AI服务器市场发展空间 2023年AI服务器市场份额调查报告

• 黄江 2023年2月20日 来源：新浪 1130 73
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在大数据、云计算、人工智能、元宇宙、数据孪生和物联网等网络技术的应用中，互联网上的数据呈现出几何倍数的增长，这对以CPU为主要计算能力来源的传统服务是巨大的考验。

服务器是计算机的一种，它比普通计算机运行更快、负载更高、价格更贵。服务器在网络中为其它客户机(如PC机、智能手机、ATM等终端甚至是火车系统等大型设备)提供计算或者应用服务。

市场上有越来越多熟悉的AI服务场景，如小爱同学、天猫精灵、小度等。当人类进入人工智能时代时，AI服务器也融入到社会行业的各个方面，ChatGPT是近期市场上最为火爆的概念。

ChatGPT是一种聊天机器人软件: 全名为Chat Generative Pre-Trained Transformer，2022年11月，openAI在推出其基于 GPT-3.5的新型 AI聊天机器人ChatGPT免费预览版，软件只需向ChatGPT提出需求，即可实现文章创作、代码创作、回答问题等功能。

ChatGPT功能强大: ChatGPT目前仍以文字方式互动，而除了通过人类语言交互外，还可以用于相对复杂的语言工作，包括自动文本生成、 自动问答、自动摘要等在内的多种任务。如：在自动文本生成方面，ChatGPT可以根据输入的文本自动生成类似的文本，在自动问答方面， ChatGPT可以根据输入的问题自动生成答案。还具有编写和调试计算机程序的能力。

ChatGPT是最火爆的生成式AI应用，2个月实现月活用户过亿，为史上增速最快消费级应用，远超Tik Tok的9个月与instagram的两年半。

AI服务器市场发展空间

算力硬件是AI的基础。普通服务器是以CPU为计算能力的提供者，采用串行架构，擅长逻辑计算和浮点计算。由于逻辑判断需要大量的分支跳转，使得CPU的结构复杂，计算能力的提高主要靠堆积更多的核心数来实现。

然而，在大数据、云计算、人工智能、元宇宙、数据孪生和物联网等网络技术的应用中，互联网上的数据呈现出几何倍数的增长，这对以CPU为主要计算能力来源的传统服务是巨大的考验。目前，CPU的制程工艺和单个CPU的核心数接近极限，但数据的增加仍在继续，因此有必要提高服务器的数据处理能力。在这种环境下，AI服务器应运而生。

目前市场上的AI服务器普遍采用CPU + GPU，由于GPU和CPU形式不同所以AI服务器采用并行计算模式，善于梳理图形渲染、机器学习等密集数据操作。在GPU上，NVIDIA优势明显，GPU单卡核心数可达近千个，如配置 16 张NVIDIA Tesla V100 Tensor Core 32GB GPUs核心数可超过 10240 个，计算性能高达每秒 2 千万亿次。而且经过近几年市场的发展，也证实了CPU +GPU异构服务器在当前环境下确实有很大的发展空间。

2023人工智能服务器市场份额调查报告

在2022年半年报中，浪潮信息披露，2021 年，人工智能服务器全球市场份额 20.9%，保持全球第一，中国市场份额超过 50%。

近年来，浪潮信息的经营业绩持续增长，2017年至2021年，其实现的归属于上市公司股东的净利润(简称“净利”)年均复合增长率超过40%，2021年的净利润超过20亿元。2022年，净利润预计将继续保持快速增长的好势头。

早在2020年，浪潮信息就公开表示，其在服务器、AI计算、开放计算等新兴应用处于全球领先地位。

公司表示在 AIGC 赛道已从底层计算能力、中间层大模型算法能力和上层行业应用方面进行布局和持续研发投入，将会持续发布 AIGC 的支撑产品。公司在人工智能服务器领域的市占率位居全球 AI 服务器市场第一，在中国市场份额已连续五年保持 50%以上。

浪潮信息还在回复中称，公司2021年发布的源1.0大模型是面向中文的超大规模预训练自然语言模型，模型结构与GPT-3类似，与GPT-3相比参数量增加40%，训练数据集提升10倍，达到了2457亿参数，训练使用了5TB的高质量中文数据。公司一直在推进大模型的行业应用落地，如“AI剧本杀”、“心理咨询AI陪练 ”、“AI反诈”、“金陵诗会”、企业“智能客服大脑”等应用。

根据中研普华研究院《2023-2028年中国服务器行业发展前景及投资风险预测分析报告》显示：

AI服务器应用场景

基于AI服务器的优势，AI服务器广泛应用于深度学习、高性能计算、医疗、搜索引擎、游戏、电子商务、金融、安全等行业。

通过机器视觉、知识地图、深度学习等人工智能技术，模拟医学专家思维、推理诊断，帮助医生定位疾病，协助诊断。

AI服务器是异构服务器，可以根据应用范围采用不同的组合方式，如CPU + GPU、CPU + TPU、CPU + 其他加速卡等。与普通服务器相比，内存、存储、网络没有区别，主要是大数据、云计算、人工智能等方面需要更多的内存，满足各种数据的收集整理。

数据中心产业链最上游为IT硬件和基础设施。IT硬件：分为计算设备(IT)和通信设备(CT)，IT设备主要为服务器，CT 设备包括交换机、路由器等网络设备和光模块，这些构成了算力与网络传输的基础。基础设施：分为电力设备、监控设备、 空调设备和发电机组，主要为IT硬件提供稳定电力供应和适宜的温度环境。 服务器是数据中心的核心硬件。根据中国电子信息产业发展研究院数据显示，中国数据中心硬件设备投资规模中，服务器 占主要比重，其中以X86服务器为主，其次为数据中心存储设备。

我国智能算力规模持续增长。经中国信息通信研究院测算, 2021年我国计算设备算力总规模达到202 Eflops，全球占比约 33%，保持50%以上高速增长，其中智能算力规模达到104Eflpos，增速85%，成为我国算力增长的主要驱动力。(智能 服务器按我国近6年AI服务器算力总量测算)。

GPU：AI算力的“心脏”，行业景气向上

AI芯片是AI算力的“心脏”。伴随数据海量增长，算法模型趋向复杂，处理对象异构，计算性能要求高，AI 芯片在人工智能 的算法和应用上做针对性设计，可高效处理人工智能应用中日渐多样繁杂的计算任务。在人工智能不断扩大渗透的数字时代， 芯片多元化展现出广阔的应用前景，通过不断演进的架构，为下一代计算提供源源不断的动力。 AI芯片主要包括图形处理器(GPU)、现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、神经拟态芯片(NPU)等。人工 智能深度学习需要异常强大的并行处理能力，芯片厂商正在通过不断研发和升级新的芯片产品来应对挑战。

GPU比CPU更擅长并行计算: CPU是以低延迟为导向的计算单元，而GPU是以吞吐量为导向的计算单元，转为执行多任务并行。由于微架构的不同导致 CPU绝大部分晶体管用于构建控制电路和缓存，只有小部分晶体管用来完成运算工作，GPU则是流处理器和显存控制用于绝大部分晶体管，从而拥有 更强大的并行计算能力和浮点计算能力。 AI服务器作为超算芯片载体彰显其重要性: 与通用服务器采用串行架构、以CPU为算力提供者不同的是，AI服务器采取异构架构，如CPU+GPU、 CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等不同的组合方式，目前广泛使用的是CPU+GPU 。与通用服务器相比，AI服务器拥有更出色的高性能计算能力，未 来，随着算力的持续增长，自然语言处理和图像、视频等AI模型的深入发展，AI服务器将被更广泛使用。

《2023-2028年中国服务器行业发展前景及投资风险预测分析报告》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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