Server-Marktstudie: Weniger Verkäufe, höhere Umsätze
Serverauslieferungen werden in diesem Jahr um bis zu 20 Prozent einbrechen; nicht zuletzt aufgrund von KI-Anwendungen aber steigen die Umsätze.
Im laufenden Jahr könnten die Verkäufe von Servern im Vergleich zum Vorjahr um bis zu 20 Prozent zurückgehen, die Umsätze allerdings steigen. Grund dafür sind veränderete Anforderungen an die Datenverarbeitung in Zeiten von Künstlicher Intelligenz (KI). Das berichtete die britische Tech-Nachrichtenwebseite The Register am Montag.
In seinem jüngsten Cloud and Data Center Market Update, einer Studie zum Cloud- und Rechenzentrumsmarkt, prognostiziert das Marktforschungsinstitut Omdia für das Jahr 2023 einen Rückgang der Serverlausieferungen um 17 bis 20 Prozent, während der Umsatz um 6 bis 8 Prozent steigen soll. Das Umsatzplus hat demnach mit der Ausweitung von KI zu tun. Denn die Anforderungen von KI bedingten einen Wandel der Rechenzentren, heißt es. Laut den Analysten von Omdia treibt die hyperheterogene Datenverarbeitung (Hyper Heterogeneous Computing) den Siliziumgehalt der Systeme in die Höhe. Mit hyperheterogener Datenverarbeitung sind Server gemeint, die mit Co-Prozessoren konfiguriert sind, um ihre Leistung für bestimmte Anwendungen zu optimieren. Es würden in Zukunft zwar weniger, dafür aber höher konfigurierte und teurere Systeme benötigt, wodurch der Umsatz weiterhin steigt.
Server mit KI-Beschleunigern
Ein Beispiel für solche Systeme sind Server mit KI-Beschleunigern. Die beliebteste Konfiguration für das Training großer Sprachmodelle ist laut Omdia der DGX-Server von Nvidia, konfiguriert mit 8 H100- oder A100-GPUs. Eine andere Anwendung ist Amazons Server für KI-Inferencing, die mit speziell entwickelten Co-Prozessoren, genannt Inferentia 2, konfiguriert sind. Hyperheterogene Datenverarbeitung kann auch Systeme mit anderen Arten von Co-Prozessoren umfassen, wie z. B. Googles Videotranscodierungsserver mit 20 speziell angefertigten Video Coding Units (VCUs). Meta hat einen ähnlichen Ansatz mit seinen Videoverarbeitungsservern, die mit 12 speziell angefertigten Meta Scalable Video Prozessoren ausgestattet sind.
Omdia geht in seiner Analyse davon aus, dass die hyperheterogene Datenverarbeitung den Siliziumanteil von Servern in die Höhe treibt und erwartet, dass Prozessoren (CPUs) und Co-Prozessoren bis zum Jahr 2027 30 Prozent der Ausgaben für Rechenzentren ausmachen werden. Im letzten Jahrzehnt waren es noch weniger als 20 Prozent.
Wettbewerbsvorteile für Microsoft und Meta
Was die Grafikprozessoren (GPUs) angeht, so übertreffen Microsoft und Meta andere Hyperscaler, also andere große Cloud-Serviceanbieter. Beide Tech-Konzerne werden nach Angaben von Omdia bis Ende dieses Jahres 150.000 H100-Beschleuniger von Nvidia erhalten haben. Konkurrenten wie Google, Amazon oder Oracle kommen gerade einmal auf ein Drittel. Nach den Daten von Omdia zu urteilen, haben Serverhersteller wie Dell, Lenovo und HPE aufgrund mangelnder Zuteilung von Nvidia ihrerseits Schwierigkeiten, GPU-Server-Bestellungen zu erfüllen, schreibt The Register. Die Vorlaufzeiten für mit H100-GPUs konfigurierte Server betragen demnach 36-52 Wochen.
Die hoch konfigurierten Server treiben laut der Omdia-Marktanalyse auch die Nachfrage nach Strom- und Kühlungsinfrastrukturen für Rechenzentren in die Höhe. In der ersten Hälfte dieses Jahres stieg der Umsatz mit Rack-Stromverteilungskits um 17 Prozent im Vergleich zum Vorjahr, während die Ausgaben für USV-Kits um 7 Prozent stiegen.
Das größte Wachstum wird jedoch bei der Flüssigkeitskühlung erwartet. Omdia schätzt, dass die Ausgaben für Direct-to-Chip-Flüssigkeitskühlung in diesem Jahr um 80 Prozent steigen werden,. Auch sind vorgefertigte Rechenzentrumsmodule auf dem Vormarsch. Sie ermöglichen eine schnelle Erweiterung der Energiekapazität. Einige Anbieter haben laut Omdia eine Verdoppelung der Nachfrage nach vorgefertigten Modulen gemeldet. Omdia geht davon aus, dass die Gesamtausgaben für Rechenzentren bis zum Jahr 2027 um 10 Prozent pro Jahr auf ein Gesamtvolumen von 468 Milliarden US-Dollar steigen werden.
(akn)
