GPU als Dienstleistungsmarktgröße, Aktien- und Branchenanalyse nach Bereitstellungsmodell (private GPU-Cloud, öffentliche GPU-Cloud und Hybrid-GPU-Cloud) nach Enterprise-Typ (kleine und mittelgroße Unternehmen und große Unternehmen). 2024-2032

Die globale GPU als Dienstleistungsmarktgröße wurde im Jahr 2024 mit 4,31 Mrd. USD bewertet. Der Markt wird voraussichtlich von 5,79 Milliarden USD im Jahr 2025 auf 49,84 Mrd. USD bis 2032 wachsen, was im Prognosezeitraum eine CAGR von 35,8% aufweist. Nordamerika dominierte den globalen Markt mit einem Anteil von 39,21% im Jahr 2024.

GPU als Service (GPUAAs) ist das Cloud-basierte Angebot von Remote-GPUs, wenn es erforderlich ist, große Datenmengen für die Finanzanalyse, die 3D-Modellierung und -animation, die wissenschaftliche Forschung und andere Aufgaben zu verarbeiten. Ein Cloud -GPU -Dienstanbieter pflegt den GPUs vollständig und ermöglicht es Benutzern, Remote -GPUs über die Cloud zu mieten. GPUAAs eliminiert die Anforderung, teure lokale Hardware zu erwerben und zu erhalten, und hilft Unternehmen dabei, die Vorabkosten des physischen GPUs zu minimieren. Ein Server mit einer einzelnen GPU kann die Leistung von Dutzenden von CPU -Servern übertreffen. Dies beschleunigt den Computerprozess für Deep -Learning -Modelle, die entscheidende Elemente moderner Anwendungen für künstliche Intelligenz (AI) sind.   

Die GPU als Dienstleistungsmarktwachstum wird hauptsächlich von der steigenden Wirtschaft des Rechenzentrums, der Annahme von Cloud-Computing und einer verstärkten Einführung des maschinellen Lernens (ML) und AI-basierten Anwendungen in verschiedenen Sektoren wie BFSI, HealthCare & Life Sciences und Automotive angetrieben. Gemäß dem globalen AI-Adoptionsindex 2022 von IBM stieg die Adoptionsrate von KI auf der ganzen Welt um 35%, was einem Vier-Punkte-Wachstum gegenüber 2021 war. Dies verstärkte die Nachfrage nach kostengünstigen und skalierbaren Rechenressourcen wie Cloud-GPUs.

Um der steigenden Nachfrage nach skalierbaren und kostengünstigen Rechenressourcen gerecht zu werden, bieten mehrere Cloud-Dienstanbieter Cloud-GPU-Lösungen für Einzelpersonen und Unternehmen an.

Im April 2023 kündigte Catalyst Cloud, ein in Neuseeland ansässiger Cloud-Services-Anbieter, die Einführung von NVIDIA GPU as a Service an und bietet NVIDIA A100 GPU auf dem neuseeländischen Markt zu einem wettbewerbsfähigen Preis an.

 Die Coronavirus -Pandemie bot dem Markt lukrative Wachstumschancen für den Anstieg der Einführung von Cloud -Diensten. Viele Organisationen verlagerten ihren Betrieb in die Cloud und nahmen Online -Produktivitäts- und Kollaborationsdienste an. Die Cloud -Migration ermöglichte es Unternehmen, mehr für Forschung und Entwicklung (F & E) in den Bereichen maschineller Lernen (ML) und künstlicher Intelligenz (KI) auszugeben. Während des Ausbruchs erhöhten zahlreiche Unternehmen ihre Investitionen in IoT und das Tempo ihrer IoT -Projekte. Dies erhöhte wiederum die Nachfrage nach Cloud -GPUs zur Skalierung und Beschleunigung des Prozesses.

Auswirkungen der generativen KI

Erhöhte Rechenanforderungen für das Training und die Bereitstellung generativer KI -Modelle, um das Marktwachstum zu erweitern

Generative Künstliche Intelligenz (KI) ist eine revolutionäre Technologie, die erhebliche Herausforderungen für die Datenverarbeitung mit sich bringt. Generative KI-Modelle sind oft komplex und erfordern die Verarbeitung riesiger Datenmengen. Beispielsweise werden viele Inferenzberechnungen jedes Mal ausgeführt, wenn ein Benutzer DALL-E, ein Bildgenerierungsmodell, verwendet. Dies wiederum erhöht den Bedarf an leistungsstarken Rechenressourcen für eine effiziente Verarbeitung.   

Da Unternehmen und Forscher zunehmend generative KI für Aufgaben wie Dokumentensuche und -synthese, Inhaltserstellung und Bildgenerierung verwenden, wird die Nachfrage nach kostengünstigen und skalierbaren GPUs wesentlich. Eine schnelle KI -Einführung im Prognosezeitraum dürfte der GPU als Service -Lösungsanbieter lukrative Wachstumschancen bieten.  

GPU als Dienstleistungsmarkttrends

Anstieg komplexer Simulationen und Arbeitsbelastungen für tiefe Lernen, um die Marktausdehnung zu beeinträchtigen

Die rasante Entwicklung großer, komplexer Simulationen und Deep-Learning-Arbeitslasten hat den Einsatz von HPC-Produkten und -Diensten erhöht, um große Mengen an Datensätzen zu verarbeiten, Analysen und andere Anwendungen in kürzerer Zeit, mit geringer Latenz und zu geringeren Kosten als bei herkömmlicher Datenverarbeitung auszuführen. Unternehmen in fast allen Branchen nutzen zunehmend GPU-gestützte HPC-Infrastrukturen für datenintensives Computing.

Darüber hinaus starten mehrere Unternehmen auf dem Markt zunehmend GPU als Servicelösungen, um das höchste Leistungsniveau und die Geschwindigkeit von HPC aufrechtzuerhalten. Zum Beispiel,

Im Mai 2022 kündigte ATNORTH, ein nordisches Rechenzentrumsdienstleistungsunternehmen, die Einführung einer GPUAAS -Lösung zur Beschleunigung der HPC -Arbeitsbelastungen an. Das Unternehmen zielt darauf ab, seine HPC -Rechenzentrumsfunktionen in die führende GPU- und KI -Software zu integrieren, um eine 360 ​​° -Lösung anzubieten.

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Wachstumsfaktoren für den GPU-as-a-Service-Markt

Steigende Nachfrage nach GPU-intensiven Anwendungen und schnelle technologische Fortschritte, um das Marktwachstum zu fördern

Der Aufstieg von GPU-intensiven Anwendungen wie Videobearbeitung, Gaming, computergestütztes Design (CAD), maschinelles Lernen und Blockchain wird in den kommenden Jahren erwartet, dass sie die GPU als Dienstleistungsmarktwachstum steigern. GPU als Service -Lösungen helfen Unternehmen und Forschern, ihre maschinellen Lernen und ihre KI -Arbeitsbelastung zu beschleunigen. Kosteneffizienz, Unterstützung durch Cloud-Service-Anbieter (CSP) und die Skalierbarkeit von On-Demand sind einige der Hauptvorteile von GPUAAs. Der wachsende Trend der Fernarbeit und der Virtualisierung wird voraussichtlich das Marktwachstum weiter vorantreiben. Durch die Verwendung von Cloud-GPUs können Unternehmen den Mitarbeitern helfen, auf GPU-intensive Anwendungen zuzugreifen und datenintensive Aufgaben aus der Ferne auszuführen.

Darüber hinaus unterstützen die schnellen Fortschritte bei der Verbesserung der Verarbeitungskapazitäten von GPUs das Marktwachstum zusätzlich. Anwendungen für das Internet der Dinge (IoT), wie etwa Smart Cities, erfordern Hochleistungs-GPUs, um Echtzeitmetriken und prädiktive Analysefunktionen bereitzustellen. Es wird erwartet, dass dieser Faktor das Wachstum des Marktes langfristig vorantreibt.

Rückhaltefaktoren

Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit gepaart mit einem geringeren Bewusstsein in Entwicklungsländern können das Marktwachstum behindern

Datensicherheit ist eines der Hauptthemen, das voraussichtlich das Marktwachstum begrenzen wird. Da die GPU-as-a-Service-Lösung Daten in der Cloud speichert und verarbeitet, besteht ein höheres Risiko für Datenverlust, unbefugten Zugriff und Cyberangriffe. Laut dem Bericht „The 2022 State of Cloud Security“ von Snyk erlebten etwa 80 % der Unternehmen im Jahr 2022 mindestens einen Cloud-Sicherheitsvorfall und 27 % der Unternehmen beobachteten einen Sicherheitsvorfall in der öffentlichen Cloud, ein Anstieg von 10 % gegenüber dem Vorjahr. Anbieter von GPU-as-a-Service-Lösungen müssen sicherstellen, dass sie ausreichende Sicherheitsmaßnahmen getroffen haben, um die Daten der Benutzer zu schützen. Ein weiterer Faktor, der das Marktwachstum einschränkt, ist die geringere Akzeptanz in Schwellenländern aufgrund der geringen Bekanntheit von GPU als Service und der langsamen Einführung fortschrittlicher Technologien wie KI und ML. 

GPU als Service -Marktsegmentierungsanalyse

Durch Bereitstellungsmodellanalyse

Erhöhung der Bedrohungen für die Datensicherheit, um die private GPU -Cloud -Nachfrage zu befeuern

Basierend auf dem Bereitstellungsmodell wird der Markt in private GPU -Cloud, öffentliche GPU -Cloud und Hybrid -GPU -Cloud unterteilt.

Es wird erwartet, dass das private GPU -Cloud -Segment im Prognosezeitraum aufgrund der steigenden Sicherheitsbedrohungen wie Malware, Ransomware und Phishing -Angriffe im Cloud -Computing den maximalen Marktanteil aufweist. Gemäß dem Bericht „State of Cloud-Native Security 2023“ von Palo Alto Networks stellten rund 39% der Befragten eine Erhöhung der Anzahl der Sicherheitsverletzungen fest. Aufgrund dessen nehmen Unternehmen zunehmend ein privates GPU -Cloud -Bereitstellungsmodell ein. Die private Cloud ist einem einzigen Kunden vollständig gewidmet. Daher können die Systeme und die Infrastruktur gemäß der Notwendigkeit konfiguriert werden, ein hohes Maß an Sicherheit zu bieten. Die private GPU -Cloud hielt 2024 53% des Marktanteils.

Andererseits wird vorausgesagt, dass das Hybrid-GPU-Cloud-Segment während des Prognosezeitraums aufgrund der zahlreichen Vorteile dieses Modells die höchste CAGR aufzeichnet, wie z. B. Kosteneffizienz und Skalierbarkeit.

Nach Unternehmenstypanalyse

Große Unternehmen nutzen Cloud-GPU, um die Herausforderungen im Zusammenhang mit der Infrastrukturwartung zu meistern

Basierend auf der Unternehmensart wird der Markt in kleine und mittlere Unternehmen sowie große Unternehmen unterteilt.

Das Segment Large Enterprises wird voraussichtlich im Jahr 2025 die größte GPU als Marktmarktanteil von 62% halten. Verwalten und Wartung von Hardware wie GPUs ist eine schwierige und ressourcenintensive Aufgabe. Cloud GPU hilft Unternehmen, von der Belastung durch Hardwaremanagement, Upgrades und Wartung entlastet zu werden. Aufgrund dieser Vorteile übernehmen große Unternehmen zunehmend GPUAAS-Lösungen, um rechenintensive Arbeitsbelastungen zu verarbeiten.

Im Gegenteil: Es wird erwartet, dass das Segment der kleinen und mittleren Unternehmen im Prognosezeitraum die höchste CAGR von 37,20 % verzeichnen wird. KMU passen sich zunehmend an die digitale Umgebung an, um den Kundenanforderungen gerecht zu werden und in einem hart umkämpften Markt der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein.

Durch Preismodellanalyse

Pay-as-you-go-Segment wird aufgrund der Kosteneffizienz dominieren

Basierend auf dem Preismodell ist der Markt in Pay-as-You-Go unterteilt und abonniert.

Das Pay-as-You-Go-Segment wird voraussichtlich im Jahr 2025 den Marktanteil um 72% dominieren und im Prognosezeitraum mit dem höchsten CAGR von 37,3% wachsen. Dieses Preismodell bietet flexible Zahlungsoptionen, mit denen Unternehmen nur für die von ihnen verwendeten Ressourcen bezahlen können. Dies wiederum hilft Unternehmen, die Gesamtkosten zu minimieren und die Anforderung zu beseitigen, eine kostspielige lokale GPU-Infrastruktur zu verwalten und aufrechtzuerhalten. Das Pay-as-you-go-Preismodell ist für Projekte, die keinen ständigen Zugang zu leistungsstarken GPUs erfordern, sehr geeignet.  

Im abonnementbasierten Preismodell abonnieren Benutzer für einen bestimmten Zeitraum für Cloud-GPUs für Cloud-GPUs. Dieses Modell ist ideal für Benutzer, die erhebliche Rechenressourcen verwenden. Wenn jedoch nur eine geringe Menge an Rechenressourcen erforderlich ist, ist ein abonnementbasiertes Preismodell möglicherweise nicht ideal. 

Durch Anwendungsanalyse

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Erzeugung großer Datenmengen, um die Produktverwendung im IT & Telecommunication -Sektor zu erweitern

Basierend auf der Anwendung ist der Markt in Gesundheitswesen, BFSI, Fertigung, IT & Telecommunication, Automotive und andere (Aerospace & Defense and Agriculture) unterteilt.

Das IT & Telecommunication -Segment wird im Prognosezeitraum erwartet, dass er den Markt dominiert. IT & Telecom -Unternehmen generieren massive Datenmengen und verwenden sie, um Einblicke zu gewinnen und ihre Dienste zu verbessern. GPUAAs liefert die Verarbeitungsleistung für erweiterte Datenanalysen und maschinelles Lernen. Im Telekommunikationssektor können GPUAAs für Netzwerkoptimierungsaufgaben verwendet werden.

Im Gegensatz dazu wird erwartet, dass das Herstellungssegment im Prognosezeitraum die höchste CAGR von 38% aufweist, da er die Annahme von HPC zur Verwaltung massiver Datensätze für Simulation und Modellierung verwaltet. Dieses Segment dürfte auch 22% des Marktanteils im Jahr 2025 erwerben. GPUs sind für die parallele Verarbeitung hilfreich und machen sie günstig für die Ausführung komplexer Simulationen und Berechnungen, die für die Produktdesign, die Materialanalyse und die Validierung erforderlich sind. Die Cloud GPU bietet enorme Rechenleistung, die für die Durchführung komplexer Simulationen schneller erforderlich ist und es den Herstellern ermöglicht, ihre Designs schnell zu iterieren und zu verfeinern.

Regionale Erkenntnisse

Geografisch wird der Markt in fünf großen Regionen untersucht, darunter Nordamerika, Südamerika, Europa, Nahe Osten und Afrika und den asiatisch -pazifischen Raum. Sie werden weiter in Länder eingeteilt.

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Es wird erwartet, dass Nordamerika im Prognosezeitraum den größten Marktanteil für GPU-as-a-Service ausmachen wird, da etablierte Anbieter von Computersoftware und -hardware, eine starke Einführung von Cloud Computing, eine schnelle Einführung von KI-Anwendungen in verschiedenen Sektoren, Fortschritte bei der Rechenleistung und eine starke Technologieinvestitionsaktivität in KI, die durch staatliche Finanzierung und Unterstützung gefördert wird, vorhanden sind. Der regionale Marktwert betrug im Jahr 2024 1,69 Milliarden US-Dollar, und im Jahr 2023 lag der Marktwert mit 1,28 Milliarden US-Dollar an der Spitze der Region. Aufgrund der anhaltenden Investitionen in die KI-Forschung haben die USA ihre führende Stellung in der Region behauptet. Wie aus dem neuen Bericht der Stanford University hervorgeht, beliefen sich die Ausgaben der US-Regierung für Verträge über künstliche Intelligenz (KI) im Geschäftsjahr 2022 auf 3,3 Milliarden US-Dollar. Die Größe des US-Marktes wird im Jahr 2025 schätzungsweise 1,41 Milliarden US-Dollar erreichen.

All diese Faktoren haben das Wachstum des KI-Marktes vorangetrieben, was wiederum die Nachfrage nach GPUaaS-Lösungen in Nordamerika erhöht hat.

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Darüber hinaus wird erwartet, dass der asiatisch-pazifische Markt im Prognosezeitraum aufgrund der schnellen Cloud-Einführung und günstiger Regierungsinitiativen die höchste Wachstumsrate aufweisen wird. Es wird erwartet, dass die Region im Jahr 2025 der drittgrößte Markt mit einem Wert von 1,26 Milliarden US-Dollar sein wird. Die Region ist die Heimat einiger der wichtigsten Technologiezentren wie China, Indien, Australien, Japan und Südkorea und zieht sowohl lokale als auch globale Investitionen an. Die Regierungen in der Region haben großes Interesse an KI gezeigt, wobei Australien, Neuseeland, China, Japan, Indien und Singapur ehrgeizige nationale Strategien dafür angekündigt haben. Der Marktwert in China wird im Jahr 2025 voraussichtlich 0,38 Milliarden US-Dollar betragen.

Andererseits rechnet Japan mit einem Wert von 0,17 Milliarden US-Dollar und Indien dürfte im Jahr 2025 0,30 Milliarden US-Dollar halten.

Der Markt in Europa wird hauptsächlich von der steigenden KI- und ML-Investitionen, der Verfügbarkeit einer hochwertigen digitalen Infrastruktur und der raschen Einführung von HPC in verschiedenen Sektoren wie Gesundheitswesen und Automobilfunktion für die Verarbeitung datenintensiver Arbeitsbelastungen angetrieben. Es wird erwartet, dass Europa die zweithöchste Marktgröße von 1,58 Milliarden USD im Jahr 2025 ausmacht und im Prognosezeitraum die zweitschnellste CAGR von 37% aufweist. Mehrere Regierungen in Europa haben Mittel zur Unterstützung verschiedener KI -Projekte gestartet. Zum Beispiel hat Innovation im Jahr 2023 rund 110 Millionen US -amerikanische AI ​​-Fonds für britische Unternehmen eingerichtet. Der Marktwert in Großbritannien wird voraussichtlich im Jahr 2025 0,25 Milliarden USD betragen.

Andererseits prognostiziert Deutschland, dass es 0,35 Milliarden USD erreicht, und Frankreich wird voraussichtlich im Jahr 2025 0,31 Milliarden USD halten.

In Südamerika wird erwartet, dass das Aufkommen des Startup- und Innovationsökosystems und die schnelle Einführung cloudbasierter Lösungen das Marktwachstum vorantreiben werden. Es wird erwartet, dass Brasilien aufgrund des Vorhandenseins eines soliden Ökosystems für die Forschung und Entwicklung modernster Technologien seine führende Stellung in der Region behaupten wird.

Die Länder des Nahen Ostens und Afrikas übernehmen zunehmend digitale Technologien. Es wird erwartet, dass die Region im Jahr 2025 der viertgrößte Markt mit einem Wert von 0,40 Milliarden US-Dollar sein wird. Darüber hinaus investieren die Länder des Golfkooperationsrates (GCC) im Rahmen wirtschaftlicher Transformationsstrategien zunehmend in Hightech-Technologien wie KI. Darüber hinaus haben die Vereinigten Arabischen Emirate und Saudi-Arabien bereits nationale Strategien angekündigt, um ihre Volkswirtschaften auf die Integration von KI vorzubereiten. Der GCC-Markt dürfte im Jahr 2025 ein Volumen von 0,15 Milliarden US-Dollar erreichen.

Liste der wichtigsten Unternehmen in der GPU als Dienstleistungsmarkt

Hauptakteure konzentrieren sich auf die Stärkung ihrer Marktposition durch kontinuierliche Produktentwicklungen

Der globale Markt für GPU as a Service wird durch die Präsenz führender Akteure wie Amazon Web Services, Inc., Google, Microsoft, Vultr und IBM Corporation konsolidiert. Diese Hauptakteure erweitern ihre Geschäftstätigkeit durch die Übernahme von Strategien wie Fusionen, Übernahmen, Produkteinführungen, Kooperationen und Partnerschaften. Beispielsweise kündigte Vultr, ein Unternehmen, das Rechen-, Speicher- und GPU-Lösungen anbietet, im Februar 2023 den Fernzugriff auf die NVIDIA A16-GPU an, eine Erweiterung der NVIDIA-GPUs A100 Tensor Core und A40-Rechenzentrum in den Vultr-Angeboten.

Liste der wichtigsten Unternehmen, die vorgestellt wurden:

Alibaba Cloud (China)

Vultr (USA)

Linode LLC. (UNS.)

Amazon Web Services, Inc. (USA)

Google (USA)

IBM Corporation (USA)

OVH SAS (Frankreich)

Lambda Labs (USA)

Hewlett Packard Enterprise Development LP (USA)

CoreWeave (USA) 

Schlüsselentwicklungen der Branche:

Januar 2024: WekaIO, Inc., die Datenplattform für Cloud und KI, gibt eine neue Partnerschaft mit NexGen Cloud Ltd., einem Cloud-IaaS-Unternehmen, bekannt, um On-Demand-Dienste von Hyperstack, einer GPUaaS-Plattform von NexGen Cloud, anzubieten.

Dezember 2023: Yotta Infrastructure, der indische Anbieter von Hyperscale-Tier-IV-Rechenzentren, kündigt eine Zusammenarbeit mit der NVIDIA Corporation an, einem Pionier des GPU-beschleunigten Computings. Durch diese Partnerschaft möchte Yotta Data Services GPU-Computing-Infrastruktur und Plattformen für seine Shakti Cloud-Plattform bereitstellen.   

April 2023: CoreWeave, ein in New York ansässiges Startup, sammelte 221 Millionen US-Dollar in einer von Magnetar Capital angeführten Serie-B-Finanzierung. CoreWeave bietet verschiedene Nvidia-GPUs in der Cloud für Anwendungsfälle wie visuelle Effekte und Rendering, KI und ML, Stapelverarbeitung und Pixel-Streaming.

März 2023: Lambda Labs, ein Cloud-Unternehmen, das GPUs auf Abruf in einer öffentlichen Cloud anbietet, hat in einer Serie-B-Investitionsrunde 44 Millionen US-Dollar eingesammelt. Das Unternehmen plant den Einsatz Tausender der neuesten H100-GPUs von Nvidia mit Hochgeschwindigkeits-Netzwerkverbindungen. Lambda Labs verfügt über Rechenzentren in San Francisco, Texas, Kalifornien und Allen.

September 2022: Super Micro Computer, Inc., ein Speicher-, Netzwerklösungs- und Computerunternehmen, hat seiner GPU-Serverpalette einen 8U-Universal-GPU-Server für groß angelegte KI-Schulungen hinzugefügt. Der 8U-Server ist für vielfältige und rechenintensive Arbeitslasten konzipiert und für maximale Leistung in Rechenzentren ausgelegt.

BERICHTSBEREICH

Der Bericht bietet qualitative und quantitative Einblicke in den Markt und eine detaillierte Analyse der Größe und Wachstumsrate für alle möglichen Segmente. Es bietet außerdem eine ausführliche Analyse der Marktdynamik, aufkommender Trends und der Wettbewerbslandschaft. Der Bericht bietet wichtige Erkenntnisse wie die Implementierung der Automatisierung in bestimmten Marktsegmenten, aktuelle Branchenentwicklungen wie Partnerschaften, Fusionen, Finanzierungen, Übernahmen, eine konsolidierte SWOT-Analyse der Hauptakteure, Geschäftsstrategien führender Marktteilnehmer, makro- und mikroökonomische Indikatoren sowie wichtige Branchentrends. Diese detaillierte Analyse bietet einen umfassenden Überblick über den Markt und sein Wachstums- und Entwicklungspotenzial.

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