AI电源行业研究报告：AI服务器电源需求增长迅速，市场前景广阔

证券研究报告2024年10月08日 AI服务器电源需求增长迅速，市场前景广阔 AI电源行业研究报告 核心结论 AI行业高速发展，电力需求大幅提升。算力核心设备逐渐由传统的CPU向GPU转移，在提升计算效率、实现复杂的数据处理和深度学习模型的同时也带来了高能耗。根据国际能源署（IEA）的数据，2023年英伟达芯片的电力消耗已达7.3TWh，预估至2026年，这一数字将升至2023年的十倍。与此同时AI服务器电源需求大幅提升。 AI服务器电源需求同步快速增长。受益于AI大模型快速发展，算力需求快速提升，而AI服务器作为算力承载的核心基础设施，其出货量有望快速增长，根据TrendForce，2022-2026年AI服务器出货量CAGR将达29%。大模型AI训练服务器对算力需求更高，其服务器电源功率和配置数量明显提升。 AI服务器电源在其功率密度和效率方面提出了较高要求。功率方面，AI系统在训练过程中需要用到GPU和TPU等加速器，它们可以处理重复性和密集型计算，但却异常耗电，随着计算机性能的升级，功率需求也随之提升。功率密度方面，AI服务器电源在使用时需要插入标准机架中，电源功率随着算力需求的增加而提升，功率密度的提升是最大的难点。AI服务器电源的功率密度可达100W/立方英寸，远超普通服务器电源的50W/立方英寸。转换效率方面，传统服务器电源的转换效率一般在96%，而AI服务器电源则需达到97.5%-98%的高标准，以降低能量损耗并支撑更高功率密度的GPU。 分析师 杨敬梅S0800518020002021-38584220yangjingmei@research.xbmail.com.cn 英伟达芯片放量，AI服务器电源产品不断迭代更新。据TechInsights统计，英伟达2023年数据中心GPU出货量约为376万块，同比增长42%，市场份额高达98%，英伟达GPU几乎成为数据中心标配。英伟达于24年3月18日在GTC大会上发布新一代AI芯片Blackwell GPU，基于该GPU组成的GB200性能达到了H100的7倍，同时显著降低成本和功耗。据TrendForce预测，GB200将于2024年底以结构相对简单的NVL 36率先导入，而NVL72将以主推形式于2025年放量，届时AI服务器电源将成为服务器电源市场新增量，预计2026年AC-DC市场规模有望达53亿美元。 胡琎心S080052110000118311033802hujinxin@research.xbmail.com.cn 相关研究 电力设备：电新板块买什么？关注六大主线机会 ！—电 力 设 备 与 新 能 源 行 业 周 报20240930-20241006 2024-10-07电力设备：多地重视配网发展，海风项目推进顺 利—电 力 设 备 与 新 能 源 行 业 周 报20240916-20240922 2024-09-22电 力 设 备 ： 光 储 行 业 框 架 专 题 报 告2024-09-19 麦格米特深耕电源领域，有望切入AI服务器电源业务。麦格米特多年深耕网络电源业务，始终与国际头部客户保持紧密合作关系，持续获得了爱立信、思科、瞻博网络、阿里斯塔、智邦科技等头部国际客户的多项项目需求与订单。此外，麦格米特正与某国际头部公司对接AI服务器电源相关需求，AI服务器电源业务放量值得期待。 投资建议：建议关注国内AI服务器电源相关标的，推荐麦格米特。 风险提示：宏观经济波动风险、国际地缘政治局势紧张的风险、主要原材料结构性价格和供应风险 内容目录 一、AI高速发展带来用电需求提升，AI电源市场空间广阔...................................................4 1.1 AI快速发展带来电力需求增加......................................................................................41.2 AI服务器电源三大架构各司其职以确保电力供应.........................................................51.3 AI服务器电源的功率密度和效率需大幅提升................................................................51.4 AI电源服务器需求快速增长，价值量有望提升............................................................6二、英伟达芯片放量拉动AI服务器电源需求增长.................................................................82.1英伟达GB200有望持续放量.......................................................................................82.2英伟达放量驱动AI电源需求增长..............................................................................13推荐标的：麦格米特.........................................................................................................13三、风险提示.......................................................................................................................143.1宏观经济波动风险.....................................................................................................143.2国际地缘政治局势紧张的风险...................................................................................153.3主要原材料结构性价格和供应风险............................................................................15 图表目录 图1：和CPU相比，GPU可以处理多个并行任务..................................................................4图2：AI带来更旺盛的电力需求..............................................................................................4图3：数据中心电源的架构主要分为保障电路UPS、机架电源AC/DC、芯片电源模组DC/DC三个层级..................................................................................................................................5图4：AI电源功率密度持续提升..............................................................................................6图5：AI服务器电源需求持续提升..........................................................................................7图6：2024全球服务器出货量有望达约1365万台（单位：万台）........................................8图7：2026年全球AI服务器出货量有望达237万台（单位：万台）....................................8图8：英伟达GPU在GPT-3与MoE Switch XXL模型中的表现强劲.....................................8图9：NVIDIA Grace Blackwell GB200...................................................................................9图10：英伟达在2023年全球数据中心GPU出货中占比约97.66%....................................10图11：AI推理方面与H100相比，GB200可提供30倍的实时吞吐量.................................11图12：数据处理方面对比，GB200 NVL72展现出明显优势................................................11图13：基于物理性质的模拟，Cadence SpectreX模拟器在GB200上的运行速度比在x86CPU上的运行速度快13倍.................................................................................................11图14：数据处理方面对比GB200较CPU展现出明显优势..................................................11图15：英伟达芯片性能持续提升...........................................................................................12图16：英伟达Blackwell GPU芯片性能大幅提升...............................................................13 图17：英伟达GB200功率最高达到2700W（单位：W）...................................................13 表1：AI服务器电源较普通服务器电源要求更高的功率密度、更强的转换效率等..................6表2：英伟达GPU架构持续升级..........................................................................................10 一、AI高速发展带来用电需求提升，AI电源市场空间广阔 1.1AI快速发展带来电力需求增加 GPU开启AI多任务处理的新纪元。在AI训练领域，GPU（图形处理器）相较于笔记本电脑中常见的CPU（中央处理器）展现出了其独特的优势。可以将CPU视为专注于单一任务的处理器，而GPU则以其并行处理大量任务的能力脱颖而出。尽管GPU最初并非专为AI应用设计，但其与生俱来的多任务处理能力使其成为了AI大模型训练的黄金入场券。 资料来源：雪豹财经社，西部证券研发中心 算力比拼加速，能耗日益攀升。算力核心设备逐渐由传统的CPU向GPU转移，不仅带来了计算效率的提升，更使得复杂的数据处理和深度学习模型得以实现。然而，高性能往往伴随着高能耗，GPU的能耗是CPU的10到15倍。大规模AI模型训练需要多