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服務(wù)器未來需求知多少?

2021-02-14    分類: 網(wǎng)站建設(shè)

全球公有云加速滲透疊加企業(yè)上云大趨勢來臨

1.全球云計算已進(jìn)入甜蜜點,IaaS市場主導(dǎo)增長。目前領(lǐng)軍AWS收入增速仍維持高位,微軟、谷歌和Facebook的2019Q2CAPEX已出現(xiàn)恢復(fù)信號。

2.對比中美發(fā)展階段,國內(nèi)云計算行業(yè)將中長期處于景氣周期。阿里云2019Q2收入增速仍在60%,CAPEX消化后有望恢復(fù)。

3.除了公有云的崛起,更大的趨勢在于國內(nèi)開啟企業(yè)上云十年周期,進(jìn)一步帶動大型數(shù)據(jù)中心建設(shè)。特別是國內(nèi)三大運營商競相投入數(shù)據(jù)中心建設(shè)。


2019年國內(nèi)5G產(chǎn)業(yè)落地加速,短視頻等應(yīng)用流量暴增催生服務(wù)器強(qiáng)勁需求。

2019年國內(nèi)5G快速推進(jìn):牌照提前發(fā)放、國內(nèi)主要城市5G基站建設(shè)快速推進(jìn)、華為Mate30系列5G版本預(yù)計銷售火爆且三大電信運營商5G套餐預(yù)約數(shù)量破千萬。

網(wǎng)絡(luò)改善后短視頻等新應(yīng)用的流量爆發(fā),特別是短視頻和AI新聞推薦催生頭條系服務(wù)器需求強(qiáng)勁。


AI對算力需求呈現(xiàn)指數(shù)級增長,全球有望新增千億級高端服務(wù)器市場

1. 諸多場景AI規(guī)?;瘧?yīng)用開始落地

本世紀(jì)初算法、算力和數(shù)據(jù)條件滿足后,我國也大力鼓勵人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展。依靠核心算法的突破、計算能力的提高以及海量互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)的供給,人工智能在21世紀(jì)初迎來了飛躍。

從2015年開始,我國政府陸續(xù)頒布了相關(guān)的政策法規(guī)來支持人工智能的發(fā)展。根據(jù)36氪研究院預(yù)計,我國人工智能市場規(guī)模2018年達(dá)到200億元以上,近三年的平均增長率達(dá)到50%以上。

工信部預(yù)計,到2020年我國人工智能核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模將超過1500億元,帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模超過1萬億元。


AI教育領(lǐng)域首先突破在拍照答題和語音識別

1)2017年國務(wù)院印發(fā)《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》提出,要在中小學(xué)階段設(shè)臵人工智能相關(guān)課程、逐步推廣編程教育、建設(shè)人工智能學(xué)科、培養(yǎng)復(fù)合型人才,形成我國人工智能人才高地。

在政策的支持下,工具型輔助學(xué)習(xí)、人工智能學(xué)科教育和智慧校園這些細(xì)分領(lǐng)域布局的創(chuàng)新型企業(yè)如雨后春筍。其中,圖像識別、語音識別、VR/AR、情緒識別、深度學(xué)習(xí)、NLP等AI技術(shù)都在教育場景用被應(yīng)用。

2)爆發(fā)比較快的AI教育領(lǐng)域主要是兩個,第一個是圖像識別,也就是AI的拍照答題。拍照答題的技術(shù)以四家公司為代表,分別是作業(yè)幫、猿題庫、學(xué)霸君和阿凡題。其月活躍用戶數(shù)分別達(dá)到了8000萬、1817萬、2000萬、1億,加起來包含重疊的已經(jīng)是2億多用戶。第二個“過去”的技術(shù)是語音識別。


金融科技諸多細(xì)分領(lǐng)域已實現(xiàn)AI應(yīng)用全面落地

1)AI在金融科技領(lǐng)域已經(jīng)實現(xiàn)諸多應(yīng)用落地。支付:以人臉識別、聲紋識別、虹膜識別等為代表的生物識別支付技術(shù),正在極大地簡化支付流程。信貸:從智能獲客到智能反欺詐、再到大數(shù)據(jù)風(fēng)控,全鏈條智能化的技術(shù)能力將成為信貸新的方向。

財富管理:智能技術(shù)在投資偏好洞察和投資資產(chǎn)匹配環(huán)節(jié)能極大降本提效。資產(chǎn)管理:智能金融通過反欺詐、大數(shù)據(jù)風(fēng)控能力的積累,可穿透到資產(chǎn),提供詳盡實時的資產(chǎn)信息和資產(chǎn)評估。

2)根據(jù)MarketsandMarkets預(yù)測,人工智能在金融科技的市場規(guī)模預(yù)計將從2017年的13.38億美元增長到2022年的73.06億美元,年復(fù)合增長率為40.4%。


2.AI對服務(wù)器算力需求呈指數(shù)級增長

自2012年以來AI算力的需求增長超過三十萬倍,對服務(wù)器需求呈指數(shù)級增長。推動人工智能發(fā)展的動力有三個:算法創(chuàng)新、數(shù)據(jù)(其可以是有監(jiān)督數(shù)據(jù)或者交互式環(huán)境)以及可以用于訓(xùn)練的算力,尤其算力的提升可以為提升AI發(fā)展進(jìn)程創(chuàng)造前提。

根據(jù)OpenAI近日發(fā)布的分析表明,自2012年以來,人工智能訓(xùn)練任務(wù)中使用的算力正呈指數(shù)級增長,其目前速度為每3.5個月翻一倍(相比之下,摩爾定律是每18個月翻倍)。

自2012年以來,人們對于算力的需求增長了超過300,000倍(而如果是以摩爾定律的速度,只會有12倍的增長)。在此期間,硬件算力的提升一直是人工智能快速發(fā)展的重要因素,即對服務(wù)器等硬件的要求呈指數(shù)級增長。


3.搭載GPU的AI服務(wù)器單價極高,有望新增千億級市場

AI加速模塊抬高服務(wù)器單價,推測2020年全球新增千億級AI服務(wù)器市場。

1)目前人工智能的計算平臺,除GPU的大規(guī)模應(yīng)用外,還有FPGA和ASIC為代表的其他加速計算解決方案。

根據(jù)搜狐網(wǎng)報道,英偉達(dá)CEO黃仁勛在2016北京GTC大會上表示,預(yù)計到2020年全球可能會有10億個攝像頭,涉及路口、火車站、飛機(jī)場等等。

以每秒30幀圖像計算,到2020年全球每秒就有300億個圖像需要實時分析,意味著每秒300億個實時“推理”。根據(jù)黃仁勛測算,以新推出的TeslaP40為基準(zhǔn),300億個實時“推理”約需要1000萬臺P40服務(wù)器。

2)據(jù)中關(guān)村在線報價,NvidiaTeslaP40顯卡國內(nèi)價格在4-5萬元,而最新款的NvidiaTeslaP100和V100價格更貴,使得AI服務(wù)器單價高出許多。從產(chǎn)品來看,4卡及以上GPU服務(wù)器占據(jù)了8成以上的市場份額,其中4卡、8卡、16卡均占有20%以上的市場份額。

因此,AI服務(wù)器單價較傳統(tǒng)要貴許多,全球AI服務(wù)器未來市場空間至少在千億元級別。

3)IDC《2018年下半年中國AI基礎(chǔ)架構(gòu)市場跟蹤報告》顯示,2018年全年中國GPU服務(wù)器市場規(guī)模為13.05億美金(約合人民幣90.05億元),同比增長131.2%。

IDC預(yù)測,到2023年中國GPU服務(wù)器市場規(guī)模將達(dá)到43.2億美金(約合人民幣298億元),未來5年整體市場年復(fù)合增長率(CAGR)為27.1%。即可推測2020年全球AI服務(wù)器市場達(dá)到千億元級別,國內(nèi)市場規(guī)模接近200億元。


互聯(lián)網(wǎng)換機(jī)潮與Intel第十代CPU發(fā)布期形成共振

國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廠商三年換機(jī)周期,2020年新一輪采購即將開啟

2020年預(yù)計國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)廠商服務(wù)器換機(jī)周期到來。

1)IDC統(tǒng)計的國內(nèi)服務(wù)器行業(yè)數(shù)據(jù)顯示,2017Q1開啟上一輪采購周期。行業(yè)經(jīng)驗來看,服務(wù)器更換周期:互聯(lián)網(wǎng)3年、企業(yè)5年。因此預(yù)計2020年為新一輪換機(jī)周期開始。

2)通過IntelDCG業(yè)務(wù)的季度收入的同比變化,全球服務(wù)器芯片的需求周期大致在3-4年左右,與服務(wù)器的更替周期基本吻合。


2. Intel 第十代 10nm 制程 CPU 發(fā)布,高性價比優(yōu)勢明年升級需求極大

摩爾定律接近物理極限,Intel 工藝進(jìn)展慢于臺積電、三星。

1)摩爾定律:每兩年芯片中集成的晶體管數(shù)量就會翻一番。英特爾過去一直遵循摩爾定律及其制定的芯片發(fā)展節(jié)奏,即Tick-Tock(鐘擺)芯片發(fā)布策略:一年發(fā)布更小架構(gòu)尺寸(集成的晶體管數(shù)量增加)的芯片,隔年發(fā)布架構(gòu)相同的改進(jìn)版芯片。

2)隨著越來越接近物理極限,全球半導(dǎo)體廠商進(jìn)軍7nm制程的道路并不順利,主要難點在光刻機(jī)、晶體管架構(gòu)和溝道材料三個方面。臺積電、三星在7nm制程取得,GF宣布放棄,Intel進(jìn)展緩慢、失去優(yōu)勢。


英特爾“Tick-Tock”發(fā)布策略被打破,升級間隔延至4年。

1)當(dāng)前晶體管尺寸已經(jīng)進(jìn)入10+納米量級,制造工藝接近原子級的尺寸,越逼近物理極限,工藝提升難度急劇上升,產(chǎn)品推出速度明顯放緩。在發(fā)展到14納米制程時,英特爾已經(jīng)“力不從心”。

據(jù)新浪科技報道,2016年第三季度,Intel發(fā)布第三代Skylake架構(gòu)處理器“KabyLake”CPU,比預(yù)期晚半年,打破了“制程-架構(gòu)”的鐘擺節(jié)奏。

而從下一代10納米制程CPU開始,英特爾會采用“制程-架構(gòu)-優(yōu)化”(PAO)的三步走戰(zhàn)略,即每一代制程將沿用3年,共發(fā)布3代CPU。2)Intel10納米工藝進(jìn)展緩慢。

10納米僅僅相當(dāng)于20個硅原子寬度,10納米制程面臨的芯片制造難度極大。而近期英特爾的10納米工藝已多次跳票,2019年末才推出PC端的10納米芯片,而服務(wù)器芯片要到2020年,標(biāo)志著技術(shù)升級間隔可能達(dá)4年。

第十代IntelCPU性價比極高,預(yù)計2020年云計算廠商升級需求集中釋放。1)在多年前的產(chǎn)品路線圖,英特爾曾計劃到2017年左右便不再使用14nm工藝,轉(zhuǎn)而采用10nm。

不過由于英特爾對自家10nm工藝的技術(shù)要求偏高,同時低估了10nm工藝的開發(fā)難度,遲遲未能推出可供大規(guī)模量產(chǎn)的成熟新工藝,導(dǎo)致相關(guān)處理器的更新一拖再拖。

10nm工藝今年6月份會首先出貨,但是高性能版桌面、服務(wù)器處理器要到明年才能問世。在14nm節(jié)點上,Intel從2015年到現(xiàn)在已經(jīng)使用四年多。

2)2019年8月1日,英特爾宣布采用全新10nm工藝的第十代酷睿移動處理器正式上市。

首發(fā)的10nm工藝第十代酷睿移動處理器一共有11款,都屬于低功耗產(chǎn)品,并分為U和Y兩個不同的系列。其中10nm工藝的產(chǎn)品研發(fā)代號為IceLake,其CPU架構(gòu)采用了最新的SunnyCove。

除了10nm工藝的產(chǎn)品之外,英特爾在8月21日又發(fā)布了14nm工藝、CometLake家族的產(chǎn)品,將加入第十代酷睿移動處理器家族。


3)性能提升來看,相比Skylake架構(gòu),SunnyCove架構(gòu)在各方面的提升在10%-40%不等,平均下來IPC提升大約為18%。

這是英特爾多年“擠牙膏”以來提升大的一次。部分測試數(shù)據(jù)顯示,SunnyCove架構(gòu)的Corei7-1065G7在Passmark中能夠獲得2625單核心、10316多核心的總分,比同為15W的AMDRyzen53500U的1818單核心、8042多核心總分高出不少。

4)價格方面,根據(jù),第十代架構(gòu)CPU價格區(qū)間在590-979美元,而第九代在989-1979美元。

第十代消費級CPU相比前代價格便宜一半,同時主頻、核心數(shù)等性能指標(biāo)為近年大一次升級,預(yù)計明年推出的Intel第十代服務(wù)器級別芯片對云計算廠商十分有誘惑力,且服務(wù)器CPU從14nm到10nm積累了四年的升級需求也將集中釋放。


現(xiàn)行業(yè)階段性承壓,2020年預(yù)計將迎需求拐點

2019上半年全球和國內(nèi)服務(wù)器行業(yè)階段性承壓。通過對服務(wù)器行業(yè)客戶按照互聯(lián)網(wǎng)廠商、運營商和企業(yè)/政府三類進(jìn)行需求分析:

1)互聯(lián)網(wǎng)廠商出貨量占比超過50%,受益于全球云計算趨勢、5G大規(guī)模應(yīng)用、AI算力需求以及服務(wù)器和芯片的更新周期,2020年大概率需求爆發(fā),其中僅AI服務(wù)器的新增需求將達(dá)200億元。

2)運營商在IDC市場占比超過50%,受益于上云趨勢和5G帶動網(wǎng)絡(luò)流量暴增,大型數(shù)據(jù)中心建設(shè)力度加大(特別是中國移動),2020年大概率需求爆發(fā)。

3)企業(yè)上云以及政務(wù)云產(chǎn)生十年以上的長周期需求,受政策驅(qū)動影響,需求增長相對平穩(wěn)。因此,預(yù)計2020年行業(yè)需求將迎需求拐點。

名稱欄目:服務(wù)器未來需求知多少?
本文路徑:http://www.rwnh.cn/news10/100910.html

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