数据中心按照算力可以分为三类:云数据中心、智算中心和超算中心。云数据中心面向众多应用场景和应用层级扩张;智算中心 以AI专用芯片为计算算力底座,以促进AI产业化和智能化为目标,面向AI典型应用场景;超算中心主要支持科学计算和工程计算 ,主要由国家科技部布局建设。
国内数据中心建设较全球起步晚,目前处于云中心深化阶段,向智能算力中心转型,总体处于成长期。

根据Trendforce 测算, 2023 年全球 AI 服务器出货量逾120.8万台,同比增长超过37.7%。这家机构预测, 2024 年全球AI服务器整机出货量将达167.2万台,同比增长38.4%。台积电在Q1法说会上表示,AI需求的增长将以50%的 复合增长率持续至2028年,AI服务器需求增长也有望以较高速度持续至2028年。
2023年,中国人工智能服务器市场规模将达91亿美元, 同比 增长82.5%;智能算力规模预计达到414.1EFLOPS (每秒百亿亿次浮点运算),同比增长59.3%,2022年到2027年, 年复合增长率达到33.9%。
按照用途区分, AI服务器分为训练和推理两大类别。训练用服务器对存储空间、带宽和算力的要求较高, 主要采用8-GPU 设计;推理用服务器对算力、存储和带宽的要求相对较低,取决于业务场景, 可以采用 GPU、NPU、CPU 等不 同芯片承担推理任务,可以采用PCLe接口的AI加速器实现推理任务。
服务器随场景需求经历通用服务器-云服务器-边缘服务器-AI服务器四种模式,AI服务器采用GPU增强其并行计算能力。CPU+GPU是AI服务器的核心部件。机柜级解决方案有望成为未来 AI 服务器出货主流形式之一。
1、半导体行业系列专题:刻蚀—半导体制造核心设备,国产化典范
2、半导体行业系列专题:碳化硅—衬底产能持续扩充,加速国产化机会 3、半导体行业系列专题:直写光刻篇,行业技术升级加速应用渗透 4、半导体行业系列专题:先进封装—先进封装大有可为,上下游产业链受益





































好文章,需要你的鼓励
埃森哲投资AI零售平台Profitmind,该平台通过智能代理自动化定价决策、库存管理和规划。研究显示AI驱动了2025年假日购物季20%的消费,约2620亿美元。部署AI代理的企业假日销售同比增长6.2%,而未部署的仅增长3.9%。Profitmind实时监控竞争对手价格和营销策略,并可创建生成式引擎优化产品文案。
上海AI实验室联合团队开发RoboVIP系统,通过视觉身份提示技术解决机器人训练数据稀缺问题。该系统能生成多视角、时间连贯的机器人操作视频,利用夹爪状态信号精确识别交互物体,构建百万级视觉身份数据库。实验显示,RoboVIP显著提升机器人在复杂环境中的操作成功率,为机器人智能化发展提供重要技术突破。
日立公司在CES 2026技术展上宣布了重新定义人工智能未来的"里程碑式"战略,将AI直接应用于关键物理基础设施。该公司与英伟达、谷歌云建立重要合作伙伴关系,并扩展其数字资产管理平台HMAX,旨在将AI引入社会基础设施,变革能源、交通和工业基础设施领域。日立强调其独特地位,能够将AI集成到直接影响社会的系统中,解决可持续发展、安全和效率方面的紧迫挑战。
英伟达研究团队提出GDPO方法,解决AI多目标训练中的"奖励信号坍缩"问题。该方法通过分别评估各技能再综合考量,避免了传统GRPO方法简单相加导致的信息丢失。在工具调用、数学推理、代码编程三大场景测试中,GDPO均显著优于传统方法,准确率提升最高达6.3%,且训练过程更稳定。该技术已开源并支持主流AI框架。