数据中心服务器市场 大小和分享 2025 - 2034

数据中心服务器市场规模

根据Global Market Insights Inc.发布的最新报告，2024年全球数据中心服务器市场规模为1148亿美元，预计将从2025年的1175亿美元增长至2034年的2624亿美元，2025-2034年复合年增长率为8.4%。
 

AI等计算密集型工作负载，特别是大型语言模型的训练和推理，对高性能GPU和加速服务器提出了巨大需求。因此，运行AI应用所需的硬件需求空前高涨，包括NVIDIA HGX系统、AMD Instinct加速器以及云服务提供商的自定义ASIC服务器。同样，研究、制药和油气行业的高性能计算集群推动了国家实验室对高密度计算服务器的采用。反过来，这意味着随着AI在各行业的加速普及，服务器市场将越来越倾向于配置丰富GPU的配置，并相应地对更高功耗和冷却需求提出要求。
 

来自物联网设备、移动使用、企业应用、工业自动化和数字平台的海量数据增长，正迫使企业扩大其计算容量。电信、金融服务、医疗保健和零售等行业产生的海量数据集需要实时决策支持下的存储、处理和分析。这种不断增长的数据规模直接转化为对服务器的日益增长需求，包括处理计算和托管数据密集型应用程序。
 

企业正在现代化改造传统IT系统，并向混合云和多云架构转型。银行、保险、制造业和媒体等行业的数字化战略需要具备弹性和可扩展的服务器基础设施。企业通过用更高效的x86、ARM和基于GPU的系统替换旧服务器，进一步优化性能并降低运营成本。这种现代化趋势推动服务器每3-5年进行一次更新换代。
 

超大规模云服务商的扩张推动了北美服务器需求。主要运营商正在持续建设和更新庞大的数据中心园区，以支持云计算、AI和内容分发。企业数字化转型和多云采用使x86和GPU高性能服务器的更新周期和需求保持稳定。该地区还在AI/高性能计算部署方面处于领先地位，推动了对GPU加速机架和专业冷却/电源基础设施的大量采购。监管和安全需求推动了本地和区域隔离容量的增长，而可持续发展目标和高电价则促使买家投资于节能服务器和先进冷却技术。
 

微软于2024年宣布在爱荷华州、威斯康星州、乔治亚州和弗吉尼亚州等多个州进行大规模AI驱动的数据中心扩张，以满足AI训练（即Azure OpenAI）、云容量和企业SaaS工作负载的高需求。这些部署包括数以万计的GPU服务器，如NVIDIA H100/H200和AMD MI300X，以及高密度机架系统，用于驱动生成式AI服务。
 

云迁移加速、电商规模扩张以及5G/物联网在亚太市场（从中国、印度、日本和韩国到东南亚中心和澳大利亚/新加坡）的推出，推动了超大规模、托管和边缘站点服务器的需求。大型区域云服务商推动了对商品化x86服务器的需求，而电信驱动的边缘计划也推动了对GPU/加速部署的增长需求，用于本地大语言模型、图像/视频分析等AI用例。
 

亚太地区多个市场的数据本地化与国家安全政策也推动了本地化构建，增加了小型区域设施的数量。定价敏感性、站点与电力限制，加之分散的供应商格局，意味着亚太地区在各种形态的服务器上均有广泛需求——从超大规模园区中的高密度机架，到边缘的模块化微型数据中心。
 

数据中心服务器市场趋势

生成式AI与机器学习的快速崛起正迫使行业向GPU加速与专用AI服务器的结构性转变。厂商正将研发重心聚焦于以NVIDIA、AMD及新兴AI ASIC架构为核心的系统，同时采用先进互联技术（如NVLink、PCIe Gen5/Gen6与CXL）。这些服务器功耗密度更高，需要优化的散热设计，推动数据中心向液冷方案转型。AI集群需求也在重塑超大规模企业的资本支出优先级，使加速服务器成为增长最快的产品细分领域之一。
 

服务器功耗密度已突破许多AI与HPC部署中传统风冷机架的热极限。因此，行业正快速转向液冷技术，包括直接芯片冷板与浸没式系统，这些技术将支持40–80kW甚至更高功率的机架。这一转变正在超大规模与企业站点中推动大量改造投资，并对服务器机箱、材料及冷却就绪设计提出新需求。液冷服务器还为提升运营效率与构建更紧凑的计算集群铺平道路，从而支持更可持续的运营。
 

2024年，Meta（Facebook）宣布大规模AI基础设施扩张，在美国数据中心部署了数以万计的NVIDIA H100 GPU加速服务器。这些集群支撑Llama模型、生成式AI工作负载与推荐系统，成为全球最大规模的GPU服务器部署之一。该项目反映了行业采用AI优化高密度服务器架构的趋势，推动Meta重新设计机架布局、采用液冷方案并升级配电系统。
 

随着功耗与效率成为关键约束，ARM处理器与定制硅解决方案正在超大规模企业与云平台中获得更多采用。AWS Graviton、Ampere Altra与NVIDIA Grace CPU等方案在性能功耗比上表现优异，因此作为x86服务器的替代方案获得更多关注。这推动处理器生态系统日益多元化，并减少对传统CPU供应商的依赖。超大规模企业正在设计自有芯片，以更好地优化云原生与AI工作负载的性能，加速硬件-软件协同优化的趋势。
 

因此，边缘计算正因5G部署、IoT增长与电信、制造、零售、交通等行业的实时分析需求而快速扩展。这一转变正催生对微型服务器、工业级边缘服务器与为分布式低延迟环境设计的紧凑型高密度计算节点的需求。这些服务器需支持本地处理、AI推理与安全连接，同时在空间与功耗受限的位置运行。在此背景下，随着企业采用混合边缘-云策略，OEM厂商正开发可与核心数据中心无缝集成的可扩展架构。
 

数据中心服务器市场分析

基于服务器类型，市场可分为机架式、塔式、刀片式、微型服务器以及GPU/加速服务器。其中，机架式服务器在2024年占据了56%的市场份额，并预计在2025年至2034年间以8.8%的年复合增长率增长。
 

• 机架式服务器在计算密度与灵活性之间实现了理想平衡，既适合中小企业，也适用于超大规模数据中心。运营商仅需将额外设备添加至标准机架即可扩展容量，这种模块化设计与现代云计算和虚拟化环境高度契合。由于密度提升并未显著增加复杂性，机架式服务器成为可扩展基础设施的默认选择。
   
• 行业广泛采用的19英寸标准机架确保了跨供应商、冷却系统及网络设备的广泛兼容性。这种标准化降低了集成难度，并为运营商节省了部署成本。数据中心可在同一环境中轻松混合使用不同代际或品牌的机架式服务器。这种互操作性创造了规模经济，并简化了升级流程，使机架式服务器较刀片式或塔式服务器更具吸引力。
   
• 现代工作负载（如AI/ML训练、虚拟化、大数据分析及高性能计算）均需高功率密度与先进冷却能力，而机架式服务器能高效支持这些需求。基于机架的平台较塔式或微型服务器更能有效容纳GPU集群、PCIe扩展及高带宽互联。其机箱可针对液冷、气流及重载计算进行优化。
   
• 甲骨文云基础设施（OCI）近期在美国及欧洲部署了大量NVIDIA DGX与HGX机架式GPU服务器集群，以支持其AI超级集群扩展。这些服务器专为高密度AI/ML工作负载设计，并需先进冷却与电源配置，而机架式服务器恰能完美支持。OCI利用这些高密度GPU机架系统运行企业级大模型工作负载、科学计算及高吞吐量分析。
   

基于数据中心类型，服务器市场可分为企业级、托管、超大规模及边缘数据中心。其中，超大规模数据中心在2024年占据约41%的市场份额，并预计在2025年至2034年间以9.1%的年复合增长率增长。
 

• AWS、Azure、Google、Meta及阿里巴巴等超大规模运营商在每个新区域或集群扩展中部署数十万台机架式服务器。其扩展周期较企业级更快且规模更大，成为全球机架式服务器最大的消费者。云原生工作负载（如虚拟化、存储及分析）本身即针对机架式基础设施进行优化。如此大规模的采购自然使超大规模运营商成为主导买家。
   
• 超大规模运营商引领AI创新，并部署大量机架式GPU集群用于训练大语言模型、推荐系统及计算机视觉模型。这些工作负载需密集机架、先进互联（如NVLink、InfiniBand）及专业冷却，而机架式服务器是唯一可靠支持这些需求的平台。基于机架的GPU节点已成为超大规模AI数据中心的核心构建模块。随着AI工作负载激增，超大规模运营商对高密度机架式服务器的需求呈指数级增长。
   
• 2024年，Google在美国及欧洲超大规模数据中心部署了数千台高密度机架式GPU服务器，用于训练及运行其Gemini AI模型。这些机架集成了NVIDIA H100与TPU v5加速器，需先进液冷、高带宽网络及电源密集型机架布局——这些能力唯有机架式服务器架构才能实现。
   
• 超大规模数据中心运营商依赖标准化机架设计（如符合OCP标准的服务器）来简化部署、优化维护并降低采购成本。这种统一性使他们能够以最小的定制化需求大规模部署服务器，同时降低资本支出（CapEx）和运营支出（OpEx）。机架式服务器完美契合这些高度标准化的架构，进一步巩固其在超大规模环境中的主导地位。超大规模数据中心运营商通过标准化机架单元所实现的效率优势，是刀片式或塔式服务器无法匹敌的。
   

按数据中心规模划分，数据中心服务器市场可分为小型、中型和大型数据中心。其中，大型数据中心在2024年市场规模达到456亿美元。

• 大型数据中心运行关键业务云服务、企业应用及数字化工作负载，这些工作负载需要成千上万台服务器同时运行。其高且可预测的计算需求使机架式服务器成为扩展基础设施的最佳形态。由于大型数据中心的硬件更新周期为数年，他们始终以大批量采购服务器。
   
• 大型数据中心必须在有限空间内最大化计算能力，同时应对AI、分析和虚拟化驱动的机架功率密度上升。机架式服务器为在严格的功耗和散热限制下扩展计算、网络和存储能力提供了最优解决方案。其模块化特性允许运营商快速扩展或更换服务器，而无需改动设施设计。大型数据中心依赖这些高密度布局来实现运营效率。
   
• 标准化机架单元实现了跨多个机房、建筑或区域的一致部署，大幅降低了集成复杂度。这种统一性简化了采购、安装、维护和监控等环节的规模化管理。机架式服务器与这些标准化架构完美契合，而塔式或刀片式服务器则引入了不确定性。
   
• 2024年，微软扩建了其位于爱荷华州的数据中心园区，以支持Azure OpenAI服务的大规模AI工作负载。此次扩建包括部署基于机架的GPU集群，采用NVIDIA H100系统，并配备先进的液冷系统和高带宽网络。这些大型机房采用密集机架布局，以满足AI训练和推理工作负载的规模化需求。
   

按应用领域划分，数据中心服务器市场可分为IT与电信、金融（BFSI）、政府与国防、医疗、零售与电商、制造业及其他领域。其中，IT与电信细分市场在2024年规模达到389亿美元。

• IT与电信企业构建全球云服务、连接性和数字化服务的基础设施骨干，需要持续扩展计算能力。其工作负载（包括虚拟机、云平台、网络管理和实时服务交付）在可扩展的机架式服务器架构上运行效率最高。机架式服务器支持电信网络所需的高密度和7×24小时不间断运行要求，因此成为大规模基础设施部署的默认选择。
   
• 电信运营商正在快速部署边缘数据中心，以支持5G、物联网和低延迟应用。这些边缘节点高度依赖紧凑、标准化的机架式服务器，能够在数千个分布式站点中部署。机架式服务器在性能、可扩展性和可靠性之间取得了平衡，满足网络边缘的需求。随着5G普及率提升，电信运营商正在扩展核心和边缘计算资源。
   
• 包括AWS、Azure、Google Cloud、Oracle Cloud、IBM Cloud及SaaS平台在内的主要IT服务提供商，均以机架式服务器构建其整个计算基础设施。他们持续扩展云区域、数据中心和SaaS工作负载，推动了机架系统的持续大批量采购。机架式服务器实现了全球部署的一致性，确保可预测的性能、标准化的维护和快速扩展能力。
   
• 电信和IT运营商处理着海量的互联网流量、流媒体内容、企业应用和数字化服务。为维持高性能和低延迟，他们在核心数据中心和CDN节点部署密集的机架服务器集群。机架架构支持高带宽、多CPU/GPU配置以及高效冷却，非常适合大规模流量管理。随着视频流媒体、游戏和OTT平台的增长，IT与电信基础设施正快速扩张。
   

2024年，美国在北美数据中心服务器市场中占据主导地位，收入达499亿美元。
 

• 美国拥有全球数量最多的超大规模数据中心，主要由AWS、微软、谷歌、Meta和Oracle等公司推动。这些超大规模云服务商每年部署数十万台机架服务器，远超其他地区的需求。云服务、AI集群和高密度计算的规模化使机架服务器成为默认架构。美国超大规模数据中心的持续扩张不断推高机架服务器的消耗量。
   
• 亚马逊云服务（AWS）宣布投资350亿美元，在弗吉尼亚州扩建其超大规模数据中心版图——这是其全球最大的云区域。此次扩建包括多个新校区，每个校区部署数以万计的机架服务器，以支持云计算、AI、机器学习和企业工作负载。该项目巩固了美国作为全球最大机架服务器消费国的地位，因为AWS几乎完全基于标准化的高密度机架架构构建。
   
• 美国在AI、机器学习和高性能计算领域引领全球创新，涌现出NVIDIA、OpenAI、Anthropic等企业及国家级研究实验室。这些组织需要配备大量GPU的机架服务器集群、液冷就绪系统和先进互联架构。美国生成式AI工作负载的爆炸式增长正推动对AI优化机架服务器的前所未有的投资。
   
• 美国拥有丰富的土地资源、强大的光纤连接能力以及比大多数全球市场更稳固的电力基础设施。这使得大型数据中心园区和多栋建筑扩建成为可能，这些项目高度依赖基于机架的计算基础设施。投资激励、稳定的监管环境和技术友好的政策进一步推动设施快速增长。弗吉尼亚、德克萨斯、爱荷华和俄勒冈等主要州继续吸引数十亿美元的数据中心投资。
   

德国数据中心服务器市场预计在2025至2034年间实现10%的复合年增长率，增长势头强劲。
 

• 德国正在经历由主要云服务提供商（如AWS、微软Azure、谷歌云和Oracle云）推动的快速扩张，各公司均在当地新建可用区以满足不断增长的国内需求。这些新建和扩建的数据中心园区高度依赖高密度机架服务器部署。随着企业加速数字化转型并将工作负载迁移至云端，超大规模云服务商在德国境内扩大服务器规模。
   
• 德国拥有欧洲最严格的数据保护法规，迫使企业和云服务提供商在本地托管数据。这推动了区域特定数据中心的建设，所有这些数据中心均需要大量机架服务器以满足合规性工作负载。银行、金融服务与保险（BFSI）、政府和医疗等行业偏好境内基础设施，进一步提升了本地服务器需求；随着更多行业采用与欧盟对齐的数据本地化框架，对国内机架计算的需求日益加剧。
   
• 法兰克福（DE-CIX）是欧洲最繁忙的互联网交换点，吸引了超大规模云服务商、电信运营商和托管服务提供商在此建设大规模设施。这种连接优势使德国成为高密度机架服务器部署的首选地，支持云计算、人工智能和企业级工作负载。随着流量规模的增长，法兰克福周边的新数据中心容量正在快速扩张，运营商需要更多机架服务器来处理不断增加的计算和网络工作负载。
   
• 德国企业尤其是汽车、工程、物流和制造业正在快速采用云计算、人工智能、物联网和工业4.0解决方案。这些转型需要现代化的服务器基础设施，推动了企业数据中心和边缘环境中机架服务器的需求。宝马、梅赛德斯-奔驰、西门子和博世等公司越来越依赖数据密集型工作负载，而机架服务器能够高效支持这些需求。
   

2025至2034年间，中国数据中心服务器市场将迎来强劲增长。

• 阿里云、腾讯云、华为云和百度智能云等中国云巨头正在全国主要省份大举扩张数据中心版图。这些超大规模数据中心需要大量机架服务器来支撑云计算、金融科技、电商、游戏和人工智能工作负载。企业和政府机构对本土云服务的采用正以两位数速度增长，进一步放大了服务器需求。中国庞大的数字生态系统对计算能力的消耗速度远超多数全球市场。
   
• 中国正在快速扩建人工智能基础设施，以支持大语言模型训练、智慧城市部署、自动驾驶和工业人工智能。百度、阿里巴巴、腾讯、字节跳动和商汤科技等公司正在构建密集GPU的机架服务器集群，用于训练中文基础模型。即使面临出口限制，中国OEM厂商也在加速部署国产AI加速器（如华为昇腾、壁仞芯片）集成于机架架构中。
   
• 中国汇聚了全球部分最大的服务器制造商，包括浪潮、华为、联想和曙光，它们提供具有竞争力的价格和快速生产能力。这一本土生态系统确保了稳定供应、短交付周期和低成本的机架服务器硬件优势，是世界其他地区难以匹敌的。中国OEM厂商在向本地云服务商和政府机构的出货量中占据主导地位，巩固了区域增长。
   
• 百度在北京和河北扩建数据中心集群，以支持其最大型中文大语言模型之一ERNIE 4.0的训练。由于NVIDIA A100/H100芯片受出口管制，该公司部署了数千台基于国产加速器（如华为昇腾910B）的机架GPU服务器。这些密集AI机架需要升级配电系统、先进冷却技术和高带宽互联架构——充分展现了中国在AI基础设施方面的快速扩张能力。
   

2025至2034年间，巴西数据中心服务器市场将迎来显著增长。

• 拉丁美洲在2024年占据数据中心服务器行业4.5%的市场份额，年复合增长率达2.7%。巴西正在经历AWS、微软Azure、谷歌云、甲骨文和IBM等主流云服务商的激进扩张。这些公司正在新建区域和可用区，以服务快速增长的企业和消费者数字化市场。每个新的云集群都需要数千台机架服务器，使超大规模扩张成为最强劲的增长驱动力。本地云服务商如UOL Diveo和Locaweb也进一步推高了需求。
   
• 巴西拥有全球增长最快的数字经济之一，电商、数字银行、流媒体平台和网约车服务的使用量极为庞大。这些平台高度依赖可扩展的机架式计算来处理高并发交易和实时分析。包括Nubank、Stone和PagBank在内的金融科技企业正在本地构建更多后端基础设施，以支持数百万新用户。随着数字服务激增，对机架服务器的需求快速增长，以维持性能与可用性。
   
• 巴西的托管市场正快速扩张，Equinix、Ascenty（Digital Realty）、Scala Data Centers和Odata等主要企业正积极扩张。部署5G的电信运营商也在推进分布式边缘站点，这些站点依赖于紧凑的机架式计算节点。这些扩张需要高密度、可扩展的机架服务器来支持云连接、企业工作负载和低延迟区域服务。托管增长与边缘部署的结合显著提升了全国机架服务器需求。
   

2025至2034年间，沙特阿拉伯的数据中心服务器市场预计将实现强劲增长。
 

• 沙特阿拉伯的“2030愿景”计划正推动数字基础设施前所未有的投资，吸引全球云服务商与本地运营商建设大型数据中心。政府正在支持智慧城市、金融科技、人工智能与电子政务等领域的数十亿美元项目，这些项目均需可扩展的机架式计算。这些国家数字化计划为服务器需求带来结构性、长期的提升。随着公私部门IT现代化，机架服务器成为新数据中心部署的中坚力量。
   
• 沙特的NEOM、红海项目及国家AI计划等举措需要先进的计算平台，以运行大规模分析、数字孪生和AI应用。这些新一代工作负载高度依赖GPU加速的机架服务器与密集计算集群。能源、物流、零售与银行等行业企业也在采用AI与IoT解决方案，推动对高性能机架系统的需求。
   
• 沙特阿拉伯实施严格的数据驻留法规，要求政府、金融、电信与医疗等敏感数据必须在境内存储与处理。这迫使企业与云服务商使用标准化机架服务器扩展本地数据中心。网络安全框架还要求具备强大、可扩展的计算基础设施用于监控与威胁检测。这些监管条件加速了全国本地化服务器集群的建设。
   

数据中心服务器市场份额

2024年，市场前7名企业为戴尔科技、HPE、浪潮、联想、华为、超微与思科系统，合计约占50%市场份额。
 

• 戴尔的垂直整合供应链有助于降低成本、提升可靠性，使其成为大型数据中心采购的首选。戴尔在AI就绪服务器架构、液冷与模块化扩展方面的布局，与云与AI工作负载增长高度契合。
   
• HPE在高性能计算、AI集群与边缘部署方面提供强劲解决方案，在现代数据中心环境中日益重要。先进的散热技术、可持续发展倡议与高安全标准使HPE成为受监管行业的首选供应商。
   
• 浪潮specializes in high-density, AI-optimized rack servers and collaborates closely with Intel, AMD, and domestic chipmakers. Competitive pricing and flexible ODM-style customization make Inspur a major supplier for large cloud and enterprise projects.
   
• 联想的增长源于其节能的ThinkSystem服务器、强大的制造能力以及全球供应链灵活性。联想在液冷和高性能计算（HPC）解决方案方面处于领先地位，这使其在AI和高密度工作负载领域极具吸引力。联想凭借与超大规模云服务商、电信运营商及政府的合作，在亚太和欧洲市场建立了强大的市场份额。
   
• 华为服务器专为AI、云计算和大规模电信工作负载而优化，广泛应用于亚洲、中东和新兴市场。华为的国产芯片生态系统（如昇腾AI处理器）在全球供应受限的情况下为其提供了战略韧性。
   
• 超微能够比主流OEM厂商更快交付定制化、高密度、液冷就绪的机架服务器，这使其成为超大规模云服务商和AI创业公司的首选。超微的模块化积木式架构和美国本土制造能力使其能够快速适应新芯片和技术。
   
• 思科的AI驱动网络和软件定义基础设施正在获得市场认可，其端到端数据中心生态系统的价值日益凸显。思科服务于大型企业和电信环境，这些环境依赖于紧密集成的计算与网络架构。
   

数据中心服务器市场企业

数据中心服务器行业的主要参与者包括：

• 戴尔科技
• HPE
• 浪潮Power Systems
• 联想
• 华为
• 超微
• 思科系统
• 富士通
• IBM
• 曙光
   
• 戴尔在数据中心市场占据主导地位，原因在于其提供全集成的数据中心解决方案——服务器、存储、网络、虚拟化和生命周期管理——在单一生态系统中实现。这为企业和云服务商消除了多厂商复杂性，使戴尔在大型招标中拥有战略优势。其OpenManage和自动化平台让客户能够以最小的人工干预运行、监控和优化数千台机架服务器。
   
• HPE在政府、航空航天、银行金融保险、能源和医疗保健等关键行业拥有深厚渗透。这些行业需要极其稳定、安全且高可用的服务器平台——HPE在这一领域拥有数十年无可匹敌的专业知识。其iLO管理引擎和硅根信任技术为企业提供了坚不可摧的安全保障，使HPE成为受监管工作负载的可信供应商。
   
• 浪潮专为阿里巴巴、腾讯、百度和字节跳动等超大规模云服务商设计定制化、超优化的服务器。其快速设计、测试和量产定制化服务器架构的能力，使其在传统OEM厂商中独树一帜。浪潮的联合工程方法让超大规模云服务商能够在规模化部署中优化功耗、密度和AI性能。
   
• 联想在可持续、节能服务器设计方面的领导地位，特别是其 Neptune 液冷技术，可将能耗降低高达 40%。各国政府、超大规模云服务商及企业优先选择联想，以满足碳中和与 ESG 要求。其在热优化系统的工程实力，使联想成为密集数据中心部署的首选供应商。
   
• 华为掌控全栈芯片（鲲鹏 CPU、昇腾加速器）、服务器、存储、网络与云，实现紧密优化与成本效益。这种垂直整合使华为能以极具竞争力的性价比，提供高性能、AI就绪的机架服务器。众多寻求数字主权的国家青睐华为，因其提供自主可控且本地支持的计算生态。
   
• 超微科技将新服务器平台（尤其是 GPU 服务器）比戴尔或 HPE 提前数月推向市场。在 AI 时代，硬件迭代速度极快，这种速度至关重要。其 Building Block Solutions® 架构支持服务器设计的超快重构。无与伦比的敏捷性使超微成为 AI 初创企业、研究实验室及超大规模云服务商的首选供应商，助力其采用最前沿的计算技术。
   
• 思科将计算与其在网络与自动化领域的全球领导地位相结合。其 UCS 架构在吞吐量、东西向流量优化及软件定义管理方面具备独特优势，对云、电信及混合环境至关重要。思科在网络领域的主导地位为其带来天然客户基础，这些客户偏好统一的计算-网络栈。
   

数据中心服务器行业新闻

• 2024年3月，Meta 开始在印第安纳州杰斐逊维尔建造一座 8 亿美元的 AI 专用数据中心。该设施专为容纳下一代 GPU 机架集群而设计，以支持 Meta 的 AI 工作负载，包括 Llama 模型开发与推荐引擎。
   
• 2024年6月，Equinix 宣布在法兰克福与大阪新建 xScale 超大规模数据中心，服务 AWS、Google 与 Microsoft 等云巨头。这些园区需大规模部署标准化机架服务器以支撑区域云工作负载。此次扩张反映出欧洲与亚太地区托管与超大规模需求的强劲增长。
   
• 2024年1月，字节跳动在新加坡扩大数据中心版图，部署大量 GPU 加速机架集群以驱动 TikTok 的实时推荐引擎。该部署包含为视频处理与 AI 推理优化的高带宽互联。此举巩固了东南亚作为 AI 驱动型数据中心投资快速增长目的地的地位。
   
• 2024年4月，甲骨文云基础设施在蒙特利尔开设大型云区域，配备 NVIDIA GPU 超级集群。这些服务器采用液冷机架设计，专为高功率 AI 与企业工作负载而配置。此次扩张支撑了加拿大对生成式 AI 与混合云服务日益增长的采用需求。
   
• 2024年2月，G42 在阿布扎比启动大规模 AI 基础设施集群，部署 GPU 密集型机架服务器以支持国家 AI 计划、医疗分析与数字政府倡议。这些设施采用先进热设计与高带宽架构，以支撑区域 AI 模型增长。阿联酋将成为 AI 中心的雄心显著推动了服务器消费。
   

该数据中心服务器市场研究报告涵盖行业深度分析，并提供 2021 年至 2034 年的收入（十亿美元）与出货量（单位）预测，覆盖以下细分市场：

按服务器类型划分

• 机架式
• 塔式
• 刀片式
• 微型
• GPU/加速型

按数据中心类型划分

• 企业级
• 托管
• 超大规模
• 边缘

按数据中心规模划分

• 小型数据中心
• 中型数据中心
• 大型数据中心

按应用市场划分

• IT与电信
• 金融、银行、保险与证券（BFSI）
• 政府与国防
• 医疗健康
• 零售与电商
• 制造业
• 其他

以上信息涵盖以下地区和国家：

• 北美
  • 美国
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