以太网的发展历史
1906年,一家以复印/打印为主要业务的公司施乐(Xerox),在美国康涅狄格州的费尔菲尔德县成立。如今,该公司股价在13.7美元左右,和当今的全球PC行业标准制定者英特尔的股价相差数倍,但是就是这个绝大多数人都未曾听说过的施乐公司,诞生了奠定未来的以太网技术。
1973年,罗伯特·梅特卡夫提出了以太网的概念,并在Xerox Palo Alto Research Center (PARC)实验室中开发了第一个以太网原型系统。在随后的50年里,以太网经历了硬件商业化、IEEE 802.3标准化、双绞线10Mbps传输网络的诞生直到……100Gbps以太网。随着以太网发展的还有服务器OEM/ODM服务商,有数据表示,在2022年全年,全球服务器出货金额达到1000.10亿美元,同比增长9.88%。出货量达到1350万台,同比增长10.66%。中国在世界服务器市场的位置举足轻重,在2022年,中国服务器市场出货金额全年预计达到273.4亿美元,占据全球服务器出货金额的1/4。
目前服务器发展主要受到以下几个趋势影响:云计算、AI、边缘计算。这三点对以太网的依赖主要体现在以下几个方面:
• 高带宽和低延迟:由于云计算、AI和边缘计算需要大量数据的传输和处理,因此对网络通讯的带宽和延迟要求较高;
• 云计算、AI和边缘计算需要网络通讯能够保持稳定并且可靠地传输数据,以确保系统的正常运行;
• 由于涉及到大量的数据传输和处理,不管是商业网络还是国家敏感部门的通讯,需要具备高度的安全性,以防止数据泄露和网络攻击;
• 云计算、AI和边缘计算需要网络通讯具备灵活性和可扩展性,以适应不断变化的业务需求、数据规模扩充和成本效率优化。
• 由于涉及到大量的数据传输和处理,网络通讯需要具备智能化的管理能力,以优化网络资源的利用和提高系统的性能。
现代服务器OEM/ODM厂商的新蓝海
自2013年始,英特尔® 以太网适配器和控制器全球出货量持续处于良性上涨通道中,并在2022年创下历史新高。
采购高性能以太网适配器的客户,正在面临本世纪以来最大的挑战,数据爆炸、云原生和微服务、工作负载演变等一系列产业与技术革命,正在冲击传统网络资源供应商。边缘计算的兴起,将数据处理和存储功能从传统的集中式数据中心转移到接近数据源和终端用户的边缘设备上。总的来说,边缘计算是一种利用边缘设备进行数据处理和存储的计算模式,旨在提高数据处理效率,降低延迟,并支持大规模的物联网和智能设备应用。
2022年,生成式AI模型一炮而红,大部分生成式AI模型采用了基于Transformer的架构,这种架构在自然语言处理领域中表现非常出色,因为它能够在处理长文本时保持较好的性能。这使得AI模型能够生成自然、流畅的文本,不仅被人们作为聊天工具,还广泛用于法律、自媒体等几乎所有行业。
该模型采用了大规模的预训练数据集,这使得它能够学习到更多的语言知识和语言模式。这些预训练数据集包括了从互联网上收集的大量文本数据,如百科、新闻和网络用户的发帖等。这些数据集使得生成式AI模型具备了更强的语言理解和生成能力,从而在自然语言生成领域中表现出色。
巨大的访问请求+巨大的模型库,构成了生成式AI非常高的硬件壁垒,即便是AI语言大模型的代码公开发布,即便是全球用户对生成式AI资源请求如此渴求,也鲜有民间公司再组织起类似于OpenAI这类超大语言模型供全民使用,这也在无形中给服务器OEM/ODM商创造了一片新蓝海。
当然了,要响应汇集全球海量访问请求的生成式AI模型服务器,对网络硬件的要求也极高。生成式AI模型通常需要大量的内存来存储模型参数和中间计算结果。因此,服务器需要具备大容量的内存和硬件存储空间,如数百GB的内存容量进行交换数据,数PT的存储空间用来保证模型训练,最后为了保证生成式AI模型能够快速地接收和发送数据,服务器需要具备高带宽的网络接口,如更高速的网络接口。
2024以太网新基建
构建现代互联网基础设施的服务器节点进程,目前正面临了严峻的挑战。一方面服务提供商(SP)继续投入大量资金来扩展其网络并满足不断增长的数据流量需求,仅2018年到2023年,物联网消费市场已经从61亿增长到147亿,这些都意味着网络基础设施需要持续的投资才能跟上,而服务提供商也在继续投入大量资金来扩展其网络并满足不断增长的数据流量需求。
然而另一方面,服务器产品供应商面临来自其他同质化严重的制造商的竞争压力,不得不降低产品利润以维持竞争力;在全球范围内,原材料价格波动、全球化供应链脱节、劳动力成本上升等因素已经导致了生产成本上升;即便在国内,社会对环保和可持续发展的关注也在不断增加,OEM商需要考虑如何降低产品的能耗和环境影响,以响应“零碳发展”号召,符合社会和政府的要求。
