Overzicht van het Rapport De wereldwijde markt voor de verkoop van GPU-clusters voor AI-training wordt naar verwachting ongeveer USD 87, 5 miljard bereiken in 2035, ten opzichte van USD 18, 2 miljard in 2025, met een CAGR van 17, 0% tussen 2026 en 2035. In 2025 domineerde Noord-Amerika de markt met meer dan 36, 5% aandeel, goed voor een omzet van USD 6, 6 miljard. Deze markt bestaat uit high-performance computing-systemen gebouwd met grafische verwerkingseenheden (GPU’s), speciaal geconfigureerd voor het trainen van grote AI-modellen en het verwerken van complexe machine learning-workloads. Deze GPU-clusters leveren essentiële parallelle verwerkingstroom voor deep learning taken waar traditionele CPU’s tekortschieten. De markt omvat hardware (GPU’s, servers), ondersteunende software (clusterbeheer- en orkestratietools) en gerelateerde diensten (integratie, onderhoud), die inspelen op diverse sectorbehoeften zoals IT, financiën, gezondheidszorg en automotive. Leveranciers variëren van GPU-fabrikanten en cloudproviders tot systeemintegrators en specialisten in AI-infrastructuur. Snelle vorderingen in AI stimuleren de vraag naar GPU-clusters die in staat zijn tot grootschalig modeltraining. Complexe AI-modellen, zoals grote taalmodellen en diepe neurale netwerken, vereisen gedistribueerde GPU-resources voor efficiënte training, waardoor clusters onmisbaar worden voor moderne AI-workflows. Vermindering van de tijd tot inzicht voor AI-onderzoek en implementatie drijft investeringen in high-performance clusters. Bedrijven willen ontwikkelcycli verkorten, AI-nauwkeurigheid verbeteren en hun concurrentiepositie versterken door snellere training en geoptimaliseerd rekenvermogen. Toekomstige AI-trends, waaronder generatieve modellen en realtime toepassingen, zullen de rekencapaciteit verder verhogen, waardoor de markt blijft groeien. Belangrijkste Marktinzichten - Hardware domineert met 78, 5%, gedreven door vraag naar geavanceerde GPU’s, snelle connectiviteit en geoptimaliseerde systemen. - Consumuleren via publieke cloud bedraagt 54, 3%, wat de voorkeur onderstreept voor schaalbare en flexibele toegang tot GPU-clusters zonder infrastructuurverplichtingen. - Grote en hyperscale clusters vertegenwoordigen 48, 7%, aangewakkerd door toenemende complexiteit en omvang van AI-training. - Cloudserviceproviders (CSP’s) vormen 62, 8% van de vraag, door het uitbreiden van GPU-capaciteit ter ondersteuning van bedrijven en AI-native workloads. - De IT- en technologie sector domineert met 65, 9%, ondersteund door voortdurende modelontwikkeling en innovatie. - Noord-Amerika houdt 36, 5% aandeel, gestimuleerd door geavanceerde datacenter-ecosystemen en voortdurende investeringen in AI-infrastructuur. - De Amerikaanse markt bedroeg USD 6, 01 miljard in 2024, met een CAGR van 15, 42%, aangewakkerd door grootschalige AI-training en groei in cloudcapaciteit. Kortom Marktfeiten De toenemende vraag naar generative AI en grote taalmodellen drijft de verkoop van GPU-clusters, aangezien training enorme parallelle rekenkracht vereist. Cloudaanbieders strijden om capaciteit uit te breiden, waarbij samenwerkingsverbanden zoals Microsoft-NVIDIA de bestellingen voor clusters stimuleren. Hyperscalers investeren in 2024 bijna USD 200 miljard in CapEx, vooral voor GPU-infrastructuur. Uitbreidingen in de toeleveringsketen en overheidssteun stimuleren de markt verder. India keurde USD 1, 24 miljard aan fondsen goed voor de inzet van minstens 10. 000 GPU’s in nieuwe clusters. Azië-Pacific leidt de snelst groeiende regio, met China en Japan die AI-datacenters bouwen. Clusters integreren high-bandwidth geheugen en aangepaste connectiviteit voor versnelde distributed training, terwijl vloeistofkoelers hoge energieconcepten aan kunnen vanwege hoge dichtheden. NVIDIA’s datacenterproducten vertegenwoordigden meer dan 89% van haar omzet uit deze technologieën in Q3 FY2026. Heterogene CPU-GPU-architecturen en software-gedefinieerde netwerken verbeteren de prestaties voor gemengde workloads. Abonnementsleasingmodellen verbeteren toegang tot clusters door de initiële kosten te verminderen. Kansen liggen in de uitbreiding van edge AI en nieuwe halfgeleiderfabrieken ondersteund door overheidsstimulansen. India’s markt groeit met 604 MW capaciteit in 2026, met een investering van USD 3, 8 miljard. Koeltechnologiebedrijven en netwerkleveranciers profiteren van de stijgende vraag naar clusters. Per Component Hardware domineert met 78, 5% aandeel, waarmee fysieke infrastructuur de belangrijkste drijfveer is achter de verkoop van GPU-clusters. Dit omvat GPU’s, servers, netwerktechnologie en koelingsapparatuur die cruciaal zijn voor grootschalige AI-trainings. Hoge prestaties en betrouwbaarheid zijn essentieel voor het efficiënt beheren van enorme datasets.

De vraag naar hardware neemt toe naarmate AI-modellen complexer worden en workloads groeien, ondersteund door voortdurende upgrades van GPU-architectuur. Per Deployment Publieke cloud veroverde 54, 3%, wat de voorkeur voor on-demand, schaalbare toegang tot GPU-clusters zonder eigendom van infrastructuur onderstreept. Dit maakt snelle schaalvergroting, het verminderen van kapitaaluitgaven en flexibele training-workloads mogelijk. Cloudplatforms versnellen de start van modeltraining en bevorderen samenwerking tussen verspreide teams, wat verdere adoptie stimuleert. Per Cluster Grootte Grote en hyperscale clusters vormen 48, 7%, omdat ze nodig zijn om uitgebreide taalmodellen en geavanceerde AI-systemen te trainen. Hoge capaciteit versnelt de verwerking van enorme datasets en waarborgt consistente prestaties. Toenemende model- en datagroottes moedigen bedrijven en cloudaanbieders aan te investeren in hyperscale systemen, wat de efficiëntie van training verbetert en de uitroltijden verkort. Per Eindgebruiker Cloudserviceproviders vormen 62, 8% van de vraag als primaire eindgebruiker. Zij bieden GPU-clusters als dienst aan voor bedrijven, startups en onderzoeksinstellingen, die uitgebreide infrastructuur beheren om diverse AI-workloads te ondersteunen. Toenemende vraag naar AI-trainingen zorgt ervoor dat CSP’s hun GPU-capaciteit uitbreiden om klanten te trekken en hun aanbod te optimaliseren met schaalbare infrastructuur voor fluctuerende workloads. Per Industrieverticale De IT- en technologiesector vertegenwoordigt 65, 9%, ondersteund door voortdurende AI-integratie, modelontwikkeling en hertrainingscycli. Bedrijven in deze sector ontwikkelen AI-gedreven software en platforms, die GPU-clusters nodig hebben voor training en testen van modellen. Innovatie en AI-adoptie houden de infrastructuurvraag in stand. Per Regio Noord-Amerika bezit 36, 5% aandeel door een rijpere cloud-infrastructuur, sterke AI-adoptie, aanzienlijke investeringen en beschikbare technische expertise. De Amerikaanse markt bereikte in 2024 USD 6, 01 miljard met een CAGR van 15, 42%, gedreven door groeiende AI-workloads en vraag naar cloudgebaseerde training. Bedrijven en CSP’s blijven hun infrastructuur uitbreiden, waardoor AI een strategisch speerpunt is. Belangrijkste Marktsegmenten - Per Component: Hardware, Software, Diensten - Per Deployment: On-premises, Publieke Cloud - Per Cluster Grootte: Groot/Hyperscale (>1000 GPU’s), Medium (100–1000 GPU’s), Klein (<100 GPU’s) - Per Eindgebruiker: Cloud Service Providers & Hyperscalers, Grote Ondernemingen & Techbedrijven, Onderzoeksinstituten & Academia, Overheid & Defensie - Per Industrieverticale: IT & Technologie, Financiële Diensten, Automotive & Productie, Gezondheidszorg & Farmacie, Overigen Regionale Dekking - Noord-Amerika: VS, Canada - Europa: Duitsland, Frankrijk, UK, Spanje, Italië, Rusland, Nederland, Rest van Europa - Azië-Pacific: China, Japan, Zuid-Korea, India, Australië, Singapore, Thailand, Vietnam - Latijns-Amerika: Brazilië, Mexico, Rest van Latijns-Amerika - Midden-Oosten & Afrika: Zuid-Afrika, Saoedi-Arabië, VAE, Rest van MEA Marktdrijvers Belangrijke drijfveren zijn de snelle groei in AI-modellijonen en trainingscomplexiteit, die massale parallelle computing vereisen die traditionele systemen niet kunnen bieden. Organisaties investeren daarom stevig in GPU-clusters om AI-ontwikkeling te versnellen. Daarnaast vereist bredere AI-adoptie in kernprocessen zoals productontwerp, analyse, fraudedetectie en wetenschappelijk onderzoek schaalbare, high-performance infrastructuur voor continue modeltraining en verfijning. Marktbelemmeringen Hoge initiële kapitaaluitgaven vormen een aanzienlijke barrière, waardoor adoptie vooral beperkt blijft tot grote ondernemingen en gefinancierde onderzoeksinstellingen. Operationele kosten vormen ook een uitdaging door het hoge energieverbruik, koelingsbehoeften, onderhoud en de noodzaak van gekwalificeerd personeel, wat de adoptie in kostenbewuste markten ontmoedigt. Kansen Cloud-gebaseerde AI-trainingsdiensten bieden grote kansen door schaalbare toegang tot GPU-clusters zonder grote kapitaalkosten, waardoor de markt openstaat voor startups, onderzoeksgroepen en middelgrote bedrijven. Industrie-specifieke AI-oplossingen in sectoren zoals gezondheidszorg, automotive en financiën creëren vraag naar op maat gemaakte GPU-clusterconfiguraties, waardoor gespecialiseerde aanbieders marktaandeel kunnen verwerven. Uitdagingen Energie-efficiëntie blijft een cruciale uitdaging vanwege het hoge elektriciteitsverbruik en de milieueffecten van dichtbevolkte GPU-implementaties. Toeleveringsketen afhankelijkheden voor geavanceerde GPU’s veroorzaken tekorten en vertragingen, wat onzekerheid schept over beschikbaarheid van hardware voor grootschalige implementaties. Concurrentieanalyse De markt is geconcentreerd onder een aantal grote technologieaanbieders die strijden op het gebied van prestaties, schaalbaarheid en ecosysteemcompatibiliteit. Leveranciers die geïntegreerde hardware- en softwareoplossingen bieden, hebben competitieve voordelen. Kleinere spelers onderscheiden zich door te focussen op nicheoplossingen zoals geoptimaliseerde clusterontwerpen of gespecialiseerde AI-workloads. Innovaties in koeling, connectiviteit en beheersoftware vormen belangrijke onderscheidingsfactoren. Langdurige ondersteuning en betrouwbaarheid blijven cruciaal voor klanten, waardoor een actieve, innovatiedrijvende concurrentiestructuur bestaat. Topspelers - 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. Recente Ontwikkelingen - Oktober 2025: NVIDIA’s Blackwell GPU’s (B100/B200/GB200) waren in 2025 uitverkocht met een achterstand van meer dan 3, 6 miljoen units, gericht op hyperscalers zoals AWS, Google Cloud en Microsoft Azure, wat bedrijven dwingt om meerdere jaren AI-capaciteit te plannen. - September 2025: AMD Instinct MI300X clusters, geleverd door Dell en Supermicro, behaalden topposities in de MLPerf Inference v5. 1 ranglijsten, met bijna lineaire schaalbaarheid over 8-knooppunten en heterogene MI300X/MI325X-mixen voor productie-AI training en inferentie. - Mei 2025: Dell lanceerde PowerEdge-servers met NVIDIA Blackwell Ultra GPU’s, met schaalvergroting tot 192–256 GPU’s per rack, voorzien van lucht- en vloeistofkoeling, en een 4x snellere AI-modeltraining, wat erkenning kreeg als Marktleider voor AI-servers in rapporten van 2025. Deze uitgebreide samenvatting benadrukt de sterke groei en de dynamische innovatie die de markt voor verkoop van AI-trainings-GPU-clusters vormen, en onderstreept belangrijke trends, regionale inzichten en toonaangevende industriespelers die toekomstige ontwikkelingen sturen.