2018中国GPU服务器市场格局与厂商分析

还记得2018年那个AI技术开始爆发的年份吗？当时各行各业都在讨论人工智能，而支撑AI计算的GPU服务器成为了热门话题。今天我们就来回顾一下2018年中国GPU服务器市场的情况，看看当时哪些厂商在领跑，市场又是怎样一番景象。

GPU服务器到底是什么？

简单来说，GPU服务器就是配备了图形处理器（GPU）的高性能计算服务器。与传统的CPU服务器不同，GPU服务器特别擅长处理并行计算任务，这就好比一个工厂里有很多工人同时工作，效率自然比一个人单干要高得多。

在2018年，GPU服务器主要应用于以下几个领域：

• 人工智能训练：特别是深度学习模型的训练
• 科学计算：气象预报、基因测序等需要大量计算的科研项目
• 视频处理：4K视频渲染、实时视频分析等
• 虚拟化应用：为多个用户提供GPU计算资源

2018年中国GPU服务器市场规模

2018年可以说是中国GPU服务器市场的爆发年。根据当时的市场数据，中国GPU服务器市场规模达到了约15亿美元，年增长率超过60%。这个增长速度在当时的基础设施市场中是相当惊人的。

为什么会有这么快的增长呢？主要原因有几个：首先是AI投资的增加，各大互联网公司都在布局人工智能；其次是云计算厂商开始提供GPU云服务，带动了硬件需求；还有就是传统行业开始尝试AI应用，比如金融风控、智能客服等。

主要厂商竞争格局

2018年的中国GPU服务器市场，可以说是国内外厂商同台竞技的热闹场面。从市场份额来看，基本上形成了三个梯队：

当时华为在GPU服务器领域表现特别亮眼，他们的FusionServer G系列在市场上很受欢迎。我记得有个做AI创业的朋友就说，他们公司当时买的都是华为的GPU服务器，主要看中了本地化的技术服务支持。

技术发展趋势

2018年的GPU服务器在技术上也有不少进步。最明显的就是从传统的PCIe扩展卡形态，逐渐发展到整机柜GPU服务器。这种整机柜的方案能够提供更高的计算密度，特别适合大型AI训练任务。

在芯片选择上，当时主要还是以英伟达的GPU为主，特别是V100和P100这些型号。不过当时国内也开始有一些自主GPU的尝试，虽然性能上还有差距，但至少迈出了第一步。

当时有个业内专家说过：“2018年是国产GPU服务器真正起步的一年，虽然技术上还有差距，但至少我们开始有了自己的产品。

应用场景分析

2018年GPU服务器的应用已经相当广泛了。除了大家熟知的AI训练，在其他领域也有不少应用：

• 互联网行业：推荐算法、图像识别、自然语言处理
• 安防监控：人脸识别、车辆识别
• 医疗影像：CT影像分析、病理切片识别
• 金融科技：风险控制、智能投顾

我认识的一家电商公司，在2018年就采购了十几台GPU服务器，专门用来做商品推荐和用户行为分析。他们的技术负责人告诉我，用了GPU服务器后，模型训练时间从原来的几天缩短到了几个小时。

采购决策要点

如果你在2018年要采购GPU服务器，需要考虑的因素还真不少。首先是GPU型号的选择，当时主流的V100虽然性能强，但价格也很贵；P100性价比更高，但性能稍差。这就需要在预算和性能之间做个权衡。

其次是售后服务，GPU服务器不像普通服务器，出问题了普通IT人员可能搞不定，需要厂商提供及时的技术支持。还有就是功耗问题，一台满配的GPU服务器功耗可能达到几千瓦，对机房供电和散热都是个考验。

对现在的影响与启示

回顾2018年的GPU服务器市场，其实能给我们现在很多启示。当时的市场爆发，很大程度上是因为AI技术的成熟和应用的普及。这说明新技术要真正落地，既要有好的算法，也要有强大的硬件支撑。

2018年国产GPU服务器的崛起，也为后来的自主可控奠定了基础。虽然当时国产GPU在性能上还不如国外产品，但至少开始了技术积累和产品迭代。

从投资角度看，2018年布局GPU服务器的厂商，在后来的AI浪潮中都获得了不错的回报。这也告诉我们，在技术变革的早期，适时地投入关键基础设施是很有价值的。

2018年的中国GPU服务器市场是一个充满机遇和挑战的市场。既有技术快速迭代带来的机会，也有供应链、人才等方面的挑战。但正是这个阶段的发展，为后来中国AI产业的腾飞打下了坚实的基础。