人工智能服务器市场（2025 - 2030）

AI服务器市场概况

2024年全球AI服务器市场规模预计为1248.1亿美元，预计到2030年将达到8541.6亿美元，2025年至2030年复合年增长率为38.7%。 云计算和超大规模数据中心扩张正在推动人工智能服务器市场的增长。

主要云服务提供商正在大力投资人工智能优化的服务器基础设施，以满足越来越多寻求人工智能即服务解决方案的企业的需求。这些部署通常涉及定制服务器架构，从而实现更好的能源效率和计算吞吐量。此外，随着组织转向混合云和多云战略，数据中心内对可扩展、人工智能优化的服务器系统的需求变得更加重要，以支持集中式训练和边缘推理场景。

各行业中生成式人工智能应用的快速采用正在推动人工智能服务器市场的增长。从从内容创建和客户服务自动化到个性化营销和药物发现，生成式人工智能正在突破计算密集型操作的界限。这些应用程序需要高度专业化的服务器架构，能够支持大规模并行性和快速数据吞吐量。对 GPT 和 DALL·E 等生成模型的需求激增，迫使企业和云提供商大力投资能够快速、可靠地管理如此计算强度的 AI 服务器。

混合云和多云策略的兴起也加速了 AI 服务器的部署。企业正在选择灵活的基础设施模型，以实现本地系统和公共云平台之间的无缝集成。专为混合部署而设计的人工智能 (AI) 服务器必须具有高度适应性、可扩展性和安全性，以确保平稳的数据移动和统一的 AI 工作负载跨越不同的环境。对于希望在大规模部署 AI 解决方案时优化成本效率、性能和法规遵从性的组织来说，这种灵活性至关重要。

网络安全和数据隐私问题进一步推动了对本地 AI 服务器的需求。随着组织越来越依赖人工智能来处理生物识别数据、财务记录和专有商业智能等敏感信息，人们越来越不愿意在公共云环境中处理此类数据。本地 AI 服务器提供满足 GDPR、HIPAA 和 PCI-DSS 等严格合规标准所需的控制和安全性，使其成为医疗保健、金融和国防等行业不可或缺的一部分。

此外，AI 芯片组和片上系统 (SoC) 技术的发展正在改变 AI 服务器的设计和功能。人工智能专用硬件的创新正在催生更紧凑、更节能的服务器，这些服务器可以提供意想不到的服务放弃的绩效水平。这些新设计在不影响处理能力的情况下实现了边缘计算功能，并且为在以前认为不切实际的环境（例如移动设备、远程位置或灾难恢复站点）中部署人工智能提供了可能性。因此，人工智能硬件的不断进步是推动服务器市场向前发展的基础驱动力。

处理器类型洞察

基于 GPU 的服务器细分市场在 2024 年占据最大收入份额，超过 52.0%。大型语言模型 (LLM) 和生成式 AI 系统的兴起正在推动 AI 服务器市场的细分市场增长。 GPT、BERT 和 DALL·E 等模型依赖于训练和部署期间的高吞吐量和低延迟，而 NVIDIA 的 A100 和 H100 等先进 GPU 架构可以有效解决这两个问题。随着企业将这些模型集成到客户服务、内容创建和预测分析中，需要基于 GPU 的服务器的需求量激增，尤其是在云提供商和数据密集型行业中。

基于 ASIC 的服务器领域预计在预测期内将以最高复合年增长率增长。对节能计算的需求不断增长是人工智能服务器市场采用 ASIC 的主要推动力。随着人工智能工作负载的扩展，处理海量数据集和复杂模型的能源需求也随之增加。根据设计，在同等工作负载下，ASIC 的功耗明显低于 GPU 或 CPU 同类产品。这使它们成为专注于降低运营成本和实现可持续发展目标的数据中心和企业的理想解决方案。随着超大规模数据中心面临优化每瓦性能的压力，基于 ASIC 的服务器在大型人工智能部署中越来越受到青睐。

冷却技术见解

风冷细分市场占据主导地位，2024 年收入份额将超过 65.0%。边缘人工智能应用的数量也增加了对风冷系统的需求。许多边缘数据中心或模块化部署在液体冷却基础设施不切实际或不可用的环境中运行。空气冷却解决方案具有更简单的安装和操作灵活性，更适合此类分布式设置。随着人工智能在智慧城市、自治系统和工业自动化中变得越来越普遍，紧凑而高效的风冷服务器越来越多地部署在边缘，以实现实时处理和决策。

混合冷却领域预计从 2025 年到 2030 年将实现显着的复合年增长率。高性能人工智能芯片（包括 GPU 和定制 ASIC）的进步正在将热管理推向新的领域。这些芯片产生的集中热负荷超出了传统冷却系统的限制。混合解决方案将直接芯片液体冷却与环境空气处理集成在一起，对这一挑战做出强有力的回应。它们确保高密度人工智能集群的稳定运行，防止热节流并最大化芯片的计算吞吐量。这是实时分析、机器学习训练和复杂模拟的关键因素。

外形洞察

机架式服务器细分市场占据主导地位，2024 年收入份额将超过 39.0%。对模块化和节省空间的数据中心架构的日益重视是推动机架式 AI 服务器需求的关键因素。随着人工智能在各行各业的普及，数据中心正在被设计或改造，以在不扩展物理空间的情况下支持更高密度的计算。机架式服务器可实现高效的堆叠和电缆管理，这不仅简化了部署，还优化了气流和功耗。这些特性使其成为寻求增强竞争力的企业的首选。增强人工智能功能，同时保持运营效率和成本效益。

预计从 2025 年到 2030 年，刀片服务器领域的复合年增长率最高。支持人工智能计划的融合和超融合基础设施的采用增多，正在促进刀片服务器的使用。它们集成到此类架构中可以实现集中控制和简化资源部署，这有助于优化计算、存储和网络组件的性能。希望在简化、一致的环境中实施人工智能驱动的分析或智能自动化的企业越来越多地转向刀片服务器解决方案来满足这些需求。这在制造业和电信等行业尤其重要，因为大规模数据处理和分析是运营进步的基础。

最终用途洞察

IT 和电信部门贡献了收入2024年AI服务器行业份额将超过26.0%。向边缘计算的转变正在推动人工智能服务器在 IT 和电信领域的采用。随着网络不断发展以支持物联网设备和实时服务，例如增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR) 和自动驾驶车辆通信，电信公司需要边缘的 AI 服务器来确保即时数据处理和最小延迟。这种转变对于支持下一代服务和减轻中央数据中心的负担至关重要。人工智能服务器，尤其是为边缘部署而设计的服务器，对于旨在为客户和企业提供无缝智能连接的电信提供商来说变得至关重要。

零售和电子商务领域预计在预测期内复合年增长率为 39.0%。欺诈检测和网络安全的需求促使电子商务平台部署人工智能算法ithms 能够实时识别和减轻威胁。这些先进的威胁检测系统在可以处理快速数据处理和分析的专用人工智能服务器上运行得最好。随着网络威胁变得更加复杂，对安全和响应式基础设施的需求也相应增加。

区域洞察

北美人工智能服务器市场在全球市场占据主导地位，到2024年占据超过37.0%的主要收入份额。互联设备、企业应用程序和数字服务产生的数据激增，对强大的数据处理能力产生了前所未有的需求。人工智能服务器，特别是那些配备 GPU 和其他专用硬件的服务器，正在北美各地的数据中心部署，以管理日益增长的数据洪流。随着云提供商越来越多地提供人工智能即服务（这依赖于大容量人工智能的部署），该地区先进的云生态系统进一步刺激了需求。

美国AI服务器市场趋势

美国AI服务器市场预计在预测期内将增长。美国人工智能服务器市场受益于半导体和服务器硬件提供商强大的生态系统。 NVIDIA、AMD、英特尔等公司以及 Cerebras 和 Groq 等新兴 AI 芯片初创公司正在推出针对 AI 工作负载优化的创新处理器。国内尖端组件的可用性减少了供应链摩擦，并鼓励各行业更广泛地采用人工智能服务器。这些进步还可以实现更大的定制化和可扩展性，这对于构建针对利基应用程序或垂直行业的人工智能功能的企业来说特别有价值。

欧洲人工智能服务器市场趋势

欧洲人工智能服务器市场预计从 2025 年到 2030 年将以 38.9% 的复合年增长率增长。欧洲的汽车行业，特别是在 GE德国和法国是AI服务器市场增长的主要贡献者。自动驾驶系统和智能移动解决方案的开发需要巨大的计算能力，通常由高性能人工智能服务器提供。随着这些技术从试点阶段进展到实际部署，支持实时数据处理和人工智能模型训练的基础设施正在迅速扩展，推动对集中式和基于边缘的人工智能服务器安装的投资。

德国的人工智能服务器行业预计在预测期内将增长。 德国对数据保护和数字主权的重视进一步促进了国内人工智能服务器市场的增长。随着《通用数据保护条例》(GDPR) 的严格执行，组织正在优先考虑国内数据处理和存储。这需要本地部署人工智能基础设施，包括能够处理复杂分析和机器学习的服务器工作负载，同时保持合规性。随着组织寻求将敏感数据保留在国境内，对德国设施中托管的人工智能服务器的需求正在上升。

亚太人工智能服务器市场趋势

亚太地区人工智能服务器市场的需求预计将成为增长最快的地区，2025年至2030年复合年增长率为40.6%。该地区快速增长的电子商务和数字娱乐行业正在推动对人工智能服务器的需求。人工智能增强的客户体验。亚太市场的在线零售平台使用人工智能服务器来支持推荐引擎、欺诈检测系统、库存管理和需求预测。与此同时，流媒体服务依靠人工智能来实现内容个性化、语言翻译和网络优化。随着用户群的增长和数据量的指数级增长，这些行业正在扩大其人工智能服务器容量，以确保无缝和智能的服务，为稳定的业务做出贡献市场扩张。

中国的人工智能服务器市场预计在预测期内将增长。  中国不断发展的数字经济，特别是在电子商务、金融科技和在线娱乐等领域，也推动了人工智能服务器的采用。京东和阿里巴巴等电子商务平台利用人工智能服务器来优化物流、管理动态定价和个性化用户体验。同样，金融科技公司部署人工智能进行欺诈检测、信用评分和智能客户支持。视频流服务使用人工智能进行内容管理和实时翻译，这些计算量大，并依赖高吞吐量的人工智能服务器来确保低延迟和高可用性。

主要人工智能服务器公司见解

市场上的一些主要公司戴尔公司和IBM公司等是人工智能服务器市场的一些领先参与者。

• 戴尔公司是一家信息技术解决方案公司。纽约提供涵盖个人计算机、服务器、存储系统、网络设备、软件和云服务的全面产品组合。该公司的 PowerEdge 服务器系列，特别是 XE 系列，旨在加速深度学习和人工智能任务。例如，PowerEdge XE9680服务器专为高性能人工智能、机器学习和深度学习工作负载而设计，可实现大型机器学习模型的快速开发、训练和部署。它是业界首款配备 8 个 NVIDIA H100 GPU 和 NVIDIA AI 软件的服务器。它为企业提供高度精细化、系统化和可扩展的平台，以在自然语言处理、推荐系统、数据分析等方面实现突破。

• IBM Corporation 是一家信息技术服务公司。 IBM 开发了专用硬件来满足 AI 工作负载的苛刻要求。 IBM Power Systems，特别是基于 POWER9 和 PO 的系统WER10 处理器旨在加速深度学习和人工智能任务。这些系统融合了 PCIe 4.0、NVIDIA NVLink 和 OpenCAPI 等先进技术，与传统 x86 架构相比，可加快数据移动速度并提高性能。例如，基于 POWER9 的 AC922 服务器的深度学习框架性能是 x86 系统的近四倍，适用于从科学研究到实时欺诈检测的各种应用。

美超微电脑公司和凌华科技公司是人工智能服务器市场的一些新兴市场参与者。

• 美超微电脑公司专注于高性能服务器和存储解决方案。该公司提供全面的 GPU 加速系统产品组合，包括支持最新 NVIDIA 和 AMD GPU 的 H12 和 H14 系列服务器。这些服务器经过精心设计，可提供高密度计算能力，这对于任务至关重要例如深度学习、机器学习和高性能计算 (HPC)。美超微的人工智能平台在设计时考虑到了灵活性，提供各种外形尺寸和冷却选项，包括空气冷却和液体冷却，以适应不同的部署场景。

• 凌华科技专注于设计和制造嵌入式计算产品，包括计算机模块、工业主板、数据采集模块和完整系统。 MEC-AI7400系列是专为智能制造应用而设计的AI边缘服务器。该服务器在紧凑且防尘的机箱内集成了各种加速卡，包括GPU、运动控制、I/O和图像采集卡。这样的设计确保了工业环境中的耐用性和适应性，促进工厂车间的实时数据分析和智能决策。

最新动态

• 2025 年 5 月，戴尔公司推出了搭载 Nvidia Blackwell Ultra 芯片的新型服务器，以满足不断增长的人工智能需求。这些服务器提供风冷和液冷版本。它们默认支持多达 192 个芯片，可自定义多达 256 个芯片，使 AI 模型训练速度比以前快四倍。

• 2025 年 5 月，NVIDIA 公司推出了 DGX Spark 和 DGX Station 系统。这些系统采用 ConnectX-8 SuperNIC，可提供高达 800 Gb/s 的网络速度，实现高速连接和可扩展性能。 DGX Station 既可以作为功能强大的桌面工作站，供单个用户使用本地数据运行复杂的 AI 模型，也可以作为多个用户按需访问的集中式计算资源。它还支持 NVIDIA 多实例 GPU (MIG) 技术，允许将 GPU 划分为最多七个实例，每个实例都配备专用的高带宽内存、缓存和计算核心，为人工智能开发和数据科学团队创建理想的个人云环境。

• 2025 年 4 月，富士通有限公司与 Supermicro Inc. 和 Nidec Corporation 合作，提高数据中心能源效率。他们正在集成富士通的液冷软件、Supermicro 的高性能 GPU 服务器和 Nidec 的高效液冷系统，以创建针对液冷优化的 AI 服务器系统。这种方法消除了空气冷却风扇，降低了服务器功耗，降低了并降低运行温度，提高数据中心整体电源使用效率（PUE）。

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