伺服器晶片竞合与趋势，台厂扮演什么角色？

伺服器产业到了 5G 时代，将会变得更重要。目前伺服器晶片以英特尔（Intel）居龙头地位，但是这两年，AMD 也从 PC 市场陆续往伺服器发展，推出相关方案，市场看好，AMD 能靠着高 CP 值抢下不少市占率。到底未来伺服器晶片的产业将会有什么变化呢？除了 CPU 之外，还有什么晶片有机会在当中崭露头角呢？而台湾厂商伺服器管理晶片（BMC）台厂信骅、新唐未来发展也值得关注。

伺服器你可以把它想像成一个运算能力超强的电脑，即使是一部简单的伺服器系统，通常至少也要有 2 颗处理器组成，让他能在短时间内完成大量工作，为大量用户提供服务。

追溯过去伺服器晶片的发展，伺服器过去从工作站开始发展，到了近年 4G 无线网路通讯兴起之后，才开始有资料中心的需求。业内人士说明，过去晶片是以 RISC 架构为主，但面积大、成本高、量产的量比较少，后来才有 x86 架构晶片，包含 Intel、AMD 等，压低价格、量产增加。

但是随着 AI、5G 时代到来，x86 架构的效能无法跟上市场需求效能瓶颈，因此有新兴晶片业者的产生，也就是在 CPU 之外，再加入像是加速器的晶片，例如 FPGA、ASIC、GPU 等，使得效能再提升。

目前 CPU 两大厂 Intel 和 AMD 的竞合方面，近年 AMD 试着从 PC 市场跨足伺服器市场，推出高阶晶片应战，而从市占率来看，根据业内人士统计，今年 Intel 大约占 96%，AMD 则为 4%，明年 AMD 将来到 6%，甚至有机会再提升。

集邦科技资深分析师刘家豪表示，Intel 收购很多厂商，包含 FPGA、ASIC 等，甚至近期以色列软体公司等，比起 AMD 更为积极，但 AMD 近年也在 x86 架构之下持续推出高阶新品抢市，但仍多着力在 PC 产业，未来 5G 之后，AMD 在非 x86 架构的晶片上比起 Intel 仍居劣势。

受到 5G、AI 需求与效能提升之下，由于 x86 受限于核心数增加到一定的效能极限，以及成本垫高，因此非 x86 架构的晶片应运而生，像是 FPGA、ASIC、GPU 等，因此在 CPU 旁边再衔接上 x86 晶片，以加速并提升运算能力。分析师认为，5G 起飞之后，非 x86 晶片需求将会大幅提升，粗估 2023 年后会有明显成长。

而 FPGA、ASIC、GPU 各有其优劣势，应用之处也不尽相同，FPGA 为现场可程式化逻辑闸阵列，可随时编程、弹性设计、功耗低，用于推论（Inference）可达到优于其他晶片类型，像市政府企业、资料中心等应用；ASIC 则是效能最高的方案，能最符合客製化需求，但一次性的成本高，特别是用于消费性产品；GPU 则适合于图像训练，但功耗也同样较高，用于训练（Training）相对适合。

随着这样的趋势，包含 Google、Amazon 等厂商都研发自身晶片，除了跟对应的 ODM 厂、晶片厂关係紧密之外，特别也针对 FPGA、ASIC 两大块晶片的研发投入。像是 Google 研发自身 TPU 晶片，微软则与赛林思（Xilinx）合作密切。

华为受到中美贸易战影响，也让华为开始更积极投入在身晶片的研发设计，毕竟主晶片被美商 Intel、AMD 把持，为了分散风险，也开始用 ARM 架构推出自家晶片，今年推出"鲲鹏 920"，採用 7 奈米製程，号称挑战 Intel 效能。

业内人士指出，华为目前的技术能力相对美商有限之下，因此从 ARM 架构的伺服器切入，能够在 ARM 的生态系统完整、指令集完整等优势下，快速打造自家 CPU，且 ARM 架构晶片功耗确实较低、具有优势，但整体效能还是比起 x86 较弱，但对华为来说，能够分散风险才是当务之急。此举对于台厂来说，华为多投片于台积电，有利于带动代工厂动能。

伺服器应用面多元，当中又以 AI、边缘运算最具未来潜力，不管是自驾车、远端医疗等，特别是在 5G 时代来临之后，让资料量传输更快，也推升伺服器需求。

若用软体来定义，AI 分成训练（Training）、推论（Inference）两种类型，例如自驾车来说，透过道路学习，伺服器处理大量资料后，进而改变后续的行为。而边缘运算当中可以分成近、中、远，依照与资料中心的距离相对概念定义，从 IoT 装置、小型区域到远端的资料中心，各具功能，也有不同的运算能力，也让伺服器变得更加重要。

边缘运算意义在即时性资料、隐私低的资料端点处理，可以让自驾车操作更顺，像是人体的神经功能，但重要资料还是传到资料中心处理，也就是大脑。

伺服器晶片儘管多数都被美商把持，但是台湾厂商信骅、新唐以伺服器管理晶片紧跟着伺服器产业，而伺服器管理晶片也就是所谓的 BMC，负责管理资料流量、协助 CPU 运作、远端管理、故障预测、效能调教等，与主晶片规格开发紧密。

简单的说，一个伺服器当中，现在多数有 2 颗 CPU，就会使用 1 颗 BMC，而在边缘运算之下，使用伺服器的数量增加，从小到大，小型的伺服器当中可能就只需要 1 个 CPU 配 1 个 BMC，就能符合所需效能，整体而言，BMC 的用量将会增加。

总的来说，5G 时代之后，推升伺服器产业未来的需求持续提升，当中不管是 CPU 大厂 Intel、AMD，或者其他新兴伺服器晶片 FPGA、ASIC 等厂商值得关注外，边缘运算将增加新的 IoT 应用面，连带驱动 BMC 的成长动能。