全球數據中心加速器市場高速增長 2032年規模有望達6335億元

（來源：百諫方略）

數據中心加速器，也稱為硬件加速器或數據處理單元 (DPU)，是一種專用計算設備，旨在卸載和加速數據中心環境中的特定任務或工作負載。它通常用於提高數據密集型操作的性能和效率，例如人工智能 (AI)、機器學習 (ML)、數據分析、加密和網絡。數據中心加速器採用針對特定任務優化的專用硬件和架構而專門構建，使其能夠比傳統的通用 CPU 更快、更高效地執行這些任務。通過將這些工作負載從CPU卸載到專用加速器，數據中心可以實現更高的性能、降低功耗並提高整體數據處理能力，使其成為現代數據中心處理大規模數據處理和計算需求的關鍵組件。

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數據中心加速器（DPU）發展階段

第⼀階段：基礎功能⽹卡基礎功能網卡（即普通網卡）提供2x10G或2x25G帶寬吞吐，具有較少的硬 件卸載能力，主要是Checksum，LRO/LSO等，支持SR-IOV，以及有限的多隊列能力。在雲平臺虛擬化網絡中，基礎功能網卡向虛擬機（VM）提供網絡接入的方式主要是有三種：由操作系統內核驅動接管網卡並向虛擬機（VM）分發網絡 流量；由OVS-DPDK接管網卡並向虛擬機（VM）分發網絡流量；以及高性能場景下通過SR-IOV的方式向虛擬機（VM）提供網絡接入能力。 

第⼆階段：硬件卸載⽹卡可以認為是第一代智能網卡，具有豐富的硬件卸載能力，比較典型的有 OVS Fastpath硬件卸載，基於RoCEv1和RoCEv2的RDMA網絡硬件卸載，融合網 絡中無損網絡能力（PFC，ECN，ETS等）的硬件卸載，存儲領域NVMe-oF的硬件卸載，以及安全傳輸的數據面卸載等。這個時期的智能網卡以數據平面的卸載為主。

第三階段：DPU智能⽹卡可以認為是第二代智能網卡，在第一代智能網卡基礎上加入CPU，可以用來卸載控制平面的任務和一些靈活複雜的數據平面任務。目前DPU智能網卡的 特點首先是支持PCIe Root Complex模式和Endpoint模式，在配置為PCIe Root Complex模式時，可以實現NVMe存儲控制器，與NVMe SSD磁盤一起構建存儲服務器；另外，由於大規模的數據中心網絡的需要，對無損網絡的要求更加嚴格，需要解決數據中心網絡中Incast流量、「大象」流等帶來的網絡擁塞和時延問題，各大公有云廠商紛紛提出自己的應對方法，比如阿里雲的高精度擁塞控制（HPCC，High Precision Congestion Control），AWS的可擴展可靠數據報（SRD，Scalable Reliable Datagram）等。DPU智能網卡在解決這類問題時將會引入更為先進的方法，如Fungible的TrueFabric，就是在DPU智能網卡上的新式解決方案。還有，業界提出了Hypervisor中的網絡，存儲和安全全棧卸載的發展方向，以Intel為代表提出了IPU，將基礎設施的功能全部卸載到智能網卡中，可以全面釋放之前用於Hypervisor管理的CPU算力。

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全球數據中心加速器市場主要企業分析

從全球數據中心加速器市場的競爭格局來看，當前的舞臺幾乎被幾家巨頭牢牢把控。根據百諫方略（DIResearch）的研究，Nvidia、Intel 與 Google（Alphabet）三家廠商合計佔據了近 88% 的市場份額，幾乎形成寡頭壟斷。這種高度集中不僅意味着進入門檻極高，也在某種程度上預示了行業技術路線與生態的走向將被少數玩家決定。Nvidia 藉助 GPU 與 DPU 的雙輪驅動，持續加碼數據中心領域；Intel 憑藉自研加速芯片和廣泛的生態整合力保持核心地位；Google 通過自有 TPU 與雲平臺綁定，把軟硬件一體化的優勢發揮到極致。

二線玩家如 AMD、Xilinx、Qualcomm 以及 Achronix 在特定細分領域具備一定競爭力，但整體市場影響力仍難與前三甲匹敵。AMD 在 GPU 與可編程加速器方向持續發力，試圖通過併購與生態合作突破壁壘；Xilinx 在 FPGA 與異構計算方向積累深厚，但被 AMD 收購后，其戰略重心仍需時間驗證；Qualcomm 更多聚焦在 AI 推理和邊緣計算場景，尚未對數據中心市場形成強有力衝擊。這些企業的存在更多起到「攪局者」與「補位者」的角色，為行業帶來一定的技術多樣性，卻難以改寫整體格局。

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全球數據中心加速器市場規模現狀分析及未來預測

根據百諫方略（DIResearch）研究統計，全球數據中心加速器市場規模呈現快速擴張的態勢，2025年全球數據中心加速器市場規模達到1467.34億元，預計2032年將達到6335.70億元，2025-2032期間年複合增長率（CAGR）為23.24%。其中，北美是最大的數據中心加速器市場，約佔56%的市場份額，其次是歐洲，約佔25%的市場份額。

全球DPU 市場的驅動力在於其能夠成為數據中心基礎設施演進的「必選項」，帶來持續的商業化價值。隨着雲計算服務商、AI 訓練平臺以及電信運營商面臨算力瓶頸和能耗壓力，DPU 提供的網絡、存儲與安全加速功能，不僅能顯著提升資源利用率，還能降低整體運營成本。這意味着廠商在大規模數據中心建設中的採購意願將長期存在，市場需求具備高度穩定性與成長性。

資料來源：百諫方略（DIResearch）研究整理，2025

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全球數據中心加速器細分產品類型分析

根據百諫方略（DIResearch）研究統計，數據中心加速器產品細分為圖形處理器、中央處理器、現場可編程門陣列、專用集成電路。

圖形處理器（GPU）：以其高度並行計算能力成為深度學習、圖像處理和科學計算等高性能任務的核心加速器。GPU適用於大規模矩陣運算和浮點計算，廣泛部署於AI訓練與推理、仿真模擬等場景。

中央處理器（CPU）：作為通用計算核心，CPU在數據中心中負責協調調度和處理邏輯任務。儘管並行處理能力不如GPU，但其單線程性能強、指令集完善，適合運行復雜控制邏輯、管理操作系統和處理輕量化任務。

現場可編程門陣列（FPGA）：具備高度可定製性，適用於需要靈活配置、低延迟和高能效的特定應用，如網絡加速、數據包處理和自定義計算流程。FPGA可根據需求編程，兼顧性能與功耗優勢。

專用集成電路（ASIC）：為特定任務量身打造的加速芯片，在性能、功耗和單位成本方面具備顯著優勢。常用於區塊鏈挖礦、AI推理等高吞吐場景，但缺乏靈活性，一旦設計固定無法修改。

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以上數據來源於百諫方略發佈的市場分析報告《全球與中國數據中心加速器市場規模分析及行業發展趨勢研究報告2025-2032》。百諫方略出版市場調研報告，專注於細分市場研究、細分行業研究、市場現狀及預測、企業競爭分析、專精特新"小巨人"企業市場佔有率調研、專項調研、市場前景分析、企業定位及所處賽道、下游客户及產品市場分析等。同時還致力於為國內外客户提供IPO諮詢、公共事務調研、可行性研究、商業計劃書、消費者調研、競品研究、滿意度研究和神祕客檢測等專業服務。我們通過專業方法有效分析複雜的數據和信息，最終以報告形式呈現客户需求的調研內容，幫助企業做出更有價值的商業決策，助力企業提高運營效率並找到新的增長點。