導語：AI服務器芯片市場已經呈現出快速增長的趨勢，這主要得益于人工智能技術在各個行業的廣泛應用和AI模型對算力需求的不斷增長。

AI服務器芯片越重要市場蛋糕就越大

據統計數據顯示，至2024年，全球服務器預計出貨量將達到約1365.4萬臺，其中，AI服務器的出貨量在各ODM廠商中表現尤為強勁。

預計在2024年，AI服務器的出貨年增長率和市場占比均將實現兩位數的增長，這一趨勢主要受益于生成式AI市場的蓬勃發展。

據預測，生成式AI市場規模將從2022年的400億美元顯著提升至2032年的1.3萬億美元，期間年復合增長率高達41.7%。

鑒于全球生成式AI市場所蘊含的巨大商機與增長潛力，對訓練AI系統的軟硬件需求呈現出顯著的增長態勢，進而推動市場對AI服務器及相關芯片的需求持續上升。

隨著AI大模型迭代速度的不斷加快，廠商對智能算力的投入呈現大幅增長，特別是針對支持存儲和訓練的高端AI服務器的需求急劇上升。

在2023和2024年，大模型訓練所需數據量急劇增長，使得AI大模型廠商對能夠支持存儲和訓練的高端AI服務器需求迫切。

因此，各服務器廠商紛紛致力于升級芯片規格、擴大卡組數量，以應對市場需求的不斷增長。

全球大廠紛紛發力AI服務器芯片

各大互聯網和IT設備領軍企業，鑒于對AI服務器的巨大需求，紛紛投入研發力量，積極開發相關芯片。

例如，亞馬遜AWS、谷歌、Meta、微軟以及蘋果等行業巨頭，均在芯片研發領域展現出強勁勢頭。

近期，谷歌進一步加大了在AI領域的投入，不僅向Google Cloud客戶推出了用于訓練AI模型的全新TPU v5p，還發布了首款專為數據中心設計的Arm構架Axion CPU。

與此同時，Meta也公布了其自主研發的全新AI芯片“MTIA v2”，顯示出其在AI技術領域的深厚實力。

今年4月初，Meta成功發布了新一代AI訓練和推理加速器MTIA，其強大的計算和內存帶寬能力相較于上一代產品實現了顯著的提升，達到了兩倍之多。

這款最新版本的芯片，在驅動Facebook和Instagram上的排名和推薦廣告模型方面發揮了重要作用。

根據知名分析師郭明錤在2023年10月發布的一份報告，預計蘋果在未來兩年內將大舉采購AI服務器。

具體而言，蘋果預計在2023年和2024年分別采購2000–3000臺和1.8萬–2萬臺AI服務器，這一采購量將分別占同期全球AI服務器出貨量的1.3%和5%。

估算結果顯示，蘋果在2023年和2024年需要分別支出約6.2億和47.5億美元，用于AI服務器的采購。

這一龐大的投入表明，蘋果正積極擁抱AI技術，以期在未來的市場競爭中占據有利地位。

此外，國內企業也在AI算力芯片領域取得了顯著進展。聯想問天最新推出的WA5480 G3服務器，便是一款搭載國產AI算力芯片的明星產品。

這款服務器面向大模型訓練和推理而設計，具備多芯算力、靈活拓撲以及安全可靠等特色，能夠為用戶提供強大的性能支持。

無論是深度學習、機器學習還是大數據分析等任務，聯想問天WA5480 G3服務器都能展現出卓越的性能表現。

AI服務器芯片細分市場均被帶動

在AI時代的浪潮下，隨著海量數據的不斷涌現，算力需求呈現出爆炸性增長，進而推動AI服務器的需求量持續攀升。

與此同時，服務器內部和外部數據傳輸所需的接口芯片也呈現出顯著的增長趨勢。

其中，PCIe芯片、重定時芯片和NVSwitch等接口互連芯片技術的不斷進步，極大地提升了CPU與GPU之間以及GPU之間的協同工作能力，為高性能計算的持續發展注入了強大動力。

盡管GPU的供應緊張導致AI服務器價格有所上漲，但這本質上反映了AI市場旺盛的需求態勢，與汽車芯片短缺時期的情況頗為相似。

此類需求的激增往往伴隨著各類芯片產量的顯著提升。

根據中金公司的測算，AI服務器的核心組件按價值量從高到低依次為GPU、DRAM、SSD、CPU、網卡、PCB、高速互聯芯片以及散熱模組。

按照訓練型服務器7.5萬臺和推理型服務器17.5萬臺的預測數量，對應的市場規模分別估算為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。

除了GPU和存儲這兩類價值量增長顯著的芯片外，接口、網卡、散熱系統以及PCB等其他組件的價值量也在穩步提升，共同構成了AI服務器市場多元化的增長格局。

科技巨頭準備自研服務器所需的AI芯片

在互聯網和IT設備領域，大型企業致力于自主研發AI芯片，其核心驅動力在于實現成本的有效降低。

為確保自研芯片的經濟性與可行性，企業需具備龐大的需求量作為先決條件，否則自研行為將失去其商業意義。

憑借大型企業的規模化優勢，芯片研發成本得以合理分攤，隨著生產規模的逐步擴大，單位芯片的成本亦將實現顯著下降。

通過自主研發，這些企業能夠全面掌控芯片設計與生產的成本結構，進而減少對外部供應商的依賴，提升運營的自主性和靈活性。

這種成本控制能力不僅有助于企業實現高效的運營支出管理，更有助于提升整體利潤率，增強市場競爭力。

自研芯片還具有優化供應鏈管理的顯著優勢，通過減少中間環節，降低采購成本和物流成本，進一步提升企業運營的效率。

此外，自研芯片可根據云服務的具體需求進行精準定制，避免不必要的功能和性能過剩，從而進一步降低生產成本，提高產品性價比。

通過自研芯片，這些大型企業不僅能夠掌握更多的議價權和定價權，避免成為傳統芯片廠商的附庸，更能實現更為獨立自主的發展，為企業的長遠戰略布局奠定堅實基礎。

結尾：國內增量隨著全球市場浪潮而涌現

隨著人工智能技術的不斷進步和應用領域的擴展，AI服務器芯片市場正迎來前所未有的發展機遇。

從全球市場的增長趨勢到中國等關鍵區域的快速擴張，再到技術革新和行業應用的推動，AI服務器芯片展現出了巨大的市場潛力和增長動力。

此外，隨著AI模型的復雜度增加和對高性能計算需求的上升，AI服務器芯片不僅在云端數據中心扮演著關鍵角色，也逐漸在邊緣計算和終端設備中顯現其重要性。

國內外廠商的激烈競爭和技術創新，預示著這一市場將繼續保持活躍的發展態勢。

最終，AI服務器芯片市場的快速增長，不僅為芯片制造商和相關企業帶來了巨大的商業機會，同時也為整個社會的數字化轉型和智能化升級提供了強有力的技術支撐。

未來，隨著技術的進一步成熟和應用場景的不斷拓展，AI服務器芯片市場無疑將成為全球科技競爭的熱點之一。