Aperçu du marché Le marché mondial des ventes de clusters GPU pour la formation en IA devrait atteindre environ 87, 5 milliards de dollars d’ici 2035, contre 18, 2 milliards de dollars en 2025, avec un taux de croissance annuel moyen (CAGR) de 17, 0 % entre 2026 et 2035. En 2025, l’Amérique du Nord dominait le marché avec plus de 36, 5 % de part, générant 6, 6 milliards de dollars de revenus. Ce marché comprend des systèmes de calcul haute performance construits avec des unités de traitement graphique (GPU) spécialement configurés pour former de grands modèles d’IA et gérer des charges de travail complexes d’apprentissage automatique. Ces clusters GPU offrent une puissance de traitement parallèle essentielle pour les tâches de deep learning où les CPU traditionnels sont insuffisants. Le marché inclut le matériel (GPUs, serveurs), les logiciels de support (outils de gestion et d’orchestration de clusters) et les services associés ( intégration, maintenance), répondant aux besoins variés des secteurs tels que l’IT, la finance, la santé et l’automobile. Les fournisseurs vont des fabricants de GPU et des fournisseurs de cloud aux intégrateurs de systèmes et spécialistes de l’infrastructure IA. Les progrès rapides de l’IA stimulent la demande pour des clusters GPU capables de former des modèles à grande échelle. Les modèles IA complexes, comme les grands modèles de langage ou les réseaux neuronaux profonds, nécessitent des ressources GPU distribuées pour une formation efficace, rendant les clusters indispensables dans les workflows modernes. La réduction du délai d’obtention d’insights pour la recherche et le déploiement en IA pousse à investir dans des clusters de haute performance. Les entreprises cherchent à raccourcir les cycles de développement, améliorer la précision de l’IA et renforcer leur compétitivité grâce à une formation plus rapide et à un débit de calcul optimisé. Les tendances futures en IA, incluant les modèles génératifs et les applications en temps réel, augmenteront les besoins en puissance de calcul, soutenant la croissance du marché. Principaux enseignements du marché - Le matériel domine avec une part de 78, 5 %, en raison de la demande pour des GPU avancés, des interconnexions à haute vitesse et des systèmes optimisés pour l’accélération. - La consommation en cloud public représente 54, 3 %, soulignant la préférence pour un accès évolutif et flexible aux clusters GPU sans engagement d’infrastructure. - Les grands et hyperscales clusters représentent 48, 7 %, stimulés par la complexité croissante et l’échelle de la formation IA. - Les fournisseurs de services cloud (CSP) représentent 62, 8 % de la demande, augmentant la capacité GPU pour supporter les entreprises et les charges de travail IA natives. - Le secteur IT et technologique domine avec 65, 9 %, soutenu par le développement et l’innovation continue des modèles. - L’Amérique du Nord détient 36, 5 %, alimentée par des écosystèmes de centres de données avancés et des investissements soutenus dans l’infrastructure IA. - Le marché américain a atteint 6, 01 milliards de dollars en 2024, avec un CAGR de 15, 42 %, porté par la formation IA à grande échelle et la croissance des capacités cloud. Faits rapides du marché La demande croissante pour l’IA générative et les grands modèles de langage stimule les ventes de clusters GPU, car leur formation nécessite une puissance de calcul parallèle massive. Les fournisseurs de cloud rivalisent pour augmenter leur capacité, avec des partenariats comme Microsoft-NVIDIA qui alimentent les commandes de clusters. Les hyperscalers ont investi près de 200 milliards de dollars en CapEx en 2024, principalement pour l’infrastructure GPU. L’expansion de la chaîne d’approvisionnement et le soutien gouvernemental stimulent également le marché. L’Inde a approuvé 1, 24 milliard de dollars de fonds pour déployer au moins 10 000 GPU dans de nouveaux clusters. La région Asie-Pacifique connaît la croissance régionale la plus rapide, avec la Chine et le Japon construisant des centres de données IA. Les clusters intègrent une mémoire à bande passante élevée et des interconnexions personnalisées pour accélérer la formation distribuée, et les systèmes de refroidissement liquide gèrent les hautes densités de puissance. Les produits de centres de données de NVIDIA représentaient plus de 89 % de ses revenus du troisième trimestre FY2026 issus de ces technologies. Les architectures hétérogènes CPU-GPU et les réseaux définis par logiciel améliorent la performance pour les charges mixtes. Les modèles de location par abonnement facilitent l’accès aux clusters en réduisant les coûts initiaux. Des opportunités émergent avec l’expansion de l’IA en périphérie et la création de nouvelles usines de semi-conducteurs soutenues par des subventions gouvernementales. En Inde, la capacité devrait augmenter de 604 MW d’ici 2026 avec un investissement de 3, 8 milliards de dollars. Les entreprises de technologies de refroidissement et de réseaux profitent de la demande croissante pour les clusters. Par composant Le matériel prédomine avec 78, 5 %, soulignant que l’infrastructure physique reste le principal moteur des ventes de clusters GPU. Cela inclut GPU, serveurs, équipements réseau et de refroidissement essentiels pour la formation IA à grande échelle. La haute performance et la fiabilité sont cruciales pour gérer efficacement des ensembles de données massifs.

La demande en matériel augmente avec la complexité des modèles IA et la croissance des charges de formation, avec des améliorations continues des architectures GPU pour maintenir l’intérêt. Par déploiement La consommation en cloud public domine avec 54, 3 %, illustrant la préférence pour un accès à la demande et évolutif aux clusters GPU sans posséder l’infrastructure. Cela permet une montée en puissance rapide des ressources, réduit les dépenses en capital et soutient la flexibilité des charges de formation. Les plateformes cloud facilitent un démarrage plus rapide des formations et la collaboration entre équipes distantes, favorisant une adoption accrue. Par taille de cluster Les grands et hyperscales clusters représentent 48, 7 %, impulsés par la nécessité de former des modèles linguistiques étendus et des systèmes IA sophistiqués. Les clusters à haute capacité accélèrent le traitement de vastes volumes de données tout en maintenant la performance. La croissance des modèles et des données pousse les entreprises et les fournisseurs cloud à investir dans des systèmes hyperscales, améliorant l’efficacité de la formation et réduisant les délais de déploiement. Par utilisateur final Les fournisseurs de services cloud constituent 62, 8 % de la demande en tant que principal groupe utilisateur. Ils proposent des clusters GPU en tant que service aux entreprises, startups et institutions de recherche, gérant une infrastructure vaste pour supporter divers workloads IA. La demande croissante pour les services de formation IA oblige les CSP à augmenter leur capacité GPU pour attirer des clients et optimiser leurs offres avec une infrastructure évolutive adaptée aux charges fluctuantes. Par secteur industriel Le secteur IT et technologique représente 65, 9 %, soutenu par une intégration continue de l’IA, le développement de modèles et leur réentraînement. Les entreprises de ce secteur conçoivent des logiciels et plateformes pilotés par l’IA, nécessitant des clusters GPU pour la formation et le test des modèles. L’innovation et l’adoption de l’IA maintiennent la demande d’infrastructures. Par région L’Amérique du Nord détient 36, 5 % en raison de son infrastructure cloud mature, de son adoption forte de l’IA, de ses investissements importants et de l’expertise technique disponible. Le marché américain a atteint 6, 01 milliards de dollars en 2024 avec un CAGR de 15, 42 %, porté par l’augmentation des charges de travail IA et la demande de formation cloud. Les entreprises et CSP continuent d’étendre leur infrastructure, faisant de l’IA une priorité stratégique. Segments clés du marché - Par composant : Matériel, Logiciel, Services - Par déploiement : Sur site, Cloud public - Par taille de cluster : Grand/Hyperscales (>1000 GPU), Moyen (100-1000 GPU), Petit (<100 GPU) - Par utilisateur final : Fournisseurs de services cloud & hyperscalers, Grandes entreprises & sociétés technologiques, institutions de recherche & universités, Gouvernement & défense - Par secteur industriel : IT & Technologie, Services financiers, Automobile & Fabrication, Santé & Produits pharmaceutiques, Autres Couverture régionale - Amérique du Nord : États-Unis, Canada - Europe : Allemagne, France, Royaume-Uni, Espagne, Italie, Russie, Pays-Bas, Reste de l’Europe - Asie-Pacifique : Chine, Japon, Corée du Sud, Inde, Australie, Singapour, Thaïlande, Vietnam - Amérique latine : Brésil, Mexique, Reste de l’Amérique latine - Moyen-Orient & Afrique : Afrique du Sud, Arabie Saoudite, Émirats arabes unis, Reste de la MEA Facteurs de marché Les principaux moteurs incluent la croissance rapide de la taille des modèles IA et de leur complexité de formation, nécessitant une puissance de calcul parallèle massive que les systèmes traditionnels ne peuvent pas fournir. Par conséquent, les organisations investissent massivement dans des clusters GPU pour accélérer le développement de l’IA. De plus, une adoption plus large de l’IA dans des processus clés comme la conception de produits, l’analyse, la détection de fraude ou la recherche scientifique nécessite une infrastructure évolutive, performante et continue pour la formation et l’affinement de modèles. Freins au marché Les investissements initiaux élevés constituent un obstacle important, limitant l’adoption principalement aux grandes entreprises et institutions de recherche financées. Les coûts opérationnels liés à la consommation électrique, au refroidissement, à la maintenance et à la main-d’œuvre qualifiée représentent également un défi, décourageant une adoption dans les marchés sensibles aux coûts. Opportunités Les services cloud d’entraînement IA offrent des opportunités significatives en permettant un accès évolutif aux clusters GPU sans investissements lourds en capital, ce qui ouvre le marché aux startups, équipes de recherche et entreprises de taille moyenne. Les solutions IA spécifiques à certains secteurs comme la santé, l’automobile ou les services financiers créent une demande pour des configurations de clusters GPU sur mesure, permettant aux fournisseurs spécialisés de capter des parts de marché. Défis L’efficacité énergétique demeure un enjeu crucial en raison de la forte consommation électrique et de l’impact environnemental des déploiements massifs de GPU, obligeant les centres de données à équilibrer performance et durabilité. La dépendance à l’égard des chaînes d’approvisionnement pour les GPU avancés cause des pénuries et des retards, créant de l’incertitude quant à la disponibilité du matériel pour des déploiements à grande échelle. Analyse concurrentielle Le marché est concentré autour de quelques grands fournisseurs technologiques qui rivalisent sur la performance, la scalabilité et la compatibilité des écosystèmes. Les fournisseurs proposant des solutions intégrées hardware et software disposent d’un avantage compétitif. Les acteurs plus petits se différencient en se concentrant sur des solutions de niche, comme des configurations optimisées ou des charges IA spécialisées. Les innovations en refroidissement, en interconnexion et en logiciels de gestion constituent des différenciateurs clés. La fiabilité à long terme et le support sont essentiels pour maintenir une relation de confiance, dans un paysage concurrentiel dynamique et innovant. Principaux acteurs clés - NVIDIA Corporation - Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) - 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. Développements récents - Octobre 2025 : Les GPU Blackwell de NVIDIA (B100/B200/GB200) sont épuisés pour 2025 avec un carnet de commandes dépassant 3, 6 millions d’unités, principalement pour les hyperscalers comme AWS, Google Cloud et Microsoft Azure, amenant les entreprises à prévoir une capacité IA pluriannuelle. - Septembre 2025 : Les clusters Instinct MI300X d’AMD, fournis par Dell et Supermicro, ont obtenu des positions de premier plan dans le classement MLPerf Inference v5. 1, démontrant une montée en charge quasi linéaire sur 8 nœuds et des mélanges hétérogènes MI300X/MI325X pour la formation et l’inférence AI en production. - Mai 2025 : Dell a lancé des serveurs PowerEdge équipés de GPU NVIDIA Blackwell Ultra, pouvant contenir jusqu’à 192-256 GPU par rack avec refroidissement par air/liquide, doublant la vitesse de formation des modèles IA, et étant désignés comme leader du marché des serveurs IA dans les rapports de 2025. Ce panorama complet met en lumière la croissance robuste et l’innovation dynamique qui façonnent le marché des ventes de clusters GPU pour la formation IA, en soulignant les tendances clés, les insights régionaux et les principaux acteurs de l’industrie impulsant les développements futurs.