2019人工智能服务器TOP25排名企业产品
1   华为   昇腾系列  
2   中科曙光   X795-G30、W760-G30  
3   戴尔   R740、PowerEdge C4140  
4   中兴   ES600S MEC  
5   清华同方   同方超强G858  
6   浪潮   AGX-5、AGX-2  
7   英伟达   NVIDIA DGX  
8   惠普   HPE Apollo 6500  
9   杰和   CRH4524D、T4D0-G3  
10   思科   C480ML  
11   联想   ThinkSystem SE350  
12   依图   原子系列云端服务器  
13   宝德   PR2710P、PR2750P  
14   Cyancloud   SYS-S424G、SYS-S438G  
15   新华三   UniServer R5300 G3  
16   中科云达   DGX-2、S9220-HGX  
17   凌炫   GR2020、GR4020  
18   华硕   ESC4000 DHD G4  
19   AMAX   Matrix AI系列  
20   安擎   EG630G-G10、EG820G-G20  
21   超微   SYS-1029GQ-TRT  
22   正昱   P800S、GS995  
23   迎达   TS5388G V4、RS5288G V4  
24   正睿   ZI2C4S7-8294-TC4  
25   强氧   GS4210、GS2204  
2019《互联网周刊》&eNet研究院选择排行  

或许很少人有人知道，当前全球所有的信息数据中，有90%都产生于近几年

随着互联网的诞生与发展，人类社会不仅是迎来了数据的大爆炸，也迎来了人工智能特征使之改变的时代特征，应用特征，评价特征，价值特征，产品特征。

相关报告显示，预计2020年，全球平均每个人均摊到的数据量将达到5200GB，这其中的三分之一不仅将成为大数据的一部分，更重要的是也将成为人工智能行为规范、行事规则、产品规矩的一部分。

任何传统优势可能都不会存在，没有对新事物的认识，就没有未来。

另，更巨大的数据量，对算力无疑是更严峻的考验。

必须冲破摩尔定律，AI服务器必须登上历史舞台

众所周知，推动AI发展的动力有三个：算法、数据、算力。

不久前，Facebook公司人工智能领域的负责人杰尔姆·佩森蒂在一次公开演讲中表示出了对于人工智能的担忧，自2012年以来，创建最先进系统所需的计算量每年增加10倍，AI训练任务所运用的算力每3.43个月就会翻倍，这一数字大大超越了芯片产业长期存在的摩尔定律（每18-24个月芯片的性能会翻一倍）。

算法的突破与数据洪流的爆发成就了人工智能行业，但现有计算平台已经不足以完成人工智能对于庞大运算量的需求。

传统服务器主要以CPU为算力提供者，随着云计算、大数据、AI、物联网等技术应用，数据在近几年呈指数型增长，以往只依靠CPU进行运算的传统服务器应付起来愈发吃力。因此，拥有上千个核心、擅长处理密集型运算的AI服务器必须登上历史的舞台。

从硬件架构来看，AI服务器主要指的是采用异构形式的服务器，有CPU＋GPU、CPU＋FPGA、CPU＋TPU等多种形式，其中采用CPU＋GPU结构的AI服务器最为广泛。因此在业界，也有许多人将其默认为GPU服务器。

2019年全球人工智能系统支出将达到358亿美元，相比2018年增加44％

AI服务器市场的前景可见一斑。

2018年11月12日，在美国达拉斯举行的全球超算大会SC18上，浪潮发布AI超级服务器AGX-5，凭借其单机每秒2千万亿次的计算性能，成为当时全球最强大的AI计算主机之一；

2019年4月10日，华为在其智能计算中国行深圳站上，正式推出基于昇腾AI芯片的Atlas人工智能计算平台——即针对AI全场景的解决方案，以加强该公司智能计算布局；