全球 GPU 市场正迎来新一轮涨价周期，AMD 与英伟达两大巨头的调价动作将直接冲击人工智能产业与
GPU 服务器产业链的成本结构，尤其对依赖高端 GPU 的 AI 企业、数据中心及
服务器厂商影响深远。AMD 率先宣布计划对全系列 GPU 启动第二轮涨价，涨幅不低于 10%，覆盖数据中心级 MI 系列（核心用于人工智能训练 / 推理）、消费级 RX 系列等核心产品线；英伟达则采取更为谨慎的分阶段调价策略，12 月已启动小幅上浮（涨幅约 5%-8%），预计 2026 年 1 月将迎来第二轮调整，整体涨幅有望达到 10%-15%，其数据中心级 GPU 作为 GPU 服务器的核心算力单元，涨价将直接推高服务器整机采购成本。
此次涨价潮的核心驱动因素包括三方面：一是人工智能产业爆发式增长带动算力需求激增，全球数据中心 GPU 缺口持续扩大，尤其大模型训练、AI 代理等场景对高端 GPU 的依赖度极高，供需失衡进一步推高产品溢价；二是供应链成本上涨，HBM 显存、高端晶圆等核心零部件价格居高不下，叠加全球物流与生产制造成本上升，厂商面临较大盈利压力，而这些成本最终将传导至 GPU 服务器与人工智能应用端；三是竞争格局变化，随着英伟达 Blackwell 架构产品逐步落地，旧款产品库存清理接近尾声，头部厂商凭借技术垄断优势掌握提价话语权，进一步加剧人工智能行业的成本压力。
与此同时，英伟达正在酝酿一项关键策略调整 —— 考虑取消 GPU 与显存的捆绑销售模式，允许板卡厂商自主采购显存。这一举措被行业解读为缓解 GPU 服务器成本压力的重要手段：当前显存占 GPU 硬件成本的 30%-40%，自主采购可让板卡厂商根据人工智能不同应用场景（如大模型训练、边缘推理、图形渲染）选择适配的显存产品（如三星、SK 海力士的 HBM3e，或国产显存厂商的替代产品），通过批量采购、供应链优化降低 GPU 服务器综合成本。此外，这一策略也能提升 GPU 服务器产品灵活性，更好匹配人工智能行业的多样化需求。不过，该策略也可能带来行业分化，头部板卡厂商与 AI 巨头凭借供应链优势将获得更大成本空间，而中小人工智能企业、初创公司可能面临采购规模不足、成本控制难度加大的挑战，进而加速 GPU 服务器与人工智能产业链的洗牌。
