报告概述

全球人工智能超级计算机市场在 2024 年创造26 亿美元规模，预计将从 2025 年的31 亿美元增长到 2034 年约154 亿美元，复合年增长率为在整个预测期内19.7%。 2024 年，北美占据了主导市场地位，占据了42.5%以上的份额，收入11亿美元。

随着组织需要强大的计算系统来训练大规模人工智能模型、支持科学研究和运行复杂的模拟，人工智能超级计算机市场已经扩大。增长反映出对高性能计算资源的需求不断增长以及人工智能在高级分析中的作用日益增强。这些系统结合了加速处理器、高带宽内存和专用互连，为以下应用提供非常高的计算密度：密集的工作负载。

市场的增长可归因于生成式人工智能的使用增加、科学研究项目的扩展以及对更快模型训练的需求。医疗保健、气候研究、先进制造和国防等行业依靠人工智能超级计算机来处理海量数据集。人们对自动化、数字孪生和物理知情建模的兴趣日益浓厚，进一步加速了采用。

快速市场概况

• 在对 GPU、TPU、加速器和高性能网络的高需求的支持下，硬件在 2024 年仍然是主导组件，占有 74.3% 的份额
• 基于云的部署占58.6%份额，反映出远程管理人工智能超级计算能力在可扩展培训工作负载中的广泛采用。
• 机器学习和深度学习技术以61.4%份额引领市场，这主要得益于增长的推动大规模人工智能模型的培训需求。
• 人工智能研究和模型训练是最大的应用领域，占有48.2％的份额，这得益于基础模型和企业人工智能工作负载的快速扩张。
• 随着主要科技公司继续为商业和研究应用构建大型人工智能集群，超大规模企业和云提供商占据了46.5％的份额。
• 北美占全球收入的42.5%，其中美国市场价值9.8 亿美元，在先进人工智能基础设施的大力投资的支持下实现了17.4%的增长。

按组件

硬件占全球收入的74.3%人工智能细分市场，凸显其在推动人工智能应用方面的关键作用。 GPU、CPU 和 AI 加速器等硬件组件提供执行数据密集型机器所需的计算能力电子学习和深度学习任务。这些技术的进步对于提高人工智能操作的速度和效率至关重要。

这种对硬件的依赖是由于需要支持各种用例中的复杂模型训练和实时推理。数据中心和边缘设备都严重依赖专用硬件来满足性能需求，这使得硬件投资成为各行业拥抱人工智能的优先事项。

按部署模式

基于云的人工智能占据了58.6%的部署模式份额，因为企业越来越青睐云环境的灵活性和可扩展性。云平台使组织能够按需访问人工智能计算能力，避免沉重的前期基础设施成本。这使得不同规模的公司更容易使用人工智能，并加快上市时间。

云支持持续更新、协作和资源的能力ce 的扩展与人工智能不断发展的本质非常吻合。随着超大规模企业和云提供商投资于广泛的基础设施，云部署仍然是许多人工智能项目的首选。

按技术

机器学习和深度学习合计占据技术领域的61.4%，证实了它们在人工智能创新中的核心作用。这些技术使系统能够从大型数据集中学习并随着时间的推移改进决策。因此，它们为许多人工智能应用提供了动力，包括图像识别、自然语言处理和自主系统。

随着算法的改进和计算能力的增长，它们在医疗保健和金融等行业的广泛使用不断扩大。这使得机器学习和深度学习成为当前人工智能进步的支柱。

按应用

人工智能研究和模型训练 r占应用领域的48.2％，表明对开发新的人工智能功能的强烈关注。训练人工智能模型需要大量的计算资源和访问大型数据集，这推动了对专业基础设施的投资。研究工作对于提高人工智能的准确性和效率至关重要。

基于云的人工智能训练越来越受到青睐，因为它提供了管理大型数据集和复杂模型架构所需的弹性计算能力，而无需资本支出。这一趋势表明，人们越来越重视部署前的人工智能基础工作，突显研究是人工智能长期发展的关键投资领域。​

按最终用户划分

超大规模企业和云提供商占人工智能最终用户的46.5%，反映了他们在人工智能基础设施和服务方面的主导作用。他们运营大型数据中心，提供扩展所需的计算能力。ve 人工智能工作负载。他们快速扩展资源的能力为许多依赖云人工智能服务的企业提供支持。

在不断增长的人工智能工作负载和云采用的推动下，超大规模企业继续积极扩大容量。他们的基础设施投资和创新不仅支持自己的人工智能服务，还使各行业的企业能够利用人工智能。该最终用户细分市场受益于规模经济和高资本注入，这使他们成为全球人工智能增长轨迹的关键推动者。

北美市场规模

2024年，北美以超过42.5%的份额引领人工智能市场，反映出建立在技术创新基础上的强大生态系统，人才、资本投入。该地区，尤其是美国，因其先进的数字基础设施和人工智能技术的重大研发而脱颖而出。各部门的业务在强大的风险投资生态系统和促进人工智能商业化的政府举措的支持下，企业快速采用人工智能。

北美的领导地位还得益于关键技术中心、研究机构以及加速人工智能初创公司成长和创新的有利于企业家的环境的存在。这种主导地位塑造了全球人工智能趋势，为采用和技术开发设定了标准。​

美国在北美和全球人工智能市场中占有相当大的份额，约占该细分市场份额的17.4%。美国市场的特点是对人工智能开发的大规模投资，并得到私营部门资金和政府计划的支持。这些投资促进了从医疗保健到金融等各个行业的研究、基础设施扩展和人工智能解决方案的快速部署。

新兴趋势

增长因素

未来展望

新的增长机会存在于：

• 针对特定应用的人工智能超级计算机的专业化程度不断提高将解锁新的细分市场。
• 与混合和多云环境的集成将使人工智能超级计算更易于访问和扩展。
• 医疗保健、金融、制造和教育领域人工智能驱动的服务增长。
• 在政府和私人投资的支持下扩大人工智能超级计算中心，培育新的创新生态系统。
• 开发可持续的人工智能超级计算技术，以减少功耗和环境影响。
• 下一代人工智能应用（如气候建模、个性化医疗和人工智能）的学术和研究合作机会

主要细分市场

按组件划分

• 硬件
  • 处理器/计算
    • 中央处理单元 (CPU)
    • 图形处理单元 (GPU)
    • 专用集成电路(ASICS)
    • 现场可编程门阵列 (FPGAS)
  • 内存和存储
  • 互连和网络
• 软件
  • 人工智能软件框架
  • 集群管理和编排
  • 开发者工具和库
• 服务
  • 集成和部署
  • 支持和维护
  • 咨询

按部署模式

• 基于云
• 本地

按技术

• 机器学习 (ML)/深度学习 (DL)
• 自然语言处理 (NLP)
• 计算机视觉

按应用划分

• 人工智能研究和模型训练
• 药物发现与医疗保健
• 自主系统
• 金融建模
• 气候和天气研究
• 其他

最终用户

• 超大规模企业和云提供商
• 政府和国防实验室
• 学术与研究机构
• 企业
  • BFSI
  • 医疗保健
  • 汽车
  • 零售
  • 其他

区域分析和覆盖

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚洲太平洋地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁美洲美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动程序

不同行业中不断增长的人工智能应用

人工智能超级计算机的兴起主要是由医疗保健、金融和汽车等行业不断增长的需求推动的。 AI超级计算机可加速药物发现、自动驾驶和风险管理等复杂任务，提供更快、更精确的结果奥梅斯。人工智能技术的广泛使用促使组织大力投资这些超级强大的系统，以有效处理大型数据集和高级人工智能工作负载。

通过实现更快的研究周期、更智能的数据分析和更准确的模拟，人工智能超级计算机为公司提供了竞争优势，并开辟了新的创新途径。例如，医疗保健行业受益于药物开发时间的缩短，而金融行业则利用人工智能超级计算机进行实时交易和欺诈检测，推动了持续的市场需求和采用。​

限制

采购和维护成本高昂

人工智能超级计算机市场面临着构建和维护这些系统所涉及的巨额成本的重大挑战。 GPU 和 TPU 等高性能硬件组件价格昂贵，需要大量的前期投资。除了采购成本之外，运营成本（例如存储成本）专用冷却系统、电力基础设施和专用数据中心增加了财务负担。

这种巨大的成本障碍主要限制了大公司、研究机构和政府的使用，阻碍了小型组织采用人工智能超级计算技术。此外，为了跟上先进的人工智能模型的步伐，需要频繁的硬件升级，从而产生持续的维护费用，从而限制了更广泛的市场增长。​

机遇

新兴市场和云集成的扩张

亚太和拉丁美洲的新兴市场为人工智能超级计算机提供了巨大的增长机会。快速的工业化和人工智能基础设施投资的增加，特别是在中国和印度等国家，正在推动对先进计算能力的需求。这些地区正在成为支持人工智能发展的重要创新中心，推动人工智能超级计算解决方案的采用传统市场。

此外，人工智能超级计算机与云平台和混合计算环境的集成正在实现更广泛的可访问性和可扩展性。基于云的人工智能超级计算服务使组织能够按需利用高性能资源，而无需大量资本投资，为小型企业和初创公司利用人工智能功能并促进市场扩张打开了大门。​

挑战

能源消耗和可持续发展问题

人工智能超级计算机面临的紧迫挑战之一是其巨大的能源消耗。这些系统需要巨大的电力，通常来自不可再生能源，造成重大的环境影响并增加运营成本。对冷却的需求和持续的高用电量导致了巨大的碳足迹。

随着可持续发展成为全球优先事项，公司和政府面临着越来越大的压力，要求采用绿色环保技术。r 技术或提高能源效率。对于人工智能超级计算机提供商和用户来说，在保持性能的同时满足环境法规和减少碳排放是一个艰难的平衡行为。这种环境挑战可能会减缓采用速度或增加与绿色技术投资相关的成本。

竞争分析

NVIDIA、英特尔、AMD、三星、美光、IBM、Meta 和戴尔凭借高性能处理器、先进内存系统和针对大规模 AI 工作负载的优化架构引领着 AI 超级计算机市场。他们的平台支持模型训练、模拟和复杂的科学计算。这些公司专注于提高计算密度、提高能源效率并实现更快的数据吞吐量。

华为、微软、Cerebras、HPE、富士通、特斯拉和 Atos 凭借专为企业、研究和国家级计算而设计的定制人工智能超级计算系统增强了竞争格局。计算程序。他们的解决方案集成了专门的人工智能加速器、高带宽内存和先进的互连，以支持多节点性能。这些提供商帮助组织运行大型 AI 模型、管理分布式工作负载并扩展计算能力。

NEC、Oracle、AWS 和其他参与者通过基于云的 AI 超级计算、混合基础设施和按需加速计算来扩展市场。他们的平台为各种规模的公司提供了可访问的大规模培训环境。这些提供商强调人工智能工作负载的可扩展性、成本效率和无缝部署。生成式人工智能、自主系统和科学研究的日益普及推动了全球对灵活人工智能超级计算解决方案的强劲需求。

市场主要参与者

• Nvidia公司
• 英特尔公司
• Advanced Micro Devices Inc.
• 三星电子
• 美光科技公司
• IBM公司
• META
• 戴尔公司
• 华为技术有限公司
• 微软
• Cerebras
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• 富士通
• 特斯拉
• Atos SE
• NEC Corporation
• 甲骨文
• 亚马逊网络服务
• 其他

近期进展

• 2025 年 9 月Nvidia 公司宣布与 OpenAI 建立战略合作伙伴关系，部署至少 10 吉瓦的 Nvidia 系统，为 OpenAI 的下一代人工智能基础设施提供动力。 Nvidia 计划投资1000 亿美元来支持这一大规模部署，该部署将于 2026 年下半年通过其 Vera Rubin 平台开始上线。
• 2025 年 10 月Advanced Micro Devices Inc. 与美国能源部达成了一项10 亿美元协议，以建造两台 AI 超级计算机。第一个名为 Lux，将使用 AMD 的 MI355X AI 芯片，并成为六个月内即可投入使用，提供的人工智能能力是当前系统的三倍。使用 MI430 芯片的 Discovery 系统预计将于 2029 年推出。