Tổng quan Báo cáo Thị trường Bán GPU Nâng cấp AI Toàn cầu dự kiến sẽ đạt khoảng 87, 5 tỷ USD vào năm 2035, tăng từ 18, 2 tỷ USD vào năm 2025, với tốc độ tăng trưởng CAGR là 17, 0% trong giai đoạn từ 2026 đến 2035. Năm 2025, Bắc Mỹ chiếm lĩnh thị trường với hơn 36, 5% thị phần, mang lại doanh thu 6, 6 tỷ USD. Thị trường này gồm các hệ thống tính toán hiệu suất cao được xây dựng với các đơn vị xử lý đồ họa (GPU) được cấu hình đặc biệt để huấn luyện các mô hình AI lớn và xử lý các tác vụ máy học phức tạp. Các cụm GPU này cung cấp sức mạnh xử lý song song thiết yếu cho các tác vụ học sâu, nơi mà CPU truyền thống không đáp ứng đủ. Thị trường bao gồm phần cứng (GPU, máy chủ), phần mềm hỗ trợ (công cụ quản lý và tổ chức cụm), và các dịch vụ liên quan (tích hợp, bảo trì), nhằm đáp ứng đa dạng nhu cầu của các ngành công nghiệp như CNTT, tài chính, y tế và ô tô. Các nhà cung cấp gồm từ nhà sản xuất GPU, nhà cung cấp đám mây, đến các nhà tích hợp hệ thống và chuyên gia hạ tầng AI. Tiến bộ nhanh chóng của AI thúc đẩy nhu cầu về các cụm GPU có khả năng huấn luyện các mô hình quy mô lớn. Các mô hình AI phức tạp như các mô hình ngôn ngữ lớn và mạng nơ-ron sâu đòi hỏi nguồn lực GPU phân tán để huấn luyện hiệu quả, khiến các cụm này trở thành công cụ không thể thiếu trong quy trình làm việc AI hiện đại. Giảm thời gian đưa ra kết quả cho nghiên cứu và triển khai AI thúc đẩy đầu tư vào các cụm hiệu suất cao. Các doanh nghiệp mong muốn rút ngắn vòng đời phát triển, nâng cao độ chính xác của AI, và tăng khả năng cạnh tranh thông qua việc đào tạo nhanh hơn và tối ưu hóa công suất tính toán. Xu hướng AI trong tương lai, bao gồm các mô hình tạo sinh và ứng dụng thời gian thực, sẽ làm tăng nhu cầu tính toán, duy trì đà tăng trưởng của thị trường. Những điểm đáng chú ý của thị trường - Phần cứng chiếm tỷ lệ 78, 5%, do nhu cầu về GPU cao cấp, kết nối tốc độ cao và hệ thống tối ưu hóa tăng tốc. - Tiêu thụ trên nền tảng đám mây công cộng chiếm 54, 3%, phản ánh sở thích truy cập các cụm GPU linh hoạt, mở rộng quy mô mà không cần cam kết hạ tầng. - Các cụm lớn và siêu lớn chiếm 48, 7%, được thúc đẩy bởi độ phức tạp và quy mô ngày càng tăng của huấn luyện AI. - Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây (CSP) chiếm 62, 8% nhu cầu, đang mở rộng năng lực GPU để hỗ trợ doanh nghiệp và các tác vụ gốc AI. - Ngành CNTT và công nghệ chiếm ưu thế với 65, 9%, nhờ vào việc phát triển và đổi mới mô hình liên tục. - Bắc Mỹ giữ tỷ lệ 36, 5%, được thúc đẩy bởi hệ sinh thái trung tâm dữ liệu tiên tiến và đầu tư bền vững vào hạ tầng AI. - Thị trường Hoa Kỳ đạt 6, 01 tỷ USD vào năm 2024, tăng trưởng CAGR là 15, 42%, do huấn luyện AI quy mô lớn và phát triển công suất đám mây. Các dự liệu thị trường nhanh Nhu cầu tăng cao về AI tạo sinh và các mô hình ngôn ngữ lớn đang thúc đẩy doanh số bán cụm GPU, vì quá trình huấn luyện yêu cầu công suất tính toán song song khổng lồ. Các nhà cung cấp đám mây cạnh tranh mở rộng năng lực, các mối quan hệ hợp tác như Microsoft-NVIDIA thúc đẩy đơn hàng cụm. Các nhà siêu quy mô đã đầu tư gần 200 tỷ USD vào năm 2024 cho chi phí CapEx, chủ yếu cho hạ tầng GPU. Mở rộng chuỗi cung ứng và sự hỗ trợ của chính phủ cũng kích thích thị trường. Ấn Độ đã phê duyệt khoản vốn 1, 24 tỷ USD để triển khai ít nhất 10. 000 GPU trong các cụm mới. Khu vực Châu Á Thái Bình Dương dẫn đầu về tốc độ tăng trưởng khu vực, với Trung Quốc và Nhật Bản xây dựng các trung tâm dữ liệu AI. Các cụm tích hợp bộ nhớ băng thông cao và các kết nối tùy chỉnh để tăng tốc đào tạo phân tán, hệ thống làm mát bằng chất lỏng kiểm soát mật độ công suất cao. Các sản phẩm trung tâm dữ liệu của NVIDIA chiếm hơn 89% doanh thu Q3 FY2026 từ các công nghệ này. Kiến trúc CPU-GPU dị thể và mạng được định nghĩa bằng phần mềm nâng cao hiệu năng cho các tác vụ hỗn hợp. Các mô hình thuê bao trả tiền giảm chi phí ban đầu cho phép truy cập dễ dàng hơn vào các cụm. Cơ hội mở rộng từ việc phát triển AI tại các điểm mạng và các nhà máy bán dẫn mới được hỗ trợ bởi các chính sách khuyến khích của chính phủ. Thị trường Ấn Độ dự kiến tăng thêm 604 MW công suất đến năm 2026 với khoản đầu tư 3, 8 tỷ USD. Các công ty công nghệ làm mát và cung cấp mạng hưởng lợi từ nhu cầu ngày càng tăng của các cụm. Phân theo thành phần Phần cứng chiếm phần lớn với 78, 5%, nhấn mạnh hạ tầng vật lý là yếu tố chính thúc đẩy doanh số GPU. Bao gồm GPU, máy chủ, thiết bị mạng, hệ thống làm mát cần thiết cho huấn luyện AI quy mô lớn. Hiệu suất cao và độ tin cậy là yếu tố then chốt để quản lý dữ liệu khổng lồ hiệu quả. Nhu cầu về phần cứng tăng theo mức độ phức tạp của mô hình AI và tăng trưởng khối lượng công việc huấn luyện, các nâng cấp kiến trúc GPU liên tục duy trì sự quan tâm. Phân theo triển khai Tiêu thụ trên nền tảng đám mây công cộng chiếm 54, 3%, phản ánh sở thích truy cập linh hoạt, không cần sở hữu hạ tầng.

Điều này giúp mở rộng tài nguyên nhanh chóng, giảm chi phí vốn, hỗ trợ các tác vụ huấn luyện linh hoạt. Các nền tảng đám mây thúc đẩy khởi động nhanh các mô hình và hợp tác giữa các nhóm phân tán, thúc đẩy việc mở rộng sử dụng. Phân theo quy mô cụm Các cụm lớn và siêu lớn chiếm 48, 7%, do nhu cầu huấn luyện các mô hình ngôn ngữ lớn và hệ thống AI tinh vi. Các cụm có công suất cao giúp xử lý dữ liệu lớn nhanh chóng và duy trì hiệu suất ổn định. Sự gia tăng kích thước mô hình và dữ liệu thúc đẩy doanh nghiệp và các nhà cung cấp đám mây đầu tư vào các hệ thống siêu lớn, cải thiện hiệu quả huấn luyện và rút ngắn thời gian triển khai. Phân theo khách hàng cuối Các nhà cung cấp dịch vụ đám mây chiếm 62, 8% nhu cầu, là nhóm khách hàng cuối chính. Họ cung cấp các cụm GPU dưới dạng dịch vụ cho doanh nghiệp, startups và các tổ chức nghiên cứu, quản lý hạ tầng rộng lớn để hỗ trợ các tác vụ AI đa dạng. Nhu cầu huấn luyện AI ngày càng tăng thúc đẩy các CSP mở rộng năng lực GPU để thu hút khách hàng và tối ưu hóa dịch vụ với hạ tầng linh hoạt phù hợp với các khối lượng công việc dao động. Phân theo ngành Ngành CNTT và công nghệ chiếm 65, 9% nhờ vào việc liên tục tích hợp AI, phát triển mô hình và đào tạo lại. Các công ty trong phân khúc này phát triển phần mềm và nền tảng dựa trên AI, cần các cụm GPU để huấn luyện và thử nghiệm mô hình. Sáng tạo và ứng dụng AI duy trì nhu cầu hạ tầng. Phân theo vùng địa lý Bắc Mỹ chiếm 36, 5% do hạ tầng đám mây phát triển, mức độ chấp nhận AI cao, đầu tư lớn và nguồn nhân lực kỹ thuật dồi dào. Thị trường Mỹ đạt 6, 01 tỷ USD năm 2024, tăng trưởng CAGR 15, 42%, nhờ vào khối lượng công việc AI mở rộng và nhu cầu huấn luyện dựa trên đám mây. Các doanh nghiệp và CSP tiếp tục mở rộng hạ tầng, biến AI thành chiến lược trọng điểm. Các phân khúc thị trường chính - Theo thành phần: Phần cứng, Phần mềm, Dịch vụ - Theo triển khai: Tại chỗ, Đám mây công cộng - Theo quy mô cụm: Lớn/Siêu lớn (>1000 GPU), Trung bình (100–1000 GPU), Nhỏ (<100 GPU) - Theo khách hàng cuối: Nhà cung cấp dịch vụ đám mây & Siêu lớn, Doanh nghiệp lớn & Công nghệ, Tổ chức nghiên cứu & Học viện, Chính phủ & Quốc phòng - Theo ngành: CNTT & Công nghệ, Dịch vụ tài chính, Ô tô & Sản xuất, Y tế & Dược phẩm, Các ngành khác Phạm vi khu vực - Bắc Mỹ: Hoa Kỳ, Canada - Châu Âu: Đức, Pháp, Anh, Tây Ban Nha, Ý, Nga, Hà Lan, Các nước khác Châu Âu - Châu Á Thái Bình Dương: Trung Quốc, Nhật Bản, Hàn Quốc, Ấn Độ, Úc, Singapore, Thái Lan, Việt Nam - Mỹ Latinh: Brazil, Mexico, Các nước khác Mỹ Latin - Trung Đông & Châu Phi: Nam Phi, Ả Rập Saudi, Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất, Các nước khác khu vực MEA Các yếu tố thúc đẩy thị trường Các yếu tố chính gồm sự tăng trưởng nhanh về kích thước mô hình AI và độ phức tạp trong huấn luyện, đòi hỏi tính toán song song quy mô lớn mà hệ thống truyền thống không đáp ứng được. Do đó, các tổ chức đầu tư mạnh vào các cụm GPU để thúc đẩy phát triển AI. Thêm vào đó, việc áp dụng AI rộng rãi trong các quy trình cốt lõi như thiết kế sản phẩm, phân tích số liệu, phát hiện gian lận và nghiên cứu khoa học cũng đòi hỏi hạ tầng có khả năng mở rộng, hiệu suất cao để liên tục huấn luyện và tinh chỉnh mô hình. Các hạn chế của thị trường Chi phí vốn ban đầu cao là rào cản đáng kể, khiến việc áp dụng chủ yếu cho các doanh nghiệp lớn và tổ chức nghiên cứu có tài trợ. Chi phí vận hành cao do tiêu thụ điện năng lớn, yêu cầu làm mát, bảo trì và nhân lực kỹ thuật, làm giảm khả năng mở rộng trong các thị trường nhạy cảm về chi phí. Cơ hội Dịch vụ đào tạo AI dựa trên đám mây mang lại cơ hội lớn, cho phép truy cập linh hoạt và mở rộng mô-đun GPU mà không cần bỏ ra nhiều vốn. Thị trường tạo điều kiện cho các startup, nhóm nghiên cứu và doanh nghiệp vừa và nhỏ. Các giải pháp AI riêng ngành trong các lĩnh vực như y tế, ô tô và tài chính làm tăng nhu cầu về các hệ thống GPU tùy chỉnh, cho phép các nhà cung cấp tập trung vào thị trường ngách. Thách thức Hiệu quả năng lượng vẫn là thách thức lớn do mức tiêu thụ điện năng cao và tác động môi trường của các triển khai GPU mật độ cao, đặt ra yêu cầu cân bằng giữa hiệu suất và bền vững của trung tâm dữ liệu. Phụ thuộc vào chuỗi cung ứng GPU cao cấp gây ra thiếu hụt và chậm trễ, tạo ra sự không chắc chắn về khả năng cung cấp phần cứng cho các triển khai lớn. Phân tích cạnh tranh Thị trường tập trung vào một số ít nhà cung cấp công nghệ lớn cạnh tranh về hiệu suất, khả năng mở rộng và tương thích hệ sinh thái. Các nhà cung cấp tích hợp phần cứng và phần mềm có lợi thế cạnh tranh rõ rệt. Các nhà chơi nhỏ hơn phân biệt bằng cách tập trung vào các giải pháp ngách như thiết kế cụm tối ưu hoặc các tác vụ AI chuyên biệt. Các công nghệ đổi mới về làm mát, kết nối liên mạng và phần mềm quản lý là các yếu tố khác biệt then chốt. Sự hỗ trợ lâu dài và độ tin cậy đóng vai trò quan trọng trong quyết định của khách hàng, giữ vững một bối cảnh cạnh tranh sôi động dựa trên đổi mới. Các nhà chơi chính hàng đầu - 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. Các phát triển gần đây - Tháng 10 năm 2025: GPU Blackwell của NVIDIA (B100/B200/GB200) bán hết trong 2025 với tồn đọng hơn 3, 6 triệu đơn vị, ưu tiên cho các siêu quy mô như AWS, Google Cloud, Microsoft Azure, buộc các doanh nghiệp phải lên kế hoạch cho năng lực AI lâu dài hơn nhiều năm. - Tháng 9 năm 2025: Các cụm AMD Instinct MI300X do Dell và Supermicro cung cấp đạt thứ hạng hàng đầu trong MLPerf Inference v5. 1, thể hiện khả năng mở rộng gần tuyến tính trong các cấu hình 8 node và tổ hợp MI300X/MI325X hỗ trợ huấn luyện và suy luận AI cho sản xuất. - Tháng 5 năm 2025: Dell ra mắt các máy chủ PowerEdge trang bị GPU NVIDIA Blackwell Ultra, mở rộng quy mô đạt tới 192–256 GPU mỗi giá đỡ với làm mát bằng khí/nước, đạt tốc độ huấn luyện mô hình AI nhanh gấp 4 lần, được ghi nhận là Nhà dẫn đầu thị trường cho các máy chủ AI trong các báo cáo năm 2025. Tổng quan này làm nổi bật sự tăng trưởng mạnh mẽ và đổi mới sôi động định hình thị trường bán GPU đào tạo AI, nhấn mạnh các xu hướng quan trọng, những hiểu biết theo vùng và các nhân tố chính trong ngành thúc đẩy phát triển trong tương lai.