AI服务器市场转型：厂商从卖硬件转向提供服务

AI服务器市场在GPU需求的强力驱动下持续高速增长，其中以英伟达产品最为抢手。随着客户群体逐渐从超大规模云服务商和新兴云厂商扩展至企业级买家，硬件厂商面临一个新的难题：如何实现差异化竞争。

超大规模云服务商通常清楚自己需要什么，并要求快速、大规模部署；企业客户则不同，许多企业仍在探索AI如何改善自身的业务流程，往往缺乏部署AI基础设施或管理现代AI服务器机柜所需的电力与散热能力的工程技术积累。对服务器厂商而言，赢得企业市场不能只靠芯片。行业分析师和高管认为，成功的关键在于提供全面的软件管理工具和专业服务，引导企业客户走过AI转型的每个阶段。

IDC研究副总裁彼得·鲁滕在接受《数据中心知识》采访时表示："在AI领域，你不能只向客户提供硬件。他们需要尽可能多的支持和服务。"

AI基础设施市场增长态势

IDC报告显示，2025年全球服务器市场规模创下4440亿美元的历史新高。由于AI基础设施持续作为战略优先事项，IDC预测AI基础设施支出将在2026年达到4870亿美元，并在2029年前突破1万亿美元。分析师还指出，市场需求持续超过供给，GPU供应仍受限制，内存短缺推高了整体成本。

近期各公司财报进一步印证了这一加速趋势：

戴尔科技在2027财年第四季度（截至2026年1月30日，于2月27日发布）实现AI优化服务器收入90亿美元，同比增长342%，并披露AI订单积压达430亿美元。

联想2025/26财年第三季度财报（2月12日发布）显示，AI服务器收入实现高双位数增长，AI服务器在手订单约达155亿美元。

慧与科技（HPE）2026财年第一季度（3月9日发布）报告其云计算与AI部门服务器收入达42亿美元，AI系统积压订单达50亿美元，主要来自企业和主权AI客户。

超微电脑2026财年第三季度（截至3月31日，5月6日发布）营收达102亿美元，其中逾80%来自AI GPU相关平台，订单及积压均保持强劲态势。

差异化竞争为何至关重要

分析师和高管表示，超大规模云服务商和新兴云厂商仍是AI基础设施支出的主要驱动力，但主权AI计划（各国和地区为维护数据控制与合规性而推进的国家或区域性项目）以及企业客户代表着下一波增长浪潮。在各厂商纷纷报告大规模积压订单、需求持续超过供应的背景下，部分买家更看重通过首选OEM厂商——包括戴尔、HPE、联想和超微电脑——获取英伟达GPU，而非在服务器品牌之间做过多比较。

Moor Insights & Strategy副总裁兼首席分析师马特·金鲍尔在接受DCK采访时说："人们买的是戴尔服务器？是联想服务器？还是通过他们选择的OEM厂商购买英伟达服务器？有一种观点认为，人们真正想要的是更多英伟达芯片，服务器不过是包裹在这些芯片外面的金属外壳。"

鲁滕也表达了类似看法："如果你仔细看，他们90%的产品都是相同的，都是能够运行英伟达GPU的系统。"

在面向新兴云厂商和主权AI计划的大规模部署中，硬件差异化空间受到标准化参考设计和生态系统的约束。英伟达的设计规范和机架级指导在很大程度上决定了整体架构，厂商之间的差异化因而更多体现在系统集成、交付速度、电力与冷却方案、软件工具和服务能力上。各厂商也为特定买家和特定工作负载提供AMD Instinct的替代方案，但目前大多数大规模部署仍以英伟达平台为标准。

联想基础设施解决方案集团企业解决方案副总裁斯科特·帕蒂表示，许多新兴云厂商规模较小、成立时间不长，需要帮助来安装AI基础设施。"由于这些部署规模非常庞大，需要大量联合工程合作，"帕蒂在接受DCK采访时说。

金鲍尔则指出，与之相比，超大规模云服务商通常不需要这类协助，他们依靠自己的工程团队和定制管理工具。

企业市场机遇

对服务器厂商而言，企业市场是差异化竞争最为重要的战场。帕蒂指出，企业客户并非单纯追求GPU算力，而是需要解决具体业务问题的整体解决方案。

"任何人都能给他们提供一台装有GPU或CPU的设备，"他说，"AI并非放之四海而皆准。我们的服务团队和部署团队对于建立客户关系至关重要——了解客户的核心需求，无论是内容创作、客户支持自动化，还是代码开发，再将这些需求与我们的基础设施产品相匹配。"

金鲍尔表示，随着越来越多的主流企业引入推理应用，包括智能体AI，它们将更倾向于选择能够提供AI运营软件和专业服务以支持具体应用场景和落地实施的厂商。他预计大型企业今年将开始采用推理技术，更广泛的商业企业则将在2027年跟进。

Forrester分析师纳文·查布拉表示，Forrester在2025年底开展的调查发现，AI基础设施技能位列企业技术挑战的前列，反映出人才缺口持续存在。

"谁有能力搭建这些服务器？"查布拉在接受DCK采访时说，"这需要一批高度专业化的人才，而普通企业根本不具备这样的技能。"

金鲍尔表示，这一技能短缺使AI运营软件（AIOps）——通过AI自动化基础设施监控和管理——对企业变得至关重要。"如果我在组织中部署AIOps来管理基础设施，我就不必担心团队成员没有能力维护那套已部署的GPU集群，也不必担心他们会成为AI落地的瓶颈，因为我依赖的是AIOps的自动化能力。"

AI同样打开了厂商切换的大门。在虚拟化和容器等早期技术时代，企业通常会坚守原有的服务器品牌；AI则不同，其对性能、成本、能耗、散热和网络的独特要求，正促使CIO们主动评估多家厂商，而非默认沿用原有选择。

"以前我只买戴尔，现在我会同时评估戴尔、HPE和联想，以确保我选择的是最合适的产品，"金鲍尔说。

能够通过专业服务和软件管理工具弥补这一差距的厂商，将在企业市场浪潮中占据先机。以下是戴尔、HPE、联想和超微电脑各自的市场布局。

戴尔科技：定制化方案与AIOps领先优势

戴尔将AI服务器产品分别针对云服务提供商和企业两类客户进行定制化设计。

约15年前，戴尔的数据中心解决方案部门曾向AWS、百度、腾讯等领先云厂商提供数据中心设备，此后这些超大规模云服务商陆续转向原始设计制造商（ODM）。戴尔AI服务器产品规划负责人阿尔曼多·阿科斯塔表示，当年积累的工程经验如今为第二梯队云服务提供商的AI部署提供支撑。他提到戴尔曾承接过在7.5万平方英尺数据中心内部署逾10万块GPU集群的项目，提供包括部署、集成和故障排查在内的全套服务。

"现在这些第二梯队云服务商正在崛起，他们希望获得我们15年前提供给超大规模云厂商的同等敏捷性、交付速度和工程经验，"阿科斯塔在接受DCK采访时说。

分析师指出，戴尔面向企业客户一贯注重易用性，使其解决方案对主流IT组织更具亲和力。阿科斯塔表示，管理软件和专业服务组织是戴尔的核心差异化优势。

戴尔的AI服务器管理工具包括：

iDRAC，用于GPU健康监控和遥测；

集成机架控制器，提供机架级可视化管理，例如液冷机架的泄漏检测和预测性维护；

OpenManage，用于集中化管理。

这些工具共同构成戴尔完整的AIOps解决方案。金鲍尔认为这是戴尔最大的竞争优势，"这些功能对IT组织有着真实而深远的影响。"

阿科斯塔还表示，戴尔服务团队还提供应用场景优先级规划、数据管理与治理、模型治理等咨询服务，有效填补了主流IT团队的关键能力空白。

联想：混合AI战略与液冷技术优势

联想的企业战略聚焦于交钥匙硬件与软件、专业服务以及液冷技术。其服务范围涵盖数据准备与管理、网络搭建、架构设计、数据科学专业支持，以及AI伦理咨询。

"对于我们的许多客户来说，AI是全新的领域，"帕蒂说，"每位CIO都需要迅速制定AI战略——如果还没有的话。他们需要有人扶一把，提供指引和建议。"

联想将自身方法论定义为"混合AI优势"：客户在云端完成模型训练，并越来越多地将推理部署在本地，以满足数据主权要求并控制成本。为此，联想提供专为推理设计的服务器和TruScale按需付费即服务模式。在软件方面，联想XClarity平台负责告警、补丁管理和系统健康监控。通过旗下拥有约60家第三方软件合作伙伴的AI创新者计划，联想打造了一个面向垂直行业的AI应用库。

在散热方面，帕蒂表示，联想第六代Neptune技术支持最高约45°C的温水冷却，在适宜气候条件下可实现无冷水机运行，从而降低能耗。

在高端市场，联想还具备一项独特优势：它在超大规模云服务商OEM供应商中拥有最大市场份额，并在超级计算领域深耕多年。金鲍尔表示，通过"ODM Plus"模式，联想可根据超大规模云服务商的特定需求对系统进行定制。

HPE：高性能计算传承与全栈解决方案

HPE依托对SGI和Cray的收购以及自身的高性能计算部门，提供横跨超算系统、液冷、系统管理和软件的完整AI解决方案。HPE高性能计算与AI客户解决方案副总裁克里斯托弗·戴维森在接受DCK采访时表示："在全解决方案开发、部署、测试以及整体服务与维护方面，我认为没有任何厂商能够与我们比肩。"

HPE的产品组合覆盖AI全生命周期，从大规模训练和微调到推理均有布局，服务对象涵盖服务提供商和企业客户。主要产品包括：

HPE Cray Supercomputing GX5000，面向高性能计算和AI工作负载；

ProLiant Compute系统，适用于训练、调优和推理；

HPE Private Cloud AI，支持快速部署推理和小模型工作负载。

HPE在遵循英伟达MGX模块化参考架构和生态系统的同时，会根据客户的具体需求定制机架设计。此外，HPE还提供模块化数据中心——类似集装箱的单元，可快速部署，无需大规模设施改造。

在商业模式方面，GreenLake提供基于消费量的定价和托管服务。软件方面，HPE Morpheus Enterprise Software和OpsRamp（作为HPE Cloud Ops的组成部分）提供云自动化和AI驱动的可观测性，HPE Compute Ops Management则实现部署、供应和日常管理的自动化。

安全性也是HPE的差异化优势之一：其集成式远程灯光管理控制器（iLO）提供基于硅芯片的信任根，并从启动层面内置量子安全防护功能。金鲍尔将其称为"服务器厂商中最先进的硅基安全方案"。

超微电脑：模块化设计与制造灵活性

超微电脑凭借模块化工程能力和自有制造体系，以高效率和大规模的方式抢占AI需求。在2026财年业绩说明会上，CEO查尔斯·梁表示，超微电脑的软件与服务业务——包括数据中心规划、设计和部署——正在快速增长。

梁重点介绍了SuperCloud Composer，即超微电脑的数据中心管理软件。他表示，该平台可实时管理数以万计的机架，同时监控电力、散热和安全遥测数据，并提供CPU与GPU工作负载编排功能——这对AI数据中心至关重要。

分析师指出，超微电脑系统集成商的基因和模块化设计理念，使其能够灵活混搭GPU、CPU、存储和网络来满足客户特定需求。结合自有制造能力，这一优势转化为显著的性价比竞争力。

查布拉表示，超微电脑以率先推出新一代AI服务器平台著称。不过他也提醒，单纯的速度优势难以形成持久的领先地位。"这个市场正在经历严重的商品化，率先入市并不能带来太大的持续优势。"

各扬所长，发挥优势

总体而言，分析师认为，各厂商正在充分发挥自身积累的优势，在这个仍以英伟达生态系统为核心的市场中寻求突围。

"这些厂商都是带着自己的历史积淀进入AI市场的，"鲁滕说，"HPE拥有深厚的高性能计算背景，戴尔在产品易用性方面积累了丰富经验，联想兼具企业客户和超大规模云服务商的丰富经验，而超微电脑的模块化方案和自有制造体系也为其带来了竞争优势。"

Q&A

Q1：AI服务器市场规模有多大？未来增长空间怎么样？

A：根据IDC的数据，2025年全球服务器市场规模已达4440亿美元的历史峰值。预计2026年AI基础设施支出将增至4870亿美元，并在2029年前突破1万亿美元。目前市场需求仍持续超出供应，GPU供应受限，内存短缺也在推高整体成本，市场仍处于高速扩张阶段。

Q2：为什么企业采购AI服务器需要专业服务支持？

A：许多企业目前仍缺乏部署AI基础设施所需的工程能力，包括服务器安装配置、电力与散热管理等专业技能。Forrester调查也显示，AI基础设施技能是企业面临的主要技术挑战之一。因此，能够提供咨询规划、部署实施、AIOps管理软件等全链路服务的厂商，将在企业市场中更具竞争力。

Q3：戴尔、HPE、联想、超微电脑在AI服务器市场各自的核心优势是什么？

A：戴尔的优势在于AIOps软件工具和面向主流IT团队的易用性；HPE凭借高性能计算传承和全栈解决方案见长；联想主打混合AI战略、液冷技术和跨超大规模云服务商与企业的双向经验；超微电脑则以模块化设计和自有制造实现灵活快速交付。各家均在英伟达生态主导的市场中发挥各自历史积累的优势进行差异化竞争。