繼ChatGPT后，又一生成式AI橫空出世，人工智能一年一階段的發展，給相關元器件帶來了哪些影響?

與2023年相似，就在今年的同一時間，生成式AI再次橫空出世。

2月16日，OpenAI發布首個文生視頻模型“Sora”。根據OpenAI官網介紹，使用Sora可以用文字指令生成長達1分鐘的高清視頻。

人工智能一年一階段的迭代，也讓大家看到了正在飛速發展的算力及對其需求的攀升。根據中國信息通信研究院發布的《中國算力發展指數白皮書》顯示，近年來全球算力規模保持高速穩定增長態勢，全球計算設備算力總規模達到906EFlops，增速達到47%。

AI模型對算力需求更甚。根據OpenAI測算數據，2012年以來的全球頭部AI模型訓練算力需求每3-4個月就翻一番，每年算力增長幅度高達10倍。

而服務器作為算力的支柱，算力需求的增長無疑是服務器的第一受益領域。

縱觀我國服務器發展歷史，目前服務器已經升級至AI服務器，AI服務器為專門用于AI計算的高性能服務器，該類服務器配備了強大的計算、存儲和網路資源，適用于大規模數據處理和復雜模型訓練。

由于需要足夠的計算資源，服務器的處理器也隨之從CPU逐漸演變至CPU+架構，即CPU 仍作 為 CPU的數據處理主要模塊，同時植入并行式計算加速部件，如 ASIC、FPGA、GPU 等， 負責人工智能計算負載加速。其中，以GPU為代表的AI算力芯片大幅度提升了服務器算力，進而滿足了人工智能的發展需求，驅動ChatGPT、Sora等大模型的發展。此前根據記者采訪了解，相對CPU，GPU所需電源的數量和功率均是CPU的兩倍以上。

同時，芯片、電感變壓器等配套元器件也是AI服務器的技術創新和性能優化的重要方面。因此，元器件如何面對服務器大功率的發展、更好解決服務器散熱和損耗的難題是工程師們和整機企業未來的關鍵挑戰。

在此趨勢下，新技術、新產品也應運而生。例如芯片電感。麥捷科技此前在投資者互動平臺表示，由于芯片電感的性能更加符合算力領域的應用需求，現已被越來越多地運用于AI服務器等場景。

據了解，鉑科新材生產的金屬芯片電感屬于全球首創，并于2021年開始小批量量產。芯片電感的損耗接近于鐵氧體，且體積最大可減少70%，能大幅節約空間。

總而言之，AI的發展，帶動了基礎設施擴容，使得相關產業鏈如服務器等迎來新的市場空間。近期，TrendForce集邦咨詢預期，2024年全球AI服務器(包含AI Training及AI Inference)將超過160萬臺，年成長率達40%。

因此，服務器還有哪些市場發展空間?服務器相關產業鏈如何完善和升級也成為元器件企業需要關注的議題。

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審核編輯 黃宇