2023年AI服务器市场需求现状与规模预测

• 黄江 2023年4月4日 来源：新浪 516 28
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数据显示，自2012年至2018年，用于训练AI所需要的算力大约每隔3-4个月翻倍，整体呈现指数级上涨(摩尔定律仅仅是18个月翻一倍)。从2012年到2018年，训练AI所耗费的算力增长了30万倍，而摩尔定律在相同时间只有7倍的增长。AI服务器需求大爆发，将拉动上游包括AI芯片、存

AI芯片也被称为AI加速器或计算卡，即专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务的模块(其他非计算任务仍由CPU负责)。当前，AI芯片主要分为 GPU 、FPGA 、ASIC。

2023年AI服务器市场需求

随着人工智能走火，国内很多企业准备训练AI，近期华为昇腾AI服务器、兆瀚RA5900-A系列AI训练服务器等询单量及预定量有爆发式增长。

AI训练所需算力指数增长，增长速度超越硬件的摩尔定律。数据显示，自2012年至2018年，用于训练AI所需要的算力大约每隔3-4个月翻倍，整体呈现指数级上涨(摩尔定律仅仅是18个月翻一倍)。从2012年到2018年，训练AI所耗费的算力增长了30万倍，而摩尔定律在相同时间只有7倍的增长。AI服务器需求大爆发，将拉动上游包括AI芯片、存储和液冷等方面的需求。

根据《冷板式液冷服务器可靠性白皮书》，2022年英特尔第四代服务器处理器单CPU功耗已突破350瓦，英伟达单GPU芯片功耗突破700瓦，AI集群算力密度普遍达到50kW/柜。

芯片工作温度会显著影响性能，算力密度的增加使芯片的热流密度显著升高，使芯片温度升高。传统芯片中，用于冷却的体积占98%，只有2%用于计算运行，但是依然很难解决现在存在的散热问题，随着芯片性能的持续快速提升，散热问题将愈加突出。

AI服务器芯片级液冷市场空间

测算AI服务器芯片级液冷市场空间认为，需求可达百亿级，其匡算出2025年全球、中国AI服务器液冷市场规模分别为223亿-333亿元、72亿-108亿元;通用服务器方面，匡算出2027年通用市场液冷规模，全球保守规模为269亿-361亿元/全球乐观规模为702亿-941亿元，国内保守规模为78亿-104亿元/国内乐观规模为203亿-272亿元。

另外，2021年国家发改委提出全国新建大型、超大型数据中心平均PUE降到1.3以下，国家枢纽节点进一步降到1.25以下。在国家“东数西算”工程背景下，赛迪顾问预测，中国液冷数据中心基础设施市场规模预计由2019年的64.7亿元增至2025年的245.3亿元。由于浸没式液冷具备制冷效率更高等特点，预计占比由2019年的18%升至2025年的41%。

算力基础设施建设引领产业新方向

近年来，算力技术正逐渐渗透于生活的方方面面，各类融合应用竞相涌现。算力基础设施建设更是作为释放数据优势、推动数字经济创新发展的重要“底座”，成为推动各地数字经济发展、发挥投资拉动作用的热点领域。

根据中研普华研究院《2022-2027年中国AI芯片行业发展前景及投资风险预测报告》显示：

算力已是数字经济时代的重要生产力。国务院发布的《“十四五”数字经济发展规划》强调，以数据要素为核心引擎推动数字经济深化发展。加快算力基础设施建设则为数据要素不断注入新动能，从而加快数字产业化和产业数字化进程，催生新技术、新产业、新业态、新模式，支撑经济高质量发展。

在Uweb校长、中国移动通信联合会元宇宙产业委执行主任于佳宁看来，一方面，算力是数字经济中所有应用和服务的基础和支撑，可加速电子信息制造业等信息技术产业创新发展;另一方面，算力的提升也可以使企业和组织能够更快、更有效地处理和分析数据，从而提高生产力、降低成本、提高客户满意度，进而助推传统产业数字化转型升级，带来延伸性效益。

近年来，得益于全国一体化算力网络国家枢纽节点的部署和“东数西算”工程的推进，我国算力基础设施建设保持快速发展，供给水平大幅提升，创新成果不断涌现，发展环境持续优化。

据国际数据公司IDC与浪潮信息联合发布的《2022-2023中国人工智能计算力发展评估报告》显示，相较于2020年我国135EFLOPS的算力总规模，2022年我国智能算力规模近乎翻倍，达到268EFLOPS，超过通用算力规模;预计未来5年我国智能算力规模的年复合增长率将达52.3%。

智能算力基础设施建设加快

2月13日，北京昇腾人工智能计算中心与首批47家企业和科研单位签约，并将落户中关村(京西)人工智能科技园。该智能计算中心将聚焦人工智能产业细分领域，为企业和科研单位等提供算力服务，预计首批签约企业和科研单位算力使用规模超过248PFLOPS(每秒24.8亿亿次浮点运算能力)。

据介绍，未来北京昇腾人工智能计算中心还将持续扩容，短期算力规模将达到500PFLOPS，远期达到1000PFLOPS，力争成为北方智能算力枢纽中心，并充分利用普惠AI算力，推动北京人工智能产业汇聚。

智算中心是提供人工智能应用所需算力服务、数据服务和算法服务的公共算力新型基础设施。记者注意到，近段时间，不少地方加快智算中心建设应用。

1月28日，在浙江湖州，吉利星睿智算中心正式上线，将为汽车企业提供“云、数、智”一体化超级云计算平台。1月10日，宁波首个人工智能超算中心(一期)正式上线运营，进一步满足当地产业、科研、社会治理等各领域的算力需求。此外，成都智算中心近期集中签约多个项目，聚焦智慧医疗、智慧办公等应用场景。

基础设施支撑能力不断增强，也进一步促进人工智能产业聚集和创新发展。以北京为例，根据北京市经济和信息化局2月13日发布的《2022年北京人工智能产业发展白皮书》，北京已经形成了全栈式的人工智能产业链，截至2022年10月，北京拥有人工智能核心企业1048家，占我国人工智能核心企业总量的29%;在专利授权数量全球排名前100的机构中，北京总部机构30家。

多地出台产业发展支持举措

智算基础设施建设提速的同时，不少地方也纷纷出台人工智能相关产业发展规划，明确未来2至3年的发展目标，积极打造人工智能发展高地。

近日发布的《南京市加快发展新一代人工智能产业行动计划》提出，到2025年，南京人工智能总体发展水平走在全国前列，建成国家人工智能创新应用先导标杆城市，人工智能核心产业收入超过500亿元，高标准打造5个人工智能产业园区。

广东在其日前发布的新一代人工智能创新发展行动计划中提出，到2025年，将广东打造成为全球新一代人工智能创新发展战略高地。成都提出，到2025年，人工智能技术创新能力和产业竞争力显著提升，全市人工智能产业产值突破1500亿元，百亿级产业集群数量达到5个以上，打造创新活跃、能级领先、生态完备、应用广泛的全国人工智能产业发展高地。

产业发展壮大离不开创新能力的持续提升。例如，今年北京将引导企业、高校、科研院所、新型研发机构、开源社区等，围绕人工智能关键核心技术创新协同攻关，支持头部企业打造对标ChatGPT的大模型，构建开源框架和通用大模型的应用生态，形成人工智能产业发展新突破;成都计划以国家新一代人工智能创新发展试验区建设为重点，将增强原创能力作为着力点，推动人工智能算法、算力、数据三大要素融合，形成产业创新发展的核心优势。

与此同时，从聚焦制造、能源、文旅、消费等重点场景深挖人工智能应用潜力，到推动大中小微企业协同发展，再到支持人工智能相关企业上市融资、加大社会资本投入……围绕拓展场景、培育企业、资金支持等方面，地方系列举措进一步落实落细。

《2022-2027年中国AI芯片行业发展前景及投资风险预测报告》由中研普华研究院撰写，本报告对该行业的供需状况、发展现状、行业发展变化等进行了分析，重点分析了行业的发展现状、如何面对行业的发展挑战、行业的发展建议、行业竞争力，以及行业的投资分析和趋势预测等等。报告还综合了行业的整体发展动态，对行业在产品方面提供了参考建议和具体解决办法。

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