跟元宇宙最終被證明是一個美麗的泡沫不同，大模型已經進入大規模商用階段。一個重要的證明就是大模型的“軍火商”英偉達，不僅僅股價飛漲，實際業績上也已經得到體現。

近期，英偉達發布Q2財報，2024財年前六月累計收入206.99億美元，同比增長38.07%；2024財年前六月累計凈利潤82.32億美元，同比暴漲262.01%。

除了GPU廠商，浪潮這類服務器廠商應該算是第二梯隊的“軍火商”，因為GPU要裝在服務器中來提供算力服務。按照這個邏輯，浪潮應該也能吃到這一波大模型紅利。

就在今年4月份，據財聯社報道，浪潮信息服務器產品線人士稱“AIGC火熱帶來AI服務器需求量爆增，3月份我們發現AI（服務器）市場出現幾倍以上增長，以前（客戶關注點）是能不能便宜點，現在是能不能用得上。”按照這樣推算，至少從今年4月份開始，浪潮的AI服務器就應該大賣。我們有理由相信，浪潮信息今年的業績應該不錯，能夠交出一份不錯的成績單。

近日，浪潮信息發布了2023年半年報，這給了我們一個機會去驗證上述推論是否成立。

浪潮目前還沒吃到大模型的紅利

令人驚訝的是，實際情況與我們預想的有不小差距。

依據浪潮信息發布的半年報，上半年營收248億元，同比下降28.85%；歸母凈利潤3.3億元，同比下降65.9%。

我們進一步分析浪潮信息的業務結構，可以看出其核心業務就是服務器及部件，收入占比達到98.8%，服務器賣的好不好幾乎決定了浪潮信息的一切。

進一步拆解浪潮信息的收入與成本結構，可以發現，其營業成本達到了219.71億，這其中最主要的就是采購CPU、GPU等服務器的核心零部件。

浪潮信息收入與成本結構拆解 數據來源：東方財富網

上面我們提到過，大模型所帶來的巨大算力需求是實實在在的，已經體現了在英偉達剛剛發布的財報上。而浪潮信息作為我國甚至全球頭部的服務器廠商，即使不能吃到肉，但至少可以喝到湯才對。

根據 Gartner、IDC 發布的最新數據，2023 年 Q1，浪潮信息的服務器產品市場占有率是中國第一，2022年人工智能服務器市占率全球第一。

而且，浪潮信息在大模型領域已經有不少布局。

2023 年，浪潮信息發布了新一代G7 算力平臺，涵蓋面向云計算、大數據、人工智能等應用場景的 16 款產品，該平臺采用開放多元的架構設計，支持通用處理器和加速芯片，在性能層面也表現不錯。此外，其最新一代融合架構的 AI 訓練服務器NF5688G7，較上代平臺大模型實測性能提升近 7 倍，同時聯合英特爾發布基于面向生成式 AI領域的AI 服務器 NF5698G7。

在智算調度系統層面，浪潮信息推出 AIStation平臺，該平臺具備一體化監控及調度能力，可用于大模型的分布式訓練。在算法層面，浪潮信息通過“源 1.0”開源開放計劃，開放模型 API、工具鏈、數據集。

應該說，浪潮信息已經很努力在布局大模型產業了。但是，以目前的業績來看，浪潮信息似乎并沒有吃到大模型所帶來的市場紅利。

云廠商直購芯片定制服務器，是一個值得關注的趨勢

我們不禁產生疑問，在大模型帶來的巨大算力需求面前，浪潮信息為什么交出了這樣一份讓人失望的成績單呢？

在筆者看來，一個重要的原因，就是互聯網、云計算廠商，有擺脫浪潮、惠普、聯想、戴爾這類服務器廠商，直接跟英偉達、AMD等廠商對接，來定制服務器的態勢。

就在8月份，據英國《金融時報》報道，中國的百度、字節跳動、騰訊和阿里巴巴直接向英偉達下單訂購 50 億美元的芯片。其中，已經下單10 億美元，采購約 10 萬顆英偉達 A800 處理器，預計2023年內交付。另外的40億美元芯片，將于明年交貨。

在國外，8月30日，英偉達官網宣布，谷歌配置英偉達H100GPU的新款超級計算機A3GPU將于9月份大范圍上市。

AWS、微軟云、谷歌云、阿里云、騰訊云、百度云等頭部云廠商，都致力于擺脫上游供應商的依賴。他們的自研目標集中在兩個層面：第一層，跳過服務器廠商，直接采購芯片來定制服務器；第二層，自研芯片，把芯片、服務器都攥在自己手里。自研芯片難度很大，這些云廠商目前只是淺藏輒止，但相對于芯片，自研服務器的難度則要低一些。

這些企業為什么要選擇跳過服務器廠商，直接對接上游芯片呢？

具體來看，選擇直接與芯片制造商合作并自定義硬件（主要是服務器）的策略，為互聯網和云計算廠商帶來了一系列顯著的商業和技術優勢：

首先，特定需求成為這種策略選擇的主要驅動力。隨著數字化的深入，企業正面臨前所未有的數據處理挑戰。傳統的硬件配置可能難以滿足這種高強度的計算需求，而自定義硬件則提供了更為精準和高效的解決方案。

其次，自定義硬件為性能優化提供了可能性。當硬件可以根據特定應用程序的需求進行調整和優化時，運行效率和性能就會大大提高。這種深度集成不僅確保了更快的數據處理速度，還為終端用戶帶來了更流暢的體驗，從而增強了品牌忠誠度和用戶滿意度。

在經濟層面，成本控制是自定義硬件策略的另一個吸引人之處。避免與傳統的OEMs或ODMs進行交易可以消除與之相關的額外成本和管理復雜性。直接采購策略減少了中間環節，從而實現了更高的成本效益。此外，大規模的直接采購可能還會帶來更為優惠的價格。8月媒體報道的中國互聯網企業的50億美元巨額訂單，應該也能享受到一些價格優惠。

此外，這種方式有助于云廠商與芯片制造商建立更緊密合作關系。這種合作不僅意味著能夠更早地獲得最新的技術，還可能導致雙方在研發階段的深度合作，共同推動技術創新。通過這種方式，云廠商可以確保自己始終處于行業的前沿，保持競爭優勢。

因此，不少云廠商開始與硬件供應商（如英偉達、AMD、Intel等）建立合作關系，進行聯合研發，從芯片制造商購買大量的芯片組件。一旦獲得了芯片組件，云廠商會將它們集成到自定義的服務器和數據中心解決方案中。由于是自定義解決方案，云廠商通常會建立自己的支持和維護團隊。

當然，并不是所有云廠商都會選擇跳過服務器廠商，直接與芯片廠商合作。這種方式也有比較高的門檻，比如：自定義硬件需要大量的研發投資，初期投資高；自定義硬件意味著需要獨特的維護和支持策略，這會帶來不小的維護挑戰。而且，過度定制優化可能導致服務器解決方案過于特定，失去通用性，這可能會導致云廠商難以適應未來的變化。

未來的市場格局大概率是：頭部云廠商（服務器大客戶）會采取A/B策略，既從浪潮、聯想、戴爾、惠普等采購服務器，同時也會直接采購芯片來自研服務器。而中小型云廠商，則還是從服務器廠商那購買標準化產品。

當互聯網和云計算廠商選擇自行定制服務器時，對于像浪潮、聯想這類傳統服務器廠商的影響是深遠的。

傳統服務器制造商主要通過硬件的銷售和相關服務賺取利潤，如果大型云廠商直接從芯片供應商處購買組件并自行定制服務器，那么傳統制造商的銷量和市場份額都可能受到影響，從而使其利潤空間受到壓縮。

為了繼續在市場上保持競爭力，浪潮、聯想等傳統服務器廠商可能會轉型，更多地提供整體解決方案而非僅僅是硬件，這包括提供軟硬件整合、高效的網絡解決方案、安全服務、數據分析工具等。

雖然大型互聯網和云服務廠商可能選擇自行定制硬件，但中小型企業仍然可能依賴傳統服務器制造商，這是因為中小企業往往沒有足夠的資源和技術能力來自行定制硬件。

此外，還有一點值得關注。云計算重構了原有的整個計算體系，算力越來越集中在云計算廠商那，而且云計算的“馬太效應”會越來越明顯，無論是全球市場還是中國市場，大部分的算力都將集中在少數幾個頭部云廠商那。一旦那些頭部云廠商越來越多的選擇自研服務器，那浪潮、聯想、戴爾、惠普的服務器業務必然會受到巨大的沖擊。

要想避免這種情況，服務器廠商就必須證明自己在服務器研發方面的實力，讓云廠商認識到與他們合作依然是更高效、總體算力成本更低的選擇。