2026年环保行业AI回收深度（一）：AI隐形赛道——算力狂飙，回收掘金

AI 的隐性赛道——服务器首批回收潮来袭

（一）人工智能产业蓬勃发展，AI 废品回收需求指数级增长

人工智能产业蓬勃发展，24~28年AI服务器市场规模复合增速31%。根据IDC报告 《2025年中国人工智能算力发展评估报告》，对大型模型及生成式人工智能需求的 日益增长，正推动中国人工智能算力基础设施的快速发展。根据IDC报告，2024年 中国人工智能算力市场规模达到190亿美元，2025年将达到259亿美元，同比增长 36.2%，2028年将达到552亿美元，复合增速可达31%。

高速发展、快速迭代及技术升级下，其产生AI废品亦呈现指数级增长。根据Nature 期刊《E-waste challenges of generative artificial intelligence》（中文：生成式人工 智能的电子垃圾挑战，作者汪鹏、张凌宇等）研究，伴随着人工智能技术的发展， 其所产生的电子废弃物垃圾（e-waste）将会快速增长。尤其是相关电子芯片及硬件 构架愈发复杂，重量也不断增加、产品不断迭代下其废料产生量将指数增长——例 如两年前，GPU有35000个零件，重70磅；现在GPU有60万个零件，重3000磅。 《E-waste challenges of generative artificial intelligence》文献研究预计，如果不采 取循环经济的策略，2020至2030年生成式人工智能带来的电子废弃物将可能增加近 1000倍，或累计达120万吨至500万吨。

（二）AI 服务器快速迭代、更新加速，27~28 年进入首批退役高峰期

AI服务器的使用年限一般为5~7年，其中核心GPU在3~5年之间。但考虑到GPU迭代 过快，龙头厂商为了匹配技术发展，存在提前置换的需求。按照3-5年使用寿命推算， 2024年采购的AI服务器将在27-28年进入更换周期。 根据中国信通院《先进计算暨算力发展指数蓝皮书（2025年）》披露，2024年我国 AI服务器出货量达63万台，同比增长93%，六年累计出货量超过170万台；我国加 速服务器市场规模达到221亿美元，同比增长134%。这也就意味预计2027开始，由 总计超过170万台，价值221亿美元的AI服务器逐步进入到退役期。结合40~50%的 残值率测算，预期27至28年将产生600~760亿元/年的回收市场。结合AI服务器仍在 快速扩张，其回收市场也将保持着指数级的增长。

AI 服务器回收剖析，高要求但是高价值

（一）特性一：兼备高残值率、高集中度

AI服务器回收，属于高价值资产的二次流通。AI服务器作为数字经济时代最核心的 算力基础设施，其退役回收市场正呈现爆发式增长态势。根据海外专业回收机构 E-Waste Squad的跟踪数据，当前主流AI GPU的残值率显著高于传统IT设备，形成 了独特的“高残值、快周转”二级市场格局。 以2025年市场数据来看，Nvidia H100 SXM5作为2025年市场最紧俏的算力单元， 其残值率高达80~90%，单卡回收价格维持在2.8~3.5万美元区间；而上一代A100 80GB虽已进入生命周期后半段，但凭借稳定的推理性能，仍能保持40~60%的残值 率，单卡价值约0.8~1.2万美元。AMD MI300X作为新兴竞争者，残值率在50-70% 之间，反映出市场对其长期技术路线的观望态度，但依旧属于高残值产品。

以实际案例来看： 案例一：AI初创公司基础设施升级。某150人规模的AI初创企业在2022年采购了32 块Nvidia A100 80GB GPU，配套4台DGX A100服务器，总投资100万美元。运营2.5 年后，企业决定升级至H100集群。通过专业回收渠道，A100 GPU回收38.4万美元 （残值率48%），服务器机箱及基础设施回收5万美元，总回收金额43.4万美元，合 计残值率达43.4%。 案例二：超大规模数据中心退役。某头部云服务商退役其首批AI训练集群，包含500 块Nvidia V100 16GB GPU，原始采购成本900万美元（2018年部署）。处置策略呈 现多元化特征：50%出售给科研机构获得150万美元，30%通过国际市场转售获得75 万美元，20%因技术老化进入材料回收环节获得18万美元。总回收金额243万美元， 残值率达27%。V100作为6年机龄的老旧设备仍能保持27%的综合残值率，显著高 于传统服务器5-10%的残值水平，充分体现了AI硬件的高保值特性。

上游产废客户高度集中，是头部互联网巨头主导的供给市场。根据中商产业研究院 整理的TrendForce数据显示，2022年AI服务器采购量中，北美四大云端供应商微软、 谷歌、Meta、AWS合计占比约66%。国内企业字节跳动、腾讯、阿里巴巴、百度对 AI采购量约为11.3%，其余产生采购量合计仅占22.7%，呈现采购高度集中AI龙头企 业的特征。这也就意味着这些企业将是未来产废主力军，国内回收链条的打通核心 需绑定国内几家互联网巨头。

（二）特性二：回收标准高、难度大

根据E-WASTE SQUAD披露，海外成熟的AI服务器回收体系已形成标准化的四阶段 作业流程，涵盖从退役评估到最终价值变现的全生命周期管理。这一模式的核心在 于“数据安全优先、资产价值最大化、环保要求达标”的三重目标平衡： 1. 回收前评估。评估服务器的使用状态，结合当前二级市场的价值初步拟定再销售 策略；基于数据安全要求，确定数据销毁方式并且建立保管联程序。这一阶段要求 回收公司对于服务器二级回收市场有充分了解，能够实现服务器回收价值最大化。 2. 安全数据销毁。针对AI服务器的特殊性，需执行GPU内存清理、存储设备销毁、 系统级安全配置清除三重数据安全措施。每块硬盘需出具独立销毁证书，确保符合 数据保护法规要求。 3. 资产变现与渠道分销。完成数据清理的设备进入翻新环节，包括专业清洁、性能 基准测试、固件升级至最新稳定版本等标准化处理。随后通过多元化渠道（包括梯次利用、换件翻新等方式）实现价值变现。 4. 环保回收与材料提取。对于无法进入二手流通的老旧设备，执行高价值材料回收： GPU芯片及连接器中的金/银/铂贵金属、散热器与PCB中的高纯度铜、HBM堆栈中 的稀土元素。同时需处理液冷系统的乙二醇冷却液、拆解热交换器、回收电源模块。 专业回收商可实现90%以上的材料回收率，符合EPA环保合规要求，形成完整的循 环经济闭环。