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咱们平时接触的AI应用,比如短视频推荐、智能客服,全靠AI服务器支撑。
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2025年上半年,国内大模型的云端调用量突破536.7万亿Tokens,其中火山引擎一家就占了49.2%的市场份额。这些调用量背后,就是无数AI服务器在实时处理请求:你刷短视频时,AI服务器分析你的观看历史,推荐你可能喜欢的内容;你问智能客服“快递到哪了”,AI服务器瞬间理解你的问题,从数据库里找出物流信息回复你。
甚至连游戏都离不开它。现在的大型游戏里,NPC(非玩家角色)越来越“聪明”,能根据你的玩法调整策略,这就是AI服务器在实时计算——比如你总从左边偷袭,AI服务器会让NPC加强左侧防御;你喜欢用远程攻击,NPC会主动近身作战。这些调整都是毫秒级完成的,让游戏体验更真实。
四、市场格局:谁在造AI服务器?谁在抢着买?
AI服务器这么重要,自然成了科技行业的“必争之地”。现在市场上主要分“造服务器的”和“买服务器的”两大阵营,咱们看看里面都有哪些玩家。
1. 生产者:国际巨头和国产力量“分天下”
造AI服务器的门槛很高,既要懂硬件整合,又要懂软件优化,现在主要是“国际三巨头”和“国产三强”在竞争。
国际巨头里,英伟达是“绝对老大”——不是因为它造服务器,而是它的GPU太核心。几乎所有高端AI服务器都得用英伟达的GPU(比如A100、H100),所以很多服务器厂商都得跟着英伟达的节奏走。戴尔、HPE这些传统服务器厂商,靠着和英伟达的合作,占据了高端市场的大部分份额。
国产阵营正在快速崛起,华为、浪潮、曙光是代表。华为的昇腾AI服务器是“全栈国产化”的代表,从芯片(昇腾910B)到框架(MindSpore)再到服务器整机,全是自己研发,特别受政务、金融等对安全有要求的领域欢迎。浪潮则靠“性价比”取胜,它的AI服务器能兼容英伟达和国产GPU,很多互联网公司采购时会优先选浪潮。曙光的优势在“算力集群”,能把几千台AI服务器连起来,支撑超大规模模型训练。
还有些“细分玩家”,比如鸿基创能做液冷散热,中际旭创做800G光模块,这些虽然不造整台服务器,但都是AI服务器的核心供应商——没有它们的配件,服务器厂商也造不出高性能的AI服务器。
2. 采购者:云厂商和AI公司“抢破头”
现在AI服务器的“买家”主要是三类:云厂商、AI公司、传统行业客户。
云厂商是“最大买家”。火山引擎、阿里云、百度智能云这些公司,买AI服务器是为了给客户提供“算力服务”——比如企业要训练AI模型,不用自己买服务器,直接租云厂商的算力就行。2025年上半年火山引擎能拿下49.2%的市场份额,靠的就是它背后有足够的AI服务器支撑海量的调用需求。这些云厂商每年的采购量都是几万台,是服务器厂商的“衣食父母”。
AI公司是“刚需买家”。百度、字节跳动、华为这些做大模型的公司,必须自己建AI服务器集群,不然没法训练和运行模型。比如训练一个千亿参数的大模型,至少需要几百台AI服务器组成集群,光采购成本就得上亿元。但不投不行——没有自己的算力,就没法快速迭代模型,在AI竞争中只能落后。
传统行业客户是“潜力买家”。现在汽车、医疗、制造等行业都在搞智能化,纷纷开始采购AI服务器。比如比亚迪建了自己的AI服务器集群,用来训练自动驾驶模型;各大医院采购AI服务器做影像诊断;钢铁厂买AI服务器做质量检测。这些客户的需求正在爆发,是未来AI服务器市场增长的主要动力。
五、核心问题:AI服务器为啥这么贵?值不值?
聊到AI服务器,很多人第一反应是“太贵了”。一台普通的AI服务器要几十万,高端的甚至上百万,组建一个集群得几亿几十亿。但为啥还有这么多公司抢着买?这就得算笔“经济账”。
1. 成本拆解:贵在哪?
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