流量爆發的時代，服務器需求再次釋放。由於服務器具備高存儲能力以及算力，在逐步踏入5G時代後，隨著數據的爆發式增長帶來的存儲需求，以及各種服務器具備的高算力能力，服務器行業將迎來穩定且持久的長期增長。總體來說，服務器是計算機的一種，是網絡中為客戶端計算機提供各種服務的高性能的計算機，其中簡單來看就可以分為運算以及存儲用。
服務器按功能分類及不同功能可於一臺服務器上同時實現
追溯服務器在過往的銷量，根據GPU以及服務器的出貨量來看，我們可以看到在19Q2以及Q3的單季出貨量呈現一個迅速上揚的趨勢，我們認為此間原因是5G帶動了新一輪更新換代的需求。另外看到全球服務器出貨量的數據上，從17Q1開始我們可以觀察到服務器收入不再如過去一樣隨著出貨量同升同降，而是實現了更高的增速，這也就意味著單臺服務器的價值量在不斷的提高，至18Q2之時服務器的均價已經趨於穩定。
雖然2017年開始的服務器漲價部分原因來自於內部芯片及存儲的漲價，但是不可否認的是服務器這一產品也在經歷著不斷的升級，對於其內部的無論是CPU/GPU芯片、Dram又或者最基礎的PCB以及其原材料CCL均提出了更高的技術要求或更多的數量要求。
全球服務器單季出貨量及收入情況
在目前服務器均價已經企穩的同時，在未來隨著5G對其的拉動，內部升級將不間斷，5G網絡帶來的傳輸速度將會較4G有質的提升，同時服務器將會應對這存儲方面呈幾何倍數增長的需求的同時，還需要保持高帶寬、低時延、高穩定性的要求，對於服務器而言無疑是在性能方面提出了更高的要求。服務器或有望在未來實現更進一步的價值量的提高，達到價量齊升的平臺。
雲計算需要什麼樣的服務器
5G為很多產業發展帶來契機，其中雲計算是其中最重要的應用之一。鑑於未來應用場景的諸多需求，邊緣計算又會承載更多的處理需求，所以我們看一下邊緣計算需要什麼樣的服務器。邊緣計算包括邊緣服務器、邊緣一體機、邊緣網關三種主要形態。邊緣服務器作為邊緣計算和邊緣數據中心的主要計算載體，承擔了70%以上的計算任務，需支持ARM/GPU/NPU等異構計算，滿足新型業務模式數據多樣性和高併發的需求。
也因此對邊緣服務器提出了更大的挑戰，其中主要包含三點：
1）業務場景差異大。邊緣服務器研發的最大問題是業務場景差異較大，不同場景需要不同形態的服務器。這與雲計算場景下的高度標準化服務器有較大差異。這就需要針對不同的業務和應用場景來開發。目前來看，對邊緣服務器下游需求
2）產品形態。一般通用服務器的深度在700mm以上，而且是集中式、專業化運維管理。根據目前邊緣側數據機房來看，邊緣服務器的深度一般在450mm左右，而且運維環境較差，沒有專業的散熱設備（空調）等。
3）遠程控制。由於邊緣服務器處於網絡的邊緣側，難以集中化部署，而且邊緣服務器的機房數量更多。考慮到運維成本問題，對邊緣服務器數據中心的運維一般採用遠程控制。
邊緣計算機對服務器的挑戰
5G時期對服務器的需求產生了變化。計算的密集型應用需要計算平臺執行邏輯複雜的調度任務，而數據密集型應用則需要高效率地完成海量數據的併發處理。這樣就使得原來單一計算平臺難以適應業務場景化與多樣化的要求。從而產生對多樣性計算的需求。
異構計算能夠滿足邊緣計算對多樣性計算的需求。通過異構計算可以滿足“連接+計算”的基礎設施的構件，可以滿足碎片化產業和差異化應用的需求，提升計算資源的利用率，支持算力的靈活部署和調度。在不同的邊緣計算場景中，不用的計算任務對硬件資源的需求不同，從計算模式、併發數、迭代深度等方面，可能需要x86、ARM、GPU、NPU等多種類型的芯片支持。
ARM架構優勢
在邊緣計算場景下，服務器的部署從原來的集中化管理到散落化部署。服務器運維的整體難度增加。同時，服務器之間的差異化，也為管理異構服務器增加了難度。對邊緣服務器運維管理的要求包括：
1）對異構服務器進行統一的運維管理接口。在雲數據中心中，服務器的類型或者架構大體相同或類似。而在邊緣計算中，為了應對異構計算的需求，同一機房可能放置不同架構的服務器（X86/ARM），這就需要統一的運維管理接口，來實現對不同架構服務器實時運行狀態的獲取。
邊緣服務器運維平臺
1）業務自動化部署。邊緣計算的服務器部署在區縣級機房，數量眾多，勢必要採取高效運維方式，實現自動安裝業務/ 統一分發業務，自安裝，自升級，自補丁升級，降低對運維人員水平的要求，同時減少現場操作，達到高效運維。可以看出，邊緣服務器的運維管理方式與雲服務器存在較大的不同。雲計算場景下的服務器一般都是集中化管理運維。
邊緣服務器部署的環境相對比較複雜，通常在網絡邊緣的園區。同時，為了獲得更小的延時，邊緣服務器部署位置下沉到市縣一級的機房，這樣會節省傳輸帶寬，也獲得了更好的用戶體驗。與傳統數據中心所處的標準化機房相比，邊緣服務器所處的環境條件比較複雜，空間、溫度、承載、電源系統等方面都存在較大的差異。
邊緣服務器與一般服務器的對比
邊緣計算對服務器的需求
關於服務器需求量的預測，也只能是從定性分析的角度來給出大概量級。回到服務器本身解決的核心問題：網絡數據的計算、處理和存儲。可以認為，服務器的需求量是與互聯網（雲端）數據的量級成正比的，雖然我們還不知道這種正比例關係的斜率是多少（線性增長還是非線性增長），但從變化的方向來看，是同步向上的。也就是我們經常說的，服務器需求是以流量為自變量。
從5G新應用產生的數據量來看，在5G應用場景下，視頻或將成為交互的主要工具和載體。視頻交互產生的數據量級有望大幅提升。根據iHS數據，2020年，超高清用戶有望達到1億，4K電視佔電視總銷量比例超過40%。2023年超高清用戶規模有望達到2億，4K電視或將全面普及。4K超高清視頻的發展有望進一步提升互聯網流量。從iHS具體預測數據來看，相比於2019年，2023年高清視頻和VR帶動的邊緣流量增長幅度有望達到12倍。由此，在網絡數據增長一個數量級的前提下，與之對應的對數據的計算和存儲的需求有望大幅提升，從而對底層的計算基礎設施（服務器）的需求有望大幅增加。
未來五年網絡流量預測（單位：Gbps）
根據思科“視覺網絡指數”（VNI），相比2017年，2022年全球互聯網流量將增長153%，到每月356兆億字節，其中視頻佔流量的82%。到2022年，思科預測約三分之二（62%）的連接平板電視機將支持 4K。到那時，4K UHD分辨率更密集的數據要求將佔全球互聯
網流量的2%。自從Cisco 2005年首次開始VNI預測以來，2005-2018年，流量增長了56倍，累計有36%的CAGR。
Cisco對全球流量的預測數據包括：
1）全球IP流量將增加2-3倍（相比2017年）。到2022年，全球IP流量預計將達到每月396EB，高於2017年每月122EB。到2022年，每年流量為4.8ZB。
2）全球互聯網用戶將佔全球人口的60%。到2022年將有48億互聯網用戶。這比2017年的34億或世界人口的 45%有所增加。
3）全球網絡設備和連接將達到285億。到2022年，將有285億固定和移動個人設備和連接。到2022年，超過一半的設備和連接將是機器對機器，高於2017年的34%。
4）全球寬帶，Wi-Fi和移動速度或將接近翻倍。全球平均固定寬帶速度將從39.0Mbps增加到75.4Mbps。全球平均Wi-Fi連接速度將從24.4Mbps 增加到54.0Mbps。平均全球移動連接速度將從8.7Mbps增加到28.5Mbps 三倍以上。
5）視頻，遊戲和多媒體將佔所有流量的85%以上。
Cisco 對全球網絡流量的預測
另外，我們可以從工信部統計的中國移動互聯網用戶的流量使用情況可以看出，2018年中國移動互聯網接入流量達到711億GB，相比與移動互聯網大規模應用前的2013年，增長了60倍左右。同樣，中國月戶均移動網接入流量，2018年相比與2013年也增長了大概40倍左右。預計在5G帶動的新的應用下，網絡流量的增長的幅度或將至少在一個數量級（10倍）以上。
中國月戶均移動互聯網接入流量
從服務器市場變化來看，2012年以來移動互聯網和雲計算帶動了服務器出貨量持續增長。特別是2017年雲計算推動的對服務器基礎設施的需求更加具有代表性。全球服務器出貨量不僅出現了走出來長達4個季度的負增長；而且，全球服務器市場的競爭格局也發生了比較明顯的變化。滿足雲計算場景下的服務器廠商的市場份額逐步提升。
中國市場服務器出貨量
服務器對產業鏈的影響
根據Gartner以及IDC的數據對服務器進行了簡單的分類：高性能運算服務器以及傳統服務器。根據預測，在接下來數年內服務器市場的增長將主要以可支撐AI計算方面的高性能服務器為主，也將帶動CPU/GPU、以及Dram的高增長。
不同類型服務器出貨量預測（萬臺）
服務器升級，CPU/GPU、Dram成本扶搖而上。以業界龍頭英偉達推出的DGX-1服務器為例，其使用了8顆Tesla P100加速芯片，京東單價為44999元，合計成本近36萬元，成本佔比約為70%。18年3月，英偉達發佈了其最新一代服務器DGX-2，官方售價250萬元，其中16路Tesla V100加速卡成本超百萬元，帶有16x32GBHBM顯存，1.5TB高性能服務器 DRAM+30TB NVMe NAND Flash存儲合計成本約為32萬元。可以看到，GPU仍舊佔成本比重70%左右，但存儲佔成本比重由上一代的14%提升至目前的20%，由此可以看出在高階服務器中，核心元器件的成本佔比進一步提高。
DGX-2成本拆分
具體來看服務器DRAM市場空間展望達300億美元，位元單價下滑助力滲透率提升。傳統服務器方面，單機DRAM用量預計將平穩增長，2025年或將接近0.5TB水平。考慮到目前市場上高性能服務器DRAM配臵已達單機4TB，保守估計 2025年高性能服務器平均單機DRAM用量達到2018年初發布的DGX-2水平，約為1.5TB，結合前文出貨量測算以及DRAM位元價格逐步下滑的假設，預計2025年服務器DRAM市場空間將達到約300億美元。
服務器內Dram市場規模測算
而CPU/GPU：受益多路多核+AI算法隨著摩爾定律演進放緩，單顆CPU核心數增加週期拉長，單顆CPU性能提升逐漸逼近瓶頸。我們認為多路多核CPU將複製單路多核CPU的成長路徑，考慮到目前HPC雙路CPU已成標配，16路CPU也已推出，保守估計2025年平均每臺HPC服務器將使用3.5顆CPU。市場規模方面，結合HPC需求的增長，2021年服務器CPU市場規模或將突破1000億美元的門檻。
服務器內CPU市場規模測算
而對於部分側重於AI訓練的服務器，相較於CPU，對於GPU的依賴度更高，統計了各大AI龍頭服務器配置，包括英偉達DGX、Facebook Big Sur、國產浪潮部分型號，均普遍使用了8路至16路GPU。保守估計HPC單機GPU用量將逐步接近2顆，結合目前專用計算卡價格，預計高性能運算服務器GPU市場空間有望在5-7年達到1000億美元。
服務器內GPU市場規模測算
綜上，我們認為從中長期維度來看服務器市場受益於5G推動所帶來的數據的爆發式增長，以及對於算力的更大需求後，服務器市場所推動的芯片、電子元器件均將迎來在未來穩定而具備可持續的增長；同時服務器也因下游需求推動以及5G影響，將迎來逐步從芯片端到PCB板材端的全面升級，有望實現量價齊升，給予電子廠商更大的發展潛力；短期內本輪春節疫情的影響下，遠程辦公的新興模式應景而生，有望打開中國在線辦公模式，從而進一步帶動中長期服務器市場的增長；隨著短期內遠程辦公的需求急劇爆發，各大平臺廠商均對其服務器進行數倍的擴容，這也將助力上游配套電子廠商在短期內的訂單情況，以及其業績發展。
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