نظرة عامة على التقرير من المتوقع أن يصل سوق مبيعات تجمعات وحدات معالجة الرسوميات (GPU) لتدريب الذكاء الاصطناعي العالمية إلى حوالي 87. 5 مليار دولار أمريكي بحلول عام 2035، مرتفعًا من 18. 2 مليار دولار في عام 2025، بمعدل نمو سنوي مركب (CAGR) قدره 17. 0% بين عامي 2026 و2035. في عام 2025، كانت أمريكا الشمالية تسيطر على السوق بنسبة تتجاوز 36. 5%، محققة إيرادات بلغت 6. 6 مليار دولار. يتألف هذا السوق من أنظمة حوسبة عالية الأداء مبنية باستخدام وحدات معالجة الرسوميات (GPU) مصممة خصيصًا لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي الكبيرة ومعالجة أعباء عمل التعلم الآلي المعقدة. توفر تجمعات الـ GPU قوة معالجة متوازية أساسية لمهام التعلم العميق التي تتعثر فيها وحدات المعالجة المركزية التقليدية. يشمل السوق الأجهزة (GPU، الخوادم)، البرمجيات الداعمة (أدوات إدارة وتنظيم التجمعات)، والخدمات ذات الصلة (التكامل، الصيانة)، لتلبية احتياجات صناعية متنوعة مثل تكنولوجيا المعلومات، المالية، الرعاية الصحية، والسيارات. وتتراوح الشركات المزودة بين مصنعي الـ GPU ومقدمي الخدمات السحابية إلى موفري الحلول المتكاملة ومختصّي البنية التحتية للذكاء الاصطناعي. تُحفز التقدمات السريعة في مجال الذكاء الاصطناعي الطلب على تجمعات الـ GPU القادرة على تدريب نماذج واسعة النطاق. تتطلب نماذج الذكاء الاصطناعي المعقدة، مثل نماذج اللغة الكبيرة والشبكات العصبية العميقة، موارد GPU موزعة للتدريب بكفاءة، مما يجعل التجمعات ضرورية لسير عمل الذكاء الاصطناعي الحديثة. يساهم تقليل وقت الوصول إلى الرؤى في البحث والتطوير في استثمارات عالية في التجمعات عالية الأداء. تسعى المؤسسات لتقصير دورات التطوير، وتحسين دقة الذكاء الاصطناعي، وزيادة التنافسية من خلال تدريب أسرع وإنتاجية محسنة للحوسبة. ستؤدي الاتجاهات المستقبلية في الذكاء الاصطناعي، بما في ذلك النماذج التوليدية وتطبيقات الوقت الحقيقي، إلى زيادة الطلب على الحوسبة، مما يدعم نمو السوق. الملخصات الرئيسية للسوق - الأ hardware يتصدر حصة السوق بنسبة 78. 5%، مدفوعًا بالطلب على وحدات معالجة الرسوميات المتقدمة، والروابط عالية السرعة، وأنظمة الأمثل لتسريع المعالجة. - يساهم استهلاك السحابة العامة بنسبة 54. 3%، معبرًا عن تفضيل الوصول القابل للتطوير والمرن إلى تجمعات الـ GPU دون التزامات بالبنية التحتية. - تمثل التجمعات الكبيرة وتجمعات الأُفرُع الفائقة 48. 7%، مدفوعة بزيادة تعقيد وحجم التدريب في مجال الذكاء الاصطناعي. - تشكل مزودات الخدمة السحابية (CSPs) نحو 62. 8% من الطلب، من خلال توسيع سعة وحدات معالجة الرسوميات لدعم الشركات والأحمال العاملة أصلاً في الذكاء الاصطناعي. - يسيطر قطاع تكنولوجيا المعلومات على 65. 9%، مدعومًا بمواصلة تطوير النماذج والابتكار. - تمثل أمريكا الشمالية 36. 5%، مدعومة بأ ecosystems مراكز البيانات المتطورة واستثمارات مستمرة في بنية تحتية للذكاء الاصطناعي. - بلغ سوق الولايات المتحدة 6. 01 مليار دولار في 2024، مع معدل نمو سنوي مركب قدره 15. 42%، مدفوعًا بالتدريب على الذكاء الاصطناعي على نطاق واسع وزيادة سعة السحابة. حقائق سريعة عن السوق يتزايد الطلب على الذكاء الاصطناعي التوليدي والنماذج اللغوية الكبيرة، مما يدفع مبيعات تجمعات الـ GPU، إذ يتطلب التدريب قدرة حوسبة موازية هائلة. تتنافس مقدمو الخدمات السحابية على توسيع القدرات، مع شراكات مثل مايكروسوفت-إنفيديا التي تؤدي إلى طلبات على التجمعات. استثمرت شركات السحابة بمقدار يقارب 200 مليار دولار في 2024 على البنية التحتية لوحدات معالجة الرسوميات. يعزز توسع سلاسل التوريد والدعم الحكومي السوق بشكل أكبر. وافقت الهند على تمويل قدره 1. 24 مليار دولار لنشر ما لا يقل عن 10, 000 وحدة GPU جديدة في تجمعات جديدة. يقود النمو الأسرع إقليميًا منطقة آسيا والمحيط الهادئ، مع بناء الصين واليابان لمراكز بيانات الذكاء الاصطناعي. تدمج التجمعات ذاكرة عالية عرض النطاقات وروابط مخصصة للتسريع في التدريب الموزع، وتُستخدم أنظمة التبريد السائلة لإدارة الكثافات العالية للطاقة. مثلت منتجات مراكز البيانات التابعة لإنفيديا أكثر من 89% من إيراداتها للربع الثالث من السنة المالية 2026 من هذه التقنيات. تُعزز الهياكل المعتمدة على المعالجات المركزية ووحدات معالجة الرسوميات (CPU-GPU) المبتكرة وبرمجة الشبكات المعرفة برنامجياً الأداء للأحمال المختلطة. تُمكن نماذج الاشتراك والإيجار من تسهيل الوصول إلى التجمعات عبر تقليل التكاليف المقدمة. تظهر فرص من توسع الذكاء الاصطناعي عند الحافة (Edge AI) وافتتاح مصانع أشباه موصلات جديدة بدعم من الحكومة. تزيد السوق الهندية من قدرتها بمقدار 604 ميغاواط بحلول 2026 مع استثمار بقيمة 3. 8 مليار دولار.

تستفيد شركات تكنولوجيا التبريد ومزودو الشبكات من تزايد الطلب على التجمعات. عن المكونات يسيطر القطاع المادي على 78. 5% من السوق، مؤكدًا على البنية التحتية المادية كمحرك رئيسي لمبيعات تجمعات الـ GPU. ويتضمن ذلك وحدات معالجة الرسوميات، والخوادم، وأجهزة الشبكة والتبريد الضرورية للتدريب على نطاق واسع. الأداء العالي والاعتمادية أساسيان لإدارة مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة. يرتفع الطلب على الأجهزة مع زيادة تعقيد نماذج الذكاء الاصطناعي وتزايد أعباء التدريب، مع استمرارية ترقية معماريات الـ GPU للحفاظ على الاهتمام. عن النشر تتصدر استهلاكات السحابة العامة بنسبة 54. 3%، معبرة عن تفضيل الوصول المطلوب والقابل للتطوير إلى تجمعات الـ GPU دون امتلاك للبنية التحتية. يتيح ذلك توسعة الموارد بسرعة، وتقليل النفقات الرأسمالية، ودعم أعباء العمل التدريبية المرنة. تسرع منصات السحابة عمليات تدريب النماذج وتدعم التعاون بين الفرق الموزعة، مما يعزز الانتشار. عن حجم التجمع تمثل التجمعات الكبيرة والفائقة الحجم 48. 7%، مدفوعة بالاحتياج لتدريب نماذج اللغة الواسعة والنظم الذكية المعقدة. تسرع التجمعات ذات السعة العالية معالجة كميات هائلة من البيانات وتحافظ على أداء مستقر. يدفع ازدياد حجم النماذج والبيانات الشركات ومقدمي الخدمات السحابية للاستثمار في أنظمة الفئة الفائقة، مما يحسن كفاءة التدريب ويقصّر أوقات النشر. عن المستخدم النهائي يمثل مزودو خدمات السحابة 62. 8% من الطلب كفئة رئيسية من المستخدمين النهائيين. يقدمون تجمعات الـ GPU كخدمات للشركات، والشركات الناشئة، و المؤسسات البحثية، مع إدارة بنية تحتية واسعة لدعم الأحمال المختلفة. يزيد الطلب على خدمات تدريب الذكاء الاصطناعي من دفع CSPs لتوسيع سعات الـ GPU وجذب العملاء وتحسين العروض ببنية تحتية قابلة للتطوير تتناسب مع الأعباء المتغيرة. عن القطاع الصناعي تمثل تكنولوجيا المعلومات والقطاع التكنولوجي 65. 9%، مدعومة بالدمج المستمر للذكاء الاصطناعي، وتطوير النماذج، ودورات إعادة التدريب. تطور شركات هذا القطاع برمجيات ومنصات معتمدة على الذكاء الاصطناعي، مما يتطلب تجمعات الـ GPU لتدريب النماذج واختبارها. يدام الابتكار واعتماد الذكاء الاصطناعي الطلب على البنية التحتية. عن المنطقة تمتلك أمريكا الشمالية 36. 5%، نظرًا لوجود بنية تحتية متطورة للسحابة، وتيرة عالية في اعتماد الذكاء الاصطناعي، واستثمارات كبيرة، ووجود خبرة فنية. وصل سوق الولايات المتحدة إلى 6. 01 مليار دولار في 2024 بمعدل نمو سنوي مركب 15. 42%، مدفوعًا بتوسيع أعباء التدريب على الذكاء الاصطناعي وزيادة الطلب على التدريب السحابي. تواصل الشركات ومزودو الخدمات السحابية توسيع البنية التحتية، معتبرين الذكاء الاصطناعي أولوية استراتيجية. القطاعات الرئيسية للسوق - عن المكونات: الأجهزة، البرمجيات، الخدمات - عن النشر: في الموقع، السحابة العامة - عن حجم التجمع: كبير/فائق الحجم (>1000 GPU)، متوسط (100–1000 GPU)، صغير (<100 GPU) - عن المستخدم النهائي: مزودو خدمات السحابة والفائقي الحجم، الشركات الكبرى وشركات التكنولوجيا، المؤسسات البحثية والأكاديمية، الحكومة والدفاع - عن القطاع الصناعي: تكنولوجيا المعلومات، الخدمات المالية، السيارات والصناعة، الرعاية الصحية والأدوية، أخرى التغطية الجغرافية - أمريكا الشمالية: الولايات المتحدة، كندا - أوروبا: ألمانيا، فرنسا، المملكة المتحدة، إسبانيا، إيطاليا، روسيا، هولندا، بقية أوروبا - آسيا والمحيط الهادئ: الصين، اليابان، كوريا الجنوبية، الهند، أستراليا، سنغافورة، تايلاند، فيتنام - أمريكا اللاتينية: البرازيل، المكسيك، بقية أمريكا اللاتينية - الشرق الأوسط وأفريقيا: جنوب أفريقيا، السعودية، الإمارات، بقية الشرق الأوسط وأفريقيا محركات السوق تشمل المحركات الرئيسية النمو السريع في حجم نماذج الذكاء الاصطناعي وتعقيد التدريب، مما يتطلب حوسبة موازية هائلة لا تستطيع أنظمة التقليدية تلبيتها. لذلك، تستثمر المؤسسات بشكل كبير في تجمعات الـ GPU لتسريع تطوير الذكاء الاصطناعي. بالإضافة إلى ذلك، يتطلب الاعتماد الأوسع للذكاء الاصطناعي عبر العمليات الأساسية مثل تصميم المنتجات، والتحليلات، واكتشاف الاحتيال، والبحث العلمي بنية تحتية قابلة للتطوير وعالية الأداء للتدريب المستمر وتطوير النماذج. محددات السوق يُعد الإنفاق الرأسمالي المقدم كبيرًا عائقًا رئيسيًا، حيث يقصر الاعتماد في الغالب على المؤسسات الكبرى ومراكز الأبحاث الممولة. كما تفرض تكاليف التشغيل تحديات بسبب الاستهلاك الكبير للطاقة، واحتياجات التبريد، والصيانة، ومتطلبات العمالة الماهرة، مما يثني بعض الأسواق ذات التكاليف المنخفضة عن الاعتماد.