1.1　AI服務(wù)器定義與概念闡釋
1.1.1　AI服務(wù)器基本定義
1.1.2　AI服務(wù)器主要分類(lèi)
1.2　AI服務(wù)器工作原理與技術(shù)架構(gòu)
1.2.1　硬件架構(gòu)
1.2.2　軟件架構(gòu)
1.3　AI服務(wù)器與傳統(tǒng)服務(wù)器的本質(zhì)差異
1.3.1　功能定位
1.3.2　性能指標(biāo)對(duì)比
1.3.3　成本結(jié)構(gòu)差異

2.1　2022-2024年全球AI服務(wù)器發(fā)展分析
2.1.1　AI服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模
2.1.2　AI服務(wù)器出貨規(guī)模
2.1.3　AI服務(wù)器區(qū)域布局
2.1.4　AI服務(wù)器客戶(hù)類(lèi)型
2.2　中國(guó)AI服務(wù)器發(fā)展環(huán)境分析
2.2.1　政策環(huán)境
2.2.2　經(jīng)濟(jì)環(huán)境
2.2.3　社會(huì)環(huán)境
2.2.4　技術(shù)環(huán)境
2.3　2022-2024年中國(guó)AI服務(wù)器發(fā)展分析
2.3.1　AI服務(wù)器發(fā)展態(tài)勢(shì)
2.3.2　AI服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模
2.3.3　AI服務(wù)器出貨規(guī)模
2.3.4　AI服務(wù)器市場(chǎng)結(jié)構(gòu)
2.4　AI服務(wù)器行業(yè)發(fā)展挑戰(zhàn)分析
2.4.1　算力供需錯(cuò)配
2.4.2　能效約束
2.4.3　生態(tài)壁壘

3.1　按應(yīng)用場(chǎng)景分
3.1.1　訓(xùn)練服務(wù)器
3.1.2　推理服務(wù)器
3.2　按架構(gòu)分
3.2.1　GPU服務(wù)器
3.2.2　FPGA服務(wù)器
3.2.3　CPU服務(wù)器
3.3　按部署方式分
3.3.1　云端AI服務(wù)器
3.3.2　邊緣AI服務(wù)器

4.1　需求側(cè)驅(qū)動(dòng)力
4.1.1　大模型參數(shù)膨脹帶來(lái)的算力缺口
4.1.2　企業(yè)智能化轉(zhuǎn)型滲透率
4.1.3　政策支持
4.2　供給側(cè)技術(shù)演進(jìn)
4.2.1　芯片層
4.2.2　系統(tǒng)層
4.2.3　軟件層
4.3　產(chǎn)業(yè)鏈圖譜與價(jià)值分配
4.3.1　AI服務(wù)器上游分析
4.3.2　AI服務(wù)器中游分析
4.3.3　AI服務(wù)器下游分析

5.1　AI服務(wù)器競(jìng)爭(zhēng)狀況分析
5.1.1　AI服務(wù)器市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)格局
5.1.2　AI服務(wù)器企業(yè)規(guī)模變化
5.1.3　AI服務(wù)器企業(yè)經(jīng)濟(jì)類(lèi)型
5.1.4　AI服務(wù)器企業(yè)資本分布
5.1.5　AI服務(wù)器企業(yè)區(qū)域分布
5.1.6　AI服務(wù)器重點(diǎn)企業(yè)分析
5.2　AI服務(wù)器商業(yè)模式創(chuàng)新
5.2.1　算力租賃模式
5.2.2　軟硬一體解決方案
5.2.3　訂閱制收費(fèi)

6.1　技術(shù)演進(jìn)的三重驅(qū)動(dòng)力
6.1.1　算力平民化
6.1.2　算法工程化
6.1.3　數(shù)據(jù)資產(chǎn)化
6.2　關(guān)鍵技術(shù)突破分解
6.2.1　核心架構(gòu)層
6.2.1.1　大模型即服務(wù)（MaaS）
6.2.1.2　AI原生云架構(gòu)
6.2.2　效能優(yōu)化層
6.2.2.1　推理加速技術(shù)
6.2.2.2　綠色AI技術(shù)
6.2.3　可信與安全層
6.2.3.1　可解釋性AI（XAI）
6.2.3.2　隱私計(jì)算突破
6.3　技術(shù)-場(chǎng)景匹配度分析
6.3.1　企業(yè)服務(wù)領(lǐng)域
6.3.2　工業(yè)領(lǐng)域
6.3.3　消費(fèi)領(lǐng)域
6.4　技術(shù)發(fā)展瓶頸分析
6.4.1　成本壓力
6.4.2　技能鴻溝
6.4.3　監(jiān)管滯后
6.5　技術(shù)未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)
6.5.1　架構(gòu)革命
6.5.2　服務(wù)模式迭代
6.5.3　全球技術(shù)競(jìng)合
6.6　技術(shù)突破方向分析
6.6.1　存算一體芯片降低數(shù)據(jù)搬運(yùn)能耗
6.6.2　開(kāi)源社區(qū)驅(qū)動(dòng)長(zhǎng)尾場(chǎng)景覆蓋
6.6.3　政府-企業(yè)協(xié)同制定倫理框架

7.1　互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)
7.1.1　搜索引擎優(yōu)化
7.1.2　推薦系統(tǒng)應(yīng)用
7.1.3　內(nèi)容生成與審核
7.2　醫(yī)療行業(yè)
7.2.1　醫(yī)學(xué)影像診斷
7.2.2　藥物研發(fā)
7.2.3　健康管理
7.3　金融行業(yè)
7.3.1　風(fēng)險(xiǎn)管理
7.3.2　智能投顧
7.3.3　欺詐檢測(cè)
7.4　其他行業(yè)應(yīng)用案例
7.4.1　制造業(yè)中的智能制造
7.4.2　教育行業(yè)中的智能教育
7.4.3　交通行業(yè)中的智能交通

8.1　Dell戴爾
8.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.1.2　企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況
8.1.3　AI服務(wù)器布局
8.2　HPE
8.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.2.2　企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況
8.2.3　AI服務(wù)器布局
8.3　IBM
8.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.3.2　企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況
8.3.3　AI服務(wù)器布局
8.4　Cisco思科
8.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.4.2　企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況
8.4.3　AI服務(wù)器布局
8.5　Fujistu富士通
8.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.5.2　企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況
8.5.3　AI服務(wù)器布局
8.6　Oracle甲骨文
8.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
8.6.2　企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況
8.6.3　AI服務(wù)器布局

9.1　浪潮信息
9.1.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.1.2　經(jīng)營(yíng)效益分析
9.1.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
9.1.4　財(cái)務(wù)狀況分析
9.1.5　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
9.1.6　AI服務(wù)器布局
9.1.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.2　新華三
9.2.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.2.2　經(jīng)營(yíng)效益分析
9.2.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
9.2.4　財(cái)務(wù)狀況分析
9.2.5　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
9.2.6　AI服務(wù)器布局
9.2.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.3　工業(yè)富聯(lián)
9.3.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.3.2　經(jīng)營(yíng)效益分析
9.3.3　業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)分析
9.3.4　財(cái)務(wù)狀況分析
9.3.5　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
9.3.6　AI服務(wù)器布局
9.3.7　公司發(fā)展戰(zhàn)略
9.4　華為
9.4.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.4.2　經(jīng)營(yíng)狀況分析
9.4.3　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
9.4.4　AI服務(wù)器布局
9.4.5　AI服務(wù)器戰(zhàn)略
9.5　聯(lián)想
9.5.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.5.2　經(jīng)營(yíng)狀況分析
9.5.3　核心競(jìng)爭(zhēng)力分析
9.5.4　AI服務(wù)器布局
9.5.5　AI服務(wù)器戰(zhàn)略
9.6　寧暢
9.6.1　企業(yè)發(fā)展概況
9.6.2　AI服務(wù)器布局
9.6.3　AI服務(wù)器戰(zhàn)略

10.1　AI服務(wù)器投資機(jī)會(huì)
10.2　AI服務(wù)器投資風(fēng)險(xiǎn)
10.3　AI服務(wù)器進(jìn)入壁壘
10.4　AI服務(wù)器投資建議

11.1　AI服務(wù)器發(fā)展前景及趨勢(shì)
11.1.1　AI服務(wù)器發(fā)展機(jī)遇
11.1.2　AI服務(wù)器發(fā)展前景
11.1.3　AI服務(wù)器市場(chǎng)趨勢(shì)
11.1.4　AI服務(wù)器應(yīng)用趨勢(shì)
11.2　2025-2030年中國(guó)AI服務(wù)器行業(yè)預(yù)測(cè)分析
11.2.1　AI服務(wù)器產(chǎn)業(yè)發(fā)展驅(qū)動(dòng)五力模型分析
11.2.2　2025-2030年中國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模預(yù)測(cè)

12.1　對(duì)政府推動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的建議
12.1.1　頂層戰(zhàn)略設(shè)計(jì)
12.1.1.1　國(guó)家級(jí)AI發(fā)展規(guī)劃迭代
12.1.1.2　區(qū)域協(xié)同機(jī)制
12.1.2　基礎(chǔ)設(shè)施與資源供給
12.1.2.1　公共算力平臺(tái)建設(shè)
12.1.2.2　人才供給側(cè)改革
12.1.3　監(jiān)管與風(fēng)險(xiǎn)防控
12.1.3.1　敏捷治理框架
12.1.3.2　安全防護(hù)體系
12.1.4　國(guó)際合作與競(jìng)爭(zhēng)
12.1.4.1　技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)話(huà)語(yǔ)權(quán)爭(zhēng)奪
12.1.4.2　供應(yīng)鏈韌性強(qiáng)化
12.2　對(duì)企業(yè)提升競(jìng)爭(zhēng)力的戰(zhàn)略建議
12.2.1　技術(shù)攻堅(jiān)路徑
12.2.1.1　算力成本優(yōu)化
12.2.1.2　垂直領(lǐng)域突破
12.2.2　商業(yè)模式創(chuàng)新
12.2.2.1　服務(wù)產(chǎn)品化轉(zhuǎn)型
12.2.2.2　生態(tài)位選擇策略
12.2.3　組織能力升級(jí)
12.2.3.1　內(nèi)部協(xié)同機(jī)制
12.2.3.2　外部生態(tài)構(gòu)建
12.2.4　風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略
12.2.4.1　技術(shù)債務(wù)管控
12.2.4.2　合規(guī)預(yù)案儲(chǔ)備