Les serveurs GPU Taille du marché, la part, la croissance et l'analyse de l'industrie, par type (serveurs GPU uniques, serveurs multi-GPU et serveurs cloud GPU), par application (centres de données, IA, apprentissage automatique, recherche et jeu), et les prévisions régionales jusqu'en 2033

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Présentation du marché des serveurs GPU

Le marché mondial des serveurs GPU, d'une valeur d'environ 13,77 milliards USD en 2025, devrait passer régulièrement à 15,6 milliards USD en 2026 et devrait atteindre 42,34 milliards USD d'ici 2034, maintenant un TCAC d'environ 13,29% au cours de la période de prévision 2026-2034.

Les serveurs GPU, ou serveurs d'unités de traitement des graphiques, sont des systèmes de calcul globaux excessifs normaux qui utilisent des GPU au lieu de ou avec des processeurs conventionnels pour exécuter des tâches de calcul complexes plus efficacement, en particulier celles liées au traitement parallèle. Ces serveurs sont conçus pour offrir des performances globales typiques beaucoup plus élevées dans les packages à forte intensité de données du côté de l'intelligence artificielle (IA), de l'apprentissage automatique vers la connaissance (ML), de l'informatique scientifique, du rendu 3D, du jeu, de l'analyse des mégadonnées et de l'extraction de la blockchain. Contrairement aux processeurs, qui peuvent être optimisés pour le traitement sérial séquentiel, les GPU contiennent des masses de noyaux plus petits capables de faire face simultanément avec de multiples responsabilités, ce qui les rend les meilleures pour les charges de travail nécessitant une grande résistance de traitement parallèle. Cette structure permet aux serveurs GPU à une manière d'énormes ensembles de données à une vitesse remarquable, diminuant considérablement le temps requis pour la formation record et l'inférence dans les modèles AI / ML ou les simulations en ingénierie et en physique. Le marché des serveurs GPU s'est considérablement multiplié au cours de la dernière décennie, alimenté par la convergence de l'IA, l'automatisation, la transformation virtuelle et le cloud computing. Les organisations au cours des secteurs - y compris les soins de santé (pour la génomique et l'imagerie), la finance (pour la détection de fraude et l'achat et la vente excessives), le véhicule (pour les algorithmes de conduite autosuffisants) et les médias (pour les rendements et les environnements de la vidéo). De plus, les installations Hyperscale et les opérateurs de cloud public comme AWS, Google Cloud et Microsoft Azure offrent des temps informatiques basés sur GPU pour répondre à la demande croissante de traitement élargi. L'appel aux serveurs GPU est encore renforcé à l'aide de la poussée à la hausse exponentielle dans la génération d'informations, ce qui a incité les entreprises à rechercher une infrastructure capable de faire face à l'analyse de données non structurée, semi-structurée et en temps réel.

Conclusions clés

• Taille et croissance du marché:Le marché mondial des serveurs GPU s'est transformé en valeur de onze USD.13,77 milliards en 2025 et devrait atteindre 42,34 milliards USD d'ici 2034, augmentant à un TCAC de treize.13,29% entre 2025 et 2034.
• Moteur clé du marché:Les ventes de serveurs GPU engagés ont bondi de 192,6% de 12 mois à l'autre en 2024, motivé par la demande de charges de travail sur l'IA et les systèmes informatiques hyperscale.
• Maissier de retenue du marché:Des instances de plomb prolongées de 18 à 24 semaines pour le matériel de l'IA ont persisté pendant la durée de 2024, ce qui met des contraintes sur les délais de déploiement des infrastructures.
• Tendances émergentes:L'utilisation des unités de traitement des données (DPU) augmente, le marché mondial d'une valeur de 1,6 milliard USD en 2023, mettant en évidence le passage aux architectures GPU basées sur le déchargement.
• Leadership régional: En 2023, l'Amérique du Nord a dirigé la zone GPU-AS-A-SERVICE, en conservant 37% de la proportion mondiale en raison d'un vaste cloud d'entreprise et d'une adoption d'IA.
• Paysage compétitif:Nvidia a apporté des GPU de 3,76 millions de centres d'information en 2023, représentant environ 97,7% des expéditions générales et renforçant sa position d'entreprise dominante.
• Segmentation du marché:Les serveurs axés sur l'AI représentaient près de 9% des déploiements de serveurs mondiaux en 2023, ce chiffre prévu à 15% au moyen de 2026.
• Développement récent:Pegatron a découvert une plate-forme AI à l'échelle à rack chez Computex en juin 2025, préparée avec 128 GPU MI350X pour livrer 1 177 pflops d'électricité.

Impact Covid-19

Au fur et à mesure que la pandémie progressait, le rôle des infrastructures numériques est devenue plus critique

La pandémie mondiale Covid-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché subissant une demande supérieure à celle-ci dans toutes les régions par rapport aux niveaux pré-pandemiques. La croissance soudaine du marché reflétée par l'augmentation du TCAC est attribuable à la croissance et à la demande du marché au niveau des niveaux pré-pandemiques.

Le chaos du coronavirus a conduit à une pandémie qui a eu un impact multiforme sur le marché des serveurs GPU, générant des situations perturbatrices et traumatisantes et des possibilités uniques. Dans les premiers stades de la pandémie, le marché a connu de grandes turbulences en raison des perturbations mondiales de la chaîne de livraison, des pénuries de difficultés et des ralentissements de fabrication, en particulier à un moment donné de l'Asie-Pacifique, dans lesquels les divers composants critiques des serveurs GPU - sont produits avec des semi-conducteurs, des jetons de réminiscence et des cartes de circuits - sont produites. Ces retards logistiques ont ajouté une augmentation des délais de livraison, des prix gonflés et un inventaire restreint pour de nombreux fabricants de serveurs et utilisateurs finaux. Cependant, comme la pandémie s'est avancée, la position de l'infrastructure numérique est devenue plus cruciale que jamais, catalysant un appel à des solutions informatiques hautes performances dans de nombreux secteurs. Avec des milliers et beaucoup de gens qui se promènent à distance, les entreprises se sont précipitées pour améliorer leur infrastructure cloud, principale à une forte croissance de la demande de services de cloud computing alimentés par GPU. Simultanément, le quartier des soins de santé a exploité les serveurs GPU pour la recherche Covid-19, l'amélioration des vaccins et la modélisation prédictive de l'utilisation de l'IA, tandis que les institutions pédagogiques ont augmenté le numérique pour connaître des environnements qui nécessitaient des systèmes backend plus robustes. En outre, la pandémie a donné une poussée à la hausse à une augmentation de l'apport de divertissement en ligne - gaming, streaming et création de contenu - qui a en outre conduit le nom pour les serveurs propulsés par le GPU pour aider le rendu, le transcodage et le transport médiatique. Le commerce électronique, les factures virtuels, la cybersécurité et la télémédecine se sont également avérés être des secteurs de GPU à un moment donné au cours de cette période. En réaction à l'hyperaire moderne, les sociétés de services cloud, ont élargi leurs offres de serveurs GPU, avec des sociétés comme NVIDIA, AMD et Intel Speed-Tracking de nouvelles versions adaptées aux charges de travail de l'IA et à la collaboration virtuelle.

Dernières tendances

Intégration de l'accélération GPU tirée par la prolifération des applications d'IA en temps réel

L'une des tendances à la croissance la plus rapide sur le marché des serveurs GPU est l'intégration de l'accélération du GPU avec des environnements informatiques conteneurisés et de localisation, tirés par la prolifération d'applications d'IA en temps réel, de réseaux 5G et de modèles informatiques distribués. Alors que les charges de travail d'entreprise deviennent de plus en plus compliquées et décentralisées, l'appel à des solutions informatiques portables légères qui peuvent fonctionner dans le contexte de la livraison de données ont augmenté de façon exponentielle. Cela a donné une poussée à la hausse à une structure hybride combinant des serveurs GPU cloud avec une infrastructure de GPU partie, permettant aux entreprises de remplir des responsabilités de latence de latence - un ensemble avec une navigation automobile autonome, l'automatisation des affaires et de maintenir l'analyse vidéo - dans le seuil en même temps que la formation de la formation et les simulations de GPU plus comprises. Dans ce contexte, les sociétés de serveurs GPU et les opérateurs cloud augmentent soudainement des solutions qui prennent en charge l'orchestration basée sur Kubernetes des actifs GPU, permettant aux constructeurs de configurer et d'échelle des packages conteneurisés de manière transparente dans les environnements cloud et localisés. Des entreprises comme NVIDIA ont livré des structures telles que NVIDIA EGX et NVIDIA Triton Inference Server, qui facilitent les charges de travail AI dans des environnements hybrides en fournissant des piles de logiciels optimisées et des configurations matérielles.  

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Segmentation du marché des serveurs GPU

Par type

Sur la base du type, le marché mondial peut être classé en serveurs GPU uniques, serveurs multi-GPU et serveurs cloud GPU.

• Serveurs GPU simples: les serveurs GPU uniques sont couramment préparés avec une unité de traitement d'image et sont conçus pour des tâches plus légères et spécialisées qui tirent des compétences de traitement parallèle, qui comprennent la modélisation 3D, le rendu photo et les flux de travail essentiels d'apprentissage automatique. Ceux-ci sont couramment déployés à l'aide de petites organisations ou d'établissements universitaires pour l'accélération des obligations axée sur la valeur qui ne nécessite pas un débit de calcul massif. Ils établissent un équilibre entre les performances globales standard et la consommation d'énergie, ce qui les rend appropriés pour les systèmes de test des développeurs, apprenant à connaître des algorithmes ou des organisations traitant des calculs habituels.

• Serveurs multi-GPU: les serveurs multi-GPU sont sensiblement plus puissants, équipés de plusieurs cartes GPU dans un seul châssis, permettant une grande puissance de traitement parallèle. Ces structures sont parfaites pour la maîtrise profonde, l'analyse en temps réel, les simulations cliniques et les différentes applications de calcul de performance de haut niveau (HPC) dans lesquelles un traitement rapide d'énormes ensembles de données est nécessaire. Les industries qui intègrent l'utilisation indépendante de la modélisation climatique et de la biologie moléculaire reposent fréquemment sur des configurations multi-GPU pour effectuer une formation à grande échelle des modèles d'IA ou exécuter des simulations critiques.

• Serveurs cloud GPU: les serveurs cloud GPU ont révolutionné l'accessibilité et l'évolutivité. Ce sont des serveurs GPU virtualisés fournis grâce à l'utilisation d'entreprises des opérateurs cloud comme AWS (avec des instances EC2), Microsoft Azure et Google Cloud, permettant aux clients d'obtenir le droit d'accès à l'accélération du GPU sur appel sans investir dans l'infrastructure physique. Ce type de produit s'adresse spécifiquement aux startups, aux PME et aux constructeurs qui ont besoin de talents GPU évolutifs pour les charges de travail sporadiques ou en gros volume, ainsi que la formation de version, le rendu ou l'inférence en temps réel. La poussée ascendante dans les illustrations lointaines et l'amélioration des services publics-locales a également renforcé la demande de serveurs de cloud GPU, qui offrent une flexibilité, des modèles de prix à la fois et une évolutivité transparente.

Par demande

Sur la base de l'application, le marché mondial peut être classé en centres de données, IA, apprentissage automatique, recherche et jeu.

• Centres de données: les installations de données forment l'épine dorsale du déploiement du serveur GPU, servant de centrales centralisées dans lesquelles les ressources de calcul, le stockage et la mise en réseau convergent pour aider les systèmes cloud, les forfaits d'organisation et les réseaux de livraison de contenu. Ces centres dépendent de plus en plus des serveurs GPU pour système des ensembles de données massifs, effectuent des analyses en temps réel et offrent des clients GPU-AS-A-SERVICE pour la durée du globe. La surtension de la demande de cloud computing, de streaming vidéo et de virtualisation a rendu les serveurs GPU vitaux pour les architectures de centre de données de nouvelle génération.

• AI: Le segment de l'intelligence artificielle (IA) est spécialisée dans les structures d'IA plus larges qui peuvent englober des additifs, notamment l'imagination et la prémonitoire, l'automatisation des processus robotiques, l'analyse prédictive et l'expertise en langage naturel, souvent utilisé dans l'automatisation des affaires, les systèmes de sécurité et les systèmes de relation client. Ces charges de travail d'IA nécessitent des serveurs à haut débit, de traitement à faible latence et de GPU sont essentiels dans la présentation de la force non cuite importante pour aider les moteurs d'inférence et le déploiement d'IA en temps réel tout au long des secteurs tels que les soins de santé (par exemple, les diagnostics), les analyses de véhicules (par exemple, les structures ADAS) et le commerce de détail (par exemple, la conduite du client). Ce segment est motivé par l'intérêt de chaque région publique et privée pour l'intégration de l'IA dans les infrastructures critiques, les GPU permettant une intelligence évolutive dans les programmes du monde réel.

• Apprentissage automatique: l'apprentissage automatique, en même temps qu'un sous-champ de l'IA, est traité ici en tant que section d'application impressionnante en raison de ses demandes de calcul spécialisées et intensives. Modèles de lecture de machines à formation - en particulier profondément en apprenant à connaître les réseaux - appelle pour effectuer des milliards d'opérations matricielles, une tâche GPU s'occupe d'une manière plus efficace que les processeurs conventionnels. Les serveurs GPU augmentent chaque responsabilité d'apprentissage supervisée et non supervisée, de la classification des images à la reconnaissance de la parole et à la détection de fraude. Les organisations utilisent des clusters GPU basés sur le GPU pour réduire le temps de formation pour des ensembles de données massifs de jours à quelques heures, voire quelques minutes. De plus, avec la reconnaissance croissante des modèles de transformateurs et de l'IA générative, ainsi que GPT et DALL · E, le nom d'une puissante infrastructure GPU dans ce segment se développe facilement. Les startups, les fournisseurs de cloud et les chercheurs universitaires comptent fortement sur les serveurs GPU pour itérer rapidement et installer des modes avancées à grande échelle.

• Recherche: Dans la recherche, les serveurs GPU aident les simulations, la modélisation des statistiques et l'informatique haute performance dans des domaines ainsi que la génomique, l'astrophysique et la chimie informatique. Les universités, les institutions d'étude et les laboratoires gouvernementaux utilisent ces serveurs pour modéliser le commerce du climat, les mécanismes d'information sur la maladie ou la simulation de matériaux quantiques. Le tempo et la précision fournis par les GPU permettent des cycles de découverte plus rapides et aident les chercheurs à résoudre les problèmes autrefois insolubles.

• Gaming: La phase de jeu, en particulier le jeu en nuage et le développement de jeux, reste un utilitaire à haute demande pour les serveurs GPU. Dans les jeux en nuage, le rendu en temps réel et le streaming de jeux vidéo à partir de serveurs GPU distants permettent aux clients de subir des jeux de haute qualité sur des appareils à faible spécification. Les développeurs utilisent également des serveurs GPU pour des tâches de rendu complexes, des effets visuels et des tests d'assurance qualité. Avec la montée en puissance des jeux AR / VR et de l'amélioration de la métaveverse, cette section de logiciels continue de se conformer rapidement, garantissant une demande soutenue de performances élevées et de serveur GPU à faible latence.

Dynamique du marché

La dynamique du marché comprend des facteurs de conduite et de retenue, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.

Facteurs moteurs

Prolifération rapide de l'intelligence artificielle car les organisations tirent parti des données pour un avantage concurrentiel

L'une des forces primaires à l'intérieur du bas du dos de la croissance du marché des serveurs GPU est la prolifération rapide de l'intelligence artificielle (IA) et les packages d'apprentissage automatique (ML) dans toutes les industries. Alors que les groupes s'efforcent de tirer parti des informations pour des avantages concurrentiels, l'IA et la ML sont devenues fondamentales pour les techniques de transformation numérique, permettant l'automatisation plus intelligente, la prise de décision en temps réel et les informations prédictives. Cependant, la formation de réseaux de neurones sophistiqués et les modèles profonds pour connaître les appels à une grande énergie de calcul que les serveurs conventionnels basés sur le processeur ont du mal à fournir efficacement. Les serveurs GPU, avec leur structure de traitement largement parallèle, surpassent considérablement les processeurs dans les responsabilités de formation et d'inférence, diminuant le temps de traitement de semaines à plusieurs heures. Cela les rend essentiels à l'élaboration de solutions d'IA dans des domaines tels que la conduite autosuffisante, la reconnaissance de la parole et de la photo, le diagnostic clinique, la détection de fraude, le traitement du langage naturel (PNL) et la modélisation du comportement des consommateurs. De plus, l'environnement ML à l'open-Suppose, collectivement avec des cadres comme TensorFlow, Pytorch et MXNET, ont été optimisés pour les environnements GPU, alimentant encore leur adoption. Les structures cloud ont en outre démocratisé l'entrée à l'informatique GPU via des instances et des offres spécifiques à l'IA, permettant aux startups, aux chercheurs et aux établissements de faire évoluer leurs responsabilités d'IA sans avoir besoin d'un investissement intense d'infrastructure initial.

Croissance du marché avec l'élargissement du rôle dans la recherche scientifique, l'ingénierie et les simulations complexes

Une autre utilisation convaincante des détails du marché des serveurs GPU est la fonction de développement de l'informatique haute performance (HPC) dans les études médicales, l'ingénierie et les simulations compliquées. Les champs collectivement avec la climatologie, la génomique, l'astrophysique, la dynamique des fluides, la science des matériaux et la physique quantique reposent de plus en plus sur des modèles de calcul qui appellent les pétaflops de puissance de traitement et les téraoctets de débit de mémoire. Les serveurs GPU, avec leur capacité à gérer les grands ensembles de données dans les calculs parallèles et manuels vectorisés, fournissent une solution robuste à ces goulots d'étranglement de calcul. Les laboratoires nationaux, les universités et les institutions de recherche dans la région font des investissements dans des supercalculateurs améliorés par le GPU pour gérer des simulations utiles dans le changement climatique, la prédiction des pandémies, la conception de nouvelles substances et l'exploration de l'univers. En outre, dans des industries comme l'aérospatiale, la voiture et l'huile et l'essence, un équipement de simulation alimenté par GPU est utilisé pour les responsabilités ainsi que la modélisation des collisions, la CFD (dynamique du liquide informatique) et l'évaluation sismique, permettant des prédictions plus précises et des coûts de prototypage diminués. Les serveurs GPU soutiennent en outre la visualisation et le rendu en temps réel, ce qui est vraiment vital pour les flux de travail médicaux collaboratifs impliquant des modèles 3D et des environnements numériques. De plus, les agences du cloud ont commencé à présenter HPC-AS-A-A-Service alimentée par GPU, diminuant les limites des coûts et de la complexité historiquement liées au déploiement HPC.

Facteur d'interdiction

Les coûts élevés associés à l'investissement initial et à la maintenance opérationnelle peuvent être prohibitifs

L'un des plus grands facteurs de non-restriction du marché des serveurs GPU est le prix excessif lié à la fois au financement initial et à la maintenance opérationnelle de l'infrastructure étendue au GPU. Les serveurs GPU, en particulier ceux configurés avec des GPU à surenchoir immodéré, similaires aux NVIDIA A100, H100 ou AMD Instinct MI300, sont sensiblement plus coûteux que les serveurs conventionnels du CPU, coûtant régulièrement des dizaines de milliers de dollars conformément à l'unité. Ce taux se compose non seulement du matériel mais également de l'infrastructure supplémentaire requise pour la soutenir, y compris des systèmes de refroidissement supérieurs, des sources d'alimentation à haute capacité et des composants de mise en réseau à grande vitesse. Pour les petits et moyens groupes (PME) et les établissements de recherche universitaires travaillant sous des budgets contraints, ces frais peuvent être prohibitifs, ce qui rend difficile la justification du coût contre un investissement jusqu'à ce qu'il existe une charge de travail constante et pleine grandeur. De plus, la consommation d'énergie des serveurs GPU est considérablement plus élevée que celle des serveurs conventionnels, principalement en raison de factures d'électricité avancées et de soucis environnementaux supplémentaires, en particulier dans les zones avec des règles d'émissions strictes ou dans lesquelles les frais d'électricité sont excessifs. La demande de personnel qualifié à gouverner et à maintenir les clusters GPU en outre aggrave la tâche, car les directeurs d'outils doivent reconnaître le traitement parallèle, l'allocation de la mémoire GPU et les stratégies d'optimisation des performances standard - des compétences qui ne sont pas universellement à avoir. La compatibilité des logiciels et l'intégration peuvent également poser des obstacles, en particulier pour les packages hérités qui ne sont pas conçus pour profiter de l'accélération du GPU, nécessitant une réingénierie ou une opportunité coûteuse.

Étendue de la croissance avec l'expansion rapide de l'IA générative

Opportunité

Une opportunité majeure émergeant sur le marché des serveurs GPU réside dans l'expansion rapide des modèles génératifs de l'IA et des grandes langues (LLMS), qui remodèlent la façon dont les entreprises et les gens s'engagent avec la génération. Des outils comme Chatgpt, Google Gemini, Meta's Llama et d'autres assistants d'IA comptent sur des réseaux de neurones modernes à base de transformateurs qui nécessitent une énorme électricité informatique pour s'entraîner et fonctionner, et les serveurs GPU sont devenus la colonne vertébrale de cette infrastructure. En tant qu'industries à un moment donné du conseil d'administration - de la finance et des soins de santé au divertissement et à la formation - à intégrer l'IA génératrice dans leurs flux de travail, la nécessité d'une infrastructure de calcul de performance élevée et élevée et élevée a augmenté de façon spectaculaire. Les entreprises déploient de plus en plus des serveurs GPU pour permettre un réglage incroyable de modèles fondamentaux, construisent des structures AI uniques sur la zone personnalisées et offrent une inférence en temps réel au seuil. La poussée des modèles et des cadres d'IA open source, ainsi que des transformateurs de l'étreinte,

Openllm, et Mistral, a davantage démocratisé le droit d'entrée à l'IA génératrice; Cependant, pour capitaliser pleinement sur leurs capacités, l'accélération du GPU est essentielle. Cet appel en développement pour des services d'IA rapide et évolutifs a déclenché une augmentation des déploiements de serveurs multi-GPU, des clusters GPU et des structures de classe DGX qui peuvent système des milliards de paramètres avec une latence plus faible et des performances globales supplémentaires. De plus, les serveurs GPU ne se limitent pas à l'éducation et à l'inférence; Ils sont désormais de plus en plus utilisés dans l'ingénierie Spark Off, la distillation du modèle et le déploiement de pipelines d'IA dans des situations d'entreprise commerciales complexes. Cette vague d'IA générative a créé une opportunité inégalée pour les fournisseurs de serveurs GPU, en particulier ceux qui offrent des architectures optimisées AI, des piles de logiciels pré-protégés et des conceptions modulaires qui guident l'évolutivité rapide.

L'aggravation des perturbations de la chaîne d'approvisionnement des semi-conducteurs a révélé les limites de la production actuelle

Défi

Une entreprise intermédiaire à l'intérieur du marché des serveurs GPU tourne autour des perturbations chroniques et irritantes de semi-conducteurs internationales, qui ont exposé la fragilité et les limitations des réseaux de production et de distribution modernes. L'environnement complet du serveur GPU - de la production du chipset et de l'assemblage de la carte de circuit imprimé (PCB) à l'intégration et à l'expédition du serveur final - dépend sensiblement d'une assez petite variété de vie de l'usine de fabrication de semi-conducteurs (FAB), ainsi que celles exploitées via les États-Unis et Israel à Taiwan, Samsung en Corée du Sud et aux États-Unis aux États-Unis et à Israel.

Ces centres fonctionnent à près de la pleine capacité et font face à des pénuries de matériaux en cours, des dangers géopolitiques et des goulots d'étranglement logistiques, qui à leur tour créent des retards et une imprévisibilité dans la disponibilité de composants essentiels comme les GPU, la mémoire à haute bande (HBM) et les interconnexions. Par exemple, la demande de GPU à partir de GPU à partir de l'exploitation de la crypto-monnaie, des charges de travail de l'IA et des jeux dépassent fréquemment la livraison, conduisant à des arriérés qui s'étendent pendant des mois et obligent les frais. De plus, des tensions géopolitiques en cours - ensemble avec la Chine-États-Unis. La concurrence technologique et les contrôles d'exportation affectant les puces de performance globales-générales immodérées - compliquent considérablement les stratégies d'approvisionnement mondial, augmentant les chances de déséquilibres alternatifs à proximité et de pénurie d'éléments.

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Les serveurs GPU marché des informations régionales

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord, principalement le marché américain des serveurs GPU, commande une caractéristique dominante à l'intérieur du marché mondial des serveurs GPU, à la place complète en utilisant le mode de l'infrastructure technologique enracinée profonde de la région, une adoption d'organisation substantielle de l'intelligence artificielle (IA) et la présence de fabricants de GPU et de serveurs influents dans le monde. Les États-Unis sont domestiques aux géants de génération composés de Nvidia, AMD, Intel, Google, Microsoft, Amazon et Meta, qui sont tous tous les clients et contributeurs de l'environnement du serveur GPU. Ces organisations n'étaient plus simplement à la recherche de la recherche et du développement actuelles, mais exploitent également d'énormes centres de données qui dépendent fortement des serveurs alimentés par GPU aux services d'alimentation, qui comprennent une IA générative, un cloud computing, un rendu d'image et des simulations à grande échelle. L'augmentation rapide des applications d'IA, principalement dans des domaines comme l'auto-maintien de la conduite, la biotechnologie, les fintech et la sécurité, a étendu les investissements dans des grappes informatiques (HPC) (HPC) et des centres de données GPU dans les établissements d'enseignement, les entreprises privées et les agences gouvernementales. Les fournisseurs de services cloud (CSP) aux États-Unis, comme AWS, Azure et Google Cloud, proposent de grandes solutions GPU-AS-A-Service, ce qui rend l'infrastructure plus grande pour les PME, les startups et les chercheurs, ce qui stimule à son tour. En outre, un financement gouvernemental important et des guides politiques pour l'IA et les études informatiques quantiques, qui intègrent l'initiative nationale de l'intelligence artificielle, renforcent la demande de serveurs GPU évolutifs et verts. Les États-Unis sont en outre des bénédictions d'une chaîne de livraison de semi-conducteurs correctement connectés, bien qu'elle s'appuie sur la fabrication à l'étranger pour des GPU supérieurs, en particulier de TSMC. Néanmoins, les mouvements récents vers la production de semi-conducteurs à domicile, y compris la Chips Act de 2022, devraient localiser davantage de cette production, réduisant les vulnérabilités de la chaîne d'approvisionnement et renforçant le marché. En outre, le réseau robuste de capital-risque de soutien aux startups AI et Tech dans la Silicon Valley et les centres d'innovation distinctifs favorisent un environnement propice à l'expérimentation des charges de travail GPU-GPU.

• Europe

L'Europe joue un rôle central sur le marché international des serveurs GPU, exceptionnel avec l'aide de sa forte implication du secteur public, une sensibilisation croissante à la souveraineté des données et un environnement IA et HPC en pleine expansion, même s'il suit à peine l'Amérique du Nord en termes de part de marché des serveurs GPU absolu. Des pays comme l'Allemagne, la France, le Royaume-Uni, les Pays-Bas et les emplacements internationaux nordiques sont à l'avant-garde de l'adoption des technologies de serveur GPU, avec des cas d'utilisation importants couvrant l'automobile, les sciences de la vie, la fabrication et la modélisation du climat. L'accent mis par l'Europe sur l'amélioration de l'IA morale, la souveraineté numérique et les politiques de confidentialité, associée au RGPD, a stimulé l'ordre installé de l'infrastructure de serveur GPU communautaire pour réduire la dépendance à l'égard des sociétés cloud basées aux États-Unis. Cette poussée a provoqué l'amélioration des tâches d'IA et de supercalcul à proximité, telles que l'entreprise conjointe européenne informatique haute performance (EuroHPC JU), qui finance et exploite des superordinateurs GPU à GPU comme «Lumi» en Finlande et «Juwels Booster Module» en Allemagne. Ces machines sont utilisées pour former d'énormes modèles d'IA, créer des simulations médicales et exécuter les prévisions météorologiques et climatiques à une échelle remarquable. De plus, les organisations européennes intégrent pas à pas l'IA, le ML et la double ère numérique dans leurs opérations, ce qui nécessite l'utilisation de serveurs GPU, chaque sur site ou via des partenaires de cloud à proximité, qui comprennent Ovhcloud, Deutsche Telekom et Scaleway. Les secteurs de l'automobile et de l'automatisation des affaires d'Europe - en Allemagne - contribuent considérablement en additionnellement au nom, car des agences comme BMW, Volkswagen et Siemens dépendent de simulations alimentées par GPU et de structures de manipulature de haute qualité.

• Asie

L'Asie représente la région à la croissance la plus rapide du marché des serveurs GPU, renforcée par l'utilisation de sa grande transformation numérique, de la croissance des compétences en IA et de l'expansion des infrastructures du centre de données, en particulier dans des pays comme la Chine, le Japon, la Corée du Sud et l'Inde. Le marché de l'emplacement est généralement alimenté par la demande explosive d'offres de cloud, l'urbanisation rapide, la pénétration prolongée d'Internet et une grande population générant d'énormes quantités de données qui nécessitent un traitement et une évaluation améliorés. La Chine, en particulier, fait de manière agressive un financement dans l'infrastructure d'IA dans le cadre de son bureau de temps pour le pays stratégique pour émerger en tant que leader mondial d'IA d'ici 2030. Des géants de la technologie chinoise comme Alibaba Cloud, Baidu, Tencent et Huawei déploient des serveurs GPU à échelle auto-à échelle massive pour aider leurs études AI, leurs services nuageux et leurs structures de randonnée auto-à échelle. Malgré les réglementations sur l'importation de GPU de haute qualité en raison des contrôles des exportations américaines, la Chine essaie d'augmenter les réponses GPU indigènes par le biais d'agences comme Biren Technology et Moore Threads, qui pourraient finalement atténuer les barrières de livraison. Pendant ce temps, le Japon et la Corée du Sud continuent de dépenser de l'argent pour la robotique, la production intelligente et les applications d'IA à 5 G, l'utilisation de noms robustes pour les serveurs GPU qui permettent le traitement des enregistrements en temps réel et les modèles de scolarité. Les tâches de supercalculateurs Riken et Fugaku du Japon mettent en lumière les cibles du HPC de la région, dont quelques-unes incluent l'accélération du GPU pour gérer les simulations médicales et climatiques. L'accent mis par la Corée du Sud sur l'innovation des semi-conducteurs et les villes intelligentes sous-tend en outre le déploiement de systèmes à forte intensité de GPU. L'Inde, en même temps excessivement naissante en termes de fabrication de matériel, augmente en tant que plus grand consommateur d'offres de cloud GPU, alimentées par un environnement de démarrage technologique en plein essor, une adoption d'IA croissante dans le BFSI et les soins de santé, et des initiatives gouvernementales comme Digital India et la stratégie nationale d'IA. Les fournisseurs régionaux de cloud, plus loin des amateurs de jeux mondiaux comme AWS, Azure et Google Cloud, élargissent leurs offres basées sur GPU pour répondre à cette demande.

Jouants clés de l'industrie

Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché grâce à des partenariats stratégiques

Les principaux joueurs du marché des serveurs GPU jouent une fonction pivot non pas de première classe dans la fabrication et la fourniture de matériel GPU moderne, mais également pour façonner les écosystèmes d'application logicielle, les offres de guides et les partenariats stratégiques qui permettent un déploiement GPU à grande échelle. Des entreprises comme NVIDIA et AMD dominent le paysage du GPU, poussant constamment les limites de l'innovation GPU avec des architectures modernes supplémentaires - en conjonction avec NVIDIA HOPPER et AMD CDNA - qui offrent des performances globales avancées en étape avec les capacités WATT et AI centriques. Ces fournisseurs développent également des structures de serveurs spécialement conçues (par exemple, NVIDIA DGX et AMD Instinct Mi Series) qui regroupent les GPU avec des CPU optimisés, la mémoire, la mise en réseau et les environnements de programmes logiciels, diminuant considérablement le fardeau combiné pour les entreprises. Les Giants du Cloud, qui se composent d'Amazon Web Services (AWS), de Google Cloud, de Microsoft Azure et d'Oracle, sont également de grandes parties prenantes, conférant GPU-AS-A-A-Service qui permet aux clients d'accéder à des ressources de calcul efficaces sur appel pour, sans avoir besoin d'infrastructure physique. De plus, les intégrateurs de systèmes et les OEM comme Dell Technologies, Hewlett-Packard Enterprise (HPE), Lenovo et Supermicro Format et fournissent des serveurs GPU conçus sur mesure pour les installations statistiques, les laboratoires d'études et les environnements de calcul des facettes. Ces joueurs collaborent fréquemment avec soin avec les fabricants de puces et les fournisseurs de cloud pour s'assurer que leurs réponses répondent aux exigences générales de performance et de sécurité des industries uniques, qui englobent la finance, les soins de santé ou l'utilisation indépendante. De plus, les acteurs clés investissent attentivement dans le développement de l'environnement en offrant aux SDK, bibliothèques et piles de logiciels de logiciels conteneurisés (par exemple, Nvidia Cuda, Rapids et Triton Inference Server) qui aident les constructeurs à augmenter le déploiement et à optimiser les performances du programme logiciel.

Liste des meilleures sociétés de serveurs GPU 

• NVIDIA Corporation (U.S.)
• Advanced Micro Devices (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Hewlett Packard Enterprise (U.S.)
• Dell Technologies Inc. (U.S.)
• Super Micro Computer, Inc. (U.S.)
• Lenovo Group Ltd. (U.S.)
• ASUSTeK Computer Inc. (Taiwan)

Développement clé de l'industrie

Mars 2024:NVIDIA a apporté la publication de son intégration GPU H100 Tensor Core dans le système de serveur NVIDIA DGX H100, marquant une grande amélioration du marché de l'éducation et de l'inférence de l'IA de qualité d'organisation. Ce développement n'est pas le plus simple a introduit un tout nouveau niveau de performance ordinaire de l'IA, affirmant jusqu'à 30 fois le tempo de l'éducation par rapport à son prédécesseur, mais a également réfléchi à la convergence croissante des écosystèmes matériels et logiciels dans l'organisation commerciale de l'IA. Le DGX H100 est devenu sur mesure pour l'IA génératif, les LLM et l'informatique médicale, et son introduction a provoqué une adoption immédiate par les entreprises du cloud, les laboratoires d'études gouvernementales et les sociétés du Fortune 500.

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L'étude englobe une analyse SWOT complète et donne un aperçu des développements futurs sur le marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d'applications potentielles qui peuvent avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte les tendances actuelles et les tournants historiques, fournissant une compréhension globale des composantes du marché et identifiant les domaines potentiels de croissance.

Le marché des serveurs GPU est prêt pour un boom continu poussé par l'augmentation de la reconnaissance de la santé, la popularité croissante des régimes alimentaires à base de plantes et l'innovation dans les services de produits. Malgré les défis, qui incluent la disponibilité confinée des tissus non cueillis et de meilleurs coûts, la demande d'alternatives non détenues et riches en nutriments soutient l'expansion du marché. Les principaux acteurs de l'industrie progressent via des mises à niveau technologiques et une croissance stratégique du marché, améliorant l'offre et l'attraction des serveurs GPU. Alors que les choix des clients se déplacent vers des options de repas plus saines et de nombreuses repas, le marché des serveurs GPU devrait prospérer, avec une innovation persistante et une réputation plus large alimentant ses perspectives de destin.