用于 AI 的 GPU 市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（用于人工智能的图形处理单元 (GPU)）、按应用（AI 开发、机器学习、数据处理、游戏）和 2035 年区域预测

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人工智能 GPU 市场概览

2026年全球人工智能GPU市场价值为246.6亿美元，到2035年最终达到876.4亿美元，2026年至2035年复合年增长率为15.13%。

AI GPU（图形处理单元）是一种快速专用处理器，用于加速人工智能、极限学习和机器学习任务中涉及的多重计算。与传统 CPU 相比，GPU 具有高度并行性，这意味着它们可以高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。凭借这种巨大的并行性，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，从而加快人工智能程序中模型的开发和部署。这种性能使 GPU 成为现代人工智能研究和工业的基础。

由于组织在众多应用中越来越多地使用人工智能技术，AI GPU 市场目前正在以惊人的速度增长。图形处理单元 (GPU) 最初是为了加速图像和视频渲染而创建的，现已成为人工智能工作负载的关键加速器，因为在机器学习任务中，它们的并行处理性质远远优于传统 CPU，这些任务涉及深度学习算法核心的大量矩阵乘法和张量运算。除了人工智能发展所决定的需求之外，人工智能市场的GPU也以各行业对高性能计算需求的增长为前提。云人工智能服务的增长，以及人工智能在自动驾驶汽车或医疗诊断等应用中的集成，是提高人工智能优化 GPU 市场渗透率的额外驱动因素。

人工智能市场关键发现的GPU

COVID-19 的影响

由于供应链中断和 COVID-19 大流行期间数字化转型的加剧，人工智能行业的 GPU 产生了复杂的影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都低于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

由于全球供应链中断和半导体组件缺乏，COVID-19 大流行一开始就对人工智能市场的 GPU 产生了不利影响。旅行禁令和封锁导致制造和分销流程缓慢，工厂关闭导致产量问题。但疫情也推动了大多数行业的数字化转型，推高了对人工智能解决方案的需求，进而推高了对运行这些应用程序的 GPU 的需求。

最新趋势

各行业不断采用人工智能来推动市场增长

由于对节能计算产品的需求不断增加，人工智能业务 GPU 的最新发展涉及专用人工智能加速器的日益普及。在基于云的 AI 服务中使用 GPU 的需求不断增长，因为对于应用 AI 的组织来说，它更具可扩展性和成本效益，而且无需承担高昂的前期硬件成本。产品和服务方面的新贡献，包括具有特殊张量核心的 GPU 和针对人工智能工作负载优化的修改内存结构，也正在起飞。此外，边缘计算应用中的 GPU 蓬勃发展，这使得它们在数据中心之外也具有吸引力。随着消费者和组织越来越意识到对环境的影响，可持续制造实践和生态设计的概念变得越来越重要。

用于人工智能市场细分的 GPU

按类型

根据类型，全球市场可分为人工智能图形处理单元（GPU）

• 用于人工智能的图形处理单元 (GPU):人工智能专用 GPU 具有并行处理能力，非常适合深度学习和神经网络中涉及的大规模计算。这些 GPU 训练和推理 AI 模型的速度比传统 CPU 快得多。

按申请

根据应用，全球市场可分为人工智能开发、机器学习、数据处理和游戏

• AI 开发:AI 训练和部署 使用 GPU 提供计算吞吐量密集型深度学习框架，加速 AI 训练和部署，从而加快模型迭代时间。
• 机器学习:在机器学习方面，GPU 被发现可以在加速复杂的数学过程方面提高机器性能，特别是在通过巨大的数据集和实时分析过程绘制图表方面。
• 数据处理:GPU 通过使用大量非结构化数据来加速数据操作和分析的能力在大数据情况和基于人工智能的分析平台中非常宝贵。

• 游戏:尽管如此，尽管与游戏有传统的联系，当前的 GPU 仍支持人工智能加速功能，例如实时光线追踪和升级技术，以提供身临其境的智能游戏体验。

市场动态

市场动态包括驱动因素和限制因素、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增长，推动市场发展

GPU推动AI市场增长的一个因素是训练更复杂的AI模型，以及对更大数据集的需求需要巨大的计算资源，这使得GPU成为当前高性能计算框架的关键要素。处理基于大量数据的越来越复杂的人工智能应用程序的需求使得对具有更高处理能力和内存带宽的 GPU 的需求不断增长。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，它们是人工智能创新和实施方面的领导者。

内存带宽和容量扩大市场

增加 GPU 内存带宽和容量是 AI 市场的必备功能，因为大型语言模型 (LLM) 和训练数据集的规模呈指数级增长，并且始终领先于 GPU 内存的边际改进，导致内存成为训练和推理工作负载的主要限制。内存带宽的增加可实现更高的数据传输速率，从而直接增加吞吐量、减少延迟，而更高的内存容量意味着 GPU 可以处理大型模型和数据集，而无需频繁的卸载和交换，而频繁的卸载和交换可能会对性能产生负面影响。  

制约因素

高成本和电力需求可能会阻碍市场增长

GPU 扩展到人工智能市场的限制因素之一是高性能 GPU 实施的高成本和功耗。尖端的人工智能优化 GPU 可能会让小型组织和初创公司付出高昂的代价，无法在市场上广泛采用人工智能。此外，GPU 集群会消耗大量电力，这会带来能源成本和环境问题，限制其在能源有限或高成本地区的部署。所有这些都限制了市场的增长，并可能阻碍广泛使用，特别是预算和基础设施能力紧张的小型组织。

边缘人工智能和嵌入式系统创造市场机会

机会

最近设备层面的边缘计算和人工智能处理的发展为 GPU 制造商提供了为这些应用程序提供专业解决方案的巨大机会。随着组织希望最大限度地减少延迟、最大限度地提高隐私并在连接受限的环境中工作，需要经过优化以运行边缘 AI 模型的 GPU 的市场正在不断增长。随着分布式人工智能处理的趋势开辟了针对嵌入式系统、物联网设备和边缘计算平台优化的 GPU 产品的新细分市场，整体潜在市场也在增加。

 

来自专业人工智能加速器的竞争可能对消费者构成潜在挑战

挑战

尽管GPU一直占据着AI加速市场份额，但以专用集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列（FPGA）和定制AI芯片等形式出现的特殊AI加速器的推出对GPU供应商构成了巨大威胁。此类定制加速器在某些 AI 任务上可以表现出色且更加节能，并且可能会蚕食 GPU 在这些应用中的 AI 市场份额。最重要的是，大型科技公司正在开发自己的人工智能芯片，以限制对外部 GPU 供应商的依赖，这将使市场竞争变得更加重要。

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用于人工智能市场区域洞察的 GPU

• 北美洲（美国）

在这个市场中，北美是最大的市场，占据全球AI GPU市场约38%的份额。组织越来越意识到人工智能加速计算带来的竞争优势，这推动了人工智能在医疗保健、金融、零售和制造等行业的采用。此外，美国GPU人工智能市场大型科技公司和风险投资公司对人工智能研发的资金投入增加也对该地区的市场增长做出了重大贡献。此外，主要GPU生产商的集中以及人工智能初创公司和研究中心的发达生态系统使北美，尤其是美国成为GPU加速人工智能技术的创新中心。  

• 欧洲

由于数字化转型的努力，不同行业对人工智能驱动的应用程序的需求不断增长，正在推动欧洲人工智能市场的 GPU 发展。除了私营和公共部门对人工智能初创公司和研究项目的投资增加之外，GPU 在科学研究、汽车、医疗保健和金融服务领域的多种用途也可能推动该市场的发展。数据隐私和监管合规问题，尤其是在 GDPR 的背景下，推动了人工智能系统部署方式的变化，并可能影响某些用例中 GPU 加速人工智能应用程序的采用。

• 亚洲

亚太地区，尤其是中国、日本和韩国等国家，为全球人工智能市场发展贡献了主要的 GPU 份额。这些国家对人工智能发展拥有积极的政府政策，并对人工智能友好的技术基础设施进行了大量投资。中国的人工智能芯片制造和部署大幅增长，除了国外 GPU 制造商之外，国内企业也获得了市场份额。 AI软硬件开发周边环境的扩大是拉动亚太地区GPU市场的另一个关键因素。

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

主要参与者正在通过战略创新和市场拓展来影响人工智能市场的GPU。此类公司正在推出具有更好人工智能性能的新 GPU 架构，包括更多数量的张量核心和改进的内存子系统。他们还使产品多样化，以提供针对各种人工智能训练到推理、数据中心到边缘计算用例的特定产品。此外，他们还利用云平台和软件生态系统来开发集成的人工智能开发和部署解决方案。这些参与者正在通过研究、开发投资、先进制造工艺以及向新区域市场的扩张，实现或成为 AI 行业 GPU 增长和趋势确立的源泉。  

人工智能公司顶级 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)

重点产业发展

2024 年 3 月:NVIDIA Blackwell 架构的发布是 AI 计算迈向新水平的重要一步。这是一种全新的 GPU 架构，专为满足当前的需求而构建，包括生成式 AI、大型语言模型等，与上一代相比，它有望带来显着的性能提升和能源效率。 NVIDIA 推出 Blackwell 作为端到端 AI 开发和部署平台，在跨应用程序和行业的训练和推理任务方面具有更多功能。

报告范围   

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

在高性能计算、内存带宽和容量需求不断增长的推动下，人工智能 GPU 市场将持续繁荣。尽管面临来自专业人工智能加速器的竞争等挑战，但对边缘人工智能和嵌入式系统的需求仍支持市场扩张。主要行业参与者正在通过技术升级和战略市场增长来取得进步，从而增强人工智能 GPU 的供应和吸引力。