AI服务器价值量主要由以下几部分构成：
 
计算芯片
 
- GPU：是AI服务器的核心部件，承担着大量的并行计算任务，价值占比通常较高，可达30%-50%左右。如英伟达的A100、H100等高端GPU加速卡，单张价格昂贵。
- CPU：虽然在AI计算中GPU承担了主要的运算工作，但CPU仍然是服务器的核心处理器，负责整体的控制和协调，价值占比约10%-20%。
 
内存
 
- 系统内存：用于支持CPU和GPU的高速数据交互和临时存储，其容量和速度对服务器性能至关重要，价值占比约10%-15%。
- 显存：与GPU紧密配合，直接影响着AI模型的训练和推理速度，通常大容量、高速的显存价格较高，占服务器价值的5%-10%左右。
 
存储设备
 
- 硬盘或固态硬盘：用于长期存储数据和模型，随着AI模型规模的不断增大，对存储容量的需求也在增加，其价值占比大约在5%-10%。
- 高速存储阵列：在一些对数据读写速度要求极高的场景中，会配备高速存储阵列，如NVMe SSD阵列等，这部分的价值占比会根据具体配置而有所不同。
 
主板及载板
 
- CPU主板：承载CPU芯片、PCIE switch芯片、TPM模组及各种功能性配板卡等，价值占比约5%-10%。
- GPU载板：用于承载GPU芯片和相关电路，其价值量也不容忽视，在整个服务器价值中占比约5%-8%。
 
电源模组
 
- 为服务器的各个部件提供稳定的电力供应，由于AI服务器的功耗较高，对电源的要求也更为严格，电源模组的价值占比通常在3%-5%左右。
 
网络通信模块
 
- 网卡：用于服务器与外部网络进行高速通信连接，在AI训练和推理过程中，需要快速地传输数据，高性能的网卡不可或缺，价值占比约5%-10%。
- 交换机：在一些大规模的AI集群中，还需要配备交换机等网络设备来实现服务器之间的高速互联，这部分设备的价值占比根据具体规模和需求而定。

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