Pregled Izveštaja Globalno tržište prodaje GPU klastera za obuku veštačke inteligencije očekuje da će dostići približno 87, 5 milijardi američkih dolara do 2035. godine, u poređenju sa 18, 2 milijarde dolar u 2025. godini, sa prosečnom stopom rasta od 17, 0% od 2026. do 2035. godine. U 2025. godini, Severna Amerika je dominirala tržištem sa više od 36, 5% udela, ostvarivši prihod od 6, 6 milijardi američkih dolara. Ovo tržište se sastoji od visokoperformantnih računarskih sistema građenih sa grafičkim procesorima (GPU) posebno konfigurisanim za obuku velikih modela veštačke inteligencije i rešavanje složenih zadataka u mašinskom učenju. Ovi GPU klasteri pružaju ključnu paralelnu procesorsku snagu za zadatke dubokog učenja gde tradicionalni CPU-ovi nisu dovoljni. Tržište obuhvata hardver (GPU, servere), softver za podršku (alate za upravljanje klasterima i orkestraciju), kao i povezane usluge (integracija, održavanje), zadovoljavajući potrebe različitih industrija kao što su IT, finansije, zdravstvo i automobilizam. Dobavljači variraju od proizvođača GPU-a i pružalaca cloud usluga do sistemskih integratora i specijalista za infrastrukturu veštačke inteligencije. Brzi napredak u oblasti veštačke inteligencije pojačava potražnju za GPU klasterima sposobnim za obuku modela velike skalе. Složeniji modeli veštačke inteligencije, poput velikih jezičkih modela i dubokih neuronskih mreža, zahtevaju distribuirane GPU resurse za efikasnu obuku, čime klasteri postaju neophodni za moderne procese rada u AI-u. Smanjenje vremena od istraživanja do primene AI rešenja ubrzava ulaganja u visokoperformantne klastere. Preduzeća žele da skrate razvojne cikluse, poboljšaju tačnost AI modela i povećaju konkurentnost kroz bržu obuku i optimizovanu obradu podataka. Budući trendovi u AI, kao što su generativni modeli i aplikacije u realnom vremenu, povećavaju zahteve za računski kapacitet, održavajući rast tržišta. Ključni zaključci sa tržišta - Hardver vodi sa udelom od 78, 5%, podstaknut zahtevima za naprednim GPU-ovima, brzim međuveznicima i sistemima optimizovanim za akceleratore. - Potrošnja putem javnog clouda čini 54, 3%, ističući preferencu za skalabilan i fleksibilan pristup GPU klasterima bez infrastrukturnih obaveza. - Veliki i hiper skalabilni klasteri predstavljaju 48, 7%, pokretani sve većom složenosti i rozmerima AI obuke. - Pružalci cloud usluga (CSP) čine 62, 8% potražnje, šireći kapacitete GPU-a za podršku preduzećima i zadacima nativnog AI-a. - IT i tehnološki sektor dominira sa 65, 9%, podržan kontinuiranim razvojem i inovacijama u modelima. - Severna Amerika zauzima 36, 5%, pokretana naprednim ekosistemima data centara i kontinuiranim ulaganjem u AI infrastrukturu. - Tržište u SAD-u je dostiglo 6, 01 milijardi USD 2024. godine, sa rastom od 15, 42% godišnje složene stope rasta, vođeno velikim skalom AI obuka i rastom kapaciteta u oblaku. Brze tržišne činjenice Rastuća potražnja za generativnom AI i velikim jezičkim modelima pokreće prodaju GPU klastera, jer treniranje zahteva ogromnu paralelnu računalnu snagu. Pružalci usluga u oblaku se takmiče u širenju kapaciteta, uz partenaire poput Microsoft-NVIDIA koji podstiču narudžbine klastera. Hyperscaleri su uložili gotovo 200 milijardi USD u kapitalne izdatke za 2024. godinu, uglavnom u GPU infrastrukturu. Proširenja u lancu snabdevanja i podrška vlada dodatno stimulišu tržište. Indija je odobrila 1, 24 milijarde USD za raspoređivanje najmanje 10. 000 GPU-ova u novim klasterima. Azijsko-pacifički region vodi najbržim rastom, sa Kinezima i Japanom koji grade AI data centre. Klasteri integrišu visokomembranu i prilagođene međuveznike za ubrzavanje distribuirane obuke, dok sistemi za hlađenje na tečnost upravljaju visokom gustinom snage. Produkcija NVIDIA u data centrima činila je preko 89% njihovog prihoda u trećem kvartalu FY2026 od ovih tehnologija. Heterogene CPU-GPU arhitekture i softverski definisanje mreža povećavaju performanse za mešovite radne zadatke. Modeli zakupa putem pretplate poboljšavaju pristup klasterima smanjenjem početnih troškova. Mogućnosti se proširuju zahvaljujući ekspanziji AI na granama i novim fabrikama za poluprovodnike podržanim subvencijama vlade. Indijsko tržište će do 2026. godine dodati 604 MW kapaciteta uz ulaganje od 3, 8 milijardi USD. Preduzeća za tehnologije hlađenja i pružaoci mrežnih rešenja imaju koristi od sve većih zahteva za klasterima. Po komponenti Hardver dominira sa udelom od 78, 5%, naglašavajući fizičku infrastrukturu kao glavni pokretač prodaje GPU klastera.

Uključuje GPU-ove, servere, mrežnu opremu i opremu za hlađenje od ključnog značaja za velike AI treninge. Visoki performansi i pouzdanost su od vitalnog značaja za efikasno upravljanje ogromnim skupovima podataka. Potražnja za hardverom raste sa složenostima AI modela i porastom radnih opterećenja, uz kontinuarne nadogradnje GPU arhitektura koje održavaju interesovanje. Po načinu implementacije Potrošnja putem javnog clouda vodi sa 54, 3%, odražavajući preferencu za on-demand i skalabilan pristup GPU klasterima bez posedovanja infrastrukture. Ovo omogućava brzo skaliranje resursa, smanjuje kapitalne troškove i podržava fleksibilan rad i obuku. Cloud platforme olakšavaju brži početak obuke modela i saradnju distribuiranih timova, podstičući dalje usvajanje. Po veličini klastera Veliki i hiper skalabilni klasteri čine 48, 7%, vođeni potrebama za obukom velikih jezičkih modela i sofisticiranih AI sistema. Klasteri velike kapacitete ubrzavaju obradu ogromnih skupova podataka i održavaju konzistentan rad. Porast veličina modela i podataka motiviše preduzeća i pružaoce cloud usluga na ulaganje u hiper skalabilne sisteme, povećavajući efikasnost obuke i skraćujući vreme od razvoja do primene. Po krajnjim korisnicima Pružalci cloud usluga čine 62, 8% potražnje kao primarna grupa korisnika. Oni nude GPU klastere kao uslugu preduzećima, startup-ovima i istraživačkim entitetima, upravljajući širokom infrastrukturom za podršku različitim AI zadacima. Rast potražnje za AI obukom podstiče CSP-ove da prošire kapacitete GPU-a kako bi privukli klijente i optimizovali ponudu fleksibilnom infrastrukturom prilagođenom promenljivim radnim opterećenjima. Po industrijskim oblastima IT i tehnološki sektor čini 65, 9%, podržan kontinuiranom integracijom AI-a, razvojem modela i ciklusima obnavljanja. Kompanije u ovom segmentu razvijaju AI-voićeni softver i platforme, kojima su potrebni GPU klasteri za obuku i testiranje modela. Inovacije i široka primena AI održavaju potražnju za infrastrukturom. Po regionima Severna Amerika drži 36, 5% udela zahvaljujući razvijenoj cloud infrastrukturi, snažnom prihvatanju AI-a, značajnim ulaganjima i dostupnosti stručnjaka. Tržište u SAD-u dostiglo je 6, 01 milijardi USD 2024. godine, sa rastom od 15, 42%, vođeno ekspanzijom zadataka u AI i potražnjom za obukom u oblaku. Preduzeća i CSP-ovi nastavljaju skalirati infrastrukturu, čime AI postaje strateški prioritet. Ključni segmenti tržišta - Po komponenti: Hardver, softver, usluge - Po načinu implementacije: On-premise, javni cloud - Po veličini klastera: Veliki/hiperskalni (>1000 GPU), Srednji (100–1000 GPU), Mali (<100 GPU) - Po krajnjem korisniku: Pružalci cloud usluga i hiperskalatori, Velika preduzeća i tehnološke firme, Istraživačke institucije i akademska zajednica, Vlast i odbrana - Po industrijskoj oblasti: IT i tehnologija, Finansijske usluge, Automobili i proizvodnja, Zdravstvo i farmaceutika, Ostalo Regionalno pokriće - Severna Amerika: SAD, Kanada - Evropa: Nemačka, Francuska, Ujedinjeno Kraljevstvo, Španija, Italija, Rusija, Holandija, Ostalo u Evropi - Azijsko-pacifički region: Kina, Japan, Južna Koreja, Indija, Australija, Singapur, Tajland, Vijetnam - Latin Amerika: Brazil, Meksiko, Ostali delovi Latinske Amerike - Bliski istok i Afrika: Južna Afrika, Saudijska Arabija, Ujedinjeni Arapski Emirati, Ostali delovi MEA Pokretači tržišta Ključni pokretači uključuju brzo širenje veličine i složenosti modela veštačke inteligencije, što zahteva masovno paralelno računanje koje tradicionalni sistemi ne mogu da podrže. Zbog toga, organizacije intenzivno ulažu u GPU klastere radi ubrzanja razvoja AI-a. Pored toga, šira primena AI u osnovnim poslovnim procesima kao što su dizajn proizvoda, analitika, otkrivanje prevara i naučna istraživanja zahteva skalabilnu i visokoperformantnu infrastrukturu za kontinuiranu obuku i usavršavanje modela. Ograničenja tržišta Visoki inicijalni kapitalni troškovi predstavljaju značajnu prepreku, ograničavajući širenje pre preduzećima velikog obima i finansijski podržanim istraživačkim institucijama. Operativni troškovi su izazovni zbog velike potrošnje energije, potreba za hlađenjem, održavanjem i potrebama za stručno osoblje, što odvratno utiče na usvajanje u tržištima sa ograničenim finansijskim resursima. Prilike Cloud usluge za AI obuku nude značajne mogućnosti kroz omogućavanje skalabilnog pristupa GPU klasterima bez velikih kapitalnih ulaganja, čime se otvara tržište za startape, istraživačke timove i srednja preduzeća. Specijalizovana AI rešenja za sektore kao što su zdravstvo, automobilska industrija i finansije stvara potražnju za prilagođenim konfiguracijama GPU klastera, omogućavajući proizvođačima specijalizovanih ponuda da osvoje tržište. Izazovi Energetska efikasnost ostaje ključni izazov zbog visokog otiska električne energije i uticaja na životnu sredinu kod gustih GPU implementacija, što zahteva balansiranje performansi i održivosti u data centrima. Zavisnosti od lanaca snabdevanja naprednim GPU-ovima izazivaju nestašice i odlaganja, uvodeći nesigurnost u dostupnost hardvera za velike implementacije. Konkuretna analiza Tržište je koncentrisano među nekoliko velikih tehnoloških dobavljača koji se takmiče po performansama, skalabilnosti i kompatibilnosti ekosistema. Dobavljači koji nude integrisanu hardversko-softversku rešenja uživaju konkurentsku prednost. Manji akteri se diferenciraju fokusiranjem na nišne rešenja, poput optimizovanih dizajna klastera ili specijalizovanih AI zadataka. Inovacije u hlađenju, tehnologijama međuveza i softveru za upravljanje predstavljaju ključne tačke diferencijacije. Dugoročna podrška i pouzdanost su od presudnog značaja za korisnike, održavajući konkurentno i inovativno okruženje. Vodeći ključni igrači - 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. Najnoviji razvoj - Oktobar 2025: GPU-ovi NVIDIA Blackwell (B100/B200/GB200) rasprodati do kraja 2025. uz presek od preko 3, 6 miliona jedinica, prioritetno namenjeni hyperscalerima kao što su AWS, Google Cloud i Microsoft Azure, što primorava preduzeća na višegodišnje planiranje kapaciteta za AI. - Septembar 2025: Klasteri AMD Instinct MI300X snabdeveni od strane Della i Supermicro-a postigli su vrhunske MLPerf inference v5. 1 rangove, pokazujući skoro linearno skaliranje u konfiguracijama od 8 čvorova i mešovite MI300X/MI325X za proizvodnu obuku i inferencu. - Maj 2025: Dell je pokrenuo PowerEdge servere opremljene NVIDIA Blackwell Ultra GPU-ovima, skalirajući do 192–256 GPU-ova po ormariću sa hlađenjem vazduhom/tečnošću, postižući 4 puta brže brzine obuke AI modela i osvojivši titulu tržišnog lidera za AI servere u izveštajima za 2025. godinu. Ovaj sveobuhvatni pregled ističe snažan rast i dinamične inovacije koje oblikuju tržište prodaje GPU klastera za obuku AI-a, naglašavajući ključne trendove, regionalne uvide i vodeće industrijske aktere koji pokreću budući razvoj.