2025-2030中國AI服務器行業：算力軍備競賽核心，聚焦龍頭投資價值

2025-2030中國AI服務器行業：算力軍備競賽核心，聚焦龍頭投資價值

前言

人工智能技術的突破性發展正重塑全球產業格局，AI服務器作為支撐大模型訓練、實時推理與行業智能化轉型的核心算力基礎設施，已成為全球科技競爭的戰略制高點。中國憑借全球最大的智能算力需求市場、完整的產業鏈布局以及政策與市場的雙重驅動，在AI服務器領域快速崛起，不僅在市場規模上領跑全球，更在技術迭代、生態構建與場景滲透層面形成差異化優勢。

一、行業發展現狀分析

(一)技術架構：從通用計算到異構集成的范式革命

AI服務器的核心競爭力正從單一算力密度轉向“算力+能效+智能化”的協同優化。根據中研普華研究院《2025-2030年中國AI服務器行業全景調研與投資戰略前瞻報告》顯示，當前，行業主流架構已從“CPU+GPU”的二元組合演進為“CPU+GPU+DPU+NPU”的四元異構體系：

DPU(數據處理單元)通過卸載網絡、存儲等IO密集型任務，釋放GPU算力資源，使單機柜計算效率提升;

NPU(神經網絡處理器)針對特定算法模型優化，在推理場景中實現能效比的突破;

存算一體架構突破傳統“存儲墻”限制，通過芯片內計算單元與存儲單元的垂直堆疊，將單芯片能效比提升至新水平。

此外，液冷技術的規模化應用成為行業標配。冷板式液冷與浸沒式液冷技術使數據中心PUE值大幅降低，推動AI服務器向高密度、模塊化方向進化，為“東數西算”工程下的跨區域算力調度提供硬件支撐。

(二)政策驅動：從基礎設施到場景落地的戰略升級

中國政府將AI服務器納入“數字中國”戰略核心范疇，通過“新型數據中心發展三年行動計劃”“東數西算”工程等政策組合拳，構建“中心-區域-邊緣”的多級算力體系。政策導向呈現三大特征：

算力基建化：明確將AI算力定義為新型基礎設施，要求重點城市布局智能計算中心，推動AI服務器從企業級設備升級為國家戰略資源;

技術自主化：在芯片、操作系統等關鍵領域設立專項基金，鼓勵企業突破GPU、DPU等核心芯片的國產化替代，形成完整技術標準體系;

場景驅動化：在智能制造、智慧城市、能源互聯網等領域開展百城千企試點，通過“需求牽引供給、供給創造需求”的良性循環，加速技術從實驗室到產業化的跨越。

(三)應用場景：從中心化訓練到全域智能滲透

AI服務器的需求結構正經歷深刻變革：

互聯網行業仍是最大需求方，大模型訓練推動訓練服務器向“萬卡集群”規模演進，同時催生存儲、網絡等配套設備的升級需求;

產業智能化升級成為新增長極，金融風控、醫療影像、工業質檢等場景對推理服務器的需求爆發，推動產品向高性價比、低功耗方向進化;

邊緣計算加速落地，智慧交通、能源互聯網等領域部署輕量化AI服務器，實現毫秒級響應與本地化決策。

二、供應鏈分析

(一)上游：芯片突破與材料創新的國產化突圍

上游環節正經歷“國產替代+技術迭代”的雙重變革：

芯片領域：國產AI芯片性能對標國際主流產品，在特定場景中實現替代;存算一體、Chiplet等新型架構芯片進入商業化驗證階段，通過多計算單元集成提升算力密度;

材料創新：國產內存帶寬突破傳統限制，為AI服務器提供更高帶寬存儲支持;光模塊滲透率提升，降低跨機柜通信延遲，提升集群計算效率。

(二)中游：頭部集中與尾部創新的競合格局

中游環節呈現“頭部引領+尾部創新”的分層競爭態勢：

頭部企業憑借技術積累與生態整合能力占據主導地位，其液冷整機柜方案成為大型數據中心標配，自研芯片與框架的組合在特定領域占據高市場份額;

中小廠商通過差異化路徑搶占細分市場，聚焦政府云、邊緣計算等場景推出低功耗推理服務器，或主打定制化訓練集群滿足科研機構、初創企業的個性化需求。

(三)下游：從算力供給到價值創造的轉型

下游應用正從“硬件采購”向“場景賦能”升級：

互聯網領域：短視頻平臺部署AI服務器集群支持千億參數模型實時更新，推動內容推薦算法迭代;

金融領域：證券公司利用AI服務器實現高頻交易策略的毫秒級響應，提升投資回報率;

政企領域：智慧城市項目部署超萬臺AI服務器，實現交通、能源、公共安全等領域的智能化管理，提升城市治理效能。

三、競爭格局分析

(一)市場集中度：從“一超多強”到生態博弈

中國AI服務器市場呈現“金字塔”結構：

頂層企業主導高端訓練市場，通過液冷技術、存算一體架構等創新建立技術壁壘;

中層廠商聚焦推理型服務器，在智能制造、智慧零售等場景實現差異化突破;

底層生態參與者通過分布式計算框架、開源模型社區等模式拓展長尾市場。

(二)技術路線：從GPU主導到多元異構

盡管GPU仍是訓練負載的主流選擇，但非GPU加速芯片(如ASIC、FPGA)的市場占比快速提升，預示技術路線的多元化發展。例如，某企業推出的AI算力市場平臺，連接供需雙方，降低中小企業AI應用門檻;另一企業通過共享AI服務器資源，推動算力普惠化，擴大市場基數。

(三)區域布局：從東部集聚到全國協同

長三角、珠三角集中大部分產能，成渝地區依托數據中心快速崛起。隨著“東數西算”工程推進，智算中心在全國布局加速，節點城市吸引服務器廠商共建區域級算力池，形成“東部創新+西部算力”的雙極格局。

四、行業發展趨勢分析

(一)技術趨勢：存算一體與量子計算引領未來

存算一體技術將突破“存儲墻”限制，新型芯片實現存儲與計算單元垂直堆疊，單芯片能效比大幅提升;

量子計算技術開始探索商業化應用，量子服務器在特定領域效率大幅提升，與經典計算形成混合架構優勢。

(二)市場趨勢：從硬件銷售到服務化轉型

AI服務器的價值錨點正從硬件性能轉向場景滲透能力：

“AI算力即服務”(AIaaS)模式逐漸成為主流，企業按使用量付費，設備利用率提升，運維成本下降;

全棧解決方案興起，頭部企業通過“芯片-整機-軟件”一體化交付，捆綁管理軟件、AI框架優化和行業應用，提升整體客單價。

(三)生態趨勢：從封閉競爭到開放協同

面對碎片化應用場景，廠商紛紛開放硬件接口與開發工具，吸引第三方開發者共建生態：

AI算力市場平臺連接供需雙方，降低中小企業AI應用門檻;

模型訓練框架與國產芯片深度耦合，構建護城河，部分組合在特定領域占據高市場份額。

五、投資策略分析

(一)核心技術賽道：AI芯片、異構計算與液冷技術

AI芯片：關注具備先進制程工藝與架構創新能力的企業，尤其是能提供定制化解決方案的團隊;

異構計算：投資在CPU+GPU+DPU+NPU協同優化領域有技術積累的廠商;

液冷技術：布局冷板式、浸沒式液冷解決方案提供商，把握數據中心能效升級機遇。

(二)應用場景賽道：智能制造、智慧醫療與智能交通

智能制造：聚焦工業質檢、設備預測性維護等場景的AI服務器供應商;

智慧醫療：關注支持影像重建、基因測序等高精度計算需求的解決方案提供商;

智能交通：投資部署于邊緣節點的低延時推理服務器企業，滿足車路協同、交通信號優化等需求。

(三)生態服務賽道：算力調度平臺與開源框架

算力調度平臺：支持多云管理、異構調度的中間件市場空間巨大，掌握核心技術的企業可連接上下游，成為產業生態關鍵節點;

開源框架：投資推動AI框架與國產芯片深度耦合的團隊，構建技術標準壁壘。

如需了解更多AI服務器行業報告的具體情況分析，可以點擊查看中研普華產業研究院的《2025-2030年中國AI服務器行業全景調研與投資戰略前瞻報告》。