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2026年 ， 將是AI服務器系統級升級的關鍵窗口期 。
摩根士丹利在最新研報中稱 ， AI服務器硬件正在經歷一場由GPU和ASIC驅動的重大設計升級 。 2026年 ， 英偉達即將推出的GB300、Vera Rubin平臺和Kyber架構 ， 以及AMD的Helios服務器機架項目 ， 都會帶來更高的計算能力和機柜密度 。
與之匹配的 ， 將是更有效的電源解決方案、標配的液冷散熱方案以及更高要求的PCB和高速互聯 。 這場系統級升級 ， 也將讓2026 年的 AI 服務器迎來“不可估量的貴” 。
01AI服務器 ， 需求爆發
AI服務器需求還在持續上升 。
大摩預測 ， 僅英偉達平臺 ， AI服務器機柜的需求就將從2025年的約2.8萬臺 ， 在2026年躍升至至少6萬臺 ， 實現超過一倍的增長 。 與此同時 ， AMD的Helios服務器機架項目（基于MI400系列）也獲得了良好進展 ， 進一步加劇了市場對先進AI硬件的需求 。
當前 ， 英偉達Blackwell平臺 ， 特別是GB200芯片 ， 是當前AI服務器市場的核心驅動力 。
到了2026年 ， AI硬件從H00/H200時代 ， 轉向NVIDIA的GB200/300（Blackwell平臺）及后續的Vera Rubin（VR系列）平臺所驅動的新周期 。
芯片功率不斷突破上限 。 從H100的700W TDP（TDP：散熱設計功耗） ， 到B200的1000W ， 再到GB200的1200W ， 直至2026年下半年登場的Vera Rubin（VR200）平臺 ， 其GPU最大TDP將飆升至2300W ， 而2026年末的VR200 NVL44 CPX 更是高達3700W 。
隨著GPU功耗逼近4kW ， 傳統風冷方案徹底失效 ， 液冷成為唯一可行路徑 。 英偉達已在GB200平臺中將液冷作為標準配置 ， 并與主要OEM廠商聯合開發定制化冷板接口 ， 確保熱量能高效傳導至冷卻回路 。
此外 ， 供電系統也面臨重構 。 主流服務器廠商正從12V VRM向48V直流母線遷移 ， 以減少轉換損耗并提升電源響應速度 。 這些變化意味著未來的AI數據中心將不再僅僅是“放滿GPU的機房” ， 而是一個集電力、冷卻、信號傳輸于一體的復雜工程系統 ， 其建設成本與運維難度將顯著上升 。
這都是導致AI服務器 “變貴” 的原因 。
02AI服務器代工廠商 ， 產能全開
隨著英偉達在下半年轉向Blackwell Ultra平臺的GB300／B300后 ， 明年會再迎來迭代的Vera Rubin平臺所驅動的新周期 。
從交付主體看 ， 鴻海、廣達、緯創、緯穎四家具備NVIDIA Certified Systems認證資質的ODM廠商 ， 構成了當前GB200/GB300整機柜的主要供應方 。 其中 ， 鴻海為首批完成GB200及GB300整機柜量產交付的廠商 。
鴻海第三季度AI服務器機柜出貨季增幅度高達300% 。 整體來看 ， 鴻海2025年AI服務器收入預計將超過1萬億新臺幣的目標 ， 占據40%的市場份額 。 管理層預計GB200與GB300不會出現重大過渡問題 ， 并表示GB300將在2025年下半年主導出貨 。
近期 ， 廣達、緯創及緯穎11月營收齊創單月歷史新高 。 廣達、緯穎營收分別達1929.47億元及968.85億元新臺幣 ， 環比增幅分別為11.4%和6.2% 。 最新數據顯示 ， 緯創表現最為突出 ， 11月合并營收沖上2806.24億元新臺幣 ， 環比增51.6% ， 同比增幅更高達194.6% 。
大摩預計 ， 11月單月GB200出貨量為5500柜 ， 較10月成長29% 。 其中廣達出貨1000-1100柜、緯創1200-1300柜、鴻海約2600柜 。
從2025年度GB200、GB300機架服務器各ODM廠出貨的市場占比來看 ， 鴻海占過半的市場份額 ， 高達52%；緯創約占 21%；廣達占約 19%；就產品別來看 ， GB200占比高達81% ， GB300則約 19% 。
分析預期 ， 隨著英偉達新款GB300架構AI服務器進入出貨旺季 ， 三家廠商本季業績有望齊創新高 ， 推動全年營收交出至少年增五成以上的優異成績 。
03產業鏈升級
今年9月下旬 ， 英偉達GB300 AI服務器出貨 。 到了2026年下半年 ， Vera Rubin系列出貨 ， 其中包括電源、散熱設計均與GB系列不同 ， 這對于零組件廠來說是出貨重新洗牌的機會 ， 也帶動了整個產業鏈的升級 。
電源
隨著AI 工作負載呈指數級增長 ， 數據中心的功率需求也隨之激增 。 以搭載NVIDIA GB200 NVL72 或 GB300 NVL72 的設備為例 ， 需配備多達 8 個電源架為 MGX 計算及交換機架供電 。 若沿用 54V 直流配電 ， 在兆瓦級功率需求下 ， Kyber 電源架將占用高達 64U 的機架空間 ， 導致計算設備無安裝空間 。 而在 2025 年 GTC 大會上 ， NVIDIA 展示的 800V 邊車方案 ， 可在單個 Kyber 機架內為 576 個 Rubin Ultra GPU 供電；另一種替代方案則是為每個計算機架配置專用電源架 。
傳統的54V 機架內配電系統專為千瓦級機架設計 ， 已無法滿足現代 AI 工廠中兆瓦級機架的供電需求 。 英偉達正將其電源供應策略提升至全新戰略高度 ， 通過下一代Kyber平臺 ， 將技術護城河從芯片算力延伸至整個數據中心的電力架構 ， 意圖定義未來AI工廠的標準 。
英偉達的AI服務器電源戰略“Kyber”正雙線推進 ， 其量產目標設定在2026年底前 ， 早于市場普遍預期的2027年 。
據天風國際證券分析師郭明錤分析 ， Kyber項目的參考設計范疇已顯著擴展 ， 不再局限于GPU與機柜層級 ， 而是將整個數據中心的供電與基礎設施納入規劃 ， 包括800 VDC/HVDC配電和固態變壓器（SST）的應用 。 也就是說 ， 自Kyber世代起 ， 電源架構的重要性在英偉達內部已提升至與半導體同等的戰略地位 。
據大摩預測 ， 到2027年 ， 為Rubin Ultra機柜（采用Kyber架構）設計的電源解決方案 ， 其單機柜價值將是當前GB200服務器機柜的10倍以上 。 同時 ， 到2027年 ， AI服務器機柜中每瓦功耗對應的電源方案價值 ， 也將比現階段翻倍 。
散熱
隨著數據中心CPU和GPU性能的不斷提升 ， 其功耗也隨之激增 ， 散熱成本上漲的趨勢非常明顯 。
英偉達的液冷技術路線呈現清晰的漸進式升級特征 。 早期GB200采用單板單向冷板+風冷組合方案 ， 冷板覆蓋CPU、GPU等高溫區 ， 風冷負責電源等低溫部件 。 新一代GB300全面升級為全冷板液冷方案 ， 可穩定應對1400瓦散熱需求 。 面向未來Rubin芯片的超高功耗場景 ， 英偉達已布局兩相冷板液冷與靜默式（浸沒式）液冷耦合方案 。
具體來看 ， 英偉達GB300 NVL72機架級AI系統 ， 單單是液冷散熱組件的價值就高達49860美元（約合人民幣近36萬元） ， 這已經比GB200 NVL72系統高了大約20％ 。
有數據表明 ， 下一代Vera Rubin NVL144平臺的散熱總價將更高 。 隨著計算托架和交換機托架的冷卻需求進一步增加 ， 預計每個機柜的冷卻組件總價值將增長17% ， 達到約55710美元（約合人民幣近40萬元） ， 其中為交換機托架設計的冷卻模塊預計價值將顯著增長67% 。
高端PCB
AI服務器等硬件升級推動高端PCB需求激增 。 每一次GPU迭代 ， 都伴隨著對PCB層數、材料等級和尺寸的更高要求 。
當前 ， 隨著服務器功能的增強和算力的提升 ， 在一些功能板卡上 ， 例如BMC（基板管理控制器）板卡、網卡以及PoE（以太網供電）卡上的用量都有所增加 。 在迭代趨勢方面 ， PCB的層數正向更高端發展 ， 目前普遍已經達到44至46層 。
【2026年，AI服務器貴貴貴！】高端PCB正展現出巨大需求潛力 。 Prismark數據顯示 ， 2025Q1全球PCB市場規模同比增長6.8% ， 其中高端HDI板和18層以上高多層板需求增速分別達14.2%和18.5% 。 目前 ， 包括東山精密、滬電股份等在內的頭部廠商正將新增產能傾斜至18層以上的高端品類 。
更關鍵的是 ， PCB 產品的迭代不僅僅是數量層級的提升 ， 更是價格的翻倍式增長 ， 這將直接體現在利潤的大幅增加上 。 例如 ， 從400G升級到800G或1.6T ， PCB的價格不是增長20%或30% ， 而是成倍增長 。
滬電股份表示 ， AI仍然是當前確定性最強的需求 。 從海外資本開支預期可看到云計算廠商正在爭相在 AI 基礎設施布局 ， 2025 年 META、谷歌、微軟、亞馬遜資本開支分別同比增加 60%、43%、45%、20% ， AI 服務器從以往的14~24 層提升至 20~30 層 ， 交換機提升至 38~46 層 ， 部分產品還會引入 HDI 工藝 ， 行業附加值有望增長 。
04金主已備好“黃金”
云廠商們已經做好了準備 。 在AI服務器需求增長與成本升級的情況下 ， 全球主要的八大CSPs資本支出持續擴大 ， 為“變貴”的AI服務器提供了需求支撐 。
TrendForce集邦咨詢將2025年全球八大主要CSPs資本支出(CapEx)總額年增率從原本的61% ， 上修至65% 。 預期2026年CSPs仍將維持積極的投資節奏 ， 合計資本支出將進一步推升至6000億美元以上 ， 年增來到40% ， 展現出AI基礎建設的長期成長潛能 。
這里統計的八大CSPs包含谷歌、AWS、Meta、微軟、Oracle（甲骨文）、騰訊、阿里、百度 。 面對 AI 數據和云端需求的激增 ， 谷歌把 2025 年的資本支出上調到 910-930 億美元；Meta 亦上修 2025 年資本支出至 700-720 億美元 ， 并指出 2026 年還將顯著成長；Amazon（亞馬遜）則調升 2025 年資本支出預估至 1250 億美元 。
2026年 ， AI服務器會變得不可估量的貴 。 從GPU功耗突破到液冷、供電、PCB 的全鏈條升級 ， 再到代工廠產能與成本的同步提升 ， 每一環都在推高最終價格；而CSPs的持續投入 ， 又讓這場 貴價升級”有了堅實的需求基礎 。
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