恒创：ChatGPT引发AI服务器霸屏？AI服务器和普通服务器不同在哪
近阶段，由于 ChatGPT 的横空问世，引发 AI 服务器再一次热潮来袭。随之而来的是，越来越多的企业和机构开始关注 AI 服务器和普通服务器之间的区别和对比。那么AI服务器到底是什么意思，它与普通服务器相比又有哪些差异呢?AiAI技术AI智能
AI 服务器基本概念解析：
AI服务器是一种具备人工智能算法的服务器，这类服务器的特征是计算能力更高、处理能力更强、存储容量更大。AI服务器的出现，继而为各种人工智能应用提供了更加强大的算法支持。
AI 服务器VS 普通服务器
AI服务器和普通服务器都是用于存储和处理数据的计算机设备，但是它们之间存在着一些显著的差异。
首先，AI服务器和普通服务器在硬件配置上存在着很大的不同。AI服务器通常采用GPU或者TPU等专用芯片，用于加速深度学习等AI算法的运行。相比之下，普通服务器的处理能力相对较弱，通常只采用CPU进行数据处理。这也是AI服务器能够处理更加复杂的数据和算法的原因之一。
其次，AI服务器和普通服务器在数据处理能力上也存在着很大的差异。AI算法通常需要进行大量的计算和数据处理，而AI服务器具有更强的处理能力，可以更快地完成这些任务，提高算法的精度和效率。相比之下，普通服务器的处理能力相对较弱，无法满足一些需要处理大量数据的应用，如图像识别、语音识别等。
最后，AI服务器和普通服务器在存储容量上也存在着很大的差异。AI算法需要处理的数据通常非常庞大，而AI服务器具有更大的存储容量，可以存储更多的数据，从而提高算法的准确性和效率。相比之下，普通服务器的存储容量相对较小，无法存储大量的数据。
AI服务器虽然对比普通服务器占据很大的优势，但与此同时，AI服务器也面临着一些挑战。
AI 服务器面临的挑战：
第|一，成本较高。AI服务器的硬件配置和维护成本较高，需要投入大量的资金用于购置和维护。这对于一些小型企业或者个人开发者来说，可能会造成一定的经济压力。
第二，技术门槛较高。AI服务器需要具备深度学习等AI算法的专业知识和经验，对于一些缺乏相关技术人员的企业或者个人来说，可能存在较大的技术门槛。
第三，管理和维护难度较大。AI服务器需要进行高效的管理和维护，以确保其运行的稳定性和安全性。这对于一些缺乏相关技术人员的企业或者个人来说，可能存在较大的管理和维护难度。
结论
总而言之，AI服务器是一种专门用于运行人工智能算法的服务器，它与普通服务器相比，具有更高的计算能力、更强的处理能力和更大的存储容量。虽然它面临着一些挑战，但是它的出现，极大地推动了人工智能技术的发展，为各种人工智能应用提供了更加强大的算法支持。
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AI服务器
当前人工智能服务器的DRAM容量是普通服务器的8倍，NAND容量是普通服务器的3倍。
TrendForce 集邦咨询预计2023年AI服务器出货量同比增长可达8%；2022-2026 年复合增长率将达10.8%。根据IDC数据，2021-2025年全球AI服务器市场规模或以19.5%的CAGR由156亿美元增长至318亿美元。
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资料来源：TRENDFORCE
据TrendForce集邦咨询统计，2022年AI服务器采购占比以北美四大云端业者Google、AWS、Meta、Microsoft合计占66.2%为最，而中国近年来随着国产化力道加剧。
AI建设浪潮随之增温，以ByteDance的采购力道最为显著，年采购占比达6.2%，其次紧接在后的则是Tencent、Alibaba与Baidu，分别约为2.3%、1.5%与1.5%。
国内服务器主要厂商包括：工业富联、浪潮信息、超聚变、紫光股份（新华三）、中兴通讯、中科曙光等。
AI服务器目前领先厂商为工业富联和浪潮信息，浪潮信息在阿里、腾讯、百度AI服务器占比高达90%。
IDC发布的《2022年第四季度中国服务器市场跟踪报告Prelim》显示，前两名浪潮与新华三的变化较小，第三名为超聚变，从3.2%份额一跃而至10.1%，增幅远超其他服务器厂商。Top8服务器厂商中，浪潮、戴尔、联想均出现显著下滑，超聚变和中兴则取得明显增长。其中，浪潮份额从30.8%下降至28.1%；新华三份额从17.5%下降至17.2%；中兴通讯从3.1%提升至5.3%，位居国内第5。联想降幅最为明显，从7.5%下降至4.9%。
国内AI服务器竞争厂商包括：浪潮信息、新华三、超聚变、中兴通讯等。
AI服务器核心组件包括GPU（图形处理器）、DRAM（动态随机存取存储器）、SSD（固态硬盘）和RAID卡、CPU（中央处理器）、网卡、PCB、高速互联芯片（板内）和散热模组等。芯片
服务器的构成：
AI芯片
AI芯片是AI算力的心脏，AI服务器中芯片成本占比较高。
随着模型的多模态发展，参数规模和训练数据都呈现出指数级增长，
作为用于加速人工智能训练和推理任务的专用硬件，AI算力芯片既包括CPU、GPU、FPGA等传统芯片，也包括以TPU、VPU为代表的专门针对人工智能领域设计的ASIC芯片。
根据IDC统计，CPU、GPU、存储等芯片在各类服务器成本中的占比约75-90%，其中在机器学习型服务器中GPU的成本占比超七成。
GPU
GPU擅长并行计算且具有大量核心和高速内存，能够极大缓解计算层面的瓶颈，已经成为了当今主流的AI推理计算不可或缺的一部分，约占国内AI芯片市场份额的90%。
一台服务器通常需要4枚-8枚GPU，根据OpenAI训练集群模型估算结果，1746亿参数的GPT-3模型大约需要375-625台8卡DGX A100服务器（对应训练时间10天左右）。
一台GPU服务器的成本是普通服务器的10倍以上，GPU价格高涨直接带动服务器价格显著上修。以国产浪潮AI智能服务器为例，根据AI市场报价，其R4900G3规格产品含税价已高达55万元。
随着ChatGPT带来AI产业大热，相关产业对于AI算力硬件的需求也同步高涨。作为AI算力基础，以英伟达A100和H100 GPU为代表的产品成为抢手货。
英伟达芯片H100:
GPU是显卡的核心单元，采用数量众多的计算单元和超长的流水线，在加速方面具有技术优势。
AI服务器需求井喷！算力硬件量价齐升，龙头优势凸显
当前人工智能场景对AI服务器需求快速增长，算力在模型训练、推理速度、数据处理方面发挥重要作用。