Обзор рынка Мировой рынок продаж GPU-кластеров для обучения искусственного интеллекта (ИИ) прогнозируется достичь примерно 87, 5 млрд долларов США к 2035 году, увеличившись с 18, 2 млрд долларов в 2025 году, при среднем ежегодном росте (CAGR) 17, 0% в период с 2026 по 2035 год. В 2025 году Северная Америка доминировала на рынке с долей свыше 36, 5%, заработав 6, 6 млрд долларов дохода. Этот рынок включает системы высокопроизводительных вычислений, собранные из графических процессоров (GPU), специально настроенных для обучения крупных моделей ИИ и обработки сложных задач машинного обучения. Эти GPU-кластеры обеспечивают необходимую параллельную вычислительную мощность для глубинного обучения, где традиционные CPU недостаточны. В сегмент рынка входят аппаратное обеспечение (GPU, серверы), поддерживающее программное обеспечение (инструменты управления и оркестрации кластеров), а также связанные услуги (интеграция, техобслуживание), предназначенные для разнообразных отраслей, таких как информационные технологии, финансы, здравоохранение и автомобильная промышленность. Производители включают как производителей GPU и облачных провайдеров, так и системных интеграторов и специалистов по инфраструктуре для ИИ. Быстрый прогресс в области ИИ стимулирует спрос на GPU-кластеры, способные к обучению масштабных моделей. Сложные модели ИИ, такие как крупные языковые модели и глубокие нейронные сети, требуют распределённых GPU-ресурсов для эффективного обучения, что делает кластеры незаменимыми в современных рабочих процессах ИИ. Сокращение времени получения результатов исследований и внедрения ИИ способствует инвестициям в высокопроизводительные кластеры. Компании стремятся сократить циклы разработки, повысить точность ИИ и повысить свою конкурентоспособность благодаря более быстрому обучению и оптимизации пропускной способности вычислений. Будущие тренды ИИ, такие как генеративные модели и приложения в реальном времени, увеличат требования к вычислительным мощностям, способствуя росту рынка. Ключевые выводы рынка - Аппаратное обеспечение лидирует с долей 78, 5%, обусловленной спросом на современные GPU, высокоскоростные межсоединения и системы, оптимизированные для ускорения вычислений. - Расходы на публичное облако составляют 54, 3%, что демонстрирует предпочтение к масштабируемому и гибкому доступу к GPU-кластерам без необходимости инвестиций в инфраструктуру. - Большие и гиперскейл-кластеры занимают 48, 7%, что связано с ростом сложности и масштабов обучения ИИ. - Провайдеры облачных услуг (CSP) обеспечивают 62, 8% спроса, увеличивая мощности GPU для поддержки предприятий и задач, связанных с нативным ИИ. - Сектор ИТ и технологий доминирует с долей 65, 9%, благодаря постоянной разработке моделей и инновациям. - Северная Америка занимает 36, 5%, благодаря развитой инфраструктуре дата-центров и продолжительным инвестициям в инфраструктуру ИИ. - Рынок США составлял в 2024 году 6, 01 млрд долларов США с CAGR 15, 42%, что обусловлено масштабным обучением ИИ и ростом облачных мощностей. Краткие факты о рынке Растущий спрос на генеративный ИИ и крупные языковые модели стимулирует продажи GPU-кластеров, поскольку обучение требует огромных параллельных вычислительных мощностей. Облачные провайдеры конкурируют за расширение мощностей, а такие партнерства, как Microsoft-NVIDIA, способствуют увеличению заказов. В 2024 году гиперскейлеры инвестировали около 200 млрд долларов в CapEx, в основном в инфраструктуру GPU. Расширение цепочек поставок и государственная поддержка дополнительно стимулируют рынок. Индия выделила 1, 24 миллиарда долларов для развертывания не менее 10 000 GPU в новых кластерах. Азиатско-Тихоокеанский регион показывает самое быстрое региональное развитие, Китай и Япония строят центры данных для ИИ. Кластеры оснащены высокоскоростной памятью и специально разработанными межсоединениями для ускорения распределенного обучения, а системы жидкостного охлаждения управляют высокими плотностями мощности. Продукция NVIDIA для дата-центров за третий квартал 2026 финансового года принесла более 89% их доходов от технологий GPU. Гетерогенные архитектуры CPU-GPU и программно определяемые сети улучшают производительность при смешанных рабочих нагрузках. Модели подписки и лизинга снижают начальные затраты на доступ к кластерам. В сегменте также открываются возможности благодаря расширению AI на периферии (edge AI) и новым производственным мощностям полупроводников, поддерживаемым государственными субсидиями. В Индии к 2026 году планируется добавить 604 МВт мощности при инвестициях в 3, 8 млрд долларов. Фирмы, занимающиеся охлаждением и сетевое оборудование, получают выгоду от роста спроса на кластеры. По компонентам Аппаратное обеспечение занимает 78, 5% доли, подчеркивая важность физической инфраструктуры как основного драйвера продаж GPU-кластеров. В его состав входят GPU, серверы, сетевое оборудование и системы охлаждения, необходимые для масштабных задач обучения ИИ. Высокая производительность и надежность критически важны для эффективного управления огромными наборами данных.

Спрос на аппаратное обеспечение возрастает с усложнением моделей ИИ и ростом объема обучения, что поддерживается постоянными обновлениями архитектур GPU. По развертыванию Публичное облако занимает 54, 3%, что отражает предпочтение к доступу по требованию и масштабируемым GPU-кластерам без необходимости владения инфраструктурой. Это обеспечивает быстрое масштабирование ресурсов, снижение капитальных затрат и поддержку гибких рабочих процессов обучения. Облачные платформы ускоряют запуск обучения моделей и способствуют сотрудничеству между распределенными командами, стимулируя дальнейшую популяризацию. По масштабу кластера Крупные и гиперскейл-кластеры составляют 48, 7%, что обусловлено необходимостью обучения больших языковых моделей и сложных систем ИИ. Высокопроизводительные кластеры ускоряют обработку больших объемов данных и обеспечивают стабильность производительности. Рост размеров моделей и данных подталкивает предприятия и облачных провайдеров инвестировать в гиперскейл-системы, повышая эффективность обучения и сокращая сроки внедрения. По конечным пользователям Провайдеры облачных услуг занимают 62, 8% спроса как основная группа конечных потребителей. Они предоставляют GPU-кластеры как услугу предприятиям, стартапам и исследовательским организациям, управляя масштабной инфраструктурой для поддержки разнообразных задач ИИ. Усиление спроса на услуги обучения ИИ заставляет CSP расширять мощности GPU для привлечения клиентов и оптимизации своих предложений с учетом переменных нагрузок. По отраслям Сектор ИТ и технологий составляет 65, 9%, благодаря постоянной интеграции ИИ, разработке моделей и циклам переобучения. Компании в этой области создают программное обеспечение и платформы, управляемые ИИ, что требует GPU-кластеров для обучения и тестирования моделей. Инновации и внедрение ИИ поддерживают спрос на инфраструктуру. По регионам Северная Америка занимает 36, 5% благодаря развитой облачной инфраструктуре, высокой степени внедрения ИИ, значительным инвестициям и наличию технических специалистов. Рынок США достиг в 2024 году 6, 01 млрд долларов при CAGR 15, 42%, чего добились за счет расширения рабочих нагрузок ИИ и роста облачных возможностей. Предприятия и CSP продолжают масштабировать инфраструктуру, делая ИИ стратегическим направлением. Ключевые сегменты рынка - По компонентам: Аппаратное обеспечение, программное обеспечение, услуги - По развертыванию: На месте, публичное облако - По масштабу кластера: Большие/гиперскейл (>1000 GPU), средние (100–1000 GPU), малые (<100 GPU) - По конечному пользователю: Провайдеры облачных услуг и гиперскейлеры, крупные предприятия и технологические компании, исследовательские институты и академия, государство и оборона - По отраслям: ИТ и технологии, финансы, автомобили и производство, здравоохранение и фармацевтика, прочие Региональное покрытие - Северная Америка: США, Канада - Европа: Германия, Франция, Великобритания, Испания, Италия, Россия, Нидерланды, остальные страны Европы - Азиатско-Тихоокеанский регион: Китай, Япония, Южная Корея, Индия, Австралия, Сингапур, Таиланд, Вьетнам - Латинская Америка: Бразилия, Мексика, остальные страны Латинской Америки - Ближний Восток и Африка: Южная Африка, Саудовская Аравия, ОАЭ, остальные страны региона Факторы, стимулирующие развитие рынка Ключевыми драйверами являются быстрый рост размеров моделей ИИ и сложности их обучения, что требует массовых параллельных вычислений, которые не могут обеспечить традиционные системы. Поэтому организации активно вкладываются в GPU-кластеры, чтобы ускорить развитие ИИ. Кроме того, расширение использования ИИ в ключевых бизнес-процессах, таких как дизайн продуктов, аналитика, обнаружение мошенничества и научные исследования, требует масштабируемой, высокой производительности инфраструктуры для непрерывного обучения и доработки моделей. Ограничения рынка Высокие начальные капитальные затраты являются существенной преградой, ограничивая внедрение в основном крупными предприятиями и исследовательскими институтами с финансированием. Операционные расходы вызывают сложности из-за высокого потребления электроэнергии, необходимости охлаждения, обслуживания и квалифицированного персонала, что сдерживает внедрение в ценот敏ных к затратам сегментах рынка. Возможности Облачные услуги по обучению ИИ предоставляют значительные возможности, позволяя получать масштабируемый доступ к GPU-кластеру без больших капитальных вложений, что открывает рынок для стартапов, исследовательских команд и средних компаний. Отраслевые решения на базе ИИ для таких сфер, как здравоохранение, автомобильная промышленность и финансы, создают спрос на адаптированные конфигурации GPU-кластеров, позволяя поставщикам реализовать нишевые продукты и завоевывать долю рынка. Проблемы Энергоэффективность остается одной из ключевых проблем из-за высокого потребления электроэнергии и экологического воздействия плотных развертываний GPU, что требует балансировки производительности и устойчивости. Зависимость от цепочек поставок передовых GPU вызывает дефицит и задержки, создавая неопределенность с наличием аппаратных средств для масштабных внедрений. Конкурентный анализ Рынок сконцентрирован вокруг нескольких крупных технологических компаний, конкурирующих по производительности, масштабируемости и совместимости экосистем. Производители, предлагающие интегрированные аппаратные и программные решения, выигрывают конкурентные преимущества. Малые игроки дифференцируются, фокусируясь на нишевых решениях, таких как оптимизация конструкций кластеров или специализированные рабочие нагрузки ИИ. Иновации в области охлаждения, межсоединений и управленческого программного обеспечения являются ключевыми дифференциаторами. Надежность и долгосрическая поддержка — важные аспекты для клиентов, что поддерживает активное инновационное конкурентное окружение. Ключевые ведущие компании - 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. Недавние события - Октябрь 2025: GPU NVIDIA Blackwell (B100/B200/GB200) распроданы на весь 2025 год с очередью из более чем 3, 6 миллиона единиц, приоритетным спросом пользуются гиперскейлеры AWS, Google Cloud и Microsoft Azure, что вынуждает предприятия планировать многолетние объемы по ИИ. - Сентябрь 2025: Кластеры AMD Instinct MI300X, поставляемые Dell и Supermicro, достигли первых позиций в рейтинге MLPerf Inference v5. 1, демонстрируя почти линейную масштабируемость при конфигурациях из 8 узлов и смешанных архитектурах MI300X/MI325X для производственного обучения и inference. - Май 2025: Dell выпустила серверы PowerEdge с графическими процессорами NVIDIA Blackwell Ultra, увеличив масштаб до 192–256 GPU на стойку с воздушным и жидкостным охлаждением, что обеспечивает в 4 раза более быструю тренировку моделей ИИ и признана лидером рынка по серверам для ИИ в 2025 году. Этот всесторонний обзор подчеркивает устойчивый рост и динамичные инновации, формирующие рынок продаж GPU-кластеров для обучения ИИ, демонстрируя ключевые тренды, региональные особенности и ведущих отраслевых игроков, определяющих будущее развитие рынка.