再次受到重大外部衝擊影響。此外，許多雲端服務商開始關注邊緣運算，如亞馬遜(Amazon)將雲端處理晶片導入終端產品Alexa中，由廠商擴展雲端服務的布局，可觀察到2021年將是雲端服務的收割期。而AI從雲端進入邊緣運算，須要滿足三個要件。一是雲端AI平台發展成熟，二是機器學習微型化，三則是Edge AI晶片的成熟度，以上條件都能加速AI邊緣運算的發展。
在疫情及AI技術成熟的狀態下，醫療產業的數位轉型成果亮眼。數據的加速整合會影響智慧醫療的發展速度。尤其AI技術可以達成醫療輔助功能，未來可能朝向聯邦式學習的方向邁進，讓資料在維護個人隱私的前提下，透過模型分享兼顧AI模型品質。
綜觀2021年的產業趨勢，疫情仍是一大影響因素，然而相比疫情發生初期對供應鏈的衝擊，企業已經提升彈性應對能力。另外，疫情的遠距活動大幅增加數位轉型動能，數據分析及雲端服務已成為供應商普遍採用的技術，AI也在醫療中發揮其效益。
