AI服务器硬件正在进入新的设计阶段

人工智能的快速扩张正在改变的不仅仅是数据中心内的芯片。它还正在改变包含、供电和连接这些组件的服务器的物理设计。

传统的企业服务器通常围绕相对标准化的CPU平台、存储设备和网络硬件进行设计。人工智能基础设施有所不同。

现代人工智能系统越来越多地结合 GPU、定制加速器、高速网络、大内存配置以及专门的冷却和电源系统。这使得服务器硬件的物理架构发生了更大的变化。

最近的行业发展说明了这种转变。

2026 年 9 月，AI 芯片公司 d-Matrix 宣布将使用 NVIDIA 的 NVLink Fusion 技术将其定制推理处理器集成到 NVIDIA 数据中心系统中。该公司预计使用该架构的系统将于 2027 年推出。

Cerebras 还推出了专为人工智能推理工作负载设计的新型人工智能服务器硬件，采用模块化系统架构，而不是简单地采用传统服务器平台。

这些发展表明了一个重要趋势：

AI服务器硬件正变得越来越专业化。

当内部硬件发生变化时，外壳通常也必须随之改变。

为什么人工智能服务器需要不同的机箱设计

传统的机架服务器通常可以依赖相对确定的机械尺寸。

AI服务器更加复杂。

根据架构的不同，系统可能需要适应：

• 多个 GPU 或 AI 加速器

• 大电源

• 高速网络硬件

• 附加内存模块

• 高速互连

• 存储设备

• 冷却组件

• 内部电缆系统

• 定制安装结构

因此，机械外壳必须围绕实际的硬件配置进行设计，而不是简单地选择标准盒子。

对于人工智能硬件制造商来说，这产生了一个重要的设计问题：

底盘如何容纳复杂的内部硬件，同时保持生产的可制造性、可维修性和可扩展性？

这就是定制钣金设计变得重要的地方。

内部元件布局优先

开发人工智能服务器机箱时最重要的考虑因素之一是内部布局。

外壳不应独立于组件而设计。

GPU、电源、存储设备、风扇、冷却组件和电缆的位置直接影响机箱结构。

例如，GPU 卡可能需要连接器和冷却区域周围的特定间隙。电源可能需要专用的安装结构。高速电缆可能还需要受控的布线路径，以避免与其他组件的干扰。

因此，外壳设计应尽可能从实际的组件布局或 CAD 信息开始。

早期参与的钣金制造商可以帮助在设计投入生产之前识别潜在的机械冲突。

GPU 间隙和结构支撑

高性能 GPU 和加速卡可能比传统扩展卡更大、更重。

这意味着底盘可能需要额外的支撑结构。

根据设计，制造商可能需要：

• GPU支撑架

• 加固板

• 内部安装导轨

• 卡片指南

• 可调节支撑结构

• 定制支架

这些组件可能看起来很简单，但定位不当可能会造成安装困难或机械应力。

因此，对于定制 AI 服务器机箱，应围绕实际的加速器尺寸、安装点和服务要求来设计外壳。

冷却要求正在改变服务器机箱

冷却是另一个主要考虑因素。

人工智能工作负载正在增加机架功率密度，给数据中心基础设施带来额外的散热挑战。 2026 年的行业讨论将越来越集中在高密度机架和传统冷却方法的物理限制上。

并非每个人工智能服务器都使用相同的冷却架构。

根据系统的不同，制造商可以使用：

• 高风量冷却

• 专用风扇组件

• 混合冷却

• 液冷组件

• 专门的散热器结构

这会影响外壳的机械设计。

气流开口、风扇安装位置、可拆卸面板和内部隔板可能都需要集成到钣金结构中。

对于液冷系统，外壳可能还需要容纳管道连接、歧管、泵或其他与冷却相关的结构。

重要的一点是， 应在机箱开发期间考虑冷却，而不是在外壳完成后添加冷却。

电缆布线变得越来越重要

人工智能系统可以包含大量高速连接。

不良的电缆布线会产生一些实际问题：

• 安装困难

• 维护困难

• 气流受限

• 连接器干扰

• 过度弯曲

• 组装时间较长

定制服务器机箱可以将电缆布线功能直接纳入钣金设计中​​。

示例包括：

• 电缆开口

• 路由通道

• 固定支架

• 电缆管理面板

• 可拆卸检修板

• 内部支撑

这些细节可以在最终组装过程中产生重大影响。

服务访问应设计在机箱中

人工智能服务器是昂贵且复杂的系统。

组件在其使用寿命期间可能需要更换或升级。

因此，在初始机械设计期间应考虑服务访问。

设计人员可以使用以下方法，而不是使整个底盘难以拆卸：

• 可拆卸侧板

• 可拆卸顶盖

• 服务门

• 单独的检修面板

• 专属硬件

• 模块化内部支架

目标很简单：

让技术人员能够接触到关键部件，而无需进行不必要的拆卸。

对于开发自己的AI硬件平台的制造商来说，这也可以让未来的产品改版变得更加容易。

钣金设计影响生产成本

定制人工智能服务器机箱不仅仅是一个工程问题。

这也是一个制造问题。

两种设计可能具有相似的功能，但生产成本却截然不同。

因素例如：

• 零件数量

• 弯曲复杂度

• 焊缝数量

• 材料厚度

• 硬件数量

• 表面处理

• 集合时间

• 检验要求

都会影响最终的成本。

例如，不必要的焊接结构可能会增加生产时间，而规划不当的弯曲可能会增加工具或加工要求。

生产前的可制造性审查可以及早发现这些问题。

为什么 ODM 支持对 AI 硬件制造商很有价值

人工智能硬件公司通常会快速开发产品。

在电子和计算架构最终确定的同时，机械设计可能会继续变化。

这就产生了对制造合作伙伴的需求，他们不仅能够支持基于成品图的简单生产。

ODM 钣金合作伙伴可以参与以下过渡：

概念 → CAD → DFM 审查 → 原型 → 测试 → 生产

在此过程中，制造商可以审查：

• 钣金结构

• 弯曲可行性

• 零件分割

• 硬件选型

• 焊接要求

• 组装方法

• 表面处理

• 生产可扩展性

这有助于缩小工程原型和可投入生产的外壳之间的差距。

从原型底盘到批量生产

原型的要求并不总是与批量生产的要求相同。

AI 服务器制造商最初可能只需要少量机箱用于：

• 工程验证

• 热测试

• 硬件集成

• 客户演示

• 系统测试

一旦设计得到验证，产量就可以增加。

因此，外壳供应商需要了解设计如何从原型过渡到重复生产。

一个好的底盘设计不应该仅仅作为原型。

还应具有可重复制造的实用性。

这就是为什么早期 DFM 审查对于开发新产品的 AI 服务器制造商非常有价值。

AI服务器厂商选择机箱供应商应考虑什么

在将人工智能服务器机箱投入生产之前，制造商应评估几个问题：

1. 机箱内部硬件是否与实际相符？

机械结构应根据实际部件尺寸和安装要求而定。

2. 机箱能否适应未来的硬件变化？

模块化结构可以使未来的修改更加容易。

3. 冷却策略是否集成到机柜中？

气流和冷却组件不应被视为事后的想法。

4. 技术人员能否轻松接触到关键部件？

机械设计时应考虑适用性。

5. 设计是否针对钣金生产进行了优化？

具有视觉吸引力的原型可能仍然昂贵或难以制造。

6. 供应商可以支持原型和生产吗？

能够支持这两个阶段的供应商可以减少在生产开始时重新设计外壳的需要。

定制AI服务器机箱制造的机遇

人工智能基础设施的增长正在创造对日益专业化的计算硬件的需求。

定制人工智能处理器和专用服务器系统的最新发展表明，未来的数据中心硬件不一定遵循一种通用服务器架构。

对于设备制造商来说，这意味着机械外壳需要与计算平台一起发展。

定制钣金制造可以提供一种实用的开发方法：

• AI服务器机箱

• GPU服务器机箱

• 机架式机箱

• 内部金属板支架

• 定制安装面板

• 服务器结构组件

• 电力设备外壳

• 其他数据中心硬件结构

关键不在于简单地生产金属零件。

它正在开发一种适合客户硬件、装配工艺和生产要求的底盘。

需要定制 AI 服务器机箱吗？

如果您正在开发人工智能服务器、GPU服务器或其他数据中心硬件并需要定制金属机箱，可以从早期设计阶段开始审查外壳。

提供您的 CAD 图纸、3D 模型、尺寸或初始外壳概念， 以进行面向 ODM 的可制造性审查。

越早审查机械设计，就越容易 在批量制造之前识别 弯曲、组装、安装、服务访问和生产可扩展性方面的潜在问题。

正在寻找定制 AI 服务器机箱或 GPU 服务器机箱？发送您的设计要求以供 ODM 审核。

常问问题

什么是AI服务器机箱？

AI服务器机箱是设计用来容纳GPU、AI加速器、处理器、内存、电源、存储和用于AI计算的相关硬件的机械外壳。

AI服务器机箱可以定制吗？

是的。 AI服务器机箱可以围绕特定的GPU配置、机架尺寸、电源、冷却系统、内部安装要求和服务访问进行定制。

服务器机箱常用的材料有哪些？

根据结构、重量、热和精加工要求，可以使用钢、镀锌板和铝等金属板材。

钣金制造商可以支持AI服务器机箱原型吗？

是的。有能力的 ODM 制造合作伙伴可以支持原型开发、DFM 审查以及向重复生产的过渡。

定制服务器机箱需要哪些文件？

3D CAD 模型、2D 绘图、尺寸甚至初始概念都可以为机械和可制造性审查提供起点。