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1.1　AI服務器定義與概念闡釋
1.1.1　AI服務器基本定義
1.1.2　AI服務器主要分類
1.2　AI服務器工作原理與技術架構
1.2.1　硬件架構
1.2.2　軟件架構
1.3　AI服務器與傳統(tǒng)服務器的本質(zhì)差異
1.3.1　功能定位
1.3.2　性能指標對比
1.3.3　成本結構差異

2.1　2022-2024年全球AI服務器發(fā)展分析
2.1.1　AI服務器市場規(guī)模
2.1.2　AI服務器出貨規(guī)模
2.1.3　AI服務器區(qū)域布局
2.1.4　AI服務器客戶類型
2.2　中國AI服務器發(fā)展環(huán)境分析
2.2.1　政策環(huán)境
2.2.2　經(jīng)濟環(huán)境
2.2.3　社會環(huán)境
2.2.4　技術環(huán)境
2.3　2022-2024年中國AI服務器發(fā)展分析
2.3.1　AI服務器發(fā)展態(tài)勢
2.3.2　AI服務器市場規(guī)模
2.3.3　AI服務器出貨規(guī)模
2.3.4　AI服務器市場結構
2.4　AI服務器行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)分析
2.4.1　算力供需錯配
2.4.2　能效約束
2.4.3　生態(tài)壁壘

3.1　按應用場景分
3.1.1　訓練服務器
3.1.2　推理服務器
3.2　按架構分
3.2.1　GPU服務器
3.2.2　FPGA服務器
3.2.3　CPU服務器
3.3　按部署方式分
3.3.1　云端AI服務器
3.3.2　邊緣AI服務器

4.1　需求側驅動力
4.1.1　大模型參數(shù)膨脹帶來的算力缺口
4.1.2　企業(yè)智能化轉型滲透率
4.1.3　政策支持
4.2　供給側技術演進
4.2.1　芯片層
4.2.2　系統(tǒng)層
4.2.3　軟件層
4.3　產(chǎn)業(yè)鏈圖譜與價值分配
4.3.1　AI服務器上游分析
4.3.2　AI服務器中游分析
4.3.3　AI服務器下游分析

5.1　AI服務器競爭狀況分析
5.1.1　AI服務器市場競爭格局
5.1.2　AI服務器企業(yè)規(guī)模變化
5.1.3　AI服務器企業(yè)經(jīng)濟類型
5.1.4　AI服務器企業(yè)資本分布
5.1.5　AI服務器企業(yè)區(qū)域分布
5.1.6　AI服務器重點企業(yè)分析
5.2　AI服務器商業(yè)模式創(chuàng)新
5.2.1　算力租賃模式
5.2.2　軟硬一體解決方案
5.2.3　訂閱制收費

6.1　技術演進的三重驅動力
6.1.1　算力平民化
6.1.2　算法工程化
6.1.3　數(shù)據(jù)資產(chǎn)化
6.2　關鍵技術突破分解
6.2.1　核心架構層
6.2.1.1　大模型即服務（MaaS）
6.2.1.2　AI原生云架構
6.2.2　效能優(yōu)化層
6.2.2.1　推理加速技術
6.2.2.2　綠色AI技術
6.2.3　可信與安全層
6.2.3.1　可解釋性AI（XAI）
6.2.3.2　隱私計算突破
6.3　技術-場景匹配度分析
6.3.1　企業(yè)服務領域
6.3.2　工業(yè)領域
6.3.3　消費領域
6.4　技術發(fā)展瓶頸分析
6.4.1　成本壓力
6.4.2　技能鴻溝
6.4.3　監(jiān)管滯后
6.5　技術未來發(fā)展趨勢
6.5.1　架構革命
6.5.2　服務模式迭代
6.5.3　全球技術競合
6.6　技術突破方向分析
6.6.1　存算一體芯片降低數(shù)據(jù)搬運能耗
6.6.2　開源社區(qū)驅動長尾場景覆蓋
6.6.3　政府-企業(yè)協(xié)同制定倫理框架

7.1　互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)
7.1.1　搜索引擎優(yōu)化
7.1.2　推薦系統(tǒng)應用
7.1.3　內(nèi)容生成與審核
7.2　醫(yī)療行業(yè)
7.2.1　醫(yī)學影像診斷
7.2.2　藥物研發(fā)
7.2.3　健康管理
7.3　金融行業(yè)
7.3.1　風險管理
7.3.2　智能投顧
7.3.3　欺詐檢測
7.4　其他行業(yè)應用案例
7.4.1　制造業(yè)中的智能制造
7.4.2　教育行業(yè)中的智能教育
7.4.3　交通行業(yè)中的智能交通

8.1　Dell戴爾
8.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2　企業(yè)經(jīng)營狀況
8.1.3　AI服務器布局
8.2　HPE
8.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2　企業(yè)經(jīng)營狀況
8.2.3　AI服務器布局
8.3　IBM
8.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2　企業(yè)經(jīng)營狀況
8.3.3　AI服務器布局
8.4　Cisco思科
8.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2　企業(yè)經(jīng)營狀況
8.4.3　AI服務器布局
8.5　Fujistu富士通
8.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2　企業(yè)經(jīng)營狀況
8.5.3　AI服務器布局
8.6　Oracle甲骨文
8.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.6.2　企業(yè)經(jīng)營狀況
8.6.3　AI服務器布局

9.1　浪潮信息
9.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2　經(jīng)營效益分析
9.1.3　業(yè)務經(jīng)營分析
9.1.4　財務狀況分析
9.1.5　核心競爭力分析
9.1.6　AI服務器布局
9.1.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.2　新華三
9.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2　經(jīng)營效益分析
9.2.3　業(yè)務經(jīng)營分析
9.2.4　財務狀況分析
9.2.5　核心競爭力分析
9.2.6　AI服務器布局
9.2.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.3　工業(yè)富聯(lián)
9.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2　經(jīng)營效益分析
9.3.3　業(yè)務經(jīng)營分析
9.3.4　財務狀況分析
9.3.5　核心競爭力分析
9.3.6　AI服務器布局
9.3.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.4　華為
9.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2　經(jīng)營狀況分析
9.4.3　核心競爭力分析
9.4.4　AI服務器布局
9.4.5　AI服務器戰(zhàn)略
9.5　聯(lián)想
9.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2　經(jīng)營狀況分析
9.5.3　核心競爭力分析
9.5.4　AI服務器布局
9.5.5　AI服務器戰(zhàn)略
9.6　寧暢
9.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.6.2　AI服務器布局
9.6.3　AI服務器戰(zhàn)略

10.1　AI服務器投資機會
10.2　AI服務器投資風險
10.3　AI服務器進入壁壘
10.4　AI服務器投資建議

11.1　AI服務器發(fā)展前景及趨勢
11.1.1　AI服務器發(fā)展機遇
11.1.2　AI服務器發(fā)展前景
11.1.3　AI服務器市場趨勢
11.1.4　AI服務器應用趨勢
11.2　2025-2030年中國AI服務器行業(yè)預測分析
11.2.1　AI服務器產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅動五力模型分析
11.2.2　2025-2030年中國AI服務器市場規(guī)模預測

12.1　對政府推動產(chǎn)業(yè)發(fā)展的建議
12.1.1　頂層戰(zhàn)略設計
12.1.1.1　國家級AI發(fā)展規(guī)劃迭代
12.1.1.2　區(qū)域協(xié)同機制
12.1.2　基礎設施與資源供給
12.1.2.1　公共算力平臺建設
12.1.2.2　人才供給側改革
12.1.3　監(jiān)管與風險防控
12.1.3.1　敏捷治理框架
12.1.3.2　安全防護體系
12.1.4　國際合作與競爭
12.1.4.1　技術標準話語權爭奪
12.1.4.2　供應鏈韌性強化
12.2　對企業(yè)提升競爭力的戰(zhàn)略建議
12.2.1　技術攻堅路徑
12.2.1.1　算力成本優(yōu)化
12.2.1.2　垂直領域突破
12.2.2　商業(yè)模式創(chuàng)新
12.2.2.1　服務產(chǎn)品化轉型
12.2.2.2　生態(tài)位選擇策略
12.2.3　組織能力升級
12.2.3.1　內(nèi)部協(xié)同機制
12.2.3.2　外部生態(tài)構建
12.2.4　風險應對策略
12.2.4.1　技術債務管控
12.2.4.2　合規(guī)預案儲備