2023年AIGC發(fā)展投資機(jī)遇分析國(guó)內(nèi)AI服務(wù)器進(jìn)入快速增長(zhǎng)期一、AI服務(wù)器產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)崂矸?wù)器是數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)要素之一服務(wù)器按CPU體系架構(gòu)分類：可分成x86架構(gòu)和非x86架構(gòu)。x86架構(gòu)服務(wù)器又稱CISC（復(fù)雜指令集）架構(gòu)服務(wù)器，是采用Intel或其他兼容x86指令集的CPU和Windows操作系統(tǒng)的服務(wù)器。非x86服務(wù)器使用RISC（精簡(jiǎn)指令集）或EPIC（并行指令代碼），主要采用UNIX或其他操作系統(tǒng)。相比x86架構(gòu)，非x86架構(gòu)價(jià)格昂貴、體系封閉，但整體運(yùn)行穩(wěn)定性更好。按處理器數(shù)量分類：可分成單路、雙路、四路以及多路服務(wù)器。按應(yīng)用場(chǎng)景分類：可分成存儲(chǔ)服務(wù)器、云服務(wù)器、AI服務(wù)器和邊緣服務(wù)器等。國(guó)內(nèi)AI服務(wù)器進(jìn)入快速增長(zhǎng)期服務(wù)器按應(yīng)用場(chǎng)景可分成存儲(chǔ)服務(wù)器、云服務(wù)器、AI服務(wù)器和邊緣服務(wù)器等。近年來，隨著全球物聯(lián)網(wǎng)、數(shù)據(jù)中心的快速發(fā)展，服務(wù)器需求量不斷增長(zhǎng)。據(jù)IDC數(shù)據(jù)顯示，2021年全球服務(wù)器出貨量達(dá)到1354萬臺(tái)，yoy+11%；2021年全球服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模達(dá)到992億美元，yoy+9%。其中，大陸服務(wù)器出貨量由229萬臺(tái)增長(zhǎng)至391萬臺(tái)，CAGR+11%；市場(chǎng)規(guī)模由93億美元增長(zhǎng)至251億美元，CAGR+22%，兩項(xiàng)增速遠(yuǎn)超全球。政策支持將推動(dòng)國(guó)內(nèi)AI服務(wù)器進(jìn)入快速增長(zhǎng)期。2023年中共中央、國(guó)務(wù)院印發(fā)《數(shù)字中國(guó)建設(shè)整體布局規(guī)劃》，明確指出“夯實(shí)數(shù)字中國(guó)建設(shè)基礎(chǔ)”，我們認(rèn)為“數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施”將拉動(dòng)大數(shù)據(jù)中心、超算中心等基建建設(shè)，國(guó)內(nèi)AI服務(wù)器規(guī)模有望迎來快速增長(zhǎng)。國(guó)內(nèi)AI服務(wù)器進(jìn)入快速增長(zhǎng)期AI服務(wù)器和通用型區(qū)別主要在于：1）硬件架構(gòu)：AI服務(wù)器是采用異構(gòu)形式的服務(wù)器，根據(jù)應(yīng)用的范圍采用不同的組合方式，如CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。與普通的服務(wù)器的差別主要在大數(shù)據(jù)及云計(jì)算、人工智能等方面需要更大的內(nèi)外存。2）卡的數(shù)量：普通的GPU服務(wù)器一般是單卡或者雙卡，AI服務(wù)器需要承擔(dān)大量的計(jì)算，一般配置四塊GPU卡以上，甚至要搭建AI服務(wù)器集群。3）獨(dú)特設(shè)計(jì)：AI服務(wù)器由于有了多個(gè)GPU卡，需要針對(duì)性的對(duì)于系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、散熱、拓?fù)涞茸鰧ｉT的設(shè)計(jì)，才能滿足AI服務(wù)器長(zhǎng)期穩(wěn)定運(yùn)行的要求。隨著國(guó)內(nèi)數(shù)字基礎(chǔ)建設(shè)數(shù)據(jù)負(fù)載量的需求量不斷上升，我國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)保持較快增速。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2022年大陸AI服務(wù)器出貨量達(dá)28.4萬臺(tái)，預(yù)計(jì)到2027年達(dá)到65萬臺(tái)，CAGR為17.9%，按金額計(jì)算，2022年大陸AI服務(wù)器銷售額為72.55億美元，預(yù)計(jì)到2027年銷售額將達(dá)到163.99億美元，CAGR為17.7%。國(guó)產(chǎn)服務(wù)器廠商水平位于世界前列中國(guó)在AI服務(wù)器水平位于世界前列。AI服務(wù)器采用CPU+加速芯片的架構(gòu)形式，在進(jìn)行模型的訓(xùn)練和推斷時(shí)會(huì)更具有效率優(yōu)勢(shì)。與國(guó)外AI芯片廠商的壟斷局面不同，中國(guó)AI服務(wù)器水平位于世界前列。據(jù)IDC數(shù)據(jù)，2022年中國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)（按銷售額），浪潮以46.6%份額占據(jù)首位，新華三、寧暢分別以11%和9%占據(jù)第二、第三名。4卡/8卡GPU服務(wù)器逐步成為主流技術(shù)升級(jí)推動(dòng)行業(yè)進(jìn)步：服務(wù)器的升級(jí)迭代依賴于CPU、GPU、存儲(chǔ)介質(zhì)和網(wǎng)絡(luò)接口等上游核心組件在性能上的提升。近年來，部分企業(yè)正積極提高自身服務(wù)器的性能，如浪潮服務(wù)器在設(shè)計(jì)上實(shí)現(xiàn)了多項(xiàng)技術(shù)創(chuàng)新和升級(jí)，可支持3組或4組CPUXGMI靈活互聯(lián)配置；戴爾新一代DellPowerEdge服務(wù)器，提供了比PERC11高2倍、比PERC10高4倍的性能。隨大數(shù)據(jù)需求增長(zhǎng)，4卡和8卡的AI加速服務(wù)器成為大客戶的主流。云計(jì)算帶動(dòng)AI訓(xùn)練推理需求增長(zhǎng)，22H1,A100的出貨量表現(xiàn)突出，占據(jù)GPU服務(wù)器市場(chǎng)的44%，隨大模型推出后下游需求火熱，8卡高端GPU服務(wù)器份額有望持續(xù)增長(zhǎng)。二、算力：AI底層土壤核心受益算力是AI底層土壤，AI芯片核心受益目前CPU+XPU異構(gòu)形式成為AI服務(wù)器主流架構(gòu)。傳統(tǒng)的CPU單元對(duì)于AI計(jì)算任務(wù)的處理能力有限，而XPU（包括GPU、FPGA、ASIC等）則可以提供更強(qiáng)大的計(jì)算能力，因此將CPU和XPU結(jié)合起來使用可以實(shí)現(xiàn)計(jì)算任務(wù)的高效處理和資源的最優(yōu)利用。一般來說，CPU負(fù)責(zé)整個(gè)系統(tǒng)的管理和控制，而加速芯片則負(fù)責(zé)AI計(jì)算任務(wù)的加速，兩者相互協(xié)作，共同提升整個(gè)系統(tǒng)的性能。ChatGPT火熱拉動(dòng)AI芯片需求快速增長(zhǎng)，英偉達(dá)GPU供需緊張。ChatGPT推出不久即在全球范圍火爆，成為史上用戶增長(zhǎng)速度最快的消費(fèi)級(jí)應(yīng)用程序，用戶訪問數(shù)量不斷增長(zhǎng)拉動(dòng)算力需求激增。據(jù)OpenAI數(shù)據(jù)，1月ChatGPT重大停機(jī)（Majoroutage）時(shí)長(zhǎng)為5小時(shí)30分鐘，部分停機(jī)（Partialoutage）16小時(shí)21分鐘，運(yùn)營(yíng)算力不足已經(jīng)開始影響ChatGPT的穩(wěn)定性和響應(yīng)速度，4月因訪問需求量過大，ChatGPT更是短暫停止Plus銷售服務(wù)。微軟與OpenAI正在消耗大量GPU用于AI推理，英偉達(dá)GPU產(chǎn)品供應(yīng)緊缺，我們認(rèn)為大模型的火熱將帶來巨大算力需求，算力芯片將作為底層土壤核心受益。云端訓(xùn)練和推斷計(jì)算主要由Al服務(wù)器完成，底層算力芯片包括CPU、GPU、FPGA、ASIC等。CPU是AI計(jì)算的基礎(chǔ)，負(fù)責(zé)控制和協(xié)調(diào)所有的計(jì)算操作。在AI計(jì)算過程中，CPU用于讀取和準(zhǔn)備數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)來傳輸?shù)紾PU等協(xié)處理器進(jìn)行計(jì)算，最后輸出計(jì)算結(jié)果，是整個(gè)計(jì)算過程的控制核心。根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，CPU在基礎(chǔ)型、高性能型、推理型、訓(xùn)練型服務(wù)器中成本占比分別為32%、23.3%、25%、9.8%，是各類服務(wù)器處理計(jì)算任務(wù)的基礎(chǔ)硬件。GPU、FPGA、ASIC是AI計(jì)算的核心，作為加速芯片處理大規(guī)模并行計(jì)算。具體來看，GPU通用性較強(qiáng)，適合大規(guī)模并行計(jì)算，且設(shè)計(jì)及制造工藝較成熟，目前占據(jù)AI芯片市場(chǎng)的主要份額；FPGA具有開發(fā)周期短、上市速度快、可配置性等特點(diǎn)，目前被大量應(yīng)用于線上數(shù)據(jù)處理中心和軍工單位；ASIC根據(jù)特定需求進(jìn)行設(shè)計(jì)，在性能、能效、成本均極大的超越了標(biāo)準(zhǔn)芯片，非常適合AI計(jì)算場(chǎng)景，是當(dāng)前大部分AI初創(chuàng)公司開發(fā)的目標(biāo)產(chǎn)品。CPU：服務(wù)器主要核心算力芯片根據(jù)IDC數(shù)據(jù)，CPU在推斷型服務(wù)器中的成本占比為25%，在訓(xùn)練型服務(wù)器中的成本占比為9.8%。此外據(jù)IDC對(duì)于人工智能服務(wù)器推理和訓(xùn)練工作負(fù)載的預(yù)測(cè)，2021用于推斷和訓(xùn)練的占比分別為40.9%和59.1%，2025年推斷和訓(xùn)練的占比調(diào)整為60.8%和39.2%，我們測(cè)算出2021年和2025年CPU在AI服務(wù)器中的成本占比分別為16.02%和19.04%。根據(jù)觀研報(bào)告網(wǎng)數(shù)據(jù)，2021年全球AI服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模為156億美元，預(yù)計(jì)于2025年增長(zhǎng)至318億美元。2021年中國(guó)AI服務(wù)器市場(chǎng)規(guī)模為350.3億元，預(yù)計(jì)2025年將增長(zhǎng)至701.8億元。因此我們合理推算2021年，全球AI服務(wù)器CPU市場(chǎng)規(guī)模約為25億美元，中國(guó)市場(chǎng)約為56億元，到2025年全球AI服務(wù)器CPU市場(chǎng)規(guī)模約為61億美元，中國(guó)市場(chǎng)規(guī)模為134億元。GPU：AI高性能計(jì)算王者GPU在AI模型構(gòu)建中具有較高的適配性。GPU的高并行性可以更好地支持AI模型訓(xùn)練和推理過程中大量的矩陣或向量計(jì)算，以NVIDIAGPU系列旗艦產(chǎn)品A100為例：根據(jù)NVIDIA公布的規(guī)格參數(shù)，A100的深度學(xué)習(xí)運(yùn)算性能可達(dá)312Tflops。在AI訓(xùn)練過程中，2048個(gè)A100GPU可在一分鐘內(nèi)成規(guī)模地處理BERT的訓(xùn)練工作負(fù)載；在AI推理過程中，A100可將推理吞吐量提升到高達(dá)CPU的249倍。AI模型與應(yīng)用的加速發(fā)展推動(dòng)GPU芯片放量增長(zhǎng)。根據(jù)VerifiedMarketResearch數(shù)據(jù)，2021年全球GPU市場(chǎng)規(guī)模為334.7億美元，預(yù)計(jì)2030年將達(dá)到4773.7億美元，CAGR（2021-2030）為34.35%。從國(guó)內(nèi)市場(chǎng)來看，2020年中國(guó)大陸的獨(dú)立GPU市場(chǎng)規(guī)模為47.39億美元，預(yù)計(jì)2027年市場(chǎng)規(guī)模將達(dá)345.57億美元，CAGR（2021-2027）為32.8%。FPGA：可編程芯片加速替代FPGA是AI時(shí)代下解決暗硅效應(yīng)的有效途徑。暗硅效應(yīng)（DarkSilicon）指由于芯片工藝和尺寸的限制，芯片上只有一小部分區(qū)域可以同時(shí)運(yùn)行，其余的區(qū)域被閑置或關(guān)閉，這些閑置或關(guān)閉的區(qū)域被稱為“暗硅”。在AI計(jì)算領(lǐng)域，由于摩爾定律的限制和散熱問題，先進(jìn)高效的硬件設(shè)計(jì)會(huì)更容易導(dǎo)致暗硅效應(yīng)，限制了芯片的計(jì)算能力和應(yīng)用范圍。據(jù)相關(guān)論文，在22nm制程下，暗硅面積將達(dá)21%。在8nm制程下，暗硅面積將提升至50%以上。由于暗硅效應(yīng)，預(yù)計(jì)到2024年平均只能實(shí)現(xiàn)7.9倍的加速比，與每代性能翻倍的目標(biāo)相比差距將近24倍。FPGA的可編程性和可重構(gòu)性使其能夠靈活地部署和優(yōu)化計(jì)算任務(wù)，從而在一定程度上緩解了暗硅效應(yīng)的影響。簡(jiǎn)單來說FPGA減少暗硅效應(yīng)的方法有兩個(gè)方向，一是通過優(yōu)化電路結(jié)構(gòu)，盡可能減少不活躍區(qū)域的數(shù)量；二是通過動(dòng)態(tài)重構(gòu)電路，使得不活躍區(qū)域可以被重用。ASIC：云端推斷市場(chǎng)規(guī)?？焖僭鲩L(zhǎng)ASIC主要應(yīng)用在推斷場(chǎng)景，在終端推斷市場(chǎng)份額最大，在云端推斷市場(chǎng)增速較快。訓(xùn)練：AI模型在訓(xùn)練過程中需要對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行不斷調(diào)整，ASIC由于專用性強(qiáng)、靈活性低，因此不適用于云端訓(xùn)練。根據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù)，2019年GPU、FPGA、ASIC在云端訓(xùn)練市場(chǎng)占比分別為63.9%、22.6%、13.5%，云端訓(xùn)練仍以GPU為主。推斷：與訓(xùn)練場(chǎng)景不同，推斷場(chǎng)景模型參數(shù)較為固化，ASIC在推斷市場(chǎng)場(chǎng)景中的應(yīng)用前景較為廣闊。在早期，ASIC的下游應(yīng)用場(chǎng)景主要為各領(lǐng)域智慧終端設(shè)備，因此在終端推斷市場(chǎng)規(guī)模較大。目前，隨著云端算力需求的不斷增加，ASIC憑借出色的算力水平開始在云端推斷領(lǐng)域快速滲透。根據(jù)賽迪顧問數(shù)據(jù)，2019年ASIC在終端推斷的市場(chǎng)份額為41%，遠(yuǎn)超GPU與FPGA。2019-2021年在云端推斷的市場(chǎng)年均增速均保持在60%以上，高于CPU與FPGA。生態(tài)體系逐步完善，國(guó)產(chǎn)GPU多領(lǐng)域追趕全球GPU芯片市場(chǎng)主要由海外廠商占據(jù)壟斷地位，國(guó)產(chǎn)廠商加速布局。全球GPU市場(chǎng)被英偉達(dá)、英特爾和AMD三強(qiáng)壟斷，英偉達(dá)憑借其自身CUDA生態(tài)在AI及高性能計(jì)算占據(jù)絕對(duì)主導(dǎo)地位；國(guó)內(nèi)市場(chǎng)中，景嘉微在圖形渲染GPU領(lǐng)域持續(xù)深耕，另外天數(shù)智芯、壁仞科技、登臨科技等一批主打AI及高性能計(jì)算的GPGPU初創(chuàng)企業(yè)正加速涌入。ASIC不同于CPU、GPU、FPGA，目前全球ASIC市場(chǎng)并未形成明顯的頭部廠商，國(guó)產(chǎn)廠商快速發(fā)展；通過產(chǎn)品對(duì)比發(fā)現(xiàn)，目前國(guó)產(chǎn)廠商集中采用7nm工藝制程，與國(guó)外ASIC廠商相同；算力方面，海思的昇騰910在BF16浮點(diǎn)算力和INT8定點(diǎn)算力方面超越Googel最新一代產(chǎn)品TPUv4，寒武紀(jì)的產(chǎn)品在整體性能上也逐步縮小與海外廠商差距。未來國(guó)產(chǎn)廠商有望在ASIC領(lǐng)域繼續(xù)保持技術(shù)優(yōu)勢(shì)，突破國(guó)外廠商在AI芯片的壟斷格局。三、存力：服務(wù)器底層支撐AI算力需求，存儲(chǔ)芯片受益ChatGPT帶動(dòng)AI服務(wù)器需求，存儲(chǔ)芯片受益。ChatGPT的數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)整理、訓(xùn)練、推理除大算力芯片外，還需存儲(chǔ)芯片支持。服務(wù)器成本構(gòu)成：服務(wù)器成本包括算力芯片、存儲(chǔ)器等，根據(jù)IDC2018年服務(wù)器成本構(gòu)成，在高性能服務(wù)器/推理型服務(wù)器/機(jī)器學(xué)習(xí)型服務(wù)器中存儲(chǔ)占比29%/25%/16%。AI服務(wù)器，除了內(nèi)存需要128GB或更大容量的高性能HBM和高容量服務(wù)器DRAM，還需硬盤去存儲(chǔ)大量數(shù)據(jù)。存儲(chǔ)下游市場(chǎng)：智能手機(jī)+服務(wù)器+PC是主要下游。智能手機(jī)端出貨量增速有限，單機(jī)容量提升是主要推動(dòng)力；服務(wù)器端，受益人工智能、物聯(lián)網(wǎng)和云計(jì)算等應(yīng)用興起，服務(wù)器出貨量及單機(jī)容量提升推動(dòng)增長(zhǎng)。AI高算力對(duì)高帶寬內(nèi)存的需求AI大算力需要的內(nèi)存：大容量服務(wù)器DRAM和高帶寬內(nèi)存HBM。按照應(yīng)用場(chǎng)景，DRAM分成標(biāo)準(zhǔn)DDR、LPDDR、GDDR三類。JEDEC定義并開發(fā)了以下三類SDRAM標(biāo)準(zhǔn)，以幫助設(shè)計(jì)人員滿足其目標(biāo)應(yīng)用的功率、性能和尺寸要求。1）標(biāo)準(zhǔn)型DDR：針對(duì)服務(wù)器、云計(jì)算、網(wǎng)絡(luò)、筆記本電腦、臺(tái)式機(jī)和消費(fèi)類應(yīng)用程序，與CPU配套使用。2）LPDDR：LowPowerDDR，針對(duì)尺寸和功率非常敏感的移動(dòng)和汽車領(lǐng)域，有低功耗的特點(diǎn)。3）GDDR：GraphicsDDR，針對(duì)高帶寬(例如顯卡和AI)的兩種不同的存儲(chǔ)器架構(gòu)是GDDR和HBM。GDDRDRAM是專為GPU和加速器設(shè)計(jì)的，HBM是GDDR的替代品，也適用于GPU與加速器，與主芯片配套，可以提高機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算性能，如英偉達(dá)“A100”就最高配備了80GBHBM2內(nèi)存。HBM（HighBandwidthMemory）是將多個(gè)DDR芯片3D堆疊在一起后和主芯片封裝在一起，有高帶寬、低功耗等特點(diǎn)。1）HBM與主芯片合封在一起：DRAM顆粒和和GPU/CPU合封，縮短了DRAM和主芯片之間的通信距離，同時(shí)跨越封裝對(duì)芯片引腳數(shù)目的限制，幾十倍提高傳輸線數(shù)量，降低傳輸損耗，提高傳輸帶寬。2）HBM采用3D堆疊技術(shù)，中間層連接內(nèi)存與主芯片：不同于DRAM顆粒與算力芯片平鋪，HBM將DRAM顆粒堆疊在一起，一方面增加了DRAM容量，另一方面直接增加帶寬，DRAM顆粒通過“硅透”(TSV)的微型導(dǎo)線相互連接，主芯片和DRAM通過中間層連通，HBM具備的特性幾乎和芯片集成的RAM一樣，具有更高速、更高帶寬的特點(diǎn)。DRAM全球三大家壟斷，HBM市場(chǎng)由三星、海力士主導(dǎo)，目前已迭代至HBM3。2021年全球DRAM市場(chǎng)三星、海力士、美光三巨頭合計(jì)市占率高達(dá)94%。HBM市場(chǎng)，以SK海力士、三星為主，SK海力士HBM技術(shù)起步早，占據(jù)較大市場(chǎng)。SK海力士：AMD意識(shí)到DDR的局限性并產(chǎn)生開發(fā)堆疊內(nèi)存的想法，與SK海力士聯(lián)手研發(fā)HBM；2013年，SK海力士將TSV技術(shù)應(yīng)用于DRAM，在業(yè)界首次成功研發(fā)出HBM；2015年，AMD在Fury系列顯卡上首次商用第一代HBM技術(shù)。2018年發(fā)布HBM2，2021年發(fā)布全球首款HBM3，目前在研HBM4。三星：三星從HBM2開始布局，2016年量產(chǎn)HBM2，2021年2月，三星電子推出了HBM-PIM（存算一體），將內(nèi)存半導(dǎo)體和AI處理器合二為一，2022年HBM3已量產(chǎn)。四、PCB：AI服務(wù)器基石AI產(chǎn)業(yè)機(jī)會(huì)-PCB：AI服務(wù)器基石ChatGPT數(shù)據(jù)運(yùn)算量增長(zhǎng)快速，帶動(dòng)服務(wù)器/交換機(jī)等用量提升，布局相應(yīng)領(lǐng)域PCB公司顯著受益。ChatGPT帶來了算力需求的激增，與之對(duì)應(yīng)亦帶來相應(yīng)服務(wù)器/交換機(jī)等作為算力核心載體和傳輸?shù)挠布?，帶來PCB需求大幅增長(zhǎng)，同時(shí)隨著對(duì)算力的要求越來越高，對(duì)于大容量、高速、高性能的云計(jì)算服務(wù)器的需求將不斷增長(zhǎng)，對(duì)PCB的設(shè)計(jì)要求也將不斷升級(jí)，提升對(duì)于高層數(shù)、大尺寸、高速材料等的應(yīng)用。以23年發(fā)布的新服務(wù)器平臺(tái)為例，Pcie5.0服務(wù)器用PCB層數(shù)、材料、設(shè)計(jì)工藝均有升級(jí)，PCB價(jià)格提升顯著，其層數(shù)從4.0的12-16層升級(jí)至16-20層，根據(jù)Prismark的數(shù)據(jù)，2021