涉及的行业与公司 * AI服务器行业 以及更广泛的服务器市场 [1] * 超大规模云厂商 如 AWS 微软 谷歌 [3] * 上游厂商 包括 GPU 供应商 算力芯片或封装企业 [7][8] * 传统整机制造企业 ODM OEM 厂商 如超威 [8][10] * 采用 AI 基础设施的垂直行业 如金融 制造 教育 互联网 [3][15] 核心观点与论据 市场规模与增长趋势 * 全球 AI 服务器市场规模从 2020 年到 2025 年翻了一倍 [2] * 2024 年全球市场规模约为 2400 亿美元 2025 年预计增长至 3600 亿美元以上 增速超过 40% [2] * 2025 年 AI 服务器预计将占据服务器市场一半的份额 [1][2] * 2024 年是算力投资元年 2025 年国内大云厂商增加资本开支推动市场发展 [14] 行业核心驱动力 * 主要驱动力来自超大规模云厂商的资本开支 这些厂商单季开支基本维持在 200 亿左右 [3] * 垂直行业对算力升级的需求 包括金融 制造 教育等领域 推动数字化转型 [1][3][15] * 需求呈现多元化趋势 不再集中于少数巨头 各行各业广泛渗透 [15] * 大模型迭代及智能化需求将带来长期需求 [12] 技术架构变化 * 异构协同成为新范式 CPU GPU DPU 等不同计算模块协同工作 [5] * ARM 架构 GPU 在数据中心中的渗透率提高 [1][5] * AMD 的 Zen GPU 方案与 EPYC CPU 和 MI300 加速器组合展现出独特优势 [9] * 整机交付模式兴起 上游厂商通过垂直整合复杂机柜直接交付给客户 [1][5][7] 市场前景与周期性 * 短期需求端增量可持续性强 海外巨头完成首轮基建升级 中小型云服务商和国内云服务商资本开支增加 [1][6] * 预计从 2026 年下半年开始可能进入存量消化阶段 增速将有所放缓 [6] * 未来 3 个季度内市场能见度较强 2026 年底订单紧急度仍然保持良好 [6][11] * 高爆发后可能出现平台期和消化期 明年下半年增速可能放缓 [11] 商业模式影响 * 整机交付模式减少了部署时间 提高了运营效率 例如大型数据中心部署周期缩短至几周 [7][10] * 对于传统整机制造企业 由于毛利润率相对较低 提升运营效率以应对竞争压力更为重要 [7][8] * ODM OEM 厂商通过整机交付能力显著提升了运行效率 对公司业绩产生积极影响 [10] 其他重要内容 投资机会与风险 * 目前 AI 服务器赛道上有较好的投资机会 包括上游 GPU 供应商和龙头服务器厂商 [11] * 优选企业需关注竞争格局 传统渠道龙头企业业绩敏感性高 采用 ODM OEM 模式定制的大型云厂商业绩暴露度明显 [12] * 需警惕周期性拐点 通过跟踪库存和订单变化及时调整投资策略 [12] * 当前 AI 算力基础设施投资具有坚实的应用和创新基础 与以往 IT 泡沫不可比 [16][17] * 2025 年美国云厂商资本支出同比提升 45% 与 AI 服务器增速相匹配 [16] 生态系统发展 * ARM 架构 CPU 凭借节能优势降低整体拥有成本 未来几年将逐步席卷超算领域并在商用数据中心应用前景广阔 [1][9] * 技术创新推动了服务器生态系统的多元化发展 [9]