AI 芯片：一场烧钱的疯狂竞赛

众所周知，企业，尤其是超大规模企业和云计算构建商，都希望可以利用生成式人工智能，目前他们正在花费巨资购买人工智能加速器和相关芯片，以创建人工智能训练和推理集群。

不过，你想要试着算一算到底花了多少钱却很困难。因为很难划清人工智能芯片与构成系统的周边设备之间的界限。估算人工智能市场规模的部分问题在于，没有人真正知道服务器在制造和销售之后会发生什么，以及它被用来做什么。举例来说，你怎么知道一台装载了 GPU 的机器到底做了多少 AI 工作或 HPC 工作？

早在 12 月份假期结束时，笔者就深入研究了 IDC 的 GenAI 支出预测，该预测非常吸引人，因为它将 GenAI 工作负载与其他类型的 AI 区分开来，并讨论了构建 GenAI 系统所需的硬件、软件和服务支出。当然，笔者也提到了 AMD 首席执行官苏姿丰在 2022 年和 2023 年就各类数据中心人工智能加速器（包括 GPU 和所有其他芯片）提出的最初和修订后的总目标市场。

要提醒大家的是，苏姿丰表示，数据中心 AI 加速器的目标市场总额在 2023 年约为 300 亿美元，到 2027 年底将以约 50% 的复合年增长率增长到 1500 亿美元以上。但一年后，随着 12 月 "Antares "Instinct MI300 系列 GPU 的发布，GenAI 热潮骤然升温，苏姿丰表示，AMD 预计 2023 年数据中心 AI 加速器的市场规模为 450 亿美元，到 2027 年将以超过 70% 的复合年增长率增长，达到 4000 亿美元以上。

这还仅仅是加速器，而不是服务器、交换机、存储和软件。New Street Research 的 Pierre Ferragu 团队在科技领域做了很多工作，他们在推特上发布了一份关于 4000 亿美元数据中心加速器 TAM 可能如何细分的报告。

这是一个非常大的数字，它假定在 TAM 预测期结束时，人工智能服务器、存储和交换机的销售额约为 1 万亿美元。

从 2024 年开始，笔者从富国银行股票研究公司（Wells Fargo Equity Research）董事总经理兼技术分析师亚伦-瑞克斯（Aaron Rakers）那里获得了 GPU 的销售预测，并在电子表格中找到了一些乐趣。该模型涵盖了从 2015 年到 2022 年的数据中心 GPU 销售情况，并对 2023 年（预测时数据中心 GPU 销售尚未结束）和 2027 年进行了预测。富国银行的预测模型也早于 AMD 最近几个月做出的修订预测，AMD 称 2024 年 GPU 销售收入将达到 40 亿美元。

无论如何，富国银行的模型显示，2023 年 GPU 的销售额为 373 亿美元，全年出货量为 549 万台。出货量几乎翻了一番，其中包括各种 GPU，而不仅仅是高端 GPU。GPU 收入增长了 3.7 倍。根据预测，2024 年的数据中心 GPU 出货量将达到 685 万块，同比增长 24.9%，收入将达到 487 亿美元，同比增长 28%。根据预测，2027 年的 GPU 出货量将达到 1351 万个，数据中心 GPU 销售额将达到 953 亿美元。在这个模型中，英伟达在 2023 年的收入市场份额为 98%，到 2027 年才下降到 87%。

最近，Gartner 和 IDC 都发布了一些关于人工智能半导体销售的统计和预测，我们不妨对它们进行一下了解，以便尝试估计一下人工智能芯片市场的现状，以及若干年后可能出现的情况。

从 Gartner 开始。将近一年前，Gartner 发布了一份关于 2022 年人工智能半导体销售额的市场研究报告，并对 2023 年和 2027 年的销售额进行了预测；几周前，Gartner 又发布了一份修订版预测报告，对 2023 年的销售额进行了预测，并对 2024 年和 2028 年的销售额进行了预测。第二份报告的市场研究还包含一些统计数据，这里将其添加到下表中。

Gartner 公司副总裁兼分析师 Alan Priestly 表示，到 2026 年，所有售出的个人电脑芯片都将是人工智能个人电脑芯片，因为所有笔记本电脑和台式机 CPU 都将包含某种神经网络处理器。

用于加速服务器的 AI 芯片是关注的重点，这些芯片的收入（假设不包括其所附带的 HBM、GDDR 或 DDR 内存的价值）在 2023 年为 140 亿美元，预计在 2024 年将增长 50%，达到 210 亿美元。但在 2024 年至 2028 年期间，服务器用人工智能加速器的复合年增长率预计仅为 12% 左右，销售额将达到 328 亿美元。Priestly 表示，像 TPU 以及亚马逊网络服务的 Trainium 和 Inferentia 芯片（仅举两例）这样的定制 AI 加速器在 2023 年只推动了 4 亿美元的收入，到 2028 年也只能推动 42 亿美元的收入。

如果人工智能芯片的价值占计算引擎价值的一半，而计算引擎的价值占系统成本的一半，那么这些相对较小的数字加起来，就可以从数据中心的人工智能系统中获得相当大的收入。

现在，让我们来看看 IDC 是如何看待人工智能半导体和人工智能服务器市场的。该公司几周前发布了这张有趣的图表。

在这张图表中，IDC 将 CPU、GPU、FPGA、定制 ASIC、模拟设备、内存和其他用于数据中心和边缘环境的芯片的所有收入汇总在一起。然后，再剔除计算、存储、交换机和其他设备的收入，因为这些设备适用于人工智能训练和人工智能推理系统。这不是所有系统的价值，而是系统中所有芯片的价值；因此不包括机箱、电源、冷却、主板、立卡、机架、系统软件等。如图所示，该图表包含 2022 年的实际数据，并仍在估算 2023 年至 2027 年的数据。

在 IDC 的这份分析中，半导体的人工智能部分从 2022 年的 421 亿美元增长到 2023 年的预计 691 亿美元，2022 年到 2023 年的增长率为 64.1%。IDC 认为，今年的人工智能芯片收入（这并不仅仅指 XPU 的销售额，而是指数据中心和边缘的人工智能系统中的所有芯片内容）将增长 70%，达到 1,175 亿美元。如果计算 2022 年至 2027 年的数字，IDC 预计数据中心和 AI 系统中的 AI 芯片内容的总收入将以 28.9% 的年复合增长率增长，到 2027 年达到 1933 亿美元。

该图表的博文发表于 5 月底，是基于 2 月份的一份报告。在那篇文章中，IDC 添加了一些服务器收入的数字，将人工智能服务器与用于其他工作负载的服务器区分开来。

IDC 预计，2023 年全球服务器销量将下降 19.4%，仅略低于 1200 万台，但由于人工智能服务器的平均售价非常高，人工智能服务器的收入（基于去年对 2022 年人工智能服务器收入 98 亿美元的估计）增长了 3.2 倍，达到 313 亿美元，占市场份额的 23%。IDC 预计，到 2027 年，AI 服务器将带动 491 亿美元的销售额。IDC 没有透露其对 2027 年服务器收入的最新预测，但正如这里所显示的那样，截至 2023 年底，这一数字为 1891.4 亿美元。

顺便提一下，在 IDC 划分服务器市场时，使用 CPU 上的原生矩阵或矢量引擎在 CPU 上进行人工智能运算的机器不被视为加速型，无论如何，笔者认为对 2027 年人工智能服务器收入的预测过低，或者对 2027 年整体服务器收入的预测过高，或者两者兼而有之。到 2027 年，具有某种加速功能的人工智能服务器的收入占比或将略低于一半，而且笔者假设数据中心将出现大量的加速和生成式人工智能。