AI 服务器产业链图谱

AI服务器产业链包括芯片CPU、GPU，内存DRAM和内存接口及HBM，本地存储SSD，NIC、PCIe插槽、散热等。

服务器CPU架构包括X86、ARM、MIPS和RISC-V等。

AI芯片是AI服务器算力的核心，专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务，AI芯片按架构可分为GPU、FPGA、ASIC和NPU等。

HBM作为内存产品的一种，已经成为高端GPU标配，可以理解为与CPU或SoC对应的内存层级，将原本在PCB板上的DDR和GPU芯片同时集成到SiP封装中，使内存更加靠近GPU，使用HBM可以将DRAM和处理器（CPU，GPU以及其他ASIC）之间的通信带宽大大提升，从而缓解这些处理器的内存墙问题。

服务器本地存储的选择方案则包括HDD和SSD，SSD的主要硬件组件包括NANDFlash、主控芯片和DRAM，核心软件为企业级SSD的固件，数据中心级SSD已不再是一个硬盘，而是一个具备处理、缓存、计算、安全保护的小型系统，SSD渗透率有望逐渐提升。

从服务器和AI服务器构成看，芯片和存储都是核心，决定着AI服务器的算力和宽带大小。

传统的通用型服务器中，售价10424美金的2x Intel Sapphire Rapids Server，CPU的成本占比约17.7%，内存和硬盘占比超过50%。

而AI服务器，售价为268495美金的Nvidia DGX H100中，CPU占比仅1.9%，GPU占比高达72.6%。内存价值量提升，但占比下降至4.2%左右。AI服务器较通用服务器价值量提升明显。