2026-2028全球AI 算力规模预测与硬件价值量拆解

摘要

● 2026-2028年全球AI 算力市场规模预计分别为5,600亿、1.2万亿、1.8万亿美元，2027年同比翻倍，与CSP资本开支预测基本吻合。

● 2027年1.2万亿算力市场中，NVIDIA GPU方案约占9,000亿美元，ASIC自研芯片方案约占3,000多亿美元。

· NVIDIA服务器价值构成：GPU占比约64%(2027年因存储涨价略降),存储 ( HBM/内存/硬盘)占比将升至30%以上，CP! 占4%,电源占3%,液冷<2%,铜连接>1%。

· ASIC服务器价值分布：ASIC芯片价值占比约40%(低于GPU的60%),带动PCB、存储、光模块等非芯片环节价值占比显著提升。

● 产业链优选：光模块、存储、PCB三大细分领域增速预计将超越 AI 算市场综合增速及CSP资本开支增速。

● 算力驱动力：训练侧受模型参数、数据量及训练次数驱动；推理侧受Agent等场景拓展、用户时长及Token 消耗量增长拉动。

Q&A

驱动AI算力需求增长的核心因素是什么?训练和推理场景下的算力需求分别受哪坐变量影响?

AI算力需求的增长主要由大模型的训练迭代驱动。自2022年底以来，大规模参数的通用大模型相继发布，模型参数量从千亿级提升至万亿级，同时所需训练数据量也在持续增长，这极大地拉动了智能算力的需求。 具体到不同场景，训练侧的算力需求主要受四个核心因素影响：模型数量、模型参数量、训练数据量大小以及训练次数。当前，模型参数和所需数据量均在持续提升。 推理侧的算力市场则主要由以下因素驱动：首先是模型或大模型玩家的数量；其次是应用场景的拓展，从早期的聊天机器人向Agent、编程以及未来的金融、医药等领域渗透；

最后是用户层面的指标，包括单个用户的使用时长、使用频次以及消耗的Token或数据量大小。综合来看，无论是模型参数、应用场景还是用户数量都在持续增长，预示着未来推理侧的算力消耗将非常巨大。 

请提供对未来几年全球AI算力市场的总体规模预测，以及与主要CSP厂商的资本开支预测是否一致?

根据测算，预计2026年全球AI 算力或服务器市场总规模约为5,600多亿美元。到2027年，市场规模预计将实

现超过一倍的增长，达到约1.2万亿美元。展望2028年，预计市场将在此基础上再增长约50%,总规模达到1.8

万亿美元以上。这一测算结果与对主要CSP( 云服务提供商)厂商资本开支的预测基本吻合。预计CSP厂商2026

年的资本开支约为六七千亿美元，2027年将翻倍增长至约1.4万亿美元。通常，资本开支中约有80%用于服务

器等算力硬件，其余部分用于土地、厂房等配套设施，因此两者增幅趋势基本一致。 

在2027年预计达到1.2万亿美元的AI算力市场中，基于NVIDIA GPU和ASIC的算力市场规模分别是多少?

在2027年预计的1.2万亿美元AI 算力市场中，基于NVIDIA GPU的算力市场规模预计约为9,000亿美元，而基于ASTC芯片的算力市场规模预计约为3,000多亿美元。

在基于NV!DIAGPU的 AI算力服务器中，GPU、CPU、存储、PCB、电源、液冷及铜连接等核心组件的价值量

占比分别是多少?

在基于NVIDIA GP!的 AI 算力服务器价值构成中，GPU是占比最高的环节，预计2026年其价值占比约为64%。

展望2027年，考虑到存储成本的上涨， GPU的占比可能会略有下降，但仍是主要部分。其他核心组件的价值

占比预测如下：存储(包括HBM、内存、硬盘)的占比将持续提升，预计将达到30%以上； CPU的占比约为4%;

电源占比约为3%多一点；液冷占比不到2%;铜连接占比约为1%多一点；而PCB的价值占比较低，仍为个位数。 

基于NVIDIAGPU的服务器相比，基于ASIC芯片的AI服务器在各硬件组件的价值量占比上有何不同?

基于ASIC芯片的AI 服务器与基于NVTDIA GPU的服务器在硬件价值构成上存在显著差异。由于ASIC芯片的价

格通常低于NVIDIA的 GPU, 其在服务器总成本中的占比也相应较低。如果说GPU在 NVIDIA方案中价值占比

约为六成，那么ASIC芯片在自研方案中的价值占比可能只有四成。更多投研资料加微：YFQH030609这意味

着，在 iSIC 服务器中，其 他硬件环节的价值占比会大幅提升，尤其是PCB、存储和光模块等组件的价值占 比

将有非常明显的提高。在AI算力产业链的众多环节中，哪些细分领域的增速有望超越整体市场增速?

在AI 算力产业链的各细分环节中，预计光模块、存储和PCB这几个领域的增长速度将超越AI 算力市场的综合

增速，也高于CSP厂商资本开支的整体增速。因此，这些环节是当前重点关注和看好的细分领域。

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