揭秘 超强大脑 每秒计算16亿亿次 AI服务器行业市场需求

这三排人工智能服务器集群，已经相当于20万台普通计算机，它们是最快的人工智能集群之一。

而这些强大的算力，正是基于昇腾的Atlas 900人工智能集群。这些智算中心的智慧大脑，从存储系统到软件系统，全部由中国工程师自主研制。

华为南方工厂，具有超级算力的Atlas 900人工智能集群就是在这里生产制造。

在单板生产线上，16个工序部署了23个机器人、6万个管脚、1.2万颗微型器件，全部自动装配，仿佛方寸间正在建造一座微缩的大型城市。而昇腾处理器是这座微缩城市中最亮丽的建筑，每块单板上安装有4个AI计算单元，由此让Atlas 900具备了超级算力。

华为昇腾计算业务架构师 李春生：我们知道人工智能的算法，当前已经达到万亿参数的规模，它对计算处理能力要求特别高。

我旁边的八柜人工智能计算集群，它的处理能力达到了160 PFLOPS，相当于接近10万台的高性能PC处理能力，达到每秒可以处理16亿亿次。

人工智能大模型的出现掀起了新一轮行业热潮。今年以来，多家国内互联网公司纷纷发布了人工智能大模型产品。受此影响，作为算力基础的人工智能服务器近来需求骤增。记者了解到，全球各大科技企业都在加速布局AI大模型。

数据显示，目前中国10亿参数规模以上的大模型已发布79个，位居全球第二。相较于通用服务器，AI服务器尤其是训练型服务器能够快速准确处理大量数据，因此市场需求骤增。推理型人工智能服务器需求逐步增长。

今年以来，训练型人工智能服务器成为计算机领域需求最旺盛的细分行业。此外，应用领域的推理型人工智能服务器需求也在逐渐增长。

在四川雅安的一个500千伏变电站，一台智能巡检机器人正对变电站进行红外测温和油位巡检。配合高清摄像头，工作人员在室内就能完成过去4个人在户外连续16个小时的巡视工作。

今年5月，变电站将驱动这套系统的通用服务器升级为AI服务器。巡检的点位覆盖率、数据传输AI识别分析的速度都大幅提高。

目前，电力系统的智能化改造升级持续推进，系统算法的持续优化带动相关软件企业对推理型AI服务器需求逐渐增长。

不仅是电力领域，自动问诊、AI客服主播、AI基金经理等新应用相继涌现，人工智能在医疗、金融、零售、气象、文娱、艺术等垂直领域有了更多的落地机会。

四川某智能科技有限责任公司高级副总裁 刘东：各行各业对智能计算开始了一定的探索。比如金融行业的交易模型、智慧能源、智慧电力、智慧教育、网联汽车，还有一些科研项目最近对智能计算的需求增量很大。

机构预测，全球AI服务器市场规模未来3年内将保持高速增长。2025年，中国AI服务器市场规模有望达到561亿美元(约合人民币4050亿元)。算力租赁模式兴起 服务器液冷技术受追捧。

记者了解到，租用计算资源的算力租赁模式正在兴起，尤其获得中小企业青睐。基于算力租赁，用户只要按需付费，不用承担硬件设备的采购、维护、升级等费用，也不用担心设备闲置或者过时造成浪费。

此外，随着国内算力基础设施建设推进以及算力密度不断提高，传统的自然风冷技术很难为AI服务器提供有效散热。因此，使用液体为服务器散热的液冷技术正成为行业布局的重点。

某科技集团基础设施业务高性能计算和人工智能产品营销总监 于涛：未来仅一台机器大概是上万瓦的功耗，其实对能耗、绿色节能是很大的挑战。像水冷这种低碳环保的AI服务器产品会更省电，能降低客户的使用成本。

AI服务器是一种能够提供人工智能(AI)的数据服务器。它既可以用来支持本地应用程序和网页，也可以为云和本地服务器提供复杂的AI模型和服务。

中国AI服务器行业市场需求 中国AI服务器行业出货量分析

AI服务器有助于为各种实时AI应用提供实时计算服务。AI服务器主要有两种架构，一种是混合架构，可以将数据存储在本地，另一种是基于云平台的架构，使用远程存储技术和混合云存储(一种联合本地存储和云存储的技术)进行数据存储。

根据中研普华产业研究院发布的《2023-2028年中国AI服务器行业发展分析与投资前景预测报告》显示：

AI服务器和通用型区别主要在于：

1)硬件架构：AI 服务器是采用异构形式的服务器，根据应用的范围采用不同的组合方式，如 CPU+GPU、CPU+TPU、 CPU+其他的加速卡等。与普通的服务器的差别主要在大数据及云计算、人工智能等方面需要更大的内外存。

2)卡的数量：普通的 GPU 服务器一般是单卡或者双卡，AI 服务器需要承担大量的计算，一般配置四块 GPU 卡以上，甚至 要搭建 AI 服务器集群。

3)独特设计：AI 服务器由于有了多个 GPU 卡，需要针对性的对于系统结构、散热、拓扑等做专门的设计，才能满足 AI 服 务器长期稳定运行的要求。

AI服务器行业产业链上游主要包括芯片、PCB、连接器、线缆、电源和各类接口等。中游主要包括服务器品牌上和OEM/ODM厂商，未来OEM/ODM或将逐步向JDM模式转变。下游主要是采购服务器的各类客户群体。

此处列举的服务器下游终端客户群体主要是B端和G端客户，主要包括互联网厂商、云服务商、运营商、政府机构、金融机构等。

AI服务器采用CPU+加速芯片的架构形式，在进行模型的训练和推断时会更具有效率优势。与国外AI芯片厂商的垄断局面不同，中国AI服务器水平位于世界前列。

据统计，2022年我国AI服务器市场(按销售额)，浪潮以46.6%份额占据首位，新华三、宁畅分别以11%和9%占据第二、第三名。

中国在AI服务器水平位于世界前列。AI服务器采用CPU+加速芯片的架构形式，在进行模型的训练和推断时会更具有效率优势。与国外AI芯片厂商的垄断局面不同，中国AI服务器水平位于世界前列。

2022年全球人工智能收入预计同比增长19.6%，达到4328亿美元，包括软件、硬件和服务。预计2023年可突破5000亿美元大关。

在这三个技术类别中，人工智能硬件和服务支出增长更快，人工智能软件支出份额2022年略有下降，这一趋势将持续到2023年。

总体而言，人工智能服务预计在未来五年内实现最快的支出增长，年复合增长率(CAGR)为22%，而人工智能硬件年复合增长率为20.5%。

相对于软件和服务，人工智能硬件分支行业在2021年上半年的市场份额增长最快，增长率为0.5%。预计2022年市场份额达到5%，同比增长24.9%。

2021年上半年，AI存储相对于AI服务器的增长更为强劲，但是，这一趋势在2022年将逆转，AI服务器预计增长26.1%，而AI存储增长19.7%。在支出份额方面，AI服务器占最大份额，超过80%。

根据IDC数据，2022年大陆AI服务器出货量达28.4万台，预计到2027年达到65万台，CAGR为17.9%，按金额计算，2022年大陆AI服务器销售额为72.55亿美 元，预计到2027年销售额将达到163.99亿美元， CAGR为17.7%。

AI服务器作为算力基础设备，其需求有望受益于AI时代下对于算力不断提升的需求而快速增长。

根据TrendForce，截至2022年为止，预估搭载GPGPU(General Purpose GPU)的AI服务器年出货量占整体服务器比重近1%，预估在ChatBot相关应用加持下，有望再度推动AI相关领域的发展，预估出货量年成长可达8%;2022~2026年复合成长率将达10.8%。

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。

IDC预计，中国AI服务器2021年的市场规模为57亿美元，同比增长61.6%，到2025年市场规模将增长到109亿美元，CAGR为17.5%。

本报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家商务部、国家发改委、国家经济信息中心、国务院发展研究中心、全国商业信息中心、中国经济景气监测中心、中国行业研究网、国内外相关报刊杂志的基础信息以及AI服务器专业研究单位等公布和提供的大量资料。

对我国AI服务器行业作了详尽深入的分析，为AI服务器产业投资者寻找新的投资机会。

为战略投资者选择恰当的投资时机和公司领导层做战略规划提供准确的市场情报信息及科学的决策依据，同时对银行信贷部门也具有极大的参考价值。

了解更多行业数据详情，可以点击查阅中研普华产业研究院的《2023-2028年中国AI服务器行业发展分析与投资前景预测报告》。