第一部分：AI服务器成为算力发动机
不断涌现的AI大模型推动算力需求激增
大模型推动算力需求增长。自2022年OpenAi发布的ChatGPT将大型语言生成模型和AI推向新高度以来，全球各大科技巨头纷纷拥 抱AIGC（AI-Generated Content，人工智能生成内容）。大模型通常包含数亿级的参数，需要消耗大量算力。据OpenAI团队发表 于2020年的论文《Language Models are Few-Shot Learners》，训练一次1746亿参数的GPT-3模型需要的算力约为3640 PFlop/s-day。AI大模型可以用于训练和推理，主要用在云端（数据中心侧）和边缘侧（终端侧）。
AI服务器作为算力的发动机，算力需求的增长将迎来AI服务器需求的快速增长。据IDC统计，2023年全球AI服务器市场规模预计为 211亿美元，2025年将达到达317.9亿美元，2023-2025年CAGR为22.7%。采购量方面，根据TrendForce的统计，截至2022年， 北美四大云端服务提供商Microsoft、Google、Meta、AWS在全球AI服务器采购中的总份额达到约66%， Microsoft和Google分 别占有全球19%以及17%的份额。
AI服务器出货量持续增长
服务器整机出货量放缓，AI服务器出货量稳步上升。2022年全球服务器出货量增长4.8%，达到约1360万台。然而，预计到2023年， 全年增长将放缓至1.5%。服务器整机出货量放缓的主要原因是大型云服务提供商的整体服务器购买量下降，集体转向高价AI服务器。 根据TrendForce数据，2023年AI服务器出货量逾达120万台，占据服务器总出货量的近9%，年增长达38.4%。预计2026年，AI服 务器出货量为237万台，占比达15%，复合年增长率预计保持25%。
AI服务器整机逻辑结构可确保各组件高效运行。如浪潮的NF5688M6型号AI服务器，其逻辑结构采用NVIDIA NVLink互联架构，可 基于硬件拓扑，实现 GPU：IB：NVMe=1：1：1的配比。此外，GPU之间交互效率高，可直接进行数据通信速率为400GB/s的P2P 交互。最后通过UPI 总线互联设计，该型号AI服务器可为深度学习业务场景提供高效计算性能。
AI服务器成为算力发动机
AI服务器整机搭载高端配件，构建丰富结构。根据IDC数据，2023H1中国AI服务器市场规模环比上升54%，其主要原因是国内 各大厂商纷纷布局AI服务器产业，升级产品技术规格。处理器方面，浪潮信息及宁畅产品主要通过搭建四代英特尔CPU+英伟 达H800GPU超高算力组合，华为的昇腾系列和鲲鹏系列服务器主要搭载自研鲲鹏处理器及昇腾处理器，中科曙光搭载龙芯处理 器满足大算力需求。此外，厂商普遍配置有32个DDR4内存插条和SAS/SATA硬盘，以及支持0/1/10/5/50/6/60RAID。
第二部分：AI服务器产业链解析
芯片和存储是AI服务器的主要构成
计算芯片和存储是服务器的核心构成。服务器产业链包括：芯片GPU（图形处理单元）、CPU（中央处理单元）,存储： DRAM（动态 随机存取存储器）、SSD（固态硬盘），PSU（电源供应单元），NIC（网络接口卡）、 PCIe（高速串行扩展总线）插槽、BIOS （基 本输入输出系统）和 BMC（基板管理控制器）等。芯片和存储作为AI服务器的核心，决定着AI服务器的算力和宽带大小。
AI服务器AI芯片价值量占比提升。传统的通用型服务器中，售价10424美金的2x Intel Sapphire Rapids Server，CPU的成本占比约 17.7%，内存和硬盘占比超过50%。而AI服务器，售价为268495美金的Nvidia DGX H100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。AI服务器较通用服务器价值量提升明显，AI芯片在AI服务器中占有绝对比重。随着AI服务器 放量，AI芯片正迎来黄金爆发期。
CPU：X86为主，ARM等其他架构争抢份额
服务器 CPU 架构包括 X86、ARM 、MIPS和 RISC-V等。目前X86架构处理器统治着PC和服务器市场，Arm架构处理器统治着移动市场和IoT市场， MIPS是基于RISC的衍生架构之一，从工作站、桌面电脑到嵌入式系统再到人工智能，一直在夹缝中求生。近年来RISC-V架构则凭借着开源、指令精简、可扩展等优势，在注重能效比的物联网领域大受追捧，并也开始进入更高性能需求的服务器市场。
英特尔是服务器市场的龙头企业，2022年仍占据全球服务器市场70.77%的份额。AMD主要产品是EPYC（霄龙）系列CPU，2022年占据19.84%的市场 份额。海光信息通过与AMD成立合资公司成都海光集成的方式，变相拥有了X86架构的授权，不过海光信息仅获得AMD第一代EPYC的Zen架构，没有 获得Zen2、Zen3系列架构授权。上海兆芯通过引入台湾威盛控股获得了部分X86架构授权，不过盛威与英特尔的X86合同已于2018年4月到期，不能使 用英特尔新的X86专利，只能在旧X86架构下继续研发。海思半导体的鲲鹏处理器和天津飞腾处理器兼容 ARM 指令集；龙芯中科处理器采用 LoongArch 指令集，主要产品与服务涵盖处理器及配套芯片产品；成都申威处理器采用 SW-64 指令集，主要应用于服务器、桌面计算机等设备。
AI芯片是AI服务器的大脑
AI服务器采取GPU架构，适合大规模并行计算。AI服务器由传统服务器演变发展而来。相比于通用服务器，AI服务器为异构服务器，可以多 种组合方式，搭载多个GPU、CPU以及大算力AI芯片，极大程度解决传统服务器算力不足的缺点。AI服务器采用GPU架构，GPU具有众多计 算单元和长流水线，简单控制逻辑，省去Cache。 面对类型统一、相互无依赖的大规模数据，处于无需中断的计算环境。相较之下，CPU被 Cache和复杂控制逻辑占据，通用性导致复杂的内部结构，处理不同数据类型引入分支和中断。
AI芯片是AI服务器算力的核心。AI芯片是AI服务器算力的核心，也被称为AI加速器或计算卡，专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务。 按技术架构分类，AI芯片可分为GPU、 FPGA、ASIC和NPU等。GPU是一种通用型芯片，ASIC是一种专用型芯片，而FPGA则处于两者之间，具有半定制化的特点。按照功能分类，可分为训练和推理芯片。按照应用场景分类，可分为云端和边缘端芯片。随着AI PC、AI PIN、AI PHONE等更多应用场景出现，AI芯片的空间有望进一步打开。
内存接口芯片：集成于DRAM中
内存接口芯片集成于DRAM模组中，是服务器内存模组的核心逻辑器件。其主要作用是提升内存数据访问的速度及稳定性，满足服务器 CPU 对内存模组日益增长的高性能及大容量需求。支持DDR5的主流服务器CPU于2022年底至2023年初正式发布，推动DDR5 服务器内存 模组渗透率持续提升。根据JEDEC组织的定义，在DDR5世代，服务器内存模组上除了需要内存接口芯片之外，同时还需要配置三种配套芯 片，包括一颗SPD芯片（专用于DDR5内存模组的EEPROM带电可擦可编写只读存储器芯片，用来存储内存模组的关键配置信息）、一颗 PMIC芯片和两颗TS芯片（用来实时监测DDR5内存模组温度的传感器芯片）；普通台式机、笔记本电脑的内存模组UDIMM、SODIMM上， 需要配置两种配套芯片，包括一颗SPD芯片和一颗PMIC芯片。
内存接口芯片未来市场空间广阔。从全球服务器领域内存接口芯片（RCD+DB）市场规模来看，据统计，2021年全球服务器出货量为0.13 亿台，其中服务器平均内存模组数量为10.0，服务器DIMM数量为亿条，同时目前全球DDR4渗透率为98%，DDR4 LRDIMM渗透率为 10%，DDR5渗透率为2%，DDR5 LRDIMM渗透率为0%，对应2021年全球服务器领域（RCD+DB）市场规模为6.9亿美元，预计2025年 达到14.6亿美元。
PCIe技术：为服务器数据的高速及远距离传输保驾护航
依托于强大的生态系统，PCIe已成为主流互连接口。PCIe协议（由英特尔于2001年提出）是一种高速串行计算机扩展总线标准，即CPU通过主板上 的PCIe插槽及PCIe协议与加速器沟通，实现上下之间的接口以协调数据的传送，并在高时钟频率下保持高性能。目前PCIe协议已发展至PCIe 5.0， 传输速率已从PCIe 4.0时期的16GT/s提升到 32GT/s，未来PCIe 6.0的传输速率将进一步提升至64GT/s。根据QYResearch调研团队的最新报告《全 球PCIe芯片市场报告2023-2029》，预计2029年全球PCIe芯片市场规模将达到19.65亿美元，2022~2029 CAGR+12.1%。随着平台厂商、芯片厂 商、终端设备厂商和测试设备厂商的深入合作，PCIe全面覆盖了包括PC机、服务器、存储系统、手持计算等各种计算平台，应用场景拓宽至云计算、 企业级计算、高性能计算、人工智能和物联网等。
第三部分：上市公司梳理及投资分析
中科曙光：AI智算领军者
曙光信息产业股份有限公司于1996年成立，于2014年在上交所上市。公司主要从事高端计算机、存 储、安全、数据中心产品的研发及制造，同时大力发展数字基 础设施建设、智能计算等业务。产品 包含高端计算机、存储、网络安全、云计算服务、数据基础设施建设、算力服务平台等。其中高端计 算机产品主要包括机架式服务器、高密度服务器、刀片服务器、超融合一体机产品等，已广泛应用于 运营商、金融、能源、互联网、教育等行业客户， 覆盖基础设施、电子政务、企业信息化和城市信 息化等领域。存储产品包括分布式文件、分布式块、分布式对象、混闪和全闪系列集中式存储等产 品及一体化解决方案，在 EDA、自动驾驶等新兴应用场景中为核心业务提供优质性能。
2019-2022年公司营业收入分别为95.26亿元、101.61亿元、112.00亿元、130.08亿元，净利润5.94 亿元、8.22亿元、11.58亿元、15.44亿元。
随着“新基建” 特别是当前“东数西算”等工程的实施。公司作为核心设备的供应商、基础设施的 建设者及算力运营的服务商，具有营收潜力。公司建设“全国一体化算力服务平台”，可通过统一的 算力服务门户，实现全国范围内智能算力、通用算力资源的融合调度及弹性供给，满足各类用户对算 力的多样化、可靠性和便捷性的需求。
海光信息：深耕CPU+DCU
海光信息技术股份有限公司成立于2014年，于2022年在科创版上市。公司主要从事高端处理器、加 速器等计算芯片产品和系统的研究、开发。公司处理器兼容市场主流的x86指令集，具有成熟而丰富 的应用生态环境海光处理器内置专用安全硬件，支持多种先进的漏洞防御技术，内置高性能的国密协 处理器和密码指令集，支持可信计算的国内、国际标准，支持领先的机密计算技术，能够进行主动安 全防御，通过了相关权威机构的安全测试，满足信息安全、数据要素安全流通的发展需求。 面向企 业计算、云计算数据中心、大数据分析、人工智能、边缘计算等众多领域，海光信息提供了多种形态 的海光处理器芯片，满足互联网、电信、金融、交通、能源、中小企业等行业的广泛应用需求。
2019-2022年公司营业收入分别为3.79亿元、10.22亿元、23.10亿元、51.25亿元，净利润-0.83亿 元、-0.39亿元、3.27亿元、8.04亿元。
公司研发出的 CPU 产品海光一号、海光二号、海光三号和DCU产品深算一号、深算二号的性能均在 国内处于领先地位。CPU既支持面向高端服务器，也支持面向政务、企业和教育领域的信息化建设中 的中低端服务器以及工作站和边缘计算服务器。DCU能够完整支持大模型训练，实现LLaMa、GPT、 Bloom、ChatGLM等大模型的全面应用，以及国内包括文心一言等大模型全面适配。
朗科科技：韶关国资入主，打造“东数西算”产投平台
背靠韶关政府，从消费级切入服务器SSD，抢占“东数西算”红利。公司主要产品包括消费级及企业级存储模组，包括固态存储、 DRAM动态存储、嵌入式存储和移动存储等。预计至2025年，“东数西算”八大算力枢纽之一的韶关数据中心集群将建成50万 架标准机架、500万台服务器规模。公司作为存储模组产品提供商，在韶关国资委成为控股股东后，将积极参与国家“东数西算” 工程韶关数据中心集群的建设，公司背靠韶关政府和“东数西算”政策东风，上述产业规划，有望逐步兑现落地，实现智算产业 链核心环节的自主可控。朗科科技作为会长单位，推动韶关市算力产业协会成立。协会积极推动IDC全产业链企业集聚，顺利实 现“招商——建厂——投产——产品交付——应用研究”全环节落地，并助力会员单位落地订单。
成立子公司运营时空大数据，切入算力应用赛道。公司与众和科技、浪潮云等一起成立子公司运营玄度时空大数据，切入算力应 用环节，并自营自建IDC，将是朗科的算力和数据要素商业化落地的重要载体，有望带来业务增长新动力。
报告节选：
（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）
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