传统服务器市场每年出货量约为1200万台，市场规模达1200亿美元。与之相较，AI服务器由于具备更高的单机价值和算力需求，展现出远远超越传统服务器的市场潜力。

作为算力的“发动机”，AI服务器的需求正在呈现爆发式增长。根据Counterpoint Research发布的最新报告，2024年第二季度全球服务器市场收入同比增长了35%，达到454.22亿美元。其中，AI服务器的收入占比已提升至19%。

AI服务器市场，根据IDC的预测，2023年全球AI服务器市场规模预计达到211亿美元，预计到2025年将突破317亿美元，2023至2025年的年均增长率（CAGR）将达到22.7%。从国内市场看，2024年上半年加速服务器市场规模预计达到50亿美元，同比增长63%。其中，GPU服务器继续占据主导地位，市场规模为43亿美元，而NPU、ASIC、FPGA等非GPU加速服务器的市场增速惊人，同比增长率高达182%，市场规模接近7亿美元。

尽管全球服务器整体出货量增速放缓，AI服务器的出货量却持续增长。2022年，全球服务器出货量增长4.8%，达到1360万台；2023年预计增速将放缓至1.5%。根据TrendForce的数据，2023年AI服务器的出货量预计将超过120万台，占全球服务器总出货量的近9%，年增长率高达38.4%。预计到2026年，AI服务器的出货量将达到237万台，占比提升至15%，年复合增长率（CAGR）预计保持在25%左右。

AI服务器采用异构架构，能够根据不同应用的需求灵活调配算力，为不同场景提供定制化的计算支持。根据处理器类型，AI服务器可分为CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等组合。GPU依然是数据中心加速的首选芯片，但非GPU芯片（如NPU、ASIC等）逐渐占据了一席之地。根据IDC预测，2025年非GPU芯片的市场份额将超过20%。在性能方面，ASIC在某些特定应用场景中表现突出，但其可编程性和灵活性较弱；而GPU则在深度学习训练和通用场景中更具优势。

按照用途分类，AI服务器可分为训练型和推理型。训练型服务器通常对存储、带宽和算力要求极高，常采用8-GPU设计；而推理型服务器则对算力的需求较为灵活，依据不同业务场景，可搭载GPU、NPU或CPU等不同芯片，甚至通过PCLe接口的AI加速器来实现推理任务。