2026年，AI基礎設施建設進入了高投入與高損耗並存的矛盾周期。 市場端，中國Token呼叫量兩年激增1400倍，全球AI基礎設施投入規模正向7兆美元邁進；但工程化落地端，效率瓶頸卻愈發顯著。輝達資料顯示，分佈式訓練中的網路擁塞導致算力空轉率普遍超過30%；Gartner則預測，到2027年底，超過40%的企業級智能體項目或將因落地難而被迫取消。 應用層面的反饋更為直觀：據浪潮人工智慧研究院測算，中國智算中心平均算力使用率僅為30%。某千卡規模項目的實際營運情況也印證了這一現狀——不僅“上架率不足50%”，且已上架伺服器的實際利用率也不到30%，年營運成本卻高達3000萬元。 這暴露了當前行業的一個核心癥結：AI基礎設施的建設瓶頸，早已不在單點算力晶片的性能指標，而在於計算、網路、儲存、雲管、安全、維運等環節之間，存在著一條尚未被系統性打通的“隱形斷層”，算力牆、儲存牆、功耗牆……各種說法因此產生。

隨著人工智慧技術的快速發展，AI伺服器作為支撐這項技術的重要基石，其地位日益凸顯。2023年上半年，全球AI伺服器市場迎來了新的排名變革，中國企業在其中展現了強大的競爭力。 全球AI伺服器排名揭曉 根據最新數據，戴爾穩居全球AI伺服器市場榜首，浪潮資訊緊追在後，排名第二。慧與科技（HPE）則憑藉出色的表現躋身前三名。值得一提的是，在全球前10的榜單中，中國企業佔據了四席，分別是浪潮信息、華為、聯想以及新華三（紫光股份旗下），這四大品牌合計佔據了近30%的市場份額，彰顯了中國在AI伺服器領域的強大實力。 中國AI伺服器領軍企業