出典：科学技術クラウド登録 画像ソース: Unbounded AI によって生成大型モデルをめぐる論争は、大手参入企業が製品を発表してから徐々に後退したが、大型モデルによってもたらされた産業チェーンの高周波共鳴はコンピューティングパワー層にも及んでいる。最もパフォーマンスが激しいのはAIサーバー市場です。大型モデルによってもたらされたコンピューティング能力への需要は、AI サーバーのパニック買いと価格上昇の波を直接引き起こしました。「セキュリティ・タイムズ」の報道によると、あるテスト会社は、昨年6月に購入した8台のAIサーバーの価格が、今年3月までにそれぞれ130万ドルまで上昇し、現在はそれぞれ160万ドルまで高騰していることを明らかにした。 1年足らずで価格は20倍近くに跳ね上がりました。さらに、AIサーバーの需要の急増は、上流の材料であるPPO（高速銅張積層板補強材として使用されるポリフェニレンエーテル）の購入ラッシュを直接引き起こしており、業界関係者らは以前、主流のPPOメーカーは世界で1社しかないため、AIサーバーの量が増加するにつれ、将来的にはPPOが業界チェーンの希少なリンクの1つになる可能性が高いことを認めていた。こうした中、AIサーバーメーカーが生産を拡大するニュースも出ている。AIサーバー事業を担当する鴻海グループの子会社である紅梅科技は、AIサーバー顧客の要件を満たすために5～6本の新たな生産ラインを追加する計画であるというニュースにさらされた。資本市場に直接火をつけた市場の熱狂が見て取れる。1月以来、Inspur Information、Zhongji InnoLight、Fiiを中心とするAIサーバーコンセプト株が急騰し、1日の上限が複数設定され、長期赤字のカンブリアンさえも株価はずっと高騰している。## **爆発的な「AI サーバー」****AIサーバーとは何ですか? **AI サーバーは、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、深層学習 (DL) などのコンピューティング集約型タスクを実行するために特別に設計された高性能サーバーです。AI サーバーには通常、高性能の中央処理装置 (CPU)、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)、テンソル プロセッシング ユニット (TPU)、または専用の AI アクセラレータ、および大量のメモリとストレージ スペースが装備されています。ヘテロジニアス モードでは、AI サーバーは CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+TPU、CPU+ASIC、または CPU+さまざまなアクセラレータ カードにすることができます。特定の設計と構成は、大規模な並列処理を必要とする特定のタスクに合わせて調整できます。現在、最も広く使用されている AI サーバーは CPU+GPU です。この点も従来のサーバーとは異なります。従来のサーバーは演算能力プロバイダーとして主にCPUを使用していると報告されていますが、動作プロセスに多数の分岐ジャンプ割り込み処理を導入する必要があり、CPUの内部構造が複雑になり、AI時代のニーズに応えることができません。GPU 並列コンピューティングを使用する AI サーバーは、カードごとに数千のコアを備えており、グラフィック レンダリング、コンピューティング ビジョン、機械学習などの集中的なコンピューティング アプリケーションの処理に優れています。上記のテスト会社が使用する AI サーバーの基本構成には、8 つの Nvidia A100GPU と 80G のメモリが含まれます。AI サーバーは、AI、ML、DL といった計算集約型のタスクに非常に役立ちます。主な機能は次のとおりです。**ビッグ データ処理:** AI サーバーは、AI および ML モデルのトレーニングの鍵となる大量のデータを処理および分析できます。**並列コンピューティング:** AI および ML アルゴリズムは大量のデータに対する複雑な計算を必要とするため、AI サーバーは通常、GPU などの大量のデータを並列処理できるハードウェアを使用します。**ストレージとメモリ:**AI サーバーは通常、大量のデータを保存して処理するために、大量のストレージ スペースとメモリを備えています。**ネットワーク機能:** AI サーバーは、大量のデータを迅速に転送するために、高速かつ低遅延のネットワーク接続を必要とします。実際、これは大型モデルの熱波の後に AI サーバーの購入ラッシュが起こる理由も説明しています。大規模なモデルには大量のデータ パラメーターが含まれており、トレーニングと実行には処理するためにより多くのコンピューティング リソースが必要となり、これをサポートするにはより高性能な AI サーバーが必要になります。もちろん、今回のAIサービス需要急増の最も直接的な理由はラージモデル時代の到来だが、実はこのノードにおけるAIサーバーの爆発的な増加には、AI技術とビッグデータの発展が関係している。一般に、AI サーバーの爆発的な増加は、次の主な要因に起因すると考えられます。まず、ビッグデータの台頭です。ソーシャル メディア、電子商取引、インターネット検索など、現代社会のあらゆる場所で大量のデータが生成されています。有用なパターンや情報を発見するには、これらのデータを複雑なアルゴリズムで分析および解釈する必要がありますが、AI サーバーはこれらのタスクを処理するのに十分なコンピューティング能力を提供できます。第 2 に、AI と ML の人気も AI サーバーの需要を促進しています。 AI と ML は現在、医療、金融、小売、運輸などのさまざまな業界で広く使用されています。これらの分野の進歩には、データを処理して分析し、複雑な AI および ML モデルをトレーニングして実行するための膨大なコンピューティング能力が必要です。最後に、クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングの発展も、AI サーバーの急増の推進力となります。クラウド コンピューティングにより、企業や組織は高価なハードウェアを購入および維持することなく強力なコンピューティング機能を得ることができますが、エッジ コンピューティングでは、データが生成される場所に近いサーバーでのデータ処理と分析が必要になります。## **AI サーバー****国内市場構造**AIサーバー市場はここ数年成長を続けており、現在では大型モデルの恩恵も受けてAIサーバー市場はますます大きくなっています。北京延京碧志信息コンサルティングが発表した最新データによると、世界のAIサーバー産業市場の出荷台数は2022年に前年比約11％増の85万台に達し、2023年半ばまでにAIサーバー市場の出荷台数は60万台近くになると予想されている。今後、自然言語処理や画像・動画などの大規模なAIモデルの開発に伴い、コンピューティングパワーの需要は拡大し続け、今年末までに世界のAIサーバー市場は200億ドルを超えると推定されています。2025 年までに市場出荷台数は約 190 万台に増加し、2022 年から 2025 年の年間平均成長率は 41.2% になると予想されます。具体的な産業チェーンに関して言えば、AIサーバー産業チェーンの上流はCPU、GPU、メモリ、ハードディスクなどのコアコンポーネントやデータベース、オペレーティングシステム、基本管理ソフトウェアなどのソフトウェアの供給であり、下流はインターネット、クラウドコンピューティング、データセンターサービスプロバイダーなどのアプリケーション市場です。現在、この市場は、Huawei、Inspur、Lenovo、Sugon などの大手 AI サーバー メーカーによって独占されており、そのサーバーは AI および ML 研究および商用アプリケーションで広く使用されています。ただし、Inspur Information が最近発表した半期業績予測では、売上高と純利益の両方が減少していることは注目に値します。その中で、Inspur Informationの2023年上半期の非純利益は前年同期比88～99％減少した。これに関して、Inspur Information は、世界的な GPU および関連する特殊用途チップの供給不足などの要因により、2023 年上半期には営業利益が減少すると述べています。実際、一部の業界関係者は、AIサーバー火災の文脈でInspur Informationの業績が期待を下回ったと分析しており、その根深い理由は従来型サーバー業界全体の低迷にあり、Inspur InformationのAIサーバーの実際の割合は大きくないという。Inspur Information は以前、同社の AI サーバー事業が事業全体に占める割合が増加していると述べました。 AI サーバーの需要の急増によってもたらされたパフォーマンスは、Inspur Information の 2023 年の年次報告書にのみ反映される可能性があります。ただし、IDCが発表した「2022年第4四半期中国サーバー市場追跡レポート暫定版」によると、現時点でサーバー市場全体（AIサーバーと従来型サーバーを含む）に占めるInspurのシェアは依然として28.1％でリードしているものの、昨年のシェア30.8％と比べると依然として低下している。実際、これは従来のCPUサーバー業界もAIの影響を受けており、市場が徐々に低迷していることを示しています。将来的には、AIサーバーに代表される異種サーバーが一般的なトレンドになるかもしれません。アプリケーション市場では、Microsoft、Google、Meta、AWS に代表される北米のクラウド プロバイダー 4 社が世界市場で比較的高い購入ボリュームを持っていることがデータからわかります。2022 年末には、Microsoft が購入量の 20% 近くを占めて年間の 1 位を占め、次に Google、Meta、AWS の購入量がそれぞれ 17%、15%、14% に達するでしょう。中国では、テクノロジーメーカーの大型モデルへの参入や大規模起業家精神の台頭、AIコンピューティング電源インフラの構築の加速に伴い、AIサーバー購入の割合も増加している。2022年末までにバイトダンスのAIサーバー購入額は大幅に増加し、市場の6％を占めるようになる。しかし、市場はいくつかの課題にも直面しています。まず、エネルギー消費の問題があります。 AI サーバーのパフォーマンスは常に向上していますが、エネルギー消費も増加しています。これは環境にとっても電力供給にとっても問題です。第 2 に、AI と ML の急速な発展と変化により、サーバー メーカーは自社の製品が最新のニーズに確実に対応できるように研究開発に継続的に投資する必要があります。今後については、国内AIサーバー市場は大きな可能性を秘めています。 AI、ML、DL のさらなる開発と応用により、AI サーバーの需要は今後も成長すると予想されます。また、5GやIoT技術の普及により、エッジコンピューティング分野におけるAIサーバーの需要は今後増加すると考えられます。一般に、この市場はいくつかの課題に直面していますが、AI サーバーの急速な発展と幅広い応用は、この市場が活力と可能性に満ちていることを示しています。
大型模型の火災がAIサーバーに到達
出典：科学技術クラウド登録
大型モデルをめぐる論争は、大手参入企業が製品を発表してから徐々に後退したが、大型モデルによってもたらされた産業チェーンの高周波共鳴はコンピューティングパワー層にも及んでいる。
最もパフォーマンスが激しいのはAIサーバー市場です。大型モデルによってもたらされたコンピューティング能力への需要は、AI サーバーのパニック買いと価格上昇の波を直接引き起こしました。
「セキュリティ・タイムズ」の報道によると、あるテスト会社は、昨年6月に購入した8台のAIサーバーの価格が、今年3月までにそれぞれ130万ドルまで上昇し、現在はそれぞれ160万ドルまで高騰していることを明らかにした。 1年足らずで価格は20倍近くに跳ね上がりました。
さらに、AIサーバーの需要の急増は、上流の材料であるPPO（高速銅張積層板補強材として使用されるポリフェニレンエーテル）の購入ラッシュを直接引き起こしており、業界関係者らは以前、主流のPPOメーカーは世界で1社しかないため、AIサーバーの量が増加するにつれ、将来的にはPPOが業界チェーンの希少なリンクの1つになる可能性が高いことを認めていた。
こうした中、AIサーバーメーカーが生産を拡大するニュースも出ている。
AIサーバー事業を担当する鴻海グループの子会社である紅梅科技は、AIサーバー顧客の要件を満たすために5～6本の新たな生産ラインを追加する計画であるというニュースにさらされた。
資本市場に直接火をつけた市場の熱狂が見て取れる。
1月以来、Inspur Information、Zhongji InnoLight、Fiiを中心とするAIサーバーコンセプト株が急騰し、1日の上限が複数設定され、長期赤字のカンブリアンさえも株価はずっと高騰している。
爆発的な「AI サーバー」
**AIサーバーとは何ですか? **
AI サーバーは、人工知能 (AI)、機械学習 (ML)、深層学習 (DL) などのコンピューティング集約型タスクを実行するために特別に設計された高性能サーバーです。
AI サーバーには通常、高性能の中央処理装置 (CPU)、グラフィックス プロセッシング ユニット (GPU)、テンソル プロセッシング ユニット (TPU)、または専用の AI アクセラレータ、および大量のメモリとストレージ スペースが装備されています。
ヘテロジニアス モードでは、AI サーバーは CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+TPU、CPU+ASIC、または CPU+さまざまなアクセラレータ カードにすることができます。
特定の設計と構成は、大規模な並列処理を必要とする特定のタスクに合わせて調整できます。
現在、最も広く使用されている AI サーバーは CPU+GPU です。この点も従来のサーバーとは異なります。
従来のサーバーは演算能力プロバイダーとして主にCPUを使用していると報告されていますが、動作プロセスに多数の分岐ジャンプ割り込み処理を導入する必要があり、CPUの内部構造が複雑になり、AI時代のニーズに応えることができません。
GPU 並列コンピューティングを使用する AI サーバーは、カードごとに数千のコアを備えており、グラフィック レンダリング、コンピューティング ビジョン、機械学習などの集中的なコンピューティング アプリケーションの処理に優れています。
上記のテスト会社が使用する AI サーバーの基本構成には、8 つの Nvidia A100GPU と 80G のメモリが含まれます。
AI サーバーは、AI、ML、DL といった計算集約型のタスクに非常に役立ちます。主な機能は次のとおりです。
ビッグ データ処理: AI サーバーは、AI および ML モデルのトレーニングの鍵となる大量のデータを処理および分析できます。
並列コンピューティング: AI および ML アルゴリズムは大量のデータに対する複雑な計算を必要とするため、AI サーバーは通常、GPU などの大量のデータを並列処理できるハードウェアを使用します。
**ストレージとメモリ:**AI サーバーは通常、大量のデータを保存して処理するために、大量のストレージ スペースとメモリを備えています。
ネットワーク機能: AI サーバーは、大量のデータを迅速に転送するために、高速かつ低遅延のネットワーク接続を必要とします。
実際、これは大型モデルの熱波の後に AI サーバーの購入ラッシュが起こる理由も説明しています。大規模なモデルには大量のデータ パラメーターが含まれており、トレーニングと実行には処理するためにより多くのコンピューティング リソースが必要となり、これをサポートするにはより高性能な AI サーバーが必要になります。
もちろん、今回のAIサービス需要急増の最も直接的な理由はラージモデル時代の到来だが、実はこのノードにおけるAIサーバーの爆発的な増加には、AI技術とビッグデータの発展が関係している。
一般に、AI サーバーの爆発的な増加は、次の主な要因に起因すると考えられます。
まず、ビッグデータの台頭です。ソーシャル メディア、電子商取引、インターネット検索など、現代社会のあらゆる場所で大量のデータが生成されています。
有用なパターンや情報を発見するには、これらのデータを複雑なアルゴリズムで分析および解釈する必要がありますが、AI サーバーはこれらのタスクを処理するのに十分なコンピューティング能力を提供できます。
第 2 に、AI と ML の人気も AI サーバーの需要を促進しています。 AI と ML は現在、医療、金融、小売、運輸などのさまざまな業界で広く使用されています。
これらの分野の進歩には、データを処理して分析し、複雑な AI および ML モデルをトレーニングして実行するための膨大なコンピューティング能力が必要です。
最後に、クラウド コンピューティングとエッジ コンピューティングの発展も、AI サーバーの急増の推進力となります。
クラウド コンピューティングにより、企業や組織は高価なハードウェアを購入および維持することなく強力なコンピューティング機能を得ることができますが、エッジ コンピューティングでは、データが生成される場所に近いサーバーでのデータ処理と分析が必要になります。
AI サーバー
国内市場構造
AIサーバー市場はここ数年成長を続けており、現在では大型モデルの恩恵も受けてAIサーバー市場はますます大きくなっています。
北京延京碧志信息コンサルティングが発表した最新データによると、世界のAIサーバー産業市場の出荷台数は2022年に前年比約11％増の85万台に達し、2023年半ばまでにAIサーバー市場の出荷台数は60万台近くになると予想されている。
今後、自然言語処理や画像・動画などの大規模なAIモデルの開発に伴い、コンピューティングパワーの需要は拡大し続け、今年末までに世界のAIサーバー市場は200億ドルを超えると推定されています。
2025 年までに市場出荷台数は約 190 万台に増加し、2022 年から 2025 年の年間平均成長率は 41.2% になると予想されます。
具体的な産業チェーンに関して言えば、AIサーバー産業チェーンの上流はCPU、GPU、メモリ、ハードディスクなどのコアコンポーネントやデータベース、オペレーティングシステム、基本管理ソフトウェアなどのソフトウェアの供給であり、下流はインターネット、クラウドコンピューティング、データセンターサービスプロバイダーなどのアプリケーション市場です。
現在、この市場は、Huawei、Inspur、Lenovo、Sugon などの大手 AI サーバー メーカーによって独占されており、そのサーバーは AI および ML 研究および商用アプリケーションで広く使用されています。
ただし、Inspur Information が最近発表した半期業績予測では、売上高と純利益の両方が減少していることは注目に値します。
その中で、Inspur Informationの2023年上半期の非純利益は前年同期比88～99％減少した。これに関して、Inspur Information は、世界的な GPU および関連する特殊用途チップの供給不足などの要因により、2023 年上半期には営業利益が減少すると述べています。
実際、一部の業界関係者は、AIサーバー火災の文脈でInspur Informationの業績が期待を下回ったと分析しており、その根深い理由は従来型サーバー業界全体の低迷にあり、Inspur InformationのAIサーバーの実際の割合は大きくないという。
Inspur Information は以前、同社の AI サーバー事業が事業全体に占める割合が増加していると述べました。 AI サーバーの需要の急増によってもたらされたパフォーマンスは、Inspur Information の 2023 年の年次報告書にのみ反映される可能性があります。
ただし、IDCが発表した「2022年第4四半期中国サーバー市場追跡レポート暫定版」によると、現時点でサーバー市場全体（AIサーバーと従来型サーバーを含む）に占めるInspurのシェアは依然として28.1％でリードしているものの、昨年のシェア30.8％と比べると依然として低下している。
実際、これは従来のCPUサーバー業界もAIの影響を受けており、市場が徐々に低迷していることを示しています。将来的には、AIサーバーに代表される異種サーバーが一般的なトレンドになるかもしれません。
アプリケーション市場では、Microsoft、Google、Meta、AWS に代表される北米のクラウド プロバイダー 4 社が世界市場で比較的高い購入ボリュームを持っていることがデータからわかります。
2022 年末には、Microsoft が購入量の 20% 近くを占めて年間の 1 位を占め、次に Google、Meta、AWS の購入量がそれぞれ 17%、15%、14% に達するでしょう。
中国では、テクノロジーメーカーの大型モデルへの参入や大規模起業家精神の台頭、AIコンピューティング電源インフラの構築の加速に伴い、AIサーバー購入の割合も増加している。
2022年末までにバイトダンスのAIサーバー購入額は大幅に増加し、市場の6％を占めるようになる。
しかし、市場はいくつかの課題にも直面しています。まず、エネルギー消費の問題があります。 AI サーバーのパフォーマンスは常に向上していますが、エネルギー消費も増加しています。これは環境にとっても電力供給にとっても問題です。
第 2 に、AI と ML の急速な発展と変化により、サーバー メーカーは自社の製品が最新のニーズに確実に対応できるように研究開発に継続的に投資する必要があります。
今後については、国内AIサーバー市場は大きな可能性を秘めています。 AI、ML、DL のさらなる開発と応用により、AI サーバーの需要は今後も成長すると予想されます。
また、5GやIoT技術の普及により、エッジコンピューティング分野におけるAIサーバーの需要は今後増加すると考えられます。
一般に、この市場はいくつかの課題に直面していますが、AI サーバーの急速な発展と幅広い応用は、この市場が活力と可能性に満ちていることを示しています。