服务器市场现状、竞争格局与趋势分析

全球服务器及算力基础设施市场进入新一轮景气周期，市场规模较 2020 年 翻番。

在传统需求（如企业 IT、云计算）稳步增长的同时，人工智能（尤其 是大模型训练和推理)的兴起引爆了对高性能算力的需求，带动服务器市场 空前扩张。根据 StorageView 援引 IDC 统计，2024 年全球服务器市场总收 入达到 2357 亿美元，较 2020 年实现规模翻番。其中 2024 年第四季度服务 器市场收入高达 773 亿美元，同比增长 91%，创下近年最大单季增幅。 GPU 加速器服务器需求暴涨驱动行业景气度上行，同比增速预计达 55%。 2024Q4 搭载 GPU 的服务器收入同比增长 192.6%，全年超过一半市场营收 来自 GPU 服务器。以生成式 AI 模型训练为代表的新兴应用需要大量高算 力 GPU 集群，这推动服务器行业进入高速发展通道。展望未来，随着 AI 在 各行业加速渗透以及企业数字化转型深化，预计全球服务器市场仍将保持 较快增长。根据 Bloomberg 预测，2025 年市场规模将达 2520 亿美元，同比 增速预计将达 55%。从产业链来看，上游主要由 CPU/GPU/内存等芯片供应 商（英特尔、AMD、英伟达、三星等）和零部件厂商（主板、电源、散热 等）构成；下游涵盖传统品牌服务器厂商、ODM 白牌厂商，以及最终客户 （超大型数据中心、云服务商、企业用户等）。 头部客户集中在 AWS、微软、谷歌等超大型云服务提供商和新兴 AI 公司。 当前需求端最主要的拉动力来自超大型云服务提供商（如 AWS、微软、谷 歌）和新兴 AI 公司，它们每年采购成千上万台服务器建设数据中心。2023 年全球服务器出货中，前三大云厂商的采购量合计占据约 50%的份额 。这 导致行业格局从过去分散的企业级需求，逐渐转向以少数超大买家为主导 的大批量定制采购模式。此外，AI 训练对算力、能耗要求极高，推动产品 结构升级：例如单台服务器 GPU 数量从几年前的 24 卡提升到 816 卡，功 耗从数千瓦跃升到上万瓦，带动电源、散热、网络架构同步演进。液冷、异 构计算、高带宽存储等新技术也随之加快渗透。

 竞争格局：白牌崛起与传统巨头同台竞技。服务器行业传统上由 OEM 厂商（自主品牌整机，如戴尔、HPE、IBM 等） 主导，但近年 ODM、白牌厂商迅速崛起，竞争格局出现显著变化。 老牌厂商在传统渠道保持优势，“白牌”厂商受益崛起。一方面，戴尔和 HPE 等老牌厂商凭借品牌、渠道和完整服务方案，在企业级市场保持优势：2025 年戴尔以 19.3%的全球份额稳居第一 ；HPE 市占约 13%，排名第二 。这 些厂商注重提供端到端解决方案和售后支持，毛利率相对较高。但另一方面， 超大规模数据中心客户为了降低成本、提高定制化程度，近年大量采购 ODM 直供的“白牌”服务器。IDC 数据显示，2024 年第四季度直接面向超 大客户的 ODM 厂商合计收入占全球服务器市场 47.3%，规模甚至超过所有 品牌厂商总和，同比增长高达 155%。 “白牌”服务器在云计算和超大数据中心领域几乎成为主流选择。主要ODM 厂商包括广达、纬颖（Wiwynn）、富士康(Ingrasys)、英业达等，这些 多为中国台湾厂商，长期为谷歌、Meta、亚马逊等定制服务器机柜。据统计， 2023 年 Meta、微软、AWS 三大云商合计采购的服务器中，将近一半订单分 配给了广达、纬颖等 ODM 厂。这些厂商通常不对外销售品牌产品，而是按 客户需求设计生产，具有成本和交付速度优势。 竞争格局分化成长，超微电脑定位独特。当前竞争态势可以概括为：国际品 牌厂商（戴尔、HPE、联想等）巩固企业市场，同时也争食 AI 服务器新蛋 糕；ODM 厂商则借助超大客户需求飞跃成长。中国厂商方面，以浪潮信息 为代表在本土市场占据主导（全球份额曾达 11%），但受限于贸易管制在海 外受阻。超微电脑公司既不是传统 OEM 巨头，也不同于纯代工 ODM，而 是兼具自主产品研发和定制制造能力的“准 ODM”。超微以自有品牌销售 高性价比服务器，同时愿意按大客户要求做深度定制，在模式上更加灵活。

 行业趋势一：AI 大模型驱动服务器架构升级。人工智能特别是大模型训练的兴起，深刻改变服务器架构与技术路线。 大模型对算力的极致需求推动 GPU 集群架构成为数据中心新标准。传统 CPU 服务器无法满足 AI 训练所需的并行计算能力，GPU（图形处理器）以 其强大的矩阵运算性能成为 AI 服务器核心部件。NVIDIA 的 HGX 平台（含 A100、H100 等 GPU 板卡）已被广泛采用，许多 AI 服务器配置 8 卡甚至 16 卡 GPU，并通过高速互联（如 NVIDIA NVLink、InfiniBand 等）组成集群。 根据 IDC 数据，2024 年 GPU 服务器收入同比增长近 193%，贡献了年内服 务器市场的大部分增量 。超微电脑等厂商顺势推出专为 AI 优化的整机柜 方案，将多台 GPU 服务器通过高速交换机、存储阵列集成为一个“AI 训练 集群”，显著提升部署效率。 高功率密度与散热挑战促使服务器形态革新。单机配备多GPU使功耗飙升， 一台 4U 服务器功耗可达 10~15 千瓦，传统风冷难以及时散热，于是液冷技 术加快应用（详见下节）。服务器机箱设计也在改变，高密度多节点（如 Blade 刀片式）、整柜交付（Rack-scale）等形式流行，以优化空间和能效比。 AI 训练对高速互联和存储提出新要求。服务器内部开始配置高速网络接口 （200Gbps 以上以太网或专用 NVLink 总线）来实现 GPU 直接通信；存储 方面引入 NVMe SSD 阵列和高速缓存，以满足海量数据的快速读取。软件 架构上，流行的集群管理和分布式训练框架也需要底层硬件配合优化。 AI 大模型正在引领服务器产业进入异构计算时代。CPU、GPU、DPU(数据 处理单元)等协同工作，服务器更像一个“融合超级计算节点”。对厂商来说， 这要求在系统设计、热管理、电源分配以及集群架构方面持续创新。超微电 脑作为深度参与 AI 整机系统设计的厂商，顺应这一趋势推出了包括 8-GPU 服务器、整柜 GPU 集群等一系列产品，并与 NVIDIA、AMD 等芯片巨头紧 密合作加速新品研发迭代，以满足 AI 客户对性能和效率日益提升的追求。 因此，可以预见 AI 大模型正在引领服务器产业进入异构计算时代。

行业趋势二：IT 基础设施“去品牌化”带来的白牌机遇。过去，企业数据中心采购服务器往往青睐国际知名品牌，享受其完善服务和 稳定可靠的声誉。然而近年来，“去品牌化”（又称“白牌化”）趋势在 IT 基 础设施领域逐步显现，其核心是客户更关注性能价格比和灵活定制，而非品 牌溢价。 “白牌化”趋势最先由超大规模数据中心引领。如 Facebook 多年前发起开 放计算项目（OCP），推动采用标准化、模块化的白牌服务器，以降低成本并避免对单一厂商依赖。如今，除了顶级云厂商外，一些二线云服务商、互 联网公司乃至传统大型企业也开始考虑白牌方案。例如电信运营商在 5G 边 缘部署中倾向于用 ODM 硬件搭配开源软件，以降低总体成本。 服务器 ODM 直供模式兴起。根据 Arizon，2015 年左右 ODM 直供服务器 仅占全球出货约 10%，而 2022 年已升至 25%以上；根据 Storageview，该份 额到 2024 年末在收入上接近 50%。可以预见，未来传统品牌厂商的市场份 额会进一步被压缩。当然，去品牌化并非在所有市场都一蹴而就：中小企业 客户由于缺乏 IT 运维能力，仍会依赖品牌厂商服务；政府、金融等对可靠 性要求极高的领域，一定程度上也信任老牌供应商。 “白牌”厂商切入客制化行业趋势及供应链区域“再平衡”机会。在标准化 硬件+软件定义理念背景下，服务器硬件本身正在趋于同质化，对 Google 等 大厂采购来说“用得好、成本低”比“牌子响”更重要。对于超微电脑等白 牌厂商，其具备自主研发能力，可快速引入新技术（例如超微较早提供支持 最新一代英特尔和 AMD 处理器的白牌服务器），此外，提供高度定制的配 置和更有竞争力的价格来满足客户特定需求成为“白牌厂商”历史机遇。此 外，全球供应链的区域再平衡（出于地缘政治和成本考虑，客户希望产能多 元布局）也有利于白牌厂商切入。在北美市场，超微这样的本土厂商具备“美 国制造”优势，在政府、敏感行业客户中取得信任度，这也是品牌厂商无法 垄断的空间。 我们认为，IT 基础设施去品牌化大趋势将赋予白牌厂商更大舞台，预计未 来几年非品牌服务器的渗透率会逐步提升，行业竞争规则也更加偏向产品 硬实力和交付能力而非品牌营销。这对于以技术见长且生产灵活的超微电 脑而言，可谓顺势而为。