AI时代，服务器厂商能否打破薄利的命运？

AI大模型的兴起引发新一轮的“算力焦渴”。OpenAI发布的o1大模型在推理能力上显著超越了GPT-4，引入思维链技术使答案更加可靠。这一进步要求更高的算力支持，因为模型原理在训练中加入了强化学习（RL），增加了计算需求。

科技大厂加大了对AI基础设施的投入，AI服务器厂商也因此迎来了业绩的大幅增长。随着AI算力需求的进一步增长和基础设施的普及，服务器厂商有望通过AI获取更多收益。AI与服务器的深度融合推动了厂商业绩的增长，体现在AI训练加速、跨GPU模型混训平台的构建等方面。

AI服务器厂商通过深入理解AI，不仅提升了硬件基础设施的适应性，还优化了AI在基础设施中的生产力。在智算中心建设层面，服务器厂商根据AI需求调整硬件基础设施，同时结合国产算力芯片的解决方案更广泛地落地。

在软件层面，服务器厂商开始挖掘AI的生产力属性，通过推出AI赋能平台，如神州数码的神州问学平台和新华三的通信领域应用，加强了与AI应用客户的业务联系，获得了更多的软件层面收入。

AI服务器的广泛应用改变了算力载体的行业逻辑，服务器厂商通过提供更高效、密集的算力供应，成为了“卖水人”。AI大厂的加速投入使得提供AI基础设施的服务器厂商受益，业绩增长显著。全球服务器厂商，如惠普、戴尔、联想、浪潮、神州数码等，均在AI时代实现了业绩的快速增长，增长率超过50%。

旺盛的AI服务器需求推动了整个服务器行业的增长结构变化。AI服务器的市场规模预计将在2024年达到1870亿美元，成长率达到69%，远高于一般服务器1.9%的年出货量增长。随着智算中心的建设和边缘计算需求的扩展，AI服务器将进一步加速增长，议价权和盈利能力也随之提升。

面对AI大模型复杂落地过程中的挑战，如分布式并行计算、算力调度、大规模组网等，服务器厂商各显神通。算力优化主要集中在异构计算问题的解决，通过优化算力分配和异构芯片协作，提升整体算力。同时，解决不同算力硬件服务器间的协同问题，确保训练过程高效流畅，避免通信效率低下和节点故障等问题。

AI服务器厂商通过垂直整合能力，实现了算力优化和稳定性升级，提升了自己的附加值。借助AI对行业的改造，服务器厂商正以垂直一体化的姿态焕发新生，不再受限于传统制造业的利润微薄。从硬件到软件，服务器厂商在智算中心建设、国产芯片应用以及AI赋能平台开发等方面取得了显著进展，进一步拓展了业务范围，实现了利润的大幅提升。

AI时代的变革赋予了服务器厂商新的机遇和挑战，通过不断的技术创新和产品优化，服务器厂商正迎来属于自己的黄金时代。