Prehľad správy Globálny trh predaja GPU klastrov na tréning umelej inteligencie (AI) sa očakáva, že do roku 2035 dosiahne približne 87, 5 miliárd USD, čo je nárast z 18, 2 miliárd USD v roku 2025, s priemernou ročnou mierou rastu (CAGR) 17, 0 % medzi rokmi 2026 a 2035. V roku 2025 dominoval trhu Severná Amerika s viac ako 36, 5 % podielom, čo predstavovalo príjmy vo výške 6, 6 miliárd USD. Tento trh zahŕňa vysokovýkonné výpočtové systémy postavené na grafických procesoroch (GPU), špeciálne nakonfigurované na tréning veľkých modelov AI a spracovanie zložitého strojového učenia. Tieto GPU klastre poskytujú nevyhnutnú paralelnú výpočtovú silu pre úlohy hlbokého učenia, kde tradičné CPU zlyhávajú. Trh zahŕňa hardvér (GPU, servery), softvér na správu klastrov (nástroje na správu a orchestration), ako aj súvisiace služby (integrácia, údržba), ktoré posilňujú rôznorodé odvetvia ako IT, financie, zdravotníctvo či automotive. Predajcovia sa pohybujú od výrobcov GPU a poskytovateľov cloudových služieb po systémových integrátorov a špecialistov na infraštruktúru AI. Rýchly pokrok v AI zvýšil dopyt po GPU klastroch schopných veľkoplošného tréningu modelov. Zložité AI modely, ako veľké jazykové modely a hlboké neurónové siete, vyžadujú distribuované GPU zdroje na efektívne tréningy, čím sa klastre stávajú nevyhnutnosťou pre moderné pracovné toky AI. Skracovanie času na získanie výsledkov pre výskum AI a implementáciu podporuje investície do výkonných klastrov. Podniky usilujú o skrátenie vývojových cyklov, zlepšenie presnosti AI a zvýšenie konkurencieschopnosti prostredníctvom rýchlejšieho tréningu a optimalizovaného výpočtového výkonu. Budúce trendy AI, vrátane generatívnych modelov a aplikácií v reálnom čase, zvýšia požiadavky na výpočtový výkon, čo udrží rast trhu. Hlavné zistenia trhu - Hardvér vedie s podielom 78, 5 %, čo je spôsobené dopytom po pokročilých GPU, vysoko rýchlych spojeniach a systémoch optimalizovaných pre akceleráciu. - Verejný cloud má podiel 54, 3 %, čo zdôrazňuje preferenciu flexibilného a škálovateľného prístupu ku GPU klastrom bez dôvernosti infraštruktúry. - Veľké a hyperskalové klastre predstavujú 48, 7 %, poháňané rastúcou zložitostou a rozmermi AI tréningu. - Poskytovatelia cloudových služieb (CSP) tvoria 62, 8 % dopytu, rozširujúc kapacity GPU na podporu podnikov a AI-native pracovných záležitostí. - Segment IT a technológií dominuje s podielom 65, 9 %, čo je podporené kontinuálnym vývojom modelov a inováciami. - Severná Amerika má podiel 36, 5 %, poháňaná pokročilými dátovými ekosystémami a trvalými investíciami do AI infraštruktúry. - Trh USA dosiahol v roku 2024 hodnotu 6, 01 miliárd USD s CAGR 15, 42 %, poháňaný veľkoplošným tréningom AI a rastom cloudových kapacít. Rýchle fakty o trhu Stúpajúci dopyt po generatívnej AI a veľkých jazykových modeloch poháňa predaj GPU klastrov, pretože tréning vyžaduje obrovskú paralelnú výpočtovú silu. Poskytovatelia cloudových služieb sa snažia rozšíriť kapacity, pričom partnerstvá ako Microsoft-NVIDIA podnecujú objednávky klastrov. Hyperskaléri v roku 2024 investovali takmer 200 miliárd USD do CapEx, pričom väčšina šla na infraštruktúru GPU. Rozšírenia dodávateľských reťazcov a vládne podpora ďalej stimulujú trh. India schválila 1, 24 miliardy USD na nasadenie najmenej 10 000 GPU v nových klastroch. Ázia a Tichomorie vedie s najrýchlejším rastom regiónu, pričom Čína a Japonsko budujú dátové centrá AI. Klastre integrujú vysokorýchlostnú pamäť a vlastné spojenia na zrýchlenie distribuovaného tréningu, a systémy kvapalného chladenia zvládajú vysoké energetické hustoty. Produkty spoločnosti NVIDIA pre dátové centrá tvorili viac ako 89 % jej výnosov za tretí štvrťrok fiskálneho roka 2026 z týchto technológií. Heterogénne architektúry CPU-GPU a softvérová definícia siete zlepšujú výkon pre zmiešané pracovné zaťaženia. Modely na prenájom prostredníctvom predplatného znižujú počiatočné náklady na prístup k klastrom. Príležitosti vyplývajú z rozširovania AI na okraji (edge AI) a nových výrobných závodov na polovodiče podporovaných vládnymi dotáciami. India plánuje do roku 2026 pridať 604 MW kapacity s investíciami 3, 8 miliardy USD. Firmy vyrábajúce chladivá a poskytovatelia sietí profitujú zo zvyšujúceho sa dopytu po klastroch. Podľa komponentov Hardvér dominuje s podielom 78, 5 %, čím zdôrazňuje fyzickú infraštruktúru ako hlavný motor predaja GPU klastrov. Zahŕňa GPU, servery, sieťové zariadenia a chladovacie systémy, ktoré sú kľúčové pre veľkoplošný tréning AI. Vyžadovaná je vysoká výkonnosť a spoľahlivosť na efektívne spracovanie veľkých dát.

Dopyt po hardvéri rastie s rastúcou zložitosťou modelov AI a zvyšujúcim sa objemom tréningových úloh, pričom kontinuálne upgrady architektúr GPU udržiavajú záujem. Podľa nasadenia Vedúcim je verejný cloud s podielom 54, 3 %, čo odráža preferenciu pre prístup na požiadanie, škálovateľný a bez nutnosti vlastniť vlastnú infraštruktúru. Umožňuje rýchle rozširovanie zdrojov, znižuje kapitálové náklady a podporuje flexibilný tréning. Cloudové platformy uľahčujú rýchle spustenie modelov, spoluprácu roztrúsených tímov a ďalšie rozšírenie použitia. Podľa veľkosti klastru Veľké a hyperskalové klastre tvoria 48, 7 %, čo je poháňané potrebou tréningu rozsiahlych jazykových modelov a sofistikovaných systémov AI. Vysokovýkonné klastre zrýchľujú spracovanie rozsiahlych dát a zachovávajú konzistenciu výkonu. Rast veľkosti modelov a dát motivuje podniky a poskytovateľov cloudových služieb na investície do hyperskalových systémov, čím sa zvyšuje efektivita tréningu a skracujú sa obdobia nasadenia. Podľa klienta Hlavnými koncovými užívateľmi sú poskytovatelia cloudových služieb, ktorí tvoria 62, 8 % dopytu. Ponúkajú GPU klastre ako služby pre podniky, startupy a výskumné inštitúcie, spravujú rozsiahlu infraštruktúru na podporu rôznych AI pracovných úloh. Rastúci dopyt po tréningových službách núti CSPs rozširovať kapacity GPU a optimalizovať ponuky, aby prilákali klientov a zabezpečili škálovateľnú infraštruktúru pre kolísavé pracovné zaťaženia. Podľa odvetvia Sektor IT a technológie má podiel 65, 9 %, podporovaný kontinuálnou integráciou AI, vývojom modelov a cyklami preškolení. Firmy v tomto segmente vyvíjajú softvér a platformy s AI, vyžadujúce GPU klastre na tréning a testovanie modelov. Inovácie a adopcia AI udržiavajú dopyt po infraštruktúre. Podľa regiónu Severná Amerika má podiel 36, 5 % vďaka vyspelé infraštruktúre cloudových služieb, silnému prijatiu AI, významným investíciám a dostupnosti špecializovaných odborníkov. Trh USA dosiahol v roku 2024 hodnotu 6, 01 miliardy USD s CAGR 15, 42 %, podporovaný rozšírením AI záťaže a dopytom po tréningoch v cloude. Podniky a CSPs naďalej rozširujú infraštruktúru, čím robia AI strategickým zameraním. Kľúčové segmenty trhu - Podľa komponentu: Hardvér, Softvér, Služby - Podľa nasadenia: On-premises, Verejný cloud - Podľa veľkosti klastru: Veľké/Hyperskalové (>1000 GPU), Stredné (100–1000 GPU), Malé (<100 GPU) - Podľa klienta: Poskytovatelia cloudových služieb a hyperskalové firmy, Veľké podniky a technologické spoločnosti, Výskumné inštitúcie a akademická sféra, Štát a obrana - Podľa odvetvia: IT a technológie, Finančné služby, Automobilový priemysel a výroba, Zdravotníctvo a farmaceutický priemysel, Ostatné Regionálne pokrytie - Severná Amerika: USA, Kanada - Európa: Nemecko, Francúzsko, Spojené kráľovstvo, Španielsko, Taliansko, Rusko, Holandsko, Zvyšok Európy - Ázia a Tichomorie: Čína, Japonsko, Južná Kórea, India, Austrália, Singapur, Thajsko, Vietnam - Latinská Amerika: Brazília, Mexiko, Zvyšok Latinskej Ameriky - Blízki východ a Afrika: Južná Afrika, Saudska Arábia, SAE, Zvyšok regiónu MEA Hlavné hnacie sily trhu Medzi hlavné faktory patrí rýchly rast veľkosti modelov AI a komplexnosti tréningu, čo si vyžaduje masívne paralelné výpočty, ktoré tradičné systémy nedokážu splniť. Preto organizácie intenzívne investujú do GPU klastrov na urýchlenie vývoja AI. Navyše širšie prijatie AI v kľúčových podnikových procesoch, ako je návrh produktov, analytika, odhaľovanie podvodov a vedecký výskum, vyžaduje škálovateľnú, vysokovýkonnú infraštruktúru na kontinuálne tréningy a zdokonaľovanie modelov. Obmedzenia trhu Vysoké počiatočné kapitálové výdaje predstavujú významnú bariéru, ktorá obmedzuje prijímanie najmä vo veľkých podnikoch a u financovaných výskumných inštitúcií. Prevádzkové náklady sú výzvou kvôli významnej spotrebe energie, potrebám na chladenie, údržbe a požiadavkám na kvalifikovanú pracovnú silu, čo odrádza od širšej adopcie v cenovo citlivých oblastiach. Príležitosti Cloudové služby pre tréning AI ponúkajú veľké príležitosti, pretože umožňujú škálovateľný prístup k GPU klastrom bez veľkých kapitálových investícií, čím otvárajú trh pre startupy, výskumné týmy a stredne veľké firmy. Špecializované AI riešenia pre odvetvia ako zdravotníctvo, automotive či financie vytvárajú dopyt po prispôsobených konfiguráciách GPU klastrov, čo umožňuje špecialistom na zákaznícke riešenia získať podiel na trhu. Výzvy Energetická efektívnosť je stále kritickým problémom kvôli vysokému spotrebiu elektriny a environmentálnym dopadom hustých nasadení GPU, pričom dátové centrá musia balansovať medzi výkonom a udržateľnosťou. Závislosť od dodávateľov pokročilých GPU spôsobuje nedostatky a oneskorenia, čo narúša plánovanie veľkých nasadení a vstup na trh. Konkurencieschopnosť Trh je sústredený medzi niekoľkými veľkými technologickými hráčmi, ktorí konkurujú v oblasti výkonu, škálovateľnosti a kompatibility ekosystémov. Výhody majú tí výrobcovia, ktorí ponúkajú integrované hardvérové a softvérové riešenia. Menší hráči sa špecializujú na niche riešenia, ako optimalizované konfigurácie klastrov alebo špecializované AI pracovné záležitosti. Vo vývoji hrajú kľúčovú úlohu inovácie v chladení, spojovacích technológiách a riadiacich softvéroch. Záruky dlhodobej podpory a spoľahlivosti sú pre zákazníkov kľúčové, čo udržiava dynamickú a inovačne orientovanú konkurenciu. Hlavní kľúčoví hráči - 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. Aktuálne diania - Október 2025: GPU NVIDIA Blackwell (B100/B200/GB200) vypredané na celý rok 2025 s objednávkami presahujúcimi 3, 6 milióna kusov, prioritne pre hyperskalérov ako AWS, Google Cloud a Microsoft Azure, čo núti podniky plánovať kapacity na viac rokov. - September 2025: Clustre AMD Instinct MI300X dodávané spoločnosťami Dell a Supermicro dosiahli najvyššie hodnotenia v MLPerf Inference v5. 1, demonštrujúc takmer lineárne škálovanie pri 8-nódových konfiguráciách a zmiešaní heterogénnych MI300X/MI325X pre produkčný tréning AI a inference. - máj 2025: Dell spustil servery PowerEdge vybavené GPU NVIDIA Blackwell Ultra, ktoré dosahujú 192–256 GPU na skriňu s chladením vzduchom alebo kvapalinou, so zlepšením rýchlosti tréningu AI modelov 4-násobne, čím získal titul trhu líder pre AI servery v správy za rok 2025. Tento komplexný prehľad zdôrazňuje silný rast a dynamické inovácie formujúce trh s predajom GPU klastrovoho tréningu AI, pričom poukazuje na kľúčové trendy, regionálne pohľady a hlavné odvetvové hráčov poháňajúce budúci vývoj.