1. 行业发展概况
1.1 行业基本情况
服务器作为算力承载与释放的物理基石，对云计算、数据中心和人工智能等行业发展至关重要。服务器最早起源于二十世纪六十年代，是为客户机提供计算、存储、网络等服务的专用高性能计算机，通过运行管理软件控制网络或网络资源，为网络中的其他计算机提供资源。服务器现已广泛应用于互联网、运营商、数字政府、金融、安平等需要大规模计算、存储的终端场景。
根据应用类型分类，服务器可以分为通用服务器、AI 算力服务器；根据 CPU 指令集分类，可分为 X86 服务器和非 X86 服务器。服务器的基本分类情况如下：
其中，通用服务器以 CPU 为核心，具备综合的计算能力、存储能力和网络能力，主要应用于传统的计算任务和通用网络应用场景。AI 服务器是指专门用于支持人工智能应用的服务器，通常以 GPU 或 AI 加速器为核心，可以提供高效的计算能力和数据处理能力，主要用于大数据、科学计算、人工智能等计算密度较高、数据处理庞大的场景。
从处理器指令集分类来看，X86 处理器一般具有性能领先、指令集成熟、生态完善的优势，配套 X86 服务器市场化应用较早；非 X86 服务器以 ARM 架构为主要代表，基于 ARM 架构的服务器耗能相对较低，开源程度更高，能够更好地满足不同行业和应用场景的特定需求。当前主流的 X86 架构服务器凭借其成熟的生态和良好的兼容性，占据了通用服务器市场约 90%的份额。
1.2 行业发展现状
随着人工智能、大数据、工业互联网等新技术规模化应用，全球算力需求呈现指数级增长。面对全球算力需求的爆发式增长和日益复杂的国际环境，习近平总书记指出：“人工智能是引领这一轮科技革命和产业变革的战略性技术，具有溢出带动性很强的‘头雁’效应”、“加快发展新一代人工智能是事关我国能否抓住新一轮科技革命和产业变革机遇的战略问题”。
千行万业的数字化、智能化离不开算力支撑，算力需求正随着人工智能、大数据分析等应用的深入而呈现爆发式增长态势。作为承载和释放算力的核心基础设施，服务器行业的发展与算力的需求与规模密切相关。
1.2.1 人工智能快速发展，推动算力行业蓬勃发展
算力是集信息计算力、网络运载力、数据存储力于一体的新型生产力，按照使用设备和提供算力的强度，可分为通用算力、智能算力和超级算力。通用算力指由使用 CPU 芯片的服务器所提供的计算能力，主要用于满足日常生活的基础计算需求以及云计算、边缘计算的运行等；智能算力指由 GPU、ASIC 等 AI 芯片的加速计算平台提供的算力，侧重于人工智能和大数据分析；超级算力是指由超级计算机等高性能计算集群所提供的算力，在尖端科学领域发挥着重要作用。当前，多元的算力正加速融合，其协同发展态势助推了人工智能技术的快速迭代与产业应用深化。
2024 年以来，以大模型为代表的人工智能技术进入新阶段，拉动算力需求。人工智能技术在两个维度驱动智能算力需求的爆炸式增长：一是以大模型为代表的人工智能技术取得重大突破。随着大模型持续迭代，模型参数和训练数据量持续增长，人工智能算法不断更新增强，从而推动模型训练算力需求的持续增长；二是基于通用基础大模型，通过和各细分行业数据打通，提升模型在垂直场景的应用；三是大模型逐渐将进一步促使物理世界与数字世界结合，推动具身智能等新范式快速发展，带动算力需求增长。
随着人工智能的快速发展以及 AI 大模型带来的算力需求爆发，全球算力规模呈现高速增长态势。根据 IDC、Gartner、TOP500、中国信通院预测，预计全球算力规模将从 2023 年的 1,397 EFLOPS（每秒十亿亿次浮点运算）增长至 2030 年的 16,000 EFLOPS，预计 2023-2030 年全球算力规模复合增长率超过40%。根据 IDC 发布的《中国人工智能计算力发展评估报告》，2024 年中国智能算力规模达 725.3EFLOPS，同比增长 74.1%，增幅是同期通用算力增幅（20.6%）的 3 倍以上；2025 年，中国智能算力规模将达到 1,037.3 EFLOPS，较 2024 年增长 43%；2026 年，中国智能算力规模将达到 1,460.3 EFLOPS，为 2024 年的两倍。整体来看，未来通用算力需求相对稳定，智能算力为驱动行业增长的核心力量。
全球各国在大模型技术创新领域的竞争日趋激烈，对提升计算效率的高端算力和基础设施的需求愈发迫切。根据弗若斯特沙利文数据，2024 年全球人工智能市场总投资额约为 2,485 亿美元，预计到 2028 年全球人工智能市场总投资额约为 6,196 亿美元，2024 年-2028 年年均复合增长率为 25.66%。在此背景下，我国持续加强算力建设布局。根据国家数据局统计，截至 2024 年底，全国在用算力中心标准机架数超过 900 万，显著带动了算力中心及配套服务器市场的快速发展。2024 年我国深入实施“东数西算”工程，推动各类新增算力向国家枢纽节点集聚，内蒙古、河北、甘肃、宁夏等八大枢纽节点建设提速加力，枢纽节点地区各类新增算力占全国新增算力的 60%以上。
1.2.2 服务器作为算力服务的基石，市场增长迅速
服务器作为算力的核心载体，在算力产业链中起到承上启下的关键作用。2023 年，在经历全球宏观经济下行、IT 需求大幅缩减等因素的冲击下，服务器出货量有所下滑。随着大模型成为人工智能领域主流发展方向，算力需求大幅增长，推动服务器行业在 2024 年迎来景气反转。根据 IDC 报告，2024 年度，我国服务器出货量约 445 万台，同比增长 19.5%，预计在 2024 年至 2029 年的服务器出货量复合年增长率将达到 11.3%。
根据 IDC 数据，2024 年度，我国服务器市场规模约为 526 亿美元，同比增长 70.10%。预计在 2024 年至 2029 年的服务器市场规模复合年增长率将达到21.75%。
服务器对于助推产业转型升级、赋能科技创新发展、实现社会高效治理具有重要意义。2023 年 10 月，工信部、教育部、中国人民银行等六部门联合印发《算力基础设施高质量发展行动计划》，提出到 2025 年，全国算力规模超过 300 EFLOPS，围绕工业、金融、医疗、交通、能源、教育等重点领域，各打造 30 个以上应用标杆。根据 IDC 数据，目前我国服务器市场需求中互联网应用占比 51.80%，占比位列各类行业第一，运营商、服务业、金融、政府应用位列二至五位，占比分别为 13.00%、10.70%、7.40%和 5.40%。
1.2.3 通用服务器需求稳定，AI 服务器需求高增
通用服务器广泛应用于传统数据处理、企业级应用及云计算等领域，市场需求较为平稳。而随着生成式 AI、大模型训练与推理等场景的快速兴起，AI服务器因具备高算力、高带宽等适配性特征，市场需求呈现出显著高速增长趋势。根据弗若斯特沙利文预测，2024 年全球算力服务器出货量达 1,600 万台，预计 2029 年将增至 1,880 万台，年均复合增长率为 3.20%。其中，通用服务器出货量基本稳定，AI 服务器出货量将从 2024 年的 200 万台增长至 2029 年的 540 万台，年均复合增长率达 21.70%。随着 AI 算力需求爆发，AI 服务器在整个服务器市场中的占比不断提升，成为推动服务器产业景气度上涨的核心因素。
随着训练数据规模和模型复杂度激增，尤其在大数据处理、机器学习训练和深度学习推理等应用场景中，算力巨额缺口推动 AI 服务器市场规模快速增长。
1.2.4 国产信创服务器市场规模与增速提升
在复杂严峻的外部形势和挑战下，发展信创产业对推动我国经济高质量发展、保障国家安全具有重大意义。根据赛迪研究院统计，从 2022 年开始，我国信创硬件市场规模 2,146.0 亿元，在此基础上，信创硬件市场空间将会加速释放。预计到 2026 年，信创硬件市场规模将达到 7,889.5 亿元，2022 年至 2026 年间复合增长率 38.47%。
信创服务器是信息技术应用创新战略下关键基础硬件设施，其核心特征是通过国产化技术替代传统依赖国外厂商的服务器架构，采用国产芯片、操作系统、数据库等软硬件，强调安全、可控、自主。近年来，我国先后颁布《关于健全社会主义市场经济条件下关键核心技术攻关新型举国体制的意见》《数字中国建设整体布局规划》等政策纲要，明确提出要构筑自立自强的数字经济创新体系，鼓励国内企业在关键核心技术上实现突破，提升国产软件和信息技术产品的自主可控能力。
在政策红利的持续释放下，信创服务器凭借日益成熟的技术性能与安全可靠的产品特性，在党政机关、央国企等关键领域的市场渗透速度显著加快。央国企、政府部门对信息系统升级改造的需求集中爆发，大量老旧设备进入更新换代周期，进一步推动信创服务器的采购量大幅攀升，市场空间得到有效激活，为行业发展奠定了坚实的市场基础。随着前期党政信创的顺利推进，我国信创产业进入全面推广“2+8+N”阶段，从党政机关向金融、电信、能源、交通、教育、医疗等 8 大关键行业全面渗透，在关系国家民生的重要行业逐步实现信创产品和项目的实质性应用落地，为信创服务器的发展提供了广阔的市场空间。
未来，在政策支持、市场需求旺盛和技术进步等因素驱动下，信创服务器的产品竞争力将持续提升，逐步实现从“可用”向“好用”的升级。此外，随着信创产业“2+8+N”应用体系的深化落地，以及 AI 智能体等新兴技术的拓展，信创服务器在多元化市场中的需求潜力将进一步释放，有望在未来保持稳定且高质量的增长态势。
2. 行业竞争格局
2.1 市场竞争格局
二十世纪九十年代，互联网在全球迅速普及，服务器最早作为公用计算设备在美国等发达国家率先得到适用。长期以来，以惠普、戴尔为代表的海外厂商长期占据全球服务器市场。海内外服务器厂商不断推出新产品、扩大产品线、提高技术创新、改善客户服务和制定不同的价格策略，以期争取更大的市场份额。根据 IDC 数据，2024 年全球服务器供应商销售收入为 2,357 亿美元，戴尔以 7.2%市占率位居全球第一。
国内市场方面，我国服务器行业早期依靠引入海外品牌发展，核心技术领域多依托国际巨头。经历三十余年发展，国内互联网、人工智能、云计算的快速渗透不断刺激服务器产品需求，国产服务器产品正在经历从不可用、可用到好用、从技术依赖、技术模仿到高度自研的发展历程，涌现出浪潮信息、同方股份、新华三、宝德计算等国产自主品牌服务器企业。从市场规模来看，浪潮、新华三发展历史较为悠久，市占率相对稳固。
如今，国产服务器厂商正在面临增量新兴市场和存量国产替代的双重机遇，国产化进程的加速也不断对配套算力储备、关键设备自主化提出更高要求。近年来，华为、飞腾等基于 ARM 架构、高度自研的处理器已实现技术突破并逐步扩大应用生态。在此带动下，国产服务器厂商快速发展，并依托国产化核心部件，较大程度地保障数据的安全和自主可控。此外，国产服务器厂商能够紧密结合终端用户的个性化需求，提供快速响应、灵活定制服务，已逐步发展成为我国算力基础设施中不可或缺的重要力量。
2.2 行业内主要企业
2.2.1 国际竞争对手
惠普（Hewlett-Packard，简称 HP）成立于 1939 年，在服务器行业处于全球领先地位，其子公司 HPE（惠普企业）是该领域的标志性企业。惠普企业提供服务器、存储、网络设备和相关服务，其产品线覆盖了从低端到高端的所有类型服务器，并提供全方位的服务解决方案，惠普企业凭借其在数据中心领域的积累和技术实力，在全球市场上占据重要地位。
戴尔（DELL）成立于 1984 年，是一家总部位于美国德克萨斯州的世界五百强企业，以生产、设计、销售家用以及办公室电脑为主业，同时涉足高端电脑市场，生产与销售服务器、数据储存设备、网络设备等计算、存储基础设施。戴尔服务器以其高性能、可靠性和灵活性而闻名，在全球服务器市场拥有较高的市占率。
2.2.2 国内竞争对手
联想集团（3396.HK）成立于 1984 年，是全球领先的企业数字化和智能化解决方案的供
应商，主要产品包括智能终端设备，包括电脑、平板、智能手机等。联想集团于 2004 年收购 IBM PC 业务，成为全球第三大 PC 厂商，于 2014 年收购 IBM X86 服务器业务，目前正推动全行业“设备+云”和“基础设施+云”的发展，以及智能化解决方案的落地。
浪潮信息（000977.SZ）成立于 1998 年，是领先的 IT 基础架构产品、方案及服务提供商，业务覆盖计算、存储、网络三大关键领域，主要提供云计算、大数据、人工智能、边缘计算等在内的全方位数字化解决方案，为全球多个国家和地区提供 IT产品和服务，是全国国家安全可靠计算机信息系统集成重点企业之一。
超聚变成立于 2021 年，是行业领先的算力基础设施与算力服务供应商，业务集中于通用服务器、AI 服务器和算力服务（操作系统、数据库、虚拟化、超融合）领域，服务全球 130 多个国家和地区客户，覆盖运营商、金融、互联网、政企等行业。
紫光股份（000938.SZ）成立于 1999 年，布局“云—网—安—算—存—端”全产业链，面向政府、运营商、互联网、金融、教育、医疗、农业、交通、能源、制造等众多行业用户，提供网络设备、服务器、存储产品、网络安全产品及服务、云计算与云服务、智能终端等全栈 ICT 基础设施和数字化解决方案。
中科曙光（603019.SH）成立于 2006 年，在高端计算、存储、安全、数据中心等领域拥有技术积淀和较为领先的市场份额。中科曙光拥有 3 大智能制造生产基地、5 大研发中心，在全国 50 多个城市部署了城市云计算中心，为中国及全球用户提供创新、高效、可靠的 IT 产品、解决方案及服务。
华鲲振宇成立于 2020 年，致力于基于“鲲鹏+昇腾”的基础软硬件根技术能力提供全栈自主计算产品及解决方案，为各行业数字化转型及发展提供自主创新、安全可靠的超凡算力支撑，覆盖运营商、金融、政企等行业。
长江计算成立于 2020 年，是中国信息通信科技集团有限公司以匹配国家总体战略布局、发展我国高新技术产业为目标成立的全资子公司，集服务器、计算机、存储产品、云计算等相关软硬件产品的研发、生产、销售和售后于一体，独立运营多样性计算产业。
广电五舟（831619.NQ）成立于 2008 年，是专业的智能算力产品与解决方案提供商，以服务器的国产化、差异化和软硬一体化为核心业务，聚焦于智能计算、云计算、高性能计算、边缘计算和云存储的“4+1”业务战略，为客户提供国产高性能计算产品及解决方案。产品广泛应用于政府、教育、安平、金融、网络安全、安防监控、人工智能、互联网等行业及领域。
3. 影响行业发展的因素
3.1 有利因素
3.1.1 国家政策高度重视算力行业发展
近年来，人工智能产业蓬勃发展，算力需求相应大幅提升，我国高度重视算力行业发展，出台多项相关政策对算力产业顶层规划，明确算力产业的发展目标、战略重点和实施路径，引导算力资源的合理配置和高效利用。2024 年 4 月，国家发展改革委办公厅、国家数据局综合司印发《数字经济 2024 年工作要点》，深入实施推进《“十四五”数字经济发展规划》，并将“适度超前布局数字基础设施，深入推进信息通信网络建设，加快建设全国一体化算力网，全面发展数据基础设施”列为重点任务之一；2025 年《政府工作报告》再次强调要推进高水平科技自立自强，推动科技创新和产业创新融合发展，为包括算力在内的关键领域发展指明了方向。
在产业政策牵引和新技术变革双重助推下，我国算力发展和应用取得跨越式突破。据中国通信工业协会数据中心委员会《中国智算中心产业发展白皮书》显示，截至 2024 年 8 月，中国智能计算中心项目已超 300 个；预计到 2028 年，中国智能计算中心市场投资规模将达到 2,886 亿元。
3.1.2 国产替代进入关键期，自主可控的生态逐步完善
国产自主可控是国家长期发展的战略基石。2022 年，国资委 79 号文件部署国央企信创国产化的具体要求，政策要求到 2027 年央企国企 100%完成信创替代，替换范围涵盖芯片、基础软件、操作系统、中间件等领域。2023 年以来，信创产业进入新一轮加速发展阶段，IT 系统软硬件迎来国产化替代浪潮。
在芯片领域，国内厂商持续加大研发力度，积极推动高性能智能芯片的自主创新。例如，华为于 2025 年 9 月发布全球最强算力超节点和集群昇腾 Atlas 950，该集群支持 8,192 张昇腾卡算力部署，在卡规模、总算力、内存容量和互联带宽等关键指标上均达到全球领先水平；此外，寒武纪通过 49.8 亿元定向增发，进一步投入智能芯片研发，摩尔线程和沐曦股份也相继登陆资本市场，致力于在高性能计算领域打破国际垄断。芯片国产化替代有利于推动服务器整机制造及配套组装环节的快速发展。同时，服务器的规模化应用亦将反哺上游芯片等核心部件的研发与创新，共同促进我国算力产业可持续、高质量发展。
3.1.3 技术迭代驱动服务器行业快速发展
随着 Scaling laws（缩放定律）从预训练阶段向后训练、推理时阶段延伸以及 AI 应用的大规模落地，AI 产业在技术突破、应用拓展与生态构建方面取得显著进展。根据华为最新预测，2035 年全社会的算力总量将增长 10 万倍，对服务器的需求还将进一步爆发。
在技术层面，多模态交互应用、边缘计算、AI Agent（人工智能代理）等新兴技术推动算力需求多元化增长。与传统的单模态模型相比，多模态对算力的速度、精度、性能等要求更高。作为通往 AGI（通用人工智能）的关键路径，AI 多模态将不断催生新的训练算力需求，带动服务器行业的发展。
在应用层面，AI 应用开发工具和应用生态的繁荣，加速了产业智能化落地进程。当前，“人工智能+”深度拓展，AI 技术和解决方案持续赋能文化传媒、智能硬件、医疗、机器人、制造、汽车、教育等多个行业，通过创新产品和服务、优化生产流程来推动这些行业的智能化转型。IDC 数据显示，2024 年全球人工智能 IT 总投资规模为 3,158 亿美元，中国占亚太地区人工智能总支出超五成。预计到 2028 年中国人工智能总投资规模将突破 1,000 亿美元，市场空间广阔。
在生态层面，AI 技术的普惠促使更多中小企业和开发者投身 AI 领域，进一步催生出多样化的模型微调。在算法技术革新下，以 DeepSeek 为代表的公司，通过对模型架构的优化显著降低了大模型的使用门槛和训练、推理成本，推动多元化的 AI 应用场景落地和 AI 终端应用的大规模部署。
3.1.4 受益于 AI 热潮带动，下游需求旺盛
随着“人工智能+”行动的开展和 AI 大模型技术的快速发展并加速落地，服务器行业展现出强劲增长态势，市场需求旺盛。从下游需求层面分析，在通用算力和智能算力领域，互联网依然是服务器最大的采购行业。近年来，国内外主要云厂商资本开支大幅提升，以满足不断增长的算力需求，并确保其在 AI 领域的竞争力。例如，互联网企业中阿里巴巴在 2025 年 2 月宣布未来三年将投入超过 3,800 亿元，用于建设云和 AI 硬件基础设施，总额超过去十年总和；字节跳动预计 2025 年资本开支达 1,600 亿元，其中约 900 亿用于 AI 算力采购。此外，在电信行业，三大运营商算力投资也全面提速。三大运营商 2025 年资本开支计划规模合计达到 2,898 亿元，其中投资重心将继续向算力网络建设倾斜。各地政府亦相继出台政策提升智算供给规模，智算中心建设热度持续。据Bernstein Research 预测，到 2027 年，中国人工智能资本支出总额将从 2024 年的 600 亿美元增长至 1,470 亿美元，其中云服务商、其他企业资本支出占比预计分别为 60%、40%。
云服务商与电信运营商的巨额资本开支，带动了高性能、规模化智算中心的快速发展，驱动服务器行业规模持续稳步增长。
3.2 不利因素
3.2.1 技术水平较国际巨头仍存在差距
硬件方面，我国在高端芯片制造工艺、高性能服务器等关键技术环节与国际先进水平存在一定差距，部分核心部件依赖进口，一定程度上限制了算力产业的自主可控发展。软件方面，操作系统、数据库等基础软件的稳定性和性能优化相对不足，存在兼容性、安全性和效能发挥等问题。此外，软硬件的协同适配性也有待提升。
3.2.2 信创生态体系尚未成熟
信创产业的发展需要完善的生态体系支持，包括硬件、软件、服务等各个环节。目前，我国信创生态在体系完备度和技术成熟度方面仍面临挑战。一方面，国产软硬件产品标准尚未统一，产业链各环节缺乏高效协同；另一方面，国产软硬件产品在兼容性、稳定性和行业适配能力等方面仍待进一步完善。
3.2.3 国际地缘政治紧张
CPU、GPU、ASIC 等高端数字芯片领域常年被国际巨头垄断，仍需进口以满足国内日益增长的下游需求。随着国际贸易形势日益严峻、中美科技博弈持续升级，我国服务器厂商可能面临核心零部件供应风险和出口业务受限风险。
4. 行业壁垒情况
4.1 供应链壁垒
服务器行业的供应链壁垒体现在对供应稳定性、响应速度和成本控制的综合要求，新进入者难以在短期内构建高效协同的供应链体系。一方面，服务器生产涉及 CPU、GPU、内存、硬盘等多种核心零部件，上游核心硬件供应商通常倾向于与具备规模采购能力、长期合作基础的企业建立稳定合作关系，从而形成供应链壁垒。另一方面，服务器厂商备货具有生产多元化的特点，需要为终端客户提供全天候交付响应，保障产品运行的高稳定性，因此需要将订单、仓储、物流、设备、人员等实现全连接，达到降低交付周期、提高供货稳定的目的。新进入企业难以在短时间内建立能够覆盖下游多元化需求的产品线与快速交付的供应链，因此，服务器行业存在较高的供应链壁垒。
4.2 客户准入壁垒
服务器行业的客户准入壁垒源于下游客户严格的认证体系、长期的合作粘性及高昂的转换成本，新进入者难以快速切入主流市场。下游核心客户如金融机构、电信运营商、政府部门等对服务器的可靠性、安全性、兼容性要求极高，部分行业客户存在高度定制化需求，因此，服务器产品的下游导入验证周期可能较长。同时，下游客户的定制化需求显著，可能要求服务器厂商协助参与其业务系统设计，客户粘性不断强化。这种合作模式下，客户与服务器厂商的技术接口、数据标准适配度高，一旦服务器产品切入核心客户的供应链体系，双方便形成长期稳定的合作基础。综上，服务器行业具有较高的客户准入壁垒。
4.3 技术壁垒
服务器行业属于典型的技术密集型产业，技术壁垒主要体现在长期积累的核心技术储备、全栈研发能力及对新兴场景的快速响应能力，对新进入者构成显著挑战。从技术积累来看，头部企业通过多年研发投入形成了覆盖芯片适配、架构设计、散热方案、系统优化等全环节的核心专利布局，构建了全栈技术能力。随着云计算、人工智能、边缘计算等新兴场景的崛起，下游客户对服务器的定制化需求大幅提升，要求供应商具备技术创新和场景落地的双重能力。服务器厂商需要及时了解终端客户需求变化，基于技术储备对服务器产品进行定制化开发设计，将终端需求转化为可落地的产品。因此，服务器厂商需要同时具备底层开发能力和需求转化能力，对研发人员的素质、行业经验、技术储备等都提出了极高要求，从而给行业新进入者带来较高的技术壁垒。
4.4 人才壁垒
服务器行业是人才密集型行业，需要经验丰富、研发能力强的技术团队进行长期研发投入和持续迭代演进，尤其是涉及服务器测试与开发等底层设计能力，更需要企业投入成倍的资金、人力和物力。研发人员通常需要充分了解行业技术趋势，结合下游客户需求，对于上游采购产品进行结构设计、组装加工，因此对研发人员的技术储备与科研能力形成了考验。此外，专业售后技术人员需要在短时间内，对可能存在的突发生产故障做出快速响应，保障已交付产品的正常运行。相较于发达国家，我国自主品牌服务器行业起步较晚，技术复合型人才相对匮乏，形成了进入服务器行业的人才壁垒。
5. 行业特点
5.1 行业技术水平和技术特点
以 AIGC 为代表的人工智能应用、大模型训练等新需求、新业务的崛起，深刻影响全球经济社会发展变革，推动算力规模快速增长和产业格局加速重构。算力助推全球数字经济发展的生产力作用更加凸显，成为各国战略竞争中不可忽视的新焦点。
5.1.1 异构计算推动先进高性能计算发展
随着人工智能、大数据分析、高性能计算等数据密集型应用的爆炸式增长，市场对强大、高效算力的需求呈指数级攀升，决定了服务器的发展方向：从追求单一性能峰值，转向提供更高计算密度、更强异构计算能力和更优能效比的解决方案。
异构计算凭借其在高性能并行处理上的优势，已成为智能计算时代的主流架构。异构计算具备高度的灵活性，能够根据任务的具体需求动态分配计算资源，从而优化整体性能和能效。未来，搭载各类计算加速芯片（如 GPU、FPGA、ASIC、NPU 等）的服务器将广泛应用于深度学习、图像处理、大数据分析等高性能计算领域。
5.1.2 服务器向超节点和集群发展
为突破单机 AI 服务器的算力瓶颈并提升训练效率，超节点技术应运而生。超节点技术通过扩张单节点内的 GPU 互联规模，将服务器间通信转为节点内高速互联，显著降低通信损耗。随着大模型参数量向万亿级演进，算力需求呈现指数级增长，计算、存储、网络需协同发展，构建大规模训练和推理集群。超节点算力集群通过高密度集成和智能互联协议，实现算力资源的横向扩展和高效协同，支撑复杂模型训练与推理。目前，国内头部互联网企业在积极推进万卡、十万卡级别的算力集群建设，实现模型能力的快速迭代。
5.1.3 液冷替代风冷为 AI 时代大势所趋
AI 大模型更新迭代以及应用落地驱动算力需求提升，芯片功耗与算力密度持续攀升，高温环境将影响芯片等电子元器件的使用寿命，对服务器散热系统提出更高的挑战。液冷技术在散热效率、部署密度等方面具有优势，有助于服务器充分释放性能，提升安全性和可靠性，正加速替代风冷逐步成为主流方案。IDC 数据显示，中国液冷服务器市场在 2024 年继续保持快速增长，市场规模达到 23.7 亿美元，与 2023 年相比增长 67.0%。其中，冷板式解决方案市场占有率进一步提高。预计 2024-2029 年，我国液冷服务器市场年复合增长率将达到46.8%，2029 年市场规模将达到 162 亿美元。
5.2 行业经营模式
服务器厂商主要通过自身成熟的营销模式向下游互联网、运营商、金融机构、政府部门、智能制造业等行业的企业级用户、系统集成商等销售自主品牌服务器及相关产品，同时将经销模式作为直销模式的有效补充，最终实现相关产品的盈利。一般而言，服务器厂商一方面通过持续优化产品技术水平、提高产品质量稳定性和功能多样性来提升产品附加值；另一方面通过规模化生产和精细化管理来保证产品质量、提升生产效率、提高交付能力，进而提升企业整体盈利水平。此外，市场对服务器产品的需求呈现出国产化、定制化趋势，对产品的软硬件兼容性提出更高要求，这些要求对服务器厂商的研发设计能力提出新的挑战，服务器厂商通过不断加大研发投入和技术创新维持其竞争优势。
6. 行业周期性及区域性或季节性特征
宏观经济走势与国民经济发展水平深刻影响企业经营发展，进而影响企业 IT 基础设施的投资规模与更新频率。对算力产业而言，新兴需求刺激全球算力总规模保持高速增长，叠加服务器自身更新换代的客观需要，服务器行业有望保持高景气度。
受区域经济发展不均衡影响，国内服务器市场呈现显著的区域分化特征。目前，北京、上海、广东等经济发达省份及一线城市对服务器产品需求旺盛，凭借互联网产业集聚效应及政府、企业信息化建设的持续投入，成为国内服务器销售的核心市场。与此同时，以二三线城市及其他省会城市为核心的区域，其政府与企业正处于信息化建设加速阶段，需求增长潜力逐步释放。
在销售与结算层面，受行业“以销定产”的生产模式、客户预算规划和采购习惯、采购审批流程及数据中心建设周期的综合影响，我国服务器行业存在明显的季节性特征。电信运营商、政府部门作为标的公司主要的下游客户，一般根据其上半年制定的采购计划，在二、三季度安排集中采购招标，并根据项目建设进度分批向供应商下达订单，因此行业需求集中在第三、四季度释放，导致行业呈现季节性波动规律。
7. 行业与上下游联系情况
7.1 上游行业的发展对本行业的影响
我国服务器产业链的上游主要包括 CPU、GPU、内存、硬盘、网卡等硬件设备制造业。现存供应商在国内市场发展相对成熟，且上游供应链正处于国产替代阶段，供应商技术水平和质量能够满足产品需求，宝得计算所需原材料及配套服务能够得到及时、充足的供应。
7.2 下游行业的发展对本行业的影响
宝得计算下游客户主要为互联网、运营商、金融机构、政府部门、制造业企业等。随着人工智能、信创国产化趋势推进，大模型及生成式人工智能需求日益增长，训练与推理环节对算力双重刚需，促使服务器产品不断迭代升级、扩容增效，从而全方位满足人工智能技术蓬勃发展的内在需求。
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