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01 AI服务器加速渗透，驱动硬件全面升级
CPU的性能提升已遭遇瓶颈。过去40年间，在指令集简化、核心数增加、制程微缩、架构改进等技术变革的推动下，CPU的性能已经提升接近5万倍，但不可避免的边际效应递减。在上世纪90年代，CPU性能每年提升52%，性能翻倍只需要1.5年。而从2015年之后，CPU性能每年提升只有3%，需要20年才能性能翻倍。
CPU在现代计算系统中仍不可或缺，CPU+xPU的异构方案成为大算力场景标配。
AI 服务器是采用异构形式的服务器，如 CPU+GPU、CPU+TPU、CPU+其他的加速卡等。而普通的服务器是以 CPU 为算力的提供者，采用的是串行架构。在大数据、云计算、人工智能及物联网等网络技术的应用，数据呈现几何倍数的增长，CPU 的核心数已经接近极限，但数据还在持续增加，因此必须提升服务器的数据处理能力，AI 服务器应运而生。通常 AI 服务器需要承担大量的计算，一般配置四块以上的 GPU 卡。
随着数据及运算量提升，接口传输速度要求提升，对应 PCB 层数将增加、介电损耗降低且单价提升，端口数量增加亦将拉动以太网物理层芯片（PHY）的用量提升，CPU,GPU 供电使用的多相电源需求量大幅增加。在此基础上，由于有多个 GPU 卡，需对系统结构、散热、拓扑等进行设计，才能满足 AI 服务器长期稳定运行的要求。
根据英飞凌数据，AI 服务器系统功率将提升至原来的 3 倍，散热及能量转换效率成为系统升级的重要部分。整机封装需进行升级，电能转换的核心器件功率半导体用量大幅增加且器件品类向超结 MOS、GaN 器件过渡。
22-27 年全球服务器市场复合增速近 8%。根据 IDC 数据，2022 年全球服务器出货量 1495 万台，同比增长 10.4%。2022 年全球服务器市场规模 1230 亿美元，同比增长 20.0%，其中戴尔、惠普、浪潮、联想、超微分别以 16.3%、10.6%、7.7%、6.5%、5.1%的市场份额位居全球服务器供应商前五位，同时 27.9%的份额来自于ODM 厂商直接供应。IDC 预计 2027 年全球服务器出货量将达到 1971 万台，对应22-27 年 CAGR 为 5.7%；预计 2027 年全球服务器市场规模将达到 1780 亿美元，对应 22-27 年 CAGR 为 7.7%。
随数据量提升，AI 服务器加速渗透，22-26 年全球服务器市场复合增速近 15%。根据 IDC 数据，2022 年全球 AI 相关支出 1193 亿美元，同比增长 28.0%，其中 AI硬件、AI 服务、AI 软件支出占比分别为 20.4%、24.5%、55.1%；AI 硬件支出中，服务器、存储器占比 83.2%、16.8%。根据 IDC 数据，2022 年全球 AI 服务器市场规模 202 亿美元，同比增长 29.8%，占服务器市场规模的比例为 16.4%，同比提升1.2pct。2022 年上半年全球 AI 服务器市场中，浪潮、戴尔、惠普、联想、新华三分别以 15.1%、14.1%、7.7%、5.6%、4.7%的市场份额位居前五位。IDC 预计预计2026年全球AI服务器市场规模将达到355亿美元，对应22-26年CAGR为15.1%。
AI 服务器加速渗透，整机结构方案全面升级
1)更高效的散热系统：AI 服务器通常需要处理大量的数据和运算，同时产生大量的热量，因此 AI 服务器通常采用更高效的散热系统，例如液冷散热系统等。
2)更大的尺寸：AI 服务器通常需要安装更多的 GPU、内存和存储设备等组件，因此需要更大的封装空间，更适合在在数据中心等空间宽敞的环境中使用。
3)更高的扩展性：AI 服务器需要处理大规模的数据和模型，通常配备更多的 PCIe 插槽和其他扩展插槽，以便用户根据自身需要扩展系统。
4)更高的可靠性：AI 服务器通常用于处理关键业务数据和任务，需要更高的可靠性和稳定性，因此 AI 服务器通常具有更为严格的硬件质量控制和测试流程。
从功耗与散热来看，AI服务器需要高性能散热系统。AI服务器功耗相对更高，根据《冷板式液冷服务器可靠性白皮书》，2022年英伟达单GPU芯片功耗突破700瓦， 8颗A100 服务器可达6000瓦左右，AI集群算力密度普遍达到50kW/柜。而采用风冷的数据中心通常仅可以解决12kW以内的机柜制冷，因此AI服务器的高能耗对数据中心的散热系统提出了更高的要求。当前主流散热方案正朝芯片级不断演进，芯片级散热方案主要有芯片级液冷技术、相变储热散热技术、蒸发冷却技术等。未来在国内AIGC产业快速发展带动下，AI服务器市场规模有望持续扩大，而芯片级液冷作为极具发展潜力的散热方案之一，其需求有望随之持续增加、规模不断扩大。预计到2025年，国内AI服务器芯片级液冷市场规模有望达到百亿元，行业发展潜力巨大。
作为数据中心的基础，RAID 控制器集成的服务器和存储设备同步渗透。RAID（独立磁盘冗余集合）是一种数据存储虚拟化技术，它将多个物理磁盘驱动器组件合并为一个，主要实现逻辑数据冗余、性能增强两个功能。RAID 提供了一种网关，可以将相同的数据存储在几块硬盘的不同位置，从而在同一系列的一张或多张磁盘上形成数据镜像，这样，如果其中一张磁盘发生故障，则数据可以从其他镜像中恢复。同时，通过将数据放在多张光盘上，输入/输出 (I/O) 操作提供了同时读取或写入多张光盘的能力。目前，北美是 RAID 的领先地区，预计未来亚太地区是全球增速最快的市场。
人工智能的快速发展将带动以太网交换机需求增长。人工智能应用通常需要处理大量数据，这些数据需要通过网络传输到处理节点，需要高速、低延迟的网络传输，交换机可以提供高速、低延迟的数据传输，保证数据的快速传输和处理。此外，人工智能应用通常采用分布式架构，将任务分配到多个处理节点进行处理，而交换机能够提供高效的通信和同步服务，保证分布式架构的正常运行。因此，以太网交换机扮演着连接和转发网络流量的重要角色，对于人工智能应用中大规模数据处理、高速传输、低延迟通信和分布式架构等方面都具有重要的作用，人工智能的快速发展将会推动以太网交换机的需求增长。
22-27 年以太网交换机（端口）市场规模复合增速为 4%。根据 IDC 数据，2022 年全球以太网交换机（端口）出货量 8.54 亿个，同比增长 12.2%。2022 年全球以太网交换机市场规模 440 亿美元，同比增长 17.0%，其中思科、华为、Arista、新华三、惠普分别以 41.1%、10.0%、9.6%、5.4%、5.1%的市场份额位居以太网交换机（端口）供应商前五位，同时 5.1%的份额来自于 ODM 厂商直接供应。IDC 预计2027 年全球以太网交换机（端口）出货量将达到 8.84 亿个，对应 22-27 年 CAGR为 0.7%；预计 2027 年全球以太网交换机市场规模将达到 538 亿美元，对应 22-27年 CAGR 为 4.1%。
服务器性能与 PCB 技术联系紧密，因此服务器平台的升级会要求 PCB 板层数增加以及 CCL 介电损耗降低。PCB 在服务器中的应用主要包括主板、电源背板、硬盘背板、网卡、Riser 卡等，特点主要体现在高层数、高纵横比、高密度及高传输速率。随着服务器升级，高等级的总线标准对 PCB 的性能要求也不断提升：
1)PCB 板层数增加：随着服务器平台的演进，服务器 PCB 持续向更高层板发展，对应于 PCIe 3.0 的 Purely 服务器平台一般使用 8-12 层的 PCB 主板；但 Whitley搭载的 PCIe 4.0 总线则要求 12-16 层的 PCB 层数；而对于未来将要使用 PCIe 5.0的 Eagle Stream 平台而言，PCB 层数需要达到 16-18 层以上。根据 Prismark 数据，18 层以上 PCB 单价越是 12-16 层价格的 3 倍。
2)高速覆铜板（CCL）介电损耗降低：服务器主板 PCB 是由多层导电图形和低介电损耗（Df）的 CCL 材料压制而成，传输速率要求提高打开 Low Loss 及以上等级的CCL 应用空间。行业内根据 CCL 的介电损耗 Df 将 CCL 划分为 STD Loss 到 Ultra Low Loss 六个等级，越高等级损耗越小。PCIe3.0 的服务器主板材料以 FR4 为主，为Mid Loss 等级；PCIe4.0 主板 PCB 需升级至 Low Loss 等级，对应松下 M4、生益S7439、联茂 IT-958G 等材料。
新一代英特尔和 AMD 支持 PCIe5.0 的服务器平台，主板 PCB 将继续升级至 UltraLow Loss 等级，PCB价格提升显著，其层数从4.0 的12-16层升级至16-20层，根据 Prismark 的数据，2021 年 8-16 层板的价格为 456 美元/平米，而18 层以上板的价格为 1538美元/平米，PCB 价值量增幅明显。随着ChatGPT对服务器用量增长及平台升级，对应PCB的板材、层数、工艺复杂的均显著提升，预计2025年全球服务器PCB 市场规模超160亿美元，2021-2025年CAGR达21%，成为PCB增长最快的下游之一。
由于 AI 服务器采用异构架构，CPU、GPU 使用量大幅增加，电源功率倍增。随着处理器的性能不断提升，功耗和电流不断增加，与此同时，CPU 更多 IO、更多内存插槽在不断压缩主板上的电源空间，同时为了降低 PCB 损耗以及提高电源管理响应时间，电压轨要更靠近处理器。相应地，用于 CPU、GPU 供电的智能功率级模块(Smart Power Stage，有名 DrMOS)用量增加，据 MPS 的测算，CPU 和 GPU 服务器板级电源方案的可服务市场规模各约 10 亿美元。以 MPS 的 Intelli-Phase 为例，相比传统 MOS 驱动，通过单芯片集成方式使得转换更快，而 QSMOD 则是通过数字电源控制原理，使得转换更精准，从而达到整体性能更，拥有更小的尺寸和更高的工作频率。
随着数据中心及通信电源增加，电能转换的核心器件功率半导体单机用量及需求大幅提升。根据英飞凌数据，预计 25 年 AI-hyperscalers 服务器单机功率 x3 倍， hyperscalers 服务器功率 x1.5 倍；基站 MIMO 天线向阵列升级，功率器件用量 x4 倍；叠加服务器、通信电源本身用量增加，功率器件需求增速将高于行业增速。其中，主要功率器件为 GaN 器件、高压超结 MOS、中低压屏蔽栅 MOS。
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