Pregled Izvještaja Globalno tržište prodaje GPU klastera za obuku AI-a procijenjeno je na približno 87, 5 milijardi USD do 2035. godine, u poređenju s 18, 2 milijarde USD u 2025. , s rastom CAGR od 17, 0% između 2026. i 2035. godine. U 2025. godini, Sjeverna Amerika dominirala je tržištem s više od 36, 5% udjela, ostvarivši prihod od 6, 6 milijardi USD. Ovo tržište obuhvata visokoefikasne računalne sisteme sastavljene od grafičkih procesora (GPU-a) posebno konfiguriranih za obuku velikih AI modela i upravljanje složenim radnim opterećenjima strojnog učenja. Ovi GPU klasteri pružaju ključnu paralelnu procesorsku snagu za duboko učenje zadataka, gdje tradicionalni CPU-i zaostaju. Tržište uključuje hardver (GPU-e, servere), softver za podršku (Alati za upravljanje klasterima i orkestraciju) i povezane usluge (integracija, održavanje), odgovarajući na razne potrebe industrija poput IT-a, finansija, zdravstva i automobilskog sektora. Dobavljači se kreću od proizvođača GPU-a i pružaoca cloud usluga do sistemskih integratora i specijalista za infrastrukturu AI-a. Brzi napredak u AI-u potiče potražnju za GPU klasterima sposobnim za obuku modela velike skalabilnosti. Složeni AI modeli, poput velikih jezičnih modela i dubokih neuronskih mreža, zahtijevaju distribuirane GPU resurse za efikasnu obuku, čime klasteri postaju nezamjenjivi za moderne AI tokove rada. Smanjenje vremena do uvida za istraživanje i implementaciju AI-a potiče ulaganja u visokoučinkovite klastere. Preduzeća žele skratiti razvojne cikluse, poboljšati tačnost AI-a i povećati konkurentnost bržom obukom i optimiziranim protokom računske snage. Budući trendovi u AI, uključujući generativne modele i aplikacije u stvarnom vremenu, povećavaju zahtjeve za računanjem, čime se održava rast tržišta. Najvažnije tačke tržišta - Hardver vodi s udjelom od 78, 5%, što je rezultat potražnje za naprednim GPU-ima, brzim međuspojnicima i sistemima optimiziranim za akceleratore. - Potrošnja na javni cloud čini 54, 3%, ističući preferenciju za skalabilan i fleksibilan pristup GPU klasterima bez infrastrukturnih obaveza. - Veliki i hyperscaleri klasteri predstavljaju 48, 7%, potaknuti sve većom složenosti i skalom AI obuka. - Pružatelji cloud usluga (CSP-ovi) čine 62, 8% potražnje, proširujući kapacitet GPU-a za podršku preduzećima i AI radnim opterećenjima nativnim za AI. - IT i tehnološki sektor dominira s 65, 9%, podržan kontinuiranim razvojem modela i inovacijama. - Sjeverna Amerika drži 36, 5%, podržana razvijenim ekosistemima podatkovnih centara i stalnim ulaganjem u AI infrastrukturu. - Tržište SAD-a iznosilo je 6, 01 milijardi USD u 2024. godini, s CAGR od 15, 42%, vođeno velikim skalom AI obuka i rastom kapaciteta u oblaku. Brze činjenice o tržištu Rastuća potražnja za generativnim AI-jem i velikim jezičnim modelima pokreće prodaju GPU klastera, jer obuka zahtijeva masovno paralelno računarstvo. Pružatelji cloud usluga nadmeću se u širenju kapaciteta, pri čemu partnerstva poput Microsoft-NVIDIA potiču narudžbe klastera. Hyperscaleri su u 2024. godini uložili skoro 200 milijardi USD u CapEx, uglavnom za GPU infrastrukturu. Širenje lanaca snabdijevanja i podrška vlada dodatno stimuliraju tržište. Indija je odobrila 1, 24 milijarde USD sredstava za implementaciju najmanje 10. 000 GPU-a u novim klasterima. Azijsko-pacifički region vodi najbržim regionalnim rastom, s Kinom i Japanom koji grade AI podatkovne centre. Klasteri integrišu visokobandwidth memoriju i prilagođene međuspojnike za ubrzanje distribuirane obuke, a sustavi za hlađenje na bazi tekućine upravljaju visokim gustinama snage. NVIDIA-in proizvodi za podatkovne centre činili su više od 89% njenog prihoda u trećem tromjesečju finansijske godine 2026. od ovih tehnologija. Heterogeni CPU-GPU arhitekture i softverski definirane mreže poboljšavaju performanse za mešovite radne zadatke. Modeli zakupa putem pretplate poboljšavaju pristup klasterima smanjujući početne troškove. Prilike se javljaju širenjem AI-ja na rubnim uređajima i novim fabrikama za poluprovodnike uz podršku vlade. Indijsko tržište do 2026. godine dodaje kapacitete od 604 MW uz ulaganje od 3, 8 milijardi USD.

Kompanije za tehnologiju hlađenja i mrežne usluge profitiraju od rastuće potražnje za klasterima. Prema komponenti Hardver dominira s 78, 5% udjela, naglašavajući fizičku infrastrukturu kao glavni pokretač prodaje GPU klastera. To uključuje GPU-e, servere, mrežnu opremu i hlađenje, što je ključno za veliku obuku AI modela. Visoke performanse i pouzdanost su od vitalnog značaja za efikasno upravljanje masovnim skupovima podataka. Potražnja za hardverom raste s povećanjem složenosti AI modela i radnog opterećenja, a kontinuna nadogradnja GPU arhitektura održava interes. Prema implementaciji Potrošnja na javni cloud predvodi s 54, 3%, odražavajući preferenciju za na zahtjev, skalabilan pristup GPU klasterima bez posjedovanja infrastrukture. Ovo omogućava brzo skaliranje resursa, smanjuje kapitalne troškove i podržava fleksibilne radne zadatke obuke. Cloud platforme omogućavaju brže pokretanje obuke modela i suradnju distribuiranih timova, što potiče dalju adopciju. Prema veličini klastera Veliki i hyperscaleri klasteri čine 48, 7%, potaknuti potrebom za obukom velikih jezičnih modela i složenih AI sistema. Klasteri velike kapacitete ubrzavaju obradu obimnih skupova podataka i održavaju konzistentnost performansi. Rast veličine modela i podataka motivira preduzeća i pružaoce cloud usluga na ulaganje u hyperscale sustave, čime se poboljšava efikasnost obuke i skraćuju rokovi implementacije. Prema krajnjem korisniku Pružatelji cloud usluga čine 62, 8% potražnje kao primarna grupa korisnika. Oni nude GPU klastere kao uslugu preduzećima, startupima i istraživačkim institucijama, upravljajući opsežnom infrastrukturom za raznovrsne AI radne zadatke. Rastuća potražnja za uslugama obuke AI-ja natjerala je CSP-ove na proširenje kapaciteta GPU-a radi privlačenja klijenata i optimizacije ponude uz skalabilnu infrastrukturu prikladnu za fluktuirajuća radna opterećenja. Prema industrijskom sektoru IT i tehnološki sektor čini 65, 9%, što je podržano kontinuiranom integracijom AI-ja, razvojem modela i ciklusima reobuke. Kompanije u ovom segmentu razvijaju softverska rješenja i platforme vođene AI-jem, za koje su potrebni GPU klasteri za obuku i testiranje modela. Inovacije i usvajanje AI-a održavaju potražnju za infrastrukturom. Prema regiji Sjeverna Amerika drži 36, 5% udjela zahvaljujući zrelijoj cloud infrastrukturi, snažnoj usvojenosti AI-a, značajnim ulaganjima i dostupnosti tehničke ekspertize. Tržište SAD-a bilo je vrijedno 6, 01 milijardi USD u 2024. , s CAGR od 15, 42%, vođeno rastom AI radnih opterećenja i potražnjom za obukom u oblaku. Preduzeća i CSP-ovi nastavljaju širiti infrastrukturu, čime AI postaje strateški fokus. Ključni segmenti tržišta - Po komponentama: Hardver, Softver, Usluge - Po implementaciji: Na licu mjesta, Javni cloud - Po veličini klastera: Veliki/Hyperscale (>1000 GPU-a), Srednji (100–1000 GPU-a), Mali (<100 GPU-a) - Po korisniku: Pružatelji cloud usluga i hyperscaleri, Velika preduzeća i tehnološke kompanije, Istraživačke institucije i akademska zajednica, Vlada i odbrana - Po industriji: IT i tehnologija, Financijske usluge, Automobilska i proizvodna industrija, Zdravstvo i farmaceutska industrija, Ostalo Regionalno pokriće - Sjeverna Amerika: SAD, Kanada - Evropa: Njemačka, Francuska, Velika Britanija, Španija, Italija, Rusija, Holandija, Ostala Evropa - Azijsko-pacifički region: Kina, Japan, Južna Koreja, Indija, Australija, Singapur, Tajland, Vijetnam - Latinska Amerika: Brazil, Meksiko, Ostala Latinska Amerika - Bliski istok i Afrika: Južna Afrika, Saudijska Arabija, Ujedinjeni Arapski Emirati, Ostalo MEA Pokretači tržišta Ključni pokretači uključuju brzi rast veličine AI modela i složenosti treninga, što zahtijeva masovno paralelno računanje koje tradicionalni sistemi ne mogu zadovoljiti. Stoga, organizacije rade velika ulaganja u GPU klastere za ubrzavanje razvoja AI-a. S druge strane, široka adopcija AI-a u ključnim poslovnim procesima poput dizajna proizvoda, analitike, otkrivanja prevara i naučnog istraživanja zahtijeva skalabilnu, visokoučinkovitu infrastrukturu za kontinuiranu obuku i usavršavanje modela. Ograničenja tržišta Visoki početni kapitalni troškovi predstavljaju značajnu barijeru, ograničavajući širenje uglavnom na velika preduzeća i finansirane istraživačke institucije. Operativni troškovi izazov su zbog velike potrošnje energije, potrebe za hlađenjem, održavanjem i potrebama za obučenim kadrom, što odvraća od usvajanja na tržištima osetljivim na troškove. Prilike Cloud-based AI usluge obuke nude značajne mogućnosti omogućavajući skalabilan pristup GPU klasterima bez velikih kapitalnih ulaganja, čime se otvara tržište za startape, istraživačke timove i srednje firme. Industrijski specifična AI rješenja u sektorima poput zdravstva, automobilske industrije i finansija stvara potražnju za prilagođenim konfiguracijama GPU klastera, omogućavajući specijaliziranim dobavljačima da osvoje tržište. Izazovi Efikasnost potrošnje energije ostaje kritičan izazov zbog visokog utroška električne energije i utjecaja na okoliš kod gustih GPU implementacija, zahtijevajući da podatkovni centri uskladite performanse s održivosti. Zavisnost od lanaca snabdijevanja za napredne GPU-ove uzrokuje nestašice i zakazane isporuke, što uvodi neizvjesnost u dostupnost hardvera za velike implementacije. Konkureanska analiza Tržište je koncentrirano među nekoliko velikih tehnoloških dobavljača koji se nadmeću u pogledu performansi, skalabilnosti i kompatibilnosti ekosistema. Dobavljači koji nude integrirana rješenja hardvera i softvera imaju konkurentsku prednost. Manji igrači se razlikuju fokusom na nišne rješenja poput optimiziranih dizajna klastera ili specijalizovanih AI radnih zadataka. Inovacije u hlađenju, međuspojnicima i softverskom upravljanju su ključni faktori diferencijacije. Dugoročna podrška i pouzdanost važni su za kupce, održavajući aktivan, inovacijama vođen konkurentski krajolik. Vodeći ključni igrači - NVIDIA Corporation - Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) - Intel Corporation - Dell Technologies, Inc. - Hewlett Packard Enterprise Company (HPE) - Super Micro Computer, Inc. - Lenovo Group, Ltd. - IBM Corporation - Google LLC - Amazon Web Services, Inc. - Microsoft Corporation - Oracle Corporation - Cisco Systems, Inc. - Penguin Computing - Lambda, Inc. Nedavni razvojni događaji - Oktobar 2025: Prodaja NVIDIA-inih GPU Blackwell (B100/B200/GB200) rasprodana do kraja 2025. s backlogom većim od 3, 6 miliona jedinica, prioritetno za hyperscalere poput AWS, Google Cloud i Microsoft Azure, što primorava preduzeća na višegodišnje planiranje kapaciteta za AI. - Septembar 2025: Clustere AMD Instinct MI300X, isporučeni od strane Dell i Supermicro, postigli su vrhunske rangove na MLPerf Inference v5. 1, demonstrirajući gotovo linearan skaliranje na 8-čvornim sistemima i heterogene mješavine MI300X/MI325X za proizvodnju AI obuke i inferencije. - Maj 2025: Dell je predstavio servere PowerEdge opremljene NVIDIA Blackwell Ultra GPU-ima, s kapacitetom do 192–256 GPU-a po ormariću, hlađenjem na zid ili tekućinom, što je omogućilo ubrzanje obuke AI modela do 4 puta i osvojilo titulu tržišnog lidera za AI servere u izvještajima za 2025. Ovaj sveobuhvatni pregled ističe snažan rast i dinamične inovacije koje oblikuju tržište prodaje GPU klastera za obuku AI-a, naglašavajući ključne trendove, regionalne uvide i vodeće industrijske aktere koji će oblikovati budući razvoj.