最近，英特尔财政长DavidZinsner示意，虽然数据中央芯片需求在已往两季有所好转，但库存消化将比电脑芯片更长，可能还要过几季才气到达较佳的状态。在这个AI被炒的火热的时代，当英特尔说数据中央芯片的库存正在积压，出乎许多人的意料。

01 亘古未有的压力

PC产业正同时履历“加速运算”和“天生式AI”两大转变。据Gartner最新讲述，2023年全球用于AI的硬件销售收入预计将到达534亿美元，按年增进20.9%，这一销售还将在2024年进一步增进到671亿美元，在2027年进一步增进到1194亿美元。

今年，不少互联网公司纷纷开发自己的大模子。3月，百度制作了类似ChatGPT的项目ErnieBot；4月，腾讯云宣布了新的服务器集群，该集群可供其他人租用盘算能力；阿里巴巴设计将所有产物插入大型语言模子，包罗在线购物平台淘宝和舆图工具高德舆图。

据报道，现在百度、腾讯、阿里巴巴和字节跳动四家公司合计向英伟达订购了价值50亿美元的AI芯片。这些芯片包罗英伟达2023年发货的10万块A800芯片，价值10亿美元，另外价值40亿美元的芯片将在2024年交付。

数据中央芯片风景一时无两。现在，数据中央领域有三大巨头：英特尔、英伟达、AMD。在数据中央CPU方面，凭证Counterpoint数据，2022年英特尔以71%的份额保持数据中央市场的*职位，AMD以20%的市场份额位居第二。

在数据中央GPU方面，英伟达不仅占有一席之地，甚至可以说险些“垄断”。英伟达数据中央产物的客户主要来自云服务商和大型互联网公司，它们孝顺了英伟达约莫一半的数据中央收入。英伟达的GPU用于ChatGPT等人工智能应用程序背后大模子的训练和推理，现在科技公司对英伟达*的人工智能芯片H100的需求极大。

从今年的业绩来看，英伟达是毋庸置疑的收入暴涨，尤其是在数据中央领域，在英伟达宣布的住手7月30日的季度财报中，英伟达数据中央营业收入增进141%至103亿美元，占其总收入比跨越76%。根据这种趋势，有剖析师估量，到2025财年，英伟达的数据中央部门收入将扩大到400亿美元。

英伟达云云强势，其他两大巨头自然颇受影响。

AMD对数据中央同时供应CPU、GPU、FPGA、DPU和SoC，二季度AMD的数据中央营业下滑了。凭证其财报数据，AMD数据中央营收为13.21亿美元，同比下滑11%。AMD坦言，讲述期内的Epyc处置器销售没有预期那么好，而且加大的研发支出也摊薄了利润率。

从二季度的业绩来看，英特尔数据中央和人工智能营业销售额从去年同期的47亿美元下降15%至40亿美元。英特尔首席执行官帕特·基辛格示意，服务器CPU的库存过剩将连续到今年下半年，数据中央芯片销售将在第三季度小幅下降，在第四序度恢复。

对于英特尔埋怨数据中央芯片库存积压，剖析师陆行之示意：“库存难消耗有两种缘故原由，一是产能行使率维持高等不坠、跨越稳固需求，二是需求下降速率快过产能行使率下降速率。”他以为，英特尔在数据中央早已损失话语权。依据预算的倾轧效应，每买一台AI服务器，就少买几台通用服务器，纵然功用不尽相同，但这趋势应该会连续数个季度，甚至数年。

一台AI服务器价钱比通用服务器贵20倍以上，也因此客户无法大幅加码服务器采购预算，只能少买数台通用服务器。若是一台AI服务器使用两颗英特尔的CPU，假设少买三台，那就少了6颗对照廉价的CPU需求，也就是为什么英特尔的CPU库存被积压。

现实上，不止陆行之以为英特尔在数据中央早已损失话语权。Global X剖析师Tejas Dessai也以为，英特尔等对于AI着墨不深的传统芯片企业，恐面临市占率下滑逆境。也有业内人士示意，天生式AI改变了数据中央平台的战局，英特尔、AMD正面临亘古未有的压力。

02 CPU最先沦为配角

今年的市场中，通用服务器和AI服务器需求泛起了南北极分化。

AI服务器和通用服务器的差异是什么？现实上，比起通用服务器以CPU为主要算力，AI服务器则是以GPU为主要架构，通过异质运算架构提高运算能力。现在依据应用的类型，AI服务器可以分为训练和推理两种。

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早年电脑、服务器最主要的零组件是CPU，但随着需要大量运算能力的AI应用泛起后，CPU最先沦为配角，GPU的时代开启了。

从现在AI服务器的市场来看，一张主板需要1～8个GPU、1～2个CPU，以及1个Arm Grace CPU，其中英伟达的GPU市场占有率跨越8成，并以运算效能达5 PetaFLOPS的DGX A100和H100为AI服务器运算主力。

纵然英伟达的GPU价钱高昂，然则效率是远高于其他产物的。一起来算一笔账，假设建置数据中央预算为1000万美元，可以选择建置1座搭载960颗CPU、电力消耗达11GW的数据中央，可提供1倍的大型语言模子LLM处置性能；然则选择建置1座有48颗GPU、功耗仅需3.2GW的数据中央，且LLM资料处置量是CPU的44倍。

从综合成本收益来看，照样占优。更况且英伟达GPU在人工智能的推理和盘算方面独具优势。因此一些财政实力不雄厚甚至欠债累累的初创企业也在抢购英伟达芯片。这也就是为什么黄仁勋之前示意：买的越多，省的越多(The more you buy,the more you save.)。

在15年前，黄仁勋就示意，CUDA运算效果较CPU凌驾10~100倍。GPU应用能力早已不亚于CPU，甚至更胜一筹，自家GPU连续扩大生态系统（ecosystem），全新视觉运算世代即未来临。今年，黄仁勋更是直接说到：“只管CPU已往几年运算速率不停提升，但进入AI时代后，以CPU为运算基础的时代已经竣事，现在大型语言模子(LLM)需要更新的解决方案。”

业界剖析师估量，AI芯片市场有跨越8成掌握在英伟达手里。在一篇名为《Nvidia H100 GPU：供需》文章中，深度剖析了当前科技公司们对GPU的使用情形和需求。文章推测，小型和大型云提供商的大规模H100集群容量即将耗尽，H100的需求趋势至少会连续到2024年底。不外，现在英伟达GPU的产能受到供应链的限制，给英特尔和AMD反超的时机。

03 AI趋势下，英特尔、AMD能分到一杯羹吗？

英特尔不会放过AI生长的浪潮。今年英特尔在加州圣何塞举行Innovation 2023流动中，AI是贯串始终的主旋律。

演讲开篇，英特尔执行长帕特·基辛格便示意，AI正在催生全球增进的新时代，在新时代当中，算力便起到了主要的作用，开发者正迎来伟大的商业和社会时机——算力离不开芯片，现在芯片形成了规模达5740亿美元的行业，驱动着全球背后约8万亿美元的手艺经济。

数据中央方面，英特尔将数据中央芯片分为两类，包罗着重效能但耗能更高的Granite Rapids芯片，以及聚焦能源效率的Sierra Forest芯片。现在英特尔新款数据中央芯片“Sierra Forest”已经预定明年上市，每瓦性能将比现在的数据中央芯片提高240%。这是英特尔首次披露这类数据，对性能的提前披露，也能看出英特尔颇为着急。

看一下Granite Rapids和Sierra Forest这两款数据中央芯片的详细细节。Sierra Forest，它是英特尔*用于数据中央的E核Xeon可扩展芯片，照样基于EUV的Intel 3工艺的主导产物。Granite Rapids可将AI事情负载性能提升2-3倍，实现2.8倍的更好内存带宽，内存模组MCR DIMM带宽可提高30-40%。

英特尔预估，在AI战场，还需要几年时间，应该就可以追上NVIDIA在高端AI相关的希望，除此之外，英特尔在HPC是具有高度优势，HPC与AI未来是会汇聚，英特尔除了AI连续希望，HPC更具有优势。

AMD也在发力。AMD也跟英特尔一样面临产物推出时机落伍的问题，旗舰AI芯片MI300现在仅少量送样，要到明年才会上市。AMD数据中央硬件部门主管诺罗德（Forrest Norrod）示意，ChatGPT引爆的AI热潮是AMD始料未及的。

现在，AMD已经将人工智能作为分配资源和投资的主要领域。AMD正在增添AI相关的研发支出，并已经制订AI战略——包罗AI专用芯片和软件的开发。

对标英伟达AI芯片H100的大模子专用芯片，AMD的MI300X号称HBM密度高达英伟达H100的2.4倍，HBM带宽高达H100的1.6倍，单个芯片可运行多达800亿参数的模子，可以运行比H100更大的模子。

也有市场机构看好AMD，Northland资源市场剖析师理查（Gus Richard）预期，AMD未来可望在AI芯片市场拿下20％市占率。他以为除了AMD芯片显示特殊之外，AMD与大型数据中央的互助关系也有利AI芯片销售。

值得注重的是，从晶圆代工的角度来看，数据中央芯片对高级节点的需求不停增添。AMD在最近5年中崛起，而且在PC、服务器领域能够威胁英特尔，其2018年宣布拥抱台积电7nm是个要害决议。而英伟达也一直和台积电关系慎密，只管部门产物因涣散风险、价钱考量而转由三星代工，如先前的RTX 30系列，但面临三星制程手艺落伍下，最终RTX 40系列也回归台积电。

不管怎么说，在英特尔和AMD最新的数据中央芯片明年大量出货之前，英伟达的高端GPU没有抗打的对手。