Přehled trhu Globální trh prodeje GPU klastrů určených pro školení AI se odhaduje na přibližně 87, 5 miliardy USD do roku 2035, což je nárůst z 18, 2 miliardy USD v roce 2025, s meziročním tempem růstu (CAGR) 17, 0 % v období 2026–2035. V roce 2025 dominoval trh Severní Amerika s více než 36, 5% podílem a generovala příjmy ve výši 6, 6 miliardy USD. Tento trh zahrnuje výkonné výpočetní systémy sestavené s grafickými procesory (GPU), speciálně nakonfigurované pro školení velkých modelů AI a zvládání složitých workloadů strojového učení. Tyto GPU klastry poskytují nezbytnou paralelní výpočetní sílu pro úlohy hlubokého učení, u nichž tradiční CPU zaostávají. Trh zahrnuje hardware (GPU, servery), podpůrný software (nástroje pro správu a orchestrace klastrů) a související služby (integrace, údržba), které adresují různé potřeby odvětví jako IT, finance, zdravotnictví či automobilový průmysl. Výrobci se pohybují od výrobců GPU a cloudových poskytovatelů po integrátory systémů a specialists v infrastruktuře AI. Rychlý rozvoj AI podněcuje poptávku po GPU klastrech schopných velkokapacitního tréninku modelů. Složitější modely AI, jako jsou velké jazykové modely a hluboké neuronové sítě, vyžadují distribuované GPU zdroje pro efektivní školení, což činí klastry nezbytnými pro moderní workflow AI. Zkrácení doby potřebné k získání poznatků pro výzkum a nasazení AI pohání investice do vysokovýkonných klastrů. Společnosti usilují o zkrácení vývojových cyklů, zlepšení přesnosti AI a posílení konkurenceschopnosti díky rychlejšímu tréninku a optimalizovanému výpočetnímu výkonu. Budoucí trendy AI včetně generativních modelů a aplikací v reálném čase zvýší požadavky na výpočetní výkon, což bude udržitelným impulzem růstu trhu. Hlavní poznatky z trhu - Hardware s podílem 78, 5 % vede, poháněn poptávkou po pokročilých GPU, vysokorychlostních propojeních a systémech optimalizovaných pro akceleraci. - Využití veřejného cloudu představuje 54, 3 %, což odráží preference po škálovatelném a flexibilním přístupu ke GPU klastrům bez nutnosti vlastního zázemí. - Velké a hyperscalové klastry tvoří 48, 7 %, poháněny rostoucí složitostí a rozsahem tréninku AI. - Cloudoví poskytovatelé služeb (CSP) tvoří 62, 8 % poptávky a rozšiřují kapacitu GPU, aby podpořili podniky a workloady přirozeně spojené s AI. - Odvětví IT a technologií dominuje s podílem 65, 9 %, podporované kontinuálním vývojem modelů a inovacemi. - Severní Amerika má podíl 36, 5 %, což je důsledek rozvinutých ekosystémů datových center a trvalých investic do infrastruktury AI. - Trh USA dosáhl v roce 2024 hodnoty 6, 01 miliardy USD s CAGR 15, 42 %, poháněn masivním školením AI a růstem cloudových kapacit. Rychlé fakty o trhu Rostoucí poptávka po generativní AI a velkých jazykových modelech pohání prodeje GPU klastrů, protože školení vyžaduje masivní paralelní výpočetní výkon. Cloudoví poskytovatelé soupeří o rozšíření kapacit, například partnerství Microsoft-NVIDIA zvyšují objednávky klastrů. Hyperscalery investovaly v roce 2024 téměř 200 miliard USD do kapitálových výdajů, především na GPU infrastrukturu. Rozšíření dodavatelských řetězců a vládní podpora dále stimulují trh. Indie schválila 1, 24 miliardy USD na nasazení alespoň 10 000 GPU v nových klastrech. Asie a Tichomoří patří mezi nejrychleji rostoucí regiony, Čína a Japonsko budují AI datová centra. Klastery integrují vysokorychlostní paměť a na míru šité propoje pro urychlení distribuovaného tréninku a systémy kapalného chlazení, které zvládají vysoké hustoty výkonu. Produkty od NVIDIA pro datová centra tvořily přes 89 % jejich příjmů za Q3 FY2026 z těchto technologií. Heterogenní architektury CPU-GPU a software definované sítě zvyšují výkon pro smíšené workloady. Modely předplatného a leasingové systémy zlepšují přístup ke clusterům tím, že snižují počáteční náklady. Příležitosti vznikají z expandujících okrajových AI řešení a nových výrobních závodů na polovodiče podporovaných vládními subvencemi. Indie plánuje do roku 2026 přidat 604 MW kapacity s investicí 3, 8 miliardy USD. Firmy z oboru chlazení a síťových technologií těží z rostoucí poptávky po klastrech. Podle komponent Hardware s podílem 78, 5 % dominuje a zdůrazňuje fyzickou infrastrukturu jako hlavní faktor růstu trhu GPU klastrů. Zahrnuje GPU, servery, síťové vybavení a chladicí zařízení klíčová pro velkoprostorové školení AI. Vyšší výkon a spolehlivost jsou nezbytné pro efektivní správu obrovských datových sad.

Poptávka po hardwaru roste s rostoucí složitostí modelů AI a narůstajícím workloadem, přičemž průběžné upgrady GPU architektur udržují zájem. Podle nasazení Využití veřejného cloudu vede s 54, 3 %, což odráží preferenci po na požádání dostupném, škálovatelném přístupu ke GPU klastrům bez vlastnictví infrastruktury. To umožňuje rychlé rozšiřování zdrojů, snižuje kapitálové náklady a podporuje flexibilní školení. Cloudové platformy usnadňují rychlé spuštění tréninku modelů a spolupráci na dálku, čímž podporují další adaptaci. Podle velikosti klastru Velké a hyperskalové klastry tvoří 48, 7 %, což je motivováno potřebou školit rozsáhlé jazykové modely a sofistikované AI systémy. Vyšší kapacity urychlují zpracování velkých dat a zachovávají stabilní výkon. Rostoucí velikosti modelů a dat vedou podniky a cloudové poskytovatele k investicím do hyperskalových systémů, zlepšující efektivitu tréninku a zkracující čas nasazení. Podle koncového uživatele Hlavní skupinou jsou poskytovatelé cloudových služeb, představující 62, 8 % poptávky. Nabízejí GPU klastry jako službu podnikům, startupům a výzkumným institucím, které spravují rozsáhlou infrastrukturu pro různé workloady AI. Rostoucí poptávka po službách školení AI vede CSP k rozšiřování kapacit GPU a optimalizaci nabídek s cílem přilákat klienty a přizpůsobit infrastrukturu proměnlivým požadavkům. Podle odvětví Odvětví IT a technologií tvoří 65, 9 %, podpořeno kontinuální integrací AI, vývojem modelů a cykly retreningu. Firmy v tomto segmentu vyvíjejí software a platformy řízené AI, které vyžadují GPU klastry pro školení a testování modelů. Inovace a adopce AI udržují vysokou poptávku po infrastruktuře. Podle regionu Severní Amerika má podíl 36, 5 %, díky rozvinuté cloudové infrastruktuře, silné adopci AI, významným investicím a dostupnosti technických expertů. Trh USA dosáhl v roce 2024 hodnoty 6, 01 miliardy USD s CAGR 15, 42 %, díky rozšiřování workloadů AI a růstu cloudových tréninkových kapacit. Společnosti a CSP dále rozšiřují infrastrukturu, čímž činí AI a její integraci klíčovou strategickou oblastí. Hlavní segmenty trhu - Podle komponent: Hardware, Software, Služby - Podle nasazení: On-premises, Veřejný cloud - Podle velikosti klastru: Velké / Hyperskalové (>1000 GPU), Střední (100–1000 GPU), Malé (<100 GPU) - Podle koncového uživatele: Poskytovatelé cloudových služeb a hyperscalerů, Velké podniky a technologické firmy, Výzkumné instituce a akademická sféra, Vláda a obrana - Podle odvětví: IT a technologie, Finanční služby, Automobilový a výrobní průmysl, Zdravotnictví a farmacie, Ostatní Regionální pokrytí - Severní Amerika: USA, Kanada - Evropa: Německo, Francie, Velká Británie, Španělsko, Itálie, Rusko, Nizozemsko, Zbytek Evropy - Asie a Tichomoří: Čína, Japonsko, Jižní Korea, Indie, Austrálie, Singapur, Thajsko, Vietnam - Latinská Amerika: Brazílie, Mexiko, Zbytek Latinské Ameriky - Střední východ a Afrika: Jihoafrická republika, Saúdská Arábie, SAE, Zbytek MEA Hlavní motivátory trhu Klíčové faktory zahrnují rychlý růst velikosti a složitosti modelů AI, který vyžaduje masivní paralelní výpočetní výkon, jež tradicionalní systémy nedokážou pokrýt. Proto organizace intenzivně investují do GPU klastrů, aby urychlily vývoj AI. Dále je širší adopce AI napříč klíčovými podnikatelskými procesy, jako jsou návrh produktů, analytika, detekce podvodů a vědecký výzkum, vyžadující škálovatelnou a vysokovýkonnou infrastrukturu pro kontinuální trénink a zdokonalování modelů. Hlavní omezení trhu Vysoké počáteční kapitálové náklady představují významnou bariéru, která omezuje adopci především velkým podnikům a financovaným výzkumným institucím. Provozní náklady jsou dalším faktorem, neboť vyžadují značné energie, chlazení, údržbu a odbornou pracovní sílu, což odrazuje méně dostupné trhy. Příležitosti Cloudové služby pro školení AI nabízí významné příležitosti tím, že umožňují škálovatelný přístup ke GPU klastrům bez nutnosti velkých kapitálových investic, čímž otevírají trh pro startupy, výzkumné týmy a středně velké firmy. Specifická AI řešení pro odvětví jako zdravotnictví, automobily či finance vytvářejí poptávku po upravených konfiguracích GPU clusterů, což umožňuje specializovaným dodavatelům získat podíl na trhu. Výzvy Energetická účinnost zůstává klíčovou výzvou kvůli vysoké spotřebě elektřiny a environmentálním dopadům husté nasazení GPU, přičemž datová centra musí nacházet rovnováhu mezi výkonem a udržitelností. Závislost na dodavatelských řetězcích pro pokročilé GPU způsobuje nedostatky a zpoždění, což vytváří nejistotu ohledně dostupnosti hardware pro velké nasazení. Konkurenční analýza Trh je koncentrován mezi několika hlavními technologickými hráči, kteří soutěží v oblasti výkonu, škálovatelnosti a kompatibility ekosystému. Výrobci nabízející integrovaná řešení hardware a software mají konkurenční výhodu. Menší firmy se odliší zaměřením na niche řešení, jako jsou optimalizované návrhy clusterů nebo specializované workloady AI. Vývoj chlazení, propojení a správa softwaru jsou klíčovými faktory odlišení. Spolehlivost a dlouhodobá podpora jsou pro zákazníky zásadní, udržujíc aktivní a inovací poháněnou konkurenční scénu. Přední hráči trhu - NVIDIA Corporation - AMD (Advanced Micro Devices, Inc. ) - Intel Corporation - Dell Technologies, Inc. - Hewlett Packard Enterprise (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. Aktuální vývoj - říjen 2025: GPU NVIDIA Blackwell (B100/B200/GB200) byly vyprodány na celý rok 2025 s objednávkami přesahujícími 3, 6 milionu kusů, prioritizovány pro hyperscalery jako AWS, Google Cloud a Microsoft Azure, což nutí podniky plánovat víceleté kapacity AI. - září 2025: Clustery AMD Instinct MI300X dodávané firmami Dell a Supermicro dosáhly nejvyšších pozic v žebříčku MLPerf Inference v5. 1, s téměř lineárním škálováním v 8-nódových systémech a heterogenními mixy MI300X/MI325X pro produkční trénink a inference AI. - květen 2025: Dell spustil servery PowerEdge s GPU NVIDIA Blackwell Ultra, škálujícími až na 192–256 GPU na skříň včetně chlazení vzduchem a kapalinou, s časy tréninku AI modelů čtyřikrát rychlejšími, Recognition jako lídr trhu pro AI servery v roce 2025. Tento komplexní přehled zdůrazňuje silný růst a dynamiku inovací, které formují trh prodeje GPU klastrů pro trénink AI, podtrhujíc klíčové trendy, regionální perspektivy a hlavní aktéry pohánějící budoucí vývoj.