国海证券2025年3月发布的AI算力“卖水人”系列报告指出，AI算力发展与芯片功耗持续提升正驱动服务器电源行业进入高景气周期。互联网大厂资本开支持续加码——2025年亚马逊预计1050亿美元、谷歌750亿美元、Meta 600-650亿美元。芯片功耗方面，英伟达B200功耗达1000W、GB200达2700W，是传统CPU的3倍以上，推动服务器电源功率从3kW向12kW演进。高功率服务器电源市场需求正在爆发，电源行业打开成长空间。

全球互联网厂商的AI资本开支持续提升，直接拉动服务器电源需求。2025年，亚马逊资本支出预计约1050亿美元，其中大部分将用于人工智能和数据中心支出；谷歌预计投资约750亿美元资本支出；Meta预计资本支出将在600-650亿美元之间；微软预计2025财年Q3和Q4的季度支出将与Q2保持相似水平。国内互联网厂商同样大力投入AI业务与算力采购。从数据中心IT投资结构看，服务器与网络安全配套比例约为3:1，智算中心约为6:1，服务器电源在数据中心基础设施投资中的占比持续提升。据IDC数据，2024上半年中国加速服务器市场规模达到50亿美元，同比2023上半年增长63%，其中GPU服务器占主导地位，达到43亿美元，NPU、ASIC和FPGA等非GPU加速服务器同比增长182%。

AI芯片功耗能力提升是驱动高功率电源需求增长的核心因素。2024年英伟达发布B200，采用N4P制程，封装2080亿晶体管，而H100晶体管为800亿、采用N4制程，B200封装密度大幅提升。从功耗演进看，A100功耗400W→H100 700W→B200 1000W→GB200 2700W，功耗持续攀升。据Navitas，下一代AI GPU如英伟达Blackwell B100和B200在进行高功率计算时均需要超过1kW的功率支持，是传统CPU的3倍。英伟达每一代GPU的计算能力与功耗同步扩大——B200的FP16密集计算能力约为A100的7倍，但功耗只增加了2.5倍，计算效率持续提升。

表：英伟达GPU迭代与功耗对比

架构	型号	功耗（W）	FP16能力	晶体管数
Ampere	A100	400	312T	—
Hopper	H100	700	1P	800亿
Blackwell	B200	1000	2.25P	2080亿
Blackwell	GB200	2700	5P	—

随着芯片功耗提升，数据中心机柜功率密度快速跃升。通算单机柜平均功率由6-8kW向10-20kW发展，智算单机柜平均功率将由15-20kW向40-60kW演进。据Navitas，在高涨的功率需求下，每个数据中心机柜的功率规格将从30-40kW推高至100kW。机柜功率的提升对供配电系统提出更高要求：智算中心需转变传统数据中心分层平铺式架构，推进以IT设备为核心、配套环围的立体辐射式架构，配套/IT空间比由原先的1:2转变为2-3:1。液冷智算中心相较于风冷投资增加约18%，改造场景下面积缩小约18%，新建场景下面积更小缩小约30%。

据IDC，2024上半年用于推理的人工智能芯片已占据61%的市场份额，预期2023-2027年推理AI服务器工作负载占比从41%提升至73%左右。推理需求的持续增长意味着AI算力需求从训练侧向推理侧延伸，长期服务器电源需求增长具有可持续性。2024H1中国加速芯片市场规模超90万张，GPU卡占据80%市场份额。据Precedence预测，2026年全球AI芯片市场规模将达477亿美元，2024-2026年CAGR为29.72%；据Statistis预测，2026年全球AI服务器出货量将达236.9万台，2024-2026年CAGR为25.50%。