大模型的火燒到了AI服務器上

科技云報道原創(chuàng)。

大模型的紛爭已經(jīng)隨著各大入局者公布產(chǎn)品后，熱度逐漸退去，但是由大模型帶來的產(chǎn)業(yè)鏈高頻共振，已經(jīng)傳遞了算力層。

表現(xiàn)最為激烈的，就是AI服務器市場。大模型帶來的算力需求，直接引發(fā)了一波AI服務器搶購潮和漲價潮。

據(jù)《證券時報》報道，一家檢測企業(yè)透露，他們在去年6月購買的8臺AI服務器到今年三月已經(jīng)漲價到130萬每臺，到現(xiàn)在價格飆升至160萬每臺。不到一年的時間，價格漲幅近20倍。

另外，AI服務器需求量大漲也直接引發(fā)了上游材料PPO（聚苯醚，用作高速覆銅板增強材料）的搶購潮，此前有業(yè)內(nèi)相關(guān)人士坦言，由于全球PPO主流廠商僅一家，隨著AI服務器的放量，PPO未來很有可能成為產(chǎn)業(yè)鏈上的緊缺環(huán)節(jié)之一。

在這樣的背景下，AI服務器廠商擴產(chǎn)的消息也層出不窮。

鴻海集團旗下負責AI服務器業(yè)務的鴻佰科技就曾被曝出規(guī)劃新增五到六條生產(chǎn)線，以應對AI服務器客戶要求的消息。

市場火熱度可見一斑，這也直接點燃了資本市場。

從1月份開始，以浪潮信息、中際旭創(chuàng)、工業(yè)富聯(lián)為首的AI服務器概念股扶搖直上，多次漲停，甚至連長期虧損的寒武紀，股價都一路飄紅。

爆火的“AI服務器”

AI服務器是什么？

AI服務器是一種專門設計用于執(zhí)行人工智能（AI）、機器學習（ML）、深度學習（DL）等計算密集型任務的高性能服務器。

AI服務器通常配備有高效能的中央處理器（CPU）、圖形處理器（GPU）、張量處理器（TPU）或?qū)Ｓ玫腁I加速器，以及大量的內(nèi)存和存儲空間。

在異構(gòu)方式上，AI服務器可以為CPU＋GPU、CPU＋FPGA、CPU＋TPU、CPU＋ASIC或CPU＋多種加速卡。

具體的設計和配置可以根據(jù)需要進行大量并行處理的具體任務來進行調(diào)整。

目前，使用比較廣泛的AI服務器是CPU＋GPU。這也與傳統(tǒng)的服務器區(qū)分開來。

據(jù)悉，傳統(tǒng)服務器主要以CPU為算力提供者，但是在運作的過程中需要引入大量分支跳轉(zhuǎn)中斷處理，這使得CPU的內(nèi)部結(jié)構(gòu)復雜，并不能滿足AI時代的需求。

而采用GPU并行計算的AI服務器，單卡核心數(shù)達到上千個，擅長處理密集型運算應用，如圖形渲染、計算視覺和機器學習。

上述提及的檢測企業(yè)使用的AI服務器，基礎配置就包括8顆英偉達A100GPU和80G存儲器。

AI服務器對于AI、ML和DL的計算密集型任務來說非常有用。主要功能包括：

大數(shù)據(jù)處理：AI服務器能夠處理和分析大量數(shù)據(jù)，這是訓練AI和ML模型的關(guān)鍵。

并行計算：由于AI和ML算法需要對大量數(shù)據(jù)進行復雜的計算，AI服務器通常使用可以并行處理大量數(shù)據(jù)的硬件，如GPU。

存儲和內(nèi)存：AI服務器通有大量的存儲空間和內(nèi)存，以便存儲和處理大量的數(shù)據(jù)。

網(wǎng)絡能力：AI服務器需要高速和低延遲的網(wǎng)絡連接，以便快速傳輸大量的數(shù)據(jù)。

其實，這也解釋了為什么在大模型熱浪后，會引發(fā)AI服務器的搶購浪。大模型中包含著海量的數(shù)據(jù)參數(shù)、訓練、運行都需要更多的計算資源來處理，這就需要更高性能的AI服務器來支持。

當然，這一次AI服務需求大漲最直接的原因是大模型時代的到來，但是實際上，AI服務器在這個節(jié)點爆發(fā)，與AI技術(shù)、大數(shù)據(jù)的發(fā)展都有關(guān)。

總的來說，AI服務器的爆火可以歸結(jié)為以下幾個關(guān)鍵因素。

首先，大數(shù)據(jù)的崛起?，F(xiàn)代社會的每個角落，無論是社交媒體、電子商務還是互聯(lián)網(wǎng)搜索，都在產(chǎn)生大量的數(shù)據(jù)。

這些數(shù)據(jù)需要通過復雜的算法進行分析和解讀，以發(fā)現(xiàn)有用的模式和信息，而AI服務器就能提供足夠的計算能力來處理這些任務。

其次，AI和ML的普及也推動了AI服務器的需求。AI和ML現(xiàn)在已經(jīng)廣泛應用于各種行業(yè)，包括醫(yī)療保健、金融、零售和交通等。

這些領(lǐng)域的進步需要強大的計算能力來處理和分析數(shù)據(jù)，訓練和運行復雜的AI和ML模型。

最后，云計算和邊緣計算的發(fā)展也為AI服務器的爆火提供了動力。

云計算使得企業(yè)和組織能夠無需購買和維護昂貴的硬件就能獲得強大的計算能力，而邊緣計算則需要在接近數(shù)據(jù)產(chǎn)生地點的服務器上進行數(shù)據(jù)處理和分析。

AI服務器國內(nèi)市場格局

AI服務器市場在過去的幾年里一直在持續(xù)增長，到現(xiàn)今，在大模型的加持下，AI服務器市場盤子越來越大。

據(jù)北京研精畢智信息咨詢發(fā)布的最新數(shù)據(jù)顯示，2022年全年，全球AI服務器行業(yè)市場出貨量達到85萬臺，同比增長約11%，到2023年中旬，AI服務器市場出貨量接近60萬臺，相比上年同期增長約39%。

未來，隨著自然語言處理和圖像、視頻等AI大模型的發(fā)展，算力需求的持續(xù)增長，預計到今年年底，全球AI服務器市場規(guī)模將超過200億美元。

到2025年，預計市場出貨量將提升至190萬臺左右，2022-2025年期間年平均增長率達41.2%。

就具體產(chǎn)業(yè)鏈來說，AI服務器產(chǎn)業(yè)鏈上游為CPU、GPU、內(nèi)存和硬盤等核心零部件，以及數(shù)據(jù)庫、操作系統(tǒng)和基礎管理軟件等軟件供應；下游為應用市場，包括互聯(lián)網(wǎng)、云計算和數(shù)據(jù)中心服務商等。

目前，主導市場的是一些主要的AI服務器制造商，包括華為、浪潮、聯(lián)想和中科曙光等，這些公司的服務器被廣泛應用于AI和ML的研究和商業(yè)應用。

不過，值得注意的是，浪潮信息于近日發(fā)布了一份營收凈利潤雙雙下滑的半年度業(yè)績預告。

其中，浪潮信息2023年上半年扣非凈利潤同比下滑88%-99%。對此，浪潮信息方面稱，2023年上半年，受全球GPU及相關(guān)專用芯片供應緊張等因素的影響，營業(yè)收入出現(xiàn)下滑。

實際上，有行業(yè)人士分析，在AI服務器大火的背景下，浪潮信息業(yè)績不及預期，深層次原因還是在于傳統(tǒng)服務器行業(yè)整體不景氣，而目前浪潮信息AI服務器實際所占比例并不大。

浪潮信息此前曾表示，總體來看，公司AI服務器的整體業(yè)務占比在上升。AI服務器需求大漲帶來的業(yè)績，或許能在浪潮信息2023年年報才能體現(xiàn)。

不過，根據(jù)IDC發(fā)布的《2022年第四季度中國服務器市場跟蹤報告Prelim》，目前，在整個服務器市場（涵蓋AI服務器和傳統(tǒng)服務器）浪潮份額依舊以28.1%領(lǐng)先，但相比于去年30.8%的份額，還是有所下滑。

其實這也與說明一點，傳統(tǒng)CPU服務器行業(yè)受到AI的影響，市場逐漸萎靡。未來以AI服務器為代表的異構(gòu)服務器或是大勢所趨。

在應用市場，數(shù)據(jù)顯示，全球市場中以Microsoft、Google、Meta和AWS為代表的四家北美云端供應商采購量相對比較高。

2022年末，Microsoft以接近20%的采購量占據(jù)當年首位；Google、Meta和AWS采購量占比排在之后，分別達到17%、15%和14%。

在國內(nèi)，隨著科技廠商入局大模型已經(jīng)大模型創(chuàng)業(yè)的興起，AI算力基礎設施的加快建設，對AI服務器的采購量占比也在相應升高。

2022年年末，字節(jié)跳動的AI服務器采購量大幅度提高，市場占比達到6%。

然而，市場也面臨著一些挑戰(zhàn)。首先，是能源消耗的問題。盡管AI服務器的性能在不斷提高，但其能耗也在增加。這對于環(huán)保和電力供應來說都是一個問題。

其次，AI和ML的快速發(fā)展和變化要求服務器制造商必須持續(xù)投入研發(fā)，以確保他們的產(chǎn)品能夠滿足最新的需求。

關(guān)于未來，國內(nèi)的AI服務器市場有很大的潛力。隨著AI、ML和DL的進一步發(fā)展和應用，預計對AI服務器的需求將繼續(xù)增長。

此外，隨著5G和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，未來在邊緣計算領(lǐng)域?qū)I服務器的需求將會增加。

總的來說，盡管市場面臨著一些挑戰(zhàn)，但AI服務器的快速發(fā)展和廣泛應用表明，這是一個充滿活力和潛力的市場。

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