作者：九林

最近，英特爾財務長DavidZinsner表示，雖然數據中心芯片需求在過去兩季有所好轉，但庫存消化將比電腦芯片更長，可能還要過幾季才能達到較佳的狀態(tài)。在這個AI被炒的火熱的時代，當英特爾說數據中心芯片的庫存正在積壓，出乎很多人的意料。

?01、前所未有的壓力

PC產業(yè)正同時經歷“加速運算”和“生成式AI”兩大轉變。據Gartner最新報告，2023年全球用于AI的硬件銷售收入預計將達到534億美元，按年增長20.9%，這一銷售還將在2024年進一步增長到671億美元，在2027年進一步增長到1194億美元。

今年，不少互聯網公司紛紛開發(fā)自己的大模型。3月，百度制作了類似ChatGPT的項目ErnieBot；4月，騰訊云發(fā)布了新的服務器集群，該集群可供其他人租用計算能力；阿里巴巴計劃將所有產品插入大型語言模型，包括在線購物平臺淘寶和地圖工具高德地圖。

據報道，目前百度、騰訊、阿里巴巴和字節(jié)跳動四家公司合計向英偉達訂購了價值50億美元的AI芯片。這些芯片包括英偉達2023年發(fā)貨的10萬塊A800芯片，價值10億美元，另外價值40億美元的芯片將在2024年交付。

數據中心芯片風光一時無兩。目前，數據中心領域有三大巨頭：英特爾、英偉達、AMD。在數據中心CPU方面，根據Counterpoint數據，2022年英特爾以71%的份額保持數據中心市場的領先地位，AMD以20%的市場份額位居第二。

在數據中心GPU方面，英偉達不僅占有一席之地，甚至可以說幾乎“壟斷”。英偉達數據中心產品的客戶主要來自云服務商和大型互聯網公司，它們貢獻了英偉達大約一半的數據中心收入。英偉達的GPU用于ChatGPT等人工智能應用程序背后大模型的訓練和推理，目前科技公司對英偉達最高端的人工智能芯片H100的需求極大。

從今年的業(yè)績來看，英偉達是毋庸置疑的收入暴漲，尤其是在數據中心領域，在英偉達公布的截至7月30日的季度財報中，英偉達數據中心業(yè)務收入增長141%至103億美元，占其總收入比超過76%。按照這種趨勢，有分析師估計，到2025財年，英偉達的數據中心部門收入將擴大到400億美元。

英偉達如此強勢，其他兩大巨頭自然頗受影響。

AMD對數據中心同時供應CPU、GPU、FPGA、DPU和SoC，二季度AMD的數據中心業(yè)務下滑了。根據其財報數據，AMD數據中心營收為13.21億美元，同比下滑11%。AMD坦言，報告期內的Epyc處理器銷售沒有預期那么好，而且加大的研發(fā)支出也攤薄了利潤率。

從二季度的業(yè)績來看，英特爾數據中心和人工智能業(yè)務銷售額從去年同期的47億美元下降15%至40億美元。英特爾首席執(zhí)行官帕特·基辛格表示，服務器CPU的庫存過剩將持續(xù)到今年下半年，數據中心芯片銷售將在第三季度小幅下降，在第四季度恢復。

對于英特爾抱怨數據中心芯片庫存積壓，分析師陸行之表示：“庫存難消耗有兩種原因，一是產能利用率維持高檔不墜、超過穩(wěn)定需求，二是需求下降速度快過產能利用率下降速度?！彼J為，英特爾在數據中心早已喪失話語權。依據預算的排擠效應，每買一臺AI服務器，就少買幾臺通用服務器，即使功用不盡相同，但這趨勢應該會持續(xù)數個季度，甚至數年。

一臺AI服務器價格比通用服務器貴20倍以上，也因此客戶無法大幅加碼服務器采購預算，只能少買數臺通用服務器。如果一臺AI服務器使用兩顆英特爾的CPU，假設少買三臺，那就少了6顆比較便宜的CPU需求，也就是為什么英特爾的CPU庫存被積壓。

實際上，不止陸行之認為英特爾在數據中心早已喪失話語權。Global X分析師Tejas Dessai也認為，英特爾等對于AI著墨不深的傳統(tǒng)芯片企業(yè)，恐面臨市占率下滑窘境。也有業(yè)內人士表示，生成式AI改變了數據中心平臺的戰(zhàn)局，英特爾、AMD正面臨前所未有的壓力。

?02、CPU開始淪為配角

今年的市場中，通用服務器和AI服務器需求出現了兩極分化。

AI服務器和通用服務器的差異是什么？實際上，比起通用服務器以CPU為主要算力，AI服務器則是以GPU為主要架構，通過異質運算架構提高運算能力。目前依據應用的類型，AI服務器可以分為訓練和推理兩種。

從前電腦、服務器最重要的零組件是CPU，但隨著需要大量運算能力的AI應用出現后，CPU開始淪為配角，GPU的時代開啟了。

從目前AI服務器的市場來看，一張主板需要1～8個GPU、1～2個CPU，以及1個Arm Grace CPU，其中英偉達的GPU市場占有率超過8成，并以運算效能達5 PetaFLOPS的DGX A100和H100為AI服務器運算主力。

即使英偉達的GPU價格高昂，但是效率是遠高于其他產品的。一起來算一筆賬，假設建置數據中心預算為1000萬美元，可以選擇建置1座搭載960顆CPU、電力消耗達11GW的數據中心，可提供1倍的大型語言模型LLM處理性能；但是選擇建置1座有48顆GPU、功耗僅需3.2GW的數據中心，且LLM資料處理量是CPU的44倍。

從綜合成本收益來看，還是占優(yōu)。更何況英偉達GPU在人工智能的推理和計算方面獨具優(yōu)勢。因此一些財務實力不雄厚甚至負債累累的初創(chuàng)企業(yè)也在搶購英偉達芯片。這也就是為什么黃仁勛之前表示：買的越多，省的越多(The more you buy,the more you save.)。

在15年前，黃仁勛就表示，CUDA運算效果較CPU高出10~100倍。GPU應用能力早已不亞于CPU，甚至更勝一籌，自家GPU持續(xù)擴大生態(tài)系統(tǒng)（ecosystem），全新視覺運算世代即將來臨。今年，黃仁勛更是直接說到：“盡管CPU過去幾年運算速度不斷提升，但進入AI時代后，以CPU為運算基礎的時代已經結束，現在大型語言模型(LLM)需要更新的解決方案?！?/p>

業(yè)界分析師估計，AI芯片市場有超過8成掌握在英偉達手里。在一篇名為《Nvidia H100 GPU：供需》文章中，深度剖析了當前科技公司們對GPU的使用情況和需求。文章推測，小型和大型云提供商的大規(guī)模H100集群容量即將耗盡，H100的需求趨勢至少會持續(xù)到2024年底。不過，目前英偉達GPU的產能受到供應鏈的限制，給英特爾和AMD反超的機會。

?03、AI趨勢下，英特爾、AMD能分到一杯羹嗎？

英特爾不會放過AI發(fā)展的浪潮。今年英特爾在加州圣何塞舉辦Innovation 2023活動中，AI是貫穿始終的主旋律。

演講開篇，英特爾執(zhí)行長帕特·基辛格便表示，AI正在催生全球增長的新時代，在新時代當中，算力便起到了重要的作用，開發(fā)者正迎來巨大的商業(yè)和社會機會——算力離不開芯片，如今芯片形成了規(guī)模達5740億美元的行業(yè)，驅動著全球背后約8萬億美元的技術經濟。

數據中心方面，英特爾將數據中心芯片分為兩類，包括著重效能但耗能更高的Granite Rapids芯片，以及聚焦能源效率的Sierra Forest芯片。目前英特爾新款數據中心芯片“Sierra Forest”已經預定明年上市，每瓦性能將比目前的數據中心芯片提高240%。這是英特爾首次披露這類數據，對性能的提前披露，也能看出英特爾頗為著急。

看一下Granite Rapids和Sierra Forest這兩款數據中心芯片的具體細節(jié)。Sierra Forest，它是英特爾首款用于數據中心的E核Xeon可擴展芯片，還是基于EUV的Intel 3工藝的主導產品。Granite Rapids可將AI工作負載性能提升2-3倍，實現2.8倍的更好內存帶寬，內存模組MCR DIMM帶寬可提高30-40%。

英特爾預估，在AI戰(zhàn)場，還需要幾年時間，應該就可以追上NVIDIA在高端AI相關的進展，除此之外，英特爾在HPC是具有高度優(yōu)勢，HPC與AI未來是會匯聚，英特爾除了AI持續(xù)進展，HPC更具有優(yōu)勢。

AMD也在發(fā)力。AMD也跟英特爾一樣面臨產品推出時機落后的問題，旗艦AI芯片MI300目前僅少量送樣，要到明年才會上市。AMD數據中心硬件部門主管諾羅德（Forrest Norrod）表示，ChatGPT引爆的AI熱潮是AMD始料未及的。

目前，AMD已經將人工智能作為分配資源和投資的首要領域。AMD正在增加AI相關的研發(fā)支出，并已經制定AI戰(zhàn)略——包括AI專用芯片和軟件的開發(fā)。

對標英偉達AI芯片H100的大模型專用芯片，AMD的MI300X號稱HBM密度高達英偉達H100的2.4倍，HBM帶寬高達H100的1.6倍，單個芯片可運行多達800億參數的模型，可以運行比H100更大的模型。

也有市場機構看好AMD，Northland資本市場分析師理查（Gus Richard）預期，AMD未來可望在AI芯片市場拿下20％市占率。他認為除了AMD芯片表現不凡之外，AMD與大型數據中心的合作關系也有利AI芯片銷售。

值得注意的是，從晶圓代工的角度來看，數據中心芯片對高級節(jié)點的需求不斷增加。AMD在最近5年中崛起，并且在PC、服務器領域能夠威脅英特爾，其2018年宣布擁抱臺積電7nm是個關鍵決定。而英偉達也一直和臺積電關系緊密，盡管部分產品因分散風險、價格考量而轉由三星代工，如先前的RTX 30系列，但面臨三星制程技術落后下，最終RTX 40系列也回歸臺積電。

不管怎么說，在英特爾和AMD最新的數據中心芯片明年大量出貨之前，英偉達的高端GPU沒有抗打的對手。