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2025-2030,投资IA服务器行业:抢占智算时代的“硬”基石_人保车险,人保财险

2025年11月25日 | 查看: 50079

2025-2030,投资IA服务器行业:抢占智算时代的“硬”基石

如何应对新形势下中国IA服务器行业的变化与挑战?

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随着人工智能、大数据、云计算等技术的深度融合,IA(智能算力)服务器已从传统IT基础设施升级为支撑智能化转型的核心引擎。其应用场景从通用计算向金融风控、医疗影像分析、自动驾驶训练等高价值领域渗透,推动全球算力需求呈现指数级增长。

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前言

随着人工智能、大数据、云计算等技术的深度融合,IA(智能算力)服务器已从传统IT基础设施升级为支撑智能化转型的核心引擎。其应用场景从通用计算向金融风控、医疗影像分析、自动驾驶训练等高价值领域渗透,推动全球算力需求呈现指数级增长。

一、宏观环境分析

(一)政策驱动:全球数字化转型战略加速算力基础设施建设

全球主要经济体将算力基础设施纳入国家战略,推动IA服务器市场进入政策红利期。中国“十四五”规划明确提出“东数西算”工程,通过构建全国一体化算力网络,引导数据中心向绿色低碳方向布局。据国家发改委披露,该工程首批投资带动西部地区新建数据中心投资超千亿元,直接拉动服务器采购规模增长。欧盟《绿色协议》则通过碳税与能效标准,倒逼数据中心向绿色低碳转型,为液冷服务器等节能技术创造市场空间。

(二)技术迭代:异构计算与绿色节能成为核心驱动力

技术层面,异构计算架构的普及成为行业主流。传统以CPU为核心的同构计算模式已无法满足AI训练、实时推理等高负载需求,GPU、FPGA、ASIC等专用芯片的协同调度成为关键。例如,在自动驾驶训练场景中,GPU负责大规模矩阵运算,FPGA处理低延迟推理任务,ASIC加速加密解密等特定算法,形成“分工协作”模式,显著提升算力密度与能效比。

绿色节能技术亦成为竞争焦点。随着单机柜功率密度突破50kW,传统风冷系统接近物理极限,液冷技术渗透率快速提升。据工信部统计,2025年中国液冷服务器出货量占比已达18%,预计到2030年将突破55%,冷板式液冷技术凭借成熟度与成本优势成为主流方案。此外,动态电压频率调节(DVFS)、余热回收等技术进一步降低能耗,推动数据中心PUE值向理论极限优化。

(三)产业升级:垂直行业智能化催生差异化需求

根据中研普华研究院《2025-2030年IA服务器市场发展现状调查及供需格局分析预测报告》显示:垂直行业的智能化升级对IA服务器提出更高要求。金融行业需构建实时反欺诈系统,对低延迟推理能力要求严苛;制造业依赖工业质检与预测性维护,推动边缘AI服务器部署量激增;生物医药领域基因测序与药物研发的算力需求,则使高性能计算服务器成为科研机构的核心装备。据IDC预测,2025年中国AI算力需求规模将突破3000EFLOPS,其中基于GPU/FPGA的异构计算服务器占比将超过75%。

二、市场分析

(一)需求侧:场景深化与区域分化并行

需求结构呈现显著分化特征。互联网行业仍为最大采购方,但占比逐年下降,从2025年的42%降至2030年的35%;电信运营商因5G边缘节点建设需求,采购规模以年均24%增速跃居第二增长极;智能制造和智慧城市领域受工业互联网与城市大脑项目驱动,到2030年合计贡献超25%的市场增量。

区域市场格局呈现“东强西进”特征。东部经济发达地区(广东、江苏、浙江)凭借成熟的数据中心集群和充沛的资本供给,2025年占据全国60%以上市场份额;中西部地区依托“东数西算”工程持续推进,四川、湖北、重庆等地的智算中心建设带动采购规模以年均28%的速度增长。

(二)供给侧:头部集中与生态分化并存

全球IA服务器市场呈现“头部集中、生态分化”特征。浪潮、华为、新华三三大头部企业凭借定制化能力、本地化服务响应及信创生态整合优势,2027年合计占据中国58%的市场份额;国际厂商则通过高端产品线和混合云解决方案维持15%-20%的存量市场。

生态竞争成为关键壁垒。头部企业通过与上游芯片供应商(如英特尔、AMD)、中游软件开发商(如操作系统、虚拟化软件)及下游应用方(如云服务商、行业客户)建立深度合作,构建“硬件+软件+服务”的全栈解决方案。

(三)价格与成本:技术融合驱动性价比提升

成本优化路径呈现两大特征:一是Chiplet技术推动算力单元模块化设计,降低定制化开发成本;二是混合精度计算架构的普及使单台IA服务器的场景适配性提升,有效摊薄单位算力成本。据中研普华测算,技术融合可使单台服务器算力提升,同时能耗降低,形成经济效益与环境效益的双赢。

三、行业发展趋势分析

(一)技术趋势:异构计算深化与存算一体突破

未来五年,IA服务器技术将围绕“异构计算深化、存算一体突破、量子经典融合”三大主线演进。异构计算方面,Chiplet技术将推动算力单元模块化设计,企业可根据需求灵活组合CPU、GPU、NPU等芯片,降低定制化成本;存算一体架构则通过将存储与计算功能集成,消除数据搬运瓶颈,使能效比大幅提升。某企业研发的存内计算芯片已在AI推理场景实现商业化应用,其能效比较传统方案提升数倍。

(二)场景趋势:专业化定制与边缘计算崛起

应用场景的垂直化将推动IA服务器向“专业化、定制化、场景化”方向进化。在自动驾驶领域,车规级服务器需满足低延迟、高可靠、抗振动等严苛要求;在智慧城市中,边缘节点需处理交通流量、环境监测等多元数据,支持多模态数据融合分析。边缘计算的崛起亦催生新的市场增量,5G与物联网技术的普及使大量设备产生海量数据,若全部上传至云端处理,将面临带宽瓶颈与隐私风险,边缘服务器通过“就近计算、本地决策”模式,在智能交通、工业互联网等领域展现巨大价值。

(三)绿色趋势:液冷技术与能效标准升级

绿色节能将成为场景定制的核心考量。随着“双碳”目标的推进,数据中心PUE值要求日益严格。某企业推出的全液冷数据中心解决方案,通过冷板式液冷与余热回收技术,使PUE值大幅降低,年节电量可观。这种绿色算力方案不仅符合政策导向,更通过降低运营成本赢得客户青睐。预计到2030年,液冷服务器市场规模将突破千亿元,成为行业标配。

四、投资策略分析

(一)短期策略:聚焦国产化替代与区域性智算中心建设

短期(2025-2026年)需抓住国产化替代窗口期,加速布局信创生态。国产CPU(如鲲鹏、海光)在政务市场的渗透率快速提升,但高端AI训练芯片仍依赖进口,需警惕地缘政治风险对供应链稳定性的冲击。同时,参与“东数西算”工程,在西部地区建设区域性智算中心,承接东部算力需求外溢,可享受政策红利与成本优势。

(二)中期策略:突破液冷系统规模化商用与AI服务器芯片定制

中期(2027-2028年)需突破液冷技术规模化商用瓶颈,与芯片厂商联合开发适配液冷架构的加速卡,降低系统兼容性成本。此外,针对垂直行业需求定制AI服务器芯片,如面向自动驾驶的低延迟推理芯片、面向医疗影像分析的高精度计算芯片,可构建差异化竞争优势。

(三)长期策略:布局量子经典混合计算架构与全球标准制定

长期(2029-2030年)需提前布局量子计算与经典计算的融合架构。量子经典混合计算架构预计在2030年进入实用阶段,在密码破解、药物研发等领域展现优势。企业可通过参与国际标准制定,抢占技术制高点,同时拓展东南亚等新兴市场,构建“双循环”发展格局。

如需了解更多IA服务器行业报告的具体情况分析,可以点击查看中研普华产业研究院的《2025-2030年IA服务器市场发展现状调查及供需格局分析预测报告》。

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