國內AI算力需求將保持增長勢頭 2023年AI服務器出貨量前景

• 黃江 2023年11月14日 來源：新浪 392 19
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AI產業鏈通常由上游的數據和算力層、中游算法層和下游應用層構成。近期，市場更為關注上游產業鏈，尤其是算力板塊。AI硬件涌現出很多新的投資機會，AI軟件應用的背后靠硬件的算力支撐。

AI服務器是一種能夠提供人工智能(AI)的數據服務器。它既可以用來支持本地應用程序和網頁，也可以為云和本地服務器提供復雜的AI模型和服務。AI服務器有助于為各種實時AI應用提供實時計算服務。AI服務器主要有兩種架構，一種是混合架構，可以將數據存儲在本地，另一種是基于云平臺的架構，使用遠程存儲技術和混合云存儲(一種聯合本地存儲和云存儲的技術)進行數據存儲。

2023年AI服務器出貨量有望年增38.4%

AI產業鏈通常由上游的數據和算力層、中游算法層和下游應用層構成。近期，市場更為關注上游產業鏈，尤其是算力板塊。AI硬件涌現出很多新的投資機會，AI軟件應用的背后靠硬件的算力支撐。

在ChatGPT持續催化下，國內AI算力需求將保持增長勢頭，算力服務器廠商有望受益。據估算，ChatGPT的總算力需要7個至8個投資規模30億元、算力500P的數據中心支撐運行。在數字經濟時代，全球數據總量和算力規模將呈現高速增長態勢。

擁有“電子產品之母”之稱的印制電路板(PCB)是服務器的重要組成部件。隨著當下人工智能(AI)行業高速發展，令應用在AI服務器上的高價值量PCB產品市場需求大幅提升。

隨著AI服務器與AI芯片需求同步看漲，預計2023年AI服務器(包含搭載GPU、FPGA、ASIC等主芯片)出貨量將接近120萬臺，年增38.4%，占整體服務器出貨量近9%，至2026年占比將進一步提升至15%，該機構同步上修2022-2026年AI服務器出貨量年復合增長率至22%，而AI芯片2023年出貨量預計將增長46%。

該機構表示，英偉達GPU已成為AI服務器所搭載芯片的主流，市占率約60-70%，其次為云計算廠商自主研發的ASIC芯片，市占率逾20%。

根據中研普華研究院《2023-2028年中國AI服務器行業發展分析與投資前景預測報告》顯示：

相比通用服務器,AI服務器使用多張加速卡,其PCB采用高多層HDI結構,價值量較高,而且主板層數也遠高于通用服務器,AI服務器PCB價值量是普通服務器的價值量的5-6倍。

英偉達創始人兼CEO黃仁勛在NVIDIA Computex2023演講中宣布，生成式AI引擎NVIDIA DGXGH200現已投入量產。從演示中可以觀察到新發GH200服務器架構相對DGXH100有較大變化。GH200相對DGXH100的PCB變化，減少的是1張UBB和1張CPU母板，增加的是3張NVLink模組板，同時加速卡性能大幅度提升，PCB單機價值量應當有所增加，由此可見AI升級將持續帶動PCB板塊價值增值。

2023年AI服務器產業鏈需求前景

PCB承擔服務器芯片基座、數據傳輸和連接各部件功能。AI服務器中由于芯片升級，PCB需針對性的升級改革，以處理更多的信號、減少信號干擾、增加散熱以及電源管理等能力，在材料和工藝上都需進一步優化。相比通用服務器，AI服務器使用多張加速卡，其PCB采用高多層HDI結構，價值量較高，而且主板層數也遠高于通用服務器，AI服務器PCB價值量是普通服務器的價值量的5-6倍。根據Prismark數據，2021年全球服務器領域PCB市場規模為78.04億美元，預計2026年達到132.94億美元，復合增長率為11.2%。服務器PCB單機價值量有望由2021年的576美元上升到2026年的705美元。隨著AI大模型和應用的落地，市場對AI服務器的需求日益增加，市場擴容在即。

AI服務器出貨量增加，相關的芯片、存儲器、零部件供應商有望直接受益。

對于服務器芯片，TrendForce預計AI服務器芯片2023年出貨量將增長46%。英偉達GPU為AI服務器市場搭載的主流芯片，市占率約60%-70%，其次為云端業者自研的AISC芯片，市占率超過20%。

AI服務器將刺激ServerDRAM、SSD與HBM需要同步升級。該機構更看好HBM(高帶寬存儲器)的增長空間，表示隨著高端GPU如英偉達A100、H100，AMDMI200、MI300，以及谷歌自研TPU等需求皆逐步提升，預估2023年HBM(高帶寬存儲器)需求量將年增58%，2024年有望再增長約30%。

TrendForce稱，在今年將有更多客戶導入HBM3的前期下，SK海力士作為目前唯一一批新世代HBM3產品的供應商，其整體HBM市場占有率率可望借此提升至53%，而三星、美光則預測陸在今年底至明年初產量，HBM市占率分別為38%及9%。

隨著國內外巨頭先后投入大模型軍備競賽，以及大模型參數量快速增長、從單模態向多模態升級等發展趨勢，疊加垂直行業大模型不斷豐富、下游應用層出不窮、用戶規模不斷攀升，AI算力的需求有望持續增長。

大模型不斷涌現及性能升級，驅動AI算力景氣高位向上AI時代算力需求激增。根據OpenAI的測算數據，2012年以來最大的AI訓練運行所使用的算力呈指數增長，每3-4個月增長一倍。2012-2018年，AI訓練運行所使用的算力已增長超30萬倍(相比之下摩爾定律僅增長7倍)。另據OpenAI于2020年的數據，訓練一次1746億參數的GPT-3模型需要的算力約為3640PFlop/s-day(假如每秒計算一千萬億次，需要計算3640天)。未來伴隨國內外巨頭先后加碼大模型領域投入，以及各家大模型參數量快速增長、從單模態向多模態升級等發展趨勢，以及用戶規模的不斷攀升，AI算力需求有望持續高景氣。

2022年我國算力總規模達到180EFLOPS，存力總規模超過1000EB，國家樞紐節點間的網絡單向時延降低到20毫秒以內，算力核心產業規模達到1.8萬億元。4月19日上海市經濟和信息化委員會發布《上海市推進算力資源統一調度指導意見》。明確到2023年底，接入并調度4個以上算力基礎設施，可調度智能算力達到1，000PFLOPS(FP16)以上;到2025年實現跨地域算力智能調度，通過高效算力調度，推動算力供需均衡，帶動產業發展作用顯著增強。上海市數據中心算力超過18，000PFLOPS(FP32);新建數據中心綠色算力占比超過10%;集聚區新建大型數據中心綜合PUE降至1.25以內，綠色低碳等級達到4A級以上。

從產業格局來看，目前全球科技巨頭均在加速算力側的布局，軟件廠商開始自研芯片，而硬件廠商則在搭建算力平臺。一方面，包括微軟、亞馬遜、谷歌和Facebook等軟件及互聯網巨頭均在加大自研AI芯片的投入，同樣國內頭部互聯網廠商阿里、騰訊、百度等也均披露了AI芯片的自研計劃，而另一方面，以英特爾為代表的芯片廠商則開始搭建算力平臺，發力軟件和云服務。在今年GTC(英偉達開發者大會)上，英偉達正式推出了AI云服務DGX Cloud，使企業能夠即時接入用于訓練生成式AI等開創性應用的高級模型所需的基礎設施和軟件，DGX Cloud可提供NVIDIA DGX? AI超級計算專用集群，并配以NVIDIA AI軟件。DGX Cloud能夠讓每個企業都可以通過的網絡瀏覽器來訪問NVIDIA的AI超級計算機，免除了購置、部署和管理本地基礎設施的復雜性。DGX Cloud每月最低的訂閱價格為3.7萬美元。

算力資源作為數字經濟發展的重要底座，數字化新事物、新業態、新模式推動應用場景向多元化發展，算力規模的不斷擴大帶動算力需求持續攀升。據工信部數據披露，2022年全國在用數據中心機架總規模超過650萬標準機架;近5年，算力總規模年均增速超過25%。當算力在千行百業落地應用時，不同精度的算力需要“適配”多樣化的應用場景。特別是隨著人工智能技術的高速發展，算力結構隨之演化，對智能算力的需求與日俱增。政策層面看，我國高度重視AI產業發展，智能算力發展的基礎逐漸夯實。2022年2月，四部委再次聯合印發通知，同意在8地啟動建設國家算力樞紐節點，并規劃10個國家數據中心集群。至此，全國一體化數據中心體系完成總體布局設計，隨著“東數西算”工程全面實施，智算中心建設也進入了加快發展的新階段。數據中心作為數據樞紐和應用載體，是人工智能發展的基礎，長期來看數據中心需求有望恢復。預計2024年IDC市場規模達6123億元，2022-2024年復合增速達15.9%，數據中心將進入新一輪上升期。

《2023-2028年中國AI服務器行業發展分析與投資前景預測報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業的供需狀況、發展現狀、行業發展變化等進行了分析，重點分析了行業的發展現狀、如何面對行業的發展挑戰、行業的發展建議、行業競爭力，以及行業的投資分析和趨勢預測等等。報告還綜合了行業的整體發展動態，對行業在產品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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  2023-2028年中國AI服務器行業發展分析與投資前景預測報告

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