AI服务器产业链包括芯片CPU、GPU,内存DRAM和内存接口及HBM,本地存储SSD,NIC、PCle插槽、散热和等。服务器CPU架构包括X86、ARM、MIPS和RISC-V等。
Al芯片是AI服务器算力的核心,专门用于处理人工智能应用中的大量计算任务,Al芯片按架构可分为GPU、FPGA、ASIC和NPU等。HBM作为内存产品的一种,已经成为高端GPU标配,可以理解为与CPU或SoC对应的内存层级,将原本在PCB板上的DDR和GPU芯片同时集成到SiP封装中,使内存更加靠近GPU,使用HBM可以将DRAM和处理器(CPU,GPU以及其他ASIC)之间的通信带宽大大提升,从而缓解这些处理器的内存墙问题。
服务器本地存储的选择方案则包括HDD和SSD,SSD的主要硬件组件包括NAND Flash、主控芯片和DRAM,核心软件为企业级SSD的固件,数据中心级SSD已不再是一个硬盘,而是一个具备处理、缓存、计算、安全保护的小型系统,SSD渗透率有望逐渐提升。






























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尽管全球企业AI投资在2024年达到2523亿美元,但MIT研究显示95%的企业仍未从生成式AI投资中获得回报。专家预测2026年将成为转折点,企业将从试点阶段转向实际部署。关键在于CEO精准识别高影响领域,推进AI代理技术应用,并加强员工AI能力培训。Forrester预测30%大型企业将实施强制AI培训,而Gartner预计到2028年15%日常工作决策将由AI自主完成。
这项由北京大学等机构联合完成的研究,开发了名为GraphLocator的智能软件问题诊断系统,通过构建代码依赖图和因果问题图,能够像医生诊断疾病一样精确定位软件问题的根源。在三个大型数据集的测试中,该系统比现有方法平均提高了19.49%的召回率和11.89%的精确率,特别在处理复杂的跨模块问题时表现优异,为软件维护效率的提升开辟了新路径。
2026年软件行业将迎来定价模式的根本性变革,从传统按席位收费转向基于结果的付费模式。AI正在重塑整个软件经济学,企业IT预算的12-15%已投入AI领域。这一转变要求建立明确的成功衡量指标,如Zendesk以"自动化解决方案"为标准。未来将出现更精简的工程团队,80%的工程师需要为AI驱动的角色提升技能,同时需要重新设计软件开发和部署流程以适应AI优先的工作流程。
这项由德国达姆施塔特工业大学领导的国际研究团队首次发现,当前最先进的专家混合模型AI系统存在严重安全漏洞。通过开发GateBreaker攻击框架,研究人员证明仅需关闭约3%的特定神经元,就能让AI的攻击成功率从7.4%暴增至64.9%。该研究揭示了专家混合模型安全机制过度集中的根本缺陷,为AI安全领域敲响了警钟。