古人有云：“得民心者得天下，失民心者失天下”。
而在现在的AI时代，得算力者得天下！
而解决算力的关键，在于AI 服务器。
就像一台高速运行的列车，离不开一台强大的发动机。一个大模型的运行，也离不开它的发动机——AI服务器。
价值量“暴增”，AI服务器需求大增AI服务器，可以简单理解为普通服务器的加强版，它运行速度飞快，负载能力超强，可以支持人工智能应用，如深度学习等，价格也很“美丽”，最高可以是普通服务器的十几倍。
来看一组数据：一般通用服务器价值约为6-7万人民币，而用于AI训练的服务器价值约20万人民币，搭载顶级GPU的高性能AI服务器甚至高达90万人民币（据说，Chat GPT 4的训练需要500台这样的服务器）。
目前，AI服务器需求主要来自两个方面：
一是算力基础设施。
在“东数西算”战略加持下，我国云计算、超算中心蓬勃发展，算力需求呈几何级增长。IDC预计，2021-2026年我国智能算力规模复合增长率将达到52.3%。
而AI投资有一半的支出是用来买硬件，这其中又有超80%的支出用在服务器。换算下，未来近4成的AI支出都将用来买服务器。
二是大模型训练与推理需求。
AI服务器按照应用场景可以分为训练和推理两种类型。
当前是“百模大战”阶段，主要以训练需求为主（IDC预测，2023年AI服务器训练需求占比达41.5%）。据英伟达测算，单个大语言模型训练驱动AI训练服务器市场约2亿美元需求。目前国内外厂商均在积极布局大模型，并且参数量都达到了千亿级别，这将带动算力需求爆发式增长。
随着大模型从训练过渡到商用阶段，训练需求将下降，推理需求会随之增加。据机构测算，单个AI应用如ChatGPT在初期便可带动推理服务器需求达45亿美元。并且，未来大模型应用越广泛，其算力需求就越大。
参考IDC数据，中国AI服务器市场规模将从2021年的53.9亿美元增长到2025年的103.4美元，2021-2025年CAGR达17.7%。
全球来看，预计到2025年，AI服务器市场规模将达317.9亿美元，年复合增长率为19%。
与普通服务器相比，AI服务器主要增加了GPU模块，成本占比高达50%-80%。
可以说，GPU已经成为AI服务器的“灵魂”。谁能够生产出更高性能的GPU，谁就有望主导AI服务器市场。
英伟达是全球GPU领域的绝对老大，其推出的三代GPU芯片V100、A100和H100都可用于AI模型训练和推理。但由于美国芯片禁令，英伟达只能向中国出售带宽仅为A100 1/3的“平替版”芯片（A800），这是目前可行的替代方案。
目前国产算力GPU芯片在推理场景应用较多且具备一定竞争力，如含光800、思元370、MTTS3000等等。这也预示着，未来随着大模型大规模商用，GPU国产替代的潜力也会加速释放。
不仅如此，与GPU配套的高性能存储、PCB等环节也将迎来显著的价值量提升。例如，AI服务器的散热与PCB单价较一般服务器可增长9-10倍，电源供应器增长约7倍，内存与交换器增长约2倍。
调整之后，性价比凸显此前，浪潮信息有些“拉跨”的业绩预告曾一度“带崩”了服务器板块。阶段调整之后，板块估值泡沫有所消化，中期性价比再次凸显。
这次调整也让此前市场过于乐观的预期有所修正，但并未动摇AI服务器板块的成长逻辑。
实际上，AI服务器上游——GPU领域已经兑现了高成长性。英伟达作为占据全球算力芯片79%市场份额的龙头，其高端算力GPU芯片A800、A100、H100正获得全球大型科技企业的“疯狂”抢购。
英伟达预计，第二财季营收将达到110亿美元，这比此前82.8亿美元的营收纪录高出近33%，更比机构预测的71.7亿美元高出50%以上。
市场人士预期，AI服务器主要集中在今年四季度大量出货，有望带动供应链2024年业绩大增。
可以说，当前是AI服务器中期布局的绝佳窗口。
舍得
只要是结构性行情，A股恐怕永远都不会有起色！