回顧2019年服務器市場，最重要的特點AI的興起、邊緣計算到來以及AI芯植入了邊緣，給整個服務器行業帶來了生命力，AI服務器和邊緣服務器也將成為多家服務器廠商的競爭前線。

GPU加速卡十AI服務器成主流

用戶需求和需要源源不斷的算力完成AI模型的訓練、推理，在這樣的需求下，作為算力提供者的服務器繼而受益，IDC的這組數據最能證實這一說法：IDC全球半年度人工智能系統支出指南預測顯示，2019年全球人工智能系統支出將達到358億美元，相比2018年增加44.0%。同時，人工智能系統支出到2022年將翻一番達到792億美元，2018年到2020年預測期內復合年增長率（CAGR）為38.0%。這也意味著，全球范圍內，僅僅AI一項用途，服務器的市場有多廣。

六家齊吼AⅠ服務器

AI對算力的渴求是必須的，遠不是普通CPU服務器所能滿足的，擅長多線程并行的GPU在處理海量數據上有著先天優勢。也因此，通過CPU+GPU這樣異構組成的AI服務器成為當下AI需求的主流服務器，也是服務器廠商紛紛發力的產品。

從中國市場來看，包括戴爾、聯想、浪潮、華為、曙光、新華三在內的主流OEM商以及ODM廠商們均有不止一款的AI服務器。

其中，浪潮無疑是對AI服務器宣傳最廣的，浪潮也的確有這樣的底氣，截止目前，其推出的AI服務器包括AGX-5、AGX-2、NF5488M5、NF5468M5、NF5280M5以及NF5280M5-V。其中，AGX-5單機可以配置16顆NVIDIATesla V100 Tensor Core 32GB GPUs，擁有10240個張量計算核心，計算性能達每秒2千萬億次。

中國AⅠ服務器現三強

這也使得浪潮在中國AI服務器市場份額達到50.2%。有調查數據顯示：浪潮位居中國AI服務器榜首，曙光和新華三緊隨其后；從行業分布來看，互聯網當是AI服務器主要用戶；在GPU上，NVIDIA具有明顯優勢，其Tesla系列占據主導地位，在線下訓練場景中處于壟斷地位。

邊緣服務器出增量

2019年，除AI服務器外，服務器市場的另一增量便是邊緣服務器，這些邊緣服務器也主要具備以下幾個特點：一是體積走向小型化，二耐溫、耐濕、防塵性能提升，適應邊緣的苛刻環境；三是提升計算性能降低存儲能力，方便數據的就近處理其推動力便是邊緣計算。有數據表明，未來幾年，將有超過50%的數據邊緣側就近存儲、分析、處理，這也意味著服務器市場的爭奪將由核心數據中心移向邊緣。

邊緣服務器出四小龍

目前，各大服務器廠商發布的邊緣服務器產品并不多，尚處于起步階段，預計未來1-2年將迎來爆發。目前市面上推出邊緣服務器的廠商包括聯想、戴爾、華為、浪潮四條龍，如戴爾PowerEdge R6415，聯想ThinkSystem SE350、華為TaiShan 200以及浪潮NE5260M5邊緣服務器。

二代霄龍/ARM真成了

同時，2019年服務器市場上，必須談及處理器市場的變化。一直以來，盡管AMD以及基于ARM架構的處理器躍躍欲試，但始終沒動搖英特爾至強在服務器處理器市場的地位，但今年這樣的局面真被打破了。

首先是AMD二代霄龍EPYC服務器處理器的成功。在AMD宣布發布EPYC后，包括聯想、戴爾在內的知名OEM紛紛選用，并推出不止一款基于該平臺的服務器，如戴爾，一口氣發布5款基于AMD二代霄龍的產品，從1U單路到2U雙路全面覆蓋。

其次，華為、AWS紛紛推出基于ARM架構的服務器處理器。如華為，基于ARM架構的鯤鵬920處理器不僅自用，還聯合其他合作伙伴同創基于ARM架構的鯤鵬生態。AWS則將自研的ARM服務器處理器用于自家云服務替代英特爾，但尚未成主流。

結語

可以看到的是，未來AI服務器和邊緣服務器的市場繼續增加，服務器處理器市場也將告別一家獨大。