Gartner~2010年全球伺服器市場恢復成長|數位時代 BusinessNext

根據國際研究暨顧問機構Gartner統計，2010年第四季全球伺服器出貨量較上年同季成長6.5%，同時期營收的年增率為16.4%。2010年伺服器市場恢復成長，全年伺服器出貨量較2009年增加16.8%，營收的增幅則為13.2%。

Gartner研究副總裁Jeffrey Hewitt表示，「之前受壓抑的x86伺服器需求釋放出來，使得全球伺服器市場在2010年顯著成長。2009年年底，英特爾（Intel）和AMD推出新處理器，有助於刺激之前因2009年經濟衰退而抑制的伺服器的替換循環。」此外，一些雲端相關的建置需求帶動市場成長，特別是在北美市場，亞太和拉丁美洲等新興市場亦抑注成長。

Hewitt 表示：「儘管目前伺服器持續受制於RISC/ Itaniusm Unix 平台，不過刀鋒伺服器的持續成長及x86「無殼」伺服器的引進，使得伺服器市場在2010年裡達到兩位數的成長率。新IBM主機平台的推出有助於帶動IBM在大型主機領域中的成長，使IBM System Z 平台在第四季創造出68.3%的營收成長率。」

伺服器市場營收成長幅度最大的三個區域依序是北美（24.5%）、亞太（22.4%）和拉丁美洲（12.3%）。歐洲、中東和非洲（EMEA）地區成長10.4%，日本則是衰退4.4%。

根據2010年第四季各家廠商在伺服器領域上的營收表現（見表一），IBM持續稱霸全球伺服器市場。截至2010年第四季為止，在IBM伺服器上締造了52億美元收入，占全球伺服器收入的35.5%，較2009年第四季相成長2.8%。而IBM的在伺服器的成長主要來自於System Z 和 System X 等產品線。

世界前五大廠商，IBM、惠普和戴爾在營收方面都創造兩位數的成長率。然而，甲骨文和富士通在2010年第四季則面臨營收下滑的狀況。

表一、****2010****年第四季全球伺服器製造商營收初步估計（單位：美元）****

企業	4Q10 營收	4Q10 市占率(%)	4Q09 營收	4Q09 市占率(%)	4Q09-4Q10 Growth (%)
IBM	5,213,930,594	35.5	4,125,145,125	32.7	26.4
惠普	4,457,791,867	30.4	3,951,339,524	31.3	12.8
戴爾	1,920,161,049	13.1	1,519,699,047	12.1	26.4
甲骨文	805,582,264	5.5	960,830,493	7.6	-16.2
富士通	560,391,957	3.8	563,384,642	4.5	-0.5
其它廠商	1,720,448,653	11.7	1,486,168,259	11.8	15.8
總計	14,678,306,384	100.0	12,606,567,089	100.0	16.4

資料來源: Gartner (2011年2月)

惠普在2010年第四季依舊維持全球出貨量的領先地位（見表二），出貨量較2009年同季成長6.9%。

從上一季伺服器受x86伺服器為主的需求下，使2010年第四季出貨量增加7.1%，而營收則增加20%。

表二、****2010****年第四季全球伺服器出貨量初步估計（單位：台）****

企業	4Q10 出貨量	4Q10 市占率(%)	4Q09 出貨量	4Q09 市占率(%)	4Q09-4Q10 成長率(%)
HP	767,026	32.2	717,212	32.1	6.9
戴爾	515,274	21.6	484,702	21.7	6.3
IBM	332,254	14.0	320,007	14.3	3.8
富士通	75,716	3.2	67,391	3.0	12.4
甲骨文	36,614	1.5	61,866	2.8	-40.8
其它廠商	654,544	27.5	584,007	26.1	12.1
總計	2,381,428	100.0	2,235,185	100.0	6.5

資料來源: Gartner (2011年2月)

2010****年伺服器市場結果

2010年全球伺服器出貨量呈16.8%的顯著成長，而營收的增幅則為13.2%（見表三和表四）。結果顯示，在渡過2009年的經濟低迷後，其成長主要因素來自於汰換老舊的x86伺服器。部分雲端相關的建設也影響伺服器成長，特別是在北美市場，而在新興市場如亞太地區、拉丁美洲亦有所成長。

刀鋒伺服器在2010年的營收和出貨量分別成長29.5%和12.6%。惠普以47.3%的市占率位居刀鋒伺服器市場的龍頭，IBM以25.4%的市占率居次。兩家大廠持續主導刀鋒伺服器市場，儘管戴爾的市占率亦呈溫和成長，思科在進入伺服器市場的首年則是呈個位數成長。

展望2011年，Gartner預期伺服器市場將維持成長，但增長幅度較低，因為x86伺服器汰換已在2010年達到最高峰。這些成長會因為x86伺服器虛擬化與實體伺服器汰換和整合的過程中受到抑制。

惠普和IBM競逐伺服器市場的領導品牌，兩大廠2010年的營收皆超過150億美元，市占率皆在31%左右。惠普的營收年增為18.9%，則是勝過IBM的9.2%。惠普在x86 ProLiant 系列伺服器市場呈強勢，儘管IBM的System Z系列在第四季帶動其成長。2011年將是這兩家大廠決勝負的關鍵年，就看哪一家廠商更能掌握市場趨勢。

表三、****2010****年全球伺服器製造商營收初步估計（單位：美元）

企業	2010 營收	2010 市占率(%)	2009 營收	2009 市占率(%)	2009-2010 成長率(%)
惠普	15,332,765,040	31.4	12,892,126,551	29.9	18.9
IBM	15,045,308,591	30.8	13,771,714,540	32.0	9.2
戴爾	7,187,356,464	14.7	5,472,746,063	12.7	31.3
甲骨文	3,095,981,831	6.3	3,762,609,892	8.7	-17.7
富士通	2,141,541,849	4.4	2,037,072,203	4.7	5.1
其它廠商	5,990,286,849	12.3	5,149,979,775	12.0	16.3
總計	48,793,240,624	100.0	43,086,249,024	100.0	13.2

資料來源: Gartner (2011年2月)

表四、****2010****年全球伺服器出貨量初步估計（單位：台）

企業	2010 出貨量	2010 市占率(%)	2009 出貨量	2009 市占率(%)	2009-2010 成長率(%)
惠普	2,798,773	31.7	2,386,201	31.5	17.3
戴爾	2,070,118	23.4	1,706,721	22.6	21.3
IBM	1,155,451	13.1	1,024,054	13.5	12.8
富士通	289,782	3.3	243,967	3.2	18.8
甲骨文	162,340	1.8	237,405	3.1	-31.6
其它廠商	2,359,128	26.7	1,965,991	26.0	20.0
總計	8,835,593	100.0	7,564,340	100.0	16.8

資料來源: Gartner (2011年2月)

從AI模型到AI經濟，企業競爭焦點轉向算力與Token調度能力

過去市場談AI，焦點多半放在模型參數、推論效能與模型能力，但在大型語言模型推論需求暴增的現下，AI Infra早已從單純GPU採購演變成涵蓋機櫃、網路、儲存、散熱與電力的整體工程；企業真正需要的，不是更多GPU、而是如何更有效率地調度與利用算力。

尤其在NVIDIA提出Token Factory概念後，全球AI產業正逐步從模型競賽轉向「AI經濟」，亦即，影響企業AI決策的再也不是使用哪個模型、部署多少GPU，而是消耗多少Token、產生多少AI服務，以及算力是否能被有效共享與調度。

換言之，在AI新世界，算力調度能力的重要水漲船高。對此，陳文裕十分認同的說：「企業想要提升AI競爭力，不僅要掌握模型與應用，還必須進一步思考如何有效切割GPU資源、讓不同部門甚至集團子公司共享算力、延長舊世代GPU的使用壽命，甚至是如何將閒置算力轉變成可交易的資源等。」

事實上，這也是大量AI資料中心（AIDC）跟新世代AI雲端服務（Neo Cloud）業者出現的原因，包括CoreWeave、Nebius、Lambda Labs、GMI Cloud等業者皆試圖以更具彈性的方式，提供企業所需的GPU服務與AI算力平台。

看準這波趨勢，數位無限除透過AI-Stack提供GPU切片、模型部署、模型管理與MLOps等服務，協助客戶提升GPU使用率，更進一步推出ixCSP平台，讓雲端服務供應商與新世代AI雲端業者，能從過去單純販售GPU資源轉型為提供GPU as a Service、Token as a Service與Model as a Service等創新AI服務。

以Software Defined AI Infrastructure助企業以「通用化、鬆耦合」迎戰瞬變AI世代

因應AI新世代帶來的挑戰：模型快速升級、算力需求攀升、GPU世代交替迅速，企業在追逐AI落地的同時，勢必得面臨基礎建設更新速度過快、硬體投資壓力升高，以及資源利用效率難以最佳化等挑戰。

為協助企業在AI快速演進與基礎建設投資之間取得平衡，數位無限的作法是，透過AI-Stack將底層硬體抽象化，以Token或模型服務形式提供，讓企業客戶、AIDC與Neo Cloud業者可以延長不同世代與不同品牌的AI硬體設備的生命週期、創造更高的使用價值、甚至是展開更多元的營收模式。

例如，高雄醫學大學附設中和紀念醫院便透過數位無限的AI-Stack解決GPU資源調度效率不彰問題，加速39項AI模型進入臨床應用階段，成功建立起「從模型開發到臨床落地」的完整生態系統。而日本精密製造大廠–Union Tool Co.–則是透過AI-Stack簡化GPU資源共享、加速AI模型的開發與測試腳步，為提升生產效率做最佳準備。

「如果大型企業或AIDC業者擁有閒置資源，也可以透過ixCSP平台，把算力共享或調度給集團內部團隊、子公司，甚至上下游合作夥伴使用，進一步提升整體資源利用率。」數位無限執行長陳文裕如是說道。

隨著AI從工具演變成企業核心基礎建設，企業真正需要的，也不再只是單一模型，而是一套能持續適應AI快速演進的AI Infra，而這與數位無限近年來的重要轉型方向一致：從AI管理軟體提供者轉型為軟體定義AI基礎建設供應商，更好協助客戶打造具備「通用化」與「鬆耦合」特性的AI基礎建設。

除以AI-Stack與ixCSP協助客戶提升算力使用效率與價值，數位無限亦計畫與硬體合作夥伴推出Agentic AI一體機方案，協助企業快速建立可驗證、可部署、可切割、可共享的AI運算環境，降低企業從PoC走向實際導入的門檻，加速AI落地。

總的來說，隨著AI競爭從模型能力延伸到算力治理，企業比拚的不僅是導入速度，而是能否建立一套足夠彈性、可持續演進的AI Infra，而這與數位無限的發展目標一致，將持續不斷優化產品服務，化身企業搶進AI新世代的關鍵合作夥伴。