高盛将2030年AI服务器市场规模预测上调18%,至1.24万亿美元,此举直接受到戴尔等硬件厂商创纪录的业绩和持续高涨的企业需求推动。戴尔AI服务器收入暴涨757%,积压订单超510亿美元。 中国科技巨头正以前所未有的规模投入AI基建。字节跳动2026年计划支出高达700亿美元,阿里、腾讯等企业也宣布了数百亿美元的资本开支计划,全国日均AI Token消耗量已飙升至140万亿次。

Create a landscape editorial hero image for this Studio Global article: What is Goldman Sachs' updated global AI server market forecast for 2030, and how do its broader findings on Dell's AI server revenue surge,. Article summary: Here is what the evidence shows and where your specific numbers land, followed by a synthesis of how these data points collectively depict an accelerating, multi-layer AI infrastructure buildout.. Topic tags: general, news, general web, user generated. Reference image context from search candidates: Reference image 1: visual subject "According to our global AI server shipment forecasts, AI chip demand is expected to reach 10 million / 14 million / 17 million units in 2025–27," source context "Jukan on X: "Goldman Sachs) Global Servers: New 2027 Estimates; Upward Revision of Baseboard-Based AI Server Forecasts a" Reference image 2: visual subject "Goldman Sachs
AI基础设施的建设已不再是电子表格上的预测,而是一个正在全球范围内同步加速、涉及万亿美元的客观现实。2026年6月9日,高盛(Goldman Sachs)将这一现实量化,将其对全球AI服务器市场的预测上调至2030年达到1.24万亿美元,并同时预测传统服务器市场也将在同一时期内突破1600亿美元 。这家投资银行表示,鉴于戴尔创纪录的AI服务器业绩和永不满足的企业需求,他们“平均上调”了对2026年至2030年的AI服务器预测。
支撑这一前景的数据点已不再是抽象概念。它们是当季财报、高达九位数的资本支出计划,以及政府官员公开的Token消耗统计数据。综合来看,它们描绘了一场正在技术供应链的每一层发生的、全栈式的AI基础设施加速。
戴尔科技(Dell Technologies)作为传统企业IT支出的晴雨表,现已成为AI基础设施超级周期最清晰的代表。在其2027财年第一季度(截止于2026年5月)的财报中,该公司报告的AI优化服务器收入达到了161.3亿美元,同比增幅高达惊人的757% 。仅这一项业务的收入就盖过了戴尔传统的个人电脑业务。其基础设施解决方案集团(ISG)的整体营收更是达到了290.1亿美元,同比增长181%
。
更具前瞻性的指标是需求信号。该季度AI服务器订单额达到了244亿美元,公司的AI订单积压量也膨胀至超过513亿美元 。这个庞大的积压量是一个关键指标,它代表着已签署合同但因半导体和先进封装等供应链限制而无法发货的服务器,是供不应求的最直接证据。戴尔高管以“需求毫无放缓迹象”为由,预测其AI优化服务器的年收入在截至2027年1月的财年有望达到600亿美元,高于此前500亿美元的预估
。
在美国云服务商高声宣布其AI投资的同时,中国资本支出激增的规模和速度已成为驱动全球AI基础设施需求最强劲的力量之一。
TikTok的母公司字节跳动已承诺在2026年投入590亿至740亿美元用于AI资本支出,内部讨论甚至为2027年定下了高达1000亿美元的目标 。这几乎是其2025年支出的三倍,资金主要来源于前一年约500亿美元的巨额利润
。仅字节跳动一家的投资计划,就足以与美国最大的科技公司相媲美。
阿里巴巴和腾讯也并未闲庭信步。阿里巴巴已发出信号,为支持AI数据中心的建设,其原定三年3800亿元人民币(约560亿美元)的资本支出目标很可能会被超越 。加上腾讯的承诺,两家公司2026年仅在AI上的资本支出就被报道为520亿美元,且仍在增长
。据集邦咨询(TrendForce)预测,包括阿里巴巴、腾讯、百度,以及谷歌、AWS、Meta、微软和甲骨文在内的全球前八大云服务提供商,2026年的资本支出总和将达到7100亿美元,同比增长61%
。
最能生动展现AI基础设施需求如何复利增长的,是中国的Token消耗量数据。2026年3月,中国国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛上透露,中国的日均AI Token调用量已突破140万亿次,而这一数字在2024年初仅为1000亿次——两年多时间里增长超过了1400倍 。到2025年底,该数字已达到日均100万亿次,仅在2026年的第一季度,又增长了40%
。
摩根大通(JPMorgan)的长期预测为这一趋势提供了更广阔的视角:该行预计,到2030年,中国AI推理Token消耗量将增长至约390,000万亿次,是2025年水平的370倍 。尽管在现有报道中并未确认“2026年12月达到350万亿次”的具体数字,但当前官方140万亿次的速率表明,如果保持40%的季度增长率,这一目标并非遥不可及。
这之所以对基础设施至关重要,是因为训练一个模型消耗的是巨大的、一次性的算力暴发,但为亿万用户运行这个模型,则会产生永久性且不断增长的服务器需求。日均140万亿次的Token调用,需要背后有一个庞大的推理服务器集群来支撑,而这个集群必须随着使用量的增长而持续扩容。
当前数据揭示的一个关键洞察是:需求正在每一个节点上都超过供应。戴尔高达513亿美元的积压订单不是一个销售问题,而是一个供应难题。高盛的亚洲团队已多次调整其AI服务器出货量预测,高端GPU和ASIC的持续短缺,已成为一个预计将延续到2027年的关键瓶颈 。
高盛预测,2025、2026和2027年的AI芯片需求将分别达到1000万、1400万和1700万颗,其中定制ASIC的贡献率将从38%提升至45% 。向ASIC的转移是对GPU供应紧张的直接回应,像谷歌和中国的超大规模厂商正通过自行设计芯片来确保算力资源。
这种效应会以我们容易忽略但绝不应低估的方式向下游传导。每台AI服务器所需的片式多层陶瓷电容器(MLCC)、电源管理芯片、高带宽内存(HBM)和先进封装产能,都远超传统服务器。高盛指出,AI服务器的体量在2025年至2030年之间将增长约4.3倍,这预示着对这些电子元器件供应商的需求将出现同等乃至更高比例的增长 。全球服务器的建设浪潮,也同时意味着全球MLCC、HBM和电源芯片的建设热潮。
如今,这些数据点已不再孤立。1.24万亿美元的服务器市场预测,是整个AI建设热潮在不同层面上的最高层级聚合:
高盛在戴尔单季度业绩爆发后,上调了对2026–2030年的预测,这反映出的是一个如今在财报、政府统计和供应链积压数据中随处可见的市场现实。瓶颈并非疲软的迹象,恰恰相反,它们是需求具有结构性、全球性,并在可预见的未来持续超前于当前供应能力的证明。
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高盛将2030年AI服务器市场规模预测上调18%,至1.24万亿美元,此举直接受到戴尔等硬件厂商创纪录的业绩和持续高涨的企业需求推动。戴尔AI服务器收入暴涨757%,积压订单超510亿美元。
高盛将2030年AI服务器市场规模预测上调18%,至1.24万亿美元,此举直接受到戴尔等硬件厂商创纪录的业绩和持续高涨的企业需求推动。戴尔AI服务器收入暴涨757%,积压订单超510亿美元。 中国科技巨头正以前所未有的规模投入AI基建。字节跳动2026年计划支出高达700亿美元,阿里、腾讯等企业也宣布了数百亿美元的资本开支计划,全国日均AI Token消耗量已飙升至140万亿次。
这场建设覆盖了从服务器硬件、云计算、半导体芯片到MLCC等基础电子元件的每一个环节。然而,高端GPU和ASIC等关键部件的供应紧张预计将持续至2027年后,定义着市场的增长节奏。