1、 1/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 行业研究报告 慧博智能投研 AI服务器服务器行业行业深度：深度：驱动因素、市场空间、驱动因素、市场空间、相关机遇、相关机遇、产业链及相关公司深度梳理产业链及相关公司深度梳理 受益于 AI 等相关新兴领域的应用以及“东数西算”政策下云计算、超算中心的蓬勃发展，数据计算、存储需求呈几何级增长，而算力激增下，服务器等算力基础设施成为刚需。据我们测算，AI 训练服务器方面，单个大语言模型训练驱动 AI 训练服务器需求约 2 亿美元。AI 推理服务器方面，单个 AI 应用如ChatGPT 在初期便可带动推理服务器需求

2、约 45 亿美元。围绕 AI 服务器，我们从以下几个问题作为切入点进行探讨：AI 服务器发展的驱动因素有哪些，相关分类及成本测算是怎样的，国内外竞争格局如何，市场空间有多大，产业链及相关公司都有哪些，目前面临的挑战及相关机遇都有哪些，未来 AI 服务器的发展前景如何？目录目录 一、AI 服务器驱动因素.1 二、AI 服务器概述.3 三、AI 服务器竞争格局.6 四、AI 服务器市场空间.10 五、AI 服务器产业链梳理.12 六、AI 服务器相关公司.13 七、相关机遇与挑战.14 八、未来展望.16 九、参考文献.22 一、一、AI 服务器驱动因素服务器驱动因素 1.算力需求激增，推动算力基

3、础设施迎增长新周期算力需求激增，推动算力基础设施迎增长新周期 受益于 AI 等相关新兴领域的应用以及“东数西算”政策下云计算、超算中心的蓬勃发展，数据计算、存储需求呈几何级增长，算力需求持续释放带动算力基础设施产业迎来增长新周期。据 IDC，AI 的应用与普及促使 2022 年我国智能算力规模近乎翻倍，达到 268EFLOPS，超过通用算力规模，2026 年我国智能算力规模将达 1271.4EFLOPS，21-26 年复合增长率预计达 52.3%；硬件占 AI 支出比重 49.8%，其中最大投资是服务器，占 AI 硬件支出比重 84%以上，AI 将成为未来服务器市场新一轮快速增长的主要推动力。

4、2/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 2.单个大语言模型训练驱动单个大语言模型训练驱动 AI 训练服务器市场训练服务器市场 AI 训练服务器方面，单个大语言模型训练驱动 AI 训练服务器市场约 2 亿美元需求。据英伟达测算，要完成一次 10000 亿参数大语言模型的训练，使用 4096 颗 A100GPU 约需 4 周时间，使用 4096 颗H100GPU 约需 1 周时间。按每台服务器配备 8 颗 H100GPU 计算，则完成一次万亿参数的大语言模型训练需约 500 台服务器，配备 8 个 H100GPU 的服务器价格约为 40 万美元，则单个

5、大语言模型训练驱动 AI 训练服务器约 2 亿美元需求。3.ChatGPT 驱动驱动 AI 推理服务器市场需求推理服务器市场需求 AI 推理服务器方面，单个 AI 应用如 ChatGPT 在初期便可带动推理服务器需求达 45 亿美元。据Similarweb 数据，ChatGPT 官网在 2023 年 1 月 27 日-2 月 3 日一周内吸引的每日访客数量高达 2500FZaXlYkW8WnUvUvUqZ7NcM7NmOoOoMnOfQqQqMjMsQsRaQmNoOMYnMnRuOoOqN 3/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 万，假设平均针对

6、 50 字的提问生成 400 字的响应（即 450 字，对应 600token），根据 OneFlow 的数据和Scaling Laws for Neural Language Models，在推理过程中每个 token 的计算成本约为2NFlops，其中 N 为模型参数数量，则在 ChatGPT4 一万亿参数中每个 token 需算力 2 万亿 Flops，且据 Chowdhery 等测算 GPT-3 训练期间 FLOPS 利用率为 21.3%，则可得每人每次提问需算力5.6PetaFlops（2 万亿 Flops*600token/21.3%）。假设每日 2500 万人访问量，每人提问 1

7、0 次，且一天内平均分摊，则每秒算力需求约 16302PetaFlops，假定访问峰值是一天均值的 5 倍，则每秒算力需求约81508PetaFlops。目前 AI 推理所使用的主流 GPU 是英伟达 T4，一块英伟达 T4GPU 可提供的混合精度算力为 65TFlops，则需约 125 万个 T4GPU 方可满足单日对 ChatGPT 的访问，对应 15.67 万台 8*T4的服务器，一台 8*T4 服务器的价格约 29000 美元，则仅单个如 ChatGPT 的 AI 应用在初期便带来推理服务器需求约 45 亿美元。二、二、AI 服务器概述服务器概述 1.AI 服务器服务器 服务器随场景需

8、求经历通用服务器-云服务器-边缘服务器-AI 服务器四种模式，AI 服务器采用 GPU 增强其并行计算能力。CPU+GPU 是 AI 服务器的核心部件。4/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 2.分类分类（1）按应用场景可分为训练和推理，训练对算力要求更高按应用场景可分为训练和推理，训练对算力要求更高 AI 服务器按应用场景可分为训练和推理两种，2021 年中国 AI 服务器推理负载占比约 55.5%，未来有望持续提高；训练对芯片算力要求更高，推理对算力的要求偏低；5/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告

9、 （2）按芯片类型可分为按芯片类型可分为 GPU、FPGA、ASIC 等等 AI 服务器采用异构形式，按芯片类型可分为 CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC 等组合；目前 GPU依然是实现数据中心加速的首选，其他非 GPU 芯片应用逐渐增多，IDC 预计到 2025 年其他非 GPU 芯片占比超过 20%；一般来说，ASIC 的性能最好，但是可编程性和灵活性较弱；在训练或者通用情况下，GPU 则是更好的选择。3.成本成本（1）GPU+CPU+存储存储三大件占比三大件占比 80%AI 服务器价值量的构成核心在于昂贵的 GPU 加速卡、CPU 和存储配置，同时对于 PCB、电源管理、

10、信号传输等多方面均有更高需求，亦带来大幅的价值量提升。根据浪潮服务器和浪潮信息官网信息，对于NF5468A5GPU 服务器，可以搭载至多 2 颗 CPU 和 8 颗 GPU 加速卡，以京东报价来看，AMD7543CPU 单价约 2.5 万元，英伟达 A10040GBGPU 单价约 6 万元，根据 ZOL 中关村在线报价，6/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 32GBDDR4RDIMM 售价约为 2000 元以上，同时结合三星官网信息，1.92TBNVMe 硬盘售价预计超过3000 元，考虑到通常会配备 2 颗 CPU 以及数颗 GPU，因此在 C

11、PU 和 GPU 层面就会占据极大价值量。根据爱采购官网信息，1 台配置 2 颗英伟达 40GBA100GPU 和 2 颗 AMD7502CPU（单价约 2 万元）的服务器售价约为 30 万元，其中 GPU 和 CPU 的合计价值量约占据 53%（2*6 万元+2*2 万元=16 万元），若考虑内存和硬盘价值量占比较大，以及实际情况下可能单机会尽量满配 GPU 数量，预计高性能 AI 服务器 GPU+CPU+存储三大件占比有望超过 80%。（2）FPGA 在大模型领域在大模型领域有潜在有潜在提升空间提升空间 当前 AI 加速计算卡除了 GPU 之外还有部分 FPGA 产品，FPGA 具备低延迟

12、、易烧录等优点，FPGA 通常用于推理阶段，关注未来 FPGA 在大模型领域潜在的渗透率提升空间。目前，我们在 AI 计算平台使用最广泛的两种加速部件是 GPU 和 FPGA。GPU 可适用于具备计算密集、高并行、SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令多数据流）应用等特点的深度学习训练模型领域，并且 GPU 创建了包含 CNN、DNN、RNN、LSTM 以及强化学习网络等算法在内的应用加速平台和生态系统。GPU 在深度学习算法模型训练上非常高效，但在推理时对于小批量数据，并行计算的优势不能发挥出来。而FPGA 同时拥有流水线并行和数据并行，因此处理任

13、务时候延迟更低，同时 FPGA 是可编程芯片，算法烧录更加灵活，根据浪潮 AIHPC 公众号预测，未来至少 95%的机器学习计算都是用于推断，只有不到5%是用于模型训练，而 FPGA 正是强在推断，大幅提升推断效率的同时，还能最小限度损失精确性，这正是 FPGA 的强项。三、三、AI 服务器竞争格局服务器竞争格局 1.海内外服务器市场持续增长，国内市场一超多强海内外服务器市场持续增长，国内市场一超多强 7/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 全球方面，根据 IDC 数据，2022 年全球服务器出货量突破 1,516 万台，同比增长 12%，产值达

14、1,215.8亿美元，预计未来四年内仍保持增长，2026 年全球服务器出货量达 1885.1 万台，2022-2026 年全球服务器出货量 CAGR 为 5.59%，产值有望达到 1664.95 亿美元，2022-2026 产值 CAGR 为 8.18%。中国方面，据智研咨询数据，2022 年中国服务器出货量为 434.1 万台，同比增长 5.36%。据 IDC，2022 年中国服务器市场规模为 273.4 亿美元（1888.37 亿人民币），同比增长 9.1%。据中商情报网预测，2023 年中国服务器出货量有望达到 449 万台，同比增长 3.43%；中国服务器市场规模有望达到308 亿美元

15、，同比增长 12.66%。从市场份额（按营业收入统计）上看，据 IDC，浪潮、新华三、超聚浪潮、新华三、超聚变、宁畅、中兴变、宁畅、中兴位居 2022 年中国服务器市场前五，市场份额占比分别为28.1%/17.2%/10.1%/6.2%/5.3%，同比变动-2.7pct/-0.3pct/+6.9pct/0pct/+2.2pct。2.AI 服务器有望迎高速增长，海内外云巨头加大服务器有望迎高速增长，海内外云巨头加大 AI 服务器采购服务器采购 ChatGPT、文心一言等 AIGC 大模型带来计算资源需求井喷，催生 AI 服务器需求增长，叠加配置升级带动单台 AI 服务器价值较通用型成倍增长，量价

16、齐升。据 TrendForce 预测，2023 年全球 AI 服务器出货量同比增速可达 8%，20222026 年复合增长率将达 10.8%。据 IDC 数据，2021 年全球 AI 服务器市场规模 156 亿美元，预计到 2025 年全球 AI 服务器市场将达到 318 亿美元，21-25CAGR 为 19.5%；2021 年中国 AI 服务器市场规模达 350 亿元，预计 2025 年中国 AI 服务器市场规模将达到 702 亿元，8/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 21-25CAGR 为 19.0%。从 AI 服务器的采购量来看，据 Tr

17、endForce 统计，2022 年 AI 服务器采购量中，北美四大云端供应商 Microsoft、Google、Meta、AWS 合计占比约 66%，而中国近年来 AI 建设浪潮持续升温，字节跳动年采购占比达 6.2%，腾讯、阿里巴巴、百度紧接其后，分别约为 2.3%、1.5%与 1.5%。海外云巨头对 AI 服务器的需求更大，但随着国内 AI 大模型的开发及应用拉动更多 AI 服务器需求，中国 AI 服务器市场空间有望进一步提升。3.英伟达：全球英伟达：全球 GPU 龙头，产品需求量价齐升龙头，产品需求量价齐升 全球 GPU 龙头开拓 AI 市场，助力服务器核心算力硬件性能提升。英伟达作为

18、一家以 GPU 为主营业务的半导体设计公司，在 AI 行业发展初期就前瞻布局。2022 年公司数据中心产品营业收入 150.05 亿美元，同比增长 41.38%，2020-2022CAGR 高达 49.70%，增势迅猛。2023 年 3 月 22 日，公司发布针对AI 基础架构的最新 AI 服务器系统 NVIDIADGXH100 以及 NVLINK 架构，为 AI 训练与推理提供高速算力。ChatGPT 发布引爆市场、GoogleAI 对话模型 Bard 开放公测、百度发布“文心一言”大模型等一系列互联网巨头纷纷发力 AI 领域，催生 AI 服务器需求增长。据 TrendForce 预测，20

19、23 年 AI 服务器出货量同比增速可达 8%，20222026 年 CAGR 将达 10.8%。公司有望受益于 AIGC 带来的核心算力硬件性能需求大幅提升，AI 服务器系统业务未来将成为公司数据中心产品营业收入的新增长点。GPU 性能领先全球，H100 拓展市场领先地位。公司深耕 GPU 芯片多年，据英伟达在 IEEE 会议公布数据显示，从 2012 年的 K20X 到 2020 年的 A100，GPU 的推理性能提高了 317 倍，远超摩尔定律的发展速度。A100 作为当前 AI 服务器 GPU 中的高端产品，性能相比上一代 VoltaGPU 提升 20 倍，其 AI推理性能是 CPU

20、的 249 倍，打破 16 项性能 AI 记录，在 AI、数据分析、高性能计算上应用广泛，目前仍是 AI 领域所用的主力 GPU，被 AWS、微软 Azure 和百度云等全球领先的云提供商以及 Dell、HPE、浪潮和超微等数十家主要服务器制造商广泛采用。公司发布的新一代服务器 GPU 产品 H100，其 AI 训练速度达到 A100 的 9 倍，大语言模型的推理速度达到 A100 的 30 倍，高性能计算性能相比 A100 提升7 倍，性价比是 A100 的 2 倍。戴尔、浪潮、新华三、源讯戴尔、浪潮、新华三、源讯等全球领先的服务器厂商均计划推出采用H100 的服务器，未来 H100 有望被

21、服务器厂商和云服务商广泛采用，推动公司业绩新一轮成长。9/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 算力需求迅猛增长，服务器 GPU 业务有望迎来量价齐升。AIGC 产品与应用的逐步落地催生了巨大的算力需求，据 OpenAI 测算，自 2012 年以来，全球头部 AI 模型训练算力需求 3-4 个月提升一倍，每年头部训练模型所需算力增长幅度高达 10 倍。作为 AI 时代的算力核心，GPU 需求旺盛。同时，芯片性能的大幅提升带动 GPU 价格不断增长，英伟达 V100/A100/H100 三代 GPU 价格分别为10000/15000/36500 美元。

22、作为服务器 GPU 领导者，英伟达将直接受益于 AIGC 大热带来的核心算力硬件性能需求提升，服务器 GPU 业务有望迎来量价齐升。4.华为：服务器产业深耕多年，打造华为：服务器产业深耕多年，打造“鲲鹏鲲鹏+昇腾昇腾”双引擎战略布局双引擎战略布局 扩展服务器产业多年，打造“鲲鹏+昇腾”双引擎战略布局。华为从 2008 年开始对外提供服务器产品，目前形成了通用计算（鲲鹏）和 AI 计算（昇腾）两大业务布局。据 IDC 数据，华为 2021 年 H1 在中国服务器市场的份额为 11.2%。据 counterpoint 数据，2021 年全年华为服务器业务收入 43.43 亿美元，全球市场份额占比

23、4.5%。由于美国将华为列入实体清单，限制 x86 架构的芯片供给，华为在 2021 年 12 月出售了 x86 服务器业务。原本主营 x86 服务器业务的子公司超聚变分离后仍然稳定发展，2022 年国内市占率位列第三，达到 10.1%。目前华为致力于打造以“Arm 架构的鲲鹏+达芬奇架构的昇腾”为根基的双引擎战略布局，借助自研芯片优势，持续拓展服务器业务布局。坚持计算产业战略，积极布局 AI 服务器领域。华为创新处理器架构“达芬奇”以匹配算力的增速，推出全场景处理器族，其中面向通用计算的鲲鹏系列与面向 AI 计算的昇腾系列主要应用于服务器产品，已服务政府、金融、运营商、电力、交通、医疗、教育

24、、电力、油气、制造等领域，为全球合作伙伴开发服务器应用及解决方案。其中，采用鲲鹏 920/916 处理器的 TaiShan 服务器包括 2280E 边缘型、1280 高 10/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 密型、2280 均衡型、2480 高性能型、5280 存储型和 X6000 高密型等产品，适配高性能计算、数据库、云计算等各种应用场景，现已应用于中科大千万亿次“瀚海 20 超级计算系统”。最高配置 2480 高端服务器基于鲲鹏 920 处理器，最高提供 256 核、3.0GHz 主频的计算能力和最多 25 个 SSD 硬盘。此外，昇腾系列

25、 AI 服务器包括 Atlas800 推理服务器与 Atlas800 训练服务器，广泛应用于中心侧 AI 推理、深度学习模型开发和训练场景。Atlas800 推理服务器搭载 64 核架构的鲲鹏 920 处理器，支持 8 张Atlas300I 推理卡，整机可提供 640 路高清视频实时分析（1080P25FPS），Atlas800 训练服务器达到4U 高度，最高可提供 2.24PFLOPSFP16 的算力，为 AI 推理、深度学习模型开发和训练提供超强算力支持。四、四、AI 服务器服务器市场空间市场空间 1.国内外厂商布局大模型，千亿级参数量推动算力需求增长国内外厂商布局大模型，千亿级参数量推动

26、算力需求增长 参数量与算力需求呈正比，据 ARKInvest 预测，GPT-4 参数量最高达 15000 亿个，则 GPT-4 算力需求最高可达 31271PFlop/s-day；与此同时，国内外厂商加速布局大模型，其参数量均达到千亿级别，同步带动算力需求爆发式增长。2.随着训练需求占比下降，推理需求有望进一随着训练需求占比下降，推理需求有望进一步提升步提升 据 IDC 预测，2023 年 AI 服务器训练需求占比达 41.5%，随着大模型的应用，该比例在 2025 年将降低至 39.2%；将 GPT-4 的推算结果作为训练需求，进一步推算 2023/2025 年推理需求最高达44081/48

27、502PFlop/s-day。11/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 3.以以 GPT-4 为例，为满足算力需要近千台浪潮为例，为满足算力需要近千台浪潮 NF5688M6 服务器服务器 4.全球全球 AI 服务器出货量和市场规模保持快速增长服务器出货量和市场规模保持快速增长 据 IDC 预测，2023 年全球 AI 服务器市场规模为 211 亿美元，预计 2025 年达 317.9 亿美元，2023-2025 年 CAGR 为 22.7%；据 TrendForce 预测，2026 年全球 AI 服务器出货量将进一步提升，2022-2026 年 C

28、AGR 达到 10.8%；12/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 5.中国中国 AI 服务器出货量和市场规模保持快速增长服务器出货量和市场规模保持快速增长 据 IDC 统计，2021 年中国 AI 服务器市场规模为 53.9 亿美元，预计 2025 年达到 103.4 亿美元，2021-2025 年 CAGR 达 17.7%；2021 年中国智能算力规模为 155.2EFLOPS，预计 2025 年达 922.8EFLOPS，2021-2025 年 CAGR 达 56.15%。五、五、AI 服务器产业链梳理服务器产业链梳理 13/22 2023

29、年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 服务器产业链的上游主要是零部件供应商，中游是服务器品牌商和 OEM/ODM 厂商，服务器的下游客户是互联网和云服务厂商、运营商等客户群体。1.上游上游 服务器上游：主要包括芯片、PCB、连接器、线缆、电源和各类接口等。此处的服务器上游主要是从硬件层面对服务器进行拆解，得到的服务器内部核心零部件供应商领域，主要包括 GPU、CPU、存储、PCB/载板、连接器、线缆、散热、电源、模拟芯片、接口类芯片、BMC 芯片、RAID 卡、各类接口、被动元件和功率器件等，建议关注全球核心 GPU 供应商英伟达英伟达的业绩表现，以及英伟达产业链相

30、关受益标的。2.中游中游 服务器中游：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。传统服务器行业的供应模式是 OEM/ODM 到品牌商再到客户，未来随着终端客户对于服务器的定制化需求逐步增强，OEM/ODM 厂商或将逐步加强与终端客户的直接联系以满足终端客户的定制化需求，或将逐步向 JDM 转变。3.下游下游 服务器下游：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。六、六、AI 服务器服务器相关公司相关公司 1.浪潮信息：市场份额多年

31、第一，浪潮信息：市场份额多年第一，AI 服务器产品优势显著服务器产品优势显著 浪潮信息是全球领先的服务器生产商，2021 年全球 AI 服务器市场份额第一；拥有全面的 AI 计算产品阵列以及性能领先的 Transformer 训练服务器，具备从芯片、板卡、整机到平台软件的全栈 AI 计算方案提供能力；2022 年 MLPerf 基准评测中浪潮 AI 服务器获超半数赛道的冠军；浪潮 NF5688M6 是目前公司算力最强的 AI 服务器之一，主要用于超大规模数据中心；14/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 2.中科曙光：国内高性能计算领域领军企业，布

32、局超算和智算中心建设中科曙光：国内高性能计算领域领军企业，布局超算和智算中心建设 中科曙光是国内高性能计算领域的领军企业，亚洲第一大高性能计算机厂商，大力发展云计算、大数据、人工智能、边缘计算等先进计算业务，构建了完整的 AI 计算服务体系，参建国内多家超算中心和智算中心；中科曙光目前 AI 服务器分为训练和推理两种，主要采用海光/寒武纪芯片，目前已和百度“文心一言”展开合作，为其产业化应用提供算力支持。3.拓维信息：与华为昇腾拓维信息：与华为昇腾 AI 深度合作，支持云边端全栈全场景应用深度合作，支持云边端全栈全场景应用 拓维信息是华为昇腾 AI 战略合作伙伴、华为全方位战略合作伙伴，在“鸿

33、蒙+鲲鹏+昇腾”基础软硬件领域和华为构建全面合作；其中兆瀚系列 AI 服务器是基于华为达芬奇架构 3DCube 技术的昇腾 AI 处理器；兆瀚 AI 服务器涵盖训练、推理等领域，目前广泛应用于智慧城市、运营商等行业的数据中心、算力中心相关场景；4.神州数码：云计算产业国内领先，华为鲲鹏生态重要实践者神州数码：云计算产业国内领先，华为鲲鹏生态重要实践者 神州数码拥有国内领先的云计算产业相关服务技术优势和国内最大的 ToB 销售网络渠道，云管理服务已经覆盖全球五大公有云，形成了全面的云和数字化生态整合能力；并率先提出“数云融合”理念，并将“数云融合”作为企业数字化转型的方法框架；神州鲲泰系列 AI

34、 服务器覆盖训练、推理和边缘三种类型，均采用鲲鹏 920 处理器，成为鲲鹏产业生态的重要实践者，积极布局基于“鲲鹏+昇腾”的自有品牌体系；5.工业富联：云计算服务器出货量全球第一，有望受益于海外工业富联：云计算服务器出货量全球第一，有望受益于海外 AI 服务器服务器需求需求 工业富联在云计算服务器出货量持续全球第一，并推出新一代云计算基础设施解决方案（模块化服务器、高效运算 HPC）以解决 AIGC 算力井喷需求；其客户布及全球，覆盖微软、谷歌、英伟达、英特尔等海外头部大厂；工业富联云计算产品涉及云服务器、高性能服务器、AI 服务器、边缘服务器及云储存设备等；6.紫光股份：国内紫光股份：国内

35、ICT 行业龙头，推进收购新华三加码智慧计算行业龙头，推进收购新华三加码智慧计算 紫光股份致力于打造“云网”产业链，向云计算、移动互联网和大数据处理等信息技术的行业应用领域全面深入，目前核心业务基本覆盖 IT 服务的重要领域；紫光股份对子公司新华三剩余 49%的股权收购有望能在今年内完成，正持续推进；新华三是目前国内前三、全球前十的 AI 服务器厂商，其相关产品包括 UniServerAI 一体机和一系列 AI 服务器等，新华三 AI 服务器在 MLPerf 训练及推理测试中共斩获86 项世界第一，具备深厚技术积淀和领先实力。七、相关机遇与挑战七、相关机遇与挑战 1.美国限制向中国出口先进美国

36、限制向中国出口先进 GPU，可购买削弱带宽的，可购买削弱带宽的 A800 英伟达推出的三代 GPU 芯片 V100、A100 和 H100 可用于 AI 模型训练和推理，最新一代的 H100 较A100 计算速度快约 3 倍（67/19.5）；2022 年 8 月，美国要求英伟达停止向中国企业出售 A100 和 15/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 H100 两款 GPU 计算芯片，目前中国企业仅能购买特供的 A800 芯片，该芯片较 A100 在互联带宽方面被削弱 1/3，成为当前可行的替代方案。暂时未被禁售的 V100 工艺为 12nm，难

37、以满足目前计算需求。2.国产国产 GPU 单卡指标接近英伟达，推理应用更具竞争力单卡指标接近英伟达，推理应用更具竞争力 国产算力 GPU 的主要厂商包括海光信息、寒武纪、平头哥、华为昇腾、天海光信息、寒武纪、平头哥、华为昇腾、天数智芯、燧原科技、摩尔线数智芯、燧原科技、摩尔线程、壁仞科技、沐曦程、壁仞科技、沐曦等公司，部分产品的单卡指标和参数已经与英伟达产品接近或持平。目前国产算力GPU 芯片在推理场景应用较多且具备一定竞争力，如含光 800、思元 370、MTTS3000 等等。3.国产厂商全球市场份额占比超国产厂商全球市场份额占比超 35%，浪潮信息位列国内外榜首，浪潮信息位列国内外榜首

38、16/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 八、八、未来展望未来展望 1.超算中心建设加速，服务器需求进一步提升超算中心建设加速，服务器需求进一步提升（1）超级计算市场未来可期，超算超级计算市场未来可期，超算+云计算带来服务器新增长云计算带来服务器新增长 随着 AIGC、云计算技术及应用模式的进一步拓展，超级计算的需求及应用场景持续增长，多地超算中心建设升级项目兴起，助推超级计算市场迅速增长。据华经产业研究院数据，2021 年我国超算服务市场规模达 196.6 亿元，预计 2025 年可达 466 亿元，2021-2025 年 CAGR 达 24.1

39、%。同时，得益于超算服务与云服务市场的扩大，我国超算云服务市场迎来快速增长阶段。据华经产业研究院数据，2016-2021 年间，市场规模从 1.5 亿元增长至 20.7 亿元，CAGR 高达 69.1%；预计在市场需求的刺激下我国超算云服务市场将继续高增长态势，市场规模有望于 2025 年达到 111.9 亿，2021-2025 年 CAGR 为52.4%。未来超级计算中心与云计算、互联网技术融合，从精密研制、信息安全、石油勘探、航空航天 17/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 和科学计算领域向制药、基因测序、动漫渲染、数字电影、数据挖掘、金融分

40、析及互联网服务等领域拓展应用，超级计算中心在服务器上的大量需求有望成为服务器市场的新增长点。（2）单台超算中心超级计算机算力可敌单台超算中心超级计算机算力可敌 200 多万台普通计算机，有望推动高端服务多万台普通计算机，有望推动高端服务器市场提升器市场提升 构成超算中心的超级计算机每秒运算速度高达 10 亿亿次，其计算能力相当于 200 多万台普通计算机，能计算普通计算机和服务器不能完成的大型复杂计算。相比于数据中心分布式运行、以软件实现其扩展的模式，超算中心采用集中式的集群逻辑，耦合度高，单机性能好，其应用主要集中于高性能计算领域，目前主要提供国家高科技领域和尖端技术研究所需的运算速度和存储

41、容量，专用性更高，因此对服务器有更高的要求，随着超级计算中心的不断扩展，高端服务器有望拉动服务器市场进一步增长。2.云边协同发展，增添服务器需求动能云边协同发展，增添服务器需求动能（1）边缘边缘计算优势显著，云边协同大势所趋，边缘计算将进一步带动服务器需求计算优势显著，云边协同大势所趋，边缘计算将进一步带动服务器需求 相比于云计算的集中部署、距离用户侧较远的特点，边缘计算是一种分布式的基础设施，距离用户侧或数据源更近，能有效解决带宽成本高、时延较长、流量汇集过大等问题，更好支持实时性强和带宽密集型业务。因而，边缘计算适用于局部性、实时和短周期的数据处理与分析，云计算擅长于全局性、非实时、长周期

42、的大数据处理与分析，两者互补、相辅相成。Gartner 预测，2025 年将有 75%的数据在边缘侧进行处理，企业关键数据有 50%以上将在数据中心以外或云以外的地点创建和处理。2023 年，将有42.4%的企业采用边缘+核心的组合架构建立和运行数据库，设备架构向“云-边-端”三级架构演进迭代。由于数据的产生更多来自端侧和边缘，边缘数据中心将会成为理想的承载基础设施去处理更多对时延要求更高的业务，据 IDC 预测，全球边缘服务器的支出金额占总体服务器比重将从 2021 年的 14.4%增长至 2025 年的 24.9%。根据信通院预测，未来边缘市场规模将超万亿，有望成为与云计算平分秋色的新兴市

43、场，广阔市场空间将带给整个数据中心产业界带来无限的想象空间和崭新的发展机遇，边缘数据中 18/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 心发展大势所趋。全球企业和服务提供商在边缘解决方案硬件、软件和服务上的支出未来将继续保持高速增长，据 IDC 数据，全球 2023 年度边缘计算支出预计将达 2080 亿美元，相比 2022 年增长 13.1%，这一增速将维持至 2026 年，届时边缘计算支出将达到 3170 亿美元。（2）云服务商不断向边缘渗透云服务商不断向边缘渗透 依靠云计算技术的先发优势，云巨头公司将云计算技术下沉到边缘侧，大力发展边缘计算。全球方

44、面，亚马逊在 2016 年就开始将 AWS 扩展到间歇连接的边缘设备。谷歌在 2021 年推出分布式云边缘，将谷歌云基础设施扩展到边缘。国内方面，BAT 等巨头也紧抓边缘计算市场契机。阿里云 2018 年就开始进军边缘计算技术领域，将云计算、人工智能、IoT 的优势拓展到边缘计算上，打造云、边、端一体化的协同计算服务，陆续推出了边缘云节点 ENS、软硬一体的物联网边缘计算节点，把云端能力下沉到边缘，用云端能力解决本地的问题，降低时延和成本。百度打造了由边缘计算框架和云端管理套件组成的智能边缘，并提供边缘计算服务器和边缘计算节点两类产品。腾讯从设备和平台两方面打造了边缘计算机器ECM 和物联网边

45、缘计算平台 IECP 的边缘计算布局。华为推出智能边缘平台 IEF、智能边缘云 IEC、智能边缘小站 IES、IoT 边缘。19/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告（3）除云服务商外，各垂直行业企业也已开始边除云服务商外，各垂直行业企业也已开始边缘计算领域的布局缘计算领域的布局 边缘计算产业链上的软硬件服务商、服务提供商以及第三方应用和内容提供商等企业也在垂直领域开始边缘计算布局。在民生改善上，供热行业作为保障民生的重要行业还存在管理系统落后、自动化程度低等问题，中环寰慧的智能供热新模式将每个换热站与边缘网关对接，统一数据汇聚，可以将云端经过大数据

46、分析和全网智能调节算法策略，下发到边缘侧，完成边缘设备上的推断和计算，随着使用时长和数据的累计，在深度学习算法的支撑下，整套供热系统的调控会越来越精准。在传媒场景上，新华三通过边缘云计算节点的部署为华数集团搭建了分布式云计算平台，实现了广电行业分布式云计算架构的首次落地，边缘节点与中心节点实现了云边协同，资源和服务可以在云边端智能调度。在城市治理上，英特尔携手百度，通过人工智能和边缘计算解决方案，对苏州的环卫渣土车进行实时画像收集与分析，能在第一时间通知车辆、人员对垃圾抛洒滴露等问题进行处理，全面监管保洁作业效果。许多企业在其他垂直领域也进行了业务部署：云学堂通过不同区域的边缘节点服务器群对学

47、习内容进行加速，实现了边缘计算在教育场景中的应用；中国农业银行搭建了基于边缘计算的技术框架，着力构建基于云边协同的边缘计算体系的建设；国家电网建设边缘数据中心，边缘计算已经服务支撑新一代变电集控站部署，助力新型电力系统建设。（4）边缘计算产业链上游是软硬件基础设施提供商，边缘计算产业链协同发展，我国边缘计算产业链上游是软硬件基础设施提供商，边缘计算产业链协同发展，我国边缘计算服务器市场边缘计算服务器市场 21-26CAGR 超超 20%边缘计算产业链上游是软硬件服务商如华为、中兴通讯、浪潮信息、中科曙光、凌华科技等企业，中游是运营商以及服务提供商，下游是第三方应用和内容提供商。此外，还有 Av

48、nu 联盟等多个产业联盟、中国信通院等核心研究机构和企业。2016 年 11 月 30 日边缘计算产业联盟（Edge Computing Consortium，ECC）成立，目的是全面促进产业深度协同，加速边缘计算在各行业的数字化创新和行业应用落地，目前已有超过 330 个网络联接、数据聚合、芯片、传感、行业应用等多个领域的公司和机构加入。硬件基础设施提供商主要是提供边缘服务器、边缘网关、智能边缘一体机等，如华为、中兴通讯、浪潮信息、中科曙光、凌华科技等企业，软件基础设施提供商主要提供边缘操作平台、边缘应用软件等，如思科、谷歌等。智能边缘一体机将计算、存储、网络、虚拟化和环境动力等产品有机集成

49、到一个机柜中，在出厂时完成预安装和与连线，只需连接电源即可快速完成初始配置，具有业务远程部署、集中运维、管理简单等特点。边缘网关是部署在垂直行业现场实现网络接入、协议转换、数据采集与分析处理的设备，可在园区物联网和工业物联网等场景进行应用。同时边缘网关在不同场景下有不同形态要求，例如在园区物联网接入中需要具有温度、湿度、烟雾探测等传感器能力，在工业物联网接入中需承担设备信息、告警信息收集和上报的功能。边缘服务器是边缘计算和边缘数据中心的主要计算载体，有三方面需求。首先，需支持 ARM/GPU/NPU 等异构计算以满足不同业务应用需求，其次，需拥有统一的运维管理接口、业务自动部署能力和有效可靠的

50、故障处理能力以满足边缘服务器部署运维需求。第三，需拥有较强温度适应能力以匹配较为复杂的环境空间。以目前已建成投入运营的雄安城市计算中心为例，现已由 700 台服务器搭建成 6 个边缘计算节点，形成 1.4 万核算力、27P 存储，平均一个边缘计算节点需要 117 台服务器。随着智慧城市建设与发展对城市数据及时计算的需求增加，将带动边缘计算服务器市场空间的拓展。据 IDC 预计，2021-2026 年中国边缘计算服务器整体市场规模年复合增长率将达到23.1%，高于全球的 22.2%。20/22 2023 年年 4 月月 21 日日 行业行业|深度深度|研究报告研究报告 3.AIGC 推动推动 G

51、PU 服服务器市场持续扩张务器市场持续扩张 随着人工智能技术的快速演进赋能各个行业，支撑创新服务发展，未来基于 AIGC 带动的云计算需求将会是 IaaS 领域增长的持续驱动力，各大云计算厂商均着力布局人工智能以把握未来趋势。目前，亚马逊 AWS 已形成了 AI 平台、AI 服务、AI 基础设施的全方位布局，并与英伟达合作，致力于大型机器学习模型训练和生成式 AI 应用程序构建；微软依托 ChatGPT，推出 Microsorft365Copilot、NewBing、Security Copilot 一系列应用；Google 研发 LaMDA 大语言模型，推出 AI 产品 Bard。未来，计算

52、平台将逐步由通用走向专用，以 AI 为代表的新兴应用将长期驱动服务器市场的增长，目前的单机或小型服务器可提供的算力难以满足 AI 产品的需求，传统数据中心使用的 CPU 也存在 Cache 占据较大空间、计算能力浪费等问题。GPU 服务器的出现突破了传统服务器的效率瓶颈，其具有实时高速的并行计算和浮点计算能力，适用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景，逐渐在人工智能方面取代 CPU 服务器。为支持 ChatGPT 的算力需求，微软部署了超过 1 万张英伟达A100GPU，据 Trendforce 预测，未来 GPT 商业化所需的 GPU 芯片数量超过 3 万枚，生成式

53、 AI 的发展将带动 GPU 需求显著提升。目前，各巨头正在加大对 GPU 的投入，2022 年 12 月英特尔重组 GPU 部门，旨在扩大 GPU 领域的影响力，在 GPU 加速计算团队加入了数据中心和 AI 组；2023 年 3 月 21 日，英伟达发布 ChatGPT 专用 GPUH100NVL，一台 8 卡的 H100NVL 的速度是目前标配 8 卡 A100 服务器的 10 倍；三星也计划基于 AMDRDNA 开发 GPU，巨头的投入将有力推动 GPU 服务器市场扩张。4.服务器品牌与白牌之争白热化，促进服务器服务器品牌与白牌之争白热化，促进服务器市场优胜劣汰市场优胜劣汰（1）白牌服

54、务器厂商备受青睐加剧市场竞争，市场竞争格局重塑白牌服务器厂商备受青睐加剧市场竞争，市场竞争格局重塑 从标准层面来看，2012 年 Facebook 启动 OCP（开放计算项目）项目，旨在改变传统的服务器，打破传统计算组件，使其重构为模块化系统，此后微软、谷歌等云计算厂商纷纷加入 OCP 联盟。目前国外的OCP 联盟与国内 BAT 引领的 ODCC（开放计算中心委员会）联盟都在加快制定标准化服务器的规则，由于云服务提供商大多为技术实力雄厚的互联网巨头，对服务器了解程度较高，云巨头的入局令白牌服务器的影响与日俱增。从技术层面来看，虚拟化和开源软件的迅猛发展打破了过去软硬一体的局面。IaaS 厂商让

55、算力从物理实体中解放出来，用户可以通过云平台和第三方开源程序来运行和管理自己的后台服务，进一步促进软件和硬件的分裂。从需求层面来看，云计算数据中心的建设是近年来全球服务器增长的主要驱动力，云计算弱化了对单台服务器性能指标的要求，拥有服务器设计能力的互联网巨头更倾向于寻求 ODM 厂商直接生产服务器以节省成本，白牌服务器凭借低廉的价格备受云巨头青睐。21/22 2023 年年 4 月月 21 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告（2）白牌与品牌厂商各有其长，适应下游需求者为王）白牌与品牌厂商各有其长，适应下游需求者为王白牌服务器 ODM 厂商与传统品牌服务器厂商的区别在于，前者聚焦生产制造，

56、后者聚焦于产品设计。白牌和品牌服务器厂商由于其固有的优势领域不同，两者均都有其业务边界。品牌厂商积累了大量技术专利和架构设计经验，在产品性能、稳定性以及客户响应速度方面具备优势；而白牌服务器厂商在成本控制能力、大规模生产制造能力方面更略胜一筹。因此无论是品牌厂商还是 ODM 厂商，只有不断适应下游客户需求，才能获得长期持续的发展动能，在 AIGC 推动芯片及服务器快速迭代发展的环境下，快速响应能力、技术跟进能力、成本控制能力等考验白牌与品牌厂商优胜劣汰，竞争或进一步白热化。5.提升芯片配置或成服务器厂商制胜关键提升芯片配置或成服务器厂商制胜关键IDC 认为，中期来看 X86 架构仍然会是主流的

57、服务器市场，未来将会形成以 X86 为核心多种架构并存的丰富算力市场。另外，随着互联网、云服务、电信、银行等各行业超大规模客户不断扩张和升级扩容对于服务器的强劲需求，以硬件为中心的集成硬件与软件支持多样化工作负载的解决方案将成为服务器厂商制胜未来的关键。当前服务器产业正往技术多样化、服务定制化、软件定义、异构计算与边缘计算方向发展。当前，我国服务器芯片自主研发主要有以下几种方向：X86 架构，主要包括上海兆芯、天津海光上海兆芯、天津海光等公司；ARM 架构，华为海思华为海思麒麟系列产品在移动领域已与国际水平同步；MIPS 架构与 Alpha 架构，其中龙芯、申威龙芯、申威分别获得 MIPS 架

58、构和 ALPHA 架构的授权，并自主研发处理器内核，也对相关架构指令集进行拓展；RISC-V 架构，国内已有 40+企业加入 RISC-V 国际基金会，平头哥、华为海思、兆易创新、华米科技、全志科技、芯来科技、格兰仕、晶心科技平头哥、华为海思、兆易创新、华米科技、全志科技、芯来科技、格兰仕、晶心科技等众多技术厂商纷纷入局，成为 RISC-V 重要力量。芯片作为服务器算力的载体，与服务器整体性能紧密相关。传统服务器芯片组仅由 2 颗 CPU 构成，价格在 800-850 美元/颗，而 AI 服务器芯片组通常需要搭载 2 颗 1000-1100 美元/颗的 CPU，训练 AI 服务器与推理 AI

59、服务器还分别需要增加 8/4 颗 GPU 以提升服务器的综合算力。目前完整规格的英伟达HGXH100AI 服务器搭载配备 8 个 H100GPU，总计 8 个 GPC 图形集群，72 个 TPC 纹理集群，144 个SM 流式多处理器，共计 18432 个 FP32CUDA 核心，每组 SM 配备 4 个专用于 AI 训练的第四代张量核心 TensorCore，共计 528 个。相较于同等 GPU 数量配置的 A100，H100 在 HPC 和 AI 计算(FP64/TF32/FP16/INT8)上由 156TF/2.5PF/5PF/10POPS 提升至 480TF/8PF/32PF/32PO

60、PS，在多专家(MoE)模型训练速度上提升了 9 倍，大幅度提升万亿参数的 AI 大模型应用效率。在 AIGC 快速发展背景下，服务器芯片配置或成服务器厂商制胜关键。22/22 2023 年年 4 月月 21 日日行业行业|深度深度|研究报告研究报告 九、参考文献九、参考文献 1.光大证券-AI 行业跟踪报告之十一：服务器，AIGC 拉动算力需求，AI 服务器加速成长2.广发证券-“AI 奇点时刻”系列（三）：策略对话电子，AI 服务器需求牵引3.广发证券-电子行业：“AI 的 iPhone 时刻”系列 11，AI 服务器需求风起，PCB 升级浪潮已至4.中泰证券-电子行业 AIGC 发展给电子带来的投资机遇：AI 服务器拆解，产业链核心受益梳理5.浙商证券-AI 服务器行业报告：大模型算力需求驱动 AI 服务器行业高景气6.华金证券-半导体行业：AI 服务器催化+移动端复苏，存储价格或筑底企稳7.国信证券-电子行业算力芯片及 AI 服务器专题：AI 的 iPhone 时刻到来，电子的 AI 机遇兴起8.招商证券-电子行业 AI 算力供应链系列报告：大模型时代 AI 服务器需求提升，算力市场打开长线空间免责声明：以上内容仅供学习交流，不构成投资建议。