Ataskaitos apžvalga Pasaulinės dirbtinio intelekto mokymo GPU klasterių pardavimo rinkos prognozuojama 2035 metais pasiekti apie 87, 5 mlrd. USD, tai yra daugiau nei keturis kartus daugiau nei 2025 metais, kai ji sudarė 18, 2 mlrd. USD. Per laikotarpį nuo 2026 iki 2035 metų vidutinis metinis augimo tempas sieks 17, 0 %. 2025 metais Šiaurės Amerika dominuoja rinkoje su daugiau nei 36, 5 % rinkos dalimi ir generuoja 6, 6 mlrd. USD pajamų. Ši rinka apima aukštos kokybės skaičiavimo sistemas, sukurtas su grafinių procesorių vienetų (GPU), specialiai pritaikytų didelių dirbtinio intelekto modelių mokymui ir sudėtingų mašininio mokymosi užduočių vykdymui. Šie GPU klasteriai teikia būtiną paralelinio apdorojimo galią giluminiam mokymuisi, kur tradiciniai procesoriai (CPU) dažnai būna nepakankami. Rinką sudaro įranga (GPU, serveriai), palaikanti programinė įranga (klasterių valdymo ir orkestravimo įrankiai) bei susiję paslaugos (integracija, priežiūra), skirtos įvairioms pramonės šakoms, tokioms kaip IT, finansai, sveikatos priežiūra ir automobilių pramonė. Vartotojai yra GPU gamintojai, debesų paslaugų tiekėjai, sistemų integratoriai ir AI infrastruktūros specialistai. Greita dirbtinio intelekto pažanga skatina poreikį GPU klasteriams, galintiems mokyti didelio masto modelius. Sudėtingi AI modeliai, kaip didelio kalbos modeliai ir giliosios neuroninės tinklai, reikalauja paskirstytų GPU išteklių efektyviam mokymui, todėl klasteriai tampa būtinu elementu šiuolaikiniuose AI darbo srautuose. Laiko sutaupymas mokslinių tyrimų ir diegimo srityje skatina investicijas į aukštos našios klasterius. Įmonės siekia trumpinti vystymo ciklus, gerinti AI tikslumą ir didinti konkurencingumą per greitesnį mokymąsi ir optimaus skaičiavimo pralaidumo pasiekimą. Ateities AI tendencijos, įskaitant generatyvinius modelius ir realaus laiko taikomąsias programas, didins skaičiavimo poreikį ir palaikys rinkos augimą. Svarbiausios rinkos išvados - Aparatinė įranga sudaro 78, 5 %, tai pagrindinis GPU klasterių pardavimų variklis, kurį skatina pažangių GPU, didelės spartos jungčių ir akceleratorių optimizuotų sistemų poreikis. - Viešojo debesyno naudojimas sudaro 54, 3 %, pabrėžiant pageidavimą prieinamam ir lankstui GPU klasterių prieigai be infrastruktūros įsipareigojimų. - Dideli ir hipeerskaliniai klasteriai sudaro 48, 7 %, tai vyksta dėl didėjančio AI mokymo sudėtingumo ir masto augimo. - Debesų paslaugų teikėjai (CSPs) sudaro 62, 8 % paklausos, plečiant GPU talpą, kad būtų galima palaikyti įmones ir AI natūralias darbo apkrovas. - IT ir technologijų sektorius dominuoja su 65, 9 %, tai skatina nuolatinis modelių vystymas ir inovacijos. - Šiaurės Amerika sudaro 36, 5 %, tai yra dėka pažangios duomenų centrų infrastruktūros ir investicijų į AI infrastruktūrą. - JAV rinka 2024 metų duomenimis siekė 6, 01 mlrd. USD, kas sudaro 15, 42 % CAGR ir skirta didelio masto AI mokymo ir debesų pajėgumų didinimui. Trumpi rinkos faktai Augantis generatyviosios AI ir didelio kalbos modelių poreikis skatina GPU klasterių pardavimus, nes mokymas reikalauja milžiniško paralelinio skaičiavimo galios. Debesų paslaugų teikėjai konkuruoja plėsdami jų talpą, o partnerystės, kaip Microsoft-NVIDIA, skatina klasterių užsakymus. Hiper mastelio sprendimai investavo beveik 200 mlrd. USD CapEx 2024 metais, daugiausia GPU infrastruktūros plėtrai. Plėtojant tiekimo grandinės ir gaunant vyriausybės paramą, rinkos aktyvumas didėja. Indija patvirtino 1, 24 mlrd. USD finansavimą, siekiant įdiegti ne mažiau kaip 10 000 GPU naujuose klasteriuose. Azijos– Ramiojo vandenyno regione sparčiausiai auga, ypač Kinija ir Japonija, kur statomi AI duomenų centrai. Klasteriai integruoja didelės pralaidos atminties ir pagal užsakymą pritaikytas jungtis, kad pagreitintų paskirstytą mokymąsi, o skystųjų aušinimo sistemos tvarko didelės galios tankį. NVIDIA duomenų centrų produktai sudarė daugiau kaip 89 % jos 2026 metų trečio ketvirčio pajamų iš šių technologijų. Heterogeninės CPU-GPU architektūros ir programinės tinklų valdymo technologijos gerina našumą mišrioms užduotims. Prenumeratos ir lizingo modeliai sumažina pradines išlaidas ir pagerina prieigą prie klasterių. Pasitaiko galimybių plėsti AI reiklius prieigą per išplėstą kraštinių (edge) technologiją ir diegiant naujus puslaidininkių gamybos ceitus, kuriuos remia vyriausybės subsidijos. Indijos rinka padidės 604 MW, investuojant 3, 8 mlrd. USD iki 2026 metų. Aušinimo technologijų įmonės ir tinklo paslaugų teikėjai naudą gauna iš augančio klasterių poreikio. Komponentai Gamybinė įranga sudaro 78, 5 % rinkos, pabrėždama fizinę infrastruktūrą kaip pagrindinį GPU klasterių pardavimų variklį. Tai apima GPU, serverius, tinklo įrangą ir aušinimo sistemas, svarbias didelio masto mokymui. Aukšta našumas ir patikimumas yra būtini efektyviam didelių duomenų rinkinių valdymui.

Gamybinės įrangos paklausa auga kartu su AI modelių sudėtingumu ir mokymosi darbo krūvio augimu, o nuolatiniai GPU architektūrų patobulinimai palaiko susidomėjimą. Diegimo būdai Viešojo debesyno naudojimas sudaro 54, 3 %, tai atspindi pageidavimą naudotis išmanią ir lanksčia GPU klasterių prieiga, nesant būtinybės turėti savo infrastruktūrą. Tai leidžia greitai išplėsti išteklius, mažina kapitalo išlaidas ir palaiko lankstesnį mokymosi darbo krūvį. Debesų platformos leidžia greičiau pradėti modelių mokymą ir skatinti bendradarbiavimą tarp išsibarsčiusių komandų, skatinant platesnį priėmimą. Klasterių dydis Dideli ir hiper masto klasteriai sudaro 48, 7 % rinkos, juos skatina poreikis mokyti didelio masto kalbos modelius ir sudėtingas AI sistemas. Didelės talpos klasteriai pagreitina duomenų apdorojimą ir užtikrina nuoseklų našumą. Augant modelių ir duomenų dydžiams, įmonės bei debesų paslaugų teikėjai investuoja į hiper masto sistemas, kad padidintų mokymo efektyvumą ir sutrumpintų diegimo laiką. Galutinis vartotojas CSPs sudaro 62, 8 % paklausos ir yra pagrindinė vartotojų grupė. Jie siūlo GPU klasterius kaip paslaugą įmonėms, startuoliams ir mokslinėms institucijoms, valdydami didelę infrastruktūrą, skirtą įvairioms AI darbo apimtims. Augantis AI mokymo paslaugų poreikis skatina CSP plėsti GPU talpą, siekiant pritraukti klientus ir gerinti pasiūlą su lankstesne infrastruktūra, pritaikyta kintančioms darbo apimtims. Pramonės šakos IT ir technologijų sektorius sudaro 65, 9 %, tai pagrindžia nuolatinis AI integravimas, modelių kūrimas ir pertvarkos ciklai. Įmonės šiame segmente kuria AI pagrįstą programinę įrangą ir platformas, kurios reikalauja GPU klasterių modelių mokymui ir testavimui. Inovacijos ir AI priėmimas palaiko infrastruktūros poreikį. Regionai Šiaurės Amerika sudaro 36, 5 % rinkos dalį dėl pažangios debesų infrastruktūros, stiprios AI priėmimo, didelių investicijų ir techninės patirties. JAV rinka 2024 m. pasiekė 6, 01 mlrd. USD su 15, 42 % CAGR, tai skatina didelio masto AI mokymą ir debesų pajėgumų plėtrą. Įmonės ir CSP nuolat didina infrastruktūrą, padarę AI strateginiu prioritetu. Pagrindiniai rinkos segmentai - Pagal komponentus: Aparatinė įranga, Programinė įranga, Paslaugos - Pagal diegimo būdą: vietinės, viešojo debesyno - Pagal klasterių dydį: Dideli / Hiper masto (>1000 GPU), Vidutiniai (100–1000 GPU), Maži (<100 GPU) - Pagal galutinį naudotoją: Debesų paslaugų teikėjai ir hiper masto operatoriai, Didelės įmonės ir technologijų įmonės, Mokslinių tyrimų institucijos ir akademinės įstaigos, Vyriausybinės ir gynybos institucijos - Pagal pramonės sritį: IT ir technologijos, Finansinės paslaugos, Automobiliai ir gamyba, Sveikatos priežiūra ir farmacijos, Kitos Regionų apžvalga - Šiaurės Amerika: JAV, Kanada - Europa: Vokietija, Prancūzija, JK, Ispanija, Italija, Rusija, Nyderlandai, Kita Europa - Ramiojo vandenyno regione: Kinija, Japonija, Pietų Korėja, Indija, Australija, Singapūras, Tailandas, Vietnamas - Lotynų Amerika: Brazilija, Meksika, Kita Lotynų Amerika - Viduržemio jūra ir Afrika: Juodasis Afrika, Saudo Arabija, Kataras, Kita MEA Rinkos katalizatoriai Svarbiausi veiksniai – greitas AI modelių dydžio ir mokymo sudėtingumo augimas, kuris reikalauja masinio paralelinio skaičiavimo, ko tradicinės sistemos nepajėgia užtikrinti. Todėl organizacijos dideliais kiekiais investuoja į GPU klasterius AI vystymui spartinti. Taip pat platesnė AI priėmimas vadovaujant pagrindinėms verslo sritims, kaip produktų dizainas, analizė, sukčiavimo aptikimas ir mokslo tyrimai, reikalauja skalable ir aukštos našos infrastruktūros nuolatiniam modelių mokymui ir tobulinimui. Rinkos apribojimai Didelės pradinės kapitalo išlaidos dažnai yra kliūtis, apribojanti priėmimą daugiausia didelėms įmonėms ir finansuojamiems tyrimų institutams. Operacinės išlaidos iššūkį kelia dėl didelio elektros energijos vartojimo, aušinimo poreikio, priežiūros ir kvalifikuotos darbo jėgos reikmės, todėl silpnesnėse rinkose ši investicija yra mažiau patraukli. Galimybės Debesų pagrindu teikiamos AI mokymo paslaugos suteikia galimybes plėstis, leidžiant įsigyti GPU klasterių nuosavybės be didelių kapitalinių išlaidų, kas padeda įkurti startuolius, tyrimų grupes ir vidutinio dydžio kompanijas. Pramonės sprendimai, skirti sveikatos, automobilių ir finansų sektoriams, sukuria poreikį individualizuotoms GPU klasterių konfigūracijoms, kas leidžia specializuotiems tiekėjams įgyti rinkos dalį. Iššūkiai Energijos efektyvumas išlieka svarbia problema dėl didelio elektros energijos suvartojimo ir poveikio aplinkai, todėl duomenų centrų balansavimas tarp našumo ir tvarumo yra būtinas. Sudėtinga tiekimo grandinė, ypač pažangių GPU trūkumo laikotarpiais, sukelia trūkumus ir delsusus, kas kelia neapibrėžtumą dėl įrangos prieinamumo. Konkurencinė analizė Rinka koncentruota kelių didžiųjų technologijų tiekėjų konkurencijoje, kur dominuoja našumas, mastelis ir ekosistemų suderinamumas. Tie, kurie siūlo integruotus aparatūros ir programinės įrangos sprendimus, turi pranašumų. Maži žaidėjai dažnai specializuojasi nišinėse srityse, tokių kaip optimizuotos klasterių technologijos ar specifinio AI darbo krūvio sprendimai. Inovacijos aušinimo, jungčių ir valdymo programinės įrangos srityse yra esminiai konkurenciniai veiksniai. Ilgalaikis aptarnavimas ir patikimumas yra pagrindiniai klientų prioritetai, kas palaiko aktyvią ir inovacijomis kuriančią konkurencinę aplinką. Pagrindiniai lyderiai - 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. Naujausi įvykiai - 2025 m. spalio mėn. : NVIDIA Blackwell GPU (B100/B200/GB200) parduoti visus 2025 m. , jų užsakymai siekė daugiau kaip 3, 6 mln. vienetų, daugiausia dėmesio skiriant hiper skaleriams kaip AWS, Google Cloud ir Microsoft Azure, dėl ko įmonės turi planuoti kelių metų AI pajėgumus. - 2025 m. rugsėjo mėn. : AMD Instinct MI300X klasteriai, tiekiami Dell ir Supermicro, pasiekė geriausius MLPerf Inference v5. 1 įvertinimus, demonstruojant beveik linijinį mastelį 8 mazgų sistemose ir mišrių MI300X/MI325X sprendimų naudojimą gamybos AI mokymui ir inferencijai. - 2025 m. gegužės mėn. : Dell pristatė PowerEdge serverius su NVIDIA Blackwell Ultra GPU, kurie pasiekė 192–256 GPU sąrangoje su oro / skysto aušinimo sistemomis, siekiant 4 kartus greitesnio AI modelių mokymo, ką įvertino kaip rinkos lyderį AI serverių srityje 2025 m. ataskaitose. Šis išsamus apžvalga pabrėžia spartų augimą ir dinamiškas inovacijas, formuojančias AI mokymo GPU klasterių pardavimo rinką, akcentuodama svarbiausias tendencijas, regioninius aspektus ir pagrindinius pramonės žaidėjus, kuriančius ateities vystymąsi.