伺服器未來需求知多少？

全球公有雲加速滲透疊加企業上雲大趨勢來臨

1.全球雲計算已進入甜蜜點，IaaS市場主導增長。

目前領軍AWS收入增速仍維持高位，微軟、谷歌和Facebook的2019Q2CAPEX已出現恢覆信號。

2.對比中美發展階段，國內雲計算行業將中長期處於景氣周期。

阿里雲2019Q2收入增速仍在60%，CAPEX消化後有望恢復。

3.除了公有雲的崛起，更大的趨勢在於國內開啟企業上雲十年周期，進一步帶動大型數據中心建設。

特別是國內三大運營商競相投入數據中心建設。

2019年國內5G產業落地加速，短視頻等應用流量暴增催生伺服器強勁需求。

2019年國內5G快速推進:牌照提前發放、國內主要城市5G基站建設快速推進、華為Mate30系列5G版本預計銷售火爆且三大電信運營商5G套餐預約數量破千萬。

網絡改善後短視頻等新應用的流量爆發，特別是短視頻和AI新聞推薦催生頭條系伺服器需求強勁。

AI對算力需求呈現指數級增長，全球有望新增千億級高端伺服器市場

1. 諸多場景AI規模化應用開始落地

本世紀初算法、算力和數據條件滿足後，我國也大力鼓勵人工智慧產業發展。

依靠核心算法的突破、計算能力的提高以及海量網際網路數據的供給，人工智慧在21世紀初迎來了飛躍。

從2015年開始，我國政府陸續頒布了相關的政策法規來支持人工智慧的發展。

根據36氪研究院預計，我國人工智慧市場規模2018年達到200億元以上，近三年的平均增長率達到50%以上。

工信部預計，到2020年我國人工智慧核心產業規模將超過1500億元，帶動相關產業規模超過1萬億元。

AI教育領域首先突破在拍照答題和語音識別

1)2017年國務院印發《新一代人工智慧發展規劃》提出，要在中小學階段設臵人工智慧相關課程、逐步推廣編程教育、建設人工智慧學科、培養複合型人才，形成我國人工智慧人才高地。

在政策的支持下，工具型輔助學習、人工智慧學科教育和智慧校園這些細分領域布局的創新型企業如雨後春筍。

其中，圖像識別、語音識別、VR/AR、情緒識別、深度學習、NLP等AI技術都在教育場景用被應用。

2)爆發比較快的AI教育領域主要是兩個，第一個是圖像識別，也就是AI的拍照答題。

拍照答題的技術以四家公司為代表，分別是作業幫、猿題庫、學霸君和阿凡題。

其月活躍用戶數分別達到了8000萬、1817萬、2000萬、1億，加起來包含重疊的已經是2億多用戶。

第二個「過去」的技術是語音識別。

金融科技諸多細分領域已實現AI應用全面落地

1)AI在金融科技領域已經實現諸多應用落地。

支付:以人臉識別、聲紋識別、虹膜識別等為代表的生物識別支付技術，正在極大地簡化支付流程。

信貸:從智能獲客到智能反欺詐、再到大數據風控，全鏈條智能化的技術能力將成為信貸新的方向。

財富管理:智能技術在投資偏好洞察和投資資產匹配環節能極大降本提效。

資產管理:智能金融通過反欺詐、大數據風控能力的積累，可穿透到資產，提供詳盡實時的資產信息和資產評估。

2)根據MarketsandMarkets預測，人工智慧在金融科技的市場規模預計將從2017年的13.38億美元增長到2022年的73.06億美元，年複合增長率為40.4%。

2.AI對伺服器算力需求呈指數級增長

自2012年以來AI算力的需求增長超過三十萬倍，對伺服器需求呈指數級增長。

推動人工智慧發展的動力有三個:算法創新、數據(其可以是有監督數據或者交互式環境)以及可以用於訓練的算力，尤其算力的提升可以為提升AI發展進程創造前提。

根據OpenAI近日發布的分析表明，自2012年以來，人工智慧訓練任務中使用的算力正呈指數級增長，其目前速度為每3.5個月翻一倍(相比之下，摩爾定律是每18個月翻倍)。

自2012年以來，人們對於算力的需求增長了超過300,000倍(而如果是以摩爾定律的速度，只會有12倍的增長)。

在此期間，硬體算力的提升一直是人工智慧快速發展的重要因素，即對伺服器等硬體的要求呈指數級增長。

3.搭載GPU的AI伺服器單價極高，有望新增千億級市場

AI加速模塊抬高伺服器單價，推測2020年全球新增千億級AI伺服器市場。

1)目前人工智慧的計算平台，除GPU的大規模應用外，還有FPGA和ASIC為代表的其他加速計算解決方案。

根據搜狐網報導，英偉達CEO黃仁勛在2016北京GTC大會上表示，預計到2020年全球可能會有10億個攝像頭，涉及路口、火車站、飛機場等等。

以每秒30幀圖像計算，到2020年全球每秒就有300億個圖像需要實時分析，意味著每秒300億個實時「推理」。

根據黃仁勛測算，以新推出的TeslaP40為基準，300億個實時「推理」約需要1000萬台P40伺服器。

2)據中關村在線報價，NvidiaTeslaP40顯卡國內價格在4-5萬元，而最新款的NvidiaTeslaP100和V100價格更貴，使得AI伺服器單價高出許多。

從產品來看，4卡及以上GPU伺服器占據了8成以上的市場份額，其中4卡、8卡、16卡均占有20%以上的市場份額。

因此，AI伺服器單價較傳統要貴許多，全球AI伺服器未來市場空間至少在千億元級別。

3)IDC《2018年下半年中國AI基礎架構市場跟蹤報告》顯示，2018年全年中國GPU伺服器市場規模為13.05億美金(約合人民幣90.05億元)，同比增長131.2%。

IDC預測，到2023年中國GPU伺服器市場規模將達到43.2億美金(約合人民幣298億元)，未來5年整體市場年複合增長率(CAGR)為27.1%。

即可推測2020年全球AI伺服器市場達到千億元級別，國內市場規模接近200億元。

網際網路換機潮與Intel第十代CPU發布期形成共振

國內網際網路廠商三年換機周期，2020年新一輪採購即將開啟

2020年預計國內網際網路廠商伺服器換機周期到來。

1)IDC統計的國內伺服器行業數據顯示，2017Q1開啟上一輪採購周期。

行業經驗來看，伺服器更換周期:網際網路3年、企業5年。

因此預計2020年為新一輪換機周期開始。

2)通過IntelDCG業務的季度收入的同比變化，全球伺服器晶片的需求周期大致在3-4年左右，與伺服器的更替周期基本吻合。

2. Intel 第十代 10nm 製程 CPU 發布，高性價比優勢明年升級需求極大

摩爾定律接近物理極限，Intel 工藝進展慢於台積電、三星。

1)摩爾定律:每兩年晶片中集成的電晶體數量就會翻一番。

英特爾過去一直遵循摩爾定律及其制定的晶片發展節奏，即Tick-Tock(鐘擺)晶片發布策略:一年發布更小架構尺寸(集成的電晶體數量增加)的晶片，隔年發布架構相同的改進版晶片。

2)隨著越來越接近物理極限，全球半導體廠商進軍7nm製程的道路並不順利，主要難點在光刻機、電晶體架構和溝道材料三個方面。

台積電、三星在7nm製程取得領先，GF宣布放棄，Intel進展緩慢、失去領先優勢。

英特爾「Tick-Tock」發布策略被打破，升級間隔延至4年。

1)當前電晶體尺寸已經進入10+納米量級，製造工藝接近原子級的尺寸，越逼近物理極限，工藝提升難度急劇上升，產品推出速度明顯放緩。

在發展到14納米製程時，英特爾已經「力不從心」。

據新浪科技報導，2016年第三季度，Intel發布第三代Skylake架構處理器「KabyLake」CPU，比預期晚半年，打破了「製程-架構」的鐘擺節奏。

而從下一代10納米製程CPU開始，英特爾會採用「製程-架構-優化」(PAO)的三步走戰略，即每一代製程將沿用3年，共發布3代CPU。

2)Intel10納米工藝進展緩慢。

10納米僅僅相當於20個矽原子寬度，10納米製程面臨的晶片製造難度極大。

而近期英特爾的10納米工藝已多次跳票，2019年末才推出PC端的10納米晶片，而伺服器晶片要到2020年，標誌著技術升級間隔可能達4年。

第十代IntelCPU性價比極高，預計2020年雲計算廠商升級需求集中釋放。

1)在多年前的產品路線圖，英特爾曾計劃到2017年左右便不再使用14nm工藝，轉而採用10nm。

不過由於英特爾對自家10nm工藝的技術要求偏高，同時低估了10nm工藝的開發難度，遲遲未能推出可供大規模量產的成熟新工藝，導致相關處理器的更新一拖再拖。

10nm工藝今年6月份會首先出貨，但是高性能版桌面、伺服器處理器要到明年才能問世。

在14nm節點上，Intel從2015年到現在已經使用四年多。

2)2019年8月1日，英特爾宣布採用全新10nm工藝的第十代酷睿移動處理器正式上市。

首發的10nm工藝第十代酷睿移動處理器一共有11款，都屬於低功耗產品，並分為U和Y兩個不同的系列。

其中10nm工藝的產品研發代號為IceLake，其CPU架構採用了最新的SunnyCove。

除了10nm工藝的產品之外，英特爾在8月21日又發布了14nm工藝、CometLake家族的產品，將加入第十代酷睿移動處理器家族。

3)性能提升來看，相比Skylake架構，SunnyCove架構在各方面的提升在10%-40%不等，平均下來IPC提升大約為18%。

這是英特爾多年「擠牙膏」以來提升最大的一次。

部分測試數據顯示，SunnyCove架構的Corei7-1065G7在Passmark中能夠獲得2625單核心、10316多核心的總分，比同為15W的AMDRyzen53500U的1818單核心、8042多核心總分高出不少。

4)價格方面，根據，第十代架構CPU價格區間在590-979美元，而第九代在989-1979美元。

第十代消費級CPU相比前代價格便宜一半，同時主頻、核心數等性能指標為近年最大一次升級，預計明年推出的Intel第十代伺服器級別晶片對雲計算廠商十分有誘惑力，且伺服器CPU從14nm到10nm積累了四年的升級需求也將集中釋放。

現行業階段性承壓，2020年預計將迎需求拐點

2019上半年全球和國內伺服器行業階段性承壓。

通過對伺服器行業客戶按照網際網路廠商、運營商和企業/政府三類進行需求分析:

1)網際網路廠商出貨量占比超過50%，受益於全球雲計算趨勢、5G大規模應用、AI算力需求以及伺服器和晶片的更新周期，2020年大機率需求爆發，其中僅AI伺服器的新增需求將達200億元。

2)運營商在IDC市場占比超過50%，受益於上雲趨勢和5G帶動網絡流量暴增，大型數據中心建設力度加大(特別是中國移動)，2020年大機率需求爆發。

3)企業上雲以及政務雲產生十年以上的長周期需求，受政策驅動影響，需求增長相對平穩。

因此，預計2020年行業需求將迎需求拐點。

（報告來源：國盛證券）