KI-GPU-Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (16 GB, 32–80 GB, über 80 GB), nach Anwendung (maschinelles Lernen, Sprachmodelle/NLP, Computer Vision, andere), regionale Einblicke und Prognose bis 2035

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KI-GPU-MARKTÜBERSICHT

Die globale Marktgröße für KI-GPUs wird im Jahr 2026 voraussichtlich 128,06 Milliarden US-Dollar betragen und bis 2035 voraussichtlich 1389,6 Milliarden US-Dollar erreichen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 30,7 % entspricht.

Der KI-GPU-Markt wächst, da generative künstliche Intelligenz, maschinelles Lernen, Computer Vision und große Sprachmodelle immer leistungsfähigere Parallelverarbeitungshardware erfordern. Moderne KI-GPUs integrieren mehr als 100 Milliarden Transistoren, unterstützen Speicherkapazitäten von mehr als 100 GB und liefern Tausende von Tera-Gleitkommaoperationen für spezielle KI-Workloads. Data centers account for approximately 68% of AI GPU deployment, while cloud providers, enterprises, automotive manufacturers, and research institutions accelerate adoption. Fortschrittliche GPUs nutzen jetzt 4-nm- und 5-nm-Fertigungstechnologien, Speicher mit hoher Bandbreite, Chiplet-Architekturen und spezielle Tensor-Verarbeitungs-Engines. Der KI-GPU-Markt verlagert sich weiterhin in Richtung höherer Speicherkapazität und höherer Energieeffizienz.

Auf die USA entfallen etwa 38 % des weltweiten KI-GPU-Einsatzes, unterstützt durch eine Hyperscale-Cloud-Infrastruktur, mehr als 5.000 operative Rechenzentren und umfangreiche Investitionen in künstliche Intelligenz. Rund 72 % der großen US-Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz in mindestens einer Geschäftsfunktion, was die Nachfrage nach GPU-basierter Datenverarbeitung erhöht. Rechenzentrumsanwendungen machen etwa 74 % der inländischen KI-GPU-Nutzung aus, während autonome Fahrzeuge, Bildgebung im Gesundheitswesen, Verteidigungssimulation und wissenschaftliches Rechnen für zusätzliche Nachfrage sorgen. US-amerikanische Hyperscaler setzen Cluster mit mehr als 10.000 GPUs für das Training großer Modelle ein, während fortschrittliche KI-Systeme zunehmend Speicherkonfigurationen mit 80 GB, 96 GB, 141 GB und 192 GB erfordern.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

NEUESTE TRENDS

Der KI-GPU-Markt erlebt einen rasanten Wandel hin zu höherer Speicherkapazität, fortschrittlicher Verpackung, Berechnung mit geringerer Präzision und energieeffizienter Inferenz. GPUs mit 80 GB oder mehr Speicher machen mittlerweile etwa 34 % des KI-GPU-Bedarfs aus, was die zunehmende Größe von Sprachmodellen und multimodalen KI-Systemen widerspiegelt. Führende Prozessoren integrieren mehr als 100 Milliarden Transistoren, während fortschrittliche Beschleunigermodule unter ausgewählten Präzisionsformaten mehr als 1 Petaflop an spezialisierter KI-Leistung liefern können.

Speicher mit hoher Bandbreite ist ein weiterer bestimmender Trend auf dem Markt für KI-GPUs. HBM3- und HBM3E-Konfigurationen bieten in fortschrittlichen Produkten eine Bandbreite von mehr als 3 TB pro Sekunde und reduzieren so Engpässe bei der Datenübertragung während des Modelltrainings. Flüssigkeitskühlung gewinnt an Bedeutung, da einzelne Beschleuniger 700 W oder mehr verbrauchen können, während Module der nächsten Generation möglicherweise über 1.000 W verbrauchen. Ungefähr 58 % der neuen Infrastrukturprojekte für KI mit hoher Dichte evaluieren direkte Flüssigkeitskühlung oder eine gleichwertige Wärmemanagementtechnologie. Der KI-GPU-Markt bewegt sich auch in Richtung FP8-, FP6-, FP4- und INT8-Berechnung. Diese Formate verbessern den Inferenzdurchsatz und reduzieren den Speicherbedarf.

MARKTDYNAMIK

Treiber

Rasche Ausweitung der generativen KI und der Anforderungen an die Berechnung großer Sprachmodelle.

Generative KI ist der Haupttreiber des KI-GPU-Marktwachstums, da für das Training anspruchsvoller Sprachmodelle Tausende paralleler Beschleuniger erforderlich sind. Ein Grenzmodell kann mehr als eine Billion Parameter enthalten, während einzelne Trainingscluster mehr als 10.000 GPUs umfassen können. Ungefähr 78 % des Bedarfs an KI-GPUs stehen im Zusammenhang mit maschinellem Lernen, generativer KI, Computer Vision und erweiterten Analysen. Moderne Beschleunigersysteme bieten Speicherkapazitäten von 80 GB, 96 GB, 141 GB und 192 GB pro Prozessor und ermöglichen so immer komplexere Modellarchitekturen.

Zurückhaltung

Hoher Stromverbrauch und Infrastrukturkosten schränken den Einsatz in großem Maßstab ein.

Der KI-GPU-Markt steht vor erheblichen Einschränkungen durch Stromverbrauch, Kühlanforderungen, Einschränkungen bei der Halbleiterversorgung und spezielle Infrastrukturanforderungen. Ein einzelner fortschrittlicher KI-Beschleuniger kann 700 W verbrauchen, während neuere Rack-Plattformen möglicherweise mehr als 100 kW pro Rack benötigen. Ungefähr 61 % der Rechenzentrumsbetreiber sehen in der Verfügbarkeit von Strom eine wichtige Einschränkung, während 54 % mit Einschränkungen im Zusammenhang mit der Kühlung konfrontiert sind. GPU-Cluster mit hoher Dichte erfordern Flüssigkeitskühlung, verbesserte Stromverteilung, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke und fortschrittliches Wärmemanagement.

Ausbau souveräner KI, Unternehmensinferenz und branchenspezifischer KI-Plattformen

Gelegenheit

Der KI-GPU-Markt bietet erhebliche Chancen in den Bereichen souveräne KI-Infrastruktur, Unternehmensinferenz, Robotik, autonome Systeme, Bildgebung im Gesundheitswesen, Arzneimittelentwicklung und industrielle digitale Zwillinge. Mehr als 30 Länder haben nationale KI-Strategien angekündigt oder umgesetzt, was die Nachfrage nach im Inland kontrollierter Rechenkapazität erhöht.

Unternehmensinferenz stellt eine große Chance dar, da trainierte Modelle täglich Millionen von Abfragen mit geringer Latenz verarbeiten müssen. Ungefähr 65 % der Unternehmen, die generative KI einführen, gehen davon aus, diese in mehrere betriebliche Funktionen zu integrieren.

Speicherengpässe, Angebotskonzentration und schnell zunehmende Rechenkomplexität

Herausforderung

Der KI-GPU-Markt steht vor Herausforderungen durch begrenzte erweiterte Verpackungskapazität, Speicherverfügbarkeit mit hoher Bandbreite, Konzentration der Halbleiterfertigung und zunehmende Modellkomplexität. Fortschrittliche KI-GPUs können mehr als 100 Milliarden Transistoren integrieren und erfordern anspruchsvolle 4-nm- oder 5-nm-Fertigungsprozesse.

High-End-Produkte sind zunehmend auf HBM3E-Speicher angewiesen, der eine Bandbreite von mehr als 3 TB pro Sekunde bietet. Ungefähr 47 % der Käufer von KI-Infrastruktur haben mit Einschränkungen bei der Hardwareverfügbarkeit zu kämpfen, während 42 % von Schwierigkeiten berichten, ausreichende Stromkapazität zu erhalten.

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KI-GPU-MARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

• 16 GB: Das 16-GB-Segment macht etwa 17 % des KI-GPU-Marktes aus und dient maschinellem Lernen der Einstiegsklasse, Computer Vision, Edge-Inferenz, akademischer Forschung und kleineren neuronalen Netzen. Eine 16-GB-GPU kann Bildklassifizierung, Objekterkennung, Empfehlungsalgorithmen und die Feinabstimmung kompakter Sprachmodelle unterstützen. Diese Produkte werden häufig in Workstations, Bildungslabors, Startup-Umgebungen und Edge-Servern verwendet. Ungefähr 44 % der kleinen KI-Entwicklungsteams legen Wert auf Erschwinglichkeit und Energieeffizienz gegenüber maximaler Modellkapazität.

• 32–80 GB: Das Segment von 32 GB bis 80 GB führt den KI-GPU-Markt mit einem Marktanteil von etwa 49 % an. Diese GPUs unterstützen maschinelles Lernen in Unternehmen, Inferenz großer Modelle, Computer Vision, Verarbeitung natürlicher Sprache, wissenschaftliches Rechnen und cloudbasierte KI-Entwicklung. Ein 80-GB-Beschleuniger kann wesentlich größere Modelle aufnehmen als ein 16-GB-Gerät und bietet häufig eine Speicherbandbreite von über 2 TB pro Sekunde. Ungefähr 62 % der KI-Infrastrukturbereitstellungen in Unternehmen priorisieren diese Speicherkategorie, weil sie Rechenleistung, Energiebedarf und Modellkapazität in Einklang bringt.

• Über 80 GB: KI-GPUs mit mehr als 80 GB machen etwa 34 % der Marktnachfrage aus und stellen den schnellsten technologischen Wandel in der Hochleistungs-KI-Infrastruktur dar. Erweiterte Produkte bieten jetzt 96 GB, 141 GB, 192 GB und größere Unified-Memory-Konfigurationen. Diese Beschleuniger zielen auf Grenzsprachmodelle, multimodale KI, wissenschaftliche Simulationen, souveräne KI-Systeme und Hyperscale-Rechenzentren ab. Einzelne Prozessoren können mehr als 100 Milliarden Transistoren enthalten und mehrere Petaflops in speziellen Präzisionsformaten liefern.

Auf Antrag

• Maschinelles Lernen: Maschinelles Lernen macht etwa 38 % des KI-GPU-Marktes aus und ist damit das größte Anwendungssegment. KI-GPUs beschleunigen das Training neuronaler Netzwerke, Empfehlungs-Engines, prädiktive Analysen, Betrugserkennung, wissenschaftliches Rechnen und Unternehmensautomatisierung. Ungefähr 72 % der Unternehmen nutzen KI in mindestens einer Geschäftsfunktion, was die Nachfrage nach Parallel-Computing-Hardware erhöht. GPU-Cluster können ausgewählte Modelltrainingsprozesse je nach Workload-Architektur von mehreren Wochen auf einige Tage verkürzen.

• Sprachmodelle/NLP: Sprachmodelle und die Verarbeitung natürlicher Sprache machen etwa 32 % der KI-GPU-Marktnachfrage aus. Große Sprachmodelle können mehr als eine Billion Parameter enthalten und erfordern für ein effizientes Training Tausende miteinander verbundener Beschleuniger. Fortschrittliche GPUs mit 80 GB, 96 GB, 141 GB oder 192 GB Speicher werden für generative KI-Workloads zunehmend bevorzugt. Ungefähr 65 % der Unternehmen, die mit generativer KI experimentieren, evaluieren Konversationsassistenten, Dokumentzusammenfassungen, Codierungstools, Wissensabruf oder Kundendienstautomatisierung.

• Computer Vision: Computer Vision macht etwa 21 % des KI-GPU-Marktes aus und unterstützt autonome Fahrzeuge, medizinische Bildgebung, Fertigungskontrolle, Sicherheitsanalysen, Robotik und Smart-City-Systeme. Moderne autonome Plattformen können Eingaben von mehr als zehn Kameras, mehreren Radareinheiten und anderen Sensoren gleichzeitig verarbeiten. KI-GPUs beschleunigen die Bildklassifizierung, Objekterkennung, Segmentierung, Gesichtserkennung und 3D-Wahrnehmung. Fertigungssysteme mit visueller Inspektion können Tausende von Komponenten pro Stunde analysieren, während Anwendungen im Gesundheitswesen CT-, MRT- und Pathologiebilder verarbeiten.

• Andere: Andere Anwendungen machen etwa 9 % des KI-GPU-Marktes aus und umfassen Arzneimittelforschung, Wettervorhersage, digitale Zwillinge, Cybersicherheit, wissenschaftliche Simulation, Robotik, quantitative Analyse und Genomik. KI-basierte Proteinmodellierung kann Millionen molekularer Strukturen auswerten, während Wettersysteme Petabytes an Atmosphärendaten verarbeiten. Digitale Zwillinge nutzen GPU-Beschleunigung, um Fabriken, Städte, Fahrzeuge und Energiesysteme in Echtzeit zu simulieren. Ungefähr 46 % der großen Industrieunternehmen bewerten digitale Zwillingstechnologien zur betrieblichen Optimierung.

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REGIONALE EINBLICKE IN DEN KI-GPU-MARKT

• Nordamerika

Nordamerika macht etwa 46 % des globalen KI-GPU-Marktes aus und ist damit der dominierende regionale Markt. Die USA stellen den Großteil der regionalen Nachfrage dar und werden durch mehr als 5.000 betriebsbereite Rechenzentren und eine umfangreiche Hyperscale-Cloud-Infrastruktur unterstützt. Ungefähr 72 % der großen Unternehmen nutzen künstliche Intelligenz in mindestens einer Geschäftsfunktion, was zu einer Nachfrage nach Beschleunigern für maschinelles Lernen, generative KI, Computer Vision und prädiktive Analysen führt.

Die Region beherbergt einige der weltweit größten GPU-Cluster, wobei einzelne KI-Systeme mehr als 10.000 Beschleuniger umfassen. Erweiterte Bereitstellungen nutzen zunehmend GPUs mit 80 GB, 96 GB, 141 GB und 192 GB Speicher. Rechenzentrums-Workloads machen etwa 74 % des regionalen KI-GPU-Verbrauchs aus, während Automobil-, Gesundheits-, Luft- und Raumfahrt-, Verteidigungs-, Forschungs- und Finanzanwendungen für zusätzliche Nachfrage sorgen.

• Europa

Auf Europa entfallen etwa 18 % des weltweiten KI-GPU-Marktes, unterstützt durch Investitionen in Supercomputing, Automobilbau, Gesundheitsforschung, Fertigungsautomatisierung und souveräne KI-Initiativen. Deutschland, Frankreich, das Vereinigte Königreich, Italien, die Niederlande, Spanien und die nordischen Länder sind die wichtigsten regionalen Anwender.

Mehr als 150 Supercomputing-Systeme sind in europäischen Forschungs- und Industrieumgebungen im Einsatz, wobei zunehmend GPU-beschleunigte Architekturen zum Einsatz kommen. Automobilanwendungen machen etwa 24 % des europäischen KI-GPU-Bedarfs aus, da regionale Hersteller künstliche Intelligenz für autonomes Fahren, Simulation, digitale Zwillinge, Batterieoptimierung und Produktionsinspektion nutzen.

• Asien-Pazifik

Der asiatisch-pazifische Raum macht etwa 31 % des globalen KI-GPU-Marktes aus und ist damit der zweitgrößte regionale Markt. China, Japan, Südkorea, Taiwan, Indien, Singapur und Australien leisten den größten Beitrag. Die Region verfügt über mehr als 45 % der weltweiten Halbleiterfertigungskapazität und spielt eine entscheidende Rolle in den Bereichen fortschrittliche Verpackung, Speicherproduktion, Gießereidienstleistungen und Herstellung elektronischer Systeme.

China stellt den größten regionalen KI-Computing-Markt dar, während Japan und Südkorea durch Robotik, Automobiltechnologie, Halbleiterfertigung und Spitzenforschung einen Beitrag leisten. In Indien gibt es mehr als 1.500 KI-fokussierte Start-ups und ein wachsendes Rechenzentrums-Ökosystem. Ungefähr 68 % der großen Unternehmen im asiatisch-pazifischen Raum haben KI-Lösungen in den Bereichen Kundenservice, Fertigung, Finanzanalyse, Logistik oder Softwareentwicklung eingeführt oder getestet.

• Naher Osten und Afrika

Der Nahe Osten und Afrika machen etwa 5 % des globalen KI-GPU-Marktes aus, wobei die Vereinigten Arabischen Emirate und Saudi-Arabien die größten regionalen Einsatzzentren darstellen. Nationale KI-Strategien, souveräne Cloud-Projekte, Smart Cities, Digitalisierung des Gesundheitswesens, Energieoptimierung und arabischsprachige Modelle beschleunigen die Nachfrage.

Ungefähr 70 % der großen Golfunternehmen haben Programme zur digitalen Transformation initiiert, die künstliche Intelligenz, Automatisierung, Cloud Computing oder fortschrittliche Analysen umfassen. Saudi-Arabien und die Vereinigten Arabischen Emirate investieren in Hyperscale-Rechenzentren, die Tausende von Beschleunigern unterstützen können. GPUs mit mehr als 80 GB machen etwa 36 % der neuen Hochleistungs-KI-Bereitstellungen aus, da souveräne Sprachmodelle und wissenschaftliche Systeme erhebliche Speicherkapazität erfordern.

LISTE DER BESTEN KI-GPU-UNTERNEHMEN

• Infineon Technologies AG
• Microchip Technology
• General Electric
• Power Integrations
• Toshiba
• Fairchild Semiconductor
• STMicroelectronics
• NXP Semiconductors
• Tokyo Electron Limited
• Renesas Electronics Corporation

Liste der Top-2-Unternehmen mit Marktanteil

• STMicroelectronics: Approximately 24% share among the specified company set, supported by advanced semiconductor products, edge-AI processing capabilities, automotive computing, industrial electronics, and a portfolio exceeding 20,000 active semiconductor products.
• Infineon Technologies AG: Approximately 21% share among the specified company set, supported by power semiconductors, automotive electronics, AI data-center power infrastructure, and manufacturing capacity serving more than 100,000 customers globally.

INVESTITIONSANALYSE UND CHANCEN

Investitionen im KI-GPU-Markt konzentrieren sich zunehmend auf fortschrittliche Halbleiterfertigung, Speicher mit hoher Bandbreite, Verpackungskapazität, Flüssigkeitskühlung, Energieinfrastruktur und Hyperscale-Rechenzentren. Ein einziger Frontier-KI-Cluster kann mehr als 10.000 Beschleuniger einsetzen und mehrere Megawatt Strom benötigen. Mehr als 65 % der großen Unternehmen evaluieren generative KI und schaffen so Möglichkeiten für dedizierte Inferenzinfrastruktur und GPU-Clouds für Unternehmen. Speicher mit hoher Bandbreite stellt eine große Investitionsmöglichkeit dar, da fortschrittliche Beschleuniger zunehmend HBM3 und HBM3E mit einer Bandbreite von mehr als 3 TB pro Sekunde benötigen.

Ebenso wichtig ist eine fortschrittliche Verpackung, da Prozessoren mit mehr als 100 Milliarden Transistoren auf komplexe Integrationstechnologien angewiesen sind. Ungefähr 58 % der KI-Rechenzentrumsprojekte mit hoher Dichte evaluieren die Flüssigkeitskühlung und schaffen Möglichkeiten für Kühlplatten, Kühlmittelverteilungseinheiten, Tauchsysteme und Wärmemanagementgeräte. Souveräne KI ist ein weiterer wichtiger Investitionsbereich. Mehr als 30 Länder implementieren nationale KI-Strategien unter Einbeziehung lokaler Computerressourcen, Sprachmodelle und kontrollierter Dateninfrastruktur.

NEUE PRODUKTENTWICKLUNG

Die Entwicklung neuer Produkte im KI-GPU-Markt konzentriert sich auf eine höhere Transistordichte, eine größere Speicherkapazität, schnellere Verbindungen, fortschrittliche Tensor-Engines und eine verbesserte Energieeffizienz. Aktuelle Beschleunigerdesigns enthalten mehr als 100 Milliarden Transistoren und unterstützen Speicherkapazitäten von 96 GB, 141 GB und 192 GB. Die HBM3E-Technologie ermöglicht eine Bandbreite von mehr als 3 TB pro Sekunde, sodass größere KI-Modelle Parameter effizienter verarbeiten können. Berechnungen mit geringerer Genauigkeit sind ein wichtiger Innovationsbereich. Die Formate FP8, FP6, FP4 und INT8 können den Durchsatz verbessern und gleichzeitig den Speicherverbrauch im Vergleich zur FP32-Verarbeitung reduzieren.

Neue KI-GPU-Plattformen kombinieren zunehmend mehrere Beschleuniger über Hochgeschwindigkeitsverbindungen, die Hunderte von Gigabyte pro Sekunde bidirektionale Bandbreite bereitstellen können. Rack-Scale-Designs können 72 oder mehr GPUs in eine einheitliche Computerplattform integrieren. Auch thermische Innovation ist von entscheidender Bedeutung, da einzelne Beschleuniger mehr als 700 W verbrauchen können. Direkte Flüssigkeitskühlung, fortschrittliche Kühlplatten und Wärmetauscher an der Hintertür unterstützen Rackdichten von über 100 kW. Chiplet-Architekturen, 3D-Packaging, optische Netzwerke und einheitlicher CPU-GPU-Speicher werden zu wichtigen Prioritäten bei der Produktentwicklung, da Hersteller auf Billionen-Parameter-Modelle und multimodale Inferenz in Echtzeit abzielen.

FÜNF AKTUELLE ENTWICKLUNGEN (2023–2025)

• November 2023: NVIDIA kündigt eine neue Initiative im Zusammenhang mit dem KI-GPU-Markt an. Das Unternehmen stellte die H200 Tensor Core GPU mit 141 GB HBM3E-Speicher und 4,8 TB pro Sekunde Speicherbandbreite vor. Der Beschleuniger zielte auf generative KI und Hochleistungsrechnen ab, bot eine größere Speicherkapazität für große Sprachmodelle und stärkte NVIDIAs Position in der fortschrittlichen KI-Infrastruktur für Rechenzentren.
• Dezember 2023: AMD startet eine neue Initiative im Zusammenhang mit dem KI-GPU-Markt. Das Unternehmen stellte den Instinct MI300X-Beschleuniger mit 192 GB HBM3-Speicher und 5,3 TB pro Sekunde Speicherbandbreite vor. Der mit rund 153 Milliarden Transistoren ausgestattete Prozessor zielte auf das Training und die Inferenz großer Sprachmodelle ab und erweiterte wettbewerbsfähige Alternativen für Hyperscale- und Enterprise-KI-Computing-Infrastrukturen.
• März 2024: NVIDIA stellt eine neue Initiative im Zusammenhang mit dem KI-GPU-Markt vor. Das Unternehmen stellte seine Blackwell-GPU-Architektur vor, einschließlich des B200-Beschleunigers mit 208 Milliarden Transistoren. Blackwell wurde für generative KI und Billionen-Parameter-Modelle entwickelt und integrierte fortschrittliche Tensorverarbeitung, Hochgeschwindigkeits-Chip-zu-Chip-Konnektivität und FP4-Computing, um das KI-Training, die Inferenzleistung und die Energieeffizienz in Hyperscale-Rechenzentren zu verbessern.
• April 2024: Intel startet eine neue Initiative im Zusammenhang mit dem KI-GPU-Markt. Das Unternehmen stellte den KI-Beschleuniger Gaudi 3 vor, der mithilfe der 5-nm-Prozesstechnologie hergestellt und für generatives KI-Training und Inferenz konzipiert wurde. Intel positionierte Gaudi 3 als offene KI-Alternative für Unternehmen und betonte dabei verbesserte Leistung, Energieeffizienz, Ethernet-basierte Skalierung und breiteren Wettbewerb in der Hochleistungsinfrastruktur für künstliche Intelligenz.
• Januar 2025: NVIDIA startet eine neue Initiative im Zusammenhang mit dem KI-GPU-Markt. Das Unternehmen stellte die GeForce RTX 50-Serie mit Blackwell-Architektur vor und erweiterte die KI-GPU-Funktionen für Entwickler, Entwickler, Spiele und lokale generative KI-Workloads. Die Einführung umfasste fortschrittliche KI-Verarbeitung und DLSS 4-Technologie und stärkte die Akzeptanz von KI-gestütztem Computing über Hyperscale-Rechenzentren und Unternehmensserver hinaus.

ABDECKUNG DES KI-GPU-MARKTBERICHTS

Der KI-GPU-Marktbericht befasst sich mit der Hardware-Einführung in allen Speicherkategorien, Anwendungen, geografischen Regionen, Infrastrukturanforderungen, Wettbewerbsbedingungen, Investitionen und Produktinnovationen. Die Analyse segmentiert Produkte in Konfigurationen mit 16 GB, 32 GB bis 80 GB und über 80 GB, was etwa 17 %, 49 % bzw. 34 % der Marktnachfrage ausmacht. Die Anwendungsabdeckung umfasst maschinelles Lernen mit 38 %, Sprachmodelle und NLP mit 32 %, Computer Vision mit 21 % und andere spezialisierte Anwendungen mit 9 %.

Die regionale Analyse umfasst Nordamerika mit einem Marktanteil von etwa 46 %, den asiatisch-pazifischen Raum mit 31 %, Europa mit 18 % und den Nahen Osten und Afrika mit 5 %. Der KI-GPU-Marktbericht bewertet Rechenzentrumsbeschleunigung, generative KI, Speicher mit hoher Bandbreite, fortschrittliche Verpackung, Flüssigkeitskühlung, Chiplet-Architekturen und Datenverarbeitung mit geringerer Präzision. Der AI GPU Market Research Report untersucht außerdem Prozessoren mit mehr als 100 Milliarden Transistoren, eine Speicherbandbreite über 3 TB pro Sekunde, einen individuellen GPU-Stromverbrauch über 700 W und Rackdichten über 100 kW.