AI 服务器需求激增

随着生成式 AI 技术的爆发式增长，AI 服务器作为智能时代的基础设施，正经历着前所未有的需求井喷。根据 Gartner 最新数据，2024 年全球 AI 服务器市场支出同比激增 184%，浪潮信息以 11.3% 的市占率稳居全球前列，而戴尔、超微电脑等国际巨头也在财报中多次提及 AI 服务器对业绩的强劲拉动。

在慕尼黑电子展的展区里，立讯精密的工程师展示着支持 224Gbps 高速连接的 AI 服务器背板，这只是 AI 算力需求爆发的冰山一角。2024 年，全球 AI 服务器出货量突破 120 万台，预计到 2026 年将增至 236.9 万台，年复合增长率达 25%。这种增长不仅源于超大规模云服务商的资本开支扩张 —— 微软、谷歌等企业 2024 年在 AI 服务器上的投入同比增长 105%，更来自金融、医疗、制造等传统行业的智能化转型。

大模型迭代速度的加快，成为市场裂变的核心动力。百川智能创始人王小川透露，其大模型保持每月一次数据迭代，这种高频更新直接催生出对高端 AI 服务器的迫切需求。如今，单台服务器搭载的 GPU 数量已从 4 张飙升至 10 张，支持 8 卡配置的机型订单量占比超过 60%。安擎计算机相关负责人表示，尽管 2023 年 AI 服务器销售台数略有下降，但订单金额却逆势增长，印证了市场需求从 “量” 到 “质” 的转变。

在深圳某服务器工厂的产线上，工人们正为英伟达 GB300 NVL72 服务器进行最后的调试。这款搭载 Blackwell Ultra GPU 的设备，单台算力峰值达 1.2 exaFLOPS，专为大模型训练设计。但技术突破不仅限于硬件层面，浪潮信息通过全栈 AI 创新，将服务器能效比提升 40%，其元脑服务器出货量突破百万台，增速居全球前五厂商之首。

生态构建成为竞争的新维度。联想与沐曦联合推出的 DeepSeek 一体机，通过国产 GPU 与自主算法的协同优化，在医疗、教育等领域实现千台级部署。这种软硬一体化方案，不仅降低了行业用户的 AI 使用门槛，更在 64 并发测试中实现吞吐率超 1500 tokens/s，性能超越部分国际竞品。而在开源社区，DeepSeek V3 模型的开源版本已吸引超千家企业适配，形成 “模型 – 芯片 – 服务器” 的完整生态闭环。

在英伟达 GPU 主导的市场格局下，国产芯片厂商正试图打破垄断。寒武纪、燧原科技等企业推出的训推一体芯片，已在部分场景中实现性能对标。但生态适配的难题依然存在 —— 全球 90% 的 AI 工程师仍依赖英伟达 CUDA 架构，国产 GPU 的适配开发周期普遍长达 6-12 个月。某头部 AI 公司技术负责人坦言：“我们不缺算力硬件，缺的是能让算法高效运行的软件生态。”

这种困境倒逼出创新模式。鸿博股份通过英伟达服务器租赁模式，将算力部署周期压缩至两周内，客户覆盖百川智能等大模型厂商。而在智算中心建设热潮中，全国已建成 30 余个超大型算力枢纽，通过液冷、光伏等技术实现绿色算力供应。工业富联则在 800G 光模块领域取得突破，其高速交换机产品已进入北美 Tier-1 客户供应链。

尽管市场前景广阔，但隐忧已现。高盛下调 2025 年机架级 AI 服务器出货预期，指出产品转型期可能带来供应链波动。同时，超微电脑等厂商面临利润率压力，AI 服务器业务的毛利率同比下降 3 个百分点。更深层的挑战来自技术路径的不确定性 —— 随着量子计算、存算一体等新技术的涌现，现有服务器架构可能面临颠覆性冲击。