美国人工智能服务器市场（2025 - 2030）

美国AI服务器市场规模及趋势

预计2024年美国AI服务器市场规模为344.2亿美元，预计2025年至2030年复合年增长率为37.1%。在医疗保健、金融和汽车等行业对人工智能需求不断增长的推动下，美国AI服务器行业正在经历快速扩张。 公司正在大力投资先进的服务器基础设施，以支持日益复杂的人工智能工作负载，特别是涉及机器学习和深度学习的工作负载。该市场的特点是领先技术公司的实力雄厚，这些公司提供广泛的人工智能优化服务器，包括 GPU 驱动的高性能计算系统。

云服务提供商和数据中心运营商在扩展人工智能能力方面发挥着关键作用，同时创新冷却技术和节能设计不断增强服务器性能。边缘计算和人工智能推理应用的兴起也影响着服务器设计和部署策略，使美国成为人工智能服务器技术的全球领导者。

美国《CHIPS 和科学法案》以及国家人工智能研究资源 (NAIRR) 等联邦举措正在向国内人工智能基础设施投资数十亿美元。这些政策旨在增强国家竞争力、加强人工智能研发并减少对外国硬件的依赖。因此，公私合作伙伴关系正在加速人工智能服务器在学术、国防和国家实验室环境中的部署，扩大了各个领域的需求。

此外，美国的人工智能采用日益垂直化，农业、法律技术、物流和能源等行业都在开发定制的人工智能模型。这些特定于域的应用程序需要定制服务器配置，包括致力于优化内存带宽、存储解决方案和热管理，以满足利基性能要求。美国的 OEM 厂商和集成商通过提供专为这些专门工作负载构建的模块化 AI 服务器架构来做出回应。

此外，可持续性已成为美国服务器采购决策的关键因素。企业和云提供商正在投资节能的人工智能服务器，以符合 ESG 目标和日益严格的碳排放监管审查。美国数据中心越来越多地采用液体冷却、人工智能驱动的工作负载优化和可再生能源集成，从而创造了对支持绿色计算实践的人工智能服务器的需求。

医疗保健、金融、电信和零售等行业越来越多地集成人工智能技术，以增强运营和客户体验。支持这些应用程序的高性能计算的需求正在推动对人工智能服务器的需求。此外，U.S.旨在促进人工智能研究和开发的政府政策和资金正在促进创新并加速人工智能技术的采用，从而增加对人工智能服务器基础设施的需求。

处理器类型洞察

基于 GPU 的服务器细分市场以其在处理人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 应用的复杂工作负载特征方面的卓越性能，在 2024 年以 52.19% 的最大收入份额引领市场。此外，GPU的架构适合AI任务所需的大规模并行处理，GPU可以同时执行数千个线程，非常适合深度学习模型核心的矩阵和张量计算。例如，NVIDIA 开发了一个综合平台，其中包括 A100 和 H100 GPU 等硬件，以及 CUDA 和 cuDNN 等软件库。 2023 年，NVIDIA 数据中心 GPU 出货量约为 376 万个g 占据数据中心 GPU 市场的主导份额。总之，GPU 对 AI 工作负载的架构适用性与 NVIDIA 的市场领导地位相结合，推动基于 GPU 的服务器在美国 AI 服务器行业占据主导地位。

基于 ASIC 的服务器领域预计在预测期内将以最快的复合年增长率增长。 ASIC 是为模型或算法定制的，可显着提高每瓦性能和成本效率。目标性能对于部署大规模人工智能推理任务（例如搜索排名、推荐引擎和实时翻译）的超大规模企业和企业来说很有吸引力，其中延迟和功耗是关键因素。此外，Cerebras、Groq 和 Tenstorrent 等美国初创公司正在推出专为训练和推理量身定制的基于 ASIC 的创新架构。因此，这些因素在预测期内对刺激市场增长做出了显着贡献。

冷却技术见解

风冷细分市场以 2024 年最大收入份额 65.41% 引领市场。风冷系统几十年来一直是行业标准，并在大多数美国数据中心得到广泛应用。组织已经在风冷 HVAC 系统、高架地板布局和热/冷通道遏制方面投入了大量资金。此外，美国各地的服务器制造商和数据中心提供商继续优先考虑风冷系统设计，使其易于使用且更易于采购、部署和维护。从戴尔、HPE到超微、联想，大多数主流服务器厂商都提供与现有数据中心标准兼容的优化风冷AI服务器解决方案。随后，前面提到的因素将极大地推动美国市场的增长。

混合冷却领域预计将在 2025 年至 2030 年实现最快的复合年增长率。人工智能的日益普及机器学习应用导致数据中心的功率密度更高，需要先进的冷却解决方案。混合冷却系统结合了空气冷却和液体冷却的优点，优化了能耗并降低了运营成本。此外，主要行业参与者正在投资混合冷却技术，以增强其产品供应。例如，2025年5月，戴尔科技推出了PowerCool封闭式后门热交换器（eRDHx），它通过独立的气流设计捕获100%的IT设备产生的热量。因此，这些因素预计将在预测期内推动市场增长。

外形洞察

机架式服务器细分市场在 2024 年以 39.61% 的最大收入份额引领市场。机架式服务器提供模块化可扩展性，允许组织随着人工智能工作负载需求的变化轻松添加或更换计算单元。此外，机架式d 服务器提供卓越的气流和冷却管理，这在运行 GPU、TPU 或 AI 优化 ASIC 等热密集型 AI 硬件时至关重要。

此外，许多 AI 服务器配备了会产生大量热量的多 GPU 配置。机架式机柜可以通过集成或外部冷却解决方案有效地处理这些热负载。随后，上述因素将显着推动市场增长。

由于刀片服务器的空间效率、模块化设计以及边缘人工智能、高性能企业环境和能源受限数据中心不断增长的需求，刀片服务器细分市场预计在预测期内将以最快的复合年增长率增长。刀片服务器旨在在有限的机架空间内最大限度地提高计算密度，这对于面临房地产和电力限制的现代数据中心来说越来越有价值。每个刀片共享一个公共机箱，提供电源、冷却和连接，所有这些由于组织需要在比传统机架式服务器更小的空间内部署多个高性能节点。

此外，HPE (Synergy)、戴尔科技 (PowerEdge MX7000) 和联想等主要 OEM 正在设计人工智能优化的刀片系统，支持高带宽互连、每个刀片多个 GPU 和高速内存模块。例如，戴尔科技在 2024 年宣布升级其 PowerEdge 刀片系统以支持 NVIDIA H100 GPU 和英特尔的 Sapphire Rapids 处理器，针对高密度和模块化的企业人工智能工作负载。

最终用途见解

由于实现了智能自动化、增强了网络性能并为下一代数字服务提供了动力，IT 和电信领域在 2024 年以 26.60% 的最大收入份额引领市场。在 5G 和边缘计算中，人工智能服务器对于管理现代应用的超低延迟和高带宽要求至关重要。人工智能服务器部署在多接入边缘计算设置的网络边缘，支持靠近最终用户的实时数据处理。人工智能服务器还支持 5G 中的网络切片，允许运营商在共享物理基础设施上创建针对不同类型用户或服务的多个虚拟网络。例如，2023 年 9 月，美国国家科学基金会技术、创新和合作伙伴关系理事会 (TIP) 将投资 2500 万美元，以应对 5G 通信基础设施和安全方面的挑战。

零售和电子商务领域预计将在预测期内以最快的复合年增长率增长。人工智能服务器通过实现智能自动化、超个性化、库存优化和实时客户参与，正在彻底改变零售和电子商务行业。随着零售商和在线平台越来越依赖数据驱动的见解来增强客户体验和简化运营，人工智能服务器提供处理大量数据和运行复杂机器学习模型所需的高性能基础设施。

此外，库存管理和需求预测是人工智能服务器增加价值的其他关键领域。零售商利用人工智能模型，通过分析历史销售数据、季节性趋势以及天气或当地事件等外部因素来预测不同地点和时间段的产品需求。 AI 服务器促进了实时更新这些预测所需的快速处理和持续学习。

美国主要 AI 服务器公司见解

市场上运营的一些主要公司，例如戴尔公司和 IBM 公司，都是美国市场的一些领先参与者。

• 戴尔公司提供广泛的 IT 解决方案，包括其 PowerEdge XE 系列服务器，针对人工智能和深度学习工作进行了优化千负荷。 PowerEdge XE9680 配备 8 个 NVIDIA H100 GPU 和 NVIDIA AI 软件，专为高性能 AI 模型训练和部署而打造。它为企业提供了适用于 NLP、推荐系统和数据分析等应用程序的可扩展且高效的平台。

• IBM 公司通过其基于 POWER9 和 POWER10 处理器构建的 Power Systems 提供专门的 AI 硬件，旨在加速深度学习工作负载。这些系统采用 PCIe 4.0、NVIDIA NVLink 和 OpenCAPI 等技术，可实现更快的数据处理速度，并且性能优于传统的 x86 服务器。例如，基于 POWER9 的 AC922 可提供高达 4 倍的深度学习性能，非常适合科学研究和实时欺诈检测等应用。

Super Micro Computer, Inc. 和 ADLINK Technology Inc. 是美国市场的一些新兴市场参与者。

• Super Micro Computer, Inc. 提供高性能的产品服务器和存储解决方案，包括 H12 和 H14 GPU 加速服务器系列，支持最新的 NVIDIA 和 AMD GPU。这些系统为人工智能、深度学习和 HPC 工作负载提供密集的计算能力。 Supermicro 的 AI 平台专为灵活性而设计，提供多种外形尺寸和冷却选项，包括空气冷却和液体冷却，以满足广泛的部署需求。

• ADLINK Technology Inc. 专注于嵌入式计算解决方案，提供计算机模块、工业主板和完整系统等产品。其MEC-AI7400系列是专为智能制造量身定制的AI边缘服务器，具有紧凑、防尘的机箱，集成GPU、运动控制、I/O和图像采集卡。这种稳健的设计可在苛刻的工业环境中实现实时数据处理和智能决策。

近期发展

• 2025 年 5 月，戴尔公司推出了采用 NVIDIA Blackwell Ultra 芯片的新服务器，以满足不断增长的人工智能工作负载需求。这些服务器提供风冷和液冷配置，默认情况下支持多达 192 个芯片，并且可以选择扩展到 256 个芯片。此设置使 AI 模型训练速度比前几代快四倍。

• 2025 年 5 月，NVIDIA 公司推出了 DGX Spark 和 DGX Station 系统，采用 ConnectX-8 SuperNIC，网络速度高达 800 Gb/s。 DGX Station 可以作为单用户人工智能工作负载的高性能桌面，也可以作为多个用户的共享、按需计算资源。

• 2024 年 10 月，Supermicro 推出了采用 AMD EPYC 9005 系列 CPU 和 AMD Instinct MI325X GPU 的新型服务器和 GPU 加速系统。这些系统针对 AI 就绪数据中心进行了优化，可提供更高的性能和效率。

• 2024 年 10 月，思科推出了即插即用的 AI 解决方案，包括由 NVIDIA 加速计算和 AI POD 提供支持的 AI 服务器系列，以简化企业的 AI 基础设施部署。

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