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一、综述
1.
挑战中孕育机遇与突破
由于美国制裁导致中国客户无法获取英伟达最新芯片产品，为华为、寒武纪等国内芯片厂商带来了重要商机。展望
24
年市场形势，尽管英伟达推出了如
HR20L20
等低端替代品，但其性能仅为
A800
系列的一半，远不能满足国内对于训练算力的高要求。
华为在训练卡领域已崭露头角，占据了
Al
服务器芯片市场
40%
的份额，尤其在训练场最下的华为昇腾
910
芯片已经接近英伟达
A
系列的计算能力，基本满足了当前训练需求。预计华为探于
24
年底推出新一代
910C
芯片，其算力将直逼英伟达
H
系列水平，展现出填补国内训练卡村片空内并逐步追赶英伟达的可能性。然而，国内芯片厂商在生态系统建设、数据交换速度及代工技术等方面仍需缩小与英伟达等海外
Al
生态系统的差距。
2.Af
服务器市场强势崛起，国产算力芯片面临挑战与机遇
全球
Al
服务器市场需求呈现强劲增长态势。二三年下半年的需球超出了预期，英伟达数据中心业务
Q3
和
Q4
营收同比增长高达
3
至
4
倍，
24
年市场需求预期持续增强。从供需角度看，英伟达算力芯片依然供不应求，预计
24
年出货量将翻
2-3
倍，新推山的
H200
产品有望缓解供应紧张局面，其算力预计将较老款产品提升
3
至
4
倍。
24
年全球
Al
服务器市场需求将持续旺盛，生要驱动因素包括大模型训练需求以及中小型企业通过租赁云厂商算力资源使用
Al
服务器，其中推理服务器需求预计占到
Al
服务器市场的
40%
左右。不过，受季节性因素影响，全年出货量较为中稳，高峰期集中在下半年。
在国内市场方面，
24
年第一季度因受英伟达部分芯片禁用影响，芯片供应主要依靠华为昇腾、海关等国内制造商来保障一随着英伟达新款芯片上市，预计下半年国内市场需求或将有所提振。当前，国内外
Al
服务器市场存在一定的割裂现象，国内主要依赖大陆代工厂制造，芯片来源受限。
3.AI
需求使生国产芯片及服务器产业繁荣
国内
A
服务器市场的发展将紧跟国内芯片产能和技术趋势。尽管技术路径可能存在分化，但这对国内服务器制造商而言是挑战也是机遇，既能够推动技术创新，也能带来稳定的需求增长。
尽管有人担忧增加
Al
服务器投入可能挤压传统服务器预算，但这种忧虑并无必要。在全球范围内，云服务渗透率已达
40%-50%,
而中国市场渗透率更低。随着
Al
需求的增长，更多中小型客户公选择使用云服务而非百建服务器，因此，随着云服务渗透率不断提升，无论是
Al
服务器还是传统服务器的需求都将持续增加。
AI
服务器的快速扩张并未压缩传统服务器市场，反而整体上促进了服务器出货量的增长。虽然传统服务器增速相对平缓，但由于总量基础稳固，加上
Al
服务器出货量的持续攀升，相较于过去
2-3
年，整体服务器市场的出货预测更为乐观积极。
二、详细介绍
1.
机遇中的挑战与突破
关于国产算力芯片在技术层面和供给侧的进展，我们观察到它与全球龙头英伟达的竞争逻辑。去年下半叶，因为美国的进一步制裁，英伟达的
A800
和
H800
芯片其实无法供应中国市场，这为国内的一些算力卡厂商带来了机会。尽管未来英伟达可能推出像
HR20L20
这样的低端替代品，它的算力需求相对于
A800
来说只有一平左石，远不及
H800
。所以，英伟达的
GPU
在末来国内市场可能仍有需求，但难以满足国内在训练方面的应用需求。这就为国内的
Al
芯片厂商，比如华为的升腾，包括寒武纪，海光等头部供应商提供了机会。
在过去的
23
年四季度，我们确实看到了市场上爆发式的增长，尤其是复杂的
GPU
。以华为昇腾为例，
2022
年的出货金额只有一三十亿人民币，而在
23
年全年出货金额猛增到了
100
亿左右。这个增长主要来源于英伟达在三四季度受到禁售的影响。但是，与英伟达以及海外的整体
AI
生态相比，国内
Al
芯片厂商仍存差距，主要展现在以下几个方面。
首先，华为昇腾在
AIGPU
上，特别是训练卡领域，其实较于国内其他厂商已经领跑了一大段距离。华为基本上独占了国内大部分服务器的芯片份额，占比大约
40%
。除非是在推理卡领域，由于竞争激烈，暂无太大竞争力。但在训练领域，华为的昇腾
910
在算力水平上已经接近英伟活的
A
系列水平，基本上可以满足绝大部分的大模型训练需求。而华为最新的昇腾
910B
的算力大概是
AI00
的水平，相对于
H100
来说，大约只有
H100
的三分之一。但中国市场目前已经无法获取英义
A100H100
这款产产品，我们只能期待新推出的
HR20
芯片，其算力大致相当于
H20
的两倍。我认为未来国内的推理市场仍以华为的
昇
腾芯片占主要地位。我预计华为会在
2024
年底发布最新的一代
910C
芯片，这款芯片将达到英伟达的
H
系列水平。所以我认为未来英伟达的算力芯片，可能对中国市场保持长期禁售状态。
华为有很大的机会填补国内在训练卡这一块的芯片空自一华力预计
2024
年的出货量至少会有一倍增长，主要受制于产能问题，实际订单需求可能更大，其化国内厂商，如寒武纪和海光，则主要应用集中在训练和推理应用领域。他们的算力水平与举为升跨相比仍有一定差距。虽然海光下半年也会推出新一代的芯片，但其算力可能还停留在
9106
的水中。所以，他们可能更需要面对的竞争对手还是英
伟达的
H20
。因为
H20
的算力水平可能只站用于训练较小模型和大部分推理应用的需求。
尽管国内在
Al
芯片市场取得了品名的进步，但相比于英伟达仍有差距。我认为主要体现在几个方面。
是英伟达的生态系统非意完善，拥有广泛的应用，包括上下游客户和软件方面的配合都非常优秀。
国内的许多芯片厂商正在司找一个新的生态架构，目前我们看到华为的架构是一条全新的、独立研发
的道路。
尽管与英伟达的生态系统相比仍稍显不足，但至少华为已经摆脱了被卡脖子的风险。
因此，
我认为长期来看、随着用户体系的扩展，华为有望与英伟达进行竞争。
其次六华为的算力芯片与英伟达相比，单块服务的芯片算力确实在英伟达旗鼓相当。但是，当我们把视角转向评算集群时，数据传输速率上的制约会影响整体效率，这还需要进一步的技术突破。另外，我们需要注意的是，芯片生产的代工环节。目前的代工技术从
7nm
已经提升到了
3nm,
如英伟达的
GPU
。如果国内厂商想要实现进一步的性能提升和技术突破，就需要代工厂在制程和能力上进一步升级。这个水平的发展可能会比芯片技术突破更慢。从长期来看，制程的提升和产能都可能制约国内整个芯片的产能释放和技术的提升，我认为这也是一个潜在的风险点。
然而，中国的
Al
算力需求已经占据全球四分之一，国内市场虽然在硬件上受到制约，但随着国内应用的拓展，如果有一些成熟的应用能落地，也有机会反向促进整个上游硬件的产业链发展。我们期待看到传统服务器复苏和
Al
服务器放量节奏的展望。
2.Al
服务器市场崛起，国产算力芯片挑战
首先，我们关注
Al
服务器这一领域的状况。
A
服务器自过去几年开始一直保持强劲的增长势头。整个市场在过去两三年的下半年，需求一直超过预期。这一点从英伟达的数据中心研究就能得到体现，
Q3
和
Q4
的整体营收同比实际上保持了大约
3
到
.4
倍的增长。同时，环比收入也持续增长，英伟达的算力芯片一直处于供需紧张的状态。调研数据显示，今年一季度的需求，相对于去年同期仍在维持增长，进一步显现了
2024
年整个
Al
服务器市场的增长势头。
继续来看服务器
ODM
厂的情况，与去年四季度的订单和需求量相比，今年一季度的环比增速在
10%
到
20%
左右。特别是一些北美的大型云服务商，增长甚至超过了
20%
。
Al
服务器的渗透率在今年初，即去年底大约在
13%
左右。预计今年全年至少有望达到
15-20%
。
观察需求端，我认为海外市场今年出货的主力产品仍是英伟达的
H100
。尽管其新品
H200
有望在今年实现批量上市，但
H100
的供应仍然无法满足需求。去年大约需求
200
万片，今年有望达到
2-3
倍。但同时，我们必须明白，
H200
的推出或许可以缓解田产品供应不足的问题。要知道，
H200
的算力预计将是
H100
的
3-4
倍。因此，考虑到整体的算力需求，预计会有更大的增幅。也就是说，
H200
的出现，有望显著提升整个
AI
服务器市场的体量。
同时，在需求端，大规模模型训练的需求一直在持续。一些小型公司若无法或者没有能力真接采购
H100
来进行模型训练，他们可以通过租赁云服务商的算力资源使用
Al
服务器，这也同样唤起了整个
Al
服务器的需求。
同时，我们还必须注意到，过去全球算力市场更多以训练为主，但今年推理服务器也将逐步得到应用，例如像英伟达的
