人工智能作為引領(lǐng)新一輪科技革命和產(chǎn)業(yè)變革的戰(zhàn)略性技術(shù)，其發(fā)展高度依賴于算力這一核心基礎(chǔ)設(shè)施。AI服務(wù)器作為專為人工智能訓(xùn)練和推理任務(wù)設(shè)計(jì)的高性能計(jì)算單元，已成為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代的“發(fā)動(dòng)機(jī)”。

核心發(fā)現(xiàn)與關(guān)鍵數(shù)據(jù)：

中國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)正經(jīng)歷爆發(fā)式增長(zhǎng)。根據(jù)中研普華產(chǎn)業(yè)研究院《2025-2030年中國(guó)AI服務(wù)器行業(yè)全景調(diào)研與投資戰(zhàn)略前瞻報(bào)告》預(yù)計(jì)在未來(lái)五年，隨著大模型競(jìng)賽的持續(xù)、行業(yè)應(yīng)用的深度落地以及國(guó)家政策的強(qiáng)力助推。

最主要機(jī)遇與挑戰(zhàn)：

主要機(jī)遇：

① “人工智能+”國(guó)家戰(zhàn)略帶來(lái)的萬(wàn)億級(jí)市場(chǎng)空間;

② 大型語(yǔ)言模型(LLM)和生成式AI(AIGC) 的持續(xù)迭代催生海量算力需求;

③ 行業(yè)智能化轉(zhuǎn)型(如智能駕駛、智慧金融、生物醫(yī)藥)從試點(diǎn)走向規(guī)?；瓌?dòng)推理側(cè)需求;

④ 國(guó)產(chǎn)化替代 浪潮為本土廠商提供歷史性發(fā)展窗口。

主要挑戰(zhàn)：

① 高端芯片(如GPU)的供應(yīng)穩(wěn)定性 面臨國(guó)際 geopolitical 環(huán)境的不確定性;

② 技術(shù)迭代飛速，對(duì)企業(yè)的研發(fā)投入和技術(shù)路線選擇能力構(gòu)成嚴(yán)峻考驗(yàn);

③ 能耗過(guò)高，數(shù)據(jù)中心PUE要求日益嚴(yán)格，綠色計(jì)算成為必答題;

④ 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)白熱化，市場(chǎng)集中度逐步提升，后進(jìn)入者門(mén)檻極高。

最重要的未來(lái)趨勢(shì)：

技術(shù)融合與異構(gòu)計(jì)算成為主流： CPU、GPU、DPU、NPU、ASIC等異構(gòu)計(jì)算架構(gòu)將成為高性能AI服務(wù)器的標(biāo)準(zhǔn)配置，以應(yīng)對(duì)不同AI工作負(fù)載。

從通用到場(chǎng)景化定制： 針對(duì)大模型訓(xùn)練、自動(dòng)駕駛模型仿真、科學(xué)計(jì)算等特定場(chǎng)景的專用AI服務(wù)器將成為差異化競(jìng)爭(zhēng)的關(guān)鍵。

液冷解決方案的規(guī)?；逃茫? 隨著單機(jī)柜功率密度飆升，傳統(tǒng)風(fēng)冷逼近極限，液冷(尤其是冷板式)技術(shù)將從試點(diǎn)走向大規(guī)模部署，成為解決功耗和散熱問(wèn)題的核心路徑。

核心戰(zhàn)略建議：

對(duì)于投資者，應(yīng)重點(diǎn)關(guān)注在國(guó)產(chǎn)芯片生態(tài)、液冷技術(shù)、特定場(chǎng)景解決方案等領(lǐng)域具有核心技術(shù)和先發(fā)優(yōu)勢(shì)的頭部企業(yè)及創(chuàng)新型企業(yè)。

對(duì)于企業(yè)決策者，建議加快與國(guó)產(chǎn)算力生態(tài)的融合，布局軟硬件一體化的全棧解決方案，同時(shí)將綠色低碳納入核心戰(zhàn)略。對(duì)于市場(chǎng)新人，需聚焦細(xì)分應(yīng)用場(chǎng)景，尋求與巨頭生態(tài)互補(bǔ)的利基市場(chǎng)機(jī)會(huì)，避免同質(zhì)化競(jìng)爭(zhēng)。

第一部分：行業(yè)概述與宏觀環(huán)境分析 (PEST分析)

行業(yè)定義與范圍：

本報(bào)告所研究的AI服務(wù)器，是指專門(mén)用于處理人工智能計(jì)算任務(wù)(包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等)的服務(wù)器。其核心特征在于搭載了高性能加速計(jì)算單元(如GPU、FPGA、ASIC等)，并針對(duì)AI算法進(jìn)行了軟硬件協(xié)同優(yōu)化。

核心細(xì)分領(lǐng)域包括：訓(xùn)練服務(wù)器(用于模型開(kāi)發(fā)與訓(xùn)練)、推理服務(wù)器(用于模型部署與應(yīng)用)、以及一體機(jī)/解決方案(軟硬件集成產(chǎn)品)。

發(fā)展歷程：

萌芽期(2016年前)： 以學(xué)術(shù)研究和小規(guī)模應(yīng)用為主，多采用普通服務(wù)器改裝。

起步期(2016-2020)： 隨著AlphaGo事件催化及AI創(chuàng)業(yè)熱潮，互聯(lián)網(wǎng)巨頭開(kāi)始大規(guī)模采購(gòu)專用AI服務(wù)器，NVIDIA GPU成為市場(chǎng)主流。

高速發(fā)展期(2021至今)： 元宇宙、AIGC、大模型等概念爆發(fā)，算力需求呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，AI服務(wù)器成為獨(dú)立且關(guān)鍵的市場(chǎng)品類，國(guó)產(chǎn)廠商加速崛起，技術(shù)路線趨于多元化。

宏觀環(huán)境分析 (PEST)：

政治 (Political):

國(guó)家層面將人工智能提升至戰(zhàn)略高度?！丁笆奈濉睌?shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展規(guī)劃》、《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》等政策明確提出要大力發(fā)展智能計(jì)算基礎(chǔ)設(shè)施，布局建設(shè)算力中心。

特別是“東數(shù)西算”工程的全面啟動(dòng)，推動(dòng)了國(guó)家級(jí)算力樞紐節(jié)點(diǎn)的建設(shè)，其中智算中心是重要組成部分，為AI服務(wù)器市場(chǎng)提供了強(qiáng)大的政策托底和需求牽引。同時(shí)，在“自主可控”的國(guó)家安全戰(zhàn)略下，國(guó)產(chǎn)AI芯片和服務(wù)器廠商獲得了前所未有的發(fā)展機(jī)遇和政策紅利。

經(jīng)濟(jì) (Economic):

中國(guó)數(shù)字經(jīng)濟(jì)體量持續(xù)擴(kuò)大，為AI投資提供了堅(jiān)實(shí)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)，降本增效的需求驅(qū)動(dòng)其對(duì)AI技術(shù)的投資。

盡管短期內(nèi)投融資環(huán)境有所波動(dòng)，但AI領(lǐng)域的長(zhǎng)期投資邏輯依然堅(jiān)固，資本持續(xù)向底層算力和核心技術(shù)的創(chuàng)新企業(yè)聚集。從產(chǎn)業(yè)鏈看，中國(guó)擁有全球最完整的電子信息制造業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈，為AI服務(wù)器的研發(fā)、生產(chǎn)和迭代提供了強(qiáng)大支撐。

社會(huì) (Social):

人口紅利向工程師紅利轉(zhuǎn)變，中國(guó)龐大的科技人才儲(chǔ)備為AI產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供了智力基礎(chǔ)。社會(huì)消費(fèi)習(xí)慣正向線上化、個(gè)性化、智能化演進(jìn)，催生了推薦算法、智能客服等應(yīng)用，間接拉動(dòng)了后端算力需求。此外，社會(huì)對(duì)教育、醫(yī)療、交通等公共服務(wù)的智能化升級(jí)抱有極高期待，形成了推動(dòng)AI落地的強(qiáng)大社會(huì)輿論場(chǎng)。

技術(shù) (Technological):

AI算法模型(如Transformer)的革新是根本驅(qū)動(dòng)力，模型參數(shù)呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，對(duì)算力的渴求永無(wú)止境。計(jì)算芯片技術(shù)持續(xù)迭代，GPU性能不斷提升，同時(shí)國(guó)產(chǎn)NPU(如華為昇騰、寒武紀(jì)思元)在生態(tài)建設(shè)上取得長(zhǎng)足進(jìn)步。

高速互聯(lián)技術(shù)(如NVLink、CXL、RDMA)和存儲(chǔ)技術(shù)(NVMe)的發(fā)展消除了系統(tǒng)瓶頸，釋放了集群算力。液冷、余熱回收等綠色技術(shù)的進(jìn)步，是解決算力能耗瓶頸、實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展的關(guān)鍵。

第二部分：細(xì)分領(lǐng)域分析

市場(chǎng)發(fā)展與預(yù)測(cè)：

當(dāng)前，中國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)是全球最活躍的市場(chǎng)。需求端主要由大型互聯(lián)網(wǎng)公司(訓(xùn)練大模型)、政府主導(dǎo)的智算中心、以及金融、制造、醫(yī)療等傳統(tǒng)行業(yè)的頭部客戶構(gòu)成。

中研普華產(chǎn)業(yè)研究院預(yù)測(cè)，2025-2030年，市場(chǎng)將從當(dāng)前的硬件銷(xiāo)售主導(dǎo)模式，逐漸向“硬件+軟件+服務(wù)”的一體化解決方案模式演進(jìn)，服務(wù)附加值占比將顯著提升。

細(xì)分市場(chǎng)分析(按應(yīng)用場(chǎng)景)：

互聯(lián)網(wǎng)與云計(jì)算(最大細(xì)分市場(chǎng))： 占比超50%，是訓(xùn)練任務(wù)的主要需求方。增長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)力來(lái)自于大模型的持續(xù)迭代和云上AI服務(wù)的普及。競(jìng)爭(zhēng)激烈，客戶議價(jià)能力強(qiáng)。

智算中心與政府項(xiàng)目： 在“東數(shù)西算”和國(guó)產(chǎn)化政策驅(qū)動(dòng)下，成為增長(zhǎng)最快的市場(chǎng)之一。采購(gòu)決策不僅考慮性能，更注重安全可控、綠色節(jié)能和產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)。

金融行業(yè)： 主要用于風(fēng)控、智能投顧、高頻交易等推理場(chǎng)景，對(duì)服務(wù)器的穩(wěn)定性、延遲和安全性要求極高，是高端推理服務(wù)器的重要市場(chǎng)。

智能制造與自動(dòng)駕駛： 用于工業(yè)質(zhì)檢、自動(dòng)駕駛模型訓(xùn)練與仿真，對(duì)邊緣AI服務(wù)器和特定優(yōu)化硬件有強(qiáng)烈需求，市場(chǎng)潛力巨大但處于爆發(fā)前夜。

生物醫(yī)藥與科學(xué)研究： 用于基因測(cè)序、藥物發(fā)現(xiàn)、天體物理等科學(xué)計(jì)算，需要極高精度的計(jì)算能力，是“AI for Science”的核心載體，屬于高價(jià)值細(xì)分市場(chǎng)。

第三部分：產(chǎn)業(yè)鏈與價(jià)值鏈分析

產(chǎn)業(yè)鏈結(jié)構(gòu)：

上游： 核心為AI芯片(GPU、NPU等)廠商，如NVIDIA、AMD、Intel、華為海思、寒武紀(jì)等;此外還包括內(nèi)存(三星、海力士)、存儲(chǔ)(英特爾、長(zhǎng)江存儲(chǔ))、散熱(冷板、泵閥廠商)、PCB等通用元器件供應(yīng)商。上游芯片環(huán)節(jié)技術(shù)壁壘和利潤(rùn)率最高，議價(jià)能力極強(qiáng)。

中游： AI服務(wù)器制造商，包括品牌廠商(如浪潮、華為、新華三、聯(lián)想、曙光)和ODM/JDM廠商(如工業(yè)富聯(lián)、廣達(dá)、緯創(chuàng))。中游廠商的核心能力在于系統(tǒng)設(shè)計(jì)、集成制造、供應(yīng)鏈管理和運(yùn)維服務(wù)。

下游： 終端客戶(互聯(lián)網(wǎng)云廠商、政府、企業(yè))和渠道商。下游大型互聯(lián)網(wǎng)客戶定制化需求高，議價(jià)能力強(qiáng);而傳統(tǒng)企業(yè)客戶更依賴品牌廠商和解決方案提供商。

價(jià)值鏈分析：

利潤(rùn)主要集中在上游芯片和下游服務(wù)環(huán)節(jié)。中游的服務(wù)器硬件制造環(huán)節(jié)毛利率相對(duì)較低，競(jìng)爭(zhēng)激烈。然而，頭部服務(wù)器廠商正通過(guò)以下方式向高附加值環(huán)節(jié)延伸：

1)發(fā)展JDM(聯(lián)合設(shè)計(jì))模式，與頂級(jí)客戶深度綁定，參與前端設(shè)計(jì);

2)構(gòu)建軟硬件一體化的解決方案，捆綁管理軟件、AI框架優(yōu)化和行業(yè)應(yīng)用，提升整體客單價(jià);

3)布局運(yùn)維和服務(wù)，提供全生命周期的服務(wù)。當(dāng)前，技術(shù)壁壘(芯片、系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)、液冷技術(shù))和生態(tài)壁壘(與主流芯片、軟件框架的適配認(rèn)證)是構(gòu)建護(hù)城河的關(guān)鍵。

第四部分：行業(yè)重點(diǎn)企業(yè)分析

本章節(jié)選取浪潮信息(市場(chǎng)領(lǐng)導(dǎo)者)、華為(技術(shù)顛覆與生態(tài)整合者)、寧暢(創(chuàng)新顛覆者代表) 作為重點(diǎn)分析對(duì)象，因其分別代表了當(dāng)前行業(yè)的主流競(jìng)爭(zhēng)路徑和發(fā)展方向。

浪潮信息：

選擇理由： 長(zhǎng)期位居中國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)份額第一，是全球AI服務(wù)器領(lǐng)域的巨頭。是JDM模式的典范，與國(guó)內(nèi)外頂級(jí)互聯(lián)網(wǎng)公司和芯片廠商合作極深。

分析維度： 其核心競(jìng)爭(zhēng)力在于卓越的供應(yīng)鏈管理和大規(guī)模交付能力，能夠快速響應(yīng)市場(chǎng)需求。同時(shí)，其在AI計(jì)算系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)和液冷技術(shù)方面積累深厚。面臨的挑戰(zhàn)是如何在國(guó)產(chǎn)化浪潮和云廠商自研趨勢(shì)中保持領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)。

華為：

選擇理由： 獨(dú)特的“硬件+軟件+云”端到端全棧AI解決方案提供商。是國(guó)產(chǎn)化替代浪潮中的核心力量。

分析維度： 其最大優(yōu)勢(shì)在于自主可控的昇騰AI芯片和昇思MindSporeAI框架，構(gòu)建了從底層芯片到上層應(yīng)用的全棧閉環(huán)生態(tài)。在政府、能源、交通等對(duì)安全要求極高的領(lǐng)域具有不可替代性。其發(fā)展高度依賴于昇騰生態(tài)的繁榮程度。

寧暢：

選擇理由： 作為新興的ODM廠商轉(zhuǎn)型品牌的代表，以其極致的定制化能力和成本控制在市場(chǎng)中快速崛起，是創(chuàng)新顛覆者的典型。

分析維度： 其專注于AI服務(wù)器領(lǐng)域，反應(yīng)敏捷，能夠?yàn)橹行突ヂ?lián)網(wǎng)企業(yè)和AI獨(dú)角獸提供高性價(jià)比、深度定制的產(chǎn)品。其模式代表了行業(yè)的一種重要趨勢(shì)：在巨頭林立的市場(chǎng)中，通過(guò)聚焦和靈活性獲取份額。

第五部分：行業(yè)發(fā)展前景

驅(qū)動(dòng)因素：

需求剛性化： AI從“可選”變?yōu)椤氨剡x”，算力如同水電，成為企業(yè)核心基礎(chǔ)設(shè)施。

技術(shù)迭代： 摩爾定律雖放緩，但芯片架構(gòu)創(chuàng)新(如Chiplet)、異構(gòu)計(jì)算和光互聯(lián)等技術(shù)將持續(xù)提升算力密度。

政策強(qiáng)力引導(dǎo)： “全國(guó)一體化算力網(wǎng)”建設(shè)、智算中心補(bǔ)貼等政策將持續(xù)創(chuàng)造需求。

成本下降與滲透率提升： 隨著技術(shù)成熟和規(guī)模效應(yīng)，AI算力成本下降，將加速向中小型企業(yè)市場(chǎng)滲透。

趨勢(shì)呈現(xiàn)：

算力國(guó)產(chǎn)化： 國(guó)產(chǎn)AI芯片和服務(wù)器的性能與生態(tài)將逐步完善，在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)份額將持續(xù)擴(kuò)大。

綠色集約化： 液冷服務(wù)器占比將從當(dāng)前的個(gè)位數(shù)攀升至30%以上(2030年)，PUE<1.2將成為智算中心的標(biāo)配。

智算中心化： 算力供給將從分散走向集中，以智算中心為代表的集約化、規(guī)模化、服務(wù)化的算力基礎(chǔ)設(shè)施將成為主體。

邊緣協(xié)同化： 邊緣AI服務(wù)器將與云端協(xié)同發(fā)展，滿足智能制造、自動(dòng)駕駛等場(chǎng)景的低延遲需求。

機(jī)遇與挑戰(zhàn)總結(jié)：

機(jī)遇： 國(guó)產(chǎn)替代的歷史性窗口、綠色算力的藍(lán)海市場(chǎng)、行業(yè)應(yīng)用下沉帶來(lái)的長(zhǎng)尾需求、技術(shù)路線更迭中的彎道超車(chē)機(jī)會(huì)。

挑戰(zhàn)： 國(guó)際技術(shù)管制的長(zhǎng)遠(yuǎn)影響、行業(yè)技術(shù)迭代過(guò)快帶來(lái)的研發(fā)風(fēng)險(xiǎn)、價(jià)格戰(zhàn)導(dǎo)致的盈利壓力、高端人才短缺。

戰(zhàn)略建議：

對(duì)于供應(yīng)商：

① 加大研發(fā)，尤其是在國(guó)產(chǎn)平臺(tái)適配、液冷系統(tǒng)、Chiplet等先進(jìn)封裝技術(shù)上建立壁壘。

② 構(gòu)建生態(tài)，通過(guò)軟件優(yōu)化和行業(yè)解決方案提升用戶粘性，從硬件商轉(zhuǎn)型為服務(wù)商。

③ 戰(zhàn)略結(jié)盟，與芯片廠商、大型用戶建立深度綁定關(guān)系。

對(duì)于投資者： 重點(diǎn)關(guān)注在國(guó)產(chǎn)算力產(chǎn)業(yè)鏈(芯片、服務(wù)器、液冷)、垂直行業(yè)解決方案和邊緣計(jì)算領(lǐng)域擁有獨(dú)特技術(shù)護(hù)城河和明確市場(chǎng)路徑的企業(yè)。

對(duì)于用戶： 在采購(gòu)決策中，需綜合評(píng)估總算力擁有成本(TCO)，將能耗、運(yùn)維成本納入考量;同時(shí)，平衡性能需求與供應(yīng)鏈安全，逐步構(gòu)建多元化的算力來(lái)源架構(gòu)。

中研普華產(chǎn)業(yè)研究院已就人工智能及算力基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域發(fā)布了《中國(guó)人工智能芯片行業(yè)投資前景預(yù)測(cè)報(bào)告》、《2025-2030年中國(guó)AI服務(wù)器行業(yè)全景調(diào)研與投資戰(zhàn)略前瞻報(bào)告》等一系列深度研究報(bào)告，若需獲取更詳盡的細(xì)分領(lǐng)域數(shù)據(jù)與洞察，歡迎垂詢。