近年来，随着人工智能技术的快速发展，生成式AI成为全球经济中一股不可忽视的力量。据我们所掌握的有限数据显示，AI基础设施支出已经成为服务器和存储领域的收入支柱，而其他类型工作负载的数据中心设备基础支出则逐渐下降。
传统的高性能计算一直期待着爆发式增长，但却未能如愿。然而，生成式AI在帮助我们创造新成果或修复旧方案时的贡献被广泛认可。尽管生成式AI也存在一些隐患，比如可能在适当的时候消灭大量工作岗位，但其对全球经济的推动力不容忽视。
英伟达公司近期发布的H100 GPU备受关注。根据预估数据显示，在2023年第二季度，仅H100 GPU就能带来约33亿美元的销售额。同时考虑到普通数据中心系统往往需要搭载多个H100 GPU，并配备类似于英伟达DGX H100的内存、闪存和网络接口，这些基于H100的GPU型系统将带来约52亿美元的总销售额。此外，英伟达还有其他加速器产品，在整个AI热潮中预计可以获得约70亿美元的收入。
然而，当前GPU供不应求导致价格居高不下，进而使得AI系统成本居高不下。据报道，英伟达计划在2024年将H100 GPU的产量提升至150万至200万个，届时产品稀缺性可能会有所缓解，价格也将下降。这种情况与2018年和2019年服务器内存市场出现的情况相似，当时DRAM价格暴涨一倍，推高了服务器的平均售价。
值得注意的是，在第二季度，服务器和存储出货量下降了23.2%，连续两个季度的萎缩表明需求衰退。然而，IDC预计云基础设施支出将持续增长，并且生成式AI将成为驱动云领域增长的关键因素。
展望未来，IDC预测到2027年底时，云基础设施支出将达到1567亿美元，并占据服务器与存储总支出的69.4%。其中共享云部分销售额预计将增长13.5%，达到720亿美元；专用云部分则将增长4.1%，来到294亿美元。虽然非云服务器和存储支出预计也会有所增长，但幅度较小。
总体而言，生成式AI热潮正在推动算力中心基础设施支出，并成为服务器和存储领域的收入支柱。尽管当前面临GPU供应不足和服务器出货量下降等问题，但随着英伟达等公司增加产能，市场将逐渐回归正常。然而，生成式AI对基础设施的需求仍然旺盛，这可能导致GPU售价持续居高不下，进而影响AI系统的成本。
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