7月24日，一场汇聚近千名行业专家、产业链企业代表的2026年服务器产业供需对接活动，在东莞举办。
“数据中心已经从‘CPU中心化’向‘CPU+GPU+DPU三足鼎立’转变。”活动现场，深圳云豹智能创始人、CEO萧启阳如此说道。在接受南都记者采访时，他打了个比方：CPU是大脑，GPU是肌肉，DPU是神经中枢，没有DPU，万卡集群的有效算力利用率就会大打折扣。
7月24日，2026年服务器产业供需对接活动在广东省东莞市举办。南都N视频记者 朱唯信 摄
如今，中国服务器产业站上了一个关键节点。
一方面，它已是年产值突破5000亿元的庞大市场；另一方面，它正经历从“可用”到“好用”的关键跨越——当AI大模型从技术竞赛走向产业化落地，服务器的角色不再只是“硬件盒子”，而是支撑新质生产力运转的“算力底座”。
而这场由中国计算机行业协会、工信部政府采购中心和东莞市人民政府主办行业盛会，也恰恰释放出了信号：中国的算力“中场战事”，正从芯片设计的“云端”下沉到制造业的“地面”。
算力底座，正经历价值重估
服务器，被视为数字经济时代的“算力母机”。
人工智能训练大模型、超高清视频渲染内容、智能网联汽车处理路云数据、低空经济调度空域——这些新兴产业的底层运转逻辑，都指向同一个需求：算力。
“传统服务器靠CPU处理串行任务，而AI服务器是‘CPU+AI加速芯片’的异构架构，GPU、NPU负责海量并行张量运算。”广东省电子信息行业协会秘书长许晓民在接受南都记者采访时表示，AI服务器与传统服务器有本质不同。
“AI服务器与传统服务器，对闪存和内存的需求有着天壤之别。”许晓民告诉记者，单台AI服务器的DRAM（内存，负责加载运行程序）用量是传统服务器的8到10倍，NAND（闪存，负责长期储存）用量约3倍。
当前，随着华为昇腾950超节点、中兴OEX超节点等产品的推出，单机柜功率密度向100千瓦以上演进，风冷方案正在加速退出高密度机柜场景。
许晓民举例说，一台高端AI训练服务器功耗达8-12千瓦，是传统服务器的十倍以上，散热体系必须从风冷升级为液冷。
“液冷正从可选项变成必选项。”许晓民认为，当下，冷板式和浸没式液冷已成为高端AI服务器的标准配置。
浪潮计算机科技有限公司副总经理孔垂涛从整机厂商的视角印证了这一趋势。
他在接受南都记者采访时表示，AI大模型参数突破万亿、主流模型采用MoE架构，服务器必须支持8卡、16卡，甚至32卡以上的GPU，这对互联带宽、散热和供电设计提出更高要求。
浪潮AI服务器。受访者供图
据孔垂涛介绍，如今浪潮自主研发的超节点服务器，采用模块化解耦设计，单机柜支持64卡部署，支持液冷散热，算力能耗比优势明显。
但他也坦言，国产服务器从“可用”到“好用”，还有三道硬门槛。
“一是可靠性，产品要满足数据中心7×24小时高负载运行；二是兼容性，面对多芯、多OS、多DB的异构环境，服务器能不能适配，是衡量‘好用’的关键标尺；三是可运维性，需要一套‘懂它’的运维体系。”孔垂涛说。
一场“精准拆弹”式的产业链对话
如果说服务器是算力底座，那么供需对接平台就是打通产业链“任督二脉”的关键机制。
据了解，本次对接活动设置了四场平行专场：液冷散热、软硬协同、强基固链、产融产教，每个专场都精准对应着产业所需。
“液冷解决高密算力散热，软硬协同解决国产芯片适配，强基固链解决元器件供应链安全……”许晓民解释道。
对于这样的对接安排，飞腾信息技术有限公司计算产品线总经理郭井义深有感触。
“随着信息技术应用创新产业市场自2019年以来快速扩张，飞腾芯片累计销售已突破1400万片。”郭井义在接受南都记者采访时表示，公司生产的飞腾腾云S5000C系列服务器CPU已批量进入头部运营商、金融、政务等关键领域。“某头部国有大型银行的上万台飞腾服务器已经实现金融核心交易系统规模化替代。”
郭井义坦言，当前最大的瓶颈在于，如何打通“生态协同的壁垒”。
“国内高端算力卡存在巨大缺口，国产替代在短期内难以完全填补，这对我们的‘CPU+XPU’异构算力战略提出了迫切要求。”郭井义说，希望通过这次活动，与整机企业建立深度联合研发机制，与行业用户聚焦金融、能源等核心业务，“垂直打穿”定制化优化，打造更多“用得了、跑得快、撑得住”的标杆案例。
2026年服务器产业供需对接活动现场。南都N视频记者 朱唯信 摄
活动现场，孔垂涛从整机厂商的“中枢”视角，向南都记者解释了供需对接的价值。
“整机厂商既是上游芯片、核心零部件的‘承接者’，也是下游行业应用的‘支撑者’。”孔垂涛说，通过对接活动将下游真实业务痛点精准传导至上游伙伴，“避免技术研发与市场需求的脱节”，让验证前置，也让商用加速。
供需对接，是打破信息孤岛、让上下游“看见彼此”的破壁机制。
而在中国长城科技集团股份有限公司总经理吕腾看来，破壁之后还有更关键的一步——筑起自主可控的产业链高墙。
吕腾在接受南都记者采访时表示，作为工信部自主可控服务器产业链链长单位，自身所在的企业天然肩负“以整机集成带动全链路国产化替代”的职责。
“要依靠规模化场景验证倒逼上游元器件迭代升级，运用Chiplet、自研整机架构突破制程限制，统一软硬件适配生态，解决产业碎片化问题。”吕腾说。
广东的底牌与算力棋局
“产地即销地。”广东发展服务器产业的优势，被许晓民用这样一句话概括。
相关数据显示，广东是服务器产业的重镇——2025年全省服务器产量294.61万台，占全国49.3%，居全国第一；规上电子计算机制造业企业1533家，占全国45.1%；华为、中兴、宝德、长城、广电五舟等自主品牌，与工业富联、远图未来等代工企业形成“双轮驱动”格局。
但更关键的是“产业链闭环”。
“一台AI服务器在广东本地就能完成绝大部分零部件配套，成本和效率相比其他地方完全不是一个量级。”许晓民说，从PCB、连接器、液冷散热、电源模块到整机制造，广东实现全覆盖，供应链响应速度和成本优势全国独有。
事实上，“算力就地消纳”也是广东的另一重“隐藏”优势——当前，广东布局约230个通用算力数据中心、62万标准机架，集聚腾讯、华为云等头部云服务商；韶关数据中心集群作为全国一体化算力网络粤港澳大湾区唯一枢纽节点，规划建设130万标准机架，为广东全省AI产业提供了“家门口”的算力底座。
“短板有待补齐，差距有待缩小。”许晓民坦言，从国内关联产业来看，高端芯片制造仍是短板，先进制程AI芯片代工依赖台积电、三星；基础软件生态与英伟达CUDA差距明显，昇腾CANN在开发者数量、工具链成熟度上仍有差距；HBM高带宽内存依赖三星、SK海力士、美光。
“今年以来，存储芯片及中高端元器件涨价，甚至有服务器企业出现供应一台亏损一台的情况。”许晓民说。
云豹智能自研DPU系列产品。受访者供图
不过，在更为底层的DPU（数据处理器）赛道，萧启阳看到了“补位”的机会。
如今，云豹DPU已在中国移动、腾讯、工商银行、南方电网等头部客户完成验证并量产。中国移动基于云豹DPU芯片已发布三款产品——大云“磐石”DPU、AI网络“智算琢光”DPU和5G网络“灵耀”DPU，已在2025年实现量产。
“我们希望三大核心芯片的国产替代能够同步推进，让算力底座的自主可控不再有短板。”萧启阳说。
采写：南都N视频记者 朱唯信
出品：南都政务新闻部