AI伺服器市場持續爆發式增長，主要受GPU需求驅動，尤其是英偉達
GPU。隨著客戶群體從超大規模雲服務商和新興雲廠商擴展至企業買家，硬體廠商面臨一項新挑戰：如何實現差異化競爭。
超大規模雲服務商通常清楚自己的需求，並要求快速完成大規模部署；而眾多企業客戶仍處於探索階段，尚在摸索AI如何改善其業務流程。這些企業往往缺乏部署AI基礎設施的工程能力，也難以應對現代AI伺服器機架對供電和散熱的高要求。對於伺服器廠商而言，贏得企業市場不僅僅靠硬體。據行業分析師和高管的判斷，成功的關鍵在於提供完善的軟體管理工具和專業服務，陪伴企業走過AI建設的每一個階段。
IDC研究副總裁彼得·魯滕在接受《數據中心知識》採訪時表示："在AI領域，你不能只是把硬體砸給客戶了事。他們需要儘可能多的支持和服務。"
AI基礎設施市場增長態勢
IDC數據顯示，2025年全球伺服器市場規模創歷史新高，達到4441億美元。在AI基礎設施持續成為戰略重點的背景下，IDC預計2026年AI基礎設施支出將達到4870億美元，並於2029年突破1萬億美元。分析師還指出，市場需求持續超過供給能力，GPU供應依然緊張，內存短缺進一步推高了成本。
各家廠商最新財報印證了這一加速態勢：
戴爾科技在2027財年第四季度（截至2026年1月30日，2月27日公布）實現AI優化伺服器收入90億美元，同比增長342%，AI積壓訂單達430億美元。
聯想在2025/26財年第三季度財報（2月12日公布）中報告AI伺服器收入實現高兩位數增長，AI伺服器在手訂單約155億美元。
慧與科技（HPE）在2026財年第一季度（3月9日公布）報告雲與AI業務板塊伺服器收入42億美元，AI系統積壓訂單達50億美元，主要來自企業客戶和主權AI客戶。
超微電腦（Supermicro）2026財年第三季度（截至3月31日，5月6日公布）銷售額達102億美元，其中逾80%來自AI GPU相關平台，訂單和積壓量依然強勁。
差異化競爭為何至關重要
儘管超大規模雲服務商和新興雲廠商持續推動AI基礎設施支出，但分析師和高管指出，主權AI計劃（即各國和地區為維護數據主權及合規而推進的建設項目）和企業客戶代表著下一波增長浪潮。由於各廠商普遍面臨積壓訂單堆積、需求超過供給的局面，部分買家更看重能否通過心儀的原始設備製造商（OEM）——包括戴爾、HPE、聯想和超微電腦——獲得英偉達GPU，而非糾結於伺服器品牌本身的差異。
Moor Insights & Strategy副總裁兼首席分析師麥特·金博爾在接受《數據中心知識》採訪時表示："人們到底是在買戴爾伺服器、聯想伺服器，還是在通過自己選擇的OEM購買英偉達伺服器？可以說，人們真正想要的是更多的英偉達晶片，伺服器不過是包裹在這些晶片外面的金屬外殼。"
魯滕也持相同觀點："從某種角度看，各家廠商90%的產品大同小異，都是能夠運行英偉達GPU的系統。"
在面向新興雲廠商和主權AI項目的大規模部署中，標準化的參考設計和生態系統限制了硬體層面的差異化空間。英偉達的設計規範和機架級指引主導著大部分架構走向，廠商間的差異化競爭因此轉向系統集成能力、交付速度、供電與散熱方案、軟體工具及服務。部分廠商還針對特定客戶和工作負載提供AMD Instinct加速卡作為備選，但目前大多數大規模部署仍以英偉達平台為主。
聯想基礎設施解決方案集團企業解決方案副總裁史考特·帕蒂表示，許多新興雲廠商體量較小，在安裝AI基礎設施方面需要協助。他告訴《數據中心知識》："在所有這些大規模部署中，都涉及大量的聯合工程協作。"
相比之下，金博爾指出，超大規模雲服務商通常不需要此類協助，它們擁有自己的工程團隊和定製化管理工具。
企業市場的增長機遇
對於伺服器廠商而言，差異化競爭最關鍵的戰場正是企業市場。帕蒂表示，企業客戶並非單純追求GPU算力，而是希望解決具體的業務問題。
他說："任何廠商都能給客戶送來一台裝有GPU或CPU的伺服器，但AI並非放之四海而皆準的方案。我們的服務和部署團隊是建立客戶關係的關鍵，要真正理解客戶的關注點——無論是內容創作、客戶支持自動化還是代碼開發——然後將這些需求與我們的基礎設施產品相匹配。"
金博爾表示，隨著更多主流企業開始採用推理（inferencing）能力，包括智能體AI，它們將更傾向於選擇能夠提供AI運維軟體和專業服務以支撐具體應用場景與落地實施的廠商。他預計大型企業將在今年內開始採用推理能力，更廣泛的商業企業則將於2027年跟進。
Forrester分析師納文·喬哈拉表示，Forrester在2025年底開展的一項調查顯示，AI基礎設施技能位列企業最大技術挑戰之列，折射出行業人才缺口依然嚴峻。
他告訴《數據中心知識》："誰有工程能力來搭建這些伺服器？這需要一批高度專業化的人才，而普通企業根本不具備這種能力。"
金博爾表示，人才短缺使AI運維軟體（AIOps）對企業而言愈發重要——AIOps利用AI技術實現基礎設施監控與管理的自動化。他說："如果我能在組織內部部署AIOps來管理基礎設施，就不必擔心團隊是否具備支持GPU集群的能力，也不必擔心他們成為AI上線的瓶頸，因為我已經藉助AIOps實現了自動化。"
AI同時也為廠商切換打開了大門。在虛擬化和容器等早期技術時代，企業通常只與原有伺服器品牌保持合作。AI則截然不同，其在性能、成本、供電、散熱和網路方面的獨特需求，正驅使CIO們主動評估多家廠商，而非沿用慣例。
金博爾表示："以前我可能只買戴爾，現在我會同時評估戴爾、HPE和聯想，確保選出最適合自己的方案。"
能夠通過專業服務和軟體管理工具填補這一能力空白的廠商，將在企業市場的浪潮中占得先機。以下是戴爾、HPE、聯想和超微電腦各自的布局策略。
戴爾科技：定製化方案與AIOps領先優勢
戴爾針對兩類截然不同的客戶群體量身定製AI伺服器產品：雲服務提供商與企業客戶。
約15年前，戴爾數據中心解決方案部門曾為AWS、百度、騰訊等頭部雲廠商提供數據中心設備，彼時這些超大規模服務商尚未轉向原始設計製造商（ODM）。戴爾AI伺服器產品規劃師阿曼多·阿科斯塔表示，這段工程積累如今正為二線雲服務商的AI部署提供支撐。他列舉了戴爾在75000平方英尺數據中心大廳內完成逾10萬顆GPU集群部署的經驗，涵蓋該規模下的安裝、集成與故障排查服務。
阿科斯塔在接受《數據中心知識》採訪時表示："現在崛起的這批二線雲服務商，希望獲得我們15年前為頭部客戶提供的同等靈活性、速度和工程經驗。"
分析師指出，在企業市場，戴爾長期以來注重易用性，使其解決方案對主流IT組織更具親和力。阿科斯塔表示，其管理軟體和專業服務體系是差異化的核心所在。
戴爾的AI伺服器管理工具包括：
iDRAC，用於GPU健康監控與遙測；
集成機架控制器，提供機架級可視化能力，如液冷機架的泄漏檢測和預測性維護；
OpenManage，實現集中統一管理。
這些工具共同構成戴爾的整體AIOps解決方案，金博爾將其視為戴爾最大的競爭優勢："這才是真正對IT組織產生深遠影響的東西。"
阿科斯塔表示，戴爾服務團隊還在應用場景優先級排序、數據管理與治理、模型治理等方面提供諮詢，而這些恰恰是主流IT團隊普遍欠缺的能力。
聯想：混合AI戰略與液冷技術專長
聯想的企業市場戰略聚焦於交鑰匙硬體與軟體方案、專業服務和液冷技術。其服務涵蓋數據準備與管理、網路搭建、架構設計、數據科學專業支持以及AI倫理諮詢。
帕蒂表示："AI對我們的許多客戶而言都是全新領域，每位CIO都需要迅速建立起AI戰略。他們需要有人扶一把、指引方向、給出建議。"
聯想將自身方案定位為"混合AI優勢"：客戶在雲端完成模型訓練，並逐步將推理工作負載遷移至本地部署，以滿足數據主權要求和降低成本。為此，聯想提供專為推理場景設計的伺服器，以及TruScale按需付費服務模式。在軟體方面，聯想XClarity平台負責告警、補丁管理和系統健康監控。通過旗下AI創新者計劃——一個涵蓋約60家第三方軟體合作夥伴的生態網路——聯想構建了一個面向垂直行業應用的AI應用資源庫。
在散熱方面，帕蒂介紹稱，聯想第六代Neptune技術支持最高約45℃的溫水冷卻，在適宜氣候條件下可實現免冷機運行，從而降低能耗。
在高端市場，聯想還擁有獨特優勢。金博爾指出，聯想在超大規模雲服務商的OEM陣營中占據最大份額，在超級計算領域也具有強大的市場影響力。通過其"ODM Plus"模式，聯想可根據超大規模雲服務商的特定需求定製系統。
慧與科技（HPE）：HPC積澱與全棧解決方案
HPE依託對SGI和Cray的收購，以及自身在高性能計算（HPC）領域的深厚積累，提供跨越超算系統、液冷、系統管理和軟體的全套AI解決方案。HPE高性能計算與AI客戶解決方案副總裁克里斯多福·戴維森在接受《數據中心知識》採訪時表示："在完整解決方案的開發、部署、測試以及整體服務與運維方面，我認為沒有任何競爭對手能夠接近我們的能力。"
HPE的產品組合貫穿AI全生命周期，從大規模訓練和微調到推理部署，面向服務提供商和企業客戶。主要產品包括：
面向HPC和AI工作負載的HPE Cray超算GX5000；
用於訓練、微調和推理的ProLiant計算系統；
以及專為快速部署推理和小模型工作負載設計的HPE私有雲AI。
HPE在遵循英偉達MGX模組化參考架構和生態系統的同時，針對客戶具體需求定製機架設計，並提供可快速部署、無需大規模改造現有設施的模組化數據中心（類似集裝箱的獨立單元）。
GreenLake平台提供按消費量計費的定價和託管服務。在軟體方面，HPE Morpheus企業軟體和OpsRamp（作為HPE Cloud Ops的組成部分）提供雲自動化和AI驅動的可觀測性能力，HPE Compute Ops Management則實現部署、配置和日常管理的自動化。
安全性是HPE的另一大差異化優勢：其集成遠程管理控制器（iLO）提供基於矽晶片的信任根，具備從啟動階段即生效的量子安全特性。金博爾稱其為"伺服器廠商中最先進的矽級安全方案"。
超微電腦（Supermicro）：模組化設計與製造敏捷性
超微電腦依託模組化工程設計和自有製造能力，以速度和規模搶占AI需求。在公司2026財年業績說明會上，首席執行官查爾斯·梁表示，超微電腦的軟體與服務業務——涵蓋數據中心規劃、設計和部署——正在快速增長。
梁重點介紹了SuperCloud Composer——超微電腦的數據中心管理軟體，據其介紹，該平台可實時管理數以萬計的機架，同時監控供電、散熱和安全遙測數據，並具備CPU和GPU工作負載編排能力，這對AI數據中心而言至關重要。
分析師指出，超微電腦的系統集成商基因和模組化設計理念，使其能夠靈活組合GPU、CPU、儲存和網路，滿足客戶的特定需求。結合自有製造體系，這一優勢已轉化為可觀的性價比競爭力。
喬哈拉表示，超微電腦在新型AI伺服器平台首發出貨方面享有業界聲譽。不過他也提醒道："這個市場存在相當程度的商品化趨勢，率先上市並不能帶來持久的領先優勢。"
各展所長，差異競爭
分析師指出，總體來看，各大廠商正在發揮各自的傳統優勢，在這個仍由英偉達生態系統主導的市場中尋找立足點。
魯滕表示："這些廠商進入AI市場時，都帶著各自的歷史積澱和市場定位。HPE有卓越的HPC背景，戴爾在易用性方面口碑出眾，聯想在企業和超大規模雲服務商領域均有豐富經驗，而超微電腦的模組化思路和自有製造能力也成就了它的競爭實力。"
Q&A
Q1：AI伺服器市場規模有多大？未來增長空間怎樣？
A：IDC數據顯示，2025年全球伺服器市場規模已達4441億美元的歷史高點，AI基礎設施是核心驅動力。IDC預計，AI基礎設施支出2026年將達4870億美元，並於2029年突破1萬億美元。目前GPU供應依然緊張，內存短缺推高了成本，市場需求持續超過供給能力。
Q2：戴爾、HPE、聯想、超微電腦在AI伺服器領域各有什麼差異化優勢？
A：四家廠商各有側重：戴爾以易用性和AIOps工具（iDRAC、OpenManage等）見長，服務體系完善；HPE依託Cray和SGI的HPC積累，提供從超算到推理的全棧方案，安全性突出；聯想專注混合AI戰略和液冷技術，生態合作夥伴網路豐富；超微電腦則憑藉模組化設計和自有製造能力，以快速交付和靈活配置取勝。
Q3：企業部署AI伺服器最大的挑戰是什麼？
A：主要挑戰在於專業人才短缺。Forrester調查顯示，AI基礎設施技能是企業面臨的最大技術挑戰之一。普通企業缺乏配置和管理GPU集群所需的高度專業化工程師。因此，AIOps（AI驅動的基礎設施自動化管理）以及廠商提供的專業服務和部署支持，成為企業順利推進AI落地的關鍵。
