一、整体规模与增长节奏（IDC/SEMI/ 高盛）

• 2025 Q2：全球 AI 基础设施支出820 亿美元，同比 **+166%，服务器占98%（加速器服务器占91.8%，同比+207.3%**）。
• 2026：SEMI 预计4500 亿美元，推理算力占比 **>70%**，拐点明确。
• 2029：IDC 预测7580 亿美元，五年 CAGR42%，加速器服务器占比 **>95%**。
• 2030：市场规模有望破1 万亿美元，算力容量需求持续扩张。

二、核心结构与拐点

1. 训练→推理迁移
   • 2025：训练65%、推理35%；2026：推理 **>70%；2028：推理73%**，成为增长主引擎。
   • 驱动：Agentic AI、生成式 AI 规模化落地，推理为持续性刚性需求。
2. 服务器为绝对核心
   • 2025 Q2：服务器支出占 AI 基建98%，嵌入式加速器服务器是主力。
   • 2026：高盛预计 8-GPU 高功率 AI 服务器出货101.6 万台，对应 AI 芯片约1700 万颗。
3. 云主导，超大规模加码
   • 云 / 共享环境占 AI 基建支出84.1%，云服务商贡献超 **80%** 支出。
   • 头部云厂商资本开支翻倍，AI 数据中心容量 2025 新增12.6GW，2026 新增17.5GW，供需缺口扩大（2025 缺口27.8GW，2028 预计58.3GW）。

三、技术与能效演进

• 芯片迭代：训练期英伟达 H100/H200 主导；推理期国产芯片（昇腾 310、昆仑芯等）规模化替代，2030 推理芯片占全球 AI 芯片市场70%。
• 液冷与高密度：单机柜功率从6.6–12kW向21.5kW+升级；液冷渗透率提升，PUE 由传统 IDC≈1.4 降至 AIDC 普遍<1.2，液冷可低至1.04–1.15。
• 算力需求指数级：全球 AI 任务年度 Token 消耗量 2025–2030 年从0.0005 PetaTokens增至15 万 +，CAGR 超3000%。

四、区域格局

• 北美：占全球45%，微软、谷歌、亚马逊三强主导，AI 基建投入领先。
• 中国：占全球25%，算力规模全球第一（占全球35–40%），2030 市场规模近5000 亿元，国产替代加速。
• 欧洲：占15%，聚焦推理与边缘 AI；亚太（不含中国）占10%，日韩、东南亚逐步放量。

五、五年关键节点

1. 2026：推理元年：推理算力占比破70%，应用规模化落地，算力从训练转向价值兑现。
2. 2027：国产替代加速：国产推理芯片份额 **>40%**，成为市场主力。
3. 2028：绿色算力普及：液冷渗透率 **>30%**，PUE<1.2 成强制标准。
4. 2029：市场成熟期：规模破7500 亿美元，加速器服务器占比 **>95%**，云 - 边 - 端协同定型。
5. 2030：生态完善：全球 AI 基建破1 万亿美元，推理占比80%，产业链成熟稳定。

六、核心结论

• 增长确定性强：五年 CAGR35%–42%，2026 年起推理驱动增长，2029 年规模破7500 亿美元。
• 结构快速重构：从训练为主转向推理为主，服务器为核心，云主导，国产替代提速。
• 供需与能效约束：算力缺口扩大，电力、散热成为核心瓶颈，液冷与高密度技术成竞争关键。