本文來自微信公眾號“半導體產(chǎn)業(yè)縱橫”。
AI服務(wù)器成為2023年行業(yè)“救世主”的原因有兩個。
英偉達強勁的財務(wù)報告揭示了人工智能對科技行業(yè)的真正影響，尤其是在人工智能服務(wù)器供應鏈中。
人工智能驅(qū)動的需求激增促使研究機構(gòu)修改了他們的估計。據(jù)行業(yè)研究公司TrendForce預測，2023年AI服務(wù)器（包括搭載GPU、FPGA、ASIC等）的出貨量預計將達到近120萬臺，同比增長38.4%，占服務(wù)器總出貨量的近9%。TrendForce甚至將2022年至2026年AI服務(wù)器出貨量復合年增長率上調(diào)至29%。
那么，AI服務(wù)器與傳統(tǒng)服務(wù)器的區(qū)別是什么？
AI服務(wù)器確實是整個服務(wù)器市場的一部分，但它們是專門為基于云的AI模型訓練或推理而設(shè)計的。在規(guī)格方面，廣義的AI服務(wù)器是指搭載AI芯片（如前面提到的GPU、FPGA、ASIC）的服務(wù)器，而狹義的定義則包括至少搭載一塊GPU的服務(wù)器。
AI服務(wù)器成為2023年行業(yè)“救世主”的原因有兩方面。首先，今年以來各終端市場表現(xiàn)明顯疲軟，就連此前穩(wěn)定的服務(wù)器市場也出現(xiàn)了低迷。對昂貴的AI服務(wù)器的需求激增不僅引起了轟動，還直接推動了整個行業(yè)的收入增長。
據(jù)TrendForce預估，今年AI服務(wù)器出貨量將占服務(wù)器市場總出貨量的9%，預計到2026年將達到15%。單價方面，AI服務(wù)器的價格約高出15至20倍。云服務(wù)提供商傳統(tǒng)上使用的服務(wù)器。對計算能力、電源管理和改進的冷卻技術(shù)的需求增加直接促進了服務(wù)器組件的使用。
說到AI服務(wù)器的關(guān)鍵部件，包括GPU、CPU、內(nèi)存、智能網(wǎng)卡、機箱、主板、散熱系統(tǒng)、電源、組裝測試等。從成本角度來看，GPU仍然是最關(guān)鍵的部分，約占總成本的70%，而散熱系統(tǒng)、電源和外殼等組件所占比例不到1%。
雖然GPU龍頭供應商英偉達在成本上是最大贏家，但元器件使用量增加、規(guī)格與技術(shù)升級，仍讓臺系供應鏈獲益，在服務(wù)器產(chǎn)業(yè)扮演重要角色。
從上游產(chǎn)業(yè)來看，最大的受益者是為英偉達代工的臺積電。電源供應器方面，AI服務(wù)器的需求較以往高出兩至三倍，這無疑為臺達、光寶等電源供應器廠商帶來利好消息。
雖然冷卻系統(tǒng)占總成本的比例不到1%，但它們對AI服務(wù)器的運行至關(guān)重要，促使主要服務(wù)器供應商在該領(lǐng)域投入巨資。目前，AI服務(wù)器散熱解決方案的領(lǐng)先供應商包括Auras Technology、AVC Technology和Sunon，它們提供3D Vapor Chamber(VC)技術(shù)。在組裝和制造方面，主要參與者是廣達、英業(yè)達、富士康、緯創(chuàng)、Wiwynn、AMD和技嘉等傳統(tǒng)服務(wù)器供應商。
TrendForce分析師Frank Gong表示，近年來，服務(wù)器行業(yè)不斷走向標準化，服務(wù)器供應商也面臨來自客戶的壓力，要求其供應鏈多元化。然而，隨著人工智能服務(wù)器需求的大幅增長，不僅帶動了收入增長，也為企業(yè)提供了展示其在人工智能服務(wù)器領(lǐng)域技術(shù)優(yōu)勢的機會。此外，人工智能服務(wù)器設(shè)計的高復雜度和定制化需求的大幅上升，使得客戶粘性得到提升，受到供應鏈的歡迎和期待。
推理型服務(wù)器將逐漸成為全球AI服務(wù)器的主流。在生成式大模型發(fā)展早期，AI服務(wù)器需求以模型訓練為主，因而訓練型服務(wù)器占據(jù)市場主體地位。隨著后續(xù)生成式AI應用的快速發(fā)展，AI服務(wù)器將主要滿足數(shù)據(jù)的分析及模型輸出需求，因而推理型服務(wù)器將逐漸成為市場主流。根據(jù)IDC統(tǒng)計，2021年全球AI服務(wù)器市場中57.33％為訓練型服務(wù)器，但預計在2024年推理型服務(wù)器市場規(guī)模將首次超越訓練型服務(wù)器，在2026年推理型服務(wù)器的市場占比將達到53.01％，與訓練型服務(wù)器的份額差距將持續(xù)拉開。
加速計算AI服務(wù)器更符合大規(guī)模AI運算的需求，成為AI服務(wù)器的主流選擇。加速計算AI服務(wù)器是指擁有一個或多個協(xié)處理器的AI服務(wù)器，包括GPGPU、FPGA或ASIC協(xié)處理器，其更適合處理規(guī)模越來越大、算法越來越復雜的深度學習AI模型，因而已經(jīng)成為目前AI服務(wù)器的主流選擇。主要使用CPU進行運算的非加速計算AI服務(wù)器的市場規(guī)模仍將有一定增長，但其主要用于小型人工智能模型的推理以及部分訓練負載。根據(jù)IDC統(tǒng)計，2021年全球AI服務(wù)器中加速計算AI服務(wù)器市場規(guī)模為91億美元，2026年將增長至245億美元，期間年復合增速為22％，同期非加速計算的AI服務(wù)器市場規(guī)模的年復合增速僅為9.3％。
