全球数据中心加速器市场高速增长 2032年规模有望达6335亿元

来源：市场资讯

（来源：百谏方略）

数据中心加速器，也称为硬件加速器或数据处理单元 (DPU)，是一种专用计算设备，旨在卸载和加速数据中心环境中的特定任务或工作负载。它通常用于提高数据密集型操作的性能和效率，例如人工智能 (AI)、机器学习 (ML)、数据分析、加密和网络。数据中心加速器采用针对特定任务优化的专用硬件和架构而专门构建，使其能够比传统的通用 CPU 更快、更高效地执行这些任务。通过将这些工作负载从CPU卸载到专用加速器，数据中心可以实现更高的性能、降低功耗并提高整体数据处理能力，使其成为现代数据中心处理大规模数据处理和计算需求的关键组件。

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数据中心加速器（DPU）发展阶段

第⼀阶段：基础功能⽹卡基础功能网卡（即普通网卡）提供2x10G或2x25G带宽吞吐，具有较少的硬 件卸载能力，主要是Checksum，LRO/LSO等，支持SR-IOV，以及有限的多队列能力。在云平台虚拟化网络中，基础功能网卡向虚拟机（VM）提供网络接入的方式主要是有三种：由操作系统内核驱动接管网卡并向虚拟机（VM）分发网络 流量；由OVS-DPDK接管网卡并向虚拟机（VM）分发网络流量；以及高性能场景下通过SR-IOV的方式向虚拟机（VM）提供网络接入能力。

第⼆阶段：硬件卸载⽹卡可以认为是第一代智能网卡，具有丰富的硬件卸载能力，比较典型的有 OVS Fastpath硬件卸载，基于RoCEv1和RoCEv2的RDMA网络硬件卸载，融合网 络中无损网络能力（PFC，ECN，ETS等）的硬件卸载，存储领域NVMe-oF的硬件卸载，以及安全传输的数据面卸载等。这个时期的智能网卡以数据平面的卸载为主。

第三阶段：DPU智能⽹卡可以认为是第二代智能网卡，在第一代智能网卡基础上加入CPU，可以用来卸载控制平面的任务和一些灵活复杂的数据平面任务。目前DPU智能网卡的 特点首先是支持PCIe Root Complex模式和Endpoint模式，在配置为PCIe Root Complex模式时，可以实现NVMe存储控制器，与NVMe SSD磁盘一起构建存储服务器；另外，由于大规模的数据中心网络的需要，对无损网络的要求更加严格，需要解决数据中心网络中Incast流量、“大象”流等带来的网络拥塞和时延问题，各大公有云厂商纷纷提出自己的应对方法，比如阿里云的高精度拥塞控制（HPCC，High Precision Congestion Control），AWS的可扩展可靠数据报（SRD，Scalable Reliable Datagram）等。DPU智能网卡在解决这类问题时将会引入更为先进的方法，如Fungible的TrueFabric，就是在DPU智能网卡上的新式解决方案。还有，业界提出了Hypervisor中的网络，存储和安全全栈卸载的发展方向，以Intel为代表提出了IPU，将基础设施的功能全部卸载到智能网卡中，可以全面释放之前用于Hypervisor管理的CPU算力。

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全球数据中心加速器市场主要企业分析

从全球数据中心加速器市场的竞争格局来看，当前的舞台几乎被几家巨头牢牢把控。根据百谏方略（DIResearch）的研究，Nvidia、Intel 与 Google（Alphabet）三家厂商合计占据了近 88% 的市场份额，几乎形成寡头垄断。这种高度集中不仅意味着进入门槛极高，也在某种程度上预示了行业技术路线与生态的走向将被少数玩家决定。Nvidia 借助 GPU 与 DPU 的双轮驱动，持续加码数据中心领域；Intel 凭借自研加速芯片和广泛的生态整合力保持核心地位；Google 通过自有 TPU 与云平台绑定，把软硬件一体化的优势发挥到极致。

二线玩家如 AMD、Xilinx、Qualcomm 以及 Achronix 在特定细分领域具备一定竞争力，但整体市场影响力仍难与前三甲匹敌。AMD 在 GPU 与可编程加速器方向持续发力，试图通过并购与生态合作突破壁垒；Xilinx 在 FPGA 与异构计算方向积累深厚，但被 AMD 收购后，其战略重心仍需时间验证；Qualcomm 更多聚焦在 AI 推理和边缘计算场景，尚未对数据中心市场形成强有力冲击。这些企业的存在更多起到“搅局者”与“补位者”的角色，为行业带来一定的技术多样性，却难以改写整体格局。

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全球数据中心加速器市场规模现状分析及未来预测

根据百谏方略（DIResearch）研究统计，全球数据中心加速器市场规模呈现快速扩张的态势，2025年全球数据中心加速器市场规模达到1467.34亿元，预计2032年将达到6335.70亿元，2025-2032期间年复合增长率（CAGR）为23.24%。其中，北美是最大的数据中心加速器市场，约占56%的市场份额，其次是欧洲，约占25%的市场份额。

全球DPU 市场的驱动力在于其能够成为数据中心基础设施演进的“必选项”，带来持续的商业化价值。随着云计算服务商、AI 训练平台以及电信运营商面临算力瓶颈和能耗压力，DPU 提供的网络、存储与安全加速功能，不仅能显著提升资源利用率，还能降低整体运营成本。这意味着厂商在大规模数据中心建设中的采购意愿将长期存在，市场需求具备高度稳定性与成长性。

资料来源：百谏方略（DIResearch）研究整理，2025

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全球数据中心加速器细分产品类型分析

根据百谏方略（DIResearch）研究统计，数据中心加速器产品细分为图形处理器、中央处理器、现场可编程门阵列、专用集成电路。

图形处理器（GPU）：以其高度并行计算能力成为深度学习、图像处理和科学计算等高性能任务的核心加速器。GPU适用于大规模矩阵运算和浮点计算，广泛部署于AI训练与推理、仿真模拟等场景。

中央处理器（CPU）：作为通用计算核心，CPU在数据中心中负责协调调度和处理逻辑任务。尽管并行处理能力不如GPU，但其单线程性能强、指令集完善，适合运行复杂控制逻辑、管理操作系统和处理轻量化任务。

现场可编程门阵列（FPGA）：具备高度可定制性，适用于需要灵活配置、低延迟和高能效的特定应用，如网络加速、数据包处理和自定义计算流程。FPGA可根据需求编程，兼顾性能与功耗优势。

专用集成电路（ASIC）：为特定任务量身打造的加速芯片，在性能、功耗和单位成本方面具备显著优势。常用于区块链挖矿、AI推理等高吞吐场景，但缺乏灵活性，一旦设计固定无法修改。

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以上数据来源于百谏方略发布的市场分析报告《全球与中国数据中心加速器市场规模分析及行业发展趋势研究报告2025-2032》。百谏方略出版市场调研报告，专注于细分市场研究、细分行业研究、市场现状及预测、企业竞争分析、专精特新"小巨人"企业市场占有率调研、专项调研、市场前景分析、企业定位及所处赛道、下游客户及产品市场分析等。同时还致力于为国内外客户提供IPO咨询、公共事务调研、可行性研究、商业计划书、消费者调研、竞品研究、满意度研究和神秘客检测等专业服务。我们通过专业方法有效分析复杂的数据和信息，最终以报告形式呈现客户需求的调研内容，帮助企业做出更有价值的商业决策，助力企业提高运营效率并找到新的增长点。