Pasaran pelayan AI generatif dijangka mencecah AS$1.88 trilion pada 2035: Infrastruktur kuasa pengkomputeran memasuki fasa penstrukturan semula struktur

Pasaran pelayan AI generatif global sedang mengalami satu pusingan pengembangan yang bukan bersifat kitaran. Menurut unjuran Precedence Research, saiz pasaran ini pada 2025 ialah AS$101 bilion, dijangka mencapai AS$135.34 bilion pada 2026, dan dijangka berkembang kepada kira-kira AS$1.885 trilion pada 2035, dengan kadar pertumbuhan tahunan kompaun sebanyak 34% dari 2026 hingga 2035.

Makna angka-angka ini bukan terletak pada kadar pertumbuhan itu sendiri, tetapi pada perubahan struktur dalam cara perusahaan menggunakan sumber pengkomputeran yang dicerminkannya: pelayan bukan lagi sekadar pembawa kuasa pengkomputeran umum, tetapi sedang menjadi kategori infrastruktur yang direka semula untuk beban kerja latihan, inferens dan Ejen AI (Agentic AI).

Latar Belakang Industri（Industry Context）

Definisi pelayan AI generatif kini telah berbeza daripada pelayan perusahaan tradisional. Ia ialah sistem yang dioptimumkan khusus untuk latihan dan inferens model bahasa besar, terdiri daripada kelompok GPU berketumpatan tinggi atau pemecut, memori jalur lebar tinggi serta interkoneksi khusus. Pelayan tradisional tidak dapat menyokong penggelaran model asas dari segi lebar jalur memori dan ketumpatan interkoneksi, menyebabkan makna istilah "pelayan" dalam industri ditakrifkan semula.

Daya pendorong dari sisi permintaan datang daripada tiga arah:

Pertama, pengembangan infrastruktur hiperskala. Pembekal awan hiperskala terus membeli rak GPU untuk latihan dan inferens secara serentak, dan ini merupakan pemacu utama permintaan pelayan global pada masa ini.

Kedua, saiz model terus mengembang. Pertumbuhan parameter model asas dan saiz konteks memaksa pembekal infrastruktur merancang kapasiti lebih awal, oleh itu ketidakpadanan antara rentak penawaran dan rentak permintaan diperbesar.

Ketiga, penyebaran penggunaan peringkat perusahaan. Penggunaan dalam industri seperti diagnosis perubatan dan pemodelan kewangan sedang meningkat, dan perusahaan mula berpindah kepada kelompok kuasa pengkomputeran yang lebih besar.

Pada masa yang sama, seni bina pelayan itu sendiri semakin kompleks. Penyejukan cecair, interkoneksi berketumpatan lebih tinggi dan silikon tersuai menjadi konfigurasi standard bagi sistem generasi baharu, sekali gus meningkatkan kos pembuatan dan harga jualan purata. Satu lagi sebab harga purata kekal tinggi ialah kekangan penawaran: kapasiti pengeluaran cip termaju dan sistem penyejukan khusus masih terhad.

Kesan Pasaran（Market Impact）

Pelarasan struktur yang boleh diukur sedang berlaku di sisi penawaran. Laporan itu menyatakan bahawa bahagian CPU berasaskan seni bina ARM dalam pelayan pusat data telah meningkat daripada kira-kira 5% pada 2020 kepada hampir 20%, dan peningkatan kecekapan tenaga ialah sebab utama kenaikan pantas bahagiannya.

Segmen interkoneksi turut dinaik taraf secara serentak. Pembekal interkoneksi optik mempercepatkan peralihan kepada modul optik 1.6T, dengan sasaran masa menuju 2026, bagi memenuhi permintaan trafik data yang terus meningkat. Pada peringkat komponen juga muncul produk khusus, contohnya NVLink spine cartridge yang dibangunkan oleh Amphenol, yang direka untuk menyesuaikan seni bina pelayan yang lebih padat.Kekangan rantaian bekalan tertumpu pada pembungkusan termaju dan penyimpanan. Laporan menyebut bahawa keadaan kekurangan dalam industri pembungkusan termaju dan rantaian bekalan penyimpanan sedang memberi tekanan kepada harga, tetapi trend penetapan harga keseluruhan kekal agak stabil. Ini bermakna tekanan kenaikan harga dalam jangka pendek lebih banyak berpunca daripada kapasiti huluan dan bukan daripada permintaan yang terlalu panas.

Dari segi model penggelaran, awan masih mendominasi. Model penggelaran awan bagi beban kerja AI generatif jelas melebihi penggelaran di premis, manakala bentuk premis dan awan hibrid wujud bersama tetapi bahagiannya lebih kecil. Kesan langsung landskap ini terhadap perusahaan ialah: cara memperoleh kuasa pengkomputeran masih didominasi oleh penyewaan kapasiti elastik, manakala kluster binaan sendiri terutamanya muncul dalam senario yang mempunyai tuntutan kedaulatan atau pematuhan yang jelas.

Pemacu perolehan sedang beralih daripada latihan kepada inferens. Laporan dengan jelas menyatakan bahawa beban kerja AI agentik telah menjadi daya penggerak perolehan aplikasi, manakala skala beban kerja inferens sedang melebihi era yang berpusatkan latihan. Perubahan ini membawa keperluan terhadap konfigurasi perkakasan, lebar jalur memori dan topologi rangkaian yang berbeza daripada kluster latihan.

Landskap Persaingan (Competitive Landscape)

GPU masih mendominasi, tetapi cabaran silikon tersuai semakin menjadi kenyataan. Laporan menganggap ketersediaan umum terbuka Google Ironwood TPU pada 2026 sebagai titik penting, dan berpendapat ia memberi penyedia hyperscale pilihan yang lebih menarik di luar perolehan GPU tradisional. Google Cloud pada masa yang sama melancarkan instans Axion berasaskan ARM, yang ditafsirkan oleh laporan sebagai isyarat bahawa penyedia hyperscale cuba membina laluan alternatif di luar NVIDIA.

AMD sedang memasuki pasaran melalui pelapisan produk. Siri Instinct MI400 digambarkan oleh laporan sebagai wakil evolusi seni bina generasi seterusnya: MI430X menyasarkan AI berdaulat dan pengkomputeran berprestasi tinggi, MI440X dan MI455X menyasarkan beban kerja ketepatan khusus AI. Siri ini dikatakan sebagai kumpulan pertama pemproses grafik yang menyokong standard interkoneksi scale-up baharu UALink. Makna UALink ialah ia cuba membina standard terbuka di luar interkoneksi proprietari, seterusnya mengurangkan risiko penguncian dalam penskalaan kluster.

Seni bina rangkaian menjadi dimensi persaingan baharu. Laporan menyebut Virgo Network Google boleh menghubungkan 134,000 TPU dalam satu pusat data menjadi satu fabrik rangkaian tunggal, dan menyokong penyambungan lebih 1 juta TPU merentas berbilang pusat data; apa yang perlu diperhatikan, seni bina fabrik rangkaian yang sama juga digunakan untuk perkakasan NVIDIA. Reka bentuk interoperabiliti ini menjadikan lapisan rangkaian tidak lagi terikat semata-mata kepada satu pembekal akselerator.

Pembangunan cip sendiri semakin mendalam secara menegak. Laporan menyebut cip generasi kelapan Google merangkumi cip latihan TPU 8t yang direka oleh Broadcom, menunjukkan silikon tersuai telah memasuki bidang beban kerja paling teras iaitu latihan, dan bukan hanya terhad kepada inferens.

• Secara keseluruhan:- Pihak yang mendapat manfaat: Pembekal GPU, rakan kongsi reka bentuk ASIC tersuai, pembekal interkoneksi berketumpatan tinggi dan modul optik, penyedia penyelesaian penyejukan cecair, serta pemegang kapasiti pembungkusan termaju.
• Pihak yang menanggung tekanan: Pembeli yang bergantung semata-mata pada satu pembekal akselerator, serta pengeluar pelayan serba guna tradisional yang kurang keupayaan pembezaan dalam beban AI generatif.
• Pihak yang mungkin menyusul: Penyedia awan hiperskala lain dan projek AI berdaulat; tindakan bersama mereka ialah memperluas struktur perolehan yang menggabungkan silikon tersuai dan berbilang pembekal secara selari.

Implikasi Perusahaan (Enterprise Implications)

Pertama, perolehan berbilang pembekal harus dinaik taraf daripada isu kos kepada strategi infrastruktur. Penilaian utama laporan ialah: memecahkan pesanan perolehan antara GPU dan ASIC tersuai boleh mengasingkan risiko yang disebabkan oleh kesesakan peruntukan secara berkesan dan meningkatkan daya tahan rantaian bekalan. Pada masa yang sama, mengekalkan kerjasama dan penyelarasan dengan beberapa syarikat reka bentuk silikon dianggap sebagai tindakan yang perlu dalam persekitaran bekalan selepas 2026.

Kedua, ketersediaan kuasa elektrik telah menjadi kekangan strategik utama. Laporan menyatakan hampir semua projek hiperskala yang diumumkan pada 2026 menyenaraikan ketersediaan tenaga sebagai kekangan strategik utama. Ini bermakna pemilihan lokasi, perjanjian bekalan kuasa dan struktur tarif elektrik jangka panjang kini berada pada kedudukan yang sama penting dengan pemilihan cip.

Ketiga, perolehan, strategi kuasa elektrik dan kepelbagaian pembekal mesti disegerakkan. Laporan memerhatikan bahawa perusahaan yang telah menyelaraskan dan memacu ketiga-tiga perkara ini lebih bersedia dalam menghadapi turun naik keluk permintaan. Bagi perusahaan yang masih memecahkan perancangan infrastruktur kepada tiga proses berasingan iaitu perolehan, IT dan kewangan, ini merupakan jurang keupayaan organisasi yang jelas.

Keempat, skala beban inferens akan mentakrifkan semula struktur kos. Apabila inferens melebihi latihan sebagai beban utama, kepentingan kos inferens seunit, nisbah kecekapan tenaga dan kependaman rangkaian akan melebihi kuasa pengiraan puncak, dan metrik penilaian perusahaan perlu diselaraskan sewajarnya.

Kelima, risiko tertumpu pada huluan. Pembungkusan termaju dan storan akan kekal sebagai pautan kesesakan dalam tempoh yang boleh dijangka; perusahaan harus memasukkannya ke dalam andaian tempoh penghantaran, bukannya menganggapnya sebagai gangguan jangka pendek.

Prospek Masa Depan (Outlook)

12 bulan (2026). Pasaran dijangka mencapai 135.34 bilion dolar AS. Peristiwa industri utama termasuk pelaksanaan Ironwood TPU dan instans Google Cloud Axion, kemajuan pengeluaran besar-besaran siri AMD Instinct MI400, penghantaran besar-besaran modul optik 1.6T, serta pembentukan ekosistem awal standard UALink. Kekangan kuasa elektrik akan paling ketara pada peringkat kelulusan projek.

24 bulan. Beban inferens dan beban ejen pintar akan mendominasi keputusan perolehan, sistem skala rak (rack-scale) menjadi medan pertempuran utama, dan penyejukan cecair bertukar daripada pilihan premium kepada konfigurasi lalai. Pembezaan antara penyedia hiperskala akan lebih banyak tercermin dalam fabrik rangkaian dan kebolehoperasian, bukannya model cip tunggal.3 tahun dan ke atas. Laluan kadar pertumbuhan kompaun 34% dari 2026 hingga 2035 bermakna seni bina pengkomputeran heterogen—campuran GPU, ASIC tersuai dan CPU ARM—akan menjadi bentuk standard pusat data, bukan penyelesaian peralihan. Pelaksanaan AI berdaulat akan terus wujud sebagai kategori permintaan tersendiri dan mendorong pelaburan sara diri kuasa pengiraan serantau. Dari segi harga, sebelum kekangan kapasiti pembungkusan termaju dan memori dihapuskan, harga jualan purata pelayan sukar mengalami penurunan pesat.

Kesimpulan

Pasaran pelayan AI generatif pada masa ini menunjukkan keadaan tiga lapis yang bertindih: kepastian permintaan yang sangat tinggi, kekangan bekalan yang jelas, dan dimensi persaingan yang meningkat pesat. Bagi perusahaan dan institusi pelaburan, yang benar-benar perlu dipantau bukanlah angka skala tahunan, tetapi tiga isyarat struktur: sama ada struktur perolehan terus dipelbagaikan, sama ada tenaga elektrik menjadi pembolehubah penentu untuk pelaksanaan projek, dan sama ada beban inferens telah melebihi latihan dalam keputusan perolehan.