在信息化的時代，數據中心是像水廠、電廠一樣的重要基礎設施，是數字經濟的動力引擎。而數據中心的發展帶動以服務器、存儲為代表的IT算力設備的快速增長。伴隨著人工智能、自動駕駛、智能制造等行業的快速興起，數據中心這個“大蛋糕”成了香餑餑。業內普遍認為，數據中心是未來十年最值得關注的賽道之一。

　　四大因素驅動，數據中心成科技巨頭兵家必爭之地。

　　云計算、AI對算力需求的快速增長是驅動數據中心增長的第一要素。

　　云計算的快速發展將成為未來算力的主要供給。全球云數據中心資本開支目前在以年復合20%以上速度增長，全球Top5的云廠商每年資本開支的絕大部分都投入在數據中心，并期望以自研服務器、創新網絡結構、代建數據中心等降低投資和運營成本。另外，AI算法對算力需求的增長遠超摩爾定律演進速度。OpenAI的模型顯示，2010年以來業內最復雜的AI模型算力需求漲了100億倍，人工智能訓練模型算力需求水漲船高。

　　此外，大型云數據中心對提高效能提出了更高的要求。

　　業內分析指出，全球能源產量和碳中和預期將對算力消耗的增長造成制約，全球碳達峰將對算力能效比提出更高要求。提高計算效能的多種手段包括半導體制造工藝的進步;3D封裝、晶圓級封裝“化整為零”;存儲介質的革命——存內運算;算力池概念的進化需要更高的芯片級互聯帶寬。

　　另外，迅速增長的數據應用需求也是促進數據中心發展的重要因素。

　　算力網絡是新基建的下一個重心。在數據安全需要和算力打通的背景下，運營商發力具有算力感知和泛在計算能力的算力網絡。算力網絡以SDN和NFV為基礎，目標實現應用部署匹配計算、網絡轉發感知計算、芯片能力增強計算。

　　最后，流量和應用不斷向數據中心匯集。

　　近十年來移動流量的驅動因素從PC到移動互聯網到云計算再到AIoT，全球流量仍在持續增長，且連接更廣泛、數據類型更加非結構化、算力需求更多元化。

　　在以上四大因素的驅動下，數據中心市場不斷增長。在中國信通院發布的《數據中心白皮書(2022年)》顯示，全球數據中心市場保持平穩增長，2022年總收入將達到746億美元。如此巨大的市場及未來更廣闊的發展前景，誰不“眼紅”呢?

　　全球數據中心市場規模

　　國外巨頭“廣撒網”

　　英特爾、英偉達和AMD作為數據中心領域的頭部玩家，已經將他們的計劃擺在桌面上，三巨頭不再專注于某一領域，開啟“廣撒網”模式。

　　英特爾加碼數據中心GPU

　　CPU時代的英特爾獨占鰲頭，近年來，確立“以數據為中心”轉型目標的英特爾，持續通過并購等舉措豐富自身在數據中心領域的布局，包括收購優質的FPGA、ASIC公司，再加上研發獨立GPU、IPU、神經擬態芯片、量子計算芯片，以及研發統一編程軟件工具oneAPI，實現了覆蓋多重架構的產品組合。

　　英特爾GPU

　　今年2月，英特爾調整組織架構，正式成立加速計算系統與圖形事業部(AXG);同時公布獨立顯卡Arc系列出貨時間表，并宣稱今年要賣上400萬張;緊接著，5月的英特爾On產業創新峰會上，此前高調宣布回歸顯卡市場的英特爾，全新推出了一款面向數據中心的多用途獨立GPU ——Arctic Sound-M(ATS-M);11月份，英特爾預告2024年將推出專為大型數據及AI訓練而打造的全新XPU(CPU + GPU)處理器，表示在性能、計算密度、存儲容量及頻寬皆提升高達5倍，快速布局CPU+GPU領域。

　　英偉達：數據中心取代游戲業務成為新主角

　　在GPU圖像處理器方面，英偉達是獨立顯卡GPU的長期霸主。隨著近年來人工智能的發展，英偉達GPU也主導著AI芯片，在深度學習、自動駕駛等垂直領域成為無可爭議的領導者，高性能的AI服務器幾乎都采用了英偉達P100/V100/A100系列顯卡。英偉達憑借GPU積累的算力優勢，針對AI領域推出“GPU+CPU+DPU”三芯戰略，布局游戲、數據中心、汽車三大業務。針對數據中心，英偉達推出了基于Arm架構的CPU Grace，Ampere架構GPU和BlueField架構DPU，以及整合算力和互聯能力的融合加速卡進一步拉近算力和數據的距離。雖然英偉達數據中心業務2019年剛起步，但在CPU和DPU及融合方向新業務方面已不斷成長。

　　近日英偉達發布的財報顯示，Q3收入為59.3億美元，同比下降17%，其中游戲部門銷售額同比下滑了51%。但數據中心業務拯救了英偉達，該部分業務的銷售額較上年同期增長了31%，達到38.3億美元，已成新主角。

　　AMD：并購打造完整產品線

　　2022年AMD通過收購Xilinx完成了半導體行業歷史上最大的一筆收購，因而擁有了最強大的領先計算、圖形和自適應SoC產品組合，補齊FPGA短板。同年，AMD還以約19億美元收購了DPU芯片廠商Pensando。DPU是數據中心繼CPU和GPU之后第三顆重要的算力芯片，可幫助使用者獲得超高性價比的算力，有效克服通信延遲，提升數據安全水平。

　　依托于自身原有的CPU、GPU及兩起收購，AMD打造高性能CPU、GPU、FPGA及DPU芯片組合，擁有了完整產品線，為未來新型架構和應用布局。

　　對于三巨頭在數據中心方面的布局，深存科技創始人&CEO袁靜豐說：“各家芯片巨頭在傳統賽道上發展的同時也在進入新的領域。數據中心會變得越來越復雜，跨領域的異構體系會越來越多，企業不會在某一個單獨的領域發展。通過系統性革新，多樣化的架構也會越來越豐富，計算需要離數據越來越近，而不是傳統的馮氏架構下計算與數據完全分離。”

　　中國企業擇機突圍

　　國外三巨頭已然形成了鼎足而立的局面，不過近年來國內企業也在擇機而動，奮起直追，試圖突圍。

　　然而，在這過程中，中國數據中心企業也面臨著起步較晚、相對經驗不足、人力資源較匱乏等問題。那么，國內數據中心的發展狀況如何呢?袁靜豐表示，國內的數據中心芯片，發力最早的是CPU領域，如申威、龍芯等，但是基本都集中在信創領域。2017-2018年開始發力GPU，誕生了很多初創公司，有些發展快的已進入量產階段，有些還在設計和流片階段。另外近幾年國內DPU公司不斷，應用以網絡任務卸載為主, 芯片的量產部署還在比較早期，也基本追隨著國際產業的發展之路。這些年隨著數據量的增加，存儲容量和帶寬的升級，圍繞數據核心的計算存儲變得越來越重要，以解決數據引力的問題，同時達到效率的倍增。

　　據悉，國產CPU企業以華為為代表，另外還包含申威、龍芯、飛騰、海光、宏芯、兆芯等。GPU領域主要有景嘉微、航錦科技、芯瞳半導體、壁仞科技、天數智芯等企業。在DPU方面，國內新興企業以中科馭數、芯啟源、云豹智能、星云智聯、益思芯、邊緣智芯等為代表。

　　企業的起步晚及資源缺少注定了與國外巨頭的差距存在。

　　“差距還是比較大。”在被問到國產數據中心與國外巨頭的差距時，袁靜豐告訴集微網，“在互聯網應用層面，國內外的差距相對少一些，比如電商、社交媒體、短視頻、媒體播放應用等等，國內已經很成熟。但在PaaS和IaaS層面，還又是不少差距，目前在數據中心核心產業鏈上真正能夠完成國產替代的還鳳毛麟角。由于技術上缺乏數據中心底層核心器件開發的歷史和經驗，計算和加速領域基本被英偉達、英特爾及AMD、博通等國際巨頭壟斷。數據中心存儲也是基本被三星、美光、西部數據、海力士、鎧俠這樣的企業壟斷。”

　　但國內企業若一直追隨國外巨頭，技術上很難真正突破，隨著新的趨勢和迭代，我們去參與和部署一些新的賽道，才會有突破機會。國內企業應該向哪個方向發展以實現突圍呢?

　　袁靜豐表示，國產數據中心芯片除了解決傳統賽道上的短板之外，需要切入新型賽道。比如國際上熱門的計算存儲，近數據計算和加速芯片，再比如新型封裝Chiplet，新型材料的應用等等，都是重要的賽道。未來隨著數據在數量、通量、響應時間要求上快速增長，綜合在一起就是數據引力在指數級增加，計算資源需要離數據越來越近，以數據為核心的計算存儲是關鍵，國外的大廠也在部署，但是我們的起點并不太晚。

　　對于未來國產數據中心的發展預期，袁靜豐表示：“發展潛力巨大，中國會是全球最大的數據市場。從視頻、智能化城市、數字產線、電商、自動駕駛等領域來看，市場機會巨大。此前十年中國打造了電商時代的商業模式，未來十年豐富的應用場景是國內核心基礎產業發展的機會。在數據繁重場景下，需要重新思考架構、硬件、核心芯片等布局。”

　　不過袁靜豐也表示，挑戰是存在的，特別是底層芯片技術和人才的短缺。但他也相信在業內的共同努力和大力投入下，“中國芯”會迎來行業蓬勃發展的一天。