Oversikt over rapporten Det globale markedet for salg av AI-trenings-GPU-klynger forventes å nå omtrent 87, 5 milliarder USD innen 2035, opp fra 18, 2 milliarder USD i 2025, med en årlig vekstrate på 17, 0 % mellom 2026 og 2035. I 2025 dominerte Nord-Amerika med over 36, 5 % av markedet, og genererte 6, 6 milliarder USD i inntekter. Dette markedet består av høyytelses datasystemer bygget med grafikkprosesseringsenheter (GPU-er) spesielt konfigurert for å trene store AI-modeller og håndtere komplekse maskinlæringsarbeidsbelastninger. Disse GPU-klyngene gir essensiell parallel behandlingsevne for dyp læring, hvor tradisjonelle CPU-er ikke strekker til. Markedet inkluderer maskinvare (GPU-er, servere), støttende programvare (klyngestyrings- og orkestreringsverktøy) og relaterte tjenester (integrasjon, vedlikehold), og dekker ulike bransjebehov som IT, finans, helsevesen og bilindustri. Leverandører varierer fra GPU-produsenter og skyleverandører til systemintegratører og spesialister på AI-infrastruktur. Rask AI-fremdrift øker etterspørselen etter GPU-klynger som kan håndtere stor skala modelltrening. Komplekse AI-modeller, som store språkmodeller og dype nevrale nettverk, krever distribuerte GPU-ressurser for effektiv trening, noe som gjør klynger uunnværlige i moderne AI-arbeidsflyter. Reduksjon av tid til innsikt for AI-forskning og utrulling driver investeringer i høyytelses klynger. Virksomheter ønsker å korte ned utviklingssykluser, forbedre AI-precisjon og styrke konkurranseevnen gjennom raskere trening og optimalisert beregningshastighet. Fremtidige AI-trender, inkludert generative modeller og sanntidsapplikasjoner, vil øke beregningsbehovet og opprettholde markedets vekst. Hovedmarkedsfunn - Maskinvare leder med en andel på 78, 5 %, drevet av etterspørsel etter avanserte GPU-er, høyhastighets interconnects og akseleratorkonfigurerte systemer. - Offentlig skytjenesteforbruk utgjør 54, 3 %, som illustrerer preferansen for skalerbar og fleksibel tilgang til GPU-klynger uten infrastrukturforpliktelser. - Store og hyperskalerbare klynger representerer 48, 7 %, drevet av økende kompleksitet og skala i AI-trening. - Skytjenesteleverandører (CSP-er) utgjør 62, 8 % av etterspørselen, og utvider GPU-kapasiteten for å støtte virksomheter og AI-innfødte arbeidsmengder. - IT- og teknologisektoren dominerer med 65, 9 %, støttet av kontinuerlig modellutvikling og innovasjon. - Nord-Amerika har 36, 5 %, drevet av avanserte datasenterøkosystemer og vedvarende investeringer i AI-infrastruktur. - Det amerikanske markedet var verdt 6, 01 milliarder USD i 2024, med en vekstrate på 15, 42 %, drevet av stor-skala AI-trening og vekst i skykapasitet. Raske markedssaker Økende etterspørsel etter generativ AI og store språkmodeller driver salget av GPU-klynger, ettersom trening krever massiv parallell databehandlingskraft. Skyleverandører konkurrerer om å utvide kapasiteten, med partnerskap som Microsoft-NVIDIA som driver bestillinger av klynger. Hyperskalale aktører investerte nesten 200 milliarder USD i 2024 i CapEx, hovedsakelig for GPU-infrastruktur. Utvidelser i forsyningskjeden og statlig støtte stimulerer også markedet. India godkjente 1, 24 milliarder USD i midler for å utruste minst 10 000 GPU-er i nye klynger. Asia-Stillehavsregionen leder med rask vekst, med Kina og Japan som bygger AI-datasentre. Klynger integrerer høybåndbredde minne og tilpassede interconnects for akselerasjon av distribuert trening, og flytende kjølesystemer håndterer høye effekttettheter. NVIDIAs datasenterprodukter utgjorde over 89 % av selskapets inntekt i tredje kvartal 2026 fra disse teknologiene. Heterogene CPU-GPU-arkitekturer og programvaredefinert nettverk forbedrer ytelsen for blandede arbeidsbelastninger. Abonnementsleie-modeller forbedrer tilgangen til klynger ved å redusere startkostnader. Muligheter oppstår fra utvidelse av edge AI og nye halvlederfabrikker støttet av statlige subsidier. Indias marked legger til 604 MW kapasitet innen 2026 med en investering på 3, 8 milliarder USD. Kjøleteknologiselskaper og nettverkstilbydere drar nytte av økende etterspørsel etter klynger. Ved komponent Maskinvare dominerer med 78, 5 %, med vekt på fysisk infrastruktur som hoveddriver for GPU-salg. Dette inkluderer GPU-er, servere, nettverk og kjøleutstyr som er kritiske for stor-skala AI-trening. Høy ytelse og pålitelighet er avgjørende for å håndtere store datasett effektivt.

Etterspørselen etter maskinvare øker med AI-modellenes kompleksitet og vekst i treningsarbeidsbelastning, og kontinuerlige oppgraderinger av GPU-arkitektur opprettholder interessen. Ved utrulling Offentlig sky-dominasjon med 54, 3 % reflekterer preferansen for on-demand, skalerbar tilgang til GPU-klynger uten å eie infrastruktur. Dette muliggjør rask skalering av ressurser, reduserer kapitalutgifter og støtter fleksible treningsarbeidsbelastninger. Skyplattformene gjør det mulig å starte modelltrening raskere og samarbeide på tvers av distribuerte team, noe som fremmer ytterligere adopsjon. Ved klynge-størrelse Store og hyperskalerbare klynger utgjør 48, 7 %, drevet av behovet for å trene store språkmodeller og sofistikerte AI-systemer. Høy-kapasitetsklynger fremskynder prosessering av enorme datamengder og opprettholder ytelseskonsistens. Økende data- og modellstørrelser motiverer virksomheter og skytjenesteleverandører til å investere i hyperskaler, noe som forbedrer treningseffektivitet og reduserer utrullingsperioder. Ved sluttbruker Skytjenesteleverandører utgjør 62, 8 % av etterspørselen som den primære sluttbrukergruppen. De tilbyr GPU-klynger som tjenester til bedrifter, oppstartsselskaper og forskningsinstitusjoner, og styrer omfattende infrastruktur for varierte AI-arbeidsbelastninger. Økt etterspørsel etter AI-treningstjenester tvinger CSP-er til å utvide GPU-kapasiteten for å tiltrekke kunder og optimalisere tilbud med skalerbar infrastruktur som kan håndtere varierende arbeidsmengder. Ved bransje IT- og teknologisektoren står for 65, 9 %, støttet av kontinuerlig AI-integrasjon, modellutvikling og retreningsykluser. Selskaper i denne sektoren utvikler AI-drevet programvare og plattformer, som krever GPU-klynger for modelltrening og testing. Innovasjon og AI-implementering opprettholder etterspørselen etter infrastruktur. Ved region Nord-Amerika har 36, 5 % andel takket være moden skyt-infrastruktur, sterk AI-adopsjon, betydelige investeringer og tilgjengelig teknisk kompetanse. Det amerikanske markedet nådde 6, 01 milliarder USD i 2024 med en vekstrate på 15, 42 %, drevet av økende AI-arbeidsbelastninger og etterspørsel etter skybasert trening. Virksomheter og CSP-er fortsetter å skalere infrastrukturen, og gjør AI til en strategisk fokus. Viktige markedssegmenter - Ved komponent: Maskinvare, Programvare, Tjenester - Ved utrulling: On-premises, Offentlig sky - Ved klynge-størrelse: Store/Hyperskaler (>1000 GPU-er), Medium (100–1000 GPU-er), Liten (<100 GPU-er) - Ved sluttbruker: Skytjenesteleverandører & Hyperscalers, Store bedrifter & Teknologiselskaper, Forskningsinstitusjoner & Akademia, Stat og Forsvar - Ved bransje: IT & Teknologi, Finansielle tjenester, Bilindustri & Produksjon, Helsevesen & Farmasi, Annet Regional dekning - Nord-Amerika: USA, Canada - Europa: Tyskland, Frankrike, Storbritannia, Spania, Italia, Russland, Nederland, Øvrige Europa - Asia-Stillehavet: Kina, Japan, Sør-Korea, India, Australia, Singapore, Thailand, Vietnam - Latin-Amerika: Brasil, Mexico, Resten av Latin-Amerika - Midtøsten og Afrika: Sør-Afrika, Saudi-Arabia, UAV, Resten av MEA Markedsdrivere Nøkkeldriverne inkluderer rask vekst i AI-modellstørrelse og treningskompleksitet, som krever massiv parallell databehandling som tradisjonelle systemer ikke kan møte. Derfor investerer organisasjoner tungt i GPU-klynger for å akselerere AI-utvikling. I tillegg øker AI-adopsjonen i kjernedrevne prosesser som produktutforming, dataanalyse, svindeloppdagelse og vitenskapelig forskning, og krever skalerbar, høytytende infrastruktur for kontinuerlig modelltrening og forbedring. Begrensninger i markedet Høye kapitalkostnader i forkant er en betydelig barriere, noe som begrenser adopsjonen primært til store virksomheter og finansierte forskningsinstitusjoner. Driftskostnader er også utfordrende på grunn av høyt strømforbruk, kjølebehov, vedlikehold og krav til kvalifisert arbeidskraft, noe som avskrekker kostnadssensitive markeder. Muligheter Skybaserte AI-treningstjenester gir betydelige muligheter ved å tilby skalerbar tilgang til GPU-klynger uten store kapitalinvesteringer, og åpner opp markedet for oppstartsselskaper, forskerteam og mellomstore firmaer. Spesialtilpassede AI-løsninger innen for eksempel helse, bilindustri og finans skaper etterspørsel etter skreddersydde GPU-klyngekombinasjoner, noe som gir spesialister i markedet mulighet til å ta markedsandeler. Utfordringer Energieffektivitet er fortsatt en kritisk utfordring på grunn av høyt strømforbruk og miljøpåvirkning av tette GPU-utrullinger, noe som krever at datasentre balanserer ytelse med bærekraft. Avhengighet av forsyningskjeder for avanserte GPU-er kan føre til knapphet og forsinkelser, og skaper usikkerhet rundt tilgjengeligheten av maskinvare for stor-skala utrullinger. Konkurranseanalyse Markedet er konsentrert blant noen få store teknologileverandører som konkurrerer innen ytelse, skalerbarhet og ecosystemkompatibilitet. Leverandører som tilbyr integrerte maskinvare- og programvareløsninger har fordel. Mindre aktører skiller seg ut ved å fokusere på nisjeløsninger, som optimaliserte klyngeutforminger eller spesialiserte AI-arbeidsbelastninger. Innovasjoner innen kjøleteknologier, interconnect-løsninger og administrasjonsprogramvare er viktige differensieringsfaktorer. Langsiktig støtte og pålitelighet er avgjørende for kundene, og opprettholder en aktiv og innovasjonsdrevet konkurransesituasjon. Toppaktører - 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. Nylige utviklinger - Oktober 2025: NVIDIA sine Blackwell-GPU-er (B100/B200/GB200) ble utsolgt gjennom hele 2025 med en venteliste på over 3, 6 millioner enheter, prioritert for hyperscalers som AWS, Google Cloud og Microsoft Azure, noe som får virksomheter til å planlegge for flerårig AI-kapasitet. - September 2025: AMD Instinct MI300X-klynger levert av Dell og Supermicro oppnådde topp plasseringer i MLPerf Inference v5. 1, som demonstrerte nær lineær skalering på 8-nodes oppsett og heterogene MI300X/MI325X-blandinger for produksjons-AI-trening og inferens. - Mai 2025: Dell lanserte PowerEdge-servere utstyrt med NVIDIA Blackwell Ultra GPU-er, opp til 192–256 GPU-er per rack med luft-/væskekjøling, og oppnådde fire ganger raskere AI-modelltrening, og ble utnevnt til Markedsleder for AI-servere i rapporter for 2025. Dette omfattende overblikket fremhever den sterke veksten og den dynamiske innovasjonen som former markedet for AI-trenings-GPU-klynger, og understreker kritiske trender, regionale innsikter og nøkkelaktører som driver fremtidig utvikling.