发布时间：2025-07-3 阅读量：951 来源: 我爱方案网 作者: wenwei
【导读】全球研调机构TrendForce最新报告指出，2024年全球AI服务器出货量预计同比增长24.3%，较先前预测微幅下修。增长动能主要受北美云端服务商（CSP）及OEM客户需求支撑，而部分区域市场因政策环境影响呈现阶段性调整。
区域需求分化，云基础设施战略升级
当前北美四大云服务商（微软、Google、AWS、甲骨文）持续扩大AI服务器部署规模，二线数据中心服务商与欧洲、中东多区域云项目形成增量补充。供应链信息显示，鸿海、广达、纬颖等主力代工厂2024年AI服务器订单中，北美客户占比已突破65%，技术定制化需求显著提升。
自研芯片路径分化，技术路线图明确
● 微软：2024年AI基础设施仍以英伟达GPU方案为核心，自研ASIC芯片Maia的商用进程预计2026年进入放量阶段
● Google：上半年完成TPU v6e芯片在东南亚新建数据中心的规模化部署，推理算力效能提升40%
● AWS：Trainium v2芯片已占据训练场景30%份额，下一代Trainium v3将于2026年量产，自研芯片出货量2025年有望翻倍
● 甲骨文：加速AI服务器与内存数据库（IMDB）的协同部署，基础设施投资年增幅达35%
供应链韧性成为关键竞争要素
尽管存在政策环境变量，主要ODM厂商通过分散制造基地与多技术方案适配保持交付能力。TrendForce强调，2025年采用液冷技术的AI服务器渗透率将从当前的22%升至45%，散热方案升级将带动单机价值量提升18%-25%。
在英伟达GPU与CUDA生态长期主导AI训练与科学仿真的背景下，国产LineShine（灵晟）纯CPU超算以2.198 EFlops持续双精度性能登顶TOP500，印证了“矩阵增强型CPU”正在重构HPC底层硬件标准。 近日，Jack Dongarra、Satoshi Matsuoka、Torsten Hoefler三位HPC权威联合发表《Do We Still Need GPUs? Rethinking AI and Scientific Computing on Matrix-Enhanced CPUs》，系统拆解了无GPU同构超算的四层技术体系：处理器指令集硬件加速、统一HBM高带宽内存架构、全精度混合运算单元、原生高速互联网络。
回顾AI今年的发展轨迹，我们能察觉到一种质的变化：AI不再只是被展示、被调用的“展品”，而是拥有了更明确的“行动感”。从代码编写到机器人奔跑，从算力基建到未来接口，行业正集体从“回答问题”走向“完成任务”。 我们试图透过五个数字，捕捉这一轮产业变革中的关键切片。
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2026 WAIC落下帷幕，国内AI算力产业的共识正发生清晰转向：单点参数竞赛逐渐退潮，超节点集群、全产业链自主可控与底层架构原始创新成为核心主线。在此背景下，首次参展的东方算芯凭借“高能效软件定义近存计算芯片DF1000”斩获大会最高荣誉SAIL奖。这座奖杯背后，指向了一条不依赖先进制程与既有生态的突围之路。
