ChatGPT費水 最新研究發(fā)現(xiàn) AI大模型加速迭代 智能算力已成為稀缺資源 AI服務器行業(yè)分析

• 李波 2023年12月26日 來源：中研普華集團、央視財經(jīng)、中研網(wǎng) 1182 76
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今年以來，人工智能(AI)的熱潮席卷全球。不過，您知道和人工智能對話還會消耗水資源嗎?AI費水背后的原因是什么?科技巨頭們每年會消耗多少水資源?

今年以來，人工智能(AI)的熱潮席卷全球。不過，您知道和人工智能對話還會消耗水資源嗎?AI費水背后的原因是什么?科技巨頭們每年會消耗多少水資源?

如果一個用戶向ChatGPT問了10到50個問題，可能會消耗掉500毫升的水。而如果成千上萬的用戶同時向AI提問，這背后會有多少水資源被消耗掉就難以估計了。

為什么AI會消耗水資源?

訓練和運行AI大模型通常需要數(shù)以萬計的服務器來提供計算資源、存儲資源以及低延遲的網(wǎng)絡連接，這些服務器會以集群的方式部署在名為“數(shù)據(jù)中心”的物理場所，當它們一起工作時，會在短時間內(nèi)產(chǎn)生高度集中的熱量，所以需要大量的水資源進行冷卻。

以微軟和谷歌為例，2022年，微軟一共用掉了約17億加侖(約64億升)水，相當于可以填滿約2500個奧運會規(guī)格的泳池;而谷歌的數(shù)據(jù)中心和辦公室則用掉了總計56億加侖(約212億升)水，相當于8500個奧運會規(guī)格的游泳池。

數(shù)據(jù)顯示，現(xiàn)在AI所需要的算力預計每100天就會翻一番，并且在未來五年內(nèi)可能會增長超過一百萬倍。研究人員預計，到2027年，全球范圍內(nèi)的AI需求可能會需要消耗掉66億立方米的水資源，幾乎相當于美國華盛頓州全年的取水量。

美國圣克拉拉大學馬庫拉應用倫理學中心高級主管安·斯基特表示：“我認為很快就會有監(jiān)管機構開始行動，而歐盟明年就會提高相關的監(jiān)管要求，要求公司披露它們的用水情況?！?/p>

ChatGPT大火后，各大科技企業(yè)紛紛發(fā)力AI大模型，作為通用的算力芯片開始供不應求。AI時代浪潮洶涌，海量數(shù)據(jù)催生龐大的算力需求，帶動AI服務器需求量與日俱增，用于服務器內(nèi)、外部數(shù)據(jù)傳輸?shù)冉涌谛酒搽S之攀升。

國際數(shù)據(jù)公司IDC和浪潮信息聯(lián)合發(fā)布的《2023—2024年中國人工智能計算力發(fā)展評估報告》預計，2023年中國人工智能服務器市場規(guī)模將達91億美元，同比增長82.5%，2027年將達到134億美元，年復合增長率達21.8%。

報告認為，人工智能正在加速從感知智能向生成式智能邁進，人工智能算力需求也因此快速增長。報告預計2022—2027年中國智能算力規(guī)模年復合增長率達33.9%，通用算力規(guī)模年復合增長率為16.6%。

全球人工智能硬件市場(服務器)規(guī)模將從2022年的195億美元增長到2026年的347億美元，年復合增長率達17.3%;其中，用于運行生成式人工智能的服務器市場規(guī)模在整體人工智能服務器市場的占比將從2023年的11.9%增長至2026年的31.7%。

AI服務器行業(yè)分析

隨著AI大模型加速迭代，智能算力已成為稀缺資源。未來較長一段時間內(nèi)，我國AI服務器市場維持供不應求狀態(tài)，國產(chǎn)AI芯片市場規(guī)模增長迎來關鍵窗口期。

當前，大模型廠商產(chǎn)品迭代如火如荼。據(jù)百川智能創(chuàng)始人、CEO王小川介紹，目前百川大模型保持每個月一次模型數(shù)據(jù)的迭代。

安擎計算機相關負責人稱，大模型訓練所需數(shù)據(jù)激增，AI大模型廠商需要的是能夠支持存儲和訓練的高端AI服務器。因此各服務器廠商目前都在升級芯片規(guī)格、擴大卡組數(shù)量，向高端AI服務器方向升級。

在AI大模型浪潮的帶動下，人工智能芯片、服務器、數(shù)據(jù)中心市場規(guī)模將顯著提升。IDC預計，2023年中國人工智能芯片出貨量將達到133.5萬片，同比增長22.5%。

人工智能服務器方面，IDC預計，2023年中國人工智能服務器市場規(guī)模將達到91億美元，同比增長82.5%;2027年將達到134億美元，年均復合增長率為21.8%。

據(jù)中研產(chǎn)業(yè)研究院《2023-2028年中國AI服務器行業(yè)發(fā)展分析與投資前景預測報告》分析：

隨著AI大模型加速迭代，智能算力已成為稀缺資源。

過去五年(2018—2022年)，北京、杭州、上海、深圳、廣州、合肥、蘇州、重慶等城市在人工智能領域具有較為突出的表現(xiàn)。受到生成式人工智能、智能計算中心投入的影響，2023年中國人工智能城市評估排行榜發(fā)生變化，北京依然位居首位，杭州和深圳分別位列第二位和第三位。此外，位居前十的城市還有上海、蘇州、廣州、濟南、合肥、重慶和成都。

智算中心建設步伐加快。據(jù)不完全統(tǒng)計，截至2023年8月，全國已有超過30個城市建設智算中心。

AI大模型時代，進口品牌GPU等高端芯片供應面臨周期波動挑戰(zhàn)，為國產(chǎn)AI芯片加速推向市場打開關鍵窗口。不過，AI大模型的訓練、推理和海量數(shù)據(jù)存儲無一不需要高性能算力支撐，也對國產(chǎn)算力底層基礎設施能力和生態(tài)建設提出考驗。

據(jù)媒體梳理發(fā)現(xiàn)，浪潮信息、海光信息、希姆計算、中科通量、瀚博半導體、墨芯人工智能、摩爾線程、天數(shù)智芯、寒武紀、燧原科技等芯片公司推出了應用于不同場景的AI推理和訓練任務的芯片加速卡，涉及CPU、GPU、RISC-V等不同設計架構。

AI服務器是一種能夠提供人工智能(AI)的數(shù)據(jù)服務器。它既可以用來支持本地應用程序和網(wǎng)頁，也可以為云和本地服務器提供復雜的AI模型和服務。AI服務器有助于為各種實時AI應用提供實時計算服務。

AI服務器主要有兩種架構，一種是混合架構，可以將數(shù)據(jù)存儲在本地，另一種是基于云平臺的架構，使用遠程存儲技術和混合云存儲(一種聯(lián)合本地存儲和云存儲的技術)進行數(shù)據(jù)存儲。

AI服務器成本主要來自CPU、GPU等芯片，占比50%以上

服務器由電源、CPU、內(nèi)存、硬盤、風扇、光驅(qū)等幾部分構成，芯片成本(CPU、GPU等)占比較高，在25%-70%不等;

AI服務器采用異構形式，按芯片類型可分為CPU+GPU、CPU+FPGA、CPU+ASIC等組合;目前GPU依然是實現(xiàn)數(shù)據(jù)中心加速的首選，其他非GPU芯片應用逐漸增多，IDC預計到2025年其他非GPU芯片占比超過20%;一般來說，ASIC的性能最好，但是可編程性和靈活性較弱;在訓練或者通用情況下，GPU則是更好的選擇。

中國AI服務器產(chǎn)業(yè)鏈上游為核心零部件及軟件供應;中游為AI服務器廠商;下游為各類應用市場，包括互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)、云計算企業(yè)、數(shù)據(jù)中心服務商、政府部門、金融機構、醫(yī)療領域、電信運營商等。

AI服務器行業(yè)研究報告主要分析了AI服務器行業(yè)的市場規(guī)模、AI服務器市場供需求狀況、AI服務器市場競爭狀況和AI服務器主要企業(yè)經(jīng)營情況，同時對AI服務器行業(yè)的未來發(fā)展做出科學的預測。

AI服務器行業(yè)研究報告可以幫助投資者合理分析行業(yè)的市場現(xiàn)狀，為投資者進行投資作出行業(yè)前景預判，挖掘投資價值，同時提出行業(yè)投資策略和營銷策略等方面的建議。

想要了解更多AI服務器行業(yè)詳情分析，可以點擊查看中研普華研究報告《2023-2028年中國AI服務器行業(yè)發(fā)展分析與投資前景預測報告》。

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  2023-2028年中國AI服務器行業(yè)發(fā)展分析與投資前景預測報告

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