野村分析师Anne Lee在2月12日的报告中表示，2025年全球服务器营收将同比增长46%，2026年增长22%。其中，AI服务器营收预计在2025年和2026年分别增长75%和31%。这些预测与近期美国主要云服务提供商(CSP)上调的资本支出指引基本一致。

GB300加速推进，BOM设计仍存挑战

GB200的推出本应是AI服务器市场的一次重要升级，但由于性能与预期的差距，导致市场的接受度未能达到预期。很多客户在实际使用中发现GB200在某些应用场景下的表现不足以满足更高计算需求。此外，由于全球市场竞争加剧，GB200面临来自其他硬件厂商的激烈挑战，进一步影响了其市场表现。同时，市场已经很大程度上消化了2025年上半年GB200机架出货缓慢的风险。

鉴于GB200未能实现预期目标，AI服务器硬件供应链已经开始转向更高端、更具性能优势的GB300产品。GB300提供了更强的计算能力和更高效的能耗比，尤其适合用于大规模AI模型的训练和推理。英伟达的芯片和模块级供应链将从2025年第二季度开始加速向B300及相关模块迁移。估计到2025年第二季度，英伟达超过50%的芯片和模块将基于B300。

B300 HGX预计将在2025年年中推出，而GB300系统（标准型）可能在2025年第三季度小批量上市。然而，B300和GB300仍面临挑战。野村证券认为，B300 UBB和GB300计算板的物料清单(BOM)设计尚未确定，因为英伟达正试图引入大量新的组件供应商，以降低成本并实现供应多元化。

CoWoS供需缺口依然巨大

目前，全球主要的CoWoS供应商包括台积电等半导体巨头，然而在需求暴涨的情况下，CoWoS的生产能力无法迅速跟上市场需求，导致部分高端GPU和AI芯片的交货周期延长。这一问题对于NVIDIA尤其重要，因为其高端AI芯片（如用于AI训练的A100、H100等）都大量依赖CoWoS技术。由于供需缺口，NVIDIA的部分产品生产进度受到影响，这也导致了GPU交付周期延长，特别是在AI服务器市场和云计算客户的需求面前。随着台积电等主要半导体制造商扩建CoWoS生产线，预计到2026年，CoWoS的生产能力将得到显著提升，从而逐步解决当前的供需缺口问题。

报告指出，英伟达AI服务器供应链的不同层级（从芯片到模块再到最终机架）之间存在差异。在上游CoWoS芯片供应方面，野村证券调整了Hopper的供应量，并预计2025年所有CoWoS-L都将用于生产B200/300。在需求方面，野村证券估计2024年和2025年分别只有440万和550万颗英伟达GPU被制成模块和系统。理想的GB机架数量与最终GB机架出货量之间也存在较大差距。2024-2026年英伟达GPU的供需缺口约为20-23%。

RTX 50显卡芯片供应紧张

与GB200、GB300类似，RTX 50系显卡的市场供给面临着交货周期延长的问题。虽然NVIDIA已经开始进行RTX 50系显卡的量产，但由于CoWoS技术和GPU制造的高要求，生产进度依旧滞后。根据分析师郭明錤最新透露，英伟达RTX 50系列显卡面临芯片供应紧张问题，这也导致了已开售的RTX 5090和RTX 5080出现一卡难求的景象。不仅如此，中端的RTX 5070和RTX 5060的量产时间也受到影响，原本计划2月量产的RTX 5070和3月量产的RTX 5060，如今可能分别延后至3月和4月。郭明錤还表示，即使量产时间未推迟，这两款显卡也会因数量稀少而开卖即缺货。

根据NVIDIA的生产计划，RTX 50系显卡的量产将在2025年第一季度开始，预计全球出货量将在2025年中期逐渐攀升，届时供货压力有望得到缓解。这一供应瓶颈也将影响到相关的AI服务器硬件和高性能计算的交付时间。

RTX 50系显卡不仅面向游戏市场，还广泛应用于AI计算、云服务以及高端数据中心，市场需求非常旺盛。尤其是在生成式AI爆发的背景下，许多企业和研究机构都急需这些显卡来支持日益复杂的计算任务。

ASIC AI崛起

相较于通用GPU，ASIC（专用集成电路）的设计更适合某些特定的AI计算任务，尤其是在深度学习和大规模AI训练领域。ASIC硬件具有较高的计算效率和较低的功耗，能够在特定任务上实现更优的性能。同时，在DeepSeek驱动下，CSP业者预计将更积极发展成本较低的自有ASIC方案，并把重心从AI训练转往AI推理，预估将逐步推升AI推理服务器占比至接近50%。未来GPU仍将支持各种AI算法发展，但持续发展大型算法的CSP业者和更重视成本考量的边缘企业客户将各有需求。

总结

AI硬件市场正处于快速变化的时期，GB200未达预期、GB300的加速推进、CoWoS技术瓶颈、RTX 50系显卡量产延后以及ASIC AI的崛起，都在共同塑造着未来的竞争格局。尽管NVIDIA在GPU市场仍占据主导地位，但随着DeepSeek等新兴技术的崛起以及ASIC硬件的竞争，NVIDIA将面临更多的挑战。为了继续巩固其市场地位，NVIDIA必须加速产品创新，尤其是在专用AI硬件的研发和优化上，以应对新兴技术的冲击并维持其在AI计算领域的领导地位。

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