ISC26全球超算大会：HPC/AI市场报告解读

Hyperion Research 在 ISC26 市场更新中指出，2025 年 HPC/AI 市场整体增长 16.9%，总支出超过 700 亿美元。云、AI-for-Science 和 GPU 成为高增长领域，但硬件架构正发生根本性变化——机架功率密度 4 年增长 17 倍，节点数量大幅下降，单节点成本急剧上升，基础设施（冷却、变压器、电网）正取代芯片成为新的瓶颈。

1. 市场概况：强劲增长与结构分化

2025 年是 HPC/AI 市场的强劲增长年。整体支出增长 16.9%，其中本地服务器增长 15.0%，云使用增长 29.7%，总支出超过 700 亿美元。支出结构显示，服务器（293.76 亿美元）和存储（128.46 亿美元）仍是最大板块，但云（123.76 亿美元）已接近存储规模，应用、服务、中间件分别为 92.55 亿、34.78 亿、32.43 亿美元。

厂商格局方面，HPE 以 22.1% 份额领先，Dell 18.2% 紧随其后，Lenovo 6.1%、Inspur 4.2%、Sugon 2.4%。值得注意的是，非传统供应商合计占 31.2%，表明 AI 浪潮正吸引大量新玩家进入 HPC 领域。

细分市场中，超级计算机（1000 万–1.5 亿美元）最大，达 95 亿美元，占 32%；大型 HPC（100 万–1000 万美元）占 28%，入门级 HPC 占 21%，中型 HPC 占 16%，领导级计算机（>1.5 亿美元）仅占 3%。

垂直行业方面，政府实验室（71.29 亿美元）、大学/学术（45.42 亿美元）、国防（32.13 亿美元）、CAE（31.34 亿美元）、生物科学（26.22 亿美元）位居前列。五个垂直行业超过 20 亿美元，两个超过 40 亿美元。

2025年 HPC/AI 中 GPU/加速器安装量超过100万个，过去5年 CAGR 为33.3%。

2. AI-for-Science：核心增长引擎

AI-for-Science 是当前最明确的增长引擎。2025 年 GPU/加速器安装量超过 100 万个，过去 5 年 CAGR 达 33.3%。AI-for-Science 服务器预计 2030 年达 310 亿美元，CAGR 17.5%；若加上传统 HPC，总 HPC 与 AI-for-Science 服务器预计 2030 年达 540 亿美元。

区域上，北美CAGR 18.5% 领先，欧洲 17.4%，亚太（不含日本）15.9%，日本 15.2%，世界其他地区 14.0%。垂直行业上，政府实验室领先，2030 年超过 120 亿美元，CAGR 21.4%；国防 CAGR 18.7%；其他多数行业 14.2%。

用户调研显示，75.8% 的站点认为 AI 项目达到或超出预期，74.9% 计划适度或显著扩展生成式 AI 支持 HPC 工作负载，不到 3% 预计收缩，约 40% 已使用代理式 AI 模型。然而，技术挑战依然存在：幻觉、缺乏可解释性、集成复杂性是持续担忧。这标志着 AI 采用正从反应式转向更审慎、特定应用的导入。

2026 年 MCS 研究进一步显示，94.8% 的站点正在使用或即将使用 AI/LLM，但 8.2% 计划停止使用。主要障碍包括：内部 AI 专业知识（36.7%）、训练数据质量（35.0%）、集成复杂性（30.0%）、高/不确定开发成本（28.3%）、技术问题（21.7%）、高/不确定运营成本（20.8%）。

3. 硬件架构的根本性变化

硬件架构正在发生根本性变化。NVIDIA 机架功率密度从 Hopper H100 的 35kW（2023）增至 Blackwell GB200 的 120kW（2024）、Blackwell Ultra 的 175kW（2025）、Vera Rubin R100 的 300kW（2H26）、Rubin Ultra 的 600kW（2027）。4 年内每机架功率增长 17 倍。

600kW 每机架对基础设施的影响是深远的：冷却从风冷转向直接芯片液冷；每 10K 机架功率从 350MW 增至 6000MW（6GW）；变压器需求约为基线 17 倍。正如报告所言，瓶颈不是芯片，而是冷却、变压器、电网连接和时间。Jensen 表示 NVIDIA 将在 Vera Rubin 整个生命周期内“供应受限”，约束不是硅，而是基础设施。

4. 云、量子与存储

云已成为许多HPC 工作负载的可行选项。2025 年云 HPC/AI 支出增长 30%，预计 2030 年达 300 亿美元。全球正在安装新的量子计算系统。代理式 AI、生成式 AI、更智能 AI、LLM、SLL 等新技术推动增长。存储可能因 AI、大数据、更大数据集而大幅增长。

报告提出用创新重要性、影响广度两个尺度评估领导级计算价值。创新重要性（1–5）和影响广度（1–6）组成 Class 1–8 分类。

RIKEN案例显示，K computer 回报超过投资9倍；如果 Fugaku 类似 K computer，加上解决重大社会问题的额外回报，可能超过投资68–90倍。

5. 2026年展望与挑战

2026 年看起来是健康增长年。增长驱动包括 AI 新用例、各国和企业对 R&D 的持续投入。但主要担忧同样存在，如全球经济与贸易规则、非科学 AI 系统吸引资金、供应链问题（GPU、内存、SSD）、Exascale 系统验收延迟、低端本地市场挣扎。此外，系统成本、电力、数据中心阻力也是持续挑战。

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