数据中心 GPU 市场规模、份额和行业分析，按功能（人工智能培训、人工智能推理、高性能计算 (HPC)、图形/可视化和媒体/视频处理）、部署（云和本地）、最终用户垂直领域（IT 和电信、金融、医疗保健、汽车、媒体和娱乐、政府等）以及区域预测，2026 年至 2034 年

2025年，全球数据中心GPU市场规模为1250.2亿美元。预计该市场将从2026年的1388.8亿美元增长到2034年的6241.7亿美元，预测期内复合年增长率为20.7%。北美地区主导全球数据中心GPU市场，2025年市场份额为38.25%。

数据中心 GPU 是高性能计算 (HPC) 加速器，旨在大规模处理并行处理单元，使其成为现代人工智能工作负载的核心推动者。它们广泛用于人工智能训练和推理、高性能计算和数据密集型分析，其中快速矩阵和向量计算至关重要。随着组织部署更多生成式 AI 应用程序并扩大模型复杂性，对 GPU 加速基础设施的需求持续增长，因为它提供处理大型数据集和支持实时 AI 服务所需的吞吐量。

采用 GPU 的主要驱动力是将 GPU 集成到可扩展的云和企业平台中，使客户能够快速配置计算并随着工作负载的增长扩展容量。数据中心GPU 越来越多地被部署为优化的全栈系统的一部分，该系统将加速器与高带宽内存、高速互连和编排软件相结合。

包括 NVIDIA、英特尔、AMD 和 IBM 在内的主要公司正在通过平台创新、生态系统合作伙伴关系和战略投资来巩固自己的地位，以提高性能、效率和企业准备度。这些参与者专注于提高软件兼容性、系统级集成和基础设施效率，以支持更大规模的部署并扩大超大规模企业、托管提供商和企业的采用。

互惠关税的影响

互惠关税导致供应链中断，导致产能扩张延迟

通过对全球采购的组件征收关税，互惠关税可能会增加数据中心 GPU 和完整 GPU 服务器平台的到岸成本。这会增加云提供商、托管运营商和企业的资本支出 (CapEx)，并可能减缓购买决策，特别是对于预算紧张的小型买家而言。关税还造成供应链的不确定性，因为供应商可能会转移采购或组装以减少风险，这可能导致受影响地区的交货时间更长并延迟产能扩张。

数据中心 GPU 市场趋势

从GPU芯片到全栈平台的转变将成为主要市场趋势

GPU 采购正逐渐从购买独立加速器转向购买完整的、经过验证的平台。买家不是只优化 GPU，而是评估决定大规模实际性能的完整堆栈，包括高速网络和互连、内存和存储配置以及用于调度和监控的编排层。例如，

• 在2026 年 1 月，在 CES 2026 上，Nvidia 推出了 Vera Rubin NVL72 平台，这是一个强大的 AI 数据中心系统，结合了 Vera CPU、Rubin GPU 和先进的网络处理器。它提供高达 3.6 exaflops 的推理速度和 2.5 exaflops 的训练速度，具有显着的内存和带宽增益、液冷网络和零停机维护。

这种平台方法缩短了部署时间，减少了集成和调优工作，并降低了由 GPU 外部瓶颈引起的性能差距的风险，特别是在从试点部署转向生产集群时。它还支持更可预测的生命周期管理，因为升级、兼容性和支持是在平台级别而不是跨多个平台处理的。

下载免费样品 了解更多关于本报告的信息。

市场动态

市场驱动因素

AI 和 GenAI 工作负载的快速扩展推动 GPU 需求，促进市场进步

AI 和 GenAI 工作负载的快速增长正在推动数据中心的发展GPU市场随着组织规模化培训、微调和生产部署而增长。除了最初的模型开发之外，公司还进行持续的实验，使用新数据进行频繁更新，并执行特定领域的调整，这会导致 GPU 反复消耗。例如，

• 据微软称，到 2025 年底，全球人工智能采用率将从 15.1% 攀升至 16.3%。
• 根据行业报告，目前 88% 的公司至少在一项业务功能中使用人工智能，高于前一年的 78%。

与此同时，随着人工智能嵌入到副驾驶、搜索和自动化代理等日常应用中，推理需求也在不断增长。 GPU 仍然是默认选择，因为它们提供高并行吞吐量，并得到成熟软件生态系统的支持，帮助组织更快地从试点转向稳定生产。

市场限制

冷却和功率密度基础设施限制可能会阻碍市场增长

数据中心 GPU 不断上升的机架功率密度正在推动许多设施超出标准空气冷却的限制，从而对部署产生物理基础设施限制。运营商越来越需要基于液体冷却或热交换器的设计，以及机械工厂容量和气流管理的升级，这增加了工程复杂性并延长了构建时间。例如，

• 据美国能源部称，到 2028 年，人工智能的快速增长可能导致数据中心能耗增加三倍。目前，高达 40% 的电力用于冷却高性能设备筹码，凸显能源资源日益紧张。
• 高盛预计，到 2027 年，全球数据中心的电力需求将增长 50%，到本十年末将增长 165%。

由于空间、管道和容量的限制，改造旧站点通常成本高昂或不切实际，并且可能会扰乱正在进行的运营。因此，GPU 部署往往集中在新建或有限的升级区域，从而减缓了总体容量的增加并限制了近期的市场规模。

市场机会

效率的提高和新的 GPU 外形尺寸释放了巨大的市场潜力

较新的数据中心 GPU 可提供更高的每瓦性能和更高的计算能力服务器，从而降低给定水平的人工智能输出所需的能源和运营成本。同时，更加集成和模块化的系统设计使运营商能够更快地部署高密度 GPU 容量，并降低节点和机架级别的复杂性。例如，

• 在2025 年 11 月，Nvidia 在 Starcloud-1 上将其 H100 数据中心 GPU 发射到太空，以测试轨道人工智能计算，直接在轨道上处理卫星数据，并大大减少将大量数据集下载到地球的需要。这项任务标志着 GPU 外形尺寸的转变，证明全尺寸地面数据中心 GPU 可以适应紧凑的极端环境。

随着效率的提高，GPU 的采用对于更多面临更严格的功耗、冷却和占用空间限制的企业和主机托管提供商来说变得可行。这也加快了升级周期，因为客户更新基础设施以获取更好的经济效益并支持更多始终在线的生产推理工作负载。

细分分析

按最终用户垂直领域

IT 和电信行业越来越多地采用数据中心 GPU，推动了细分市场的增长

根据最终用户垂直领域，市场分为 IT 和电信、金融、医疗保健、汽车、媒体和娱乐、政府等。

到 2024 年，IT 和电信领域将占据数据中心 GPU 市场份额的大部分，因为它是大规模计算基础设施最早和最大的采用者。这些公司运营的云平台、数据网络和数字服务严重依赖人工智能交通管理，客户参与、分析和自动化，推动对高性能 GPU 的持续需求。 IT 和电信行业的大规模投资能力，加上数据量和实时处理需求的不断增长，使其成为数据中心 GPU 容量的主要消费者。

医疗保健领域预计在预测期内复合年增长率最高，达到 27.0%。

了解我们的报告如何帮助优化您的业务， 与分析师交流

按功能分类

大型语言模型的扩展强化了人工智能训练的主导地位

根据功能，市场分为AI培训、人工智能推理、高性能计算 (HPC)、图形/可视化和媒体/视频处理。

2024 年，人工智能训练占据了大部分份额。2025 年，该细分市场占据了 25.5% 的主导地位，因为训练大型且复杂的模型需要极高的计算强度和较长的运行时间。训练涉及处理大量数据集、运行重复迭代以及跨大型 GPU 集群进行扩展，与推理相比，这会带来大量的硬件消耗。此外，频繁的模型重新训练、微调和实验以提高准确性和性能进一步增加了 GPU 的使用率，使训练成为市场上资源最密集且占主导地位的功能。

人工智能推理领域预计在预测期内复合年增长率最高，达到 28.5%。

按部署

云部署引领市场，因为它可以立即访问大规模 GPU

根据部署，市场分为云和本地。

2024 年，云细分市场占据了应用程序的大部分份额。2025 年，该细分市场以 68.4% 的份额占据主导地位，因为它可以立即访问大规模 GPU 容量，而无需前期基础设施投资。超大规模企业和云提供商聚合多个客户的需求，实现比本地部署更高的利用率和更快的扩展。

预计云领域在预测期内的复合年增长率将达到 22.6%，因为它可以立即访问大规模 GPU 容量，而无需进行前期基础设施投资。超大规模企业和云提供商聚合多个客户的需求，实现比本地部署更高的利用率和更快的扩展。

数据中心GPU市场区域前景

按地域划分，市场分为欧洲、北美、亚太地区、南美、中东和非洲。

北美

获取本市场区域分析的更多信息， 下载免费样品

北美由于集中了最大的超大规模企业和云平台而占据了最高的市场份额，而这些平台是用于人工智能训练和大规模推理的 GPU 基础设施的最大买家。该地区还拥有由人工智能优先的软件公司、研究机构和企业采用者组成的强大生态系统，加速了对人工智能的需求高性能计算。2025 年北美市场估值为 478.3 亿美元。此外，北美受益于成熟的数据中心容量、用于快速扩张的深厚资本可用性以及新 GPU 平台的早期采用，这些共同推动了与其他地区相比更快的部署和更高的安装基数。

美国数据中心GPU市场

基于北美的强劲贡献以及美国在该地区的主导地位，2025年美国市场估值为381亿美元，约占数据中心GPU销售额的30.5%。

欧洲

预计欧洲未来几年的增长率将达到 30.9%，到 2025 年价值将达到 209.2 亿美元。这种扩张更多地是由稳定的产能增加和升级推动的，而不是快速的绿地建设。企业和服务提供商对数据中心 GPU 的采用正在不断增加；然而，部署速度受到电力可用性、更长的许可时间以及更加注重能源效率和合规性等因素的影响。因此，在人工智能的逐步采用、基础设施现代化以及对高效、高密度数据中心的持续投资的支持下，增长保持一致和可预测。

英国数据中心 GPU 市场

2025年英国市场价值为45.1亿美元，约占全球数据中心GPU收入的3.6%。

德国数据中心GPU市场

2025 年，德国市场价值为 39.6 亿美元，相当于全球数据中心 GPU 销售额的 3.2% 左右。

亚太地区

预计亚太地区未来几年的增长率将达到 22.2%，在所有地区中排名第二，到 2025 年价值将达到 414.6 亿美元。该地区正在迅速扩大其数据中心覆盖范围并扩展云容量，以满足对数字和人工智能服务不断增长的需求。各行业的企业正在从实验转向生产 AI 用例，这增加了公共云和私有部署中对 GPU 计算的需求。

与此同时，对超大规模设施的持续投资、人工智能驱动服务的不断采用以及政府支持的数字和人工智能基础设施计划正在加速新的 GPU 安装，使该地区能够在较小的安装基础上实现更快的增长。例如，

• 在2025 年 4 月，菲律宾开设了第一个人工智能优先、GPU 驱动的超大规模数据中心 VITRO Sta。 Rosa，由 PLDT 的数据中心部门 VITRO 开发。该 50 兆瓦设施由 NVIDIA GPU 提供支持，推出了该国第一个GPU 即服务 (GPUaaS)提供，使企业无需大量前期投资即可获得先进的人工智能计算

日本数据中心GPU市场

2025 年日本市场价值为 48.6 亿美元，约占全球数据中心 GPU 收入的 3.8%。

中国数据中心GPU市场

中国市场预计将成为全球最大的市场之一，到 2025 年收入将达到 141.9 亿美元，约占全球数据中心 GPU 销售额的 11.3%。

印度数据中心GPU市场

2025年印度市场价值为52.5亿美元，约占全球市场份额的4.2%。

南美、中东和非洲

到 2025 年，中东和非洲地区的价值将达到 98.3 亿美元，成为第四大市场，并成为复合年增长率最高的重要参与者。该地区正在从相对较小的安装基础扩大规模，同时加速对超大规模和托管数据中心的新投资。政府和大企业正在推动数字化转型、云采用和人工智能就绪基础设施，这反过来又增加了分析、自动化和新兴 GenAI 用例对 GPU 容量的需求。

到 2025 年，南美洲的价值将达到 49.8 亿美元，由于巴西、墨西哥和智利数据中心的大力扩张，这些国家正在成为区域云中心，预计将以复合年增长率大幅增长。金融科技、数字银行和电子商务中人工智能应用的快速增长，以及北美数据工作负载近岸化的增加，正在加速整个地区的 GPU 需求。

GCC 数据中心 GPU 市场

2025 年，GCC 市场价值约为 56.6 亿美元，约占全球数据中心 GPU 收入的 4.5%。

竞争格局

主要行业参与者

关键人物我实施战略举措以适应技术变革

市场参与者正在增强其产品组合，以满足对更精确的健康跟踪设备不断增长的需求。他们正在实施各种业务战略，包括合作伙伴关系、合并和收购，以扩大其全球业务。 NVIDIA 公司、英特尔公司、Advanced Micro Devices、IBM 公司和微软公司等是市场上最著名的参与者。

主要数据中心 GPU 公司简介

• 英伟达公司（我们。）
• 英特尔公司（我们。）
• 超微半导体公司（我们。）
• IBM公司（我们。）
• 微软（美国）
• 数字海洋（美国）
• 亚马逊网络服务公司（美国）
• 阿里云（新加坡）
• 甲骨文（美国）
• 腾讯云（中国）
• 芯织（美国）
• 艾（美国）
• 拉姆达（美国）
• 谷歌有限责任公司（我们。）

主要行业发展

• 2025 年 12 月：Nvidia 宣布投资约 15 亿美元，在 Mevo Carmel 工业区建设以色列有史以来最大的服务器场，该服务器场将托管基于 Blackwell 的 GPU 和下一代超级计算机。这座 64MW 的设施致力于 Nvidia 的内部研发和芯片测试，将采用先进的液体冷却技术，支持大规模的人工智能训练和推理工作负载，使其成为中东地区最大、最强大的数据中心之一。
• 2025 年 12 月：ai 宣布利用 HPE 的直接液冷服务器在英国各地的数据中心部署 Nvidia Blackwell Ultra (B300) GPU 集群。此次推出旨在提供节能、主权的人工智能基础设施，减少高达 30% 的用电量，同时支持英国数据中心的大规模低碳 AI 工作负载。
• 2025 年 10 月：Crusoe 和 Starcloud 计划将 Nvidia H100 GPU 发射到太空，以建造太阳能人工智能数据中心卫星，旨在从轨道上提供云计算。该项目利用丰富的太阳能和空间作为散热器来降低能源成本，计划于 2025 年底首次发射 H100，预计到 2027 年初推出有限的天基 GPU 云服务。
• 2025 年 9 月：英特尔和 Nvidia 合作为数据中心构建定制 AI 芯片，将英特尔的 x86 CPU 与通过 NVLink 连接的 Nvidia GPU 结合起来。此次合作旨在为大规模人工智能工作负载提供更高效、紧密集成的 CPU-GPU 系统，提高超大规模和企业数据中心的性能、可扩展性和能源效率。
• 2025 年 5 月：DigitalOcean 推出了由 NVIDIA RTX 4000 Ada、RTX 6000 Ada 和 L40S GPU 提供支持的新型 GPU Droplet。这些 GPU 支持 AI 工作负载，包括生成式 AI、LLM 推理、模型训练、3D 图形、渲染和视频应用程序。 GPU Droplet 专为轻松设置、具有竞争力的价格和企业级可靠性而设计，目前在 DigitalOcean 的多伦多数据中心提供。

报告范围

报告对市场进行了详细分析，重点关注领先企业、产品类型、产品领先应用等关键方面。此外，它还提供了对市场趋势的洞察并突出了关键的行业发展。除了上述因素外，它还包括近年来促进市场增长的几个因素。

定制请求  获取广泛的市场洞察。

报告范围和细分