更多
当前位置: 首页 > 聚焦

6600亿元!算力半导体赢麻了

发布时间:2023-08-23 19:03:26 来源:芯八哥

算力核心产业规


【资料图】

随着数字经济时代全面开启,算力已经像水、电一样,渗透到生产生活的各个领域,正以一种新的生产力形式,为各行各业的数字化转型注入新动能,成为经济社会高质量发展的重要驱动力。

2018年以来,我国数据中心机架数量年复合增长率超过30%,截至2022年底,在用标准机架超过650万架,算力总规模达180EFLOPS,居世界第二,存力总规模超过1000EB(1万亿GB)。根据中国信息通信研究院测算,2022年我国算力核心产业规模达到1.8万亿元。算力每投入1元,将带动3至4元的GDP经济增长。

再次暴涨的英伟达

数据中心作为流量的基石,算力的重要载体,核心受益于算力和流量的扩张。近十年行业经历了几轮快速的发展增长,分别受益于移动互联网、疫情带来的线上流量增长等。随着 AI 等新应用场景的出现,为行业赋予了新的增长动能,有望带动算力基础设施的新一轮建设升级。

2023年上半年,从全球主要AI 芯片厂商业绩上看,AI 已成为确定的产业趋势,并正加速发展。

英伟达2024Q1财年实现营收71.9 亿美元,根据业绩指引,预计Q2 实现营收为 110 亿美元,正负浮动 2%。其中, AI 芯片所在数据中心板块实现收入 42.8 亿美元, 同比增长 14%, 环比增长 18%,占收比达到 60%。根据英伟达业绩说明会,公司已锁定了数据中心芯片的大幅增长,计划下半年大幅增加供应,AI 芯片需求旺盛。

数据来源:英伟达财报,Wind,芯八哥整理

投资者纷纷看好英伟达。就在2023年8月22日,也就是今天凌晨,英伟达大涨8.47%,创5月以来最大单日涨幅,市值激增超900亿美元(约人民币6600亿元)。

订单方面,消息密集。

据《金融时报》最近的一篇文章,Nvidia报告称,预计 2023 年将在全球范围内出货 550,000 个最新的 H100 GPU。对 GPU 的需求显然来自生成式 AI 热潮,但 HPC 市场也在争夺这些加速器。目前尚不清楚这个数字是否包括中国专用的 A800 和 H800 车型。H100单卡利润1000%。

近期,英国政府官员与英伟达、英特尔就采购国家人工智能设备进行讨论。此前不久,英国政府已拨款1亿英镑用于研发人工智能芯片,从英伟达订购多达5000个图形处理器的工作可能处于“后期阶段”。       

与此同时,沙特阿拉伯也购买3000多颗英伟达H100处理器,该处理器是该公司用于训练人工智能的高端组件。

基于以上各种原因,投资机构看好英伟达。汇丰银行将英伟达目标价上调至780美元,成为华尔街投行给予该公司的第二高目标价,给予AI及算力发展前景极高溢价。    

算力基础设施需求猛增

算力的核心设备包括数据中心(IDC)及其内部布放的各类设备,例如部署在IDC机柜/机架上的ICT设备,包括服务器、网络设备、光模块等,主要由算力提供商采购,以及IDC配套设备,包括制冷设备、电源设备等,由IDC服务商采购。

资料来源:芯八哥整理

服务器是生产算力的关键基础设施,传统服务器主要由CPU提供算力,采用串行架构,擅长逻辑计算,算力提升主要依靠堆核实现。随着云计算、大数据、AI等新技术应用,数据量呈指数级增长,算力需求持续释放带动算力基础设施产业迎来增长新周期,CPU服务器处理能力已接近极限,AI服务器应运而生。研究机构Aletheia报告指出,预估AI服务器市场规模将在2024年翻倍、2025年达到1350亿美元,是2022年规模的4.5倍。

服务器与服务器之间的互联互通一般通过交换机实现,即一台服务器连接到交换机,交换机再连接到另外一台服务器,光模块用于服务器与交换机,交换机与交换机之间的连接。随着AI的发展,AI服务器、高速数通光模块(800G/400G/200G)、数通交换机需求都会相应增长。在大模型训练阶段,不少公司初期会采购英伟达的IB交换机为主。但鉴于IB交换机的协议属于私有技术,未来RoCE协议有望逐步成熟,交换机公司有望逐步受益。

半导体芯片供应商的机会

算力泛指计算能力,是计算功能或数据处理能力,代表计算速度,存储容量、云计算服务能力、计算方法、通信能力等,它是承载数据和算法运行的平台。在经济全球化时代,各行各业对算力的需要更加的急迫的。因为数据是信息时代的“载体”,算力能够把“庞大的数据库载体”转化为动能,来驱动数据经济时代和科技的发展、进步,也可以说它是经济全球化科技强国时代下的“经济引擎”。

这些载体,都是通过芯片来实施的,能够给予各行业计算能力,并且能够支撑创新型科技的更新进步;支撑互联网、AI科技、金融、制造业等各个行业的发展和数字化转型,赋能AI、智能物联网、智慧城市、自动驾驶、超算和元宇宙、VR等应用场景。因此,前段时间专家提出了算力与算力芯片之间的关系公式:算力 = (单芯片)性能 x 规模(即数量) x 利用率。让算力芯片应用的各个行业应用场景打开了“算力超算”的视野,实现超算芯片、半导体元件量化的弯道超车。

算力基础设施的核心设备由众多半导体芯片构成,包括服务器芯片、网络芯片、光模块芯片、边缘芯片等。算力基础设施升级将带动一个几百亿美元的配套半导体市场增长。

资料来源:芯八哥整理

工信部在2023中国算力大会上,强调加强技术创新,培育良好生态。一方面,围绕算力发展需要,增强自主创新能力,推进计算架构、计算方式和算法创新,加强CPU、GPU和服务器等重点产品研发,加速新技术、新产品落地应用;另一方面,围绕算力相关软硬件生态体系建设,加强硬件、基础软件、应用软件等适配协同,提升产业基础高级化水平,推动产业链上下游多方形成合力共建良好发展生态。

作为算力基础设施硬件的半导体芯片,有望在算力基建升级的时代发挥重要作用,支撑创新型科技的更新进步,支撑互联网、AI科技、金融、制造业等各个行业的发展和数字化转型,赋能AI、智能物联网、智慧城市、自动驾驶、超算和元宇宙、VR等应用场景。

算力时代的半导体机会,正在到来。

上一篇:借“农民工维权”实施敲诈勒索 厦门警方连续捣毁9个“假民工”团伙

下一篇:最后一页