AI服务器市场正经历显著增长,原因在于多个行业对AI的接受度不断提升,同时对支持这些复杂算法和应用的高性能服务器的需求也在持续增加。KX公司于2023年11月最后一周推出了KDB.AI Server Edition——一款专为上下文搜索和时间导向生成式AI而设计的可扩展高性能向量数据库。该产品可通过Docker部署至云端、本地或混合环境,并通过简化的设置流程帮助企业充分利用其AI能力。
风冷系统因其简易性、成本效益和易维护性而广泛采用。这些系统正在基于气流设计、散热器设计和风扇设计等技术进行演进,以支持更密集的 AI 工作负载。厂商致力于提高热管理效率,以在边缘和企业部署中保持性能,这些部署在设计上较数据中心具有更小的容错空间。
例如,2025 年 4 月,MiTAC 发布了符合 OCP(开放计算项目)标准的服务器,集成了新一代液冷和风冷技术,相比上一代在 AI 和高性能计算(HPC)领域更为高效。这些服务器旨在缓解数据中心在扩展过程中面临的功耗和热管理挑战,为现代 AI 基础设施提供以远低于传统能耗的成本处理当今性能和规模需求的新选择。
液冷系统在 AI 服务器部署中正获得显著关注,特别是在热负载和计算密度等成为常态的场景中。此外,该技术提供卓越的散热能力,使系统能够实现以往无法达到的 AI 训练和推理持续性能。众多厂商正在大力投资芯片直接冷却和浸没式冷却技术,以满足超大规模和高性能计算的需求。
云端 AI 服务器因其可扩展性、灵活性以及轻松接入高性能计算能力而被广泛采用。组织正在利用云平台快速部署AI工作负载,无需大量投资基础设施。例如,2025年6月,英伟达宣布建立欧洲首个工业AI云——位于德国的"AI工厂",配备1万块GPU,包括DGX B200系统和RTX PRO服务器。该计划旨在通过加速AI驱动的应用(如数字孪生、机器人和工程仿真)为欧洲工业领袖带来变革。
HPE的策略侧重于AI工厂解决方案,提供集成式、模块化的AI基础设施,适用于私有云、混合云和边缘部署。HPE与英伟达合作,推出预配置的ProLiant服务器(采用RTX PRO 6000 Blackwell),以及可扩展的XD690系统,以加速生成式AI、代理式AI和物理AI。对于这两种产品,HPE将其OpsRamp SaaS与统一监控和优化功能相结合,覆盖所有HPE硬件以及适用的当前训练状态,并通过其全球渠道合作伙伴和系统集成商网络提供教育计划。
AI服务器市场规模
由Global Market Insights Inc.发布的一份综合报告预测,2024年全球AI服务器市场价值为1280亿美元。该市场预计将从2025年的1672亿美元增长至2034年的1.56万亿美元,年复合增长率为28.2%。
AI 服务器市场关键要点
市场规模与增长
区域主导地位
主要市场驱动力
挑战
机遇
主要参与者
AI服务器市场趋势
AI服务器市场分析
按服务器类型划分,AI服务器市场可分为AI数据服务器、AI训练服务器、AI推理服务器及其他。其中,AI训练服务器在2024年占据约35%的市场份额,并有望在2025至2034年间以超过26%的年复合增长率增长。
基于冷却技术,AI 服务器市场可分为风冷、液冷和混合冷却系统。风冷细分市场在 2024 年占据 68.4% 的份额,预计在 2025 年至 2034 年间以超过 27% 的年复合增长率增长。
基于部署方式,人工智能服务器市场可分为本地部署、云端和混合部署。本地部署细分市场占据主导地位,2024 年市场价值达 603 亿美元。
根据硬件类型,人工智能(AI)服务器市场可分为GPU、ASIC、FPGA及其他。GPU细分市场在2024年占据39%的市场份额,预计2025年至2034年将以超过26%的复合年增长率增长。
美国在北美AI服务器市场中占据约80%的市场份额,2024年收入达323亿美元。
德国人工智能服务器市场将在2025-2034年间实现巨大增长。
中国人工智能服务器市场将在2025-2034年间实现强劲增长。
2025至2034年间,巴西AI服务器市场将迎来显著增长。
2025至2034年间,阿联酋AI服务器市场预计将实现高速增长。
AI服务器市场份额
2024年市场份额前7名的公司包括:英伟达、超微电脑、HPE(惠普企业)、戴尔、IBM、富士通和微软。这些公司约占2024年市场份额的40%。
AI服务器市场公司
在AI服务器行业运营的主要参与者包括:
31% 市场份额
2024年整体市场份额为40%
AI服务器行业动态
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AI服务器市场研究报告涵盖该行业的深度分析,并提供2021至2034年收入与出货量(十亿美元与单位)的预测与估算,覆盖以下细分领域:
市场,按服务器类型
市场,按硬件类型
市场,按部署方式
市场,按冷却技术
市场,按应用领域
市场,按终端用途
以上信息涵盖以下地区和国家:
研究方法、数据来源和验证过程
本报告基于结构化的研究流程,围绕直接的行业对话、专有建模和严格的交叉验证构建,而不仅仅是桌面研究。
我们的6步研究流程
1. 研究设计与分析师监督
在GMI,我们的研究方法建立在人类专业知识、严格验证和完全透明的基础上。我们报告中的每一个洞察、趋势分析和预测都是由理解您市场细微差别的经验丰富的分析师开发的。
我们的方法通过与行业参与者和专家的直接交流整合了广泛的一手研究,并以来自经过验证的全球来源的全面二手研究作为补充。我们应用量化影响分析来提供可靠的预测,同时保持从原始数据源到最终洞察的完全可追溯性。
2. 一手研究
一手研究是我们方法论的基础,对整体洞察的贡献率近乎80%。它涉及与行业参与者的直接交流,以确保分析的准确性和深度。我们的结构化访谈计划覆盖区域和全球市场,包括来自高管、总监和主题专家的输入。这些互动提供战略、运营和技术视角,实现全面的洞察和可靠的市场预测。
3. 数据挖掘与市场分析
数据挖掘是我们研究过程的关键部分,对整体方法论的贡献率约为20%。它包括通过主要参与者的收入份额分析来分析市场结构、识别行业趋势和评估宏观经济因素。相关数据从付费和免费来源收集,以建立可靠的数据库。然后将这些信息整合起来,以支持一手研究和市场规模估算,并由分销商、制造商和协会等关键利益相关者进行验证。
4. 市场规模测算
我们的市场规模测算建立在自下而上的方法之上,从通过一手访谈直接收集的企业收入数据开始,同时结合制造商的产量数据以及安装或部署统计数据。这些输入数据在各地区市场进行汇总,以得出一个基于实际行业活动的全球估算值。
5. 预测模型与关键假设
每项预测均包含以下内容的明确文档记录:
✓ 主要增长驱动因素及其预期影响
✓ 制约因素与缓解场景
✓ 监管假设与政策变动风险
✓ 技术普及曲线参数
✓ 宏观经济假设(GDP增长、通货膨胀、汇率)
✓ 竞争格局与市场进入/退出预期
6. 验证与质量保证
最终阶段涉及人工验证,领域专家对筛选后的数据进行手动审查,以发现自动化系统可能遗漏的细微差异和语境错误。这种专家审查增加了一个关键的质量保证层,确保数据与研究目标和领域特定标准一致。
我们的三层验证流程确保数据可靠性最大化:
✓ 统计验证
✓ 专家验证
✓ 市场实实检验
信任与可信度
已验证的数据来源
贸易出版物
安全与国防行业期刊及贸易媒体
行业数据库
专有及第三方市场数据库
监管文件
政府采购记录及政策文件
学术研究
大学研究及专业機构报告
企业报告
年度报告、投资者演示及申报文件
专家访谈
高层管理人员、采购负责人及技术专家
GMI档案库
覆盖30余个行业领域的逶13,000项已发布研究
贸易数据
进出口量、HS编码及海关记录
研究与评估的参数
本报告中的每个数据点均通过一手访谈、真正的自下而上建模及严格的交叉验证进行核实。 了解我们的研究流程 →