大家都知道，公司（特别是超大规模基础设施运营商和云服务商，但如今越来越多的普通公司也开始向生成式AI积极展开怀抱）正在AI加速器和相关芯片上投入巨额资金，旨在建立起属于自己的AI训练与推理集群。

　　但要说其间到底烧掉了多少真金白银，恐怕没有多少人说得清楚。各种媒体上的相关数字满天飞，但由于我们很难划清AI芯片与其他计算系统间各类组件的界线，特别是无法断言服务器被制造并销售出去之后到底会被用作何途，所以AI市场的整体规模也总是隔着一层神秘的面纱。举例来说，我们到底该如何判断一台装满GPU的设备到底运行着多少AI负载或者高性能计算类应用？

　　去年12月，我们曾经深入研究过IDC发布的生成式AI支出预测。这份预测报告非常有趣，因为其中将生成式AI工作负载同其他类型的AI应用区分开来，并讨论了构建生成式AI系统的硬件、软件与服务支出。此外，我们还参考了AMD公司CEO苏姿丰在2022年和2023年针对各类数据中心AI加速器（包括GPU及所有其他芯片）提出的初始与修订后的目标市场总规模。

　　可能很多朋友已经不太记得，苏姿丰表示数据中心AI加速器的总目标市场在2023年内约为300亿美元，并将以约50%的复合年增长率到2027年底膨胀至1500亿美元以上。但一年之后，随着生成式AI热潮的兴起，以及去年12月发布的“Antares”Instinct MI300系列GPU，苏姿丰称AMD预计数据中心AI加速器的市场规模在2023年内就将达到450亿美元。随后的复合年增长率则将超过70%，意味着到2027年全球市场总规模将达到4000多亿美元。

　　而这还仅仅只是加速器，不包括服务器、交换机、存储和软件支出。

　　来自New Street Research的Pierre Ferragu团队在科技领域一直拥有出色表现，也曾尝试对这块价值4000亿美元的数据中心加速器蛋糕进行过细分，并在推特上发布了以下预测：

　　这仍然是个极为庞大的数字，即预计到预期结果间，AI服务器、存储和交换机的总目标市场销售额将达到1万亿美元左右。

　　让我们回到现实。2024年伊始，我们从富国银行股票研究公司董事总经理兼技术分析师Aaron Rakers那里获得了GPU销售预测结果，并将其整理成了电子表格。这套预测模型涵盖了从2015年到2022年数据中心领域的GPU销售金额，对2023年做出了预测（当时2023年尚未结束）并一路展望至2027年。富国银行的模型同样做出了预订，只是比AMD要提前几个月，后者表示2024年的GPU销售收入将达到40亿美元（我们则认为应该会达到50亿美元）。

　　无论如何，富国银行的模型显示2023年的GPU销售额为373亿美元，全年出货量为549万张。不仅仅是高端GPU，包括所有类型的GPU在内，其总出货量几乎翻了一番。GPU收入则增长至3.7倍。预计2024年数据中心GPU出货量将为685万张，增长24.9%；收入则为487亿美元，增长28%。2027年预计GPU出货是为1351万张，推动数据中心GPU销售额来到953亿美元。按照该模型，英伟达在2023年的市场收入份额高达98%，到2027年则将下降至87%。

　　这就是我们目前掌握的情况。Gartner和IDC最近也都发布了一些关于AI半导体销售的统计数据和预测，值得大家认真分析。我们也据此尝试着估算出AI芯片的当前情况以及未来几年的走势。这些企业的公开报告一直不愿披露更多真实数据（毕竟这是他们的生计来源），但在字里行间内已经足够提供一些值得我们利用的有价值内容。

　　让我们先从Gartner开始。大约一年之前，Gartner曾经发布一份关于2022年AI半导体销售情况的市场研究报告，并预测了2023年及2027年的销售情况。几周前，Gartner又发布了一份修订之后的预测报告，对2023年进行了重新归纳，同时就2024年及2028年销售做出展望。第二报告的市场研究部分同样包含一些统计数据，我们将其添加到下表当中：

　　我们假设计算电子产品包括个人电脑和智能手机，但构建这套模型的Gartner副总裁兼分析师Alan Priestly也强调，到2026年所有在售的PC芯片都将属于AI PC芯片，因为届时一切笔记本电脑和台式机CPU都将包含某种神经网络处理器。

　　这里我们主要关注用于加速服务器的AI芯片，这部分芯片收入（假设不包括附带的HBM、GDDR或者DDR内存的价值）在2023年内为140亿美元，到2024年预计将增长50%来到210亿美元。但估计2024年至2028年期间服务器AI加速器的复合年增长率仅为12%左右，因此最终销售额将达到328亿美元。Priestly指出，定制AI加速器（如TPU以及亚马逊云科技打造的Trainium和Inferentia芯片，这里仅举两例）在2023年仅实现了4亿美元收入，到2028年的收入也只会达到42亿美元。

　　如果AI芯片占计算引擎总价值的一半，而计算引擎又占系统总成本的一半，那么这些相对较小的数字加起来同样有望给数据中心AI系统带来相当可观的收入。当然，这同样取决于Gartner在哪里划线，包括屏幕前的各位如何设定这条类别边界。

　　现在，让我们再来看IDC发布的AI半导体与AI服务器市场预测。该公司几周之前亮出了下面这张有趣的图表：

　　在这份图表中，IDC汇总了数据中心及边缘环境下使用的CPU、GPU、FPGA、定制ASIC、模拟设备、内存以及其他芯片的全部收入。之后IDC又提取了计算、存储、交换机及其他设备的收入，因为这些设备也是AI训练及推理系统中的组成部分。请注意，这些构成的并非全体系统的价值，而是系统中所有芯片的价值，所以并不包含机箱、电源、冷却、主板、转接卡、机架、系统软件等要素。如大家所见，这份图表包含2022年的实际数据，并对2023年至2027年的结果做出了估计。

　　这张图表信息密度确实有点大，所以待我们慢慢为您解读。在IDC的分析当中，半导体市场中AI部分将从2022年的421亿美元增长至2023年的691亿美元，意味着2022年到2023年之间的增长率为64.1%。至于今年，IDC认为AI芯片收入（不仅涵盖XPU的销售数字，还包括数据中心和边缘AI系统中的所有芯片收入）将增长70%，来到1175亿美元。如果计算2022年到2027年之间的数字，IDC估计数据中心及AI系统内AI芯片总收入将保持28.9%的复合年增长率，最终在2027年来到1933亿美元大关。

　　这份图表来自今年5月底发布的博文，内容则基于2月的一份报告。所以在分析其内容时，应当考虑到这部分时间差。

　　在这篇帖子中，IDC还添加了一系列服务器收入数据，并将AI服务器与用作其他工作负载的服务器区分开来。我们将原始IDC服务器数字整理成了电子表格，希望根据IDC公布的真实数据算出2023年10月的AI服务器支出。

　　IDC估计，2023年全球服务器销售数量将下降19.4%，来到略低于1200万台。但由于AI服务器的平均售价非常高（根据我们最乐观的猜测，其价格可能相当于支持常规基础设施应用类通用服务器的45倍到55倍），因此AI服务器的收入（基于我们去年对2022年AI服务器收入的98亿美元估算结果）增长至3.2倍，达到313亿美元，占市场份额的23%。IDC预计，到2027年AI服务器的销售额将达到491亿美元。IDC并未透露其对2027年服务器收入的最新预测，但认为截至2023年底这个数字应该是1891.4亿美元。

　　顺带一提，根据IDC对于服务器市场的划分方式，使用CPU上原生矩阵或向量引擎实现AI负载执行的设备不被划入加速器类别，因此在我们的语境下并不属于“AI服务器”。

　　总而言之，我们认为目前各方对2027年AI服务器收入的预期太低，或者说对2027年整体服务器收入的预期太高。我们仍坚持相信，到2027年具备某种加速功能的AI服务器将在总收入中占据接近半数，且届时数据中心将迎来大量加速设备与生成式AI工作负载。

　　参考链接：https://www.nextplatform.com/2024/07/15/ongoing-saga-how-much-money-will-be-spent-on-ai-chips/