AI行業(yè)跟蹤報告之十一：服務器AIGC拉動算力需求AI服務器加速成長-20230416-光大證券-24正式版

2023年4月16日行業(yè)研究服務器：AIGC拉動算力需求，AI服務器加速成長——AI行業(yè)跟蹤報告之十一電子行業(yè)買入（維持）AIGC高速拉動算力需求，算力基礎(chǔ)設(shè)施迎新周期。受益于AI等相關(guān)新興領(lǐng)域的應用以及“東數(shù)西算”政策下云計算、超算中心的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)計算、存儲需求呈幾何級增長，據(jù)IDC，2026年我國智能算力規(guī)模將達1271.4EFLOPS，21-26年復合增長率預計達作者52.3%，而算力激增下，服務器等算力基礎(chǔ)設(shè)施成為剛需。據(jù)我們測算，AI訓練服務器分析師：劉凱執(zhí)業(yè)證書編號：S0930517100002方面，單個大語言模型訓練驅(qū)動AI訓練服務器需求約2億美元。AI推理服務器方面，單個AI應用如ChatGPT在初期便可帶動推理服務器需求約45億美元ailiu@競爭格局多強并立，云巨頭加大AI服務器采購。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2021年全球AI服務器市場規(guī)模156億美元，預計到2025年全球AI服務器市場將達到318億美元，21-25CAGR分析師：蔡微未執(zhí)業(yè)證書編號：S0930522040001為19.5%；中國方面，預計2025年中國AI服務器市場規(guī)模將達到702億元，21-25CAGaiweiwei@為19.0%。中國服務器市場營收市場份額上看，據(jù)IDC，浪潮、新華三、超聚變、寧暢、中興位居2022年中國服務器市場前五，市場份額占比分別為28.1%/17.2%/10.1%/6.2%/5.3%，同比變動-2.7pct/-0.3pct/+6.9pct/0pct/+2.2pct。海外云巨頭如Microsoft、Google、Meta、AWS，以及國內(nèi)字節(jié)跳動、騰訊、阿里巴巴、百度等云巨頭均加大AI服務器采購。行業(yè)與滬深300指數(shù)對比圖17%9%英偉達VS華為：英偉達GPU全球領(lǐng)先，華為打造“鯤鵬+昇騰”雙引擎戰(zhàn)略布局。英偉達為全球GPU龍頭，領(lǐng)先開拓AI市場，助力服務器核心算力硬件性能提升，從2012年的K20X到2020年的A100，GPU的推理性能提高了317倍，遠超摩爾定律的發(fā)展速度，公司發(fā)布的新一代服務器GPU產(chǎn)品H100，其在大語言模型的推理速度達到A100的30倍，高性能計算性能相比A100提升7倍，性價比是A100的2倍。英偉達服務器產(chǎn)業(yè)在AI領(lǐng)域的布局領(lǐng)航全球，AIGC拉動算力背景下，其GPU產(chǎn)品有望迎量價齊升。華為方面，擴展服務器產(chǎn)業(yè)多年，打造“鯤鵬+昇騰”雙引擎戰(zhàn)略布局，華為創(chuàng)新處理器架構(gòu)“達芬奇”以匹配算力的增速，推出全場景處理器族，其中面向通用計算的鯤鵬系列與面向AI計算的昇騰系列主要應用于服務器產(chǎn)品，已服務政府、金融等領(lǐng)域。0%-8%-17%04/2207/2210/2201/23電子行業(yè)滬深300資料來源：Wind相關(guān)研報服務器發(fā)展未來展望：1）超算中心建設(shè)加速，服務器需求進一步提升：據(jù)華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，我國超算云服務市場將繼續(xù)高增長態(tài)勢，市場規(guī)模有望于2025年達到111.9億全球資本開支2024年開啟復蘇周期，關(guān)注制造設(shè)備材料投資機會——半導體行業(yè)新周期系列人民幣，2021-2025年CAGR為52.4%，單臺超算中心超級計算機算力可敵200多萬臺報告之一（2023-04-09）存儲：23H2板塊有望迎來拐點——半導體新周普通計算機，有望推動高端服務器市場提升。2）云邊協(xié)同發(fā)展，增添服務器需求：邊緣計算適用于局部性、實時和短周期的數(shù)據(jù)處理與分析，與云計算互補，據(jù)IDC，2021-2026年中國邊緣計算服務器整體市場規(guī)模年復合增長率將達到23.1%。3）IGC推動GPU服期系列報告之一（2023-04-09）美光審查有望加速存儲國產(chǎn)替代，半導體設(shè)備國產(chǎn)化持續(xù)推進——光大證券通信電子行業(yè)周觀點務器市場持續(xù)擴張：GPU服務器的出現(xiàn)突破了傳統(tǒng)服務器的效率瓶頸，其具有實時高速第58期（20230401）（2023-04-03）的并行計算和浮點計算能力，適用于3D圖形應用程序、視頻解碼、深度學習、科學計算等應用場景，逐漸在人工智能方面取代CPU服務器。4）服務器品牌與白牌之爭白熱化，促進服務器市場優(yōu)勝劣汰。5）提升芯片配置或成服務器廠商制勝關(guān)鍵。投資建議：建議關(guān)注1）模型/算法/數(shù)據(jù)方面如三六零等；2）上游算力：云端算力如寒武紀等；邊緣算力如翱捷科技、晶晨股份；服務器方面如工業(yè)富聯(lián)、浪潮信息、中科曙光、神州數(shù)碼；3）下游應用層面如視頻視覺的?？低?、大華股份、螢石網(wǎng)絡；智能音箱如國光電器、漫步者等；機頂盒如創(chuàng)維數(shù)字等。風險提示：宏觀經(jīng)濟風險、AIGC發(fā)展不及預期風險、市場需求及上游供應不足風險敬請參閱最后一頁特別聲明-1-證券研究報告每日免費獲取報告1、每日微信群內(nèi)分享7+最新重磅報告；2、每日分享當日華爾街日報、金融時報；3、每周分享經(jīng)濟學人4、行研報告均為公開版，權(quán)利歸原作者所有，起點財經(jīng)僅分發(fā)做內(nèi)部學習。掃一掃二維碼關(guān)注公號回復：研究報告加入“起點財經(jīng)”微信群。。目

錄1、

AIGC高速拉動算力需求，算力基礎(chǔ)設(shè)施迎新周期.............................................................42、

競爭格局多強并立，云巨頭加大

AI服務器采購

.................................................................53、

英偉達

VS華為：英偉達

GPU全球領(lǐng)先，華為打造“鯤鵬+昇騰”雙引擎戰(zhàn)略布局..............73.1、3.2、英偉達：全球GPU龍頭，產(chǎn)品需求量價齊升...................................................................................7華為：服務器產(chǎn)業(yè)深耕多年，打造“鯤鵬+昇騰”雙引擎戰(zhàn)略布局

....................................................94、

未來展望：技術(shù)迭代催生新增長點，品牌與白牌之爭趨白熱化.........................................114.1、4.2、4.3、4.4、4.5、超算中心建設(shè)加速，服務器需求進一步提升...................................................................................11云邊協(xié)同發(fā)展，增添服務器需求動能..............................................................................................13AIGC推動GPU服務器市場持續(xù)擴張.............................................................................................16服務器品牌與白牌之爭白熱化，促進服務器市場優(yōu)勝劣汰.............................................................17提升芯片配置或成服務器廠商制勝關(guān)鍵..........................................................................................175、

投資建議

........................................................................................................................206、

風險提示

........................................................................................................................23敬請參閱最后一頁特別聲明-2-證券研究報告圖目錄圖1：中國智能算力規(guī)模（EFLOPS）...................................................................................................................4圖2：英偉達H100/A100對比...............................................................................................................................4圖3：全球服務器與中國出貨量及增速

.................................................................................................................6圖4：全球與中國服務器市場規(guī)模及增速（單位：億美元，%）..........................................................................6圖5：2022年中國服務器市場份額（按營收）

....................................................................................................6圖6：2022年AI服務器采購量占比.....................................................................................................................7圖7：英偉達單片GPU推理性能

..........................................................................................................................8圖8：2022年A100及未來H100各領(lǐng)域應用數(shù)量統(tǒng)計.........................................................................................8圖9：2021H1中國服務器廠商市場份額（按銷售額）........................................................................................10圖10：2021年全球服務器廠商收入(單位：百萬美元)........................................................................................10圖11：2016-2025年中國超算服務市場規(guī)模統(tǒng)計及預測

.....................................................................................12圖12：2016-2025年中國超算云服務市場規(guī)模及預測.........................................................................................12圖13：云邊協(xié)同示意圖.......................................................................................................................................14圖14：AzureIoTEdge示意圖

.............................................................................................................................14圖15：華為智能邊緣平臺

...................................................................................................................................14圖16：AWSGreengrassGroup.............................................................................................................................15圖17：谷歌CloudIoTCore概覽.........................................................................................................................15圖18：典型邊緣服務器樣例................................................................................................................................16圖19：典型邊緣網(wǎng)關(guān)樣例

...................................................................................................................................16圖20：典型智能邊緣一體機樣例

........................................................................................................................16圖21：ECII邊緣服務器生態(tài)全景圖...................................................................................................................16表目錄表1：AI推理服務器需求測算...............................................................................................................................5表2：英偉達主要芯片產(chǎn)品

...................................................................................................................................8表3：英偉達AI服務器主要產(chǎn)品對比...................................................................................................................9表4：華為服務器產(chǎn)品.........................................................................................................................................10表5：部分超算中心示例.....................................................................................................................................12表6：數(shù)據(jù)中心與超算中心對比

..........................................................................................................................13表7：主要服務器芯片架構(gòu)及國內(nèi)研發(fā)狀況........................................................................................................18表8：主要服務器芯片研發(fā)企業(yè)狀況...................................................................................................................19表9：服務器產(chǎn)業(yè)鏈標的梳理..............................................................................................................................20敬請參閱最后一頁特別聲明-3-證券研究報告1、

AIGC高速拉動算力需求，算力基礎(chǔ)設(shè)施迎新周期算力需求激增，推動算力基礎(chǔ)設(shè)施迎增長新周期。受益于

AI等相關(guān)新興領(lǐng)域的應用以及“東數(shù)西算”政策下云計算、超算中心的蓬勃發(fā)展，數(shù)據(jù)計算、存儲需求呈幾何級增長，算力需求持續(xù)釋放帶動算力基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)業(yè)迎來增長新周期。據(jù)IDC，AI的應用與普及促使

2022年我國智能算力規(guī)模近乎翻倍，達到268EFLOPS，超過通用算力規(guī)模，2026年我國智能算力規(guī)模將達

1271.4EFLOPS，21-26年復合增長率預計達

52.3%；硬件占

AI支出比重

49.8%，其中最大投資是服務器，占

AI硬件支出比重

84%以上，AI將成為未來服務器市場新一輪快速增長的主要推動力。圖

1：中國智能算力規(guī)模（EFLOPS）資料來源：IDC，光大證券研究所，IDC預測AI訓練服務器方面，單個大語言模型訓練驅(qū)動

AI訓練服務器市場約

2億美元需求。據(jù)英偉達測算，要完成一次

10000億參數(shù)大語言模型的訓練，使用

4096顆

A100GPU約需

4周時間，使用

4096顆

H100GPU約需

1周時間。按每臺服務器配備

8顆

H100GPU計算，則完成一次萬億參數(shù)的大語言模型訓練需約

500臺服務器，配備

8個

H100GPU的服務器價格約為

40萬美元，則單個大語言模型訓練驅(qū)動

AI訓練服務器約

2億美元需求。圖

2：英偉達

H100/A100對比資料來源：英偉達官網(wǎng)，光大證券研究所敬請參閱最后一頁特別聲明-4-證券研究報告AI推理服務器方面，單個

AI應用如

ChatGPT在初期便可帶動推理服務器需求達

45億美元。據(jù)

Similarweb數(shù)據(jù)，ChatGPT官網(wǎng)在

2023年

1月

27日-2月

3日一周內(nèi)吸引的每日訪客數(shù)量高達

2500萬，假設(shè)平均針對

50字的提問生成

400字的響應（即

450字，對應

600token），根

據(jù)

OneFlow的數(shù)據(jù)和《ScalingLawsforNeuralLanguageModels》，在推理過程中每個

token的計算成本約為

2NFlops，其中

N為模型參數(shù)數(shù)量，則在

ChatGPT4一萬億參數(shù)中每個

token需算力

2萬億

Flops，且據(jù)

Chowdhery等測算

GPT-3訓練期間

FLOPS利用率為21.3%，

則

可

得

每

人

每

次

提

問

需

算

力

5.6PetaFlops（

2萬

億

Flops*600token/21.3%）。假設(shè)每日

2500萬人訪問量，每人提問

10次，且一天內(nèi)平均分攤，則每秒算力需求約

16302PetaFlops，假定訪問峰值是一天均值的

5倍，則每秒算力需求約

81508PetaFlops。目前

AI推理所使用的主流

GPU是英偉達T4，一塊英偉達

T4GPU可提供的混合精度算力為

65TFlops，則需約

125萬個T4GPU方可滿足單日對

ChatGPT的訪問，對應

15.67萬臺

8*T4的服務器，一臺

8*T4服務器的價格約

29000美元，則僅單個如

ChatGPT的

AI應用在初期便帶來推理服務器需求約

45億美元。表

1：AI推理服務器需求測算參數(shù)結(jié)果20000600單位億

FLOPSTOKEN1個

TOKEN算力需求每人每次提問

50字每人每次使用的實際算力需求（考慮利用率前）FLOPS利用率1200000021.3億

FLOPS%每人每次使用的總算力需求（考慮利用率后）訪問人數(shù)5.6PetaFlops人/日2500000010提問次數(shù)次/日每天算力需求140845070416302PetaFlopsPetaFlops假設(shè)一天內(nèi)平均分攤，則每秒算力需求考慮峰值，假定訪問峰值是一天均值的

5倍，則每81508PetaFlops秒算力需求單個

T4GPU可提供算力需要推理服務器臺數(shù)（8GPU）售價0.065PetaFlops臺1567452.9萬美元億美元45H100推理服務器市場資料來源：光大證券研究所測算2、

競爭格局多強并立，云巨頭加大

AI服務器采購海內(nèi)外服務器市場持續(xù)增長，國內(nèi)市場一超多強。全球方面，根據(jù)

IDC數(shù)據(jù)，2022年全球服務器出貨量突破

1,516萬臺，同比增長

12%，產(chǎn)值達

1,215.8億美元，預計未來四年內(nèi)仍保持增長，2026年全球服務器出貨量達

1885.1萬臺，2022-2026年全球服務器出貨量

CAGR為

5.59%，產(chǎn)值有望達到

1664.95億美元，2022-2026產(chǎn)值

CAGR為

8.18%。中國方面，據(jù)智研咨詢數(shù)據(jù)，2022年中國服務器出貨量為

434.1萬臺，同比增長

5.36%。據(jù)

IDC，2022年中國服務器市場規(guī)模為

273.4億美元（1888.37億人民幣），同比增長

9.1%。據(jù)中商情報網(wǎng)預測，2023年中國服務器出貨量有望達到

449萬臺，同比增長

3.43%；中敬請參閱最后一頁特別聲明-5-證券研究報告國服務器市場規(guī)模有望達到

308億美元，同比增長

12.66%。從市場份額（按營業(yè)收入統(tǒng)計）上看，據(jù)

IDC，浪潮、新華三、超聚變、寧暢、中興位居

2022年中國服務器市場前五，市場份額占比分別為

28.1%/17.2%/10.1%/6.2%/5.3%，同比變動-2.7pct/-0.3pct/+6.9pct/0pct/+2.2pct。圖

3：全球服務器與中國出貨量及增速圖

4：全球與中國服務器市場規(guī)模及增速（單位：億美元，%）資料來源：IDC，中商情報網(wǎng)，光大證券研究所，IDC與中商情報網(wǎng)預測資料來源：IDC，華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院，中商情報網(wǎng)，光大證券研究所整理，中商情報網(wǎng)預測圖

5：2022年中國服務器市場份額（按營收）資料來源：IDC，光大證券研究所AI服務器有望迎高速增長，海內(nèi)外云巨頭加大

AI服務器采購。ChatGPT、文心一言等

AIGC大模型帶來計算資源需求井噴，催生

AI服務器需求增長，疊加配置升級帶動單臺

AI服務器價值較通用型成倍增長，量價齊升。據(jù)

TrendForce預測，2023年全球

AI服務器出貨量同比增速可達

8%，2022~2026年復合增長率將達

10.8%。據(jù)

IDC數(shù)據(jù)，2021年全球

AI服務器市場規(guī)模

156億美元，預計到

2025年全球

AI服務器市場將達到

318億美元，21-25CAGR為

19.5%；2021年中國

AI服務器市場規(guī)模達

350億元，預計

2025年中國

AI服務器市場規(guī)模將達到702億元，21-25CAGR為19.0%。從AI服務器的采購量來看，據(jù)TrendForce統(tǒng)計，2022年

AI服務器采購量中，北美四大云端供應商

Microsoft、Google、Meta、AWS合計占比約

66%，而中國近年來

AI建設(shè)浪潮持續(xù)升溫，字節(jié)跳動年采購占比達

6.2%，騰訊、阿里巴巴、百度緊接其后，分別約為

2.3%、1.5%與

1.5%。海外云巨頭對

AI服務器的需求更大，但隨著國內(nèi)

AI大模型的開發(fā)及應用拉動更多

AI服務器需求，中國

AI服務器市場空間有望進一步提升。敬請參閱最后一頁特別聲明-6-證券研究報告圖6：2022年AI服務器采購量占比資料來源：TrendForce，光大證券研究所3、英偉達VS華為：英偉達GPU全球領(lǐng)先，華為打造“鯤鵬+昇騰”雙引擎戰(zhàn)略布局3.1、英偉達：全球GPU龍頭，產(chǎn)品需求量價齊升全球GPU龍頭開拓AI市場，助力服務器核心算力硬件性能提升。英偉達作為一家以GPU為主營業(yè)務的半導體設(shè)計公司，在AI行業(yè)發(fā)展初期就前瞻布局。2022年公司數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品營業(yè)收入150.05億美元，同比增長41.38%，2020-2022CAGR高達49.70%，增勢迅猛。2023年3月22日，公司發(fā)布針對AI基礎(chǔ)架構(gòu)的最新AI服務器系統(tǒng)NVIDIADGXH100以及NVLINK架構(gòu)，為AI訓練與推理提供高速算力。ChatGPT發(fā)布引爆市場、GoogleAI對話模型Bard開放公測、百度發(fā)布“文心一言”大模型等一系列互聯(lián)網(wǎng)巨頭紛紛發(fā)力AI領(lǐng)域，催生AI服務器需求增長。據(jù)TrendForce預測，2023年AI服務器出貨量同比增速可達8%，2022~2026年CAGR將達10.8%。公司有望受益于AIGC帶來的核心算力硬件性能需求大幅提升，AI服務器系統(tǒng)業(yè)務未來將成為公司數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品營業(yè)收入的新增長點。GPU性能領(lǐng)先全球，H100拓展市場領(lǐng)先地位。公司深耕GPU芯片多年，據(jù)英偉達在IEEE會議公布數(shù)據(jù)顯示，從2012年的K20X到2020年的A100，GPU的推理性能提高了317倍，遠超摩爾定律的發(fā)展速度。A100作為當前AI服務器GPU中的高端產(chǎn)品，性能相比上一代VoltaGPU提升20倍，其AI推理性能是CPU的249倍，打破16項性能AI記錄，在AI、數(shù)據(jù)分析、高性能計算上應用廣泛，目前仍是AI領(lǐng)域所用的主力GPU，被AWS、微軟Azure和百度云等全球領(lǐng)先的云提供商以及Dell、HPE、浪潮和超微等數(shù)十家主要服務器制造商廣泛采用。公司發(fā)布的新一代服務器GPU產(chǎn)品H100，其AI訓練速度達到A100的9倍，大語言模型的推理速度達到A100的30倍，高性能計算性能相比A100提升7倍，性價比是A100的2倍。戴爾、浪潮、新華三、源訊等全球領(lǐng)先的服務器廠商均計劃推出采用H100的服務器，未來H100有望被服務器廠商和云服務商廣泛采用，推動公司業(yè)績新一輪成長。敬請參閱最后一頁特別聲明-7-證券研究報告算力需求迅猛增長，服務器

GPU業(yè)務有望迎來量價齊升。AIGC產(chǎn)品與應用的逐步落地催生了巨大的算力需求，據(jù)

OpenAI測算，自

2012年以來，全球頭部

AI模型訓練算力需求

3-4個月提升一倍，每年頭部訓練模型所需算力增長幅度高達10倍。作為

AI時代的算力核心，GPU需求旺盛。同時，芯片性能的大幅提升帶動

GPU價格不斷增長，英偉達

V100/A100/H100三代

GPU價格分別為10000/15000/36500美元。作為服務器

GPU領(lǐng)導者，英偉達將直接受益于

AIGC大熱帶來的核心算力硬件性能需求提升，服務器

GPU業(yè)務有望迎來量價齊升。圖

7：英偉達單片

GPU推理性能圖

8：2022年

A100及未來

H100各領(lǐng)域應用數(shù)量統(tǒng)計資料來源：IEEE會議資料來源：Stateof.ai表

2：英偉達主要芯片產(chǎn)品英偉達數(shù)據(jù)中心芯片情況芯片型號上市時間售價（美元）3200售價（元）22080中國供應情況供貨A10A162021年

4月

13日2021年

4月

13日2021年

4月

13日2020年

10月

5日2021年

9月

21日2017年

5月

11日2022年

11月

8日2020年

5月

15日2022年

3月

21日350024150供貨中低端A30470032430供貨A40530036570供貨L40760052440供貨V100A800A100H1001000012000150003650069000供貨82800缺貨高性能103500251850美國政府禁止供應中國資料來源：

Thinkmate，《財經(jīng)》，光大證券研究所整理；匯率：6.9人民幣/美元敬請參閱最后一頁特別聲明-8-證券研究報告表3：英偉達AI服務器主要產(chǎn)品對比NVIDIADGXA100NVIDIADGXH100GPU8個NVIDIAA10080GBTensorCoreGPU共640GB8個NVIDIAH100TensorCoreGPUGPU顯存共640GB5petaFLOPSAI性能32petaFLOPSFP810petaOPSINT8NVIDIA?64xNVSwitch?系統(tǒng)功耗CPU最大6.5kW最高10.2kW雙路AMDRome7742、共128個核心、2.25GHz（基準頻率）、3.4GHz（最大加速頻率）雙路x86系統(tǒng)內(nèi)存2TB2TB8個單端口NVIDIAConnectX-68個單端口NVIDIAConnectX-7200Gb/s的InfiniBand端口2個雙端口NVIDIAConnectX-7VPI10/25/50/100/200Gb/s以太網(wǎng)4個OSFP端口，提供8個單端口NVIDIAConnectX-7網(wǎng)卡400Gb/s的InfiniBand/以太網(wǎng)VPI200Gb/s的InfiniBand端口網(wǎng)絡2個雙端口NVIDIABlueField-3DPUVPI1個400Gb/s的InfiniBand/以太網(wǎng)網(wǎng)卡1個200Gb/s的InfiniBand/以太網(wǎng)網(wǎng)卡2個雙端口NVIDIAConnectX-6VPI10/25/50/100/200Gb/s以太網(wǎng)RJ45接口10Gb/s板載網(wǎng)卡50Gb/s的以太網(wǎng)可選網(wǎng)卡RJ45接口主機基板管理控制器（BMC）網(wǎng)絡管理存儲2個NVIDIABlueField-3DPUBMC（均為RJ45接口）操作系統(tǒng)：2個1.92TBM.2NVME驅(qū)動器操作系統(tǒng)：2塊1.9TBNVMeM.2硬盤內(nèi)部存儲：8塊3.84TBNVMeU.2硬盤內(nèi)部存儲：30TB（8個3.84TB）U.2NVMe驅(qū)動器DGXH100系統(tǒng)預安裝DGX操作系統(tǒng)，該操作系統(tǒng)基于UbuntuLinux，包含DGX軟件堆棧（所有必要軟件包和驅(qū)動均針對DGX優(yōu)化）。UbuntuLinux操作系統(tǒng)同時支持：RedHat企業(yè)級Linux系統(tǒng)軟件CentOS客戶可以選擇單獨安裝UbuntuLinux或RedHatEnterpriseLinux以及必要的DGX軟件堆棧。運行溫度范圍5oC至30oC5oC至30°C資料來源：英偉達官網(wǎng)，光大證券研究所整理3.2、華為：服務器產(chǎn)業(yè)深耕多年，打造“鯤鵬+昇騰”雙引擎戰(zhàn)略布局擴展服務器產(chǎn)業(yè)多年，打造“鯤鵬+昇騰”雙引擎戰(zhàn)略布局。華為從2008年開始對外提供服務器產(chǎn)品，目前形成了通用計算（鯤鵬）和AI計算（昇騰）兩大業(yè)務布局。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，華為2021年H1在中國服務器市場的份額為11.2%。據(jù)counterpoint數(shù)據(jù)，2021年全年華為服務器業(yè)務收入43.43億美元，全球市場份額占比4.5%。由于美國將華為列入實體清單，限制x86架構(gòu)的芯片供給，華為在2021年12月出售了x86服務器業(yè)務。原本主營x86服務器業(yè)務的子公司超聚變分離后仍然穩(wěn)定發(fā)展，2022年國內(nèi)市占率位列第三，達到10.1%。目前華為致力于打造以“Arm架構(gòu)的鯤鵬+達芬奇架構(gòu)的昇騰”為根基的雙引擎戰(zhàn)略布局，借助自研芯片優(yōu)勢，持續(xù)拓展服務器業(yè)務布局。敬請參閱最后一頁特別聲明-9-證券研究報告圖

9：2021H1中國服務器廠商市場份額（按銷售額）圖

10：2021年全球服務器廠商收入(單位：百萬美元)資料來源：IDC，光大證券研究所資料來源：Counterpoint，光大證券研究所堅持計算產(chǎn)業(yè)戰(zhàn)略，積極布局

AI服務器領(lǐng)域。華為創(chuàng)新處理器架構(gòu)“達芬奇”以匹配算力的增速，推出全場景處理器族，其中面向通用計算的鯤鵬系列與面向AI計算的昇騰系列主要應用于服務器產(chǎn)品，已服務政府、金融、運營商、電力、交通、醫(yī)療、教育、電力、油氣、制造等領(lǐng)域，為全球合作伙伴開發(fā)服務器應用及解決方案。其中，采用鯤鵬

920/916處理器的

TaiShan服務器包括

2280E邊緣型、1280高密型、2280均衡型、2480高性能型、5280存儲型和

X6000高密型等產(chǎn)品，適配高性能計算、數(shù)據(jù)庫、云計算等各種應用場景，現(xiàn)已應用于中科大千萬億次“瀚海

20超級計算系統(tǒng)”。最高配置

2480高端服務器基于鯤鵬

920處理器，最高提供

256核

、3.0GHz主頻的計算能力和最多

25個

SSD硬盤。此外，昇騰系列

AI服務器包括

Atlas800推理服務器與

Atlas800訓練服務器，廣泛應用于中心側(cè)

AI推理、深度學習模型開發(fā)和訓練場景。Atlas800推理服務器搭載

64核架構(gòu)的鯤鵬

920處理器，支持

8張

Atlas300I推理卡，整機可提供

640路高清視頻實時分析（1080P25FPS），Atlas800訓練服務器達到

4U高度，最高可提供

2.24PFLOPSFP16的算力，為

AI推理、深度學習模型開發(fā)和訓練提供超強算力支持。表

4：華為服務器產(chǎn)品通用計算服務器AI計算服務器Atlas800訓練服務器機型形態(tài)2480高性能型2U機架服務器2480高端型Atlas800推理服務器2UAI服務器2U機架服務器4UAI服務器4個鯤鵬

920處理器+8個

昇騰910處理器2個鯤鵬

920，最大支持

8個Atlas300I推理卡處理器型號4個鯤鵬

920處理器4個鯤鵬

920處理器最多

32個

DDR4內(nèi)存插槽，支持

RDIMM32個DDR4內(nèi)存插槽，最高3200內(nèi)存插槽32個

DDR4-2933DIMM插槽32個

DDR4-3200DIMM插槽內(nèi)存速率最高

3200MT/s單根內(nèi)存條容量支持16GB/32GB/64GBMT/s2*2.5SAS/SATA+3*2.5NVMe2*2.5SATA+3*2.5NVMe2*2.5SAS/SATA+6*2.5NVMe25*2.5SAS/SATA12*3.5SAS/SATA25*2.5SAS/SATA；8*2.525*2.5SAS/SATA；8*2.5本地存儲SAS/SATASAS/SATA8*2.5SAS/SATA+12x2.5NVMe2*2.5SATA+6*2.5NVMe2*2.5SATA+8*2.5SAS/SATA敬請參閱最后一頁特別聲明-10-證券研究報告支持

RAID0,1,5,6,10,50,60，

支持

RAID0,1,5,6,10,50,60支持超級電容掉電保護

支持超級電容掉電保護RAID支持支持

RAID0,1,5,6,10,50,60支持

RAID0,1,5,6,10,50,601個靈活

IO卡，支持

4*10GE光

1個板載網(wǎng)絡插卡，支持

4*10GE支持

8*100GE光口+4*25GE光口/2*100GE板載網(wǎng)絡口或者

4*25GE光口；1個板載LOM，支持

4*GE電口光口或者

4*25GE光口；1個板載

LOM，支持

4*GE電口最多支持

9個

PCIe4.0PCIe接口，其中

1個為

RAID扣卡專用的

PCIe擴展槽位，另外

8個為標準的

PCIe擴展槽位最多

9個

PCIe4.0插槽，支持

3個

PCIe4.0x16和

6個

PCIex8插槽最多

4個

PCIe4.0x8+2個

PCIe4.0x16標準插槽PCIe擴展最多支持

2個

PCIe4.0擴展插槽2個熱插拔

900W交流或

2000W交流或

1200W直流或

1500W直流電源模塊，支持

1+1冗余2個熱插拔

2000W交流電源模塊，支持

1+1冗余4個熱插拔

3kW/2kW交流電源

2個熱插拔

900W或

2000W交電源模塊，支持

2+2冗余流電源模塊，支持

1+1冗余備份支持

100~240VAC，240VDC，供電風扇支持

220~240VAC，240VDC支持

200~240VAC，240VDC-48VDC支持

6個熱拔插風扇模組，支持

支持

6個熱拔插風扇模組，支持

支持

8個熱拔插風扇模組，支持

4個熱拔插風扇，支持

N+1冗余N+1冗余N+1冗余N+1冗余備份工作溫度（風冷）：5℃～35℃；工作溫度（液冷）：5℃～40℃溫度5℃～40℃5℃～35℃5℃～40℃尺寸(寬

x深

x高)447mm*790mm*86.1mm447mm*790mm*86.1mm175mm*447mm*790mm447mm*790mm*86.1mm資料來源：華為官網(wǎng)，光大證券研究所整理4、

未來展望：技術(shù)迭代催生新增長點，品牌與白牌之爭趨白熱化4.1、

超算中心建設(shè)加速，服務器需求進一步提升超級計算市場未來可期，超算+云計算帶來服務器新增長。隨著

AIGC、云計算技術(shù)及應用模式的進一步拓展，超級計算的需求及應用場景持續(xù)增長，多地超算中心建設(shè)升級項目興起，助推超級計算市場迅速增長。據(jù)華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2021年我國超算服務市場規(guī)模達

196.6億元，預計

2025年可達

466億元，2021-2025年

CAGR達

24.1%。同時，得益于超算服務與云服務市場的擴大，我國超算云服務市場迎來快速增長階段。據(jù)華經(jīng)產(chǎn)業(yè)研究院數(shù)據(jù)，2016-2021年間，市場規(guī)模從

1.5億元增長至

20.7億元，CAGR高達

69.1%；預計在市場需求的刺激下我國超算云服務市場將繼續(xù)高增長態(tài)勢，市場規(guī)模有望于

2025年達到

111.9億，2021-2025年

CAGR為

52.4%。未來超級計算中心與云計算、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)融合，從精密研制、信息安全、石油勘探、航空航天和科學計算領(lǐng)域向制藥、基因測序、動漫渲染、數(shù)字電影、數(shù)據(jù)挖掘、金融分析及互聯(lián)網(wǎng)服務等領(lǐng)域拓展應用，超級計算中心在服務器上的大量需求有望成為服務器市場的新增長點。敬請參閱最后一頁特別聲明-11-證券研究報告圖

11：2016-2025年中國超算服務市場規(guī)模統(tǒng)計及預測圖

12：2016-2025年中國超算云服務市場規(guī)模及預測資料來源：沙利文，光大證券研究所，沙利文預測資料來源：沙利文，光大證券研究所，沙利文預測表

5：部分超算中心示例天津中心深圳中心長沙中心濟南中心廣州中心無錫中心鄭州中心成都中心西安中心昆山中心“十二五”期間建設(shè)時間部署機型09年

5月09年

11月10年

10月11年

3月16年

6月19年

4月21年

6月21年

5月19年“天河”超神威藍光、神威

太湖之光、商用輔助計算系統(tǒng)級計算機、

神威

E級原“嵩山”超級計算機系統(tǒng)天河一號、三號曙光

6000“天河·天馬”計算集群型機、山河超級計算平臺天河二號星云“天河”超級計算約

3800個計算節(jié)點。全部存儲總約

30PB超過每秒十億億次浮點運算能力7168個計機>20PB、“天河·天馬”計算集群>30PB約

17920個存儲容量資源規(guī)模算節(jié)點計算節(jié)點100PB峰值計算速度每秒

5.49億億次，持續(xù)計并速度每秒

3.39億億次，每秒

59.3億億次通用算力200PFlops（FP64）、人工智能算力

1000POps機器峰值性系統(tǒng)峰值性能系統(tǒng)計算峰值

1271萬億次秒峰值計算能力達到能3.13PFlops10億億次/30億億次/計算速度性能

4.7PF125.436PFlops秒秒100PFlops（FP16）服務科研、企業(yè)、政府機構(gòu)用戶數(shù)近

6000家用戶重點受持需求

1000核以上廢授的科研或工程項目承報國家、省部等重大科技或工程項目累計服務三萬個以上用戶區(qū)隊已與

900多個用戶建立了合作面向群體石油勘探、生物信息與生物醫(yī)藥、工程仿真、航天航空、天氣預報與霧霾預警、海洋環(huán)境工程、磁約束聚變數(shù)值模擬、新材料、基礎(chǔ)科學研企業(yè)大數(shù)據(jù)、高性能地理信息服務、實景三維重建、建筑信息化和BIM服務、高分辨率對地觀測數(shù)據(jù)與應用、超算藥物發(fā)數(shù)字經(jīng)濟、社會管理、精準醫(yī)學、生物育種、環(huán)境治理、高端裝備、人工智能、國土資源管理等生物醫(yī)藥、海洋科學、油氣勘探、氣候氣象、金融分析、信息安全、工業(yè)設(shè)計、動漫渲染等大氣海洋、天文物理、工業(yè)制造、新能源、生指醫(yī)藥智慧城市云計算航空航天、裝備制造、新型材料、人工智能等30個領(lǐng)域人工智能、生物醫(yī)藥、物理化學材料、大氣海洋環(huán)境等海洋生態(tài)、生物醫(yī)藥、物理工業(yè)、政務教學先進制造、芯片設(shè)計、能源利用、天文物理等工程仿真和圖形圖像處理領(lǐng)域應用領(lǐng)域現(xiàn)、生物種敬請參閱最后一頁特別聲明-12-證券研究報告究業(yè)智能超算、大數(shù)據(jù)分析、人工智能超算、科學計算與工程仿真資料來源：國家超算天津/深圳/長沙/濟南/廣州/無錫/鄭州中心官網(wǎng)，成都經(jīng)濟發(fā)展委員會，《解放軍報》，光大證券研究所整理單臺超算中心超級計算機算力可敵

200多萬臺普通計算機，有望推動高端服務器市場提升。構(gòu)成超算中心的超級計算機每秒運算速度高達

10億億次，其計算能力相當于

200多萬臺普通計算機，能計算普通計算機和服務器不能完成的大型復雜計算。相比于數(shù)據(jù)中心分布式運行、以軟件實現(xiàn)其擴展的模式，超算中心采用集中式的集群邏輯，耦合度高，單機性能好，其應用主要集中于高性能計算領(lǐng)域，目前主要提供國家高科技領(lǐng)域和尖端技術(shù)研究所需的運算速度和存儲容量，專用性更高，因此對服務器有更高的要求，隨著超級計算中心的不斷擴展，高端服務器有望拉動服務器市場進一步增長。表

6：數(shù)據(jù)中心與超算中心對比數(shù)據(jù)中心超算中心主要面向所有需要信息技術(shù)的場景，應用領(lǐng)域和應用層次不斷擴張，支撐構(gòu)造千變?nèi)f化的應用主要提供國家高科技領(lǐng)域和尖端技術(shù)研究需的運算速度和存儲容量，包括航天、國防、石油勘探、氣候建模和基因組測序等。應用場景構(gòu)成模式超算集群邏輯上是集中式的，針對計算密集型任務更強調(diào)并行計算（以獲得高性能），各節(jié)點任務存在前后的依賴，節(jié)點之間數(shù)據(jù)交換的延遲要求非常高。云計算以分布式為特色，統(tǒng)籌分散的硬件、軟件和數(shù)據(jù)資源，通過軟件實現(xiàn)資源共享和業(yè)務協(xié)同，分布式運行任務云計算是規(guī)模經(jīng)濟，采用

x86硬件搭建，可用性、可靠性、擴展成本與性能超算有國家背書，資金投入量大、成本高，大規(guī)模并行計算能力強。性主要通過軟件實現(xiàn)資料來源：網(wǎng)易數(shù)帆，光大證券研究所整理4.2、

云邊協(xié)同發(fā)展，增添服務器需求動能邊緣計算優(yōu)勢顯著，云邊協(xié)同大勢所趨，邊緣計算將進一步帶動服務器需求。相比于云計算的集中部署、距離用戶側(cè)較遠的特點，邊緣計算是一種分布式的基礎(chǔ)設(shè)施，距離用戶側(cè)或數(shù)據(jù)源更近，能有效解決帶寬成本高、時延較長、流量匯集過大等問題，更好支持實時性強和帶寬密集型業(yè)務。因而，邊緣計算適用于局部性、實時和短周期的數(shù)據(jù)處理與分析，云計算擅長于全局性、非實時、長周期的大數(shù)據(jù)處理與分析，兩者互補、相輔相成。Gartner預測，2025年將有

75%的數(shù)據(jù)在邊緣側(cè)進行處理，企業(yè)關(guān)鍵數(shù)據(jù)有

50%以上將在數(shù)據(jù)中心以外或云以外的地點創(chuàng)建和處理。

2023年，將有

42.4%的企業(yè)采用邊緣+核心的組合架構(gòu)建立和運行數(shù)據(jù)庫，設(shè)備架構(gòu)向“云-邊-端”三級架構(gòu)演進迭代。由于數(shù)據(jù)的產(chǎn)生更多來自端側(cè)和邊緣，邊緣數(shù)據(jù)中心將會成為理想的承載基礎(chǔ)設(shè)施去處理更多對時延要求更高的業(yè)務，據(jù)

IDC預測，全球邊緣服務器的支出金額占總體服務器比重將從

2021年的

14.4%增長至

2025年的

24.9%。根據(jù)信通院預測，未來邊緣市場規(guī)模將超萬億，有望成為與云計算平分秋色的新興市場，廣闊市場空間將帶給整個數(shù)據(jù)中心產(chǎn)業(yè)界帶來無限的想象空間和嶄新的發(fā)展機遇，邊緣數(shù)據(jù)中心發(fā)展大勢所趨。全球企業(yè)和服務提供商在邊緣解決方案硬件、軟件和服務上的支出未來將繼續(xù)保持高速增長，據(jù)

IDC數(shù)據(jù)，全球

2023年度邊緣計算支出預計將達

2080億美元，相比

2022年增長

13.1%，這一增速將維持至

2026年，屆時邊緣計算支出將達到

3170億美元。敬請參閱最后一頁特別聲明-13-證券研究報告圖

13：云邊協(xié)同示意圖資料來源：ECII《邊緣計算參考架構(gòu)

3.0》云服務商不斷向邊緣滲透。依靠云計算技術(shù)的先發(fā)優(yōu)勢，云巨頭公司將云計算技術(shù)下沉到邊緣側(cè)，大力發(fā)展邊緣計算。全球方面，亞馬遜在

2016年就開始將

AWS擴展到間歇連接的邊緣設(shè)備，推出了

AWSIoTGreengrass，在

2020年推出了AWSIoTGreengrass2.0，同時通過

AWSfortheEdge、AWSOutposts、AWSStorageGateway、AWSSnow、AmazonSageMakerEdgeManager提供全面的邊緣計算設(shè)備和服務。微軟也推出了許多支持邊緣計算的產(chǎn)品和服務，包括AzureEdgeZones、AzureStackEdge（

提供可將計算、存儲和智能融合到創(chuàng)建數(shù)據(jù)的邊緣的設(shè)備組合）、AzureIoT中心，AzureIoTEdge（部署在邊緣設(shè)備上的

AI服務）等，基于

Kubernetes的邊緣計算平臺

AKSEdgeEssentials也在2023年全面上市。谷歌在

2021年推出分布式云邊緣，將谷歌云基礎(chǔ)設(shè)施擴展到邊緣。國內(nèi)方面，BAT等巨頭也緊抓邊緣計算市場契機。阿里云

2018年就開始進軍邊緣計算技術(shù)領(lǐng)域，將云計算、人工智能、IoT的優(yōu)勢拓展到邊緣計算上，打造云、邊、端一體化的協(xié)同計算服務，陸續(xù)推出了邊緣云節(jié)點

ENS、軟硬一體的物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算節(jié)點，把云端能力下沉到邊緣，用云端能力解決本地的問題，降低時延和成本。百度打造了由邊緣計算框架和云端管理套件組成的智能邊緣，并提供邊緣計算服務器和邊緣計算節(jié)點兩類產(chǎn)品。騰訊從設(shè)備和平臺兩方面打造了邊緣計算機器

ECM和物聯(lián)網(wǎng)邊緣計算平臺

IECP的邊緣計算布局。華為推出智能邊緣平臺

IEF、智能邊緣云

IEC、智能邊緣小站

IES、IoT邊緣。圖

14：AzureIoTEdge示意圖圖

15：華為智能邊緣平臺資料來源：微軟

Azure官網(wǎng)，光大證券研究所資料來源：華為公司官網(wǎng)，光大證券研究所敬請參閱最后一頁特別聲明-14-證券研究報告圖

16：AWSGreengrassGroup圖

17：谷歌

CloudIoTCore概覽資料來源：AWS官網(wǎng)，光大證券研究所資料來源：網(wǎng)易，光大證券研究所除云服務商外，各垂直行業(yè)企業(yè)也已開始邊緣計算領(lǐng)域的布局。邊緣計算產(chǎn)業(yè)鏈上的軟硬件服務商、服務提供商以及第三方應用和內(nèi)容提供商等企業(yè)也在垂直領(lǐng)域開始邊緣計算布局。在民生改善上，供熱行業(yè)作為保障民生的重要行業(yè)還存在管理系統(tǒng)落后、自動化程度低等問題，中環(huán)寰慧的智能供熱新模式將每個換熱站與邊緣網(wǎng)關(guān)對接，統(tǒng)一數(shù)據(jù)匯聚，可以將云端經(jīng)過大數(shù)據(jù)分析和全網(wǎng)智能調(diào)節(jié)算法策略，下發(fā)到邊緣側(cè)，完成邊緣設(shè)備上的推斷和計算，隨著使用時長和數(shù)據(jù)的累計，在深度學習算法的支撐下，整套供熱系統(tǒng)的調(diào)控會越來越精準。在傳媒場景上，新華三通過邊緣云計算節(jié)點的部署為華數(shù)集團搭建了分布式云計算平臺，實現(xiàn)了廣電行業(yè)分布式云計算架構(gòu)的首次落地，邊緣節(jié)點與中心節(jié)點實現(xiàn)了云邊協(xié)同，資源和服務可以在云邊端智能調(diào)度。在城市治理上，英特爾攜手百度，通過人工智能和邊緣計算解決方案，對蘇州的環(huán)衛(wèi)渣土車進行實時畫像收集與分析，能在第一時間通知車輛、人員對垃圾拋灑滴露等問題進行處理，全面監(jiān)管保潔作業(yè)效果。許多企業(yè)在其他垂直領(lǐng)域也進行了業(yè)務部署：云學堂通過不同區(qū)域的邊緣節(jié)點服務器群對學習內(nèi)容進行加速，實現(xiàn)了邊緣計算在教育場景中的應用；中國農(nóng)業(yè)銀行搭建了基于邊緣計算的技術(shù)框架，著力構(gòu)建基于云邊協(xié)同的邊緣計算體系的建設(shè)；國家電網(wǎng)建設(shè)邊緣數(shù)據(jù)中心，邊緣計算已經(jīng)服務支撐新一代變電集控站部署，助力新型電力系統(tǒng)建設(shè)。邊緣計算產(chǎn)業(yè)鏈上游是軟硬件基礎(chǔ)設(shè)施提供商，邊緣計算產(chǎn)業(yè)鏈協(xié)同發(fā)展，我國邊緣計算服務器市場

21-26CAGR超

20%。邊緣計算產(chǎn)業(yè)鏈上游是軟硬件服務商如華為、中興通訊、浪潮信息、中科曙光、凌華科技等企業(yè)，中游是運營商以及服務提供商，下游是第三方應用和內(nèi)容提供商。此外，還有

Avnu聯(lián)盟等多個產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟、中國信通院等核心研究機構(gòu)和企業(yè)。2016年

11月

30日邊緣計算產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟（EdgeComputingConsortium，ECC）成立，目的是全面促進產(chǎn)業(yè)深度協(xié)同，加速邊緣計算在各行業(yè)的數(shù)字化創(chuàng)新和行業(yè)應用落地，目前已有超過

330個網(wǎng)絡聯(lián)接、數(shù)據(jù)聚合、芯片、傳感、行業(yè)應用等多個領(lǐng)域的公司和機構(gòu)加入。硬件基礎(chǔ)設(shè)施提供商主要是提供邊緣服務器、邊緣網(wǎng)關(guān)、智能邊緣一體機等，如華為、中興通訊、浪潮信息、中科曙光、凌華科技等企業(yè)，軟件基礎(chǔ)設(shè)施提供商主要提供邊緣操作平臺、邊緣應用軟件等，如思科、谷歌等。智能邊緣一體機將計算、存儲、網(wǎng)絡、虛擬化和環(huán)境動力等產(chǎn)品有機集成到一個機柜中，在出廠時完成預安裝和與連線，只需連接電源即可快速完成初始配置，具有業(yè)務遠程部署、集中運維、管理簡單等特點。邊緣網(wǎng)關(guān)是部署在垂直行業(yè)現(xiàn)場實現(xiàn)網(wǎng)絡接入、協(xié)議轉(zhuǎn)換、數(shù)據(jù)采集與分析處理的設(shè)備，可在園區(qū)物聯(lián)網(wǎng)和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)等場景進行應用。同時邊緣網(wǎng)關(guān)在不同場景下有不同形態(tài)要求，例如在園區(qū)物聯(lián)網(wǎng)接入中需要具有溫度、濕度、煙霧探測等傳感器能力，在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)接入中需承擔設(shè)備信敬請參閱最后一頁特別聲明-15-證券研究報告息、告警信息收集和上報的功能。邊緣服務器是邊緣計算和邊緣數(shù)據(jù)中心的主要計算載體，有三方面需求。首先，需支持

ARM/GPU/NPU等異構(gòu)計算以滿足不同業(yè)務應用需求，其次，需擁有統(tǒng)一的運維管理接口、業(yè)務自動部署能力和有效可靠的故障處理能力以滿足邊緣服務器部署運維需求。第三，需擁有較強溫度適應能力以匹配較為復雜的環(huán)境空間。以目前已建成投入運營的雄安城市計算中心為例，現(xiàn)已由

700臺服務器搭建成

6個邊緣計算節(jié)點，形成

1.4萬核算力、27P存儲，平均一個邊緣計算節(jié)點需要

117臺服務器。隨著智慧城市建設(shè)與發(fā)展對城市數(shù)據(jù)及時計算的需求增加，將帶動邊緣計算服務器市場空間的拓展。據(jù)

IDC預計，2021-2026年中國邊緣計算服務器整體市場規(guī)模年復合增長率將達到23.1%，高于全球的

22.2%。圖

18：典型邊緣服務器樣例圖

19：典型邊緣網(wǎng)關(guān)樣例資料來源：ECII《邊緣計算

IT基礎(chǔ)設(shè)施白皮書

1.0》資料來源：ECII《邊緣計算

IT基礎(chǔ)設(shè)施白皮書

1.0》圖

20：典型智能邊緣一體機樣例圖

21：ECII邊緣服務器生態(tài)全景圖資料來源：ECII《邊緣計算

IT基礎(chǔ)設(shè)施白皮書

1.0》資料來源：ECII《邊緣計算

IT基礎(chǔ)設(shè)施白皮書

1.0》4.3、

AIGC推動

GPU服務器市場持續(xù)擴張隨著人工智能技術(shù)的快速演進賦能各個行業(yè)，支撐創(chuàng)新服務發(fā)展，未來基于AIGC帶動的云計算需求將會是

IaaS領(lǐng)域增長的持續(xù)驅(qū)動力，各大云計算廠商均著力布局人工智能以把握未來趨勢。目前，亞馬遜

AWS已形成了

AI平臺、AI服務、AI基礎(chǔ)設(shè)施的全方位布局，并與英偉達合作，致力于大型機器學習模型訓練和生成式

AI應用程序構(gòu)建；微軟依托

ChatGPT，推出

Microsorft365Copilot、New敬請參閱最后一頁特別聲明-16-證券研究報告Bing、SecurityCopilot一系列應用；Google研發(fā)

LaMDA大語言模型，推出

AI產(chǎn)品

Bard。未來，計算平臺將逐步由通用走向?qū)Ｓ?，?/p>

AI為代表的新興應用將長期驅(qū)動服務器市場的增長，目前的單機或小型服務器可提供的算力難以滿足

AI產(chǎn)品的需求，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心使用的

CPU也存在

Cache占據(jù)較大空間、計算能力浪費等問題。GPU服務器的出現(xiàn)突破了傳統(tǒng)服務器的效率瓶頸，其具有實時高速的并行計算和浮點計算能力，適用于

3D圖形應用程序、視頻解碼、深度學習、科學計算等應用場景，逐漸在人工智能方面取代

CPU服務器。為支持

ChatGPT的算力需求，微軟部署了超過

1萬張英偉達

A100GPU，據(jù)

Trendforce預測，未來

GPT商業(yè)化所需的

GPU芯片數(shù)量超過

3萬枚，生成式

AI的發(fā)展將帶動

GPU需求顯著提升。目前，各巨頭正在加大對

GPU的投入，2022年

12月英特爾重組

GPU部門，旨在擴大

GPU領(lǐng)域的影響力，在

GPU加速計算團隊加入了數(shù)據(jù)中心和

AI組；2023年

3月

21日，英偉達發(fā)布

ChatGPT專用

GPU——H100NVL，一臺

8卡的

H100NVL的速度是目前標配

8卡

A100服務器的

10倍；三星也計劃基于

AMDRDNA開發(fā)

GPU，巨頭的投入將有力推動

GPU服務器市場擴張。4.4、

服務器品牌與白牌之爭白熱化，促進服務器市場優(yōu)勝劣汰白牌服務器廠商備受青睞加劇市場競爭，市場競爭格局重塑。從標準層面來看，2012年

Facebook啟動

OCP（開放計算項目）項目，旨在改變傳統(tǒng)的服務器，打破傳統(tǒng)計算組件，使其重構(gòu)為模塊化系統(tǒng)，此后微軟、谷歌等云計算廠商紛紛加入

OCP聯(lián)盟。目前國外的

OCP聯(lián)盟與國內(nèi)

BAT引領(lǐng)的

ODCC（開放計算中心委員會）聯(lián)盟都在加快制定標準化服務器的規(guī)則，由于云服務提供商大多為技術(shù)實力雄厚的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，對服務器了解程度較高，云巨頭的入局令白牌服務器的影響與日俱增。從技術(shù)層面來看，虛擬化和開源軟件的迅猛發(fā)展打破了過去軟硬一體的局面。IaaS廠商讓算力從物理實體中解放出來，用戶可以通過云平臺和第三方開源程序來運行和管理自己的后臺服務，進一步促進軟件和硬件的分裂。從需求層面來看，云計算數(shù)據(jù)中心的建設(shè)是近年來全球服務器增長的主要驅(qū)動力，云計算弱化了對單臺服務器性能指標的要求，擁有服務器設(shè)計能力的互聯(lián)網(wǎng)巨頭更傾向于尋求

ODM廠商直接生產(chǎn)服