随着5G、物联网、大数据、云计算、人工智能、工业互联网等技术的成熟与落地，企业面临的服务器更新升级需求也愈加迫切。活跃的服务器市场中，AI服务器成为了最受关注的一类产品。

从硬件架构来看，AI服务器主要指的是采用异构形式的服务器，一般来说服务器的算力来源是CPU，采用的是串行架构，在逻辑计算、浮点型计算等方面很擅长，但是 CPU 的结构复杂，算力的提升智能依靠堆砌更多的核心数来实现。然而面对充斥在互联网中呈现几何倍数的增长的数据，这对以 CPU 为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验。在这种大环境下，AI 服务器可以根据应用的范围采用不同的组合方式来大幅提升算力，如 CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。其中，采用CPU+GPU结构的AI服务器十分广泛，因此在一般的认知中，许多人将其默认为GPU服务器，但严格来说，AI服务器并不一定是GPU服务器，也可以搭载其他的加速卡。另一方面，GPU服务器也不等同于AI服务器，由于AI 服务器需要承担大量的计算，GPU卡一般配置四块以上，所以说只有一两块GPU卡的服务器也难以满足人工智能业务的需求，还称不上是AI服务器。

AI服务器具有出色的图形处理能力和高性能计算能力，因此在人工智能领域的作用至关重要。数据是人工智能的基础，算法是工具，计算力是助推器，计算力的提高推动着人工智能的发展，深度学习等技术早前之所以发展缓慢，除了算法的原因外，很重要的一个原因便是计算能力的不足，而解决计算力最重要的支撑就是 AI 服务器。截至目前，AI服务器在医疗、游戏、电商、金融、安防等行业已有着广泛的应用，同时，工业与学术界的数据科学家已将AI服务器用于机器学习以便在各种应用上实现开创性的改进，这些应用包括视频分析、语音识别、图像分类、以及自然语言处理等。

     AI服务器正处在不断地成熟和完善中，结合整个人工智能技术和服务的发展，未来AI服务器会重点在低功耗设计、智能边缘计算、软硬件平台融合等领域产生新的突破。而在这一轮以深度神经网络为理论基础的人工智能大发展中，创新算法、海量数据和模型训练计算能力是三个不容忽视的推动要素。