报告概述

到 2034 年，全球数据中心 GPU 市场规模预计将从 2024 年的180 亿美元增长到1830 亿美元左右，从 2025 年到 2025 年的预测期间，复合年增长率为 14.2%。 2034 年。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了37.1%以上的份额，收入66 亿美元。

数据中心 GPU（图形处理单元）专门设计和优化，用于处理数据中心内的大量计算和图形操作。这些 GPU 可加速人工智能 (AI)、机器学习和大数据分析等应用程序的处理，这些应用程序是现代 IT 环境不可或缺的一部分。

在各行业对高性能计算的需求不断增长的推动下，数据中心 GPU 市场出现了显着增长。乌斯特里斯。这一市场扩张可归因于对更快数据处理的需求不断增长，以及需要大量计算能力的人工智能和机器学习应用程序的增长。

例如，根据 PIB.gov 的数据，截至 2024 年 11 月，印度、尼泊尔和不丹的 5G 用户预计将超过2.7 亿，占移动用户总数的23%。到 2030 年，这一数字预计将增至9.7 亿，占该地区所有移动连接的74%。

据 hpcwire 称，据 TechInsights 报道，2023 年，Nvidia 的数据中心 GPU 出货量大幅增长，总计达到约376 万，令人印象深刻。这比2022年的264万出货量大幅增加，一年内增长超过100万。这样的上涨和这证明了英伟达在该领域的持续主导地位。

英伟达在 2023 年数据中心 GPU 出货量方面保持着 98% 的主导市场份额，与上一年的市场地位一致。包括竞争对手 AMD 和英特尔的贡献在内，整个数据中心 GPU 市场从 2022 年的267 万增至 2023 年的约385 万。

值得注意的是，Nvidia 数据中心 GPU 的收入飙升至362 亿美元，较上一年的109 亿美元实现了显着飞跃。这表明收入增长了三倍多。这一财务成就进一步凸显了 Nvidia 强大的市场影响力以及数据中心对其 GPU 产品的强劲需求。

主要要点

• 2024 年，本地部署细分市场占据了主导市场地位，占据了超过56.4%
• 2024 年，推理细分市场在数据中心 GPU 市场中占据主导地位，占据超过 56.5% 的份额。
• 2024 年，云服务提供商 (CSP) 细分市场占据主导市场地位，占据超过 48.9% 的份额。全球数据中心 GPU 市场。
• 2024 年美国数据中心 GPU 市场估值 54 亿美元 ，复合年增长率高达27。8%。
• 2024 年，北美占据市场主导地位在全球数据中心 GPU 市场中，占有超过 37.1% 的份额。
• 根据 GBL.gov 的数据，数据中心消耗约 76 TWh，占美国数据中心能源年总耗电量的1.9%se 持续增长。这代表了采用数据中心GPU的需求。

美国数据中心 GPU 市场

2024 年 美国数据中心 GPU 市场估值 54 亿美元 ，复合年增长率高达 27.8%。 美国是英伟达、英特尔、AMD等领先科技公司的所在地，这些公司处于GPU创新和发展的前沿。这些公司在研发方面投入巨资，推动了GPU技术的进步。

此外，美国非常注重高性能计算(HPC)，金融、医疗保健和自动驾驶等领域需要强大的GPU来进行复杂的计算。这推动了数据中心采用 GPU 来支持这些高级应用。

2023 年，北美占据主导地位在全球数据中心 GPU 市场中占据领先地位，占据超过 37.1% 的份额。  北美政府通过“更好的建筑数据中心挑战赛”等举措，鼓励采用节能 GPU 解决方案，以最大限度地减少碳足迹。这种支持促进了 GPU 在数据中心的使用，以实现可持续性和效率。

此外，随着人们对数据安全和监管合规性的日益关注，北美组织投资具有强大加密和多趋势功能的 GPU，以确保数据完整性和隐私。

分析师的观点

市场正在见证需求激增来自正在集成人工智能以提高效率和客户体验的云服务提供商和企业。由于其可扩展性和降低的运营成本，云部署预计将出现最高的增长。

采用数据中心的 GPU 对于训练和部署 AI 模型、支持各种计算密集型任务至关重要。 GPU 已成为数据中心不可或缺的组成部分，特别关注需要高计算能力的应用程序。

数据量的不断增加以及人工智能和机器学习模型执行的任务的复杂性使得 GPU 的广泛采用成为必要。北美和亚太地区等技术进步和数字化转型举措更加明显的地区的需求尤其高。

数据中心 GPU 市场提供了大量投资机会，特别是在拥抱数字化转型的发展中地区和行业。投资者特别热衷于在 GPU 技术方面进行创新或为汽车、医疗保健和公共服务等行业开发 GPU 加速应用程序的公司和初创公司。

部署实体模式分析

2024年，本地部署细分市场占据主导市场地位，占据全球数据中心GPU市场56.4%以上份额。该细分市场的领先地位可归因于其对硬件和数据安全提供更好控制的能力，这在处理敏感信息的行业（例如金融和医疗保健）尤其重要。

选择本地部署的组织往往会优先考虑数据主权和安全性，与基于云的解决方案相比，现场安装的 GPU 可以更可靠地确保这一点。本地 GPU 在高性能计算 (HPC) 任务中的作用进一步支持了对本地 GPU 的偏好，这些任务需要靠近数据源进行快速处理，从而减少云部署中可能出现的潜在延迟问题。

对于科学研究、工程和国防等实时数据处理和分析至关重要的行业，减少延迟和对计算资产的直接控制使本地 GPU 成为不可或缺的工具。

此外，本地设置的初始较高资本支出通常会被长期收益所抵消，例如避免持续的云服务费用和直接控制硬件升级，这对希望长期最大化 GPU 功能投资的组织具有吸引力。此外，拥有本地基础设施使公司能够根据特定的操作要求定制其计算环境，从而优化专门任务的性能。

功能分析

2024 年，推理细分市场在数据中心 GPU 市场中占据主导地位，占据了56.5% 以上的份额。该细分市场的份额领先地位主要归因于人工智能模型在生产环境中的广泛部署，其中推理问题至关重要。

随着人工智能在消费者服务和物联网设备中的使用不断增加，推理领域的主导地位得到了加强，这需要快速的数据处理才能及时输出。在汽车、医疗保健和零售等行业，对高速推理 GPU 的需求尤其突出，这些领域的实时数据解释和决策至关重要。

此外，GPU 技术的进步显着提高了推理任务的效率和成本效益。现代推理 GPU 旨在以更低的延迟提供更高的吞吐量，这对于视频分析和自动驾驶汽车等应用至关重要。

边缘计算的增长极大地推动了推理领域的发展，因为数据的处理位置更接近其源头。 GPU 非常适合提供边缘所需的强大推理能力。随着智能设备和边缘数据中心的兴起，对高效、本地化数据的需求处理解决方案预计将持续增长。

最终用户分析

2024 年，数据中心 GPU 市场的云服务提供商 (CSP) 部分占据了主导市场地位，占据了超过 48.9% 的份额。这种领先地位主要是由于对 GPU 驱动的高性能计算的需求不断增长，这对于高效运行高级人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 工作负载至关重要。

Amazon Web Services、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等 CSP 一直处于将 GPU 集成到其云基础设施中的最前沿，以满足从医疗保健到金融等行业不断增长的需求，这些行业的快速数​​据处理和深度学习能力至关重要。通信服务提供商占据的巨大市场份额也反映了跨行业数字化转型和云采用的更广泛趋势。

对于根据2024年全球公共部门企业云指数（ECI）报告，45%的公共部门正在使用混合云运营模式，而8%正在使用混合多云模式。预计这一格局将在 1-3 年内发生巨大变化，33% 计划采用混合多云模式，31% 计划使用多个公共云。

企业越来越依赖云平台，不仅在数据存储方面，而且在计算能力方面也依赖云平台来处理需要实时处理的密集型任务。这促使通信服务提供商通过广泛部署 GPU 来增强其产品，以确保满足客户对速度和效率的需求。

此外，主要科技公司的战略合作伙伴关系和持续创新巩固了通信服务提供商的市场地位。旨在利用先进的 GPU 功能优化云服务的合作确保通信服务提供商能够提供尖端的解决方案，从而吸引更广泛的客户群，寻求利用人工智能进行业务转型。这些因素共同支撑了数据中心 GPU 市场中 CSP 细分市场的强劲表现和增长前景。

主要细分市场

按部署模式

• 基于云
• 本地部署

按功能

• 培训
• 推理

最终用户

• 云服务提供商（CSP）
• 企业
• 政府

驱动程序

对人工智能和机器的需求增加学习工作负载

数据中心 GPU 市场的增长在很大程度上受到人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 应用程序需求不断增长的推动。 GPU 由于能够高效执行并行处理，因此在管理和加速 AI 工作负载方面至关重要。这个能力y 对于处理人工智能应用中典型的复杂算法和大型数据集至关重要。

医疗保健、金融和自动驾驶等严重依赖人工智能和机器学习技术的行业对于推动数据中心对 GPU 的需求尤其重要。随着AWS、Microsoft Azure和Google Cloud等云服务提供商不断通过高性能GPU增强其AI基础设施，云服务的采用和AI能力的扩展进一步放大了这种需求。

限制

供应链中断和高实施成本

数据中心GPU市场面临的主要限制之一是供应链，这可能会导致 GPU 可用性和价格的波动。半导体供应链面临严重中断，影响了 GPU 的生产和分销。

此外，与 IM 相关的高成本实施和维护先进的 GPU 加速数据中心构成了重大障碍，特别是对于中小型企业而言。这些成本不仅限于最初购买硬件，还延伸到与能源消耗、冷却和技术支持相关的持续费用，使其成为一项相当大的投资​。

投资机会

扩展到新兴技术和地区

通过集成高性能计算等新兴技术，数据中心 GPU 市场拥有巨大的增长机会(HPC)、大数据分析和物联网 (IoT)。 GPU 对于高效处理和分析这些技术生成的海量数据至关重要。

此外，5G 网络的扩展增强了边缘计算的能力，数据在更接近其源的位置进行处理，因此需要强大的 GPU 支持。 G从地理上看，亚太地区由于技术的快速采用和数字基础设施的发展而呈现出巨大的机遇，特别是在中国、印度和日本等国家​。

挑战

技术复杂性和能源消耗

数据中心 GPU 市场的一个主要挑战是管理与 GPU 部署相关的技术复杂性和高能耗。随着数据中心扩展其 GPU 功能以支持更高级的应用程序，基础设施的复杂性也随之增加。这种复杂性需要熟练的人员进行管理和维护。此外，GPU 是高能耗设备，这会增加运营成本并影响数据中心的环境足迹。平衡高计算能力的需求与能源效率和成本效益仍然是该行业面临的重大挑战。

增长因素

人工智能和云计算的快速扩张

数据中心GPU市场正在经历大幅增长，这主要得益于人工智能（AI）和云计算应用的快速扩张。 GPU 对于有效处理各行业（包括医疗保健、金融和汽车行业）人工智能训练和推理任务所需的复杂计算至关重要。

向云服务的转变进一步推动了这一需求，亚马逊网络服务、微软 Azure 和谷歌云等主要提供商正在增强其 GPU 功能，以提供增强的人工智能和机器学习服务。这一需求得到了数字服务全球化的支持，需要强大的高性能计算基础设施来处理大规模人工智能工作负载。

新兴趋势

采用边缘计算和人工智能进步

E数据中心 GPU 市场的融合趋势包括边缘计算的大量采用和人工智能技术的不断进步。边缘计算涉及在更​​接近数据生成源的地方处理数据，从而减少延迟并加快数据处理时间，这对于物联网和自治系统等实时应用至关重要。

同时，人工智能的进步，包括更深、更复杂的神经网络，需要 GPU 提供的并行处理能力，这使得它们在数据中心中变得越来越重要。 GPU 架构的技术创新进一步增强了这一趋势，这些创新提高了性能和能源效率，从而支持现代人工智能应用的复杂要求。

商业利益

提高工作流程效率是另一个优势。通过更快的渲染和处理时间，团队可以更有效地协作，减少瓶颈并提高性能生产力。在上市时间和快速创新是竞争优势的行业中，这种效率至关重要。

超过 80% 的数据中心运营商表示，专门针对 AI 工作负载进行了显着的容量扩展，根据 Data Center World 报告，其中 64% 积极部署针对机器学习进行优化的 GPU 集群。

GPU 的采用通过将任务从 CPU 转移到 GPU、优化硬件使用以及潜在地减少对额外服务器的需求来节省成本。这会降低资本和运营成本，同时降低能耗和空间需求。

GPU 使数据中心能够处理不断增加的工作负载，而无需对基础设施进行重大改变。能源效率方面的突破正在改变数据中心，液冷 GPU 系统可将能源消耗减少高达40%。与此同时，新的 NVIDIA 芯片将 AI 训练时间从32 小时缩短至 1 秒 根据 Data Center Frontier 报告。

GPU 提供开发和部署尖端技术所需的计算能力，推动业务增长并开辟新的收入来源。据搜狐称，中国耗资 1.3 亿美元的 GPU 集群项目旨在支持不断增长的人工智能需求，目标是到 2026 年为其开发者实现32% 的收入增长

重点地区和国家

• 北方美洲
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 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
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁地区其他地区美国
• 中东t＆非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

几家领先公司主导了GPU市场，每家公司都带来了自己的创新，以满足数据计算能力不断增长的需求

NVIDIA 被广泛认为是 GPU 市场的领导者，尤其是在数据中心方面。 NVIDIA 凭借用于 AI 和机器学习的高性能产品改变了 GPU 行业，利用 CUDA 和 DGX 系统等技术保持市场领先地位。

英特尔公司传统上以 CPU 闻名，通过收购 Habana Labs 并开发自己的专为数据中心定制的 GPU 系列，大举进军 GPU 市场。英特尔 Xe 图形架构专为高性能计算工作负载而设计，提供g 在人工智能、深度学习和数据分析方面表现强劲。

Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)已成为 NVIDIA 在 GPU 领域主导地位的主要挑战者。 AMD 的 Radeon Instinct 系列面向高性能计算和数据中心，与 NVIDIA 的产品直接竞争。该公司在提供具有竞争力的性能和成本效率的 GPU 方面取得了重大进展，吸引了广泛的数据中心用户。

市场上的主要参与者

• NVIDIA Corporation
• Intel Corporation
• Advanced Micro Devices, Inc.
• Micron Technology, Inc.
• IBM
• 三星SDS
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Google Cloud
• Imagination Technologies
• 华为云计算技术有限公司
• 其他

等待玩家的顶级机会

分析数据中心 GPU 市场市场参与者的每一个关键机遇都已出现。 

• 边缘计算和 5G 技术的采用：由于边缘计算的日益采用和 5G 技术的普及，市场正在经历显着增长。这些进步需要强大的计算能力，从而推动了对能够支持高性能人工智能模型和物联网设备操作的 GPU 的需求。
• 扩展云服务：云服务在成本效益、可扩展性和易于访问性的推动下不断增长。医疗保健、金融和技术等各个领域越来越多地使用云计算服务，推动了对 GPU 的需求，这些 GPU 可以提高基于云的解决方案的性能和可扩展性。
• 高性能人工智能和机器学习工作负载：由于 GPU 在训练人工智能模型和管理高效率方面的效率，对 GPU 的需求不断增长。- 性能机器学习工作负载。这对于训练复杂的人工智能模型和处理大型数据集尤其重要，而这些在医疗保健和自动驾驶等领域是不可或缺的。
• 区域市场扩张：受数字基础设施、智慧城市项目和大规模技术采用进步的影响，亚太地区正在呈现快速增长。这种区域活力为 GPU 市场扩张提供了巨大的机会，因为当地企业和政府投资先进的计算基础设施以支持数字化转型计划​。
• 可持续和节能的计算解决方案：人们越来越关注开发可持续和节能的计算解决方案。这一趋势在欧洲尤其明显，欧洲大力推动减少碳排放和提高数据中心的能源效率。 GPU 的采用提供高性能和降低能耗正在成为市场的关键因素​。

最新进展

• 2025 年 1 月，Nvidia 推出了适用于台式机和笔记本电脑的新芯片，这些芯片采用相同的 Blackwell 架构，为该公司用于服务器和数据中心的最快人工智能处理器提供支持。
• 2024 年 11 月，AMD 在其产品组合（数据中心、人工智能、网络、PC）中推出了新的芯片设计，并提供了支持软件。新一代 EPYC（霄龙）代号为“Turin”，包括适合横向扩展（云）和纵向扩展（企业）工作负载的不同版本。
• 2024 年 8 月，NTT DATA 宣布今天在印度推出全新加速 AI 平台。该解决方案旨在简化从初创公司到大型企业的各种规模的企业对人工智能 (AI) 的采用。
• 2024年2月，领先的可再生能源数据中心提供商Iris Energy披露了其向人工智能公司Poolside提供GPU云服务的战略举措。这一决定是经过严格测试后做出的，将涉及248 个 NVIDIA H100 GPU 的集成。