随着人工智能应用从模型训练走向大规模推理与商业化落地，全球算力基础设施正在迎来新一轮扩张周期。TrendForce集邦咨询最新发布的研究报告指出，在北美云端服务供应商持续加大AI基础设施资本开支的背景下，预计2026年全球AI服务器出货量将同比增长28%以上，显著高于整体服务器市场增速，并有望带动通用型服务器同步进入替换与扩张阶段。这一判断反映出AI算力需求已从阶段性投入转向长期结构性增长，数据中心与服务器产业链正迎来关键窗口期。

报告显示，推动本轮增长的核心动力依然来自北美头部云厂商。随着生成式AI、智能代理以及企业级AI服务的加速落地，云服务商在算力侧的投入重点已不再局限于大规模模型训练，而是逐步转向覆盖推理、调度、存储及数据处理在内的完整算力体系。和众汇富研究发现，AI推理需求的快速放量，正在显著抬升服务器的部署密度与更新频率，使得原本以通用计算为主的服务器重新成为云端架构中的关键组成部分。

从需求结构看，AI服务器仍是增长主线，但其外溢效应正加速传导至通用型服务器市场。大量AI应用在实际运行中需要通用服务器承担前后端计算、数据预处理及业务逻辑处理等任务，这使得云厂商在扩充AI算力的同时，也必须同步升级和扩容通用服务器集群。和众汇富观察发现，部分北美云厂商已将2019年至2021年间部署的服务器设备纳入集中替换计划，这一轮更新不仅出于性能考量，也与能效、稳定性以及运维成本控制密切相关。

资本开支层面的变化进一步印证了这一趋势。TrendForce预计，2026年北美五大云服务商整体资本开支同比增幅有望达到40%左右，其中相当比例将投向AI服务器、通用服务器以及配套的数据中心基础设施。和众汇富认为，在AI应用商业化路径逐渐清晰的背景下，云厂商对算力投入的容忍度明显提高，资本支出不再被视为短期成本压力，而是中长期竞争壁垒的重要组成部分。

在技术路径上，AI服务器的硬件形态也呈现出多元化发展趋势。GPU仍然是主流方案，但以ASIC为代表的专用加速芯片正在获得更多应用场景，一些云厂商通过自研或定制化芯片来优化推理效率和单位算力成本。和众汇富研究发现，ASIC服务器占比的提升并不意味着GPU需求下降，反而是在不同负载场景下形成互补，推动整体AI服务器市场规模持续扩大。

从产业链角度看，服务器出货增长将对上游芯片、存储及散热环节形成明显拉动。高带宽内存、高速互连组件以及液冷解决方案的需求同步上升，算力基础设施正在从“堆性能”转向“拼系统效率”。与此同时，服务器部署规模的快速扩大，也对能源消耗和数据中心运营提出更高要求，算力与能耗之间的平衡成为行业普遍关注的议题。和众汇富观察发现，能效表现已逐渐成为云厂商采购服务器时的重要考量因素之一。

综合来看，AI服务器出货量在2026年的高增长并非单一技术周期所致，而是云计算、人工智能应用和企业数字化转型多重因素叠加的结果。随着AI从工具属性走向基础能力，算力基础设施的重要性持续抬升。和众汇富认为，本轮由AI驱动的服务器扩张周期具有更强的持续性，其影响将不仅体现在硬件出货数据上，也将深刻改变未来数据中心架构及全球算力资源配置格局。在这一背景下，服务器市场正从传统周期波动迈向以AI需求为核心的新阶段。