2026年，全球AI基础设施年投入已接近5000亿美元规模，超过了传统IT基础设施的投资规模，成为全球半导体和服务器产业的核心增长驱动力。随着集群规模从单机多GPU扩展至多机架超节点，GPU间的互连能力已成为决定系统实际效率的关键约束。
韩国《K-NEW DEAL 2.0》将AI算力列为关键投资领域，计划在2027年前建设10个国家级AI数据中心，总投资规模超200亿美元。TrendForce数据显示，2025年以来推理服务器增速已反超训练服务器，成为新增长引擎——这与大模型推理阶段的大规模落地直接相关。
《AI产业系列报告之AI服务器》由集微咨询正式发布。全书共设4个章节，系统覆盖AI服务器行业概述、产业链分析、代表企业分析等核心内容，以下是《报告》内容精选：
AI服务器行业概述
互连技术成为核心瓶颈与突破方向。
产业链分析
下游应用以云服务商/超大规模数据中心为核心，其次为金融、电信、制造、能源、政府、教育等行业客户。下游应用分为云服务（含超大规模数据中心）、企业AI（金融/电信/制造等）、智算中心三大主要领域。
代表企业分析
Dell与NVIDIA建立了深度绑定关系——Dell是NVIDIA GraceBlackwell平台的首发服务器厂商，获得超大规模云厂商（微软、谷歌、Meta）的大额订单。Supermicro是全球最大的AI服务器ODM代工厂商，核心业务。核心优势在于ODM代工的规模效应和定制化能力——可根据客户需求快速推出定制化超节点集群方案。
未来展望：已接近5000亿美元
支撑理由：IDC预测2029年全球AI基础设施市场达1.08万亿美元。CXL 4.0大规模落地：CXL 4.0（预计2027年发布）将把内存池化带宽提升至1024 GB/s、延迟降低至亚微秒级，AI服务器将实现GPU/CPU/加速器统一内存空间，有望破解当前GPU显存不足、HBM扩容成本高的核心痛点。 GPU/AI加速卡：华为昇腾910E（预计2027年上半年）将进一步提升性能，产能扩张至400万片。AI服务器国产化率提升可按环节、按时间分三个阶段推进：第一阶段（2025-2026年）：整机与基础部件替代加速，GPU/存储仍为瓶颈。
国内客户使用昇腾的主要场景是“可用替代”（企业级训练推理），超大规模训练场景（需数EFLOPS算力集群）仍依赖进口GPU。
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