本文来自“服务器行业深度报告：AI和“东数西算”双轮驱动，服务器再起航”。海外自2022年OpenAi发布的ChatGPT将大型语言生成模型和Al推向新高度以来，全球各大科技巨头纷纷拥抱AIGC。大模型通常包含数亿级的参数，需要消耗大量算力。服务器作为算力的发动机，算力需求的增长将迎来Al服务器及服务器需求的快速增长。
Al服务器产业链包括芯片CPU、GPU,内存DRAM和内存接口及HBM,本地存储SSD，NIC、PCle插槽、散热和等。服务器CPU架构包括X86、ARM、MIPS和RISC-V等。
Al芯片是Al服务器算力的核心，专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务，Al芯片按架构可分为GPU、FPGA、ASIC和NPU等。HBM作为内存产品的一种，已经成为高端GPU标配，可以理解为与CPU或SoC对应的内存层级，将原本在PCB板上的DDR和GPU芯片同时集成到SiP封装中，使内存更加靠近GPU,使用HBM可以将DRAM和处理器(CPU,GPU以及其他ASIC)之间的通信带宽大大提升，从而缓解这些处理器的内存墙问题。
服务器本地存储的选择方案则包括HDD和SSD，SSD的主要硬件组件包括NAND Flash、主控芯片和DRAM,核心软件为企业级SSD的固件，数据中心级SSD已不再是一个硬盘，而是一个具备处理、缓存、计算、安全保护的小型系统，SSD渗透率有望逐渐提升。
从服务器和Al服务器构成看，芯片和存储都是核心，决定着Al服务器的算力和宽带大小。传统的通用型服务器中，售价10424美金的2xIntel Sapphire Rapids Server，CPU的成本占比约17.7%,内存和硬盘占比超过50%。而Al服务器，售价为268495美金的Nvidia DGXH100中，CPU占比仅1.9%,GPU占比高达72.6%。内存价值量提升，但占比下降至4.2%左右。
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服务器行业深度报告：AI和“东数西算”双轮驱动，服务器再起航
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