AI服務(wù)器需求爆增 2023年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景

• 陳澤芳 2023年4月10日 來源：互聯(lián)網(wǎng) 523 28
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測算AI服務(wù)器芯片級液冷市場空間認為，需求可達百億級，其匡算出2025年全球、中國AI服務(wù)器液冷市場規(guī)模分別為223億-333億元、72億-108億元;通用服務(wù)器方面，匡算出2027年通用市場液冷規(guī)模，全球保守規(guī)模為269億-361億元/全球樂觀規(guī)模為702億-941億元，國內(nèi)保守規(guī)模為7

近兩年，隨著大家越來越意識到AI芯片對于算力的重要性，AI芯片這一賽道中的玩家也越來越多。人工智能技術(shù)的發(fā)展將開啟一個新的時代——算法即芯片時代。隨著人工智能走火，國內(nèi)很多企業(yè)準備訓(xùn)練AI，近期華為昇騰AI服務(wù)器、兆瀚RA5900-A系列AI訓(xùn)練服務(wù)器等詢單量及預(yù)定量有爆發(fā)式增長。

根據(jù)《冷板式液冷服務(wù)器可靠性白皮書》，2022年英特爾第四代服務(wù)器處理器單CPU功耗已突破350瓦，英偉達單GPU芯片功耗突破700瓦，AI集群算力密度普遍達到50kW/柜。芯片工作溫度會顯著影響性能，算力密度的增加使芯片的熱流密度顯著升高，使芯片溫度升高。傳統(tǒng)芯片中，用于冷卻的體積占98%，只有2%用于計算運行，但是依然很難解決現(xiàn)在存在的散熱問題，隨著芯片性能的持續(xù)快速提升，散熱問題將愈加突出。

AI服務(wù)器需求爆增 正規(guī)劃更大規(guī)模液冷基地

AI算力規(guī)模持續(xù)增長是帶動液冷需求的因素之一，浪潮信息服務(wù)器產(chǎn)品線人士稱“AIGC火熱帶來AI服務(wù)器需求量的爆增，3月份我們發(fā)現(xiàn)AI(服務(wù)器)市場出現(xiàn)幾倍以上增長，以前(客戶關(guān)注點)是能不能便宜點，現(xiàn)在是能不能用得上?！睋?jù)悉，天池基地年產(chǎn)能超10萬臺，公司亦在規(guī)劃更大規(guī)模的液冷生產(chǎn)基地;成本方面，公司預(yù)計2025年“風(fēng)液同價”有望實現(xiàn)。

近日發(fā)布的《南京市加快發(fā)展新一代人工智能產(chǎn)業(yè)行動計劃》提出，到2025年，南京人工智能總體發(fā)展水平走在全國前列，建成國家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)標(biāo)桿城市，人工智能核心產(chǎn)業(yè)收入超過500億元，高標(biāo)準打造5個人工智能產(chǎn)業(yè)園區(qū)。

廣東在其日前發(fā)布的新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展行動計劃中提出，到2025年，將廣東打造成為全球新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略高地。成都提出，到2025年，人工智能技術(shù)創(chuàng)新能力和產(chǎn)業(yè)競爭力顯著提升，全市人工智能產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值突破1500億元，百億級產(chǎn)業(yè)集群數(shù)量達到5個以上，打造創(chuàng)新活躍、能級領(lǐng)先、生態(tài)完備、應(yīng)用廣泛的全國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展高地。

測算AI服務(wù)器芯片級液冷市場空間認為，需求可達百億級，其匡算出2025年全球、中國AI服務(wù)器液冷市場規(guī)模分別為223億-333億元、72億-108億元;通用服務(wù)器方面，匡算出2027年通用市場液冷規(guī)模，全球保守規(guī)模為269億-361億元/全球樂觀規(guī)模為702億-941億元，國內(nèi)保守規(guī)模為78億-104億元/國內(nèi)樂觀規(guī)模為203億-272億元。

另外，2021年國家發(fā)改委提出全國新建大型、超大型數(shù)據(jù)中心平均PUE降到1.3以下，國家樞紐節(jié)點進一步降到1.25以下。在國家“東數(shù)西算”工程背景下，賽迪顧問預(yù)測，中國液冷數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施市場規(guī)模預(yù)計由2019年的64.7億元增至2025年的245.3億元。由于浸沒式液冷具備制冷效率更高等特點，預(yù)計占比由2019年的18%升至2025年的41%。

根據(jù)中研普華研究院《2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風(fēng)險預(yù)測報告》顯示：

AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)仍由CPU負責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘法和加法。大量并行工作的GPU提供了一種廉價的方法，但缺點是更高的功率。具有內(nèi)置DSP模塊和本地存儲器的FPGA更節(jié)能，但它們通常更昂貴。技術(shù)手段方面AI市場的第一顆芯片包括現(xiàn)成的CPU，GPU，F(xiàn)PGA和DSP的各種組合。雖然新設(shè)計正在由諸如英特爾、谷歌、英偉達、高通，以及IBM等公司開發(fā)至少需要一個CPU來控制這些系統(tǒng)，但是當(dāng)流數(shù)據(jù)并行化時，就會需要各種類型的協(xié)處理器。。

值得一提的是，盡管此前該領(lǐng)域玩家眾多，作品也在不斷更新迭代，但到目前為止，完全符合描述和基準測試的AI芯片寥寥無幾。而依圖科技并非芯片創(chuàng)業(yè)公司，兩年前在進軍投入大、門檻高的芯片行業(yè)時，便選擇了高端玩家頗多的領(lǐng)域——自研云端 AI SoC，且在產(chǎn)品上正面PK英偉達(Nvidia)，頗有要挑硬骨頭下手的意思。這意味著在當(dāng)下全球人工智能進入第三次爆發(fā)期，中國人工智能企業(yè)在一定程度上已經(jīng)與世界巨頭處于同一起跑線。傳統(tǒng)意義上，大多數(shù)對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理都是在云端或基于服務(wù)器完成的。隨著終端處理器性能的不斷提升，很多人工智能的推理工作，如模式匹配、建模檢測、分類和識別等逐漸從云端轉(zhuǎn)移到終端側(cè)。這主要有三點原因。

首先，AI能力的端側(cè)遷移是用戶使用場景所需的必然結(jié)果。數(shù)據(jù)由云走向邊緣。IDC數(shù)據(jù)統(tǒng)計，未來幾年內(nèi)邊緣側(cè)數(shù)據(jù)將達到總數(shù)據(jù)量的50%，這些數(shù)據(jù)由終端采集和產(chǎn)生，也需要端側(cè)AI芯片就近分析處理。其次，AI能力的端側(cè)遷移亦是提升人工智能用戶體驗的重要方式。在端側(cè)，人工智能關(guān)鍵優(yōu)勢包括即時響應(yīng)、隱私保護增強、可靠性提升，此外，還能確保在沒有網(wǎng)絡(luò)連接的情況下用戶的人工智能體驗得到保障。最后，AI處理能力的端側(cè)遷移是人工智能數(shù)據(jù)隱私保護的需要。

《2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風(fēng)險預(yù)測報告》由中研普華研究院撰寫，本報告對該行業(yè)的供需狀況、發(fā)展現(xiàn)狀、行業(yè)發(fā)展變化等進行了分析，重點分析了行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀、如何面對行業(yè)的發(fā)展挑戰(zhàn)、行業(yè)的發(fā)展建議、行業(yè)競爭力，以及行業(yè)的投資分析和趨勢預(yù)測等等。報告還綜合了行業(yè)的整體發(fā)展動態(tài)，對行業(yè)在產(chǎn)品方面提供了參考建議和具體解決辦法。

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  2022-2027年中國AI芯片行業(yè)發(fā)展前景及投資風(fēng)險預(yù)測報告

  AI芯片也被稱為AI加速器或計算卡，即專門用于處理人工智能應(yīng)用中的大量計算任務(wù)的模塊(其他非計算任務(wù)仍由CPU負責(zé))。當(dāng)前，AI芯片主要分為 GPU 、FPGA 、ASIC。AI的許多數(shù)據(jù)處理涉及矩陣乘...

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