全球服务器出货量及预测（万台）

图表22全球服务器出货量及预测（万台）图表23全球AI服务器出货量及预测（万台） 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 0

1878.120%

1470.4

15%

10%

5%

0%

-5%

300.0

200.0

100.0

0.0

202120222023E2024E2025E2026E

全球服务器出货量及预测（万台）yoy

全球AI服务器出货量及预测（包含搭载GPU、FPGA、ASIC等，万台）

资料来源：IDC，转引自艾媒数据中心，华创证券资料来源：观研天下、集邦咨询，华创证券

服务器市场更加追求芯片的高性能和高稳定性。人工智能应用的快速发展正在显着改变信息的消费、移动和处理方式。在强调能效的同时增加内存带宽对于进一步支持云、边缘和端点的广泛行为分析和神经网络训练至关重要。随着深度学习等AI算法的发展，AI服务器对计算能力和内存带宽的要求越来越高。GDDR逐渐达到极限，每秒每增加1GB的带宽所需要的电量剧增，NVIDIA和AMD等厂商逐渐开始使用HBM（高带宽存储）。HBM是DRAM的一种新技术，它通过3D堆叠技术将多个DDR垂直堆叠在一起，形成一个高度集成的内存模组，同时与CPU/GPU合封，使得HBM内存芯片具有更大的密度和更短的电路路径，能够提供更高的内存带宽和更低的延迟，可以显著提高深度学习等AI算法的计算性能和效率。此外，与GDDR5相比，在相同数量显存下，HBM产品大小仅仅是GDDR5的6%，并且每瓦带宽是其3倍以上。

AI服务器对DRAM和NAND的需求飙升。传统封装技术和晶圆级封装技术愈加成熟，为单一封装下的高密度NAND和DRAM应用提供了巨大的帮助。DRAM方面可以通过将多颗HBM组合封装，使得系统中总DRAM容量达到128GB甚至更高，有助于

DRAM整体带宽性能得到突破；NAND方面存储厂商通过将多颗NANDFlash裸片堆叠封装，构成高达10TB及以上的企业级SSD产品，加速取代服务器领域的HDD应用，据SK海力士测算，2030年数据中心中SSD占比有望达到55%。据美光测算，AI服务器中DRAM数量是传统服务器的8倍，NAND数量是传统服务器的3倍。

60%

50%

40%

30%

20%

10%

0% 2020

数据中心中SSD的使用占比

2030E

资料来源：AMD资料来源：SK海力士，转引自CFM闪存市场，华创证券

HBM产品不断迭代，市场规模持续扩容。自2014年与AMD联合开发了全球首款硅通孔HBM产品至今，SK海力士已迭代升级出4代HBM产品，性能和容量持续提升。根

据Omdia数据，2020年全球HBM市场规模为4.58亿美元，预计2025年市场规模将达到25亿美元，年复合增长率高达40.38%。