2024年的AI服務器，相當於2018年的新能源車
本文系基於公開資料撰寫，僅作爲信息交流之用，不構成任何投資建議
01
什麼是當下最尖端的科技？
在談到小米做智能電動車的核心原因時，雷軍對外解釋到：他通過調研痛苦地認識到智能手機肯定不是當下最尖端的科技了，最尖端的科技已經變成了智能電動汽車，如果不幹肯定落伍，而且小米手機聚集起來的優秀人才也只會流失，註定與成爲偉大的公司越來越遠。
作爲潛水米粉，我相信雷布斯這段話是發自肺腑的，但請原諒我只能認同一半。涌向最尖端的科技，是每一個科技信仰者追隨風口的順勢而爲；但小米押注的智能汽車，可能在5年前特斯拉股價螺旋飛昇的階段是人類最尖端的工業品，現在顯然已經城頭變幻大王旗了。
什麼是工業時代最尖端的科技？
首先要釐清的是，我們討論的主要是可以大規模生產的工業品，所以諸如火箭、可控核聚變、量子通信等等實驗室黑科技不在討論範疇內。我們認爲這是一個非常有意思的偏直覺類的原則討論，因爲涉及到科技前沿的方向瞄準。
2024年的英偉達GTC大會上，當科技從業者緊盯着英偉達最新芯片的參數指標時，我最被深深震撼的是一個畫面：黃教主手持超級核彈GB200芯片，向衆多看客直接展示。似乎此時這一個to B的芯片產品，就像一個to C的智能手機、汽車一樣，接受全球科技朝聖者膜拜，被如此圍觀的B端產品，在人類的科技史上應該僅此一例。
這注定將成爲劃分時代的標誌性名場面。
毫無疑問，全球最尖端的科技必定是AI的算力載體。至於具象到品類你可以說它是GPU，但更具有產業鏈視角的答案，應該是更高一層的服務器。
嗅到服務器產業變革的英偉達，非常討厭自己被定位爲GPU的供應商，而一直標榜自己是算力供應商；所以GTC大會上，英偉達纔會不厭其煩的講述其DGX超級服務器的組裝全流程。
硬幣的另一面，是2023年至今，美股、A股和臺股的服務器品牌廠、代工廠的股價都不約而同一飛沖天。比如超微電腦、工業富聯、緯創、廣達、英業達等。且無一例外，這些股票的上漲邏輯都是幹拔估值，服務器整個產業鏈，已經基於價值創造角度被系統性重估。
從行業數據角度上來看，全球服務器每年出貨量在1200萬臺左右，對應市場規模在1200億美元。由於AI服務器是傳統服務器單機價值量的10倍上下，遠期服務器隨着AI滲透率提升，市場空間勢必將突破萬億美元；作爲對比，智能手機當前全球市場規模爲5000億美元左右。僅僅從比大小的視角，服務器也完全不虛。
02
服務器革命：從幕後到臺前的算力基石
AI服務器對算力行業的重塑，是一次可以類比電車對燃油車的革命。
當年不少人認爲汽車技術已經相當固定了的時候，新能源車成了產業鏈徹頭徹尾的顛覆者，這一影響一直延續至今還在持續發酵。
無可爭辯的是，下一個時代是數字經濟時代，所以這輪的服務器革命乘數效應註定將更爲宏大，整個人類社會和經濟構成模式都將被撬動。服務器這個典型to B的產品，成爲了每一個個體不得不去關心的工業品，這也解釋了文章開頭提到的名場面。
電車顛覆的是出行鏈，往最大了說也就是能源革命；而服務器的變化，重塑的是信息時代的數字基座，是將人類從機械、電力、信息時代推向數字時代的“行星發動機”。
可以得到佐證的是，在英偉達披露的數據中心資本開支構成中，服務器單一佔比高達70%，是最大的成本項。數字經濟，用硬件的黑話來說，是一堆服務器的搭積木遊戲。
1）服務器從來都在技術的前沿
有人認爲，服務器無非就是由主板、內存、CPU、磁盤、網卡、GPU顯卡、電源、主機箱等硬件設備組成的一臺大電腦，早在1945年馮諾依曼就給這個技術定了性，毫無新意可言。再加上服務器公司由於盈利能力弱，一直都是邊緣板塊。
但從工程創新上，信息時代開始至今的60年間，服務器其實從未停止迭代的腳步，經歷了從大型機/小型機、到PC、到雲計算用服務器的至少3代升級。只不過吃虧於to B的屬性，沒有幾個人會對機房裡傻大黑粗的服務器有什麼興趣。
覆盤歷史上服務器的變革，對產業鏈和商業模式也都有舉足輕重的影響。上一輪帶來產生顛覆性結果的是Wintel聯盟，帶領X86一桶天下，服務器CPU壟斷者英特爾在歷史上長期都是芯片的絕對王者。其次是，雲計算時代白牌服務OEM廠商的崛起，臺系廠商默默佔據了關鍵位置，併爲當今的AI服務器格局早早埋下了伏筆。
圖：服務器發展變化，資料來源：長江證券
2）AI的算力黑洞，唯有升級服務器可對抗
在算力即國力的時代背景下，大規模並行計算成爲數字時代的剛需，背後遵循着大力出奇跡的樸素道理。AI帶來的算力需求近乎無上限，而服務器中的CPU，已經成爲新大陸下的舊地圖。
在雲計算時代，大家更多做的是閒置算力的優化，是中間層和軟件層的革新，本質是一種共享經濟而非技術革命。而面對新時代的需求，提升服務器及其集羣算力成爲木桶的最短板，我們再也繞不開對硬科技的技術升級。
AI 服務器相較於傳統服務器最大的差異在於，靠堆料高性能GPU和HBM，最終呈現了突出的異構計算能力，成爲填補算力黑洞唯一可行的硬件解法。比如在訓練AI服務器中，GPU的成本佔比超過70%，而在基礎型服務器中，這一佔比僅僅不到20%。
服務器平臺的升級，也從跟隨英特爾CPU的代際變化，變成了英偉達GPU的代際變化。服務器單機價值量也從1萬美元左右，飆升到20萬美元左右。
英偉達，無疑成爲AI服務器革新中最大的贏家，市值也一路從3000億美元攀升至3萬億美元。顯然，萬億美元從來不是芯片公司的對價，而是對服務器或者說數字經濟這個大賽道的暢想。
圖：服務器向AI服務器升級
03
未來10年，我們的認知將被重複多次顛覆
智能手機對功能機的替代，從蘋果iPhone 4發佈的2010年算起，長達10年之久；中間衍生了無數的技術革新，以及舊人哭、新人笑的故事。A股甚至直接衍生出蘋果產業鏈條概念，華爲、小米、OPPO、VIVO、傳音等跟隨者也成爲全球最主流的手機玩家。
新能源汽車對燃油車的替代，從特斯拉的Model3發佈的2016年算起，至今也過去8年時間，隨着全球新能源車滲透率快速逼近50%，預計新能源車技術升級的10年紅利也進入下半場。上半場中，寧王及其一衆小弟，都已經成爲了大國較量的砝碼，造車新勢力也對昔日高不可攀的歐洲大地開始了技術的反向輸出。
而AI服務器對傳統服務器的替代，如果以2023年爲元年，纔將將開了一個頭。我們判斷，這一輪的技術替代浪潮將又是一輪十年維度的工程技術升級週期，且將絲毫不亞於上述兩個產業鏈過去演繹的烈度。
現在已經逐漸顯性的，除了英偉達的獨佔鰲頭外，還有服務器產業鏈商業模式的變化，以及下游需求方構成的閉環。
1）服務器商業模式的變遷
AI服務器，帶來內部結構和價值量的重大變化，英偉達成爲最大的受益者。在另一方面，這也對生產模式提出了與此前完全不一樣的要求：需求量大、硬件標準化、響應速度快、軟硬件解耦。
所以，白牌服務器正在鯨吞傳統品牌服務器的市場，在2023年，白牌在市場中已經佔比3成以上。早年間佈局白牌的臺系廠商，當年因爲個位數的毛利率從來都是不被理解的對象，而這一輪AI大潮中，意外成爲最大的贏家。英業達、緯創、鴻海、廣達、工業富聯等多家電子代工大廠，成爲北美雲計算廠商核心的服務器供應商。
中國大陸的電子廠商慢了半拍但也在迎頭趕上，比如紫光股份、聯想集團、中興通訊、比亞迪電子等都在全力轉型AI服務器組裝代工，試圖跟上弄潮兒們的步伐。
2）CSP、國家算力的軍備競賽，構成供需商業閉環
對於單價百萬元左右的服務器，到底是誰在不計成本的購買？隨着英偉達財報信息的披露，主要的兩大買家浮出水面。
一個是爲了業務發展不得不投的CSP廠商，北美雲計算廠商一個季度動輒拿出百億美元來搶購最新的AI服務器，而且資本開支強度逐季上修。
而另外一個是國家算力主權需求，包括中、美、中東、歐洲等。在全生產要素升級、產業鏈及數據安全的多重壓力之下，投算力基本上是主流經濟體的共識。
GPU之所以重要，是因爲它是AI服務器中的新引擎；光模塊之所以需求會爆發，就是它充當服務器之間的連接通道。
市場還在感嘆這幾大變化，尚未意識到這只是產業鏈嬗變的發端，未來新的東西必將層出不窮。而這一切的起點都要求我們重新認識這個熟悉又陌生的to B產品——服務器，我們甚至可以以此爲抓手，洞察AI發展的脈絡。
圖：全球服務器產業鏈 資料來源：招商證券
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