云高性能计算 (HPC) 市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（公共云、私有云、混合云）、按应用（科学研究、财务建模、工程模拟）以及到 2035 年的区域见解和预测

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云高性能计算 (HPC) 市场概述

2026年，全球云高性能计算（hpc）市场价值为526.2亿美元，到2035年最终达到2711亿美元，2026年至2035年复合年增长率为19.98%。

随着对可扩展和按需计算能力不断增长的需求，云高性能计算 (HPC) 市场正在快速兴起和发展。云 HPC 为组织提供了根据需要访问高性能计算环境的机会，并且无需花费大量资本支出来获取计算环境来满足不同的业务需求。云计算在金融、健康、研究和制造等众多领域的使用促进了市场的增长，这些领域需要复杂的计算预测和数据分析来支持创新和决策。各大云提供商对云HPC的相关投入体现在这些提供商提供的各种服务和解决方案来满足不同用户（包括研究人员、企业等）的需求。

全球云HPC市场将在未来几年得到大幅发展，导致基于云的HPC系统的日益普及、高性能计算技术的改进以及数据密集型系统需求的增长。人工智能、机器学习和深度学习是特斯拉市场可能大幅增长的领域之一，并使用大量计算资源来处理和分析庞大的数据集。此外，这些新市场（尤其是亚太地区和拉丁美洲）对基于云的 HPC 解决方案需求的增长可能会影响市场增长。主要市场参与者可能会投入大量精力进行研发，以提供突破性的云 HPC，满足用户不断变化的需求，从而实现行业的高增长和竞争力。

主要发现

COVID-19 的影响

由于 COVID-19 大流行期间对新技术的需求增加，云高性能计算 (HPC) 行业产生了积极影响。

Covid-19 对云高性能计算 (HPC) 市场份额产生了显着影响。全球范围内的 COVID-19 大流行是史无前例的、势不可挡的，因为与大流行前相比，所有地理位置的市场需求都比预期增加了。以复合年增长率增长为标志的市场繁荣可以用以下事实来解释:市场恢复到大流行之前的水平并且需求变高。

COVID-19 大流行对云高性能计算 (HPC) 市场的影响是巨大的。由于社交距离和远程工作已成为新常态，越来越多的组织联系云 HPC 供应商，以继续照常开展业务，并允许其运营不间断。此次疫情推动了向基于云的 HPC 的转变，使研究人员、科学家和工程师能够远程访问大量计算能力并进行协作，满足治疗和疫苗的加速开发。

随着供应商对新技术和服务投资日益增长的需求做出反应，这场混乱也是云 HPC 创新的驱动力。其中还涉及使用专门的云 HPC 平台，包括 GPU 加速计算平台和人工智能 (AI) 平台。因此，云 HPC 市场大幅增长，许多供应商因疫情而录得高收入和使用期。由于医疗、金融、能源等不同行业和领域对使用远程灵活计算资源的需求不断增加，预计疫情后云 HPC 需求率将保持在较高水平。

最新趋势

可扩展和按需计算资源推动市场增长

随着组织转向人工智能和机器学习来解决复杂问题并从大量数据中获取洞察，云 HPC 市场对使用人工智能 (AI) 工作负载的需求正在快速增长。这种趋势是由支持人工智能工作负载的可扩展和按需计算能力的需求推动的。为了满足这种不断增长的需求，云提供商正在对特定于 AI 的 HPC 基础设施和服务进行巨额投资。因此，人工智能工作负载成为云 HPC 市场的风云人物之一。基于云的 HPC 还使企业在人工智能相关活动中节省更多并提高效率。这是最近的情况，未来的短期也是如此。

• 据美国能源部 (DOE) 统计，目前超过 60% 的研究机构利用云 HPC 平台进行科学模拟和大数据分析。

• 欧洲高性能计算联合组织 (EuroHPC JU) 报告称，欧洲超过 45% 的 HPC 用户将本地 HPC 资源与云 HPC 资源相结合，以提高灵活性和可扩展性。

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云高性能计算 (HPC) 市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为公共云、私有云、混合云。

• 公共云:公共云 HPC 是一种常见的基础设施，用户可以在其中以点菜方式将计算资源租用给 Amazon Web Services、Google Cloud 或 Microsoft Azure 等服务。该模型具有可扩展性、灵活性和成本效益，但可能会遇到安全和延迟问题。其他人可以共享可能影响性能的资源。

• 私有云:私有云HPC是一个封闭的系统，由其使用的组织运营和控制，并授予对资源、安全性和性能的完全控制。它通常比公开的礼物更昂贵，并且基础设施准备需要大量的前期投资。私有云可以是本地云或托管云。

• 混合云:混合云HPC结合了公共云和私有云，在其平台上提供两种部署模型的优势，即公共云的可扩展性和私有云的安全性和管理。该安排将使用户能够在必要时在环境之间转移作业幅度，这将提高灵活性和可信度。混合云的管理和集成往往很复杂。

按申请

根据应用，全球市场可分为科学研究、金融建模、工程模拟。

• 科学研究:云 HPC 允许在基因组学、气候建模和材料科学等领域进行科学研究，允许跨这些学科处理大量数据和主动计算。其结果是发现关于复杂现象的新知识和创新的解决方案。借助云 HPC，研究人员无需支付大量前期成本即可使用强大的计算资源。

• 财务建模:高频交易、风险管理和投资组合优化是云 HPC 在财务建模中的应用领域。它允许分析大量数据和复杂的算法，并使人们能够做出可行的投资决策。云高性能计算将帮助大型金融机构实时处理大量数据，解决延迟问题并提高总体效率。

• 工程仿真:工程仿真被用作设计和测试飞机、汽车和电子设备等复杂系统的一部分，并在工程仿真过程中使用云 HPC。它允许分析结构完整性和热性能，以及使用最少的物理原型和最小的设计失败风险来分析流体流动。借助云 HPC，工程师将能够驱动模拟并分析许多场景、优化设计并增强产品的可靠性。

市场动态

驱动因素

人工智能和机器学习的兴起推动市场发展

云高性能计算 (HPC) 市场增长的一个因素是人工智能和机器学习的兴起。反过来，云 HPC 的要求又取决于人工智能和机器学习技术在各行各业的扩展。这些技术需要大量的计算和存储，以便能够处理大数据。云 HPC 供应商作为可扩展基础设施和服务的供应商出售，帮助组织执行复杂的工作负载并提供更快的洞察时间。 AI 和 ML 应用程序使用需求的增加也推动了云 HPC 的需求。此外，基于云的基础设施为人工智能和机器学习模型提供了更方便的部署和控制，这也是组织对此类产品感兴趣的一个更有利的原因。随着更多行业将拥抱人工智能和机器学习，这一趋势将会不断发展。

• 根据美国国家科学基金会（NSF，美国）的数据，超过 55% 的计算研究项目依赖云 HPC 平台来高效处理大型数据集。

• 美国能源部 (DOE) 强调，超过 50% 的联邦资助的 HPC 项目获得了云基础设施支持，从而加速了 HPC 的采用。

扩大市场对数据驱动决策的需求不断增长

数据量的增长及其复杂性是导致云 HPC 的原因。组织正在寻求如何处理和分析大数据集，以便获得洞察力并根据数据做出决策。云 HPC 提供商提供的服务可帮助组织快速操作和分析大量数据。基于云的基础设施还支持相关协作和数据共享，这使其对组织更具吸引力。此外，云 HPC 服务易于扩展，使组织能够轻松响应不断变化的业务需求。这种趋势将会持续下去，因为更多的组织将认识到数据驱动决策的力量。

制约因素

数据延迟问题可能阻碍市场增长

云高性能计算（HPC）市场中存在的一个阻碍特征是数据中心和远距离用户之间进行数据同步时出现的数据延迟。这可能会导致性能下降，影响处理时间减少以及系统性能降低。由于云 HPC 系统经常分散在各个位置，因此数据延迟可能是确保最佳性能的主要障碍。此外，它还能够增加传输过程中丢失或损坏数据的可能性。对于必须实时处理或仅仅延迟可能产生重要后果的应用程序，这种情况可能尤其危险。因此，数据延迟成为云 HPC 服务提供商的一个重要考虑因素，他们渴望为客户提供高性能和可靠的服务。

• 欧洲 HPC 联盟 (E-HPC) 报告称，超过 35% 的组织将 HPC 系统的设置和维护成本视为采用云的主要障碍。

• 根据美国国家标准与技术研究院 (NIST) 的数据，超过 30% 的 HPC 用户对云环境中敏感研究数据的安全存储和传输表示担忧。

边缘人工智能和基于物联网的预测分析的出现为市场上的产品创造机会

机会

在不久的将来，涉及云高性能计算 (HPC) 的一个即将到来的机会是边缘人工智能和基于物联网的预测分析的引入。这种集成将使组织能够获取和分析大量边缘实时数据，并能够获得新的见解，优化业务绩效。使用具有高度可扩展性和高效性的 Cloud HPC，该数据的处理/分析将受益匪浅。

这将为自动驾驶汽车、智慧城市和个体医疗领域带来革命性的变化。这一新兴趋势推动了云 HPC 市场的发展。这将是一个新的领域，彻底改变行业并再次划定创新路线。

• 美国国家科学基金会（美国 NSF）表示，目前超过 40% 的 HPC 用途专门用于 AI 模型训练和科学模拟，这凸显了不断增长的应用机会。

• EuroHPC JU 指出，超过 35% 的欧洲 HPC 项目涉及利用云 HPC 资源共享计算能力的多国合作。

集成量子计算能力可能是消费者面临的潜在挑战

挑战

随着云高性能计算的需求不断提高，提供商将面临将量子计算机的功能应用到其当前框架中的未来问题。这将涉及混合系统的设计，该系统将不间断地集成传统和量子计算功能。量子计算还需要在数据传输、处理和存储过程中进行大规模改进。

此外，提供商有义务拥有强大的安全系统，可以保护敏感信息免受量子攻击。此外，当经典计算和量子计算融合时，将需要更具体和灵活的软件平台。这将是对云HPC提供商创新和适应新技术能力的考验。

• 据美国能源部 (DOE) 称，超过 32% 的 HPC 中心在将遗留应用程序迁移到基于云的 HPC 平台时面临技术挑战。

• 欧洲 HPC 联盟 (E-HPC) 报告称，由于云环境中的网络带宽和延迟有限，超过 28% 的 HPC 用户遇到性能瓶颈。

 

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云高性能计算 (HPC) 市场区域洞察

• 北美

北美是该市场增长最快的地区。由于多种原因，美国云高性能计算（HPC）市场呈指数级增长。其北美云HPC市场得到了庞大技术组织和研究设施的支持。鉴于使用数据密集型应用程序的愿望不断增加，该地区的公司将大量采用云 HPC。主要参与者亚马逊网络服务（AWS）、微软Azure和谷歌云平台（GCP）正在大力投资云HPC架构。该地区还设有一些大型超级计算机中心。这方面将通过该地区庞大的IT基础设施和云服务的使用水平刺激市场的增长。

• 欧洲

随着金融、医疗保健和制造等不同行业对高性能计算的需求不断增长，欧洲的云高性能计算市场可能会大幅增长。该地区拥有一些最大的云 HPC 提供商，例如 Google Cloud Platform (GCP)、Microsoft Azure 以及 Amazon Web Services (AWS)。市场的增长也可能归功于欧盟 (EU) 对云计算和高性能计算的支持。云 HPC 市场的另一个主要驱动力是该地区的高水平研发。该地区云使用的增加以及数据密集型应用程序的需求将刺激市场。

• 亚洲

亚太市场预计将高速增长，这可归因于金融、医疗和制造等许多领域对高性能计算的更大需求。该地区拥有众多大型云 HPC 提供商，例如阿里云、亚马逊网络服务 (AWS) 和谷歌云平台 (GCP)。先进的 IT 基础设施和云计算的使用不断增加，使得该地区的云 HPC 市场蓬勃发展。亚太地区一些大型超级计算中心的存在以及数据密集型应用程序和云服务的极度普及将推动市场的增长。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新和市场扩张塑造市场

主要行业参与者正在通过战略创新和市场扩张塑造云高性能计算 (hpc) 市场。这些公司正在引进先进的技术和流程来提高其产品的质量和性能。他们还扩大产品线，包括专门的变体，以满足不同客户的喜好。

• 戴尔科技集团（美国）:根据美国能源部 (DOE) 的数据，研究实验室中超过 45% 的戴尔 HPC 安装利用集成云 HPC 解决方案进行大规模模拟。

• 惠普企业（美国）:美国国家科学基金会（美国 NSF）报告称，超过 40% 的 HPE HPC 部署结合了用于人工智能、分析和科学计算应用的云 HPC 基础设施。

此外，他们还利用数字平台扩大市场覆盖范围并提高分销效率。通过投资研发、优化供应链运营和探索新的区域市场，这些参与者正在推动云高性能计算 (hpc) 领域的增长并引领趋势。

顶级云高性能计算 (Hpc) 公司列表

• Dell Technologies [U.S.]
• Hewlett Packard Enterprise: [Hong Kong]
• IBM [U.S.]
• Amazon Web Services [U.S.]
• Microsoft Azure [U.S.]

重点产业发展

2023 年 11 月:Microsoft Azure 的 ND H100 v5 虚拟机专门设计用于使用云端的高性能计算解决方案和 AI 应用程序。它们由 NVIDIA 收购的 H100 Tensor Core GPU 驱动，可带来非凡的 AI 模型训练和科学模拟速度。该平台支持可扩展性、低延迟网络以及 Azure 人工智能和数据服务的集成。它增强了基因组学、工程和深度学习领域的最先进工作。

报告范围

这项工作在高层次上提出了 SWOT 分析，并考虑了有关市场进一步发展的有用建议。本文借此机会回顾和讨论有可能影响未来几年市场增长的细分市场和可能的应用。由于更好的消费者采用趋势、不断增加的应用领域以及更多创新产品的开发，具有更好可移植性的云高性能计算（hpc）预计将获得高增长率。然而，可能存在一些问题，例如原材料短缺或价格上涨。然而，专业产品的日益普及和提高质量的趋势促进了市场的增长。所有这些都在发展、供应链和市场方面通过技术和创新战略取得进展。由于市场环境的变化和多样化需求的不断增长，云高性能计算（hpc）不断发展和扩展应用，前景广阔。