市場需求增長強勁

• 大模型推動：以 ChatGPT 為代表的多模態 AI 大模型的出現，其龐大的參數規模和海量的訓練數據，使得對算力的需求呈爆發式增長。例如 GPT-3.5、GPT-4 等模型，參數規模突破萬億級別，訓練數據量達到 TB 級別，促使大模型訓練成為計算密集型任務，極大地推動了 AI 算力服務器市場的需求 。
• 行業應用拓展：AI 技術在眾多領域的廣泛應用，如深度學習、高性能計算、醫療、搜索引擎、游戲、電子商務、金融、安全等，也使得各行業對 AI 算力服務器的需求不斷增加。據預測，全球人工智能服務器將保持高速增長，預計在 2026 年中國人工智能服務器市場將達到 123.4 億美元，全球市場規模將達到 347.1 億美元.

技術創新不斷涌現

• 芯片架構創新：為滿足 AI 應用對高性能、低功耗的需求，半導體公司不斷開發新的芯片架構。如中昊芯英的剎那 ? 芯片采用專為 AI/ML 而生的創新 TPU 架構，面向 AI 計算場景時算力性能超越國際知名 GPU 芯片產品近 1.5 倍，能耗降低 30%.
• 高速互聯技術升級：大規模算力集群構建需要芯片間、服務器間、集群間的高速互聯。例如浪潮 NF5698H7 服務器支持 8 顆創新全互聯 OAM 加速計算模組，支持高帶寬內存，高速網絡平面，實現數據網、存儲網、管理網分離，滿足千億級參數超大模型并行訓練需求3.
• 液冷散熱技術發展：AI 算力服務器的高功耗帶來了散熱難題，液冷技術成為重要的解決方案。如英偉達 Blackwell 芯片服務器通過液冷技術解決了過熱問題，促使液冷產業從技術儲備階段向全面推廣階段發展，相關產業鏈公司也迎來了新的機遇.

市場競爭加劇

• 傳統服務器廠商布局：聯想、浪潮等傳統服務器廠商紛紛加大在 AI 算力服務器領域的投入，推出了一系列高性能的 AI 服務器產品，如聯想的全新液冷 AI 服務器，采用第六代 Neptune 液冷技術，為企業提供更高效的算力支持和能耗控制。
• 科技巨頭與初創企業競爭：英偉達、英特爾等科技巨頭憑借其在芯片領域的技術優勢，不斷推出新的 AI 算力芯片和服務器產品；同時，一些初創企業也憑借創新的技術和解決方案，在 AI 算力服務器市場中嶄露頭角，市場競爭日益激烈.

產業發展趨勢

• 國產化進程加快：隨著國內芯片技術的不斷進步，國產 AI 算力芯片和服務器在性能和成本上逐漸具備了與國際產品競爭的實力，預計 2024 年底，國產芯片產品在購置成本上有望低于 a100，實現初步商業可用性，這將推動算力產業鏈的本土化發展.
• 垂直整合趨勢明顯：AI 服務器正從模塊化向高密度集成化發展，這要求服務器廠商具備更高的垂直整合能力，需要在芯片廠商的整機平臺研發中早期介入，以實現更好的性能優化和成本控制，促進整個算力產業鏈的協同發展.
• 綠色節能需求凸顯：AI 算力服務器的高能耗對數據中心的能源供應和環境帶來了挑戰，因此，綠色節能成為未來發展的重要趨勢。如浪潮 NF5698H7 服務器采用風道解耦設計，通過智能分層調節散熱，相比同級別產品，功耗降低約 20%，賦能企業綠色低碳發展.