2025-2030，投資IA服務器行業：搶占智算時代的“硬”基石

前言

隨著人工智能、大數據、云計算等技術的深度融合，IA(智能算力)服務器已從傳統IT基礎設施升級為支撐智能化轉型的核心引擎。其應用場景從通用計算向金融風控、醫療影像分析、自動駕駛訓練等高價值領域滲透，推動全球算力需求呈現指數級增長。

一、宏觀環境分析

(一)政策驅動：全球數字化轉型戰略加速算力基礎設施建設

全球主要經濟體將算力基礎設施納入國家戰略，推動IA服務器市場進入政策紅利期。中國“十四五”規劃明確提出“東數西算”工程，通過構建全國一體化算力網絡，引導數據中心向綠色低碳方向布局。據國家發改委披露，該工程首批投資帶動西部地區新建數據中心投資超千億元，直接拉動服務器采購規模增長。歐盟《綠色協議》則通過碳稅與能效標準，倒逼數據中心向綠色低碳轉型，為液冷服務器等節能技術創造市場空間。

(二)技術迭代：異構計算與綠色節能成為核心驅動力

技術層面，異構計算架構的普及成為行業主流。傳統以CPU為核心的同構計算模式已無法滿足AI訓練、實時推理等高負載需求，GPU、FPGA、ASIC等專用芯片的協同調度成為關鍵。例如，在自動駕駛訓練場景中，GPU負責大規模矩陣運算，FPGA處理低延遲推理任務，ASIC加速加密解密等特定算法，形成“分工協作”模式，顯著提升算力密度與能效比。

綠色節能技術亦成為競爭焦點。隨著單機柜功率密度突破50kW，傳統風冷系統接近物理極限，液冷技術滲透率快速提升。據工信部統計，2025年中國液冷服務器出貨量占比已達18%，預計到2030年將突破55%，冷板式液冷技術憑借成熟度與成本優勢成為主流方案。此外，動態電壓頻率調節(DVFS)、余熱回收等技術進一步降低能耗，推動數據中心PUE值向理論極限優化。

(三)產業升級：垂直行業智能化催生差異化需求

根據中研普華研究院《2025-2030年IA服務器市場發展現狀調查及供需格局分析預測報告》顯示：垂直行業的智能化升級對IA服務器提出更高要求。金融行業需構建實時反欺詐系統，對低延遲推理能力要求嚴苛;制造業依賴工業質檢與預測性維護，推動邊緣AI服務器部署量激增;生物醫藥領域基因測序與藥物研發的算力需求，則使高性能計算服務器成為科研機構的核心裝備。據IDC預測，2025年中國AI算力需求規模將突破3000EFLOPS，其中基于GPU/FPGA的異構計算服務器占比將超過75%。

二、市場分析

(一)需求側：場景深化與區域分化并行

需求結構呈現顯著分化特征?；ヂ摼W行業仍為最大采購方，但占比逐年下降，從2025年的42%降至2030年的35%;電信運營商因5G邊緣節點建設需求，采購規模以年均24%增速躍居第二增長極;智能制造和智慧城市領域受工業互聯網與城市大腦項目驅動，到2030年合計貢獻超25%的市場增量。

區域市場格局呈現“東強西進”特征。東部經濟發達地區(廣東、江蘇、浙江)憑借成熟的數據中心集群和充沛的資本供給，2025年占據全國60%以上市場份額;中西部地區依托“東數西算”工程持續推進，四川、湖北、重慶等地的智算中心建設帶動采購規模以年均28%的速度增長。

(二)供給側：頭部集中與生態分化并存

全球IA服務器市場呈現“頭部集中、生態分化”特征。浪潮、華為、新華三三大頭部企業憑借定制化能力、本地化服務響應及信創生態整合優勢，2027年合計占據中國58%的市場份額;國際廠商則通過高端產品線和混合云解決方案維持15%-20%的存量市場。

生態競爭成為關鍵壁壘。頭部企業通過與上游芯片供應商(如英特爾、AMD)、中游軟件開發商(如操作系統、虛擬化軟件)及下游應用方(如云服務商、行業客戶)建立深度合作，構建“硬件+軟件+服務”的全棧解決方案。

(三)價格與成本：技術融合驅動性價比提升

成本優化路徑呈現兩大特征：一是Chiplet技術推動算力單元模塊化設計，降低定制化開發成本;二是混合精度計算架構的普及使單臺IA服務器的場景適配性提升，有效攤薄單位算力成本。據中研普華測算，技術融合可使單臺服務器算力提升，同時能耗降低，形成經濟效益與環境效益的雙贏。

三、行業發展趨勢分析

(一)技術趨勢：異構計算深化與存算一體突破

未來五年，IA服務器技術將圍繞“異構計算深化、存算一體突破、量子經典融合”三大主線演進。異構計算方面，Chiplet技術將推動算力單元模塊化設計，企業可根據需求靈活組合CPU、GPU、NPU等芯片，降低定制化成本;存算一體架構則通過將存儲與計算功能集成，消除數據搬運瓶頸，使能效比大幅提升。某企業研發的存內計算芯片已在AI推理場景實現商業化應用，其能效比較傳統方案提升數倍。

(二)場景趨勢：專業化定制與邊緣計算崛起

應用場景的垂直化將推動IA服務器向“專業化、定制化、場景化”方向進化。在自動駕駛領域，車規級服務器需滿足低延遲、高可靠、抗振動等嚴苛要求;在智慧城市中，邊緣節點需處理交通流量、環境監測等多元數據，支持多模態數據融合分析。邊緣計算的崛起亦催生新的市場增量，5G與物聯網技術的普及使大量設備產生海量數據，若全部上傳至云端處理，將面臨帶寬瓶頸與隱私風險，邊緣服務器通過“就近計算、本地決策”模式，在智能交通、工業互聯網等領域展現巨大價值。

(三)綠色趨勢：液冷技術與能效標準升級

綠色節能將成為場景定制的核心考量。隨著“雙碳”目標的推進，數據中心PUE值要求日益嚴格。某企業推出的全液冷數據中心解決方案，通過冷板式液冷與余熱回收技術，使PUE值大幅降低，年節電量可觀。這種綠色算力方案不僅符合政策導向，更通過降低運營成本贏得客戶青睞。預計到2030年，液冷服務器市場規模將突破千億元，成為行業標配。

四、投資策略分析

(一)短期策略：聚焦國產化替代與區域性智算中心建設

短期(2025-2026年)需抓住國產化替代窗口期，加速布局信創生態。國產CPU(如鯤鵬、海光)在政務市場的滲透率快速提升，但高端AI訓練芯片仍依賴進口，需警惕地緣政治風險對供應鏈穩定性的沖擊。同時，參與“東數西算”工程，在西部地區建設區域性智算中心，承接東部算力需求外溢，可享受政策紅利與成本優勢。

(二)中期策略：突破液冷系統規?；逃门cAI服務器芯片定制

中期(2027-2028年)需突破液冷技術規?；逃闷款i，與芯片廠商聯合開發適配液冷架構的加速卡，降低系統兼容性成本。此外，針對垂直行業需求定制AI服務器芯片，如面向自動駕駛的低延遲推理芯片、面向醫療影像分析的高精度計算芯片，可構建差異化競爭優勢。

(三)長期策略：布局量子經典混合計算架構與全球標準制定

長期(2029-2030年)需提前布局量子計算與經典計算的融合架構。量子經典混合計算架構預計在2030年進入實用階段，在密碼破解、藥物研發等領域展現優勢。企業可通過參與國際標準制定，搶占技術制高點，同時拓展東南亞等新興市場，構建“雙循環”發展格局。

如需了解更多IA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IA服務器市場發展現狀調查及供需格局分析預測報告》。