AI基建变革撬动千亿市场，可扩展服务器进入加速渗透期

随着gpu计算性能与hbm带宽的不断进步，运输能力对ai硬件升级的制约日益凸显。以超节点和大规模集群为代表的算力基础设施发展趋势，正推动行业竞争从单一芯片性能转向“系统级效率”的比拼，加速实现运力突破。

10月15日，开源证券发布研究报告指出，当前国产算力厂商发展势头强劲，在存储方面已逐步在HBM领域取得进展，而运力能力的提升将成为下一阶段国产化突破的关键方向。国产Scale-up与Scale-out硬件商业化进程加快，建议重点关注AI运力产业链的投资机会。

与此同时，申万宏源此前发布的研报认为，超节点等技术的产业化将重构算力产业链分工，催生服务器整合、光通信需求增长以及液冷技术渗透率提升等一系列新机遇。像联想集团这样在算力基础设施多个环节具备综合能力的企业，正在新一轮产业分工中获得更多市场红利。

从“单卡性能”迈向“系统级效率”

从技术架构来看，AI硬件的核心能力由算力、存力和运力三部分构成。其中，算力取决于GPU的数量与性能；存力则依赖于紧邻GPU的高带宽HBM内存；运力则涵盖Scale-up（纵向扩展）和Scale-out（横向扩展）场景下的高速互联能力，分别对应单节点内部、多节点之间乃至数据中心之间的数据传输效率。

过去几年，行业焦点主要集中于芯片算力的提升，先进制程与单卡性能成为争夺主导权的核心指标。然而，随着GPT-4等大模型参数规模突破万亿级别，同时单卡功耗持续攀升，传统架构已难以支撑高效、低能耗且大规模协同的AI训练任务。

在此背景下，AI基础设施的发展范式正在发生根本性转变。东方证券指出，尽管晶圆制造工艺和先进封装技术推动了PC与智能手机的性能演进，但仍难以匹配AI算力爆炸式增长的需求，系统级集成正成为性能跃升的新引擎。申万宏源也表示，在大模型参数迅猛扩张的趋势下，算力需求正从“单点突破”向“系统整合”加速演进。这一趋势使得Scale-up与Scale-out成为算力扩容的两大核心路径。

其中，Scale-up旨在打破传统单服务器或单机柜的限制，提升单个节点的整体算力，迈入“超节点”时代。9月18日，华为在全联接大会2025上发布了CloudMatrix384超节点产品Atlas950超节点卡。相比英伟达预计明年下半年推出的NVL144方案，Atlas950在规模上达到其56.8倍，总算力为6.7倍，内存容量高出15倍，互联带宽更是高达62倍，在多项关键指标上全面领先，成为Scale-up路线的代表性成果。

Scale-out则主要用于连接超大规模AI集群中的海量计算节点。中国信通院近期发布的《算力中心创新融资研究报告（2025年）》显示，当前智算中心已普遍进入万卡甚至十万卡级别。例如，7月22日，OpenAI宣布将与Oracle合作，将其建设中的StargateAl数据中心总容量提升至超过5GW，运行芯片数量超200万颗。xAI也计划将其超级计算工厂Colossus的GPU数量从20万块扩展到100万块。国内企业同样积极布局万卡级集群：中国移动黑龙江有限公司投资42亿元建设超万卡国产化智算中心；腾讯、阿里、字节跳动、科大讯飞等企业也相继推出超大规模AI集群项目。

开源证券认为，超节点趋势显著提升了Scale-up相关硬件的需求，而超大规模集群建设则拉动了Scale-out配套设备的增长，整体运力市场规模迅速扩大。

支持Scale-up与Scale-out的可扩展服务器随之迎来快速普及。根据国际数据公司（IDC）统计，2024年中国高端超级可扩展服务器市场规模已达约386亿元，同比增长21.7%。IDC预测，2025年至2029年间，该市场将以24.3%的年均复合增长率持续扩张，到2029年有望突破1120亿元。

面对这一巨大市场机遇，科技企业纷纷加快布局。联想集团副总裁、中国基础设施业务群总经理陈振宽表示：“目前超节点非常火热，属于Scale-up范畴，我们已在投入资源研发相关技术和产品，重点聚焦互联网络技术；在Scale-out集群方面，我们主攻推理场景下的PD分离技术，提升Token生成效率。”

作为国内较早涉足服务器领域的企业之一，联想集团多年前即提出“三高一低”设计理念——高性能、高可靠、高可扩展、低能耗。在今年5月上海举行的2025联想创新科技大会（TechWorld）上，联想对数据处理、AI训练、AI推理三大服务器产品线进行全面升级，并推出多款新品。这些服务器搭载英特尔最新一代处理器——英特尔®至强®6，相较前代拥有更多核心和更快内存，每个核心均内置AI加速功能，整体性能更强。同时，针对不同AI应用场景进行了专门优化，充分释放硬件潜能。

华龙证券认为，中美在AI领域的竞争正从“单卡性能”转向“系统级效率”的较量，中国正通过大规模集群建设、开源生态构建与工程化交付实现AI基础设施的弯道超车。申万宏源指出，单机柜算力密度提升与多机柜全互联架构已成为行业竞争焦点，应把握技术演进带来的产业链机会，重点关注硬件互联与场景适配双线布局，推荐关注数据中心产业链、AI芯片及服务器供应商。华为、联想集团等企业正成为此轮技术变革的重要受益者。

千鹿AI

千鹿AI是一个全面的AI图像处理平台，提供AI生图、AI扩图和AI去背景等多种智能工具。

75

查看详情

技术迭代重塑产业格局

在AI基础设施发展范式重构的大背景下，可扩展服务器虽加速渗透，但也面临异构计算集成、AI加速芯片融合、液冷散热与高密度部署等多重技术挑战，进而进一步重塑市场竞争格局。

以液冷技术与高密度部署为例。民生证券指出，随着超节点速率不断提升，包括华为CloudMatrix384、英伟达GB200NVL72在内的超节点单机柜功耗普遍超过100KW，在算力密度指数级增长的同时，机柜温控与供电系统面临严峻考验。当Atlas950超节点采用全液冷设计时，其互联带宽与算力表现均有望实现显著跃升。

液冷与高密度部署作为支撑未来算力基础设施的核心技术路径，近年来在中国市场呈现出加速演进与规模化落地的态势。据中国信息通信研究院测算，2024年中国智算中心液冷市场规模达184亿元，同比增长66.1%；预计未来五年内将持续快速增长，到2029年有望接近1300亿元。

科技企业高度重视服务器技术创新，积极应对AI算力扩容带来的挑战。例如，联想集团于2024年10月16日发布搭载新一代“海神”温水水冷系统的SD650V3液冷服务器，仅半年后，又在2025联想创新科技大会（TechWorld）上推出两项液冷新技术：“飞鱼”仿生散热设计与“双循环”相变浸没制冷系统。

“飞鱼”仿生散热设计灵感源自鱼类游动姿态，通过优化流体动力学结构降低热阻与流阻，成功突破散热瓶颈，最高支持芯片功耗提升20%，有效应对下一代600W芯片的散热难题。

“双循环”相变浸没制冷系统是联想集团与清华大学联合研发的成果，采用外接单相换热器设计，实现对相变腔体温度的精准控制和沸腾换热效率的大幅提升，散热能力较传统方案翻倍，系统PUE可低至1.035，处于业界领先水平。

至此，联想集团已完成冷板式、单相浸没式、相变浸没式三大主流液冷技术路线的全面布局，覆盖多样化AI应用场景，满足不同客户的技术需求。这不仅体现了其强大的技术研发实力，也彰显了其抢占AI基础设施市场的坚定决心。

在异构计算领域，联想在去年五大差异化技术基础上，持续集成四项新型异构智算技术，将万全异构智算平台升级至3.0版本，助力本地算力效率实现新突破。例如，AI推理加速算法集可使推理性能提升5–10倍；AI编译优化器帮助训练与推理成本降低至少15%；AI训推慢节点故障预测与自愈系统实现百卡秒级、千卡分钟级、万卡十分钟级自动恢复；专家并行通信算法则将推理延迟减少3倍以上。

在国家级高质量AI集群应用中，联想与“东数西算”首个大型智算枢纽深度合作，将千卡训练场景下的MFU（Model FLOPs Utilization）从30%提升至60%；在企业本地部署场景中，DeepSeek-R1满血版模型极限吞吐量已突破12000 Tokens/s，充分展现万全异构智算平台3.0的独特优势。背后支撑的是联想从芯片设计、存储网络到算法层面的全栈软硬协同创新能力。

海通国际认为，人工智能仍是未来科技主线，算力供给端的竞争重心正向互联优化转移，自主可控、高带宽互联、密集封装、更高能效的系统将成为发展方向，继续看好计算机板块前景。联想集团从可扩展服务器硬件切入，延伸至液冷散热、异构计算等关键技术升级的全方位布局，有望在市场扩容与格局重塑中占据有利位置，实现企业价值的最大化跃迁。

以上就是AI基建变革撬动千亿市场，可扩展服务器进入加速渗透期的详细内容，更多请关注php中文网其它相关文章！