深夜時(shí)分，機(jī)房“嘀嘀”作響的警報(bào)聲曾是多少運(yùn)維人員的噩夢? 如今，隨著AI大模型和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速，服務(wù)器市場正在經(jīng)歷一場系統(tǒng)級升級。
2026年的服務(wù)器選購變得更加復(fù)雜而關(guān)鍵。
AI狂飆，服務(wù)器成“吞金獸”
2026年的服務(wù)器市場正在經(jīng)歷一場由AI驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)級升級。摩根士丹利預(yù)測，僅英偉達(dá)平臺(tái)的AI服務(wù)器機(jī)柜需求就將從2025年的約2.8萬臺(tái)，躍升至2026年的至少6萬臺(tái)。
這一增長背后是硬件本身的重大變革。
隨著AI模型的參數(shù)規(guī)模爆炸式增長，對算力的需求已經(jīng)達(dá)到了水平。更重要的是，AI服務(wù)器正在變得“不可估量的貴”。
從H100到GB200再到即將推出的Vera Rubin平臺(tái)，GPU功耗從700W飆升至接近4000W。這種功耗增長直接推動(dòng)了散熱方案的革命，風(fēng)冷徹底失效，液冷成為標(biāo)配。
選購“三不原則”：不浪費(fèi)、不踩坑、不后悔
而在服務(wù)器選購路上布滿了各種陷阱，一不小心就會(huì)掉進(jìn)去。第一大坑是配置與需求不匹配，買了一臺(tái)高配服務(wù)器卻只運(yùn)行輕量應(yīng)用，或者相反。
第二大坑是忽視散熱需求，特別是在AI計(jì)算場景下。
第三大坑是被單一廠商綁定，缺乏靈活的遷移能力。為了避免這些坑，建議采取分步走的策略：先進(jìn)行小規(guī)模試點(diǎn)，驗(yàn)證服務(wù)器性能與實(shí)際業(yè)務(wù)的匹配度。
可以考慮預(yù)留實(shí)例與按需實(shí)例結(jié)合的方式，既能保證核心業(yè)務(wù)的穩(wěn)定性，又能靈活應(yīng)對臨時(shí)性需求。
國貨之光：散熱強(qiáng)、成本低、還能“續(xù)命”?
在這個(gè)復(fù)雜多變的背景下，國產(chǎn)服務(wù)器品牌正憑借獨(dú)特優(yōu)勢迅速崛起。億萬克作為中國戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)軍品牌，針對當(dāng)前企業(yè)面臨的核心痛點(diǎn)提供了切實(shí)可行的解決方案。
面對“性能與成本”的平衡難題，億萬克的策略是提供高度可定制的配置選項(xiàng)。從適合普通虛擬化環(huán)境的2U雙路服務(wù)器，到支持8張雙寬GPU的AI訓(xùn)練平臺(tái)，企業(yè)可以根據(jù)實(shí)際負(fù)載精準(zhǔn)匹配資源，避免為用不到的性能付費(fèi)。
在散熱挑戰(zhàn)面前，億萬克展示了扎實(shí)的技術(shù)積累。自研冷板式液冷和浸沒式液冷，讓PUE從低走向更低。
針對混合環(huán)境的管理復(fù)雜性，億萬克提供了統(tǒng)一的管理平臺(tái)，能夠跨不同部署環(huán)境監(jiān)控硬件狀態(tài)、預(yù)測故障并自動(dòng)化日常運(yùn)維任務(wù)。
選擇服務(wù)器不僅是選擇硬件，更是選擇長期的合作伙伴。當(dāng)AI推理任務(wù)平穩(wěn)運(yùn)行，散熱系統(tǒng)安靜工作，運(yùn)維人員終于可以享受一個(gè)不被警報(bào)聲打擾的夜晚——這正是可靠技術(shù)賦予企業(yè)的寧靜力量。
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