【免费】电子行业深度研究-AI算力需求持续释放-重点看好AI服务器产业链-天风证券.pdf资源-CSDN文库

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电子

证券研究报告

2023 年 06 月 14 日

投资评级

行业评级

强于大市(维持评级)

上次评级

强于大市

作者

潘暕

分析师

SAC 执业证书编号：S1110517070005

panjian@tfzq.com

俞文静

分析师

SAC 执业证书编号：S1110521070003

yuwenjing@tfzq.com

资料来源：聚源数据

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行业走势图

AI 算力需求持续释放，重点看好 AI 服务器产业链

AI 服务器直接受益于需求端增长，Nvidia 高速互联助力 AI 运算。2018 年

至今，模型升级带来参数量指数级增加，AI 训练+推理段模型需求催生 AI

服务器海量需求（训练阶段算力需求=6×模型参数数量×训练集规模），按

照 A100 640GB 服务器参数假设，据测算，训练端需要服务器数量为 3423

台/日，推理端按照 1 亿活跃用户测算对应成本为 4000 万美元，并随着用户

量和访问互动量上升，算力需求持续提升。此外，Nvidia 高速互联助力 AI

运算，800G 交换机陆续发布，下一代超宽互联蓄势待发。

AI 重塑服务器行业格局，ODM 模式/厂商受益于 AI 服务器增长。根据

Statista 数据，2021 年全球服务器市场规模达到 831.7 亿美元，同比增长

6.97%，其中 AI 服务器市场达到 156.3 亿美元，同比增长 39.1%。AI 服务器

有望成为增速最快的细分板块，预计 AI 服务器市场将在 2026 年达到 347.1

亿美元，5 年 CAGR 达到 17.3%。ODM 模式/厂商受益于 CSP 客户增量，2022

年出货的服务器中 ODM 生产的市占率或达 50%。全球 ODM 厂商竞争格局

集中度高，CR5 高达 94.4%，分别为鸿海/工业富联（43%）、广达（17%）、纬

创（14%）、英业达（12.8%）和超微（7.6%）。

AI 服务器放量预期利好上游核心部件。AI 服务器销量增加将拓宽上游核心

零部件的增量市场，尤其是 AI 芯片（GPU、ASIC 和 FPGA）、存储器、固态

硬盘等。其中，国内上游环节的国产替代程度不一。我们认为国内处于乐观

机遇期的有 AI 服务器制造厂商、服务器用 PCB 厂商、DRAM 厂商和散热厂

商，PCB 和 DRAM 的服务器领域均是行业实现扩产和开拓市场的重点所在；

制约瓶颈为人工智能芯片，仍被国外厂商垄断，有望实现突破的环节为先进

封装 Chiplet，或成为我国算力困境的关键转折点。

投资建议：建议关注 AI 服务器及上游产业链相关标的：1)AI 服务器龙头：

工业富联；2)服务器 PCB：鹏鼎控股；3)服务器线束与连接器：电连技术、

兆龙互连；4)算力芯片：寒武纪、海光信息（天风计算机团队覆盖）、景嘉

微（天风计算机团队联合覆盖）；5)存储供应链：兆易创新、北京君正、江

波龙（天风计算机团队联合覆盖）、澜起科技、雅克科技、鼎龙股份（天风

化工团队联合覆盖）、华懋科技（天风汽车团队联合覆盖）、华特气体；6)

边缘 AI：瑞芯微、晶晨股份、全志科技、恒玄科技、富瀚微、中科蓝讯、

乐鑫科技；7)AI to B/机器视觉：大华股份、海康威视、鼎捷软件（天风计

算机团队覆盖）、凌云光、天准科技、舜宇光学、海康威视、奥普特（天风

机械军工团队覆盖）；8)Chiplet：长电科技、通富微电、华天科技、长川科

技（天风机械团队覆盖）、华峰测控（天风机械团队覆盖）、利扬芯片、芯碁

微装、伟测科技

风险提示：中美贸易摩擦导致上游原材料断供、AI 服务器出货不及预期、

技术瓶颈仍未摆脱

-17%

-12%

-7%

-2%

13%

2022-06 2022-10 2023-02 2023-06

电子

沪深300

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内容目录

1. 人工智能服务器为算力支撑，助燃 AI 产业化 ........................................................................ 4

1.1. 从通用服务器到 AI 服务器的过渡 ............................................................................................ 4

1.2. AI 服务器与普通服务器相比有着明显的性能优势 .............................................................. 4

1.3. AI 服务器的进步源于芯片，未来将关注更多功能性 ......................................................... 5

2. 庞大算力需求是 AI 服务器未来放量的关键驱动力 ................................................................ 6

2.1. AI 模型优化迭代引发算力缺口，未来推理功能将需更多算力 ....................................... 6

2.2. AI 服务器作为承载算力主体将受益，成服务器市场的增长主力 .................................. 8

2.3. Nvidia 高速互联助力 AI 运算，多 GPU 通信成为关键技术 ........................................... 11

3. AI 服务器放量预期利好上游核心部件，挑战机遇共存 ....................................................... 19

3.1. 危机四伏：上游供应危机尚未解除，国产替代必需提上日程 ..................................... 19

3.2. 柳暗花明：以 Chiplet 工艺打开我国对算力的想象空间 ................................................ 22

3.3. 适逢其会：为上游部分元件打开增量空间 .......................................................................... 23

3.3.1. AI 服务器或将打开 PCB 增量市场................................................................................ 23

3.3.2. 高算力使服务器芯片散热成为难题，散热模组应需求提高散热效率 ........... 24

3.3.3. 数据存力作为算力进阶需求迭起，看好国产存储器后续发展 ......................... 24

3.4. 下游指明服务器发展方向，人工智能渗透率提高将扩展 AI 服务器应用 ................ 25

4. 投资建议 ....................................................................................................................................... 27

5. 风险提示 ....................................................................................................................................... 28

图表目录

图 1：AI 服务器的 CPU+架构 ...................................................................................................................... 4

图 2：中国智能算力规模 ............................................................................................................................... 7

图 3：全球服务器市场规模及增速 ............................................................................................................ 8

图 4：中国服务器市场规模及增速 ............................................................................................................ 8

图 5：全球 AI 服务器市场规模及增速 ...................................................................................................... 8

图 6：中国 AI 服务器市场规模及增速 ...................................................................................................... 8

图 7：ODM 和品牌服务器厂商市占率 ..................................................................................................... 9

图 8：预计 2022 年 ODM 厂商竞争格局 ................................................................................................. 9

图 9：2021 年 H1 全球 AI 服务器竞争格局 ............................................................................................ 9

图 10：2021 年 H1 中国 AI 服务器竞争格局 .......................................................................................... 9

图 11：2021 年全球服务器竞争格局 ...................................................................................................... 10

图 12：2021 年中国服务器竞争格局 ...................................................................................................... 10

图 13：GPT 模型参数对应 GPU 数量与 DGX A100 POD 配置 ....................................................... 11

图 14：NVIDIA DGX Systems ..................................................................................................................... 12

图 15：NVIDIA DGX A100 配置 ................................................................................................................ 12

图 16：NVIDIA DGX H100 配置 ................................................................................................................ 13

图 17：NVIDIA DGX H100（H100、NVLink、NVSwitch 配套） .................................................. 13

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图 18：DGX A100 与 DGX H100 32 节点 256 GPU NVIDIA SuperPOD 架构比较............. 14

图 19：PCIe 与 NVLink 架构比较 .............................................................................................................. 14

图 20：NVIDIA NVLink 迭代规格 .............................................................................................................. 14

图 21：以 P100 为例，NVLink 组成架构 ............................................................................................... 15

图 22：NVIDIA NVSwitch 参数 .................................................................................................................. 15

图 23：NVSwitch 拓扑图（以 16 个 GPU 为例） .............................................................................. 16

图 24：NVSwitch 芯片 .................................................................................................................................. 16

图 25：NVIDIA Mellanox 400G InfiniBand 组成 .................................................................................. 16

图 26：NVIDIA ConnectX-7 智能主通道配接器 (HCA)示意图 .................................................... 16

图 27：NVIDIA Quantum-2 QM9700 Series 示意图 ......................................................................... 17

图 28：光模块工作原理 ............................................................................................................................... 17

图 29：光模块成本结构 ............................................................................................................................... 17

图 30：思科第一款 800G Nexus .............................................................................................................. 18

图 31：相关产业链 ........................................................................................................................................ 19

图 32：2018 年 IDC 公布的服务器成本拆解 ........................................................................................ 19

图 33：中国 AI 芯片市场规模（亿元） ................................................................................................. 20

图 34：2019/2020 年全球服务器应用场景 ........................................................................................... 26

图 35：2021 年我国服务器下游应用场景 ............................................................................................. 26

图 36：主要的 AI 服务器采购商 2019-2022 年 Capex（亿元） .................................................. 27

表 1：主流服务器类型（不完全统计） ................................................................................................... 4

表 2：AI 服务器与普通服务器相比具有更好的技术优势 .................................................................. 5

表 3：AI 服务器的技术迭代核心在于硬件架构 .................................................................................... 5

表 4：AI 服务器未来发展方向 ..................................................................................................................... 5

表 5：2018-2020 年模型升级带来的参数量激增................................................................................. 6

表 6：训练所需服务器测算 .......................................................................................................................... 6

表 7：以 ChatGPT 产品测算所需算力 ...................................................................................................... 7

表 8：AI 服务器厂商 ..................................................................................................................................... 10

表 9：光芯片可分为激光器芯片和探测器芯片 ................................................................................... 18

表 10：主流 AI 芯片的对比 ........................................................................................................................ 20

表 11：国内 AI 服务器所搭载的 GPU 厂商主要以英伟达为主 ...................................................... 21

表 12：英伟达 A100 与 A800GPU 性能相差不大 ............................................................................... 21

表 13：国内生产供应服务器的 GPU 厂商 ............................................................................................. 22

表 14：璧仞科技的 BR100、寒武纪的思元 370 与 NVIDIA A100 性能比较 ............................. 23

表 15：Chiplet 实现量产的国内公司 ...................................................................................................... 23

表 16：PCB 领域的国内厂商 ...................................................................................................................... 23

表 17：散热模组领域的国内厂商 ............................................................................................................ 24

表 18：国内企业的存储器产品 ................................................................................................................. 25

表 19：提供企业级 SSD 的企业 ................................................................................................................ 25

表 20：相关公司盈利预测与估值 ............................................................................................................ 27

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1. 人工智能服务器为算力支撑，助燃 AI 产业化

1.1. 从通用服务器到 AI 服务器的过渡

AI 服务器在众多服务器中脱颖而出源于其架构优势。AI 服务器是承载智慧计算中 AI 计算

的核心基础设施，是一种能够提供人工智能的数据服务器，既可以用于支持本地应用程序

和网页，也可以为云和本地服务器提供复杂的 AI 模型和服务，通过异构形式适应不同应用

范围以及提升服务器的数据处理能力，异构方式包括 CPU+GPU/TPU/ASIC/FPGA。

图 1：AI 服务器的 CPU+架构

资料来源：《人工智能服务器技术研究》王峰，天风证券研究所

AI 服务器的发展脱胎自通用服务器的性能提升需求。复盘主流服务器的发展历程，随着数

据量激增、数据场景复杂化，诞生了适用于不同场景的服务器类型：通用服务器、云计算

服务器、边缘计算服务器、AI 服务器。随着大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技

术的普及，充斥在互联网中的数据呈现几何倍数的增长，使得以 CPU 为主要算力来源的传

统服务器承受着越来越大的压力，并且对于目前 CPU 的制程工艺而言，单个 CPU 的核心

数已经接近极限，但数据的增加却还在继续，因此服务器数据处理能力必须得到新的提升，

在这种环境下，AI 服务器应运而生。面对 ChatGPT 所引出的大规模预训练模型，AI 服务

器以其架构优势带来的大吞吐量特点，有望在一众服务器中脱颖而出。

表 1：主流服务器类型（不完全统计）

特点

配置

应用场景

通用服务器

物理服务器，独立存在，拥有完全管理员权限

和独立 IP 地址，安全稳定性高。

CPU、硬盘、内存等。

云计算服务器

通过虚拟化技术，将一台/多台服务器虚拟化成

一个可以切分的资源池，客户按需灵活配置与

扩展，管理便捷，费用相对低廉。

按客户需求配置 CPU、内

存、数据盘等。

适合对业务弹性扩展需求

和易用性的需求：电商、IT

行业、教育、移动应用、游

戏等。

边缘计算服务器

承担 70%以上的计算任务，需支持

ARM/GPU/NPU 等异构计算，针对不同业务场

景开发，远程控制运维。

工业互联网、车联网、医疗

保健、AR/VR、智慧城市等。

AI 服务器

采用异构形式服务器，承担大量计算；

大规模并行运算、多重向量/张量运算、计算效

率高。

GPU/FPGA/ASIC 等加速芯

片、CPU、内存等。

融合深度学习、机器视觉、

知识图谱等人工智能技术

的应用：医疗影像智能分

析、人脸/语音/指纹识别、

安防监控场景等。

资料来源：人工智能与创新公众号、皖云数科公众号、物联网世界官网、高升数据公众号、机智云物联网公众号、天风证券研究所

1.2. AI 服务器与普通服务器相比有着明显的性能优势

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AI 服务器相较于传统服务器算力上大幅跃升。AI 服务器利用 CPU+的架构模式，CPU 仍作

为 CPU 的数据处理主要模块，同时植入并行式计算加速部件，如 ASIC、FPGA、GPU 等，

负责人工智能计算负载加速。总而言之，在 CPU+架构下，AI 服务器的技术选型和部件配

置针对不同的业务场景做相应的调整优化，通过合理的负载分担实现计算能力的提升。

表 2：AI 服务器与普通服务器相比具有更好的技术优势

AI 服务器

普通服务器

卡的数量

以加速卡为主导，基础要求为四块以上的 GPU 卡，甚至需要搭

建外部服务器作为支持。

以 CPU 为主导，单卡/双卡 CPU。

P2P 通讯

GPU 卡间需要大量的参数通信，模型越复杂，通信量越大：

SXM3 协议下，P2P 带宽高值 300GB/s；

SXM2 协议下，P2P 带宽高值 50GB/s；

PCI3.0 协议下，P2P 带宽高值 32GB/s。

普通 GPU 服务器一般只要求单卡性能。

特有设计

全面考虑对存储、通信、网络等相关领域的技术方案进行合理

配置，使之与计算部件的计算能力相匹配，避免出现性能瓶颈。

专有技术

Purley 平台更大内存带宽；

NVlink 提供更大的互联带宽；

TensorCore 提供更强的 AI 计算力。

资料来源：南京锟前官网，天风证券研究所

1.3. AI 服务器的进步源于芯片，未来将关注更多功能性

我们认为 AI 服务器的技术迭代取决于硬件中 AI 芯片的选择。传统普通服务器数据处理核

心单一，以 CPU 为主，AI 服务器则采取 CPU+的异构方式完成数据处理能力提升。参考英

伟达 HGX 的产品迭代路径，核心差异在于搭载的 GPU，HGX-1、HGX-2 和 HGX A100 分

别对应 Tesla P100 GPU、Tesla V100 和 A100，在深度学习和高性能计算领域都展现出更高

的性能。因此，我们认为可以从 AI 芯片发展窥见 AI 服务器的技术迭代历程，主要以

CPU+GPU 为主的 AI 服务器，结合云服务趋势发展至 CPU+GPU/ASIC/FPGA 的多功能+优

性能+灵活性+高性价 AI 服务器。

表 3：AI 服务器的技术迭代核心在于硬件架构

阶段性进展

硬件架构发展路径

汇聚主流

2010-2014

2010 年后随着云计算、大数据为代表的新一代信息技术高速发展并逐渐开

始普及，云端采用“CPU+GPU”混合计算模式，推动人工智能算法的演进

和人工智能芯片的广泛使用。

百花齐放

2015-2020

随着以深度学习为核心的人工智能技术得到全球范围内的关注，业界对人

工智能算力的要求越来越高。更多高性能的定制化芯片开始出现，部署不

同场景的服务器中，2015 年 Google 推出基于 ASIC 架构的 TPU 用于云端

训练和推理，2017 年微软发布基于 FPGA 芯片组建的 Project Brainwave 低

时延深度学习系统，2018 年亚马逊发布高性能推理芯片 AWS Inferentia 等。

融合发展

2021-至今

上云需求+数据规模膨胀，云原生+人工智能服务器逐渐成为一种趋势，既

能够应对人工智能计算密集型工作，也能兼顾高弹性、高敏捷和高性价比

的优势。

资料来源：《人工智能芯片产业技术发展研究》商惠敏，澎湃，驱动科技公众号，Kyligence 公众号，天风证券研究所

结合整个人工智能技术和服务的发展，未来人工智能服务器将重点发展软硬件平台融合、

低功耗设计、智能边缘计算等领域。特别是随着量子计算、类脑芯片等新一代人工智能计

算加速技术的兴起，人工智能服务器的设计与实现可能会产生颠覆性变化。总之，人工智

能服务器作为提供计算能力的核心要素，都是人工智能研发应用体系中不可或缺的组成部

分，它的良性发展势必会为整个人工智能产业的成长奠定坚实的基础。

表 4：AI 服务器未来发展方向

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