首页 学习成长内容详情

英伟达超越苹果市值的隐喻:AI服务器将超越手机,成为ICT产业最大赛道

2024-06-21 801 区块链百科

文章来源: 锦缎https://www.aixinzhijie.com/article/6846092

 

本文系基于公开料撰写,信息交流之用,不构成任何投 

 

 image.png

 

 

片来源:由无界AI生成

 

 

全球年出量1200万台,售金1000亿美元,服器其从来都不是一个小众的市。只不为对比,汽售量近1亿辆电脑年出量2亿台、手机年出量超10亿台。,服器确是小巫大巫;服器容易被人忽略的更大由是,to B属性其一直只能默默站在ICT数字经济大潮的幕后。

 

但在《2024年的AI服器,相当于2018年的新能源》一文中,我提到,随着AI带动全球入算力的军备竞赛,AI服器未来出估的复合增速将超10%,成最快的智能硬件之一。

 

而且由于高算力芯片堆,服器的品均价可能从1万美元向10万美元,随着AI渗透率提升,期服器市间势必将突破万亿美元。如果横向比,ICT市场规模最大的品——智能手机当前全球市场规5000亿美元左右,从比大小的角,服器也开始占据了ICT(信息通)行的C位,即将成其中最大道。

 

所以我看到,作智能手机和服器最具代表性的公司,苹果和英达在代更迭的背景下反复争全球市第一的宝座。

 

需要强调的是,AI服器的崛起不是一他人起高楼宴客的旁者游。随着服器从幕后走向台前,每一人都将被裹挟其中。被跟随不如主动应对,站在新十年的起点,深入产业链,并重新审视这一重大化的蝶和乘数效,是于草莽并最跟上代脉搏的必要条件。

 

 

 

01

从CPU到GPU,服柄易主

在芯片行和游玩家黑中,由于Logo色的不同,大家也分别戏称英特、英达、AMD为蓝厂、绿厂和厂。

 

入AI代,是以厂的全面溃败绿厂的意外大成功背景的。

 

1传统代,属于厂英特的黄金20年

 

构上来看,与汽、智能手机一,服器同是高度精密的智能硬件工品,我在《2024年的AI服器,相当于2018年的新能源》一文中,定当今最尖端的品,是必反复研究的科技靶点。

 

理解智能硬件最快的方式就是拆机:从功能分区来,服器包括算、存、IO、散源等不同功能分区的模,不同功能模相互耦合、同配合;再一步拆解,服器主要由主板、内存、CPU、磁、网卡、卡、源、主机箱等硬件设备组成,不管是塔式服器、机架式服器、机柜式服器、刀片式服器,内部构都大同小异。

 

手机、汽和家常只做局部更新就布新一代的品,而服器与些智能硬件最大的区在于:服台高精密、高耦合的设备全身,穿服器行几十年史一个始的重要律;也就是,服器的核心零部件如果更改,其他配套的零部件、甚至材料也需要做相的升,才能使得台精密设备高效运。 

 

 e42c56c8add16a22f3abb9f9407b329e_FkZ7aH-EVgIdTMoZC9y5PiW7Lrei.png

 

 

:服器内部构示意

 

 

传统代,律的端是CPU,也就是英特的核心品。

 

在英特江湖的年代,服器中最核心的部件是CPU,其算力直接决定了服器的运算性能的上限。因此,CPU芯片的更新迭代直接推了整个服器平台升,其他配套模的升也都定英特的CPU系列。

 

谙这史的人应该不会英特Tick-Tock策略陌生;根据当年英特略,每两年会交替更新其CPU的一代微架构/升一代生,由此保持与手的差异。一句是,然英达目前如日中天,但是其GPU架构和制程的升模式,眼都是英特当年略的影子。

 

回到英特本身,Tick-Tock策略下的摩定律带动器行展,也对经济带来了巨大的乘数效传统器指数级别的技术进步,使得服器成网、移网蓬勃展背后最大的无名功臣。 

 

然理使用寿命很,但品由于技术进步快折旧年限也常只有2-4年,话说就是机周期极短,极短的机周期也保障了需求的持向上、周期波极小,所以史上来看,服器一直是一个非常好的生意。

 

于从者而言,快速迭代也接抬升了行的技,比如英特和AMD一直是CPU行唯二的玩家,英特在服器CPU的份甚至高达95%以上。

 

以当年云算革命例,受益最大的水者厂英特,在2018年润创纪录地达到210亿美元,而其他芯片设计厂,AMD在垂死扎利润仅4亿美元,在炙手可的英达当年利30亿美元。与此同,英特整体的毛利率一直持在60%左右的极高水平。

 

在20世初的近20年的时间内,英特靠着器CPU和电脑CPU,常年霸占半体行业销和市双冠王的宝座。但随着CPU逐交出服柄,从梦寐以求的厂,也成了高低要diss两句的牙膏厂。 

 

 1a6c1630e94a84de52f8f835c9ca9cc4_Fo6hqFCPXykIaX8k90Jhoe060yqZ.png

 

 

2)AI并行算正名,绿厂英达成新王者

 

2020年前后,市关心的是型Fabless的AMD能否王者来,挑英特的CPU霸主地位,竟彼AMD电脑端已经抢走了30%的份,最后的堡器CPU也在被逐步蚕食。

 

但3年后,大家意外发现偷家服业务的,不是直接手AMD而是跨界玩家英达。尽管早在数年前,英达在业绩会上就反复强调,自己不只是做游戏显卡的GPU供商,而是服器行加速算的方案解决商,但彼除了它自己没有一个人信。

 

竟,最早GPU只是CPU的小跟班。GPU最初承担算任,解决CPU在理效率低的问题,完全是作配件而存在的。但英达意外发现,GPU的架构擅并行算,本身非常适配深度学也就是后来AI的基石算法,便开始all in加速算。

 

后来的加密货币、元宇宙然作偏脉冲式的机遇,明了英选择的方向可以扑出一些浪花,但始没有形成乘数效。直到2023年,AI大模型的突然爆,力了异构架构下的并行算,才是代所需要的智能算力。

 

器也由此拉动变革的序幕,新的王者也运而生。映射到服器本身,由于异构下,并行算才是真正的关所在,因此GPU正式替代CPU,成器代的核心部件,一把CPU反而成了小跟班。就是简单化,直接造成了半体行的大洗牌。

 

2023年,英达利300亿美元,毛利率超70%史上首次完成了英特的双重超越,也先后登了全球半体市第一、乃至市第一的公司。而随着英达GPU一芯求,华尔街最乐观期,已上修英达未来利将突破1000亿美元,成比肩苹果、谷歌的超机。

 

当下厂和绿厂正在上演关于服力更迭的一幕,顺带手也再次验证了科技道流的一个经验规律:打你的往往不是同行,而是跨界。 

 

 

 

 c100c1c0d73a78524f4aa4b91187f454_FhplW1upo7TyMjOHgAQ1U_5oFWFB.png

 

 

基于条脉,我快速跟上全球股市AI算力炒作的每一条主线,从CoWoS、HBM、光模、交机、铜缆、液冷、PCB到源。无非就是以GPU核心,去拆解不同代的GPU,究竟器的哪些部件来了重大革新和增量机会。

 

全身,随着传统器升级为采用CPU+GPU异构形式的AI服器,出GPU之外的其他方面也随之而升

 

 

 

的拓展性:内部搭更多的GPU模,GPU之NV Switch通信;而服器之高速交机和高速光模,形成算力集群,目前交机已到800G,并配套1.6T光模

更复的系:AI服器通常需要安装多GPU(最新的英达GB200NVL72甚至有高达72GPU算力芯片)、高速内存等件,因此引入了CoWoS、HBM、铜缆等新的工或者元器件。而且也需要配套采用更高效的散如液冷散

更高可靠性要求:相于普通服器,AI服器的定性要求极高,通常具有更为严格的硬件量控制和测试流程;也解什么缺,但各环节争格局反而更加收

 

 

02

新王登基后,服器迎两大巨

如果只了解到以上的粒度,我推演行的主要律,但于跟踪服器行的具象化仍然是不的。更深入一步,我们发现,随着新王登基,服器迎来两大巨,分产业链条和商模式。

 

1产业链条被重构,全身

 

AI再度掀起了产业链研究的潮。锦缎研究院认为,可以将以服核心的产业链5大部分(如下表所示);AI算力代将以GPU起点,重构整个服产业链

 

器内部核心芯片:最重要的是算力芯片从CPU切到GPU,GPU供商包括英达、AMD,CPU主要玩家是英特和AMD;其次是内存,AI服器中内存已到HBM,可以参考文章《AI国力争:GPU是明线,HBM是暗线》;其他助芯片包括主板管理芯片、源管理芯片、功率芯片等。芯片也是国内外差距最大的环节

其他功能模件:主要包括PCB相关、主板、源、散、机壳等。其中PCB由于货值大、化多,是近期市关注的点,而大厂商占据了接近半壁江山,具有比较强争力。

相关通信模:包括光模、光芯片、交机和光,国内的光模和光具有全球最争力,也是国内AI算力的领头羊。关于光模,可以参考文章《“算力天使”光模,是如何从中国卷向全球的?》;而关于交机,可以参考文章《“反英盟”背后,是AI的第三场战争》。

器整机:又分品牌厂,以及注于代工的白牌OEM。他的特点是不做核心零部件而是方案解决商,收入模大同毛利率低。环节以中国台湾和中国大的企业为

下游端客:最大的仍是云算厂商,在需求已占到AI服的半壁江山,其次是互网企、运商、企和政府机构。

以上解构也不看出,此前我多篇关于AI算力的研究,均是围绕个靶点,按。另外,以英达的GPU为发端,带动了下图环节中的每一个部件,行了相的升级换代,也催生了出不的投资热点与机会。 

 791ef0beb0e90b34cb24d24619c27157_Fpbt9l91iO9P8GdL1V8p10T1Y1Mo.png

 

 

 

:服产业链全景 料来源:锦缎研究院整理

 

 

2)商模式被覆,白牌的意外崛起

 

首先简单一下白牌服器,即 ODM ( Original Design Manufacturer,原始设计制造商),就是根据客如英达或者云算厂商等的需求来定制化装服品,供商没有对该产品IP的所有

 

“白牌”和“代工”,并不是服器行业专有;但于其他行一直都是低端商模式的代名。比如手机、家,所有的代工厂均想脱白牌的标签品牌厂;即使无法型,也会用ODM、JDM等新来包装美化自己。

 

但服器行,作当今科技含量最高的道,反而出白牌企快速占品牌厂的神奇返祖象。

 

台股当前市前五名的公司,除了两家半体公司和一家金融企外,鸿海精密(旗下工)和广达,因AI器白牌代工业务,市大幅攀升。A股的工,市也超5000亿元,成为电子行当之无愧的一哥。 

 

 b3c2c724e3136d14ba914015e9319fc7_FqG3-zMdykA-NasiQP7DJ5uewkcD.png

 

 

:台股市排名前五的公司 料来源:Wind

 

 

台精密的设备,其制造流程一般分12层级(Level1-Level12)。服器的品牌厂,理上要完整的做完12层级。但是与手机、家,服器品牌厂了提高效率,把Level 1-Level 5外包了服器白牌代工企,由此生了白牌种商模式。史上,白牌企一直都是吃角料的,在鄙视链的最底部。

 

折点首先生在云代。云算企业发现从品牌厂购买器的太,而自身的需求更偏向于低成本、定制化,所以云算厂商开始开品牌厂,直接 ODM 白牌厂商参与全流程的供

 

算厂商的需求,与中国台湾地区极致的代工能力,好一拍即合。经过多年的展,中国台湾地区已全球最重要的ICT代工区域,在服器代工域持占据着全球供应链中的重要地位;MIC统计数据示,2022年中国台湾代工服器占全球白牌出量的81%。

 

经过算厂商的需求的重构,白牌服器快速占据了市的30%。不中国台湾的白牌服器厂商然告了最苦的日子,但整体价含量仍然不算高,真正迎来腾飞的,是在当今的AI代。 

 d6d84fa226fbc364a35489c81d85fccd_FvD_q70DxuCZ4t5VLIJP91MM1N0-.png

 

 

 

:服器制造流程 料来源:AMAX

 

 

随着AI代的到来,服器的需求一步升级为快速响和定制化,品牌厂不没有得到喘息反而受到更大的挤压。白牌服器厂商,由于完美符合了英达和云算厂商客的需求,占据了更加重要的位置。就相当于客和白牌厂,直接甩掉了品牌厂个“中商”,化繁为简

 

器的白牌代工,也顺带了一个相当不的生意。以纬颖为例,其服器代工的利占到100%,公司ROE也常年持在30%以上。而A股的工,ROE也持在15%-20%区。未来,白牌企的重要性一步提升。

 

在英达本身的服器、以及装达GPU出CSP的服器中,白牌厂商已全面渗透,按照价量从小到大,分有:

 

1)GPU模,供商主要

2)GPU加速模主板,供商主要为纬创、工等;

3)主板,供商主要为纬创、英达、神达等;

4)服器整机,供商主要为纬创、广达、纬颖、超微电脑、工等;

5)英达机柜Rack,供商主要、广达、纬颖、超威电脑等。

 

产业链消息示,英达最新的超器GB200NVL36和GB200NVL72的代工中,工的份将有望超一半。如此大的商模型化,白牌厂商乌鸡变凤凰,甚至鸿海精密、广达、纬创、英些白牌代工厂,和高大上的台积电一起,撑起了台股的科技牛市。

 

 

 

03

中国大应链实力几何?

本来行文至此即可收笔,但估不少者会追么大的产业变革中,中国大产业链整体的争力究竟如何。

 

在此也出一个结论,中国大产业链争力然被不少人唱衰,但客而言全球比下,争力次于美国和中国台湾地区。

 

与美国的差距,主要是体在CPU和GPU种算力芯片,尤其2023年开始高算力GPU出口受限,国内只能到次两个等的H20;部分只能静待国算力芯片,如华为、海光、寒武、沐熙、壁仞等等的突破,以及配合半体先制程能力的步,据称产业链目前的是相当不的。

 

而与中国台湾地区的差距,主要是白牌厂商能和客户认证体系而非技差距,PCB等其他元器件,与台湾地区厂商的技术实力差距也并不大。主要得益于当年X86系列国化和信需求,培植起了一批具有一定争力的企,包括浪潮、华为、新三(紫光股份)、想集等。国内服器出量400万台左右,占全球的1/3,当前已基本完成了国替代。

 

另外外重点提的一个企华为,由于一直强调自研,华为掌握了服器核心芯片、整机、算法等关,从上面的表格中也能看出,华为AI器最重要、覆盖面最广的供商。

 

早在2002年,华为的服业务就已开始成形,且后期随着其自研芯片的力,华为独特的优势,比如公司CPU的鲲鹏系列芯片、GPU的昇系列芯片,技术实力都位居国内的第一梯,而且BMC

 

网卡芯片也实现了自研。实际上,随着国AI算力需求爆华为器收入体量目前已达到数百亿元量,成公司企业业务中的支柱。

 

以上,服器行的巨,国算力的追赶,将是我在AI算力研究中,始关注的两大主线

 

本文接:https://www.aixinzhijie.com/article/6846092

转载请注明文章出