Ziņojuma pārskats Globālā AI apmācības GPU klasteru pārdošanas tirgus ir prognozēts sasniegt aptuveni 87, 5 miljardus ASV dolāru līdz 2035. gadam, salīdzinot ar 18, 2 miljardiem dolāru 2025. gadā, ar gada izaugsmes tempu (CAGR) 17, 0% no 2026. līdz 2035. gadam. 2025. gadā Ziemeļamerika dominēja tirgū ar vairāk nekā 36, 5% daļu, radot 6, 6 miljardu dolāru ieņēmumus. Šis tirgus ietver augstas veiktspējas skaitļošanas sistēmas, kas būvētas ar grafisko procesoru vienībām (GPU), īpaši konfigurētas, lai apmācītu lielus AI modeļus un risinātu sarežģītas mašīnmācīšanās darba slodzes. Šie GPU klasteri nodrošina būtisku paralēlās apstrādes jaudu dziļās mācīšanās uzdevumiem, kur tradicionālās CPU kļūst nepietiekamas. Tirgū ietilpst aparatūra (GPU, serveri), atbalstošā programmatūra (klasteru pārvaldības un orkestrācijas rīki) un saistītie pakalpojumi (integrācija, apkope), kas apmierina dažādu nozaru vajadzības, piemēram, IT, finanses, veselības aprūpe un automobiļu rūpniecība. Pārdevēji ir GPU ražotāji, mākoņpakalpojumu sniedzēji, sistēmu integratori un AI infrastruktūras speciālisti. Strauji uzlabojumi AI jomā veicina pieprasījumu pēc GPU klasteriem, kas spēj apmācīt lielizmēra modeļus. Sarežģīti AI modeļi, piemēram, lieli valodu modeļi un dziļās neironu tīklu arhitektūras, prasa izplatīto GPU resursu efektīvu apmācību, padarot klasterus neatņemamu sastāvdaļu mūsdienu AI darba plūsmās. Laika samazināšana līdz atziņām AI pētniecībā un ieviestībā veicina ieguldījumus augstas veiktspējas klasteros. Uzņēmumi vēlas saīsināt izstrādes ciklus, uzlabot AI precizitāti un palielināt konkurētspēju ar ātrāku apmācību un optimizētu skaitļošanas caurplūdumu. Nākotnes AI tendences, tostarp ģeneratīvie modeļi un reāllaika lietojumi, palielinās skaitļošanas prasības, nodrošinot tirgus izaugsmi. Svarīgākie tirgus secinājumi - Aparatūra ar 78, 5% daļu ir līderis, galvenokārt pateicoties pieprasījumam pēc uzlabotām GPU, ātrajiem savienojumiem un akceleratoru optimizētām sistēmām. - Publiskais mākoņpakalpojumu patēriņš sastāda 54, 3%, akcentējot izvēli pēc mērogojama un elastīga GPU klastera pieejamības bez infrastruktūras ieguldījumiem. - Lieli un hyperskalas klasteri veido 48, 7%, kas virza paaugstinātās AI apmācības sarežģītību un mērogu. - Mākoņu pakalpojumu sniedzēji (CSP) veido 62, 8% pieprasījuma, paplašinot GPU kapacitātes, lai atbalstītu uzņēmumus un AI veidotās darba slodzes. - IT un tehnoloģiju sektors ir dominējošs ar 65, 9%, ko veicina nemainīga modeļu izstrāde un inovācijas. - Ziemeļamerika ir ar 36, 5%, līdzfinansēta ar uzlabotu datu centru ekosistēmu un pastāvīgām AI infrastruktūras investīcijām. - ASV tirgus sastādīja 6, 01 miljardu dolāru 2024. gadā, ar 15, 42% CAGR, pateicoties lielizmēra AI apmācībai un mākoņu kapacitātes pieaugumam. Īsi fakti par tirgu Pieaug pieprasījums pēc ģeneratīvās AI un lielo valodu modeļiem, kas veicina GPU klasteru pārdošanu, jo apmācība prasa milzīgu paralēlo skaitļošanas jaudu. Mākoņu pakalpojumu sniedzēji konkurē, lai paplašinātu kapacitāti, bet partnerības, piemēram, starp Microsoft un NVIDIA, veicina klasteru pasūtījumus. Hyperskalas investējušas gandrīz 200 miljardus USD 2024. gadā CapEx, galvenokārt GPU infrastruktūrā. Paplašinājumi piegādes ķēdēs un valdības atbalsts vēl stimulē tirgu. Indija apstiprinājusi 1, 24 miljardu USD finansējumu vismaz 10 000 GPU izvietošanai jaunos klasteros. Dienvideiropas reģions kļūst par pasaules ātrāko izaugsmes virzītāju, būvējot AI datus centrus Ķīnā un Japānā. Klasteri integrē ar augstas joslas platuma atmiņu un pielāgotām savienojumu tehnoloģijām, lai paātrinātu izplatīto apmācību, bet šķidrais dzesēšanas režīms pārvalda augsta jaudas blīvumu. NVIDIA datu centru produkti veido vairāk nekā 89% no trešā ceturkšņa FY2026 ieņēmumiem no šīm tehnoloģijām. Daudzveidīgas CPU-GPU arhitektūras un programmatūras definētu tīklu uzlabo veiktspēju jauktām darba slodzēm. Abonēšanas nomas modeļi uzlabo klasteru pieejamību, samazinot sākotnējos izdevumus. Iespējas rada Edge AI paplašināšanās un jaunu pusvadītāju fabu attīstība ar valdības subsīdijām. Indijas tirgū līdz 2026. gadam pievienosies 604 MW jaudas ar 3, 8 miljardu USD ieguldījumu. Dzesēšanas tehnoloģiju uzņēmumi un tīklu pakalpojumu sniedzēji gūst labumu no pieaugoša klasteru pieprasījuma. Komponentu sadalījums Aparatūra līderis ar 78, 5% daļu, uzsvaru liekot uz fizisko infrastruktūru kā galveno GPU klasteru pārdošanas dzinēju. Šeit ietilpst GPU, serveri, tīkla iekārtas un dzesēšanas aprīkojums, kas ir kritiski svarīgi lielizmēra AI apmācībai.

Augsta veiktspēja un uzticamība ir būtiskas, lai efektīvi pārvaldītu milzīgus datu apjomus. Pieprasījums pēc aparatūras pieaug ar AI modeļu sarežģītības un apmācību darba slodzes palielināšanos, turpinot GPU arhitektūras uzlabojumus, kas saglabā interesi. Izvietojuma veidi Publiskā mākoņa patēriņš ir ar 54, 3%, atspoguļojot izvēli pēc pieejamības un mērogojamības, nenopērkot paša infrastruktūru. Tas ļauj ātri paplašināt resursus, samazina kapitāla izdevumus un nodrošina elastīgu apmācības darba slodzi. Mākoņu platformas ļauj ātrāk uzsākt modeļu apmācības un nodrošina sadarbību starp izkliedētām komandām, veicinot tālāku pieplūdumu. Klasteru mērogs Lieli un hyperskalas klasteri veido 48, 7%, stumjot priekšā nepieciešamību apmācīt plašus valodu modeļus un sarežģītas AI sistēmas. Augstas jaudas klasteri paātrina milzīgu datu apstrādi un nodrošina konsekventu veiktspēju. Pieaugošie modeļu un datu apjomi mudina uzņēmumus un mākoņu pakalpojumu sniedzējus investēt hyperskalas sistēmās, uzlabojot apmācību efektivitāti un saīsinot izstrādes laiku. Galalietotāji Mākoņu pakalpojumu sniedzēji ir ar 62, 8% pieprasījuma daļu kā galvenā galalietotāju grupa. Viņi nodrošina GPU klasterus kā pakalpojumu uzņēmumiem, startapiem un pētniecības institūcijām, vadot plašu infrastruktūru AI darba slodžu atbalstam. Pieaugošais pieprasījums pēc AI apmācības pakalpojumiem liek CSP paplašināt GPU kapacitāti, lai piesaistītu klientus un uzlabotu piedāvājumus ar mērogojamu infrastruktūru darba slodzēm ar svārstīgām prasībām. Nozares sektorā IT un tehnoloģiju sektors ir ar 65, 9%, pamatojoties uz nepārtrauktu AI integrāciju, modeļu izstrādi un atkārtotu apmācību cikliem. Uzņēmumi šajā segmentā izstrādā AI procesorus un platformas, kas pieprasa GPU klasterus modeļu apmācībai un pārbaudēm. Inovācijas un AI adoptēšana uztur infrastruktūras pieprasījumu. Reģioni Ziemeļamerika ir ar 36, 5%, pateicoties nobriedušai mākoņa infrastruktūrai, spēcīgai AI izmantošanai, ievērojamām investīcijām un pieejamai tehniskajai ekspertīzei. ASV tirgus sasniedza 6, 01 miljardu USD 2024. gadā ar 15, 42% CAGR, ko veicina straujs AI darba slodžu un mākoņu apmācības pieaugums. Uzņēmumi un CSP turpina paplašināt infrastruktūru, padarot AI par stratēģisku fokusu. Svarīgākie tirgus segmenti - No komponentu perspektīvas: aparatūra, programmatūra, pakalpojumi - No izvietošanas veida: iekšējie telpas, publiskais mākoņs - No klastera mēroga: Lieli/hyperskalas (>1000 GPU), vidēji (100–1000 GPU), mazi (<100 GPU) - No galalietotāja puses: mākoņu pakalpojumu sniedzēji un hyperskalas, lielas uzņēmējsabiedrības un tehnoloģiju uzņēmumi, pētniecības iestādes un akadēmija, valdība un aizsardzība - No nozares vertikāles: IT un tehnoloģijas, finanšu pakalpojumi, automobiļu un ražošanas nozare, veselības aprūpe un farmācija, citi Reģionālā pārklājuma zona - Ziemeļamerika: ASV, Kanāda - Eiropa: Vācija, Francija, Apvienotā Karaliste, Spānija, Itālija, Krievija, Nīderlande, Eiropas pārējā daļa - Āzija-Pacifiks: Ķīna, Japāna, Dienvidkoreja, Indija, Austrālija, Singapūra, Taizeme, Vjetnama - Latīņamerika: Brazīlija, Meksika, pārējā Latīņamerika - Tuvākais Austrums un Āafrika: Dienvidāfrika, Saūda Arābija, Apvienotie Arābu Eirointegrētie emirāti, pārējā MEA Tirgus veicinošie faktori Galvenie veicinošie faktori ir AI modeļu lieluma un apmācības sarežģītības straujš pieaugums, kas prasa milzīgu paralēlo skaitļošanas jaudu, ko tradicionālas sistēmas nespēj nodrošināt. Tāpēc organizācijas iegulda lielas līdzekļus GPU klasteros, lai paātrinātu AI izstrādi. Papildus plašāka AI pieņemšana galvenajās uzņēmējdarbības jomās, piemēram, produkta dizainā, analītikā, krāpšanas novēršanā un zinātniskajā pētniecībā, prasa mērogojamu, augstas veiktspējas infrastruktūru modeļu nepārtrauktai apmācībai un pilnveidošanai. Tirgus ierobežojumi Augstas sākotnējās kapitālieguldījumi ir būtisks šķērslis, ierobežojot pieņemšanu galvenokārt lielos uzņēmumos un finansētās pētniecības organizācijās. Darba izmaksas ir izaicinājums, ņemot vērā ievērojamu elektroenerģijas patēriņu, dzesēšanas vajadzības, uzturēšanas izmaksas un prasmīgu darbinieku trūkumu, kas attur no plašas ieviešanas ekonomikā ar zemu budžetu. Iespējas Mākoņa balstīti AI apmācības pakalpojumi sniedz ievērojamas iespējas, nodrošinot mērogojamu piekļuvi GPU klasteriem bez lieliem kapitāla ieguldījumiem, tādējādi atvieglojot jaunuzņēmumu, pētniecības komandu un vidēja uzņēmuma iespējas. Nozares virziena AI risinājumi veselības aprūpē, automobiļu rūpniecībā un finanšu sektorā palielina pieprasījumu pēc pielāgotiem GPU klasteriem, ļaujot speciālistiem piedāvāt individuālus risinājumus un iegūt tirgus daļu. Īsas izjūtas Energoefektivitāte joprojām ir būtisks izaicinājums, ņemot vērā augsto elektroenerģijas patēriņu un ietekmi uz vidi, kas prasa datu centru līdzsvaru starp sniegumu un ilgtspēju. Piegādes ķēdes atkarības no progresīvām GPU tehnoloģijām izraisa deficītu un kavējumus, radot neziņu par aparatūras pieejamību lielizmēra projektos. Konkurences analīze Tirgus ir koncentrēts dažos lielākajos tehnoloģiju uzņēmumos, kas konkurē pēc veiktspējas, mērogojamības un ekosistēmas saderības. Ražotāji ar integrētām aparatūras un programmatūras risinājumiem iegūst konkurences priekšrocības. Mazāki dalībnieki izceļas ar nišas risinājumiem, piemēram, optimizētām klasteru arhitektūrām vai specializētas AI darba slodzes. Inovācijas dzesēšanā, savienojumu tehnoloģijās un pārvaldības programmās ir galvenās atšķirības. Ilgtermiņa atbalsts un uzticamība ir nozīmīgi klientu aspekti, saglabājot dinamiski inovāciju un konkurences pilnu tirgus vidi. Galvenie līderi - 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. Nesenie notikumi - 2025. gada oktobris: NVIDIA Blackwell GPU (B100/B200/GB200) pārdošana noslēgusies 2025. gadā ar atlikumu vairāk nekā 3, 6 miljoni vienību, prioritāri tiem hyperskalām kā AWS, Google Cloud un Microsoft Azure, veicinot uzņēmumu plānošanu AI kapacitātes vairākus gadus uz priekšu. - 2025. gada septembris: Dell un Supermicro piegādātie AMD Instinct MI300X klasteri ar MLPerf Inference v5. 1 sasniedza augstākos rādītājus, demonstrējot gandrīz lineāru mērogojamību ar 8-nodžu konfigurācijām un heterogēnu MI300X/MI325X maisījumu ražošanas AI apmācībai un inferencēm. - 2025. gada maijs: Dell uzsāka PowerEdge serverus ar NVIDIA Blackwell Ultra GPU, palielinot līdz 192–256 GPU ar gaisa/liquid dzesēšanu, panācot 4x ātrāku AI modeļu apmācības tempu un saņemot atzinību kā 2025. gada AI serveru tirgus līderis. Šis visaptverošais pārskats uzsver straujo izaugsmi un dinamiskās inovācijas, kas veido AI apmācības GPU klasteru pārdošanas tirgu, akcentējot nozīmīgās tendences, reģionālos aspektus un galvenos nozares līderus, kas virza nākotnes attīstību.