报告显示，2017年中国人工智能服务器的总销售额为5.68亿美元，出货量为27863台。面对巨大的市场，为人工智能提供计算机服务的服务器行业纷纷模仿“风口”发展人工智能服务器领域，但并不是所有的服务器都能满足时间，竞争已经到来。
庞大的人工智能服务器市场吸引着世界各地的主要服务器巨头，频繁的促销活动主导了玩家之间的竞争趋势。
2017年初，浪潮宣布成立人工智能和高性能产品部，这是一个基于ABC（人工智能、大数据、云计算）一体机和英伟达GPU技术的完整人工智能计算产品和解决方案；基于FPGA的人工智能加速解决方案已经陆续发布。9月初，全球IT巨头思科推出了第一台用于深度学习工作负载的服务器。Dell EMC还开发了自己的“监控”AI服务器可以说，人工智能服务器已经成为全球主要服务器制造商的高地。
“用于AI工作负载的服务器是快速增长的服务器市场的一部分，2022年AI服务器基础设施市场达到176亿美元。”IDC的最新报告“2018-2022年全球AI服务器架构预测”展示了“大蛋糕”的魅力。IDC预测，到2021，全球AI支出将增长50%以上。
在人工智能服务器市场上，谁能笑到最后？刘军认为，把握趋势，推广模式，在技术上占据领先地位至关重要。
一些行业专家也表示，从法律对产业发展、研发和持续投资的重视程度来看，企业发展的可持续动力只能持续很长一段时间。同时，在一个强调“用户体验”的时代，研发、生产、交付、实施在运营和维护方面提供定制化的业务链服务是“王道”。
多元化和定制化应用场景的显著趋势
人工智能的核心是机器学习，实现计算机智能的根本途径也是机器学习。利用人工智能服务器，机器学习被广泛应用于图像识别、自然语言处理、医学诊断、市场分析和错误检测等各种应用场景。
有专家认为，企业对人工智能的需求正在增加，需要一个非常强大的计算平台来支持在线思维和线下培训。人工智能计算平台包括GPU、CPU、TPU，包括FPGA等硬件，并为企业提供相应的优化解决方案。例如，如果性能优异的英伟达GPU获胜，英特尔将在CPU方面拥有显著优势，谷歌将通过专用TPU加速器瞄准深度学习场景。
中国信息通信研究院今年8月发布的《人工智能发展白皮书的技术架构》也证实了这一趋势。通过GPU计算实现的深度学习的卓越性能导致了不同类型GPU服务器的出现，促进了GPU服务器的快速发展，并以深度学习计算平台和其他服务的形式提供了人工智能所需的能力，如g计算和服务（如语音识别和人脸识别）。
Wave目前的用户包括百度、阿里巴巴、腾讯、今日头条、科大讯飞、网易以及其他不同人工智能方向的用户。刘军介绍，浪潮战略的核心点是与人工智能公司合作，基于不同行业的需求构建生态系统。
我们与科大讯飞共同启动了语音识别和智能翻译培训项目“AI Booster”，并进行了线下培训、在线演示。我们构建了包括资源共享和深度学习管理平台在内的综合产品线。我们为深度学习计算集群引入了自主开发的深度学习管理系统“AI Station”，帮助客户快速部署深度学习教育环境，全面管理深度学习教育任务。（王彦斌）
