按类型（图形处理单元（GPU）用于人工智能），用于AI市场规模，份额，增长和行业分析的GPU，按应用（AI开发，机器学习，数据处理，游戏）和区域预测到2034

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AI市场概述的GPU

AI市场的全球GPU在2025年的价值为214.2亿美元，预计到2034年将增长到761.2亿美元，预计在2025年至2034年预测期间的复合年增长率为15.13％。

AI GPU（图形处理单元）是一个快速专业的处理器，用于加快与人工智能，极限学习和机器学习任务有关的多重计算。与常规CPU相反，GPU是高度平行的，这意味着它们有效地并行执行数千个操作，因此，GPU非常适合训练和运行大型神经网络。借助这种巨大的并行性，GPU可以极大地加速图像识别，自然语言处理和数据分析程序，从而加快人工智能计划中模型的开发和部署。这种表现使GPU成为现代AI研究和行业的基础。

AI GPU市场目前正在以惊人的速度上升，这是由于组织在众多应用中对人工智能技术的使用增加。最初为加速图像和视频渲染而创建的图形处理单元（GPU）已成为AI工作负载的关键加速器，因为它们的并行处理性质在机器学习任务中比传统的CPU优越，涉及许多矩阵乘法和大量深度学习Algorith Mortications tensor操作。除了通过AI的开发预先确定的需求外，AI市场的GPU还由不同部门高性能计算的需求增加也预先解决。云AI服务的增长以及AI在诸如自动驾驶汽车或医疗诊断之类的应用中的整合，是增加AI优化GPU的市场渗透率的其他驱动因素。

AI市场关键发现的GPU

COVID-19影响

AI行业的GPU由于供应链中断和COVID-19大流行期间的数字转型而产生的影响不同

与流行前水平相比，全球COVID-19大流行一直是前所未有和惊人的，所有地区的市场需求均高于所有地区的需求。 CAGR的增长反映出的突然市场增长归因于市场的增长，并且需求恢复到流行前水平。

由于全球供应链的破坏和缺乏半导体组件，因此COVID-19大流行对AI市场的GPU产生了不利影响。旅行禁令和锁定导致制造和分销过程缓慢，工厂关闭导致生产量的问题。但是，大流行还推动了大多数行业的数字化转型工作，推动了对AI解决方案的需求，并扩大了GPU来运行这些应用程序。

最新趋势

在跨行业增加AI的采用以推动市场增长

AI业务的GPU最新发展涉及专业AI加速器的普及，因为对节能计算产品的需求不断提高。在基于云的AI服务中使用GPU的需求正在增长，因为它对应用AI的组织而没有繁重的前期硬件成本，更可扩展性和成本效益。产品和服务方面的新颖贡献，包括具有特殊张量核心的GPU以及针对AI工作负载优化的修改后的存储结构，也正在脱颖而出。此外，边缘计算应用程序中还有GPU繁荣，这也使它们在数据中心之外也很有吸引力。随着消费者和组织对环境影响的意识，可持续制造实践和生态设计的概念变得越来越重要。

AI市场细分的GPU

按类型

基于类型，可以将全球市场分为图形处理单元（GPU）

• 图形处理单元（GPU）用于人工智能:AI特异性GPU具有并行处理能力，非常适合深度学习和神经网络涉及的大规模计算。这些GPU在训练和推断AI模型方面比常规CPU快得多。

通过应用

根据应用程序，全球市场可以分类为AI开发，机器学习，数据处理和游戏

• AI开发:使用GPU加速AI培训和部署AI培训和部署，以提供计算吞吐量激烈的深度学习框架，加速模型迭代时间。
• 机器学习:在机器学习方面，已经发现GPU可以在加速复杂的数学过程方面提高机器性能，尤其是在通过庞大的数据集和实时分析程序绘制时。
• 数据处理:在大数据情况和基于AI的分析平台中，GPU通过使用大量非结构化数据加速数据操作和分析的能力是无价的。

• 游戏:尽管如此，尽管与游戏有传统的联系，但当前的GPU启用了AI-Accelered功能，例如实时射线跟踪和升级技术，以提供身临其境和聪明的游戏体验。

市场动态

市场动态包括驾驶和限制因素，机遇和挑战说明市场状况。                          

驱动因素

对高性能计算的需求不断提高以提高市场

AI市场增长的GPU的一个因素是对更复杂的AI模型的培训，对较大数据集的需求需要大量的计算资源，这使得GPU成为当前高性能计算框架的关键要素。基于大量数据的越来越复杂的AI应用程序的需求使对GPU的需求不断增长，并具有更高的处理能力和内存带宽。这种动态在研究机构，云服务提供商和大型企业中尤其明显，这些企业是AI创新和实施方面的领导者。

记忆带宽和容量扩大市场

增加内存带宽和容量GPU是AI市场中的必需功能，因为大型语言模型（LLM）和培训数据集的规模呈指数增长，并且始终超过对GPU记忆的边际改进，从而导致记忆作为训练和推理工作负载的主要限制。增加的记忆带宽可以使更高的数据传输速率直接增加吞吐量，降低延迟，并且更高的内存容量意味着GPU可以与大型模型和数据集一起使用而无需频繁地卸载和交换，这可能会对性能产生负面影响。  

限制因素

高成本和权力要求可能阻碍市场增长

GPU向AI市场扩展的局限性组成部分之一是高性能GPU实施的高成本和功耗。最先进的AI优化的GPU可能会使较小的组织和初创公司花费太多，无法在市场上广泛采用AI。同样，GPU群集可以消耗大量功率，这可能会引起能源成本和环境问题，从而限制了其在具有限制或高成本能源的地区的部署。所有这些都限制了市场的增长，并可能阻止广泛使用，尤其是预算紧张和基础设施能力的小型组织。

边缘AI和嵌入式系统以在市场上创造机会

机会

对于GPU制造商来说，最近向Edge Computing和AI处理的转变是为这些应用程序提供专业解决方案的巨大机会。随着组织希望最大程度地减少延迟，最大化隐私并在连接受限的环境中工作时，市场正在越来越希望被优化以运行Edge AI模型的GPU。随着分布式AI处理的这种趋势为嵌入式系统，IoT设备和边缘计算平台优化的GPU产品开辟了新的市场细分市场。

 

来自专业AI加速器的竞争可能是消费者的潜在挑战

挑战

尽管GPU一直在AI加速市场份额中统治下去，但是以特定应用的集成电路（ASIC），现场可编程的门阵列（FPGA）的形式引入了特殊AI加速器，并且自定义AI芯片对GPU销售商构成了很大的威胁。这样的自定义加速器可以在某些AI任务上胜过和更有效的能源，并且可以在这些应用程序中进食GPU以获得AI市场份额。最重要的是，较大的科技公司正在开发自己的AI芯片，以限制其对外部GPU供应商的依赖，这将使竞争在市场上更加重要。

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AI市场区域见解的GPU

• 北美（美国）

在这个市场上，北美是最大的市场，在AI份额中占全球GPU市场的38％。组织越来越认识到AI-Acceleration Computing带来的竞争优势，该计算助长了其在医疗保健，金融，零售和制造等行业中的采用。此外，美国GPU的大型科技公司和风险投资公司在AI市场上的AI研究和开发资金增加，也为该地区的市场增长做出了重大贡献。此外，主要的GPU生产商和AI初创企业和研究中心发达的生态系统的集中度使北美，尤其是美国，是GPU加速AI技术的创新枢纽。  

• 欧洲

由于数字化转型工作，对不同领域的AI驱动应用的需求增加正在促进欧洲AI市场的GPU。除了增加私营和公共部门对AI初创企业和研究计划的投资外，GPU在科学研究，汽车，医疗保健和金融服务中的多种用途可能会驱动市场。数据隐私和法规符合性问题，尤其是在GDPR的背景下，已经驱动了AI系统的部署方式的变化，并且可能会影响GPU加速AI应用程序在某些用例中的吸收。

• 亚洲

亚太地区，尤其是中国，日本和韩国等国家，在全球AI市场发展中为GPU贡献了很大一部分。这些国家拥有对AI发展的积极政策，并在技术基础设施上进行大量投资，这将是对AI友好的。中国的AI芯片制造和部署正在大幅增加，国内公司除了外国GPU制造商外还获得了市场份额。 AI硬件和软件开发环境的扩展是增加亚太地区GPU市场的另一个关键因素。

关键行业参与者

关键行业参与者通过创新和市场扩展来塑造市场

主要参与者通过执行战略创新和市场扩展来影响AI市场的GPU。这样的公司正在推出具有更好的AI性能功能的新GPU体系结构，包括张量核心数量和改进的内存子系统。他们还将其产品多样化，以将各种AI培训的特定针对特定的产品进行推理，并将数据中心定位为Edge Computice用例。此外，他们还使用云平台和软件生态系统来开发集成的AI开发和部署解决方案。这些参与者正在实现或通过研究，开发投资，先进的制造过程以及向新的区域市场扩张，成为AI行业GPU趋势增长和建立的来源。  

AI公司的顶级GPU列表    
 

• NVIDIA (U.S.)
• AMD (U.S.)
• Intel (U.S.)
• Google (U.S.)
• Graphcore (U.K.)
• Habana Labs (Israel)
• Cerebras Systems (U.S.)
• Tenstorrent (Canada)
• SambaNova Systems (U.S.)
• Baidu (China)

关键行业发展

2024年3月:NVIDIA Blackwell体系结构的发布是迈向新的AI计算级别的重要一步。这是一个全新的GPU体系结构，专门为满足当下的需求而建立，即生成的AI，大型语言模型等，并且有望在上一代人中获得显着的性能提高和能源效率。 NVIDIA将Blackwell引入了端到端的AI开发和部署平台，在应用程序和行业的培训和推理任务方面具有更多功能。

报告覆盖范围   

该研究涵盖了全面的SWOT分析，并提供了对市场中未来发展的见解。它研究了有助于市场增长的各种因素，探索了广泛的市场类别以及可能影响其未来几年轨迹的潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供了对市场组成部分的整体理解，并确定了潜在的增长领域。

人工智能市场的GPU有望通过对高性能计算，内存带宽和容量的需求不断增加的持续繁荣。尽管挑战包括来自专业AI加速器的竞争，但对Edge AI和嵌入式系统的需求支持市场扩展。关键行业参与者正在通过技术升级和战略市场增长前进，从而增强了GPU的供应和吸引力。