ภาพรวมรายงาน ตลาดการขายคลัสเตอร์ GPU สำหรับฝึก AI ทั่วโลก คาดว่าจะมีมูลค่าประมาณ 87. 5 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ ภายในปี 2035 เพิ่มขึ้นจาก 18. 2 พันล้านในปี 2025 ด้วยอัตราการเติบโตเฉลี่ยระหว่างปี 2026-2035 อยู่ที่ 17. 0% ในปี 2025 อเมริกาเหนือเป็นผู้นำตลาดครองส่วนแบ่งกว่า 36. 5% ทำรายได้กว่า 6. 6 พันล้านดอลลาร์ ตลาดนี้ประกอบด้วยระบบคอมพิวเตอร์ประสิทธิภาพสูงที่สร้างด้วยกราฟิกโปรเซสซิ่งยูนิต (GPU) ซึ่งได้รับการกำหนดค่าพิเศษเพื่อฝึกแบบจำลอง AI ขนาดใหญ่และจัดการงานเรียนรู้ของเครื่องที่ซับซ้อน คลัสเตอร์ GPU เหล่านี้ให้พลังการประมวลผลแบบขนานที่จำเป็นสำหรับงาน Deep Learning ซึ่ง CPU แบบเดิมไม่สามารถรองรับได้ ตลาดนี้รวมถึงฮาร์ดแวร์ (GPU เซิร์ฟเวอร์) ซอฟต์แวร์สนับสนุน (เครื่องมือบริหารจัดการและควบคุมคลัสเตอร์) รวมถึงบริการที่เกี่ยวข้อง (บูรณาการ การบำรุงรักษา) ตอบสนองความต้องการของอุตสาหกรรมหลากหลาย เช่น ไอที การเงิน สุขภาพ และยานยนต์ ผู้ขายมีตั้งแต่ผู้ผลิต GPU และผู้ให้บริการคลาวด์ ไปจนถึงบูรณาการระบบและผู้เชี่ยวชาญด้านโครงสร้างพื้นฐาน AI ความก้าวหน้าของ AI อย่างรวดเร็วสร้างความต้องการคลัสเตอร์ GPU ที่สามารถฝึกแบบจำลองขนาดใหญ่อย่างมีประสิทธิภาพ ยกตัวอย่างเช่น แบบจำลองภาษาขนาดใหญ่และเครือข่ายประสาทลึก จำเป็นต้องใช้ทรัพยากร GPU แบบกระจายเพื่อฝึกอย่างมีประสิทธิภาพ ทำให้คลัสเตอร์เป็นส่วนสำคัญของเวิร์กโฟลว์ AI สมัยใหม่ การลดเวลาสู่ข้อมูลเชิงลึกสำหรับงานวิจัยและการนำ AI ไปใช้งาน รู้สึกเร่งด่วนในการลงทุนในคลัสเตอร์ประสิทธิภาพสูง องค์กรพยายามลดรอบระยะเวลาพัฒนา เพิ่มความแม่นยำของ AI และเสริมสร้างความสามารถในการแข่งขันผ่านการฝึกแบบรวดเร็วและการปรับปรุงความสามารถในการคำนวณ ทิศทางของ AI ในอนาคต รวมถึงโมเดลสร้างสรรค์และแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ จะทำให้ความต้องการการคำนวณเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง สนับสนุนการเติบโตของตลาด สาระสำคัญของตลาด - ฮาร์ดแวร์นำโดยส่วนแบ่ง 78. 5% เนื่องจากความต้องการ GPU ขั้นสูง การเชื่อมต่อความเร็วสูง และระบบปรับแต่งสำหรับเร่งความเร็ว - การใช้คลาวด์สาธาระคิดเป็น 54. 3% ส่งเสริมการเข้าถึงคลัสเตอร์ GPU แบบขยายได้ตามต้องการโดยไม่ผูกพันกับโครงสร้างพื้นฐาน - คลัสเตอร์ขนาดใหญ่และฮายเปอร์สเกลคิดเป็น 48. 7% ผลักดันโดยความซับซ้อนและขนาดของการฝึก AI ที่เพิ่มขึ้น - ผู้ให้บริการคลาวด์ (CSPs) คิดเป็น 62. 8% ของความต้องการ ขยายขีดความสามารถ GPU เพื่อรองรับองค์กรและเวิร์กโหลด AI ที่เป็นนวัตกรรม - อุตสาหกรรมไอทีและเทคโนโลยีครองตลาดด้วยส่วนแบ่ง 65. 9% สนับสนุนโดยการพัฒนาโมเดลและนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง - อเมริกาเหนือมีส่วนแบ่ง 36. 5% ซึ่งมาจากโครงสร้างพื้นฐานศูนย์ข้อมูลที่ทันสมัย การนำ AI มาใช้อย่างแพร่หลาย และการลงทุนในโครงสร้างพื้นฐาน AI อย่างต่อเนื่อง - ตลาดสหรัฐอเมริกาในปี 2024 มีมูลค่า 6. 01 พันล้านดอลลาร์ เติบโตด้วยอัตรา CAGR 15. 42% ผลจากการฝึก AI ขนาดใหญ่และการขยายกำลังคลาวด์ ข้อมูลตลาดเบื้องต้น ความต้องการ AI generative และโมเดลภาษาขนาดใหญ่เป็นแรงผลักดันสำคัญของยอดขายคลัสเตอร์ GPU ซึ่งการฝึกต้องการพลังการประมวลผลขนานอย่างมหาศาล ผู้ให้บริการคลาวด์แข่งขันกันเพิ่มกำลังการผลิต โดยมีความร่วมมือเช่น Microsoft-NVIDIA กระตุ้นคำสั่งซื้อคลัสเตอร์ ผู้ให้บริการ Hyperscaler ลงทุนเกือบ 200 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 สำหรับโครงสร้างพื้นฐาน GPU โดยเฉพาะ การขยายสายโซ่อุปทานและการสนับสนุนจากภาครัฐก็ช่วยส่งเสริมตลาดนี้ต่อไป อินเดียอนุมัติเงินทุน 1. 24 พันล้านดอลลาร์ เพื่อจัดตั้ง GPU อย่างน้อย 10, 000 เครื่องในคลัสเตอร์ใหม่ เอเชียแปซิฟิกเป็นภูมิภาคที่เติบโตเร็วที่สุด โดยจีนและญี่ปุ่นสร้างศูนย์ข้อมูล AI คลัสเตอร์เหล่านี้ประกอบด้วยหน่วยความจำแบนด์วิดธ์สูงและการเชื่อมต่อแบบพิเศษสำหรับเร่งความเร็วการฝึกแบบกระจาย ระบบระบายความร้อนด้วยของเหลวจัดการพลังงานสูงของระบบ นวัตกรรมเหล่านี้ ส่งผลให้ผลิตภัณฑ์ศูนย์ข้อมูลของ NVIDIA ครองส่วนแบ่งมากกว่า 89% ของรายได้ในไตรมาส 3 ปีงบประมาณ 2026 จากเทคโนโลยีเหล่านี้ สถาปัตยกรรม CPU-GPU แบบผสมผสานและเครือข่ายที่กำหนดด้วยซอฟต์แวร์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับเวิร์กโหลดที่หลากหลาย รูปแบบการเช่าใช้แบบสมัครสมาชิกรองรับการเข้าถึงคลัสเตอร์ที่ง่ายขึ้น ลดต้นทุนล่วงหน้า โอกาสในตลาดมาจากการขยาย AI ขอบเขตและโรงงานเซมิคอนดักเตอร์ใหม่ที่ได้รับสนับสนุนจากเงินอุดหนุนจากรัฐ ตลาดอินเดียจะเพิ่มกำลัง 604 เมกะวัตต์ ภายในปี 2026 ด้วยเงินลงทุน 3. 8 พันล้านดอลลาร์ เทคโนโลยีการระบายความร้อนและผู้ให้บริการเครือข่ายได้รับประโยชน์จากความต้องการคลัสเตอร์ที่เพิ่มขึ้น ตามส่วนประกอบ ฮาร์ดแวร์นำด้วยส่วนแบ่ง 78. 5% เน้นโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพเป็นหลักในตลาดนี้ ซึ่งรวมถึง GPU, เซิร์ฟเวอร์, อุปกรณ์เชื่อมต่อเครือข่าย และอุปกรณ์ระบายความร้อนที่สำคัญต่อการฝึก AI ขนาดใหญ่ ประสิทธิภาพสูงและความน่าเชื่อถือเป็นสิ่งจำเป็นในการจัดการข้อมูลจำนวนมากอย่างมีประสิทธิภาพ ความต้องการฮาร์ดแวร์เพิ่มขึ้นตามความซับซ้อนของโมเดล AI และการเติบโตของงานฝึก ทำให้เกิดการอัปเกรดสถาปัตยกรรม GPU อย่างต่อเนื่อง ตามการใช้งาน การใช้คลาวด์สาธารณะนำร่องที่ 54. 3% สะท้อนให้เห็นถึงความนิยมในความสามารถในการเข้าถึงคลัสเตอร์ GPU ตามความต้องการ โดยไม่ต้องเป็นเจ้าของโครงสร้างพื้นฐาน ซึ่งช่วยให้ปรับขนาดทรัพยากรได้อย่างรวดเร็ว ลดต้นทุนเงินลงทุน และรองรับเวิร์กโฟลว์การฝึกที่ยืดหยุ่น แพลตฟอร์มคลาวด์เอื้อต่อการเริ่มต้นฝึกโมเดลที่รวดเร็วและความร่วมมือของทีมทำงานแบบกระจายตัว ส่งเสริมการใช้งานอย่างต่อเนื่อง ตามขนาดคลัสเตอร์ คลัสเตอร์ขนาดใหญ๋และฮายเปอร์สเกลคิดเป็น 48. 7% ซึ่งเกิดจากความต้องการฝึกโมเดลภาษาและระบบ AI ที่ซับซ้อนมากขึ้น คลัสเตอร์ความจุสูงเร่งการประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลและรักษาประสิทธิภาพเสมอ การเติบโตของโมเดลและข้อมูลทำให้องค์กรและผู้ให้บริการคลาวด์ลงทุนในระบบฮายเปอร์สเกลเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการฝึกและลดระยะเวลาในการปรับใช้ ตามผู้ใช้งานปลายทาง ผู้ให้บริการคลาวด์คิดเป็น 62. 8% ของความต้องการ ซึ่งเป็นกลุ่มเป้าหมายหลัก ให้บริการคลัสเตอร์ GPU เป็นบริการแก่ธุรกิจ startup และสถาบันวิจัย จัดการโครงสร้างพื้นฐานขนาดใหญ่เพื่อสนับสนุนเวิร์กโหลด AI ที่หลากหลาย ความต้องการในด้านการฝึก AI ที่เพิ่มขึ้นกระตุ้นให้ CSPs ขยายกำลัง GPU เพื่อดึงดูดลูกค้าและปรับปรุงข้อเสนอตามความต้องการที่ผันแปร ตามอุตสาหกรรมและภาคธุรกิจ ภาคไอทีและเทคโนโลยีครองตลาด 65. 9% ซึ่งได้รับการสนับสนุนจากการบูรณาการ AI อย่างต่อเนื่อง การพัฒนาโมเดลและรอบการฝึกใหม่ๆ องค์กรในกลุ่มนี้พัฒนาซอฟต์แวร์และแพลตฟอร์มขับเคลื่อนด้วย AI ที่ต้องการคลัสเตอร์ GPU สำหรับการฝึกและทดสอบโมเดล นวัตกรรมและการนำ AI มาใช้สร้างความต้องการในโครงสร้างพื้นฐานอย่างต่อเนื่อง ตามภูมิภาค อเมริกาเหนือครองส่วนแบ่ง 36. 5% จากโครงสร้างพื้นฐานคลาวด์ที่พัฒนาแล้ว การนำ AI เข้าสู่ภาคธุรกิจอย่างแพร่หลาย การลงทุนอย่างต่อเนื่อง และความเชี่ยวชาญด้านเทคนิค ตลาดสหรัฐเติบโตไปถึง 6. 01 พันล้านดอลลาร์ในปี 2024 ด้วยอัตรา CAGR 15. 42% โดยเน้นการขยายงาน AI และความต้องการฝึกในคลาวด์ องค์กรและ CSPs ยังคงขยายโครงสร้างพื้นฐาน ทำให้ AI เป็นจุดเน้นเชิงกลยุทธ์ กลุ่มตลาดสำคัญ - ตามส่วนประกอบ: ฮาร์ดแวร์, ซอฟต์แวร์, บริการ - ตามการใช้งาน: การติดตั้งภายในองค์กร, คลาวด์สาธารณะ - ตามขนาดคลัสเตอร์: ขนาดใหญ๋/ฮายเปอร์สเกล (>1000 GPU), ขนาดกลาง (100–1000 GPU), ขนาดเล็ก (<100 GPU) - ตามผู้ใช้งานปลายทาง: ผู้ให้บริการคลาวด์และฮายเปอร์สเกล, บริษัทขนาดใหญ่และเทคโนโลยี, สถาบันวิจัยและการศึกษา, รัฐบาลและกลาโหม - ตามอุตสาหกรรม: ไอทีและเทคโนโลยี, การเงิน, ยานยนต์และการผลิต, สุขภาพและยา รวมถึงกลุ่มอื่นๆ การครอบคลุมภูมิภาค - อเมริกาเหนือ: สหรัฐอเมริกา, แคนาดา - ยุโรป: เยอรมัน, ฝรั่งเศส, สหราชอาณาจักร, สเปน, อิตาลี, รัสเซีย, เนเธอร์แลนด์, อื่น ๆ ในยุโรป - เอเชียแปซิฟิก: จีน, ญี่ปุ่น, เกาหลีใต้, อินเดีย, ออสเตรเลีย, สิงคโปร์, ไทย, เวียดนาม - ละตินอเมริกา: บราซิล, เม็กซิโก, อื่น ๆ ในละตินอเมริกา - ตะวันออกกลางและแอฟริกา: แอฟริกาใต้, ซาอุดีอาระเบีย, สหรัฐอาหรับเอมิเรตส์, อื่น ๆ ใน MENA ตัวขับเคลื่อนตลาด ปัจจัยหลักคือการเติบโตอย่างรวดเร็วของขนาดโมเดล AI และความซับซ้อนในการฝึก ซึ่งทำให้ระบบคำนวณแบบขนานมหาศาลจำเป็นขึ้นเรื่อยๆ องค์กรลงทุนอย่างมากในคลัสเตอร์ GPU เพื่อเร่งพัฒนาปัญญาประดิษฐ์ นอกจากนี้ การนำ AI ไปใช้ในกระบวนการธุรกิจหลัก เช่น การออกแบบผลิตภัณฑ์ การวิเคราะห์ การตรวจจับการฉ้อโกง และการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ ต้องการโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถขยายได้และมีประสิทธิภาพสูงเพื่อฝึกโมเดลอย่างต่อเนื่อง ความท้าทายของตลาด ต้นทุนลงทุนล่วงหน้าสูงเป็นอุปสรรคสำคัญ ทำให้การใช้งานจำกัดเฉพาะองค์กรขนาดใหญ่และสถาบันการวิจัยที่ได้รับทุน สถานะด้านการดำเนินงานก็เป็นโจทย์ เนื่องจากต้องใช้พลังงานสูง ระบบระบายความร้อน และบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญ จึงเป็นอุปสรรคสำหรับตลาดในกลุ่มราคาสำคัญ โอกาสทางธุรกิจ บริการฝึก AI บนคลาวด์เปิดโอกาสสำคัญในการเข้าถึงคลัสเตอร์ GPU แบบขยายได้โดยไม่ต้องลงทุนสูง ช่วยให้สตาร์ทอัป ทีมวิจัย และบริษัทขนาดกลางสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีนี้ได้อย่างรวดเร็ว อุตสาหกรรมเฉพาะทาง เช่น การแพทย์ ยานยนต์ และการเงิน จะสร้างความต้องการในคลัสเตอร์ GPU ที่ปรับแต่งตามความต้องการของแต่ละธุรกิจ ผู้ขายโดยเฉพาะที่เชี่ยวชาญด้านการปรับแต่งสามารถแย่งชิงส่วนแบ่งตลาดได้ ความท้าทาย ประสิทธิภาพด้านพลังงานและผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมของการใช้ GPU ความหนาแน่นสูงเป็นความท้าทายที่สำคัญ ศูนย์ข้อมูลต้องสร้างสมดุลระหว่างประสิทธิภาพและความยั่งยืน การพึ่งพาซัพพลายเชนสำหรับ GPU ระดับสูงก็สร้างปัญหา ขาดแคลนและความล่าช้าในการจัดส่งเป็นความเสี่ยงที่ส่งผลต่อการใช้งานในระดับใหญ่ วิเคราะห์การแข่งขัน ตลาดนี้รวมผู้ให้บริการเทคโนโลยีจำนวนไม่กี่ราย ที่แข่งขันกันด้านประสิทธิภาพ ความสามารถในการขยายตัว และความเข้ากันได้ของระบบ ผู้จำหน่ายที่นำเสนอโซลูชันครบวงจรด้านฮาร์ดแวร์และซอฟต์แวร์ได้เปรียบเชิงการแข่งขัน ซึ่งผู้เล่นรายเล็กก็แตกต่างด้วยการมุ่งเน้นด้านนวัตกรรมเฉพาะทาง เช่น การออกแบบคลัสเตอร์ที่ปรับแต่งได้ดี หรือเวิร์กโหลด AI เฉพาะ เทคโนโลยีด้านการระบายความร้อน การเชื่อมต่อ และซอฟต์แวร์บริหารจัดการ เป็นจุดแตกต่างสำคัญ ความน่าเชื่อถือและการสนับสนุนระยะยาวเป็นปัจจัยสำคัญ ที่ทำให้การแข่งขันในตลาดยังคงอยู่ในแนวทางนวัตกรรมอย่างต่อเนื่อง ผู้นำตลาดสำคัญ - 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. ความเคลื่อนไหวล่าสุด - ตุลาคม 2025: GPU Blackwell ของ NVIDIA (B100/B200/GB200) ขายหมดในปี 2025 โดยมีคำสั่งค้างกว่า 3. 6 ล้านหน่วย เน้นกลุ่ม Hyperscalers อย่าง AWS, Google Cloud, Microsoft Azure ทำให้องค์กรต้องวางแผนรองรับความสามารถ AI หลายปี - กันยายน 2025: คลัสเตอร์ AMD Instinct MI300X ของ Dell และ Supermicro ได้อันดับสูงสุดใน MLPerf Inference v5. 1 แสดงให้เห็นการปรับสมดุลแบบเกือบเส้นตรงในระบบ 8 โหนด และการผสมผสาน MI300X/MI325X สำหรับการฝึกและการอนุมาน AI ในเชิงพาณิชย์ - พฤษภาคม 2025: Dell เปิดตัวเซิร์ฟเวอร์ PowerEdge ที่ติดตั้ง GPU NVIDIA Blackwell Ultra รองรับสูงสุด 192–256 GPUs ต่อแร็คด้วยการระบายความร้อนด้วยอากาศและของเหลว ทำให้การฝึกโมเดล AI เร็วขึ้น 4 เท่า ครองตำแหน่งผู้นำตลาดเซิร์ฟเวอร์ AI ในรายงานปี 2025 ภาพรวมนี้แสดงให้เห็นถึงการเติบโตอย่างแข็งแกร่งและนวัตกรรมที่พลวัตในตลาดการขายคลัสเตอร์ GPU เพื่อฝึก AI ซึ่งเน้นแนวโน้มสำคัญ แรงบันดาลใจจากภูมิภาค และผู้นำอุตสาหกรรมที่ผลักดันการเปลี่ยนแปลงในอนาคต