过去两年，AI服务器市场的焦点一直集中在GPU和大模型训练。但从2026年开始，一个更加明显的变化正在出现：AI产业的重心正在从“训练”逐步转向“推理”。

近日，戴尔公布最新业绩数据显示，其基础设施解决方案集团（ISG）营收达到290亿美元，同比增长181%；AI服务器单季度新增订单244亿美元，积压订单规模更是达到513亿美元。与此同时，联想服务器业务营收也实现37%的增长。订单持续增长的背后，反映出全球企业正在大规模部署AI应用，推理需求开始快速释放。

AI进入推理时代

过去的大模型建设阶段，行业更关注如何训练出更强大的模型，因此大量资源集中在GPU集群建设上。

而现在，随着越来越多企业开始落地AI应用，重点已经从“训练模型”转变为“使用模型”。

无论是智能客服、AI办公助手、工业视觉检测，还是企业知识库问答，本质上都属于推理场景。

这意味着服务器每天需要处理海量用户请求，而不仅仅是进行大规模训练计算。因此，服务器架构也在发生变化。行业数据显示，过去训练服务器中CPU与GPU的配比往往在1:8左右，而随着推理需求增长，这一比例正在逐步向1:1靠拢。CPU承担的数据调度、任务管理和推理计算任务越来越重，存储系统的重要性也同步提升。

推理服务器正在改变硬件设计逻辑

训练型服务器追求极致算力，而推理型服务器更强调成本、效率和部署规模。

对于硬件设计来说，两者关注点存在明显差异。推理服务器通常需要更大的存储容量，以支撑模型调用和数据访问；需要更高的数据吞吐能力，以保证响应速度；同时还需要更低的功耗和更高的运行稳定性。这些变化直接影响PCB设计。首先，服务器主板正在向更高集成度发展。为了满足CPU、内存、存储及高速接口需求，多层PCB成为主流，8层至16层服务器主板需求持续增长。

其次，高速数据传输成为关键。随着PCIe 5.0、PCIe 6.0以及高速网络接口普及，PCB对信号完整性、阻抗控制和层叠结构提出更高要求。

再次，供电系统更加复杂。推理服务器虽然单机功耗低于大型训练集群，但部署数量更大，对电源模块和供电网络的可靠性要求反而更高。

服务器品牌商增长，订单正在向上游传导

戴尔、联想等服务器厂商订单大幅增长，本质上反映的是全球AI基础设施建设仍在加速。对于PCB行业而言，这意味着需求正在从芯片端向整机端扩散。过去市场更多关注GPU和HBM等核心器件，而现在服务器主板、高速背板、存储控制卡、电源模块等环节同样迎来增长机会。

随着推理服务器快速普及，未来几年服务器PCB市场将持续受益于以下几个方向：

高多层服务器主板需求增长；

PCIe高速接口板卡需求增长；

高可靠电源模块PCBA需求增长；

服务器小批量验证和量产导入需求同步增长。

聚多邦看到的新机会

对于服务器厂商而言，竞争已经不仅是性能竞争，更是产品迭代速度竞争。从CPU主板到存储控制卡，每一代产品的开发周期都在缩短。很多项目需要快速完成PCB验证、PCBA组装和小批量试产，以抢占市场窗口。这也对供应链提出了新的要求：不仅要具备高多层、高速PCB制造能力，更要具备快速响应和稳定交付能力。

聚多邦持续布局高多层PCB、高频高速PCB及高可靠PCBA制造能力，支持服务器、数据中心、AI设备等领域的研发验证与批量生产需求。面对AI推理时代带来的产业升级，快速打样、快速验证和稳定交付，正在成为服务器供应链新的核心竞争力。

当AI从训练走向推理，增长的不只是服务器订单，更是整个高端PCB产业链的发展空间。对于PCB企业来说，新一轮机会或许才刚刚开始。