Panoramica del Rapporto Il Mercato Globale delle Vendite di Cluster GPU per l'Addestramento AI è previsto raggiungere circa 87, 5 miliardi di USD entro il 2035, rispetto ai 18, 2 miliardi di USD del 2025, con un CAGR del 17, 0% tra il 2026 e il 2035. Nel 2025, l’America del Nord ha dominato il mercato con oltre il 36, 5% di quota, generando 6, 6 miliardi di USD di entrate. Questo mercato comprende sistemi di calcolo ad alte prestazioni costruiti con unità di elaborazione grafica (GPU) appositamente configurate per addestrare grandi modelli di AI e gestire carichi di lavoro complessi di machine learning. Questi cluster GPU forniscono la potenza di calcolo parallela essenziale per compiti di deep learning dove le CPU tradizionali risultano insufficienti. Il mercato include hardware (GPU, server), software di supporto (strumenti di gestione e orchestrazione dei cluster) e servizi correlati (integrazione, manutenzione), rispondendo a esigenze diversificate dei settori come IT, finanza, sanità e automotive. I fornitori variano da produttori di GPU e cloud provider a system integrator e specialisti di infrastrutture AI. I rapidi progressi dell’AI alimentano la domanda di cluster GPU capaci di addestrare modelli su larga scala. Modelli complessi come grandi modelli linguistici e reti neurali profonde richiedono risorse GPU distribuite per un addestramento efficiente, rendendo i cluster indispensabili nei flussi di lavoro moderni di AI. La riduzione dei tempi per ottenere insight per la ricerca e il deployment di AI spinge gli investimenti in cluster ad alte prestazioni. Le aziende cercano di accorciare i cicli di sviluppo, migliorare l’accuratezza dell’AI e aumentare la competitività attraverso un addestramento più rapido e un throughput di calcolo ottimizzato. Le future tendenze dell’AI, incluse i modelli generativi e le applicazioni in tempo reale, aumenteranno le richieste di calcolo, sostenendo la crescita del mercato. Principali Conclusioni di Mercato - Hardware in testa con il 78, 5%, guidato dalla domanda di GPU avanzate, interconnessioni ad alta velocità e sistemi ottimizzati per acceleratori. - Consumo di cloud pubblico al 54, 3%, evidenziando la preferenza per l’accesso scalabile e flessibile ai cluster GPU senza impegni infrastrutturali. - Cluster di grandi e hyperscale al 48, 7%, trainati dalla crescente complessità e scala dell’addestramento AI. - Fornitori di servizi cloud (CSP) costituiscono il 62, 8% della domanda, ampliando la capacità GPU per supportare le imprese e i carichi di lavoro nativi di AI. - Il settore IT e tecnologia domina con il 65, 9%, supportato dallo sviluppo continuo di modelli e innovazioni. - L’America del Nord detiene il 36, 5%, alimentata da ecosistemi di data center avanzati e investimenti costanti in infrastrutture AI. - Il mercato USA era nel 2024 di 6, 01 miliardi USD, con un CAGR del 15, 42%, trainato da grandi programmi di addestramento AI e crescita della capacità cloud. Fatti di Mercato Veloci La crescente domanda di AI generativa e grandi modelli linguistici spinge le vendite di cluster GPU, poiché l’addestramento richiede un’enorme potenza di calcolo parallela. I provider cloud competono per espandere la capacità, con partnership come Microsoft-NVIDIA che alimentano gli ordini di cluster. Gli hyperscalers hanno investito quasi 200 miliardi di USD nel 2024 in CapEx, principalmente per l’infrastruttura GPU. Espansioni della supply chain e il sostegno governativo stimolano ulteriormente il mercato. L’India ha approvato 1, 24 miliardi di USD in fondi per deployment di almeno 10. 000 GPU in nuovi cluster. L’area Asia-Pacifico registra la crescita più rapida, con Cina e Giappone che costruiscono data center AI. I cluster integrano memoria ad alta larghezza di banda e interconnessioni personalizzate per accelerare l’addestramento distribuito, mentre sistemi di raffreddamento a liquido gestiscono le alte densità di potenza. I prodotti per data center di NVIDIA rappresentano oltre l’89% dei ricavi del terzo trimestre FY2026 da queste tecnologie. Architetture eterogenee CPU-GPU e reti definite dal software migliorano le prestazioni per carichi di lavoro misti. Modalità di leasing in abbonamento migliorano l’accesso ai cluster riducendo i costi iniziali. Opportunità si presentano con l’espansione dell’AI edge e nuove fonderie di semiconduttori supportate da sovvenzioni governative. Il mercato indiano aggiungerà 604 MW di capacità entro il 2026 con un investimento di 3, 8 miliardi USD. Aziende specializzate in tecnologie di raffreddamento e provider di rete beneficiano dell’aumento della domanda di cluster. Per Componente L’hardware domina con il 78, 5%, sottolineando l’infrastruttura fisica come motore principale delle vendite di cluster GPU. Questo include GPU, server, attrezzature di rete e raffreddamento, essenziali per l’addestramento AI su larga scala. Alte prestazioni e affidabilità sono cruciali per gestire dataset massivi in modo efficiente.

La domanda di hardware cresce con l’aumentare della complessità dei modelli di AI e dei carichi di lavoro di training, con continui aggiornamenti delle architetture GPU che mantengono l’interesse vivo. Per Deployment Il consumo di cloud pubblico prevale al 54, 3%, riflettendo la preferenza per l’accesso on-demand e scalabile ai cluster GPU senza possedere infrastrutture proprie. Ciò permette di aumentare rapidamente le risorse, ridurre i costi di capitale e supportare carichi di lavoro di training flessibili. Le piattaforme cloud facilitano un avvio più rapido dell’addestramento dei modelli e la collaborazione tra team distribuiti, favorendo un’ulteriore adozione. Per Scala di Cluster Cluster di grandi dimensioni e hyperscale costituiscono il 48, 7%, guidati dall’esigenza di addestrare modelli linguistici estesi e sistemi AI sofisticati. Cluster ad alta capacità accelerano l’elaborazione di vasti dataset e mantengono la coerenza delle prestazioni. L’aumento delle dimensioni di modelli e dati spinge aziende e cloud provider a investire in sistemi hyperscale, migliorando l’efficienza dell’addestramento e riducendo i tempi di deployment. Per Utente Finale I provider di servizi cloud rappresentano il 62, 8% della domanda come principale gruppo di utenti finali. Offrono cluster GPU come servizi a imprese, startup e enti di ricerca, gestendo infrastrutture estese per supportare diversi carichi di AI. La domanda crescente di servizi di addestramento AI spinge i CSP a espandere la capacità GPU per attrarre clienti e ottimizzare le offerte con infrastrutture scalabili per carichi variabili. Per Settore Industriale Il settore IT e tecnologia rappresenta il 65, 9%, sostenuto da un’innovazione continua, sviluppo e riqualificazione di modelli AI. Le aziende di questo settore sviluppano software e piattaforme basate su AI, richiedendo cluster GPU per l’addestramento e il testing dei modelli. L’innovazione e l’adozione di AI mantengono elevata la domanda di infrastrutture. Per Regione L’America del Nord detiene il 36, 5% di quota grazie a un’infrastruttura cloud matura, forte adozione di AI, investimenti significativi e competenze tecniche disponibili. Il mercato statunitense ha raggiunto 6, 01 miliardi USD nel 2024 con un CAGR del 15, 42%, trainato da carichi di lavoro AI in espansione e domanda di training cloud. Le aziende e i CSP continuano a espandere le infrastrutture, rendendo l’AI una priorità strategica. Segmenti Chiave di Mercato - Per Componente: Hardware, Software, Servizi - Per Deployment: On-premises, Cloud Pubblico - Per Scala di Cluster: Grande/Hyperscale (>1000 GPU), Medio (100–1000 GPU), Piccolo (<100 GPU) - Per Utente Finale: Cloud Service Providers & Hyperscalers, Grandi Aziende & Imprese Tech, Istituzioni di Ricerca & Accademia, Governo & Difesa - Per Settore Industriale: IT & Tecnologia, Servizi Finanziari, Automotive & Manifatturiero, Sanità & Farmaceutico, Altri Copertura Regionale - Nord America: USA, Canada - Europa: Germania, Francia, Regno Unito, Spagna, Italia, Russia, Paesi Bassi, Rest Europa - Asia Pacifico: Cina, Giappone, Corea del Sud, India, Australia, Singapore, Thailandia, Vietnam - America Latina: Brasile, Messico, Rest America Latina - Medio Oriente & Africa: Sudafrica, Arabia Saudita, UAE, Resto MEA Motivazioni di Mercato Tra le principali motivazioni vi sono la crescita rapida delle dimensioni dei modelli AI e della complessità dell’addestramento, che richiedono un calcolo parallelo massiccio che i sistemi tradizionali non possono soddisfare. Di conseguenza, le organizzazioni investono molto in cluster GPU per accelerare lo sviluppo dell’AI. Inoltre, un’adozione più ampia dell’AI in processi core come progettazione di prodotto, analisi, rilevamento frodi e ricerca scientifica richiede infrastrutture scalabili e ad alte prestazioni per un addestramento e un perfezionamento continui dei modelli. Resistenze di Mercato L’alto investimento iniziale rappresenta una barriera significativa, limitando l’adozione principalmente a grandi imprese e istituzioni di ricerca finanziate. I costi operativi sono una sfida a causa dell’alto consumo energetico, delle esigenze di raffreddamento, della manutenzione e della necessità di personale qualificato, scoraggiando l’ingresso in mercati più sensibili ai costi. Opportunità I servizi di addestramento AI basati sul cloud offrono grandi opportunità permettendo accesso scalabile ai cluster GPU senza ingenti capitali, aprendo il mercato a startup, team di ricerca e aziende di medie dimensioni. Soluzioni AI specifiche per settore come sanità, automotive e servizi finanziari creano domanda di configurazioni di cluster GPU su misura, favorendo aziende specializzate in offerte personalizzate. Sfide L’efficienza energetica rimane una sfida critica a causa del forte consumo di energia e dell’impatto ambientale delle implementazioni dense di GPU, richiedendo data center capaci di bilanciare prestazioni e sostenibilità. La dipendenza dalla supply chain per GPU avanzate può causare carenze e ritardi, introducendo incertezze nella disponibilità hardware per deployment su larga scala. Analisi Competitiva Il mercato è concentrato tra alcuni grandi fornitori tecnologici che competono su performance, scalabilità e compatibilità dell’ecosistema. I vendor che offrono soluzioni integrate hardware e software godono di vantaggi competitivi. I piccoli attori si distinguono puntando su soluzioni di nicchia come design ottimizzati di cluster o workload AI specializzati. Innovazioni in raffreddamento, tecnologie di interconnessione e software di gestione sono i principali fattori di differenziazione. La supporto a lungo termine e l’affidabilità sono elementi chiave per i clienti, mantenendo un panorama competitivo attivo e orientato all’innovazione. Principali Attori di Rilievo - 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. Sviluppi Recenti - ottobre 2025: Le GPU Blackwell di NVIDIA (B100/B200/GB200) sono state esaurite nel 2025 con un backlog superiore a 3, 6 milioni di unità, prioritizzate per hyperscalers come AWS, Google Cloud e Microsoft Azure, obbligando le imprese a pianificare capacità di AI pluriennale. - settembre 2025: I cluster AMD Instinct MI300X forniti da Dell e Supermicro hanno raggiunto le prime posizioni nei ranking MLPerf Inference v5. 1, dimostrando una scalabilità quasi lineare su configurazioni a 8 nodi e mix eterogenei MI300X/MI325X per training e inferenza di AI produttiva. - maggio 2025: Dell ha lanciato server PowerEdge con GPU NVIDIA Blackwell Ultra, scalando fino a 192-256 GPU per rack con raffreddamento ad aria/liquido, raggiungendo velocità 4 volte superiori nell’addestramento di modelli AI, riconosciuti come Leader di Mercato per i server AI nel 2025. Questa panoramica completa evidenzia la robusta crescita e le innovazioni dinamiche che caratterizzano il mercato delle vendite di cluster GPU per l’addestramento AI, sottolineando tendenze chiave, approfondimenti regionali e principali attori industriali che guidano i futuri sviluppi.