مروری بر گزارش بازار جهانی فروش خوشه‌های GPU آموزش هوش مصنوعی قرار است تا سال 2035 به حدود ۸۷. ۵ میلیارد دلار برسد؛ که در سال ۲۰۲۵ حدود ۱۸. ۲ میلیارد دلار بود و میانگین نرخ رشد سالانه (CAGR) آن بین ۲۰۲۶ تا ۲۰۳۵ حدود ۱۷. ۰٪ است. در سال ۲۰۲۵، آمریکای شمالی با بیش از ۳۶. ۵٪ سهم، بر بازار حکمرانی می‌کرد و درآمدی برابر با ۶. ۶ میلیارد دلار ایجاد نمود. این بازار شامل سیستم‌های محاسباتی با کارایی بالا است که با تراشه‌های پردازش گرافیکی (GPU) مخصوص برای آموزش مدل‌های بزرگ هوش مصنوعی و انجام وظایف پیچیده ماشین یادگیری طراحی شده‌اند. این خوشه‌های GPU قدرت لازم برای پردازش موازی اساسی را برای وظایف یادگیری عمیق فراهم می‌کنند، جایی که CPUهای سنتی ناکافی هستند. بازار شامل سخت‌افزار (GPU، سرورها)، نرم‌افزارهای پشتیبان (ابزارهای مدیریت و ارکسترینگ خوشه‌ها) و خدمات مرتبط (یکپارچه‌سازی، نگهداری) می‌شود و نیازهای متنوع صنعت‌هایی مانند فناوری اطلاعات، مالی، بهداشت و درمان و خودروسازی را برآورده می‌کند. عرضه‌کنندگان در این بازار از تولیدکنندگان GPU و ارائه‌دهندگان فضای ابری گرفته تا ادارات سیستم‌ها و متخصصان زیرساخت هوش مصنوعی متنوع هستند. پیشرفت‌های سریع در هوش مصنوعی، تقاضا برای خوشه‌های GPU توانمند در آموزش مدل‌های در مقیاس بزرگ را افزایش می‌دهد. مدل‌های پیچیده هوش مصنوعی، مانند مدل‌های بزرگ زبانی و شبکه‌های عصبی عمیق، برای آموزش مؤثر نیازمند منابع GPU توزیع‌شده هستند و این خوشه‌ها را ضروری می‌سازند. کاهش زمان دست‌یابی به نتایج برای تحقیقات و استقرارهای هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاری در خوشه‌های با کارایی بالا را تحریک می‌کند. شرکت‌ها به دنبال کوتاه کردن چرخه‌های توسعه، بهبود دقت هوش مصنوعی و افزایش رقابت‌پذیری از طریق آموزش سریع‌تر و بهینه‌سازی توان محاسباتی هستند. روندهای آینده هوش مصنوعی، از جمله مدل‌های زایشی و کاربردهای آنلاین در زمان واقعی، نیازهای محاسباتی را افزایش داده و رشد بازار را حفظ می‌کنند. نکات کلیدی بازار - بخش سخت‌افزار با ۷۸. ۵٪ سهم پیشتاز است، که ناشی از تقاضا برای GPUهای پیشرفته، ارتباط سریع و سیستم‌های بهینه‌شده برای شتاب‌دهی است. - مصرف در فضای ابر عمومی ۵۴. ۳٪ است که نشان‌دهنده ترجیح برای دسترسی مقیاس‌پذیر و انعطاف‌پذیر به خوشه‌های GPU بدون تعهد به زیرساخت است. - خوشه‌های بزرگ و هیپراسکیل شامل ۴۸. ۷٪ می‌شوند، که توسط پیچیدگی و مقیاس در حال رشد آموزش‌های هوش مصنوعی هدایت می‌شود. - ارائه‌دهندگان سرویس ابری (CSPs) ۶۲. ۸٪ از تقاضا را تشکیل می‌دهند و ظرفیت GPU را برای حمایت از شرکت‌ها و وظایف بومی هوش مصنوعی گسترش می‌دهند. - بخش فناوری و IT با ۶۵. ۹٪ غالب است، که با توسعه مداوم مدل‌ها و نوآوری‌ها حمایت می‌شود. - آمریکای شمالی با ۳۶. ۵٪، به‌دلیل اکوسیستم‌های پیشرفته مراکز داده و سرمایه‌گذاری‌های مداوم در زیرساخت‌های هوش مصنوعی، سهم مهمی دارد. - بازار آمریکا در سال ۲۰۲۴ حدود ۶. ۰۱ میلیارد دلار بود و با نرخ رشد ۱۵. ۴۲٪ CAGR روبه‌رو است، که توسط آموزش در مقیاس بزرگ هوش مصنوعی و رشد ظرفیت ابر هدایت می‌شود. اطلاعات سریع بازار تقاضای رو به رشد برای هوش مصنوعی زایشی و مدل‌های بزرگ زبانی، فروش خوشه‌های GPU را تحریک می‌کند، زیرا آموزش این مدل‌ها نیازمند قدرت محاسباتی موازی عظیم است. ارائه‌دهندگان ابری در رقابت برای توسعه ظرفیت خود هستند، و همکاری‌هایی مانند مایکروسافت-ان‌وییدیا به سفارش‌های خوشه‌ای دامن می‌زند. شرکت‌های هیپراسکیلر در سال ۲۰۲۴ نزدیک به ۲۰۰ میلیارد دلار در CapEx صرف کردند، عمدتاً برای زیرساخت‌های GPU. گسترش زنجیره تامین و حمایت دولتی نیز بازار را تحریک می‌کند. در هند، دولت ۱. ۲۴ میلیارد دلار برای توسعه حداقل ۱۰, ۰۰۰ GPU در خوشه‌های جدید تصویب کرده است. منطقه آسیا و اقیانوسیه سریع‌ترین رشد منطقه‌ای را دارد، با چین و ژاپن که مراکز داده هوش مصنوعی می‌سازند. خوشه‌ها به حافظه با پهنای باند بالا و ارتباطات سفارشی برای تسریع آموزش توزیع‌شده مجهز شده‌اند و سیستم‌های خنک‌کننده مایع، توان بالای دستگاه‌ها را مدیریت می‌کنند. محصولات مراکز داده ان‌وییدیا بیش از ۸۹٪ از درآمد سه‌ماهه سوم سال مالی ۲۰۲۶ آن را تشکیل می‌دهند. ساختارهای معماری ناهمگون CPU-GPU و شبکه‌های تعریف‌شده بر اساس نرم‌افزار، عملکرد را برای وظایف مخلوط بهبود می‌بخشند. مدل‌های اجاره اشتراکی دسترسی به خوشه‌ها را کاهش می‌دهد و هزینه‌های اولیه را کم می‌کند. فرصت‌ها در توسعه هوش مصنوعی در لبه و تأسیس fabs جدید نیمه‌هادی با حمایت دولتی است. بازار هند تا ۲۰۲۶، با سرمایه‌گذاری ۳. ۸ میلیارد دلاری، به ظرفیت ۶۰۴ مگاوات می‌رسد. شرکت‌های فناوری خنک‌کننده و ارائه‌دهندگان شبکه از افزایش تقاضای خوشه‌ها بهره‌مند می‌شوند. بر اساس اجزا سخت‌افزار با ۷۸. ۵٪ سهم غالب است و بر زیرساخت فیزیکی تمرکز دارد، که عامل اصلی فروش خوشه‌های GPU است. این شامل GPU، سرورها، تجهیزات شبکه و سیستم‌های خنک‌کننده است که برای آموزش‌های بزرگ‌مقیاس هوش مصنوعی حیاتی هستند. کارایی بالا و قابلیت اطمینان برای مدیریت داده‌های عظیم بسیار مهم است. تقاضای سخت‌افزار با پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی و رشد وظایف آموزش، افزایش می‌یابد و به‌روزرسانی‌های مداوم معماری GPU نیز انگیزه را نگه می‌دارند. بر اساس استقرار مصرف در فضای ابری عمومی با ۵۴. ۳٪ پیشتاز است، که نشان‌دهنده ترجیح برای دسترسی سریع و مقیاس‌پذیر به خوشه‌های GPU بدون مالکیت زیرساخت است. این امکان‌پذیر کردن توسعه سریع منابع، کاهش هزینه‌های سرمایه و پشتیبانی از وظایف آموزش منعطف است. بسترهای ابری توسعه سریع آموزش مدل و همکاری تیم‌های توزیع‌شده را تسهیل می‌کنند و باعث استقبال بیشتر می‌شود. بر اساس اندازه خوشه خوشه‌های بزرگ و هیپراسکیل ۴۸. ۷٪ است، که به نیاز برای آموزش مدل‌های زبانی گسترده و سامانه‌های هوش مصنوعی پیشرفته مربوط می‌شود.

این خوشه‌ها با ظرفیت بالا، پردازش مجموعه‌های داده عظیم و حفظ استحکام عملکرد را تسریع می‌کنند. افزایش اندازه مدل‌ها و داده‌ها، شرکت‌ها و ارائه‌دهندگان ابر را ترغیب می‌کند در سیستم‌های هیپراسکیل سرمایه‌گذاری کنند تا کارایی آموزش را بالا ببرند و زمان استقرار را کوتاه‌تر کنند. بر اساس استفاده‌کننده نهایی پروژه‌های ارائه‌دهندگان سرویس ابری ۶۲. ۸٪ تقاضا را دارند و گروه اصلی مصرف‌کنندگان هستند. این شرکت‌ها خوشه‌های GPU را به عنوان خدمات ارائه می‌دهند و از زیرساخت‌های گسترده برای پشتیبانی از وظایف مختلف هوش مصنوعی بهره می‌برند. افزایش تقاضا برای خدمات آموزش هوش مصنوعی، CSPها را وادار می‌کند ظرفیت GPU خود را گسترش دهند تا مشتریان را جذب و خدمات‌شان را بهینه‌تر کنند. بر اساس صنعت بخش فناوری و IT با ۶۵. ۹٪ غالب است و بر توسعه مداوم مدل‌ها و چرخه‌های آموزش مجدد تأکید دارد. شرکت‌ها در این حوزه نرم‌افزار و بسترهای مبتنی بر هوش مصنوعی توسعه می‌دهند و نیازمند خوشه‌های GPU برای آموزش و تست مدل‌ها هستند. نوآوری و پذیرش هوش مصنوعی، تقاضا برای زیرساخت‌ها را حفظ می‌کنند. بر اساس منطقه آمریکای شمالی با ۳۶. ۵٪، به‌دلیل زیرساخت‌های پیشرفته، پذیرش قوی هوش مصنوعی، سرمایه‌گذاری‌های بزرگ و وجود تخصص فنی، سهم عمده‌ای دارد. بازار آمریکا در سال ۲۰۲۴ حدود ۶. ۰۱ میلیارد دلار بود و با نرخ رشد ۱۵. ۴۲٪ CAGR روبرو است، که از وظایف بزرگ‌مقیاس AI و تقاضای آموزش مبتنی بر ابر ناشی می‌شود. شرکت‌ها و CSPها همچنان زیرساخت‌ها را گسترش می‌دهند و هوش مصنوعی را به عنوان یک اولویت استراتژیک دنبال می‌کنند. بخش‌های کلیدی بازار - بر اساس جزء: سخت‌افزار، نرم‌افزار، خدمات - بر اساس استقرار: در محل، فضای ابری عمومی - بر اساس اندازه خوشه: بزرگ و هیپراسکیل (>۱۰۰۰ GPU)، متوسط (۱۰۰–۱۰۰۰ GPU)، کوچک (<۱۰۰ GPU) - بر اساس مصرف‌کننده نهایی: ارائه‌دهندگان سرویس‌های ابری و هیپراسکیلرها، شرکت‌های بزرگ و فناوری، مراکز تحقیقاتی و دانشگاه‌ها، دولت و دفاع - بر اساس صنعت: فناوری و IT، خدمات مالی، خودرو و تولید، بهداشت و دارو، سایر پوشش منطقه‌ای - آمریکای شمالی: آمریکا، کانادا - اروپا: آلمان، فرانسه، بریتانیا، اسپانیا، ایتالیا، روسیه، نروژ، سایر اروپا - آسیا و اقیانوسیه: چین، ژاپن، کره‌جنوبی، هند، استرالیا، سنگاپور، تایلند، ویتنام - آمریکای لاتین: برزیل، مکزیک، سایر آمریکای لاتین - خاورمیانه و آفریقا: آفریقای جنوبی، عربستان سعودی، امارات متحده عربی، سایر مناطق خاورمیانه و آفریقا مؤلفه‌های بازار محرک‌های اصلی بازار شامل رشد سریع در اندازه مدل‌های AI و پیچیدگی آموزش است که نیازمند محاسبات موازی عظیم است و سیستم‌های سنتی نمی‌توانند پاسخگو باشند. بنابراین، سازمان‌ها سرمایه‌گذاری زیادی در خوشه‌های GPU انجام می‌دهند تا توسعه هوش مصنوعی را تسریع کنند. علاوه بر این، پذیرش گسترده‌تر AI در فرآیندهای کلیدی تجاری مانند طراحی محصول، تحلیل، کشف تقلب و تحقیقات علمی، نیازمند زیرساخت‌های مقیاس‌پذیر و با کارایی بالا برای آموزش و اصلاح مداوم مدل‌ها است. محدودیت‌های بازار هزینه سرمایه اولیه بالا مانع مهمی است و خرید خوشه‌های GPU عمدتاً محدود به شرکت‌های بزرگ و نهادهای تحقیقاتی مالی شده است. هزینه‌های عملیاتی به دلیل مصرف بالای برق، نیاز به سیستم‌های خنک‌کننده، نگهداری و نیروی ماهر، هم چالش‌زا بوده و در بازارهای حساس به هزینه، مانع از توسعه می‌شود. فرصت‌ها خدمات آموزش هوش مصنوعی مبتنی بر ابر، فرصت‌های قابل توجهی را فراهم می‌کنند؛ زیرا امکان دسترسی مقیاس‌پذیر به خوشه‌های GPU بدون سرمایه‌گذاری کلان وجود دارد که این بازار را برای استارتاپ‌ها، تیم‌های تحقیقاتی و شرکت‌های متوسط جذاب می‌کند. راه‌حل‌های هوش مصنوعی مختص به صنعت در بخش‌هایی مانند سلامت، خودرو و امور مالی تقاضا برای پیکربندی‌های خاص خوشه‌های GPU را افزایش می‌دهند، و فروشندگان تخصصی در این حوزه را قادر می‌سازد سهم بازار بیشتری کسب کنند. چالش‌ها کارایی مصرف انرژی، به دلیل مصرف بالای برق و اثرات زیست‌محیطی تراشه‌های GPU، یکی از چالش‌های مهم است و نیازمند تعادل میان عملکرد و پایداری در مراکز داده است. وابستگی زنجیره تامین به تولید تراشه‌های پیشرفته، منجر به کمبودها و تأخیرهای در عرضه مستقیم تجهیزات می‌شود و عدم قطعیت درباره تأمین سخت‌افزار برای استقرارهای گسترده را به وجود می‌آورد. تحلیل رقابتی بازار متمرکز است در اختیار چند شرکت بزرگ فناوری که در زمینه عملکرد، مقیاس‌پذیری و سازگاری اکوسیستم رقابت می‌کنند. فروشندگانی که راه‌حل‌های یکپارچه سخت‌افزار و نرم‌افزار ارائه می‌کنند، مزیت رقابتی دارند. تولیدکنندگان کوچک‌تر با تمرکز بر حوزه‌های خاص مانند طرح‌های بهینه‌شده خوشه‌ای یا وظایف خاص هوش مصنوعی، تمایز ایجاد می‌کنند. نوآوری در زمینه‌های خنک‌سازی، فناوری‌های ارتباطی و نرم‌افزارهای مدیریت از عوامل کلیدی بر تمایز هستند. پشتیبانی بلندمدت و قابلیت اطمینان از اهمیت بالایی برخوردارند و به حفظ رقابت فعال و مبتنی بر نوآوری کمک می‌کنند. بازیکنان برتر بازار - 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. توسعه‌های اخیر - اکتبر ۲۰۲۵: GPUهای Blackwell ان‌وییدیا (B100/B200/GB200) تا پایان ۲۰۲۵ فروش نرفته و با پیش‌سفارش بیش از ۳. ۶ میلیون واحد، تمرکز بر هیپراسکیلرهایی مانند AWS، Google Cloud و Microsoft Azure داشتند که شرکت‌ها را مجبور به برنامه‌ریزی چندساله برای ظرفیت AI می‌کند. - سپتامبر ۲۰۲۵: خوشه‌های AMD Instinct MI300X که توسط Dell و Supermicro تأمین شدند، در رده‌بندی MLPerf Inference v5. 1 بهترین جایگاه را کسب کردند و توانستند در مجموعه‌های ۸نود، مقیاس‌پذیری خطی نزدیک، و در ترکیب‌های ناهمگون MI300X/MI325X برای آموزش و استنتاج تولیدی، کارایی بالا نشان دهند. - می ۲۰۲۵: Dell سرورهای PowerEdge مجهز به GPUهای NVIDIA Blackwell Ultra را عرضه کرد، و تا ۱۹۲ تا ۲۵۶ GPU در هر رک با سیستم‌های خنک‌کننده هوایی/مایعی مقیاس‌پذیری در چهار برابر سرعت آموزش مدل‌های AI نسبت به قبل را فراهم آورد و به عنوان برترین شرکت در حوزه سرورهای AI در گزارش‌های ۲۰۲۵ شناخته شد. این مروری جامع، رشد پرشتاب و نوآوری‌های فعال در بازار فروش خوشه‌های GPU آموزش هوش مصنوعی را نشان می‌دهد و روندهای حیاتی، دیدگاه‌های منطقه‌ای و بازیگران اصلی صنعت را برای توسعه‌های آینده برجسته می‌سازد.