通用服务器退场，智算服务器上位：算力基础设施的黄金十年

1、算力基础设施与算力服务行业概况

算力基础设施是算力生产的“核心工厂”，其核心零部件、设备及集群的性能、能效与适配性，直接决定算力产业的运行效率与发展边界；算力服务则是算力落地应用场景的关键环节。在算力需求爆发式增长的背景下，二者既是算力供给的基础，也是推动技术迭代、生态重构与场景赋能的核心驱动力。当前，算力基础设施呈现多元泛在、智能敏捷、安全可靠、绿色低碳等特征，对产业升级、科技创新、民生改善和高效治理具有重要意义。

服务器是算力基础设施的基本算力单元，相较普通计算机，具有运行更快、负载更高、可靠性更强、I/O吞吐能力更强和扩展性更好等特点。按架构及应用场景，服务器可分为通用服务器和智算服务器。

通用服务器以CPU为算力来源，侧重单线程性能和通用计算，主要通过增加核心数提升算力，不擅长并行处理。随着AI发展，数据量激增，训练和推理需要大量并行能力，通用服务器难以满足需求。

智算服务器是专为人工智能设计的高性能设备，相较通用服务器：一是采用异构计算架构，以CPU与GPU、TPU等加速芯片协同，目前常用CPU+GPU；二是GPU数量更多，通常配置4块以上，而通用服务器多为1—2块；三是需针对系统结构、散热、拓扑等专门设计。因此，智算服务器具备更强并行处理能力、更快速度和更大存储，可支持大规模数据处理、模型训练和推理计算等复杂任务。

2、行业市场规模

算力基础设施行业覆盖广泛，涵盖算力芯片、服务器、数据中心、云服务等多个层级。以服务器市场规模作为算力基础设施行业规模参照，2025年全球服务器市场出货量达到1,678万台，同比增长15.3%；市场规模约为4,441亿美元，同比增长80.4%。驱动这一增长的核心要素包括人工智能算力需求激增、云计算基础设施持续扩容、企业数字化转型深化以及边缘计算部署规模扩大。特别是生成式AI模型训练与推理对高性能计算（HPC）服务器的需求呈现指数级上升趋势，推动智算服务器等高端产品线快速增长。

2025至2030年期间，全球服务器出货量年复合增长率预计为5.1%，到2030年出货总量将突破2,150万台。预测显示，2030年全球服务器市场规模将达到约15,000亿美元，2025—2030年复合增速约为28%。

2025-2030年全球服务器市场出货量及市场规模预测

资料来源：普华有策

美国及中国是算力产业的主要参与者，也是服务器市场份额及出货量增长最快的国家，2025年度，美国服务器市场出货量占比达46%，而中国服务器市场出货量占比为28%。2025年，中国服务器市场在人工智能需求的强力驱动下实现跨越式增长，全年出货量达464万台，其中x86服务器出货量占比约78%，出货量增速4.4%但市场规模增速为46.0%，主要系AI服务器单价更高，成为推动整体市场爆发的核心引擎。

3、行业发展趋势分析

（1）全球算力需求持续提升，推动各层级市场规模扩张。

AI、大模型推动算力向异构计算、高性能计算转型。全球GPU市场2021年335亿美元、2023年604亿美元，CAGR34.28%，预计2030年达4774亿美元，CAGR34.36%；2025年全球服务器出货1678万台、市场规模约4441亿美元，同比+15.3%、+80.4%。通用算力稳步增长，智能算力增速更快；训练带动集中式数据中心、超节点和算力集群，推理推动边缘算力增长。产业链从芯片、光模块、内存到整机、集群、方案、应用全面扩张，硬件侧更快，应用层仍在探索，短期核心零部件与整机确定性更强。

（2）异构计算架构普及，从单一CPU转向多芯片协同。

算力芯片形成“CPU+GPU+DPU+ASIC”异构模式，多芯片协同提升效率。英伟达3nm产品单片算力超20PFLOPS，华为昇腾、谷歌TPU等通过存算一体将内存带宽提升5倍以上。异构架构可匹配通用、并行、训练推理、低时延等任务，提升算力密度与能效比，并兼容多厂商、多代际芯片，成为服务商核心竞争力。服务商需支持多芯片兼容与多元算力统一纳管，满足国产化替代和弹性调度需求。

（3）绿色低碳转型深化，液冷成为主流散热方案，算电协同加速。

AI训推高能耗推升数据中心用电需求，绿色算力成共识。液冷从组件、整机柜走向集群规模化应用，浸没式、冷板式替代风冷，并利用自然冷源。算电协同升级为国家级新基建，政策推动绿电与算力协同布局、全国算力监测调度，促进算力设施与新型电力系统融合。

（4）单机柜算力密度持续提升，超节点成为算力新底座。

超节点通过整机柜级一体化紧耦合、芯片级高速互联、统一液冷供电与集中管理，破解带宽、时延、运维瓶颈，成为大模型训练核心基础设施。全球AI算力架构加速向超节点演进，国内厂商逐步逼近国际水平；该架构也为国产加速卡通过集群有效算力追赶提供路径。技术攻坚聚焦高密集成、高速互联、全局协同、可靠运维，智算中心进入超节点时代。

（5）国产化替代深化，国产软硬件及整机适配完善。

各国将算力自主性作为竞争重点，中国将自主可控上升为战略目标。需求方从“绝对性能优先”转向“供货稳定、成本可控、系统可预期”。国产芯片短期性能有差距，但在可获得性、价格和可持续性上更具优势。鲲鹏、昇腾、海光等提供核心硬件支撑，超聚变、浪潮信息等推动智算服务器、液冷服务器发展，提升产业链自主可控水平。

（6）算力向边缘延伸加速，边缘AI落地深化。

2025年全球超50%数据在边缘产生，75%企业数据需在边缘处理闭环。AI重心从训练向场景应用迁移，推理算力进入爆发期；边缘计算可降低带宽成本、提升效率与安全合规能力。行业通过边缘轻量化模型、云边协同、分层推理、统一边缘AI框架与标准，缓解资源受限问题。工业场景已部署边缘AI视觉缺陷检测、设备预测性维护，提升良品率与运行稳定性。

（7）AI行业落地提速，全栈价值升级与规模化闭环成型。

未来五年是AI行业落地关键期，客户需求从单点效率优化转向全局业务创新与效益提升，价值逻辑从硬件参数比拼转向实际业务产出，高质量、可复制Token成为价值高地。以算力软硬协同为核心的AIInfra成为竞争关键，服务商通过算力调度优化、模型工程化与行业知识融合，从“卖算力”转向“卖效果”。产业形成“算力筑基—平台赋能—场景变现”闭环，政务、金融、制造等将率先规模化。竞争将聚焦场景适配与商业闭环效率，能耦合算力、平台与行业Know-How者将占据价值高地。

4、行业主要壁垒

（1）技术壁垒：算力基础设施技术密集。芯片依赖先进制程、架构设计、EDA与先进封装，研发投入大、迭代快、试错成本高；服务器需融合电子、材料、热学、力学、计算机体系结构、软件工程及AI调优等多学科，实现高密度、高可靠、低功耗、液冷等系统级优化；数据中心涉及集群架构、光互联、供配电、散热与网络调度。最终算力输出需整合CPU、GPU、内存、硬盘等并统一管理调度，且需针对金融、工业、AI等场景定制。企业须组建多学科团队、长期研发，方能形成竞争力。

（2）供应链壁垒：芯片依赖海外高端光刻机、光刻胶、特种材料与代工产能，集中度高、交期长、存在断供风险；服务器关键元器件被少数国际厂商垄断，采购规模、锁价与备货能力决定成本交付；数据中心受土地、电力、能耗指标（PUE）、网络资源及合规审批约束。龙头通过与加工厂、零部件供应商深度合作，保障供货、成本与优先供应，并建立供应链控制系统，缩短交付、提升稳定性，形成壁垒。

（3）生态壁垒：异构算力与国内外多芯片体系并行，整机厂商和云服务商需与CPU、GPU、操作系统、数据库、云平台等适配；国产化生态下，与国产软件协同优化是进入关键领域的门槛。同时，芯片与整机厂商通过开放合作、全栈产品矩阵、软硬一体化方案和垂直场景服务，构建自身生态竞争力。

（4）品牌及客户壁垒：领先厂商凭产品与品牌声誉巩固市场，新进入者难获客户信任。算力主要需求方为大型互联网、运营商、金融等，对可靠性、安全性、兼容性要求极高，认证严格、合作黏性强、转换成本高，且定制化需求显著。一旦切入核心客户供应链，易形成长期稳定合作，构成品牌及客户壁垒。

5、行业内主要竞争格局及主要企业

全球算力基础设施呈“海外龙头主导高端、中国厂商加速追赶”格局。服务器市场集中度较高，戴尔、超微、联想、HPE、浪潮信息位居前列；戴尔凭AI服务器订单领先，联想x86出货增长强劲，HPE以GreenLake和混合云方案差异化竞争。

中国服务器市场集中度更高，浪潮系居首，新华三、超聚变、联想紧随。x86服务器中，浪潮信息、超聚变、新华三、联想、中兴合计份额近78%。

AI服务器竞争最激烈。2025年上半年中国市场，浪潮信息以约32%市占率居首，中兴、超聚变、新华三、华为位列前五，CR5约81.8%。按交付能力分：第一梯队浪潮信息，具备十万台级交付与万卡集群能力；第二梯队华为、新华三、超聚变、中兴，具备训推全系列布局；第三梯队中科曙光、拓维信息等，聚焦细分、信创与行业定制。

主要企业定位：DELL、HPE为全球老牌全栈基础设施厂商，分别以PowerEdge和GreenLake为核心；浪潮信息为中国服务器龙头，AI服务器优势显著；紫光股份（新华三）以“云-网-安-算-存-端”全栈布局覆盖政企多行业；中科曙光定位国产全栈算力服务商，液冷与超算底蕴深厚。

整体看，行业壁垒高，技术、供应链、产能交付、资金与生态适配构成门槛。竞争焦点正从单一硬件性能转向异构算力协同、液冷成熟度、集群交付效率与行业场景落地，能耦合算力、平台与行业Know-How的服务商将占据优势。

行业主要竞争企业情况

资料来源：普华有策

6、行业面临的机遇与挑战

技术演进：2012年云计算推动算力由本地向云端部署；2016年AI带动新型架构服务器需求；2020年5G商用催生边缘计算；2022年末以来，大模型推动GPU、FPGA、ASIC等算力芯片多样化，训练服务器、推理服务器及大规模集群服务器快速发展。

（1）行业面临的机遇：

①AI算力需求爆发，发展空间广阔。

训练和推理对高并行、高吞吐、高能效算力需求快增，应用从互联网数据处理拓展至AI、大数据、边缘计算等，各国加快布局，行业迎来需求增长与结构升级。

②政策密集落地，国家战略支撑。

算力芯片、服务器、数据中心、云计算纳入数字中国、东数西算、新质生产力等体系；“十五五”将全国一体化算力网纳入现代化基础设施，明确适度超前建设；工信部2025年发布专项政策；“东数西算”完善跨区域调度；信息安全推动央国企采用国产服务器。

③国产替代加速，关键行业渗透提升。

CPU、GPU、主板、操作系统自主化水平提升，鲲鹏、飞腾、昇腾生态日趋成熟，国产服务器在政府、金融、电信、能源、科研等行业渗透率稳步提升；外部不确定性激发自主创新，本土厂商加速技术突破与产业化。

④应用场景全面拓展，市场持续扩容。

AI原生场景（大模型、自动驾驶、智能制造、医疗影像）成为增长引擎；绿色算力推动液冷服务器放量；边缘计算在工业互联网、智能电网、云游戏等低时延业务中拓展，“云边端”协同加强；行业定制化需求为国产厂商提供差异化空间。

（2）行业面临的挑战：

①半导体制程等瓶颈，对系统级能力要求更高。

海外已形成完整芯片设计、制造、软件工具链生态，先进制程持续迭代，高端芯片与软硬件协同成熟；中国受装备、先进工艺制约，高端算力芯片自主供给受限，影响大规模AI集群算力密度与能效。国内技术路线分散，异构算力适配、底层软件优化不足，需通过架构创新、封装突破、全栈软硬件协同弥补差距。

②“建—管—用”全链条挑战加剧，亟须一体化方案。

建设端，高密度液冷、异构兼容、自主可控工业场景适配要求高；管理端，跨数据中心调度、中心—边缘协同、预测式主动运维存在短板；应用端，算力向价值转化、软硬协同、算智融合瓶颈凸显。需构建从底层操作系统到上层应用中台的一体化方案，加速释放算力价值。

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