市场需求增长强劲

• 大模型推动：以 ChatGPT 为代表的多模态 AI 大模型的出现，其庞大的参数规模和海量的训练数据，使得对算力的需求呈爆发式增长。例如 GPT-3.5、GPT-4 等模型，参数规模突破万亿级别，训练数据量达到 TB 级别，促使大模型训练成为计算密集型任务，极大地推动了 AI 算力服务器市场的需求 。
• 行业应用拓展：AI 技术在众多领域的广泛应用，如深度学习、高性能计算、医疗、搜索引擎、游戏、电子商务、金融、安全等，也使得各行业对 AI 算力服务器的需求不断增加。据预测，全球人工智能服务器将保持高速增长，预计在 2026 年中国人工智能服务器市场将达到 123.4 亿美元，全球市场规模将达到 347.1 亿美元.

技术创新不断涌现

• 芯片架构创新：为满足 AI 应用对高性能、低功耗的需求，半导体公司不断开发新的芯片架构。如中昊芯英的刹那 ® 芯片采用专为 AI/ML 而生的创新 TPU 架构，面向 AI 计算场景时算力性能超越国际知名 GPU 芯片产品近 1.5 倍，能耗降低 30%.
• 高速互联技术升级：大规模算力集群构建需要芯片间、服务器间、集群间的高速互联。例如浪潮 NF5698H7 服务器支持 8 颗创新全互联 OAM 加速计算模组，支持高带宽内存，高速网络平面，实现数据网、存储网、管理网分离，满足千亿级参数超大模型并行训练需求3.
• 液冷散热技术发展：AI 算力服务器的高功耗带来了散热难题，液冷技术成为重要的解决方案。如英伟达 Blackwell 芯片服务器通过液冷技术解决了过热问题，促使液冷产业从技术储备阶段向全面推广阶段发展，相关产业链公司也迎来了新的机遇.

市场竞争加剧

• 传统服务器厂商布局：联想、浪潮等传统服务器厂商纷纷加大在 AI 算力服务器领域的投入，推出了一系列高性能的 AI 服务器产品，如联想的全新液冷 AI 服务器，采用第六代 Neptune 液冷技术，为企业提供更高效的算力支持和能耗控制。
• 科技巨头与初创企业竞争：英伟达、英特尔等科技巨头凭借其在芯片领域的技术优势，不断推出新的 AI 算力芯片和服务器产品；同时，一些初创企业也凭借创新的技术和解决方案，在 AI 算力服务器市场中崭露头角，市场竞争日益激烈.

产业发展趋势

• 国产化进程加快：随着国内芯片技术的不断进步，国产 AI 算力芯片和服务器在性能和成本上逐渐具备了与国际产品竞争的实力，预计 2024 年底，国产芯片产品在购置成本上有望低于 a100，实现初步商业可用性，这将推动算力产业链的本土化发展.
• 垂直整合趋势明显：AI 服务器正从模块化向高密度集成化发展，这要求服务器厂商具备更高的垂直整合能力，需要在芯片厂商的整机平台研发中早期介入，以实现更好的性能优化和成本控制，促进整个算力产业链的协同发展.
• 绿色节能需求凸显：AI 算力服务器的高能耗对数据中心的能源供应和环境带来了挑战，因此，绿色节能成为未来发展的重要趋势。如浪潮 NF5698H7 服务器采用风道解耦设计，通过智能分层调节散热，相比同级别产品，功耗降低约 20%，赋能企业绿色低碳发展.