რეპორტის მიმოხილვა გლობალური ხელოვნური ინტელექტის (AI) ტრენინგ GPU კლასტერული გაყიდვების ბაზარი სავარაუდოდ მიაღწევს დაახლოებით 87. 5 მილიარდ დოლარს 2035 წლამდე, რაც 2025 წელს 18. 2 მილიარდი დოლარი იყო, მოხრილი კეგა კლაცის 17, 0%-იანი მნიშვნელობით 2026-2035 წლის პერიოდში. 2025 წელს, ჩრდილოეთ ამერიკამ დაიკავა ბაზრის უმსხვილესი ნაწილი, მნიშვნელოვნად მეტი 36. 5%, შემოსავალი 6. 6 მილიარდი აშშ დოლარით. ამ ბაზარს მიეკუთვნება მაღალწარმადობითი კომპიუტერული სისტემები, რომლებიც შექმნილია გრაფიკის პროცესორული ერთეულებით (GPU-ლებით), სპეციალურად მორგებული დიდი AI მოდელების ტრენინგისა და რთული მანქანათსწავლა სამუშაოსთვის. ეს GPU კლასტერები უზრუნველყოფენ აუცილებელ პარალელური გამოთვლითი ძალების მხარდაჭერას სამეცნიერო და პროფესიონალური მიზნებისთვის, სადაც ტრადიციული CPU-ები უტოპულობენ. ბაზარს შეადგენს হার্ডვერი (GPU-ლები, სერვერები), მხარდამჭერი პროგრამული უზრუნველყოფა (კლასტერის მენეჯმენტი და ორგანიზაცია) და სერვისები (ინტეგრაცია, განახლება), რომელიც შეესაბამება სხვადასხვა ინდუსტრიებს, როგორიცაა IT, ფინანსები, ჯანდაცვა და ავტომწარმოება. მარკეტზე წარმოდგენილია GPU მწარმოებლები, ღრუბლიანი სერვისის პროვაიდერები, სისტემების ინტეგრატორები და AI ინფრასტრუქტურის სპეციალისტები. სწრაფი AI წვლილი ზრდის მოთხოვნას GPU კლასტერებისთვის, რომლებიც უნარიანია მოდელების მასშტაბური ტრენინგისთვის. რთული AI მოდელის, როგორიცაა დიდი ენის მოდელები და ღრმა ნეირონული ქსელები, საყრდენია დისტრიბუცირებული GPU რესურსები ეფექტური ტრენინგისთვის, რაც კლასტერებს სასიცოცხლოდ აუცილებელს ხდის თანამედროვე AI სამუშაო პროცესებში. AI კვლევისა და განლაგების დროის შემცირება ხელს უწყობს მაღალი გამოთვლითი სისწორის კლასტერების ინვესტირებას. კომპანიები მიზანდასახულნი არიან ამოიწურონ განვითარების ციკლები, გაუმჯობესონ AI სიზუსტე, და დააჩქარონ კონკურენტუნარიანობა უკეთესი ტრენინგისა და ოპტიმიზირებული გამოთვლითი სიპრობით. მომავალი AI ტრენდი, მათ შორის გენერაციული მოდელები და რეალურ დროში გამოყენებები, გააძლიერებს გამოთვლითი მოთხოვნებს და განაპირობებს ბაზრის ზრდას. პირველი ბაზრის მთავარი ამონაწერები - ხმარებადი აპარატული საშუალებები იდგმება 78. 5%-ით, რაც განპირობებულია წინსვლის მოთხოვნით თანამედროვე GPU-ებზე, მაღალსიჩქარიანი ინტერკონექტებით და აქცელერატორით ოპტიმიზირებულ სისტემებში. - საჯარო ღრუბლიანი მომსახურება შეადგენს 54. 3%-ს, რაც ხაზს უსვამს პოპულარობას სკალირებად, მოქნილ GPU კლასტერზე ხელმისაწვდომობის მოთხოვნით, რომლიც არ საჭიროებს ინფრასტურქურული ვალდებულებებს. - დიდი და ჰიპერქსკლასული კლასტერები გვევლინებიან 48. 7%-ით, რასაც განაპირობებს AI ტრენინგის სირთულეებისა და მასშტაბის მატება. - ღრუბლიანი სერვისის მომწოდებლებმა (CSP-ებმა) შეადგინეს 62. 8% მოთხოვნა, რაც ზრდის GPU კაპიას, რათა მხარდაჭერა მიეცეთ კომპანიებს და AI-კავირებულ სამუშაო პროცესებს. - IT-სა და ტექნოლოგიურ სექტორს უჭირავს დომინანტური წილი 65. 9%, რაც განპირობებულია უწყვეტი მოდელების განვითარებით და ინოვაციებით. - ჩრდილოეთ ამერიკამ დაიკავა 36. 5%, ამას უწყობს ხელს მოწინავე მონაცემთა ცენტრების ეკოსისტემა და sustained ინვესტიციები AI ინფრასტრუქტურაში. - აშშ-ის ბაზარი იყო 2024 წელს 6. 01 მილიარდი აშშ დოლარით, ზრდით 15. 42%-იანი CAGR სგან, რაც განაპირობებს მასშტაბური AI ტრენინგისა და ღრუბლოვანი კაპიტალის ზრდას. მოკლე ბაზრის ფაქტები გენერაციული AI-სა და დიდი ენის მოდელების მკვეთრი ზრდა ზრდის GPU კლასტერულ გაყიდვებს, რადგან ტრენინგმა მოითხოვს მასშტაბურ პარალელურ გამოთვლით ძალებს. ღრუბლოვანი მომწოდებლები იბრძვიან კაპიტალის ფართო გაფართოებისთვის, სკოლ დამპორებთან, როგორებიცაა Microsoft-NVIDIA, რომელიც უზრუნველყოფს კლასტერული შეკვეთების გაზრდას. ჰიპერსკალერი კომპანიებმა 2024 წლისთვის გამოყო თითქმის 200 მილიარდი აშშ დოლარი CapEx-ზე, რომლის დიდი ნაწილი გასულ კომპანიებს GPU ინფრასტრუქტურისთვის. მიწოდების შრეის გაზრდა და სამთავრობო მხარდაჭერა ენერგიულად ჩადებენ ბაზარზე. ინდოეთმა დაამტკიცა 1. 24 მილიარდი აშშ დოლარის ხარჯები, რათა განახორციელოს მინიმუმ 10, 000 GPU ახალი კლასტერებში. აზია-პასიფიკამ გამოირჩევა ყველაზე სწრაფი რეგიონალური ზრდით, სადაც ჩინეთი და იაპონია აშენებენ AI მონაცემთა ცენტრებს. კლასტერები ინტეგრირებს მაღალ სიხშირის მეხსიერებას და კustomed ინტერკონექტებს დისტრიბუციული ტრენინგის გასააქტიურებლად, ასევე ლიკვიდური გაგრილების სისტემებით მართავს მაღალი საშუალო დენგუმციპულებში. NVIDIA-ის მონაცემთა ცენტრის პროდუქტებმა აღინიშნა, რომ მას აქვს 89%-ზე მეტი წილი მისი მესამე ფინანსურ კვარტალში ამ ტექნოლოგიებიდან შემოსავლებში. არაერთი CPU-GPU ჰეტერყიდული არქიტექტურები და პროგრამული განსაზღვრული ქსელები აუმჯობესებს რთული სამუშაოს შესრულებას. გამოწერის საფუძველზე განკურნული მოდელებით ხელმისაწვდომობა ამცირებს პირველადი ხარჯებს და ახდენს კლასტერების წვდომის გაუმჯობესებას. შესაძლებლობები წარმოიშობაEdge AI-ის გაფართოების და ახალ ნახევრადჩიპის ფაბრიკების მხარდაჭერით, რაც ფინანსურ მხარდაჭერასთან ერთად იწვევს ბაზარის ზრდას. ინდოეთის ბაზარი მიაღწევს 604 მავტ მშენებლობის ენერგოიონტირებული ენერგოეფექტურად, დაახლოებით 3. 8 მილიარდი აშშ დოლარის ინვესტიციით. გაგრილების ტექნოლოგიის კომპანიები და ქსელური სერვისის მიმწოდებლები სარგებლობენ კლასტერების მოთხოვნის ზრდით. დაკავშირებული კომპონენტები ხელმძღვანელობით იკავებს აქცენტს 78. 5%-იანი წილი, აღნიშნავს ფიზიკურ ინფრასტრუქტურას როგორც ძირითად ფაქტორს GPU კლასტერული გაყიდვებისთვის. ეს მოიცავს GPU-ებს, სერვერებს, ქსელურ საშუალებებს და გაგრილების აღჭურვილობას, რომლებიც მნიშვნელოვანია მასშტაბური AI ტრენინგისთვის. მაღალი ნდობა და შესრულების ხარისხი აუცილებელია უზარმაზარი მონაცემთა ეფექტურად მართვისთვის.

გამოთვლით მოთხოვნა იზრდება AI მოდელების სართულობით და სწავლების სამუშაოს რაოდენობით, რაც განაპირობებს GPU არქიტექტურის გარდამავალ განახლებებს ინტერეს შენარჩუნებისათვის. განლაგებით საჯარო ღრუბლიანი მომსახურება ლიდერობს 54. 3%-ით, რაც გამოხატავს მოთხოვნას მოქნილ, სკალირებადი GPU კლასტერზე ხელმისაწვდომობისთვის, რომელსაც არ სჭირდება ინფრასტრუქტურული პირობა. ეს საშუალებას აძლევს სწრაფად გაზარდოს რესურსები, გაწეული ხარჯების შემცირება და მოქნილი ტრენინგ სამუშაოს მხარდაჭერა. ღრუბლოვანი პლატფორმები აჩქარებს მოდელების ტრენინგის პროცესი და მხარდამჭერ გუნდებს შორის თანამშრომლობას, რაც უწყობს ხელს ფართო დანერგვას. კლასტერის მასშტაბით ორი დიდად და ჰიპერქსკლასულად ვარიანტი შეადგენს 48. 7%-ს, რასაც განაპირობებს გრძელვადიანი ენის მოდელების და სიღრმისეული AI სისტემების ტრენინგის საჭიროებები. მაღალხემიანის კლასტერები გარძლიფართო მონაცემებს უქმნის სწრაფად და განაგრძობს ამოსაცნობი გამოთვლითი სმითს. მოდელებისა და მონაცემების დიდი ზომის ზრდა აგიბარებს კომპანიებს და ღრუბლოვან სერვისებს მეტი ინვესტიციის ჩადებას ჰიპერბერქსკლასული სისტემებში, გაუმჯობესების მიზნით ტრენინგის ეფექტურობა და შემცირების დრო. მომხმარებელი ღირსების სერვისის გამანაწილებლები წარმოადგენენ 62. 8% მოთხოვნას, როგორც ძირითადი მომხმარებელი. ისინი შეთავაზებულებენ GPU კლასტერებს როგორც სერვისს კომპანიებს, სტარტაპებს და კვლევით ორგანიზაციებს, მართავენ მასშტაბურ ინფრასტრუქტურას სხვადასხვა AI სამუშაოსთვის. გთხოვთ, მეტი მოთხოვნა AI ტრენინგის სერვისებზე აძლიერებს CSP-ებს, რათა გაშენონ GPU კაპიტალი და ოპტიმიზირონ შეთავაზებები მზარდი და რბილად განსხვავებული სამუშაოებისთვის. ინდუსტრიული ვერტიკალით IT-სა და ტექნოლოგიურ სექტორს უჭირავს ძირითადი წილი 65. 9%-ით, რაც განპირობებულია უწყვეტი AI-ს ინტეგრაციით, მოდელების განვითარების და გადატვირთვის ციკლებით. ამ სექტორის კომპანიები ქმნიან AI-დამყარებულ სોફტუარებს და პლატფორმებს, რომლებიც საჭიროებენ კლასტერებს მოდელების ტრენინგისა და ტესტირებისთვის. ინოვაციები და AI-ს სიძლიერე ამცირებს ინფრასტრუქტურის მოთხოვნას. კრიტერიუმების მიხედვით რეგიონული დაფარვა მოიცავს - ჩრდილოეთ ამერიკას: US, კანადა - ევროპას: გერმანია, საფრანგეთი, UK, ესპანეთი, იტალია, რუსული, ნიდერლანდები, ევროპის დარჩენილი ნაწილი - აზია-პასიფიკას: ჩინეთი, იაპონია, სამხრეთ კორეა, ინდოეთი, ავსტრალია, სინგაპური, თაილანდი, ვიეტნამი - ლათინურ ამერიკაში: ბრაზილია, მექსიკა, ლათინურ ამერიკის სხვა შემთხვევები - შუამდინარეთსა და აფრიკაში: სამხრეთ აფრიკა, საუდის არაბეთი, UAE, სხვა ნაწილები ბაზრის მთავარი ინსპირაციები მთავარი მამოძრავებელი ძალები მოიცავს AI მოდელების ზომასა და ტრენინგის სირთულეების სწრაფ ზრდას, რაც სჭირდება მასშტაბურ პარალელური გამოთვლითი სისტემების გამოყენებას. ამიტომ, კომპანიები დიდ ინვესტიციას ახდენენ GPU კლასტერებში AI განვითარებისთვის. აგრეთვე, AI-ის მხატვრული მიღება ბიზნეს პროცესებში განსაკუთრებით პროდუქტის დიზაინში, ანალიზში, ფიშინგის გადაჭრაში და სამეცნიერო კვლევაში მოითხოვს სკალირებადი, მაღალი წარმადობის ინფრასტრუქტურას მოდელების უწყვეტი ტრენინგისა და დახვეწისათვის. ბაზრის ფერხულები დიდი საბაჟო ხარჯები წარმოადგენს მნიშვნელოვან ბარიერს, რაც ძირითადად დიდ კომპანიებს და დაფინანსებულ კვლევით ორგანიზაციებს სთავაზობს უცილებელ ინვესტიციურ საშუალებას. ოპერაციული ხარჯებიც წარმოადგენს გამოწვევას, მათ შორის ექსპლუატაცის მაღალი ღირებულება, გაგრილების მოთხოვნა, תחזენა და ჯიშიან მუშაკთა საჭიროება, რაც აფერხებს ბაზრის გაზრდას ფულს სანდო ბაზრებზე. დროსვახვევლიანი შესაძლებლობები ღრუბლოვანი AI ტრენინგის სერვისები საკვანძო შესაძლებლობებს იძლევა GPU კლასტერების ფართო წვდომად, არ საჭიროებს მძიმე კაპიტალის ხარჯებს, და ეს იწვევს ბაზრის გაფართოებას სტარტაპებისთვის, კვლევით ჯგუფებისთვის და შუა ზომის კომპანიებისთვის. სექტორში სპეციფიური AI გადაწყვეტილებები, მაგალითად ჯანდაცვა, ავტოსამხედრო და ფინანსური სექტორები, ქმნიან მოთხოვნას ინდივიდუალურ GPU კლასტერების კონფიგურაციების მიმართ, რაც კომპანიებს საშუალებას აძლევს შეისწავლონ ნიშა მოსახერხებელი მორგებულით. მოწვევები ენერგიის მოხმარების სისწრაფე და გარემოს ზიანი რჩება წონადი გამოწვევად მაღალი ენერგოშემხმარ GPU-ების გავრცელებაში, რის გამოც მონაცემთა ცენტრებს უწევთ გაითვალისწინონ შესრულებისა და მდგრადობის ტერიტორიული განაწილება. ახალი GPU-ის მიწოდების მოხმარება ხდის ძნელად შესაძლებელს მასშტაბური სისტემების სწრაფად განახლებას. მიწოდების ჯაჭვის დამოკიდებულებები ბუნებრივი ენერგო და ტექნოლოგიური გამოწვევები იჩენს პრობლემებს. კონკურენციის პარამეტრი ბაზარი მჭიდროდ გადანაწილებულია რამდენიმე მსხვილი ტექნოლოგიური პროვაიდერზე, რომლებიც კონკურენციას უწევენ შესრულებით, სკალირებადობით და ეკოსისტემის თავსებადობით. მწარმოებლები, რომლებსაც წარუდგინებენ სრულფასოვან სისტემებს, სარგებლობენ კონკურენტული უპირატესობებით. მცირე მოთამაშეები განარჩევენ თავს ბაზრის ნიშა სპეციფიკით, როგორიცაა ოპტიმიზირებული კლასტერული დიზაინი ან მორგებული AI სამუშაოები. ინოვაციები გაგრილების სისტემებში, ინტერკონექტებსა და მართვის პროგრამულ უზრუნველყოფაში განიხილება როგორც მოტივატიული უპირატესობები. გრძელვადიანი მხარდაჭერა და სანდორობა მომხარებლებს უყარიან დიდი მნიშვნელობა, რაც ქმნის აქტიურ, ინოვაციურ კონკურენტულ გარემოს. მნიშვნელოვანი მწარმოებლები - NVIDIA კომპანიუ - 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. უახლესი სიახლეები - 2025 წლის ოქტომბერი: NVIDIA-ის Blackwell GPU-ები (B100/B200/GB200) დანაკარგებით გაყიდულია მთელი 2025 წლის განმავლობაში, backlog მეტი 3. 6 მილიონი ერთეულზე, ძირითადად მოწინავე ჰიპერსკალერებისთვის, როგორებიცაა AWS, Google Cloud და Microsoft Azure, რაც კომპანიებს აძლევს სტრატეგიული გეგმაების შექმნის შანსს მრავალწლიანი AI შესაძლებლობებისათვის. - 2025 წლის სექტემბერი: Dell და Supermicro-ს მიერ მიწოდებული AMD Instinct MI300X კლასტერები მიაღწიეს საუკეთესო MLPerf Inference v5. 1 რეიტინგებს, ახსნიან თითქმის გრაფიკული სიგრძით სამგანზომილებიანი გამართულების, heterogene ორმაგ MI300X/MI325X ნარევებს წარმოების AI ტრენინგსა და ინფერენსისთვის. - 2025 წლის მაისი: Dell-მა დაიწყო PowerEdge სერვერები, აღჭურვილი NVIDIA Blackwell Ultra GPU-ებით, სცილდება 192–256 GPU-ს თითო უჯრაში, ჰაერის/ლიკვიდური გაგრილებით, რის შედეგადაც AI მოდელის ტრენინგის სიჩქარე ოთხჯერ იწევს, რაც შეფასებულია როგორც 2025 წლის AI სერვერების ბაზრის ლიდერი. ეს სრული მიმოხილვა ხაზს უსვამს მიმართულებათა ძლიერი ზრდას და ინოვაციურ ტენდენციებს, რომლებიც ამ ფორმატში განაპირობებენ AI ტრენინგ GPU კლასტერული გაყიდვების ბაზრის განვითარების მომავალს, გამაფართოებელი დეტალები, რეგიონული ხედვები და მთავარი ინდუსტრიული მოთამაშეები მომავალ ტრენდებს.