國內服務器芯片迎高光，新老企業紛紛發力

服務器市場正迎來代際升級

服務器作為數據處理和存儲的核心部件，其性能直接決定了整個信息系統的運行效率。 

隨著Al大模型應用的加速落地和智算中心建設的加速，國內外廠商對算力的需求不斷提升，Al服務器的需求量也大幅增加。 

據IDC預測，2023年市場規模將達到248億美元，同比增長27%。 

根據北京研精畢智信息的最新數據，2022年全球Al服務器行業市場出貨量達到了85萬臺。 

根據TrendForce的預估，2023年全球Al服務器出貨量將接近120萬臺； 

到2025年，這一數字將增長至近190萬臺，2022-2025年的復合年增長率（CAGR）為41.2%。

 AI服務器主要采用并行計算的芯片，如GPU、FPGA等，以適應AI時代的算力需求。 

這些芯片的應用，使得AI服務器在組成部件上與普通服務器差異不大，但性能卻有顯著的提升。 

根據IDC發布的市場跟蹤報告，2022年中國服務器市場規模達到273.4億美元，同比增長9.1%，占全球市場份額的24.5%。 

中商產業研究院預測，到2023年，中國服務器市場規模將增長至308億美元。 

國內將首要關注新興服務器芯片領域

和PC一樣，服務器核心芯片主要包括CPU、GPU，隨著大數據催生多元算力新計算架構，DPU逐漸成為數據中心的第三顆主力芯片。 

相比訓練，模型的部署是更大的市場。應用對于服務器的最大承載能力要求在于過峰，即滿足PCU時刻的訪問需求。 

據此測算，國內由AI帶動的服務器需求量約為5萬臺-16.6萬臺，芯片為50-166萬顆。 

假設全球活躍用戶體量為國內用戶體量的3倍，則全球服務器需求量為15-50萬臺，芯片需求量為50-500萬顆。 

從產業發展現狀來看，X86服務器領域國內廠商差距較為明顯。 

ARM、RISC-V為代表的新興服務器芯片及DPU為代表的新應用產品未來有望在云端市場占據一定空間。 

中金測算，AI服務器核心組件按價值量由高到低依次為GPU、DRAM、SSD、CPU、網卡、PCB、高速互聯芯片和散熱模組等。 

按7.5萬臺訓練型和17.5萬臺推理型服務器測算，對應市場規模分別為240億美元、88億美元、48億美元、34億美元、5億美元、3億美元、2.5億美元和1.5億美元。

內存接口芯片作為提升內存數據訪問速度和穩定性的關鍵部件，其市場需求也將隨之增長。 

目前，內存接口芯片僅用于服務器內存模組，為服務器的大容量、高速率、高穩定性等性能提供重要保障。 

瀾起科技以內存接口芯片為核心，不斷拓展高速互連芯片品類，迭代開發CPU、AI等高性能計算芯片，深度融入服務器生態系統，充分受益于高速成長的服務器產業。 

其[1+9]分布式架構，這一創新性技術解決了傳統集中式架構存在的功耗高、大容量與高速率之間沖突的問題，并被JEDEC國際標準所采納。 

隨著內存模組迎來新舊世代切換，瀾起科技的產品有望迎來新的發展機遇，其PCIe Retimer芯片、MXC芯片和MCR接口芯片等新產品。 

專注于PCB產業的滬電股份，在AI超算服務器PCB市場上處于領先地位，預計5.0服務器主板的份額也將顯著提升。

服務器芯片公司不會錯過這樣的發展時機

根據IDC 2018年服務器成本結構數據顯示，芯片成本在基礎型服務器中約占總成本的32%； 

而在高性能或更強性能的服務器中，芯片成本占比高達50%—83%。 

從產業發展的趨勢來看，在國內服務器已逐漸占據一定市場份額的大背景下，加速實現服務器芯片的自主可控已是大勢所趨。 

當前，國產服務器CPU正處于關鍵時期，主流廠商包括海光、兆芯、飛騰、華為鯤鵬、龍芯和申威等六家領軍企業。 

以電信行業為例，2020-2022年國產CPU占比提升不斷提升，其中海光和鯤鵬占據較大的市場份額。 

海光最新一代CPU已接近國際同類高端產品水平，并兼容x86指令集，在電信、金融、互聯網等領域具有顯著優勢。 

海光CPU包括海光3000、5000以及7000系列，它們的技術設計同源，處理器核心等具有相似的技術特征。 

 

飛騰與1600余家國內軟硬件廠商打造完整生態體系，并已完成與6大類1000余種整機產品、2600余種軟件和外設的適配。 

基于飛騰桌面CPU的終端已形成較為完整的生態圖譜，可覆蓋從整機硬件、基礎軟件到上層的應用。 

今年4月，龍芯推出2023款HPC CPU:3D5000，擁有32核高達2 GHz和300W TDP，據稱比典型Arm芯片快4倍。 

龍芯3D5000的推出，進一步滿足了數據中心對性能的需求，也標志著龍芯中科在服務器CPU芯片領域進入國內領先行列。 

 

國內企業開始部署RISC-V芯片 

在今年的10月份，山東大學成功部署了基于RISC-V CPU的服務器集群，該系統擁有3072個核心，并配置了48個64位RISC-V CPU節點。 

據阿里巴巴生態系統總監陳大偉在RISC-V峰會上發表演講時透露，這是RISC-V集群首次在云端部署，目前該系統主要用于山東大學的教學和科研項目，部分功能也可用于商用云計算。 

山東大學的RISC-V系統采用了國內某公司的SG2042芯片，該芯片主頻達到2GHz，并配備64MB緩存。 

今年早些時候，該公司發布了RISC-V芯片，阿里巴巴與其合作將Linux操作系統引入該服務器集群。 

中國科學院(CAS)正在與阿里巴巴、騰訊和中興通訊等本土頂尖企業合作開發名為[香山-v3]的RISC-V芯片。

 國內相關企業和科研機構正在開發專門用于RISC-V芯片設計的開源EDA工具。 

 

國內服務器廠商與芯片廠商共同推進

基于供應受限的背景，服務器龍頭們過去半年來一邊繼續做GPU服務器的開發； 

另一方面紛紛采取開放架構，兼容國產自主創新芯片。 

比如浪潮信息就推出了開放加速計算架構，據稱具有大算力、高互聯和強擴展的特點。 

基于此，浪潮信息發布了三代AI服務器產品，和10余家芯片伙伴實現多元AI計算產品落地，并推出AIStation平臺，可高效調度30余款AI芯片。 

還有一些服務器廠商則繞過GPGPU路線，另辟蹊徑從自主創新硬件落地AI服務器。 

比如，8月，科大訊飛與華為聯合發布的訊飛星火一體機，基于鯤鵬CPU＋昇騰GPU，采用華為存儲和網絡提供整機柜方案，FP16算力達2.5 PFLOPS。 

對比來看，在大模型訓練中最為流行的英偉達DGX A100 8-GPU，可以輸出5PFLOPS的FP16算力。 

結尾：

在經歷多次起起落落之后，服務器芯片領域有望在不久的將來迎來新的變革。 

在這個不斷變化的環境中，機遇與挑戰并存，未來的格局充滿未知。 

在這個關鍵時刻，AI服務器廠商需要證明他們在產業鏈中的疏通能力，以應對供應鏈風險并與上下游合作伙伴形成強大的聯盟。