华为光传输设备介绍 半导体现状最全分析，机会在哪里？(6)

我们对服务器配置、物料成本进行拆解，主要从CPU、DRAM、SSD等核心元器件用量及价格方面进行测算：

CPU方面，目前双路（两颗物理芯片）CPU几乎已成服务器标配，而IBM、惠普等厂商均早已推出8路，甚至16路CPU服务器，保守估计高端服务器平均CPU规格为4路英特尔E7芯片，官网单价为8898美元，合计成本超35000美元。

内存方面，考虑到目前市场上个人工作站内存配置范围一般为32GB至512GB，保守估计低阶服务器仅使用128GBDDR4内存。而高阶服务器方面，服务器厂商Supermicro（彭博“门”乌龙事件所指公司）早已与2017年年初就已推出4TB（32组128 GB）服务器产品，不考虑ECC特性，目前2400MHz 128GB DDR4内存价格约为1200美元，4TB成本将达38400美元。

租用20下线：20*20*0.0005*30=6美元+自己的点击收入0.6美元=6.6美元-4美元的租用下线投资，最终=2.6美元。

租用200下线：200*20*0.0005*30=60美元+自己的收入0.6美元=60.6美元-40美元的租用下线投资，最终=20.6美元。

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在使用 ajax 时，涉及到数据传输，即将数据从服务器返回到客户端，服务器端和客户端分别使用不同的脚步语言来处理数据，这就需要一种通用的数据格。

进一步考虑主板、散热、电源、线缆、机架等器件成本，综合来看，一般服务器物料成本范围大致为6000至90000美元水平，而存储成本占比大约为40~50%，并且呈现出越高阶服务器中存储成本占比越高的趋势。

人工智能训练用服务器主要成本在GPU。在上述对一般服务器进行详细拆解之后，我们进一步拆解侧重于并行计算的AI训练用服务器，以业界龙头英伟达推出的DGX-1服务器为例，其使用了8颗Tesla P100加速芯片，京东单价为44999元，合计成本近36万元，成本占比约为70%。18年3月，英伟达发布了其最新一代服务器DGX-2，官方售价250万元，其中16路Tesla V100加速卡成本超百万元，带有16x32GB HBM显存，1.5TB高性能服务器DRAM+30TB NVMe NAND Flash存储合计成本约为32万元。可以看到，GPU仍旧占成本比重70%左右，但存储占成本比重由上一代的14%提升至目前的20%，符合我们提出的“越高阶服务器中存储成本占比越高”的观点。

高性能服务器带动服务器市场加速成长。产业信息网数据显示，2017年传统服务器出货量达650万台，预计传统服务器出货量增速将延续往年趋势，在低个位数百分比水平波动，2025年出货量有望超8百万台。高性能服务器方面，2017年出货量达480万台，预计增速将始终保持在两位数水平，2022年出货量或将超越传统服务器，2025出货量有望达到1100万台。

我们进一步对服务器用DRAM、CPU、GPU等核心元件市场空间进行测算。

服务器DRAM市场空间展望达300亿美元，位元单价下滑助力渗透率提升。传统服务器方面，单机DRAM用量预计将平稳增长，2025年或将接近0.5TB水平。考虑到目前市场上高性能服务器DRAM配置已达单机4TB，保守估计2025年高性能服务器平均单机DRAM用量达到2018年初发布的DGX-2水平，约为1.5TB，结合前文出货量测算以及DRAM位元价格逐步下滑的假设，预计2025年服务器DRAM市场空间将达到300亿美元。

有望复制多核心CPU成长之路，多路CPU渗透率将稳步提升。随着摩尔定律演进放缓，单颗CPU核心数增加周期拉长，单颗CPU性能提升逐渐逼近瓶颈。我们认为多路多核CPU将复制单路多核CPU的成长路径，考虑到目前HPC双路CPU已成标配，16路CPU也已推出，保守估计2025年平均每台HPC服务器将使用3.5颗CPU。市场规模方面，结合HPC需求的增长，2020年服务器CPU市场规模或将达1000亿美元。

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