AI服务器市场需求 - 北美大型CSP是AI服务器市场需求扩张主力，tier-2数据中心和中东、欧洲主权云项目助力需求稳健 [1] - 2025年AI服务器出货量预计维持双位数增长，但2024年全球出货量增速微幅下修至24.3% [1] - 2025年整体服务器（含通用型和AI服务器）出货量预计年增5%，与先前评估一致 [4] 北美五大CSP动态 Microsoft - 2024年投资重点仍为AI领域，通用型服务器采购量受抑制 [1] - AI服务器主要采用NVIDIA GPU方案，自研ASIC Maia预计2026年新方案才明显放量 [1] Meta - 新数据中心落成推动通用型服务器需求显著增加，多数采用AMD平台 [1] - 积极布局AI服务器基础设施，自研MTIA芯片2026年出货量有望翻倍增长 [1] Google - 主权云项目和东南亚新数据中心推动服务器需求提升 [2] - 自研芯片布局比例较高，AI推理用TPU v6e已于2024年上半年逐步放量成为主流 [2] AWS - 自研芯片以Trainium v2为主力平台，已启动Trainium v3开发，预计2026年量产 [2] - 2025年自研ASIC出货量预计实现双倍增长，为美系CSP中最强 [2] Oracle - 侧重采购AI服务器和IMDB服务器，2024年更积极布局AI服务器基础设施 [3] - 整合云端数据库及AI应用，对美国主权云项目中NVIDIA GB Rack NVL72需求明显提升 [3] 行业技术趋势 - 北美CSP普遍加速自研ASIC布局，Google TPU v6e、AWS Trainium v2/v3、Meta MTIA等方案成为重点 [1][2] - 国际形势变化促使Server Enterprise OEM重新评估2025年下半年市场规划 [4]

AI服务器芯片市场趋势 - 北美四大CSP加速自研ASIC芯片以应对AI工作负载扩大和降低对NVIDIA、AMD的依赖，平均1~2年推出升级版本 [1] - 中国AI服务器市场外购NVIDIA、AMD芯片比例预计从2024年63%降至2025年42%，本土芯片供应商（如华为）占比将提升至40% [1] - CSP自研ASIC旨在控制成本、优化性能并增强供应链弹性，改善营运成本支出 [1] 美系四大CSP的AI ASIC进展 - Google推出TPU v6 Trillium，主打能效比和AI大型模型优化，2025年将大幅取代TPU v5，新增联发科合作形成双供应链布局 [2] - AWS以Trainium v2为主力，支持生成式AI与大型语言模型训练，2025年ASIC出货量预计大幅增长，年增表现最强 [2] - Meta与Broadcom合作开发MTIA v2，聚焦能效最佳化与低延迟架构以满足AI推理需求 [3] - Microsoft加速ASIC开发，Maia系列芯片针对Azure生成式AI应用优化，下一代Maia v2已定案并与Marvell合作开发进阶版 [3] 中国AI供应链自主化进展 - 华为昇腾芯片系列面向内需市场，应用涵盖LLM训练、智慧城市及电信云网AI，长期可能撼动NVIDIA在中国市场的地位 [4] - 寒武纪思元(MLU)AI芯片系列瞄准云端AI训练与推理，2025年将逐步推进至云端AI市场 [4] - 阿里巴巴平头哥推出Hanguang 800 AI推理芯片，百度开发Kunlun III支持高效能训练与推理，腾讯采用自研Zixiao及燧原科技解决方案 [5] 行业生态体系发展 - 国际形势与供应链重构推动中国芯片供应商及CSP加速自研ASIC，带动AI服务器市场向多生态体系发展 [5]