AI 模型復(fù)雜度快速提升，拉動(dòng)算力需求快速增長(zhǎng)。AI 模型從最早2012 年(AlexNet)問世以來，深度和廣度一直在逐級(jí)擴(kuò)升。作為目前最大的語言模型之一，2020 年發(fā)布的GPT-3 使用了1750 億個(gè)參數(shù)，是其前代的100 多倍，微軟和英偉達(dá)共同開發(fā)的 Megatron-Turing-NLG 模型參數(shù)量則達(dá)5300 億。據(jù)中國(guó)信通院撰寫的《中國(guó)算力發(fā)展指數(shù)白皮書》，過去10 年用于AI 訓(xùn)練模型的計(jì)算資源激增，AI 訓(xùn)練的計(jì)算復(fù)雜度每年猛增10 倍，人工智能計(jì)算已成為主流的計(jì)算形態(tài)，全球智能算力規(guī)模(換算為FP32)將由2021 年232EFlops 快速增長(zhǎng)至2030 年的52.5ZFlops，期間CAGR 超過80%。

TrendForce 預(yù)計(jì)2026 年全球AI 服務(wù)器出貨量約20 萬臺(tái)。TrendForce 表示，在AIGC、自動(dòng)駕駛、AloT、邊緣計(jì)算等新興應(yīng)用帶動(dòng)下，諸多大型云廠商加大AI 相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，預(yù)計(jì)搭載GPGPU(GeneraPurpose GPU)的AI 服務(wù)器2022 年出貨量?jī)H占整體服務(wù)器市場(chǎng)的1%，并有望在2026 年增長(zhǎng)至20 萬臺(tái)，2022-2026 年CAGR 為10.8%。據(jù)TrendForce 統(tǒng)計(jì)，2022 年AI 服務(wù)器采購(gòu)占比以北美四大云廠商為主，微軟、Google、Meta、AWS 合計(jì)貢獻(xiàn)66.2%，國(guó)內(nèi)則以字節(jié)跳動(dòng)投入最為積極，占比6.2%。

不同類型的服務(wù)器成本結(jié)構(gòu)存在差異，芯片成本占比隨服務(wù)器性能提升而升高。

服務(wù)器本質(zhì)是計(jì)算機(jī)，核心硬件包括CPU、以GPU 為代表的加速卡、內(nèi)存、硬盤、網(wǎng)卡、電源、主板等。其中以CPU 和GPU 為代表的算力芯片是服務(wù)器主要成本項(xiàng)，占比隨著服務(wù)器性能的提高而逐漸上升。綜合華經(jīng)情報(bào)網(wǎng)和ARK數(shù)據(jù)，芯片成本在普通服務(wù)器中約占總成本的32%，而用于機(jī)器學(xué)習(xí)的服務(wù)器因通常搭載多卡高性能GPU 導(dǎo)致芯片成本占比迅速提升至83%。

AI 服務(wù)器和普通服務(wù)器之間的區(qū)別在于其硬件配置和使用方式。AI 服務(wù)器用于處理深度學(xué)習(xí)工作負(fù)載的海量數(shù)據(jù)，包括需要大內(nèi)存容量、高帶寬和整體系統(tǒng)內(nèi)緩存一致性的訓(xùn)練和推斷。相較于普通服務(wù)器，AI 服務(wù)器新增多張高性能加速器(絕大部分為GPU)，擁有更高的計(jì)算能力、更快的處理速度和更大的存儲(chǔ)空間，以支持高負(fù)載和復(fù)雜的計(jì)算任務(wù)。

隨著GPU 向A100 向H100 升級(jí)迭代，AI 服務(wù)器有望迎來量?jī)r(jià)齊升。根據(jù)英偉達(dá)官網(wǎng)，相較于前代A100.H100 綜合計(jì)算性能提高6 倍，得益于：1)采用第四代 Tensor Core 和具有 FP8 精度的 Transformer 引擎，持續(xù)優(yōu)化大模型訓(xùn)練和推理表現(xiàn);2)升級(jí)第四代NVLink，提供高達(dá) 900 GB/s 的 GPU 與 GPU之間互連;3)更高的顯存帶寬。我們認(rèn)為，隨著價(jià)格更高的H100 在今年陸續(xù)出貨，AI 服務(wù)器市場(chǎng)將在今年迎來持續(xù)量?jī)r(jià)齊升?；诖耍覀兛春迷谒懔π酒?、服務(wù)器代工、內(nèi)存等關(guān)鍵領(lǐng)域具有卡位優(yōu)勢(shì)、產(chǎn)品競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)的公司，建議關(guān)注：

1.算力芯片

2.服務(wù)器代工

3.存儲(chǔ)：北京君正、兆易創(chuàng)新、瀾起科技等

永芯易小編也提醒大家目前AI大部分公司還在探索階段，如果是投資應(yīng)該注意投資風(fēng)險(xiǎn)。