Arm服务器
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这样疯狂的买芯片,会持续多久?
半导体行业观察· 2025-12-16 01:22
文章核心观点 - 通过分析IDC历史与预测数据,揭示了人工智能浪潮推动服务器支出达到前所未有的规模,季度支出已比1999年互联网泡沫时期峰值高出一个数量级,但市场对如此高额且快速的支出增长是否可持续存在疑问 [4][7][10] 服务器市场历史演变与周期分析 - 1999年互联网泡沫时期服务器销售额达到每季度120亿或130亿美元,此后市场经历漫长下跌,多年未能恢复峰值 [4] - 2008年经济衰退后,超大规模数据中心和云服务商支出成为市场复苏主要动力 [5] - 市场曾因等待关键硬件发布(如英特尔“Sandy Bridge”至强E5)等因素出现周期性低谷 [6] - 2018年,在超大规模数据中心和云服务商推动下,服务器收入最终超越互联网泡沫峰值,但随后受贸易战、过度扩张及疫情影响出现波动 [6] 当前人工智能驱动的服务器市场现状 - 当前服务器季度支出比1999年高出一个数量级,得益于数量庞大的GPU/XPU加速系统 [7] - 2025年第三季度全球服务器总收入达1124.45亿美元,同比增长61.1% [12] - ODM厂商直接销售占据全球服务器收入的59.4%,高于去年同期的45.1% [12][14] - 嵌入式GPU服务器销售额同比增长49.4%,占服务器总收入一半以上,规模估计接近700亿美元 [13] - 非X86服务器市场本季度增长192.7%,达到362亿美元,显示Arm服务器及英伟达“Grace”CPU等获得成功 [13] 主要服务器厂商市场表现(2025年第三季度 vs 2024年第三季度) - 戴尔科技营收93.02亿美元,市场份额8.3%,同比增长37.2% [12] - 超微营收44.98亿美元,市场份额4.0%,同比下降13.2% [12] - 联想营收40.04亿美元,市场份额3.6%,同比增长26.1% [12] - 新华三营收41.40亿美元,市场份额3.7%,同比下降10.5% [12] - 慧与营收33.98亿美元,市场份额3.0%,同比下降2.3% [12] - “其他厂商”类别营收203.11亿美元,同比增长34.7% [12] 市场未来展望与预测 - 基于IDC预测的估算显示,若趋势持续,服务器市场规模在互联网泡沫兴起约三十年后,可能比现在再大一个数量级 [10] - 从2014年至2029年,服务器总支出预计将达到约3万亿美元,其中AI相关服务器支出预计为2180亿美元,通用服务器支出为8250亿美元 [10] - IDC预测到2025年前三个季度,GPU加速设备总销售额将达到3142亿美元 [13] - 市场增长面临不确定性,包括AI投资回报是否匹配支出、芯片产能能否跟上需求,以及资金供给等挑战 [7][11]
Arm服务器出货,激增70%
半导体行业观察· 2025-07-01 01:03
服务器市场增长预测 - 2025年全球服务器市场规模预计达到3660亿美元,同比增长44.6% [1][6][7] - 2025年第一季度服务器市场规模达952亿美元,同比增长134.1% [1][2] - 服务器市场规模将在三年内增长两倍 [1][4][6] Arm服务器市场表现 - 基于Arm的服务器2025年出货量预计增长70%,占全球总出货量的21.1% [1][4][7] - Arm原定目标为2025年占据数据中心CPU销售额的50%,但实际份额低于预期 [1] - 大型机架配置(如Nvidia DGX GB200 NVL72)推动Arm服务器需求 [1][4] x86与非x86服务器增长 - x86服务器2025年预计增长39.9%,市场规模达2839亿美元 [2][3][6] - 非x86服务器(包括Arm)预计增长63.7%,市场规模达820亿美元 [2][3][6] AI服务器需求 - 配备GPU的AI服务器预计增长46.7%,占2025年市场总价值的近50% [1][4][6] - 超大规模客户和云服务提供商加速采用AI服务器 [1][4][6] - 从聊天机器人到推理模型的演进需要更高处理能力,尤其是推理需求 [2][4][7] 区域市场表现 - 美国服务器市场2025年预计增长59.7%,占全球总收入的62% [2][5][9] - 中国服务器市场预计增长39.5%,占全球季度收入的21%以上 [2][5][9] - 欧洲、中东和非洲地区增长7%,拉丁美洲增长0.7%,加拿大因大额交易下降9.6% [2][5][9] - 日本和亚太地区(除日本)预计分别增长33.9%和10.8% [5][9] 行业动态与投资 - "星际之门"项目计划投资5000亿美元用于AI基础设施建设以推动AGI发展 [4][7] - DeepSeek的R1推理模型引发对基础设施投资必要性的讨论 [4][7] - 高效模型将减少资源使用,提升多用户环境扩展性,推动高级推理和AGI发展 [5][7]