AI服务器市场趋势与需求 - 北美五大云端服务供应商为扩大AI训练和推理应用部署，2026年对整柜式AI服务器的采购意愿明显提高，有望占据全球60%以上的NVIDIA GB/VR需求量 [1] - 预计2026年AI服务器出货将年增28%以上，且仍以高端AI训练机种为主力，占比约55%，但中长期将改由AI推理机种主导 [1] - 2026年北美五大CSP的合计资本支出将超过7700亿美元，年增近87% [3] AI算力增长预测 - 针对AI训练，以FP16/BF16估算，2025年北美五大CSP的总算力已超过9 ExaFLOPS，2026年预计将成长56%以上 [3] - 针对AI推理，以FP4/NVFP4估算，2025年北美五大CSP的总算力超过37 ExaFLOPS，预计2026年将大幅成长近122% [3] - 2026年五大厂商总AI训练算力年增逾56%，总AI推理算力年成长高达122%左右 [1] 芯片方案与供应商动态 - NVIDIA在软硬件系统调校上特别着重AI推理效能，并落实在新一代的GB300、VR200整柜式方案中 [3] - NVIDIA也将拓展更多AI推理方案或使用情境，推动其主力AI服务器方案GB/VR系统除AI训练外，也支援AI推理工作负载 [1] - CSP厂商同步推进自研ASIC整柜产品，其中以Google布局最积极，2026年其对自家TPU芯片的需求量将年增近80% [4] 自研芯片进展与影响 - 2026年Google的TPU芯片需求将年增近80%，并于下半年开始由v7世代逐渐升级至v8世代 [4] - Amazon自研ASIC的力道仅次于Google，预计2026年其Trainium系列在自家AI服务器占比将超过40% [4] - NVIDIA、AMD和CSP自研ASIC的新世代机柜皆已整合液冷散热系统，有助于降低服务器U数并提升单一机柜可容纳的加速器数量 [4] 基础设施与功耗变化 - 在单颗AI GPU或ASIC的热设计功耗同步提高的情况下，AI服务器系统功耗呈结构性放大 [4] - 北美五大CSP的服务器功耗合计年增量将从2023年的2.8GW，跃升至2026年的18GW [4] - 2025至2026年的服务器功耗年成长率高达116%，主因在于AI竞赛白热化，NVIDIA GB300、AMD Helios和CSP自研ASIC平台将同步放量 [4]