AI服務器價格飆升，英偉達認證卡脖子，云廠商6000億投入扛得住

最近AI服務器圈子里有個事兒挺熱鬧，就是2026年這波系統級升級。

不少人發現新機器價格比以前高了不少，到底為啥變貴了？今天咱們就扒一扒這里面的技術門道和市場變化，看看這“貴”字背后藏著哪些不為人知的邏輯。

要說機器變貴，首當其沖得看硬件。

英偉達今年從H系列換到Blackwell平臺，這可不是簡單換個名兒。

就拿GB200和GB300來說，性能上去了，但對整機設計的要求也跟著水漲船高。

有圈內人聊起VeraRubin平臺，說這玩意兒功耗直接干到2300W到3700W，以前的散熱和供電根本扛不住。

光GPU變強還不夠，發熱是個大問題。

以前風冷對付幾百瓦還行，現在GPU功耗突破4kW，風冷徹底歇菜。

液冷就成了不得不上的技術，英偉達的路線圖也看得明白，從冷板到浸沒式一步一步來。

但實話實說，GB300這套全冷板液冷方案，技術細節挺復雜，不少廠商剛開始上手都覺得頭疼。

供電系統也跟著折騰，以前12VVRM用得好好的，現在都往48V直流母線轉。

問過幾個電源廠商的朋友，他們說這主要是為了提高效率，但改架構可不是擰擰螺絲那么簡單。

像Kyber電源架構，對數據中心電力分配邏輯都得重新設計，還有800V邊車方案，說是能省空間，但研發成本也上去了。

產業鏈這頭也有新變化，鴻海能占一半還多的市場份額，不光是產能大，關鍵是跟英偉達關系鐵，拿到認證早，這在圈子里算是公開的秘密。

緯創去年11月營收漲得猛，聽說就是押對了Blackwell平臺的訂單。

廣達、緯穎倒是沒硬拼份額，轉而去搞差異化，專做一些定制化需求的機器。

核心組件的需求也跟著爆了，高端PCB以前30多層就夠用，現在直接干到44到46層。

高多層板的訂單最近多了不少，頭部廠商都把產能往這邊傾斜。

有個做PCB的老板說，現在新產品迭代快，一塊板子從設計到量產，價值能翻好幾倍，就是技術門檻太高，小廠根本玩不轉。

有意思的是，現在AI服務器里GPU成本的占比反而降了點，但整機價格卻更高了。

這錢到底花哪兒了，問了幾個系統集成商，他們說主要是液冷和電源這兩塊。

一套液冷下來，一個機柜就得36萬，冷板、管路、控制系統，哪樣都不便宜。

電源系統更夸張，單位瓦數的價值比以前翻了一倍還多。

云廠商這邊也挺糾結，八大云廠商今年投錢的速度明顯加快，Meta、谷歌、微軟這幾家更是咬得緊。

有人算了筆賬，全年投入得有6000億美元，這筆錢怎么分？是多買GPU，還是把液冷、供電這些基礎設施先搞好？不同廠商的想法不一樣，Meta好像更看重長期，愿意在散熱和電源上多花錢。

全生命周期成本這個概念最近提得挺多，以前買機器只看upfrontcost，現在得算全周期。

液冷系統雖然貴，但能省電費，電源效率高了，故障率也低。

有個云廠商的工程師說，他們現在買機器，不光看報價，還得把未來五年的運維成本都算進去，這賬一算，反而覺得貴點也值。

零組件供應鏈也在跟著變，VeraRubin平臺出來后，不少老配件都不兼容了，液冷部件供應商的日子突然好過起來。

以前做冷板的小廠，現在訂單排到明年，電源模塊廠商也在加班加點升級技術。

產業鏈里開始流行協同創新，比如PCB廠商和液冷廠商一起優化設計，這樣能省不少成本。

對整個行業來說，這波升級既是挑戰也是機會。

技術上的坎兒得邁過去，成本上漲的壓力也得扛住。

云廠商愿意投錢，說明市場需求是真的旺。

說不定過兩年技術成熟了，規?；a后，價格能降下來點？不過那都是后話，至少2026年這波“貴”，是躲不過去了。

說到底，AI服務器變貴不是單一原因，是硬件升級、產業鏈重構、成本結構變化和需求爆發共同作用的結果。

每個環節都在“加戲”，最終反映到價格上。

對于廠商來說，得趕緊適應新的技術要求，對于用戶來說，可能要重新評估AI基礎設施的投入回報。

這事兒挺復雜，但看懂了背后的邏輯，也就明白這“貴”字到底貴在了哪里。