最近有消息传出，阿里云A100服务器业务暂停出租，这意味着国内英伟达算力将会面临紧缺的状况。而据国盛证券发布的一份研报指出，随着拿卡难度加大，算力运营方开始“抢单”H800服务器，报价冲上了300万/台。这两个消息都暗示着算力租赁行业涨价行情即将到来，AI服务器的抢单现象也愈演愈烈。
AI服务器迎来了一波抢单潮。
“群模混战”引发AI服务器需求
根据业内人士的观点，今年对于AI服务器的需求超出了预期，主要原因是各大模型的发展。数据显示，自从Open AI推出了以来，国内各大厂商纷纷加快步伐，不仅包括百度的文心一言、科大讯飞的星火和华为的盘古等互联网公司积极开发语言模型，还有各大终端市场也积极接入大模型。正是这场”群模大战”点燃了AI服务器的需求热潮。
根据的预测，2023年全球AI服务器的出货量预计将达到118.3万台，同比增长38.4%。而到了2025年，这一数字有望攀升至近189.5万台，年复合增长率高达41.2%。
就市场格局而言，AI服务器的份额相对集中，浪潮信息占据全球市场份额的20.2%，稳居第一，其他国内头部厂商包括中科曙光、拓维信息、神州数码和紫光股份等。
AI服务器核心器件
AI服务器的核心芯片组件主要包括CPU、GPU、NPU、ASIC、FPGA等加速器，以及内存、存储、网络等配件。
相对于传统的中央处理器(CPU)，GPU具有更多的计算核心和更快的内存带宽，从而大幅提高计算效率和图形渲染速度。
当前阶段，随着英伟达发布了A100、H100等型号产品，GPU在算力方面的优势显著，逐渐从最初的图形处理转向计算任务。
GPU由于其具有最强的计算能力同时具备深度学习等能力，故而成为最适合支撑人工智能训练和学习的硬件，目前已成为服务器中加速芯片的首选。
根据IDC的数据，用于运算和存储的芯片约占服务器成本结构的70%，其中在机器学习型服务器中，GPU成本占比达到72.8%。
数据来源：行行查研究中心、东方证券研究所 制表：《半导体器件应用》
据统计，根据GPU数量的不同，AI服务器进一步分为四路、八路和十六路服务器，搭载8块GPU的八路AI服务器最常见。
在当前国内二级市场上，主要有寒武纪、海光信息和景嘉微等公司布局GPU芯片。
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