報(bào)告簡介

    AI服務(wù)器是一種能夠提供人工智能（AI）的數(shù)據(jù)服務(wù)器，它既可以用來支持本地應(yīng)用程序和網(wǎng)頁，也可以為云和本地服務(wù)器提供復(fù)雜的AI模型和服務(wù)。AI服務(wù)器主要由DRAM、GPU、加速芯片、網(wǎng)卡、散熱模組等電子組件組成。

    2025年2月，國際數(shù)據(jù)公司IDC和浪潮信息聯(lián)合推出的《2025年中國人工智能計(jì)算力發(fā)展評估報(bào)告》顯示，2024年全球人工智能服務(wù)器市場規(guī)模為1251億美元，2025年將增至1587億美元，2028年有望達(dá)到2227億美元。其中，生成式人工智能服務(wù)器占比將從2025年的29.6%提升至2028年的37.7%。

    對于中國市場來說，IDC報(bào)告顯示，2024年中國AI服務(wù)器市場規(guī)模大約達(dá)到190億美元，同比2023年增長87%。其中GPU服務(wù)器依然是主導(dǎo)地位，占據(jù)74%的市場份額。到2028年，中國AI服務(wù)器市場規(guī)模將超過550億美元，其中ASIC加速服務(wù)器市場占比將接近40%。

    2024年8月，工業(yè)和信息化部辦公廳印發(fā)《關(guān)于推進(jìn)移動物聯(lián)網(wǎng)“萬物智聯(lián)”發(fā)展的通知》，提出：基礎(chǔ)電信企業(yè)要加強(qiáng)物聯(lián)網(wǎng)平臺建設(shè)，發(fā)揮海量數(shù)據(jù)優(yōu)勢，開展人工智能大模型創(chuàng)新應(yīng)用，發(fā)展智能物聯(lián)產(chǎn)品。2024年10月，中共中央辦公廳、國務(wù)院辦公廳聯(lián)合印發(fā)《關(guān)于加快公共數(shù)據(jù)資源開發(fā)利用的意見》，提出：支持人工智能政務(wù)服務(wù)大模型開發(fā)、訓(xùn)練和應(yīng)用，提高公共服務(wù)和社會治理智能化水平。以上政策的印發(fā)為AI服務(wù)器的發(fā)展提供了良好的發(fā)展條件。

圖表：中國AI服務(wù)器相關(guān)政策匯總一覽

資料來源：中投產(chǎn)業(yè)研究院

    中投產(chǎn)業(yè)研究院發(fā)布的《2025-2029年中國AI服務(wù)器行業(yè)深度調(diào)研及投資前景預(yù)測報(bào)告》共十二章。首先介紹了AI服務(wù)器的定義與分類，并分析了國內(nèi)外AI服務(wù)器的發(fā)展?fàn)顩r；然后報(bào)告分析了AI服務(wù)器的產(chǎn)業(yè)鏈、競爭格局及商業(yè)模式，并深入分析了AI服務(wù)器的關(guān)鍵技術(shù)及應(yīng)用場景；隨后，報(bào)告分析了國內(nèi)外重點(diǎn)AI服務(wù)器的經(jīng)營狀況，并分析了AI服務(wù)器的投資潛力；最后，報(bào)告分析了AI服務(wù)器的發(fā)展前景及趨勢，并對其未來發(fā)展提出了發(fā)展建議。

圖表：2020-2024年中國AI服務(wù)器出貨量變化

注：2024年為測算數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)來源：中投產(chǎn)業(yè)研究院

圖表：AI服務(wù)器細(xì)分市場占比情況

數(shù)據(jù)來源：IDC，中投產(chǎn)業(yè)研究院整理

    本研究報(bào)告數(shù)據(jù)主要來自于國家統(tǒng)計(jì)局、工信部、發(fā)改委、中投產(chǎn)業(yè)研究院、中投產(chǎn)業(yè)研究院市場調(diào)查中心以及國內(nèi)外重點(diǎn)刊物等渠道，數(shù)據(jù)權(quán)威、詳實(shí)、豐富。您或貴單位若想對AI服務(wù)器有個(gè)系統(tǒng)深入的了解、或者想投資AI服務(wù)器相關(guān)產(chǎn)業(yè)，本報(bào)告將是您不可或缺的重要參考工具。

報(bào)告目錄

第一章　AI服務(wù)器行業(yè)相關(guān)概述

1.1　AI服務(wù)器定義與概念闡釋

1.1.1　AI服務(wù)器基本定義

1.1.2　AI服務(wù)器主要特征

1.1.3　AI服務(wù)器主要分類

1.2　AI服務(wù)器工作原理與技術(shù)架構(gòu)

1.2.1　AI服務(wù)器硬件架構(gòu)

1.2.2　AI服務(wù)器軟件架構(gòu)

1.3　AI服務(wù)器與傳統(tǒng)服務(wù)器的本質(zhì)差異

1.3.1　AI服務(wù)器與傳統(tǒng)服務(wù)器功能定位比較

1.3.2　AI服務(wù)器與傳統(tǒng)服務(wù)器性能指標(biāo)對比

1.3.3　AI服務(wù)器與傳統(tǒng)服務(wù)器成本結(jié)構(gòu)差異

第二章　2023-2025年AI服務(wù)器發(fā)展?fàn)顩r分析

2.1　2023-2025年全球AI服務(wù)器發(fā)展分析

2.1.1　AI服務(wù)器市場規(guī)模

2.1.2　AI服務(wù)器出貨規(guī)模

2.1.3　AI服務(wù)器區(qū)域布局

2.1.4　AI服務(wù)器客戶類型

2.2　中國AI服務(wù)器發(fā)展環(huán)境分析

2.2.1　AI服務(wù)器政策環(huán)境

2.2.2　AI服務(wù)器經(jīng)濟(jì)環(huán)境

2.2.3　AI服務(wù)器社會環(huán)境

2.2.4　AI服務(wù)器技術(shù)環(huán)境

2.3　2023-2025年中國AI服務(wù)器發(fā)展分析

2.3.1　AI服務(wù)器發(fā)展態(tài)勢

2.3.2　AI服務(wù)器市場規(guī)模

2.3.3　AI服務(wù)器出貨規(guī)模

2.3.4　AI服務(wù)器市場結(jié)構(gòu)

2.3.5　AI服務(wù)器影響因素

2.4　AI服務(wù)器行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)分析

2.4.1　算力供需錯(cuò)配

2.4.2　能效約束

2.4.3　生態(tài)壁壘

第三章　2023-2025年AI服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成與關(guān)鍵環(huán)節(jié)分析

3.1　AI服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈構(gòu)成分析

3.1.1　AI服務(wù)器上游分析

3.1.2　AI服務(wù)器中游分析

3.1.3　AI服務(wù)器下游分析

3.2　AI服務(wù)器上游芯片環(huán)節(jié)分析

3.2.1　CPU芯片

3.2.2　GPU芯片

3.2.3　ASIC芯片

3.2.4　FPGA芯片

3.3　AI服務(wù)器上游存儲環(huán)節(jié)分析

3.3.1　存儲市場發(fā)展態(tài)勢

3.3.2　存儲芯片發(fā)展分析

3.3.3　DRAM市場運(yùn)行分析

3.3.4　SSD市場運(yùn)行分析

3.4　AI服務(wù)器上游其他零部件分析

3.4.1　PCB

3.4.2　光模塊

3.4.3　散熱系統(tǒng)

3.4.4　電源

第四章　2023-2025年AI服務(wù)器競爭格局與商業(yè)模式分析

4.1　AI服務(wù)器競爭狀況分析

4.1.1　AI服務(wù)器市場競爭格局

4.1.2　AI服務(wù)器上市公司匯總

4.1.3　AI服務(wù)器企業(yè)排行情況

4.1.4　AI服務(wù)器重點(diǎn)企業(yè)分析

4.2　AI服務(wù)器商業(yè)模式創(chuàng)新

4.2.1　算力租賃模式

4.2.2　軟硬一體解決方案

4.2.3　訂閱制收費(fèi)

第五章　AI服務(wù)器關(guān)鍵技術(shù)發(fā)展分析

5.1　AI服務(wù)器技術(shù)演進(jìn)的三重驅(qū)動力

5.1.1　算力平民化

5.1.2　算法工程化

5.1.3　數(shù)據(jù)資產(chǎn)化

5.2　AI服務(wù)器關(guān)鍵技術(shù)突破分解

5.2.1　核心架構(gòu)層

5.2.1.1　大模型即服務(wù)（MaaS）

5.2.1.2　AI原生云架構(gòu)

5.2.2　效能優(yōu)化層

5.2.2.1　推理加速技術(shù)

5.2.2.2　綠色AI技術(shù)

5.2.3　可信與安全層

5.2.3.1　可解釋性AI（XAI）

5.2.3.2　隱私計(jì)算突破

5.3　AI服務(wù)器技術(shù)-場景匹配度分析

5.3.1　企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域

5.3.2　工業(yè)領(lǐng)域

5.3.3　消費(fèi)領(lǐng)域

5.4　AI服務(wù)器技術(shù)發(fā)展瓶頸分析

5.4.1　成本壓力

5.4.2　技能鴻溝

5.4.3　監(jiān)管滯后

5.5　AI服務(wù)器技術(shù)突破方向分析

5.5.1　存算一體芯片降低數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗

5.5.2　開源社區(qū)驅(qū)動長尾場景覆蓋

5.5.3　政府-企業(yè)協(xié)同制定倫理框架

第六章　AI服務(wù)器應(yīng)用場景發(fā)展分析

6.1　AI服務(wù)器互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)應(yīng)用

6.1.1　搜索引擎優(yōu)化

6.1.2　推薦系統(tǒng)應(yīng)用

6.1.3　內(nèi)容生成與審核

6.2　AI服務(wù)器醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用

6.2.1　醫(yī)學(xué)影像診斷

6.2.2　藥物研發(fā)

6.2.3　健康管理

6.3　AI服務(wù)器金融行業(yè)應(yīng)用

6.3.1　風(fēng)險(xiǎn)管理

6.3.2　智能投顧

6.3.3　欺詐檢測

6.4　AI服務(wù)器其他行業(yè)應(yīng)用分析

6.4.1　制造業(yè)中的智能制造

6.4.2　教育行業(yè)中的智能教育

6.4.3　交通行業(yè)中的智能交通

第七章　2023-2025年國際AI服務(wù)器重點(diǎn)企業(yè)分析

7.1　戴爾（Dell）

7.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.1.2　企業(yè)經(jīng)營狀況

7.1.3　AI服務(wù)器布局

7.1.4　AI服務(wù)器展望

7.2　慧與（HPE）

7.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.2.2　企業(yè)經(jīng)營狀況

7.2.3　AI服務(wù)器布局

7.2.4　企業(yè)收購動態(tài)

7.3　超微電腦（Supermicro）

7.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.3.2　企業(yè)經(jīng)營狀況

7.3.3　AI服務(wù)器布局

7.3.4　專利申請動態(tài)

7.4　英偉達(dá)（NVIDIA）

7.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.4.2　企業(yè)經(jīng)營狀況

7.4.3　AI服務(wù)器布局

7.4.4　AI服務(wù)器展望

7.5　英特爾（Intel）

7.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.5.2　企業(yè)經(jīng)營狀況

7.5.3　企業(yè)合作動態(tài)

7.5.4　企業(yè)發(fā)展展望

7.6　超威半導(dǎo)體（AMD）

7.6.1　企業(yè)發(fā)展概況

7.6.2　企業(yè)經(jīng)營狀況

7.6.3　AI服務(wù)器布局

7.6.4　企業(yè)收購動態(tài)

第八章　2021-2025年中國AI服務(wù)器重點(diǎn)企業(yè)分析

8.1　浪潮電子信息產(chǎn)業(yè)股份有限公司

8.1.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.1.2　經(jīng)營效益分析

8.1.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

8.1.4　財(cái)務(wù)狀況分析

8.1.5　核心競爭力分析

8.1.6　AI服務(wù)器布局

8.1.7　公司發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)

8.2　新華三技術(shù)有限公司

8.2.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.2.2　企業(yè)經(jīng)營狀況

8.2.3　業(yè)務(wù)布局情況

8.2.4　AI服務(wù)器動態(tài)

8.3　富士康工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)股份有限公司

8.3.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.3.2　經(jīng)營效益分析

8.3.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

8.3.4　財(cái)務(wù)狀況分析

8.3.5　核心競爭力分析

8.3.6　AI服務(wù)器布局

8.3.7　公司發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)

8.4　神州數(shù)碼集團(tuán)股份有限公司

8.4.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.4.2　經(jīng)營效益分析

8.4.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營分析

8.4.4　財(cái)務(wù)狀況分析

8.4.5　核心競爭力分析

8.4.6　AI服務(wù)器布局

8.4.7　公司發(fā)展風(fēng)險(xiǎn)

8.5　華為技術(shù)有限公司

8.5.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.5.2　企業(yè)經(jīng)營狀況

8.5.3　AI服務(wù)器布局

8.5.4　企業(yè)合作動態(tài)

8.6　聯(lián)想集團(tuán)有限公司

8.6.1　企業(yè)發(fā)展概況

8.6.2　經(jīng)營狀況分析

8.6.3　AI服務(wù)器研發(fā)

8.6.4　AI服務(wù)器動態(tài)

8.6.5　企業(yè)生產(chǎn)規(guī)劃

第九章　2023-2025年AI服務(wù)器投資潛力分析

9.1　AI服務(wù)器投資機(jī)會

9.2　AI服務(wù)器投資風(fēng)險(xiǎn)

9.2.1　市場競爭風(fēng)險(xiǎn)

9.2.2　技術(shù)更新風(fēng)險(xiǎn)

9.2.3　成本控制風(fēng)險(xiǎn)

9.2.4　應(yīng)用落地風(fēng)險(xiǎn)

9.2.5　政策和監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)

9.3　AI服務(wù)器進(jìn)入壁壘

9.3.1　技術(shù)壁壘

9.3.2　資金壁壘

9.3.3　人才壁壘

9.3.4　品牌壁壘

9.3.5　供應(yīng)鏈壁壘

9.4　AI服務(wù)器投資建議

9.4.1　戰(zhàn)略配置

9.4.2　戰(zhàn)術(shù)布局

9.4.3　風(fēng)險(xiǎn)對沖

第十章　中投顧問對AI服務(wù)器發(fā)展預(yù)測分析

10.1　AI服務(wù)器發(fā)展機(jī)遇

10.2　AI服務(wù)器發(fā)展前景

10.3　AI服務(wù)器技術(shù)趨勢

10.3.1　架構(gòu)革命

10.3.2　服務(wù)模式迭代

10.3.3　全球技術(shù)競合

10.4　AI服務(wù)器應(yīng)用趨勢

10.4.1　邊緣計(jì)算與AI服務(wù)器融合

10.4.2　行業(yè)應(yīng)用深化

10.4.3　新應(yīng)用場景涌現(xiàn)

第十一章　中投顧問對AI服務(wù)器發(fā)展建議分析

11.1　對政府推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的建議

11.1.1　頂層戰(zhàn)略設(shè)計(jì)

11.1.2　基礎(chǔ)設(shè)施與資源供給

11.1.3　監(jiān)管與風(fēng)險(xiǎn)防控

11.1.4　國際合作與競爭

11.2　對企業(yè)提升競爭力的戰(zhàn)略建議

11.2.1　技術(shù)攻堅(jiān)路徑

11.2.2　商業(yè)模式創(chuàng)新

11.2.3　組織能力升級

11.2.4　風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對策略