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市場需求增長強勁

• 大模型推動：以 ChatGPT 為代表的多模態(tài) AI 大模型的出現(xiàn)，其龐大的參數(shù)規(guī)模和海量的訓練數(shù)據(jù)，使得對算力的需求呈爆發(fā)式增長。例如 GPT-3.5、GPT-4 等模型，參數(shù)規(guī)模突破萬億級別，訓練數(shù)據(jù)量達到 TB 級別，促使大模型訓練成為計算密集型任務，極大地推動了 AI 算力服務器市場的需求 。
• 行業(yè)應用拓展：AI 技術在眾多領域的廣泛應用，如深度學習、高性能計算、醫(yī)療、搜索引擎、游戲、電子商務、金融、安全等，也使得各行業(yè)對 AI 算力服務器的需求不斷增加。據(jù)預測，全球人工智能服務器將保持高速增長，預計在 2026 年中國人工智能服務器市場將達到 123.4 億美元，全球市場規(guī)模將達到 347.1 億美元.

技術創(chuàng)新不斷涌現(xiàn)

• 芯片架構創(chuàng)新：為滿足 AI 應用對高性能、低功耗的需求，半導體公司不斷開發(fā)新的芯片架構。如中昊芯英的剎那 ? 芯片采用專為 AI/ML 而生的創(chuàng)新 TPU 架構，面向 AI 計算場景時算力性能超越國際知名 GPU 芯片產(chǎn)品近 1.5 倍，能耗降低 30%.
• 高速互聯(lián)技術升級：大規(guī)模算力集群構建需要芯片間、服務器間、集群間的高速互聯(lián)。例如浪潮 NF5698H7 服務器支持 8 顆創(chuàng)新全互聯(lián) OAM 加速計算模組，支持高帶寬內(nèi)存，高速網(wǎng)絡平面，實現(xiàn)數(shù)據(jù)網(wǎng)、存儲網(wǎng)、管理網(wǎng)分離，滿足千億級參數(shù)超大模型并行訓練需求3.
• 液冷散熱技術發(fā)展：AI 算力服務器的高功耗帶來了散熱難題，液冷技術成為重要的解決方案。如英偉達 Blackwell 芯片服務器通過液冷技術解決了過熱問題，促使液冷產(chǎn)業(yè)從技術儲備階段向全面推廣階段發(fā)展，相關產(chǎn)業(yè)鏈公司也迎來了新的機遇.

市場競爭加劇

• 傳統(tǒng)服務器廠商布局：聯(lián)想、浪潮等傳統(tǒng)服務器廠商紛紛加大在 AI 算力服務器領域的投入，推出了一系列高性能的 AI 服務器產(chǎn)品，如聯(lián)想的全新液冷 AI 服務器，采用第六代 Neptune 液冷技術，為企業(yè)提供更高效的算力支持和能耗控制。
• 科技巨頭與初創(chuàng)企業(yè)競爭：英偉達、英特爾等科技巨頭憑借其在芯片領域的技術優(yōu)勢，不斷推出新的 AI 算力芯片和服務器產(chǎn)品；同時，一些初創(chuàng)企業(yè)也憑借創(chuàng)新的技術和解決方案，在 AI 算力服務器市場中嶄露頭角，市場競爭日益激烈.

產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢

• 國產(chǎn)化進程加快：隨著國內(nèi)芯片技術的不斷進步，國產(chǎn) AI 算力芯片和服務器在性能和成本上逐漸具備了與國際產(chǎn)品競爭的實力，預計 2024 年底，國產(chǎn)芯片產(chǎn)品在購置成本上有望低于 a100，實現(xiàn)初步商業(yè)可用性，這將推動算力產(chǎn)業(yè)鏈的本土化發(fā)展.
• 垂直整合趨勢明顯：AI 服務器正從模塊化向高密度集成化發(fā)展，這要求服務器廠商具備更高的垂直整合能力，需要在芯片廠商的整機平臺研發(fā)中早期介入，以實現(xiàn)更好的性能優(yōu)化和成本控制，促進整個算力產(chǎn)業(yè)鏈的協(xié)同發(fā)展.
• 綠色節(jié)能需求凸顯：AI 算力服務器的高能耗對數(shù)據(jù)中心的能源供應和環(huán)境帶來了挑戰(zhàn)，因此，綠色節(jié)能成為未來發(fā)展的重要趨勢。如浪潮 NF5698H7 服務器采用風道解耦設計，通過智能分層調(diào)節(jié)散熱，相比同級別產(chǎn)品，功耗降低約 20%，賦能企業(yè)綠色低碳發(fā)展.