Yole：生成式AI?推動數(shù)據(jù)中心處理器市場2030年達3720億美元

  ICC訊  數(shù)據(jù)中心處理器市場正經歷快速擴張，主要受生成式AI應用對高性能計算的巨大需求驅動。2024年全球數(shù)據(jù)中心處理器市場規(guī)模達1470億美元，預計到2030年將增長至3720億美元。GPU和AI專用芯片（ASIC）是生成式AI的核心，推動市場實現(xiàn)兩位數(shù)增長；CPU和DPU等網絡處理器同樣不可或缺，保持穩(wěn)定增長。在GPU和AIASIC主導的AI領域，F(xiàn)PGA需求急劇下滑，預計中期內維持低迷。此外，比特幣等加密貨幣市場的擴張推動礦場專用ASIC需求激增，這類芯片對加密貨幣交易驗證至關重要。

  NVIDIA領跑AI競賽，Google與AWS押注自研AI芯片

  自2022年OpenAI推動生成式AI革命以來，NVIDIAGPU成為最大受益者。面對NVIDIA的壟斷地位和AI戰(zhàn)略價值，Google、AWS等云巨頭正與Broadcom、Marvell和Alchip合作開發(fā)自研AIASIC以增強自主性。在此趨勢下，Groq、Cerebras、Graphcore等初創(chuàng)公司通過創(chuàng)新技術爭奪市場，引發(fā)并購與融資熱潮。追求能效的需求也加速了向Arm架構CPU的轉型，沖擊Intel和AMD在x86架構的傳統(tǒng)優(yōu)勢。憑借散熱方案和高功率基礎設施，加密貨幣礦場開始轉型為AI算力中心，托管高性能GPU。

  Chiplet技術與先進制程塑造生成式AI未來

  Chiplet技術在GPU、CPU和ASIC中至關重要，既能提升良率，又支持采用先進制程的大尺寸芯片。2024年，最新CPU已采用3nm工藝，而GPU和AIASIC仍以4nm為主，但AWSTrainium3預計2025年升級至3nm。為滿足AI需求，計算性能自2020年已提升8倍并持續(xù)加速——NVIDIA計劃2027年推出FP4精度下達100PetaFLOPs的RubinUltra推理芯片。隨著AI模型規(guī)模擴大，低延遲高帶寬的內存需求凸顯：HBM內存在NVIDIA、AMD、Google和AWS方案中占主導地位，但Groq、Graphcore等初創(chuàng)公司正研發(fā)基于SRAM的處理器以提升性能。