人工智能服务器市场格局分析，中国“浪潮”市占全球第一「图」

一、AI服务器综述

服务器是计算机的一种，服务器具有高速的CPU运算能力、长时间的可靠运行、强大的I/O外部数据吞吐能力以及更好的扩展性，主要为网络中的其他客户机（如智能手机、PC等）提供基础的算力与数据存储支持，是互联网核心节点。但是在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，这对以CPU为主要算力来源的传统服务提出了严重的考验，并且在目前CPU的制程工艺、单个CPU的核心数已经接近极限，但数据的增加却还在持续，因此必须提升服务器的数据处理能力。因此在这种大环境下，AI服务器应运而生。

AI服务器：通常搭载GPU、FPGA、ASIC等加速芯片，利用CPU与加速芯片的组合可以满足高吞吐量互联的需求，为自然语言处理、计算机视觉、机器学习等AI应用场景提供强大的算力支持，支撑AI算法训练和推理过程。

三种AI加速芯片优缺点

资料来源：公开资料整理

AI服务器和普通服务器主要有四个方面区别：卡的数量、P2P通讯、独特设计与先进技术。

AI服务器与普通服务器区别

资料来源：公开资料整理

二、AI服务器产业链

服务器上游供应链是典型的全球分工，目前仍以美国厂商为主，部分美国厂商工厂在东南亚也有分布，日韩紧随其后，台湾地区厂商也比较多，国内大陆地区上游关键技术供应商属于起步阶段。近年国内大陆地区服务器上游部件发展较快，包括CPU产品、闪存SSD产品等。

AI服务器产业链

资料来源：公开资料整理

基于AI服务器的优势，AI服务器下游应用面广阔,主要在医疗、搜索引擎、游戏、电商、金融、安防等行业有着广泛的应用，互联网是AI服务器最大的需求主体，同时能源、服务、建筑、通信、公共事业五个行业增速超过或接近200%，产业AI化进一步提速。

AI服务器主要应用场景

资料来源：公开资料整理

相关报告：华经产业研究院发布的《2022-2027年中国AI服务器行业市场深度分析及投资前景展望报告》

三、AI服务器行业发展现状

大数据及云计算的增长带来AI智能服务器的需求。目前服务器市场仍以CPU服务器为主，CPU服务器通用性较强而专用性较弱，随着数据量的增加，先进算法以及计算能力和存储能力的提高，对服务器数据处理能力的要求正逐渐提升，目前各厂商主要依靠GPU服务器来解决CPU服务器计算速度不足的问题，但在某些应用领域，目前GPU的算力仍显不足，市场亟需算力更强的服务器核心解决方案。随着云计算、大数据需求的持续增长，对于AI智能服务器的需求将明显提高。据统计，2020年全球AI服务器市场规模为122亿美元，预计到2025年全球AI智能服务器市场将达到288亿美元，5年CAGR达到18.8%。

2020-2025年全球AI服务器行业市场规模及增速

资料来源：公开资料整理

从中国市场规模来看，AI服务器行业市场规模保持快速增长，在全球市场份额占比持续增加。据统计，2020年中国AI服务器行业市场规模为37.7亿美元，同比增长40.15%，年均复合增长速度为49.80%，中国市场占全球市场30.9%。

2018-2023年中国AI服务器行业市场规模及增速

资料来源：公开资料整理

四、AI服务器行业竞争格局

从全球行业市场竞争格局来看，行业集中度相对不高，国内企业浪潮软件全球市占第一。据统计，2020年上半年全球AI服务器份额，浪潮16.4%，戴尔14.7%，HPE10.7%，华为6.0%，联想5.7%，CR5超过50%。

2020年上半年全球AI服务器行业市场竞争格局

资料来源：公开资料整理

从国内行业竞争格局来看，我国AI服务器需求旺盛，浪潮占据半壁江山。据统计，2019年中国AI服务器行业市场规模集中度相对较高，浪潮和华为两者占据接近70%的市场份额，具体来看，浪潮占据市场50.8%的市场份额，华为占比18.4%。

2019年中国AI服务器行业市场竞争格局

资料来源：公开资料整理

五、AI服务器行业未来发展前景

算力、算法、大数据是人工智能三大基石，其中算力与AI服务器息息相关。未来的人工智能领域，基于统计的计算模式将替代基于规则的计算模式成为人工智能发展的关键，预计5年后，AI计算所消耗的算力，将占全社会算力消耗总量的80%以上。自2012年以来，人工智能算力的需求增长了300000倍，若要实现普惠的人工智能，必须要搭建储备大量AI服务器的数据中心，因此未来人工智能服务器市场将进入迅速增长阶段。

华经情报网隶属于华经产业研究院，专注大中华区产业经济情报及研究，目前主要提供的产品和服务包括传统及新兴行业研究、商业计划书、可行性研究、市场调研、专题报告、定制报告等。涵盖文化体育、物流旅游、健康养老、生物医药、能源化工、装备制造、汽车电子等领域，还深入研究智慧城市、智慧生活、智慧制造、新能源、新材料、新消费、新金融、人工智能、“互联网+”等新兴领域。