2026年AI推理算力将暴增122%，北美五大云商疯抢NVIDIA服务器

北美云服务商加速采购NVIDIA GB和Rubin机架，2026年AI推理算力将增长1.2倍

近年来，随着人工智能技术的飞速发展，AI算力已成为全球科技巨头争相布局的重要领域。据外媒报道，北美五大云服务提供商（CSPs）将在2026年大幅增加AI服务器的采购量，以进一步扩展AI训练和推理模型的部署能力。这些企业预计占全球对NVIDIA GB和VR系列服务器需求量的60%以上。此外，2026年，这些企业AI推理算力将同比增长约122%，而AI训练算力则将同比增长超过56%。

据预测，2026年全球AI服务器出货量的同比增速将超过28%。其中，高端AI训练服务器仍占据主要地位，占今年出货总量的约55%。但在中长期看来，随着云服务商快速推进AI应用的商业化进程，用于AI推理的服务器预计将超越训练服务器，成为市场主力。

NVIDIA也在不断扩展AI推理相关的解决方案和应用场景。例如，NVIDIA针对其今年推出的GB和VR系统，不仅支持AI训练，还强调其在AI推理工作负载中的性能表现。

云服务商资本支出大幅增加，带动算力飞速增长

外媒指出，谷歌、亚马逊、微软、Meta和甲骨文的2026年总资本支出预计将超过7700亿美元，同比增幅接近87%。通过采购NVIDIA GB和VR服务器，这些云服务商AI训练的算力（基于FP16和BF16计算）预计在2025年将突破9 ExaFLOPS，并在2026年增长超过56%。

从AI推理能力来看，按FP4/NVFP4性能指标估算，2025年五大云服务商AI推理算力已超过37 ExaFLOPS，2026年这一数据预计将同比暴增近122%。这一增长得益于NVIDIA在硬件和软件系统优化AI推理性能方面的持续努力，比如新一代GB300和VR200机架解决方案。
NVIDIA GB和Rubin机架采购趋势

AI基础设施的多样化发展

除了基于GPU的解决方案外，云服务商还在积极采用自研ASIC芯片的服务器机架产品。谷歌在这一领域处于领先地位。预计2026年谷歌对其自研TPU芯片的需求将同比增长近80%，并在下半年逐步从v7过渡到v8版本。亚马逊则紧随其后，其Trainium系列芯片预计将在2026年占到亚马逊AI服务器总体出货量的40%以上。

另外，最新一代的NVIDIA、AMD GPU以及云服务商自研ASIC芯片的服务器机架均已采用液冷系统，以降低服务器高度（U数），从而在单个机架内容纳更多计算加速器。然而，随着单颗AI GPU和ASIC芯片的热设计功耗（TDP）持续上升，整个AI服务器系统的能耗也在显著增加。

据外媒估算，2023年北美五大云服务商服务器总耗电量相比上一年增长了2.8GW。而在2026年，这一数字预计将比上一年暴增18GW，同比增长率高达116%。这种显著的能耗增长，主要源于AI领域的竞争加剧，各大云服务商竞相大规模部署NVIDIA GB300、AMD Helios以及各自研发的ASIC平台。