Mit der Einführung großer KI-Modelle sind die Serverpreise um das Zwanzigfache gestiegen, und der Investitionswert des Sektors wird hervorgehoben?

Im Zeitalter der Intelligenz ist die sinnvolle Nutzung von KI zur zentralen Wettbewerbsfähigkeit von Ländern, Branchen und Unternehmen geworden. Insbesondere nach der Geburt großer Modelle, die durch ChatGPT repräsentiert werden, wurde die KI-Branche aufs Gaspedal gedrückt Der Bedarf an Rechenleistung ist explodiert.

Als eine der Rechenleistungsinfrastrukturen wird erwartet, dass die Nachfrage nach KI-Servern vom kontinuierlichen Anstieg der Rechenleistungsnachfrage profitieren und schnell wachsen wird, und der Marktwert wird hervorgehoben.

Seit diesem Jahr steigen die Preise für KI-Server und sind in den Fokus des Marktes gerückt. Ein Unternehmen gab bekannt, dass der Preis für einen Server für künstliche Intelligenz, den es im Juni letzten Jahres gekauft hatte, in weniger als einem Jahr um fast das Zwanzigfache gestiegen ist.

01 Der KI-Großmodellboom steht vor der Tür

Der Hauptgrund für den erheblichen Anstieg der Preise für KI-Server ist die explosionsartige Marktnachfrage.

Mit der rasanten Entwicklung der Technologie der künstlichen Intelligenz sind in den letzten Jahren große Modelle wie AIGC zu einem unvermeidlichen Trend geworden. Mit der Einführung der phänomenalen KI-Anwendung ChatGPT im November 2022 wurde der weltweite Investitionsboom schnell ausgelöst.

Derzeit hat das Wettrüsten der großen Technologiegiganten bei großen KI-Modellen begonnen. Große in- und ausländische Giganten wie Microsoft, Google, Amazon usw. haben fast alle in die Entwicklung groß angelegter KI-Anwendungen investiert.

Im Inland haben Unternehmen wie Alibaba, 360 und SenseTime seit der ersten Ankündigung von „Wen Xin Yi Yan“ am 16. März sukzessive den Fortschritt großer Modellprojekte demonstriert.

Der Investitionsboom in große KI-Modelle nimmt weiter zu, und die Realisierung großer KI-Modelle erfordert riesige Datenmengen und leistungsstarke Rechenleistung zur Unterstützung des Trainings- und Inferenzprozesses, und auch die Nachfrage nach KI-Rechenleistung wird exponentiell zunehmen.

Huawei prognostiziert, dass der Bedarf an Rechenleistung aufgrund des Ausbruchs der KI bis 2030 im Vergleich zu 2020 um das 500-fache steigen wird. Die Hauptinvestitionsmöglichkeiten werden sich auf Server, optische Module, Computerchips, Rechenzentren und andere Hardwarebereiche konzentrieren und enorme Chancen mit sich bringen.

Unter diesen dürfte der KI-Server als wichtiges, auf Rechenleistung basierendes Gerät schnelle Entwicklungsmöglichkeiten im KI-Zeitalter eröffnen. Laut IDC-Daten wird die Marktgröße von Chinas KI-Servern im Jahr 2021 5,7 Milliarden US-Dollar betragen, was einem Anstieg von 61,6 % gegenüber dem Vorjahr entspricht. Die Marktgröße wird bis 2025 voraussichtlich auf 10,9 Milliarden US-Dollar wachsen 17,5 %.

02 Kernkomponente GPU ist „schwer zu finden“

Auf dem äußerst anspruchsvollen Markt für KI-Server steigen die Preise aufgrund eines gravierenden Versorgungsengpasses bei den Kernkomponenten GPU (Bildprozessor, Beschleunigungschip) weiter an. Aufgrund der steigenden Kosten für Teile und Komponenten ist der Preis für KI-Server entsprechend gestiegen.

Es wird berichtet, dass die Rechenleistung der aktuellen Allzweck-Server-CPU (Zentraleinheit) die Anforderungen von KI-Anwendungen nicht erfüllen kann, während die GPU (Bildprozessor, Beschleunigungschip) über Echtzeit-Hochgeschwindigkeits-Parallelrechnen verfügt und Gleitkomma-Rechnerfunktionen und ist besser darin, intensive Datenoperationen wie KI-Training/-Inferenz, maschinelles Lernen und andere Anwendungsszenarien zu sortieren.

Gleichzeitig sind herkömmliche Server in der Regel mit bis zu 4 CPUs + entsprechendem Speicher und Festplatten ausgestattet. KI-Server müssen oft mit 2 CPUs + 8 GPUs ausgestattet sein, und einige High-End-Server benötigen sogar 16 GPUs. Mit anderen Worten: Bei KI-Servern wird die Nachfrage nach GPUs exponentiell steigen.

Aus Sicht der Marktgröße: Angesichts der Tatsache, dass der Stückpreis von KI-Servern mehr als 20-mal höher ist als der von gewöhnlichen Servern, spekuliert der Markt, dass das zukünftige Marktpotenzial von GPUs mit zunehmender Leckagerate von KI-Servern steigen wird riesig sein. Schätzungen von VerifiedMarketResearch zufolge wird der globale GPU-Markt im Jahr 2027 voraussichtlich 185,3 Milliarden US-Dollar erreichen, und der chinesische Markt wird im Jahr 2027 34,6 Milliarden US-Dollar erreichen.

Auf der Angebotsseite Das schöne Land bremst weiterhin die Entwicklung der chinesischen KI-Industrie und hindert große GPU-Hersteller wie NVIDIA (Marktanteil bis zu 80 %) und AMD daran, Hochleistungs-GPUs nach China zu verkaufen.

Der inländische Mangel an Upstream-GPUs ist schwerwiegend und den Serverherstellern mangelt es an Kernkomponenten, was sich natürlich auf die Produktion von KI-Serverunternehmen auswirken wird.

In diesem Zusammenhang steht die GPU-Lokalisierung unmittelbar bevor. Derzeit beschleunigen Unternehmen, vertreten durch führende Hersteller von Kommunikationsgeräten wie ZTE, den Einsatz von GPU-Servern.

Bei der jährlichen Leistungsbesprechung 2022 erklärte Xu Ziyang, Executive Director und Präsident von ZTE, dass bis Ende dieses Jahres ein ChatGPT-GPU-Server eingeführt wird, der große Breitbandverbindungen unterstützt.

Xu Ziyang sagte, dass es drei Hauptschritte gibt: Es ist geplant, bis Ende dieses Jahres ein GPU-Modell auf den Markt zu bringen, das ChatGPT mit großer Bandbreite unterstützt, um das Training großer Modelle, einschließlich KI-Server, zu unterstützen , Hochleistungsschalter usw.; zweitens wird ZTE seine Fähigkeiten in die Digital Nebula-Lösung einbringen; drittens wird ZTE eine eigene neue Generation von KI-Chips entwickeln, um die Argumentationskosten zu senken.

Viele Institutionen zufolge wird ZTE voraussichtlich von der durch ChatGPT ausgelösten KI-Welle profitieren. Laut dem von IDC veröffentlichten „China Server Market Tracking Report Prelim for the Fourth Quarter of 2022“ ist der Marktanteil von ZTE von 3,1 % auf 5,3 % gestiegen und gehört damit zu den Top 5 des Landes.

Fazit:

Mit der sukzessiven Einführung großer Downstream-Modelle steigt die Nachfrage nach KI-Rechenleistung rasant. Aus Sicht der Branchentrends beschleunigt sich der Fortschritt der GPU-Lokalisierung. Allerdings besteht in vielerlei Hinsicht eine große Lücke zwischen inländischen GPU-Produkten und ausländischen Marktführern wie Nvidia, sodass es noch schwieriger ist, Durchbrüche zu erzielen.

Aus diesem Grund spekuliert der Markt auch, dass die Preise für KI-Server in Zukunft weiter steigen könnten.

Autor: Bottle

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