GPU 即服务市场规模、份额和行业分析，按部署模型（私有 GPU 云、公共 GPU 云和混合 GPU 云）、按企业类型（中小企业和大型企业）、按定价模型（即用即付和基于订阅）、按应用（医疗保健、BFSI、制造、IT 和电信、汽车等）以及区域预测，2026 年至 2034 年

2025年，全球GPU即服务市场规模为60.7亿美元。预计该市场将从2026年的86.6亿美元增长到2034年的1625.4亿美元，预测期内复合年增长率为44.3%。北美在 GPU 即服务市场上占据主导地位，2025 年市场份额为 39.37%。

GPU 即服务 (GPUaaS) 市场是一种基于云的模型，可提供对高性能图形处理单元的按需访问，而无需客户购买或管理物理硬件。它使组织能够运行计算密集型工作负载，例如人工智能训练和推理、机器学习通过远程基础设施进行数据分析、模拟、渲染和高性能计算。

这些公司专注于新产品的发布和研发活动的投资，以扩大其产品组合。例如，2024年3月，微软公司推出了针对AI超级计算优化的Azure ND H200 v5 VM系列，扩展了Azure用于大规模训练和推理工作负载的GPU实例产品组合。

Amazon Web Services、微软公司、Alphabet, Inc.、阿里巴巴集团、IBM 公司等主要 GPUaaS 提供商正在通过并购 (M&A) 活动和扩大产品供应来增强其竞争地位，以增加其市场份额。

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生成式人工智能的影响

生成式 AI 正在将 GPUaaS 转变为可扩展 AI 计算的核心基础设施层

生成式人工智能 (Gen AI) 的快速采用显着加速了企业对 GPUaaS 的需求高性能计算训练和部署大型人工智能模型的基础设施。训练大型语言模型和多模式系统等高级 AI 模型需要同时运行数千个 GPU，这使得基于云的 GPU 访问比构建内部基础设施更具成本效益。因此，IT、金融、医疗保健和媒体等行业的组织越来越依赖 GPUaaS 平台来扩展 AI 工作负载，而无需大量前期资本投资。

云提供商和专业 GPUaaS 供应商正在扩展其 GPU 集群和 AI 优化基础设施来支持这一需求。例如，大型人工智能模型的训练可能需要数千个 GPU 运行数周，消耗大量计算资源和电力。 AI 工作负载的激增正在推动超大规模企业和 GPUaaS 提供商大力投资先进 GPU 架构、高速网络和 AI 优化数据中心。

GPU 即服务市场趋势

多个行业越来越多地采用和集成云 GPU，以促进市场增长

云GPU实例提供云应用程序，无需在本地设备上安装GPU。这些 GPU 提供更高的灵活性和带宽，从而降低硬件成本和总拥有成本。 GPU 在游戏行业中已经流行了数十年，并且在医疗保健、金融、建筑、数据分析、网络安全和其他行业，由于与传统处理器相比具有广泛的优势。

云集成通过风险管理、快速数据驱动预测和关键请求响应进一步提升客户的金融服务体验。

• 根据行业调查，到 2025 年 4 月，汽车、医疗保健和游戏等行业的云 GPU 采用率增加了 60%。这种激增是由对人工智能驱动的解决方案的需求推动的，企业越来越多地转向 GPUaaS 来提高处理能力，而无需投资本地硬件。

大型、复杂的模拟和深度学习工作负载的快速发展增加了 HPC 产品和服务的使用，以处理大量数据集、运行分析和其他应用程序。几乎每个行业的企业都越来越多地采用 GPU 辅助的 HPC 基础设施来进行数据密集型计算。

市场动态

市场驱动因素

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对 GPU 密集型应用的需求不断增长，技术进步推动市场增长

3D 图形渲染、机器学习、科学计算、加密货币挖掘、区块链和视频编辑等 GPU 密集型应用程序使用的增加一直推动 GPU 即服务市场的增长。越来越多的企业和个人正在寻求基于云的图形处理器无需大量投资本地基础设施即可加速其计算需求的解决方案。

基于云的 GPU 服务比传统的本地解决方案更具可扩展性。云 GPU 提供商提供灵活性和成本效益，允许企业根据需求扩展 GPU 使用量，而无需担心物理基础设施。这一转变促使更多企业采用云 GPU 服务。

• 2025 年 11 月，ESDS Software Solution Limited 推出了主权－级 GPUaaS 平台旨在支持高－商业、政府和研究部门对人工智能、机器学习和大型语言模型 (LLM) 的性能计算需求，凸显了 GPUaaS 解决方案的更广泛采用。

市场限制

发展中经济体的数据安全问题和意识淡薄阻碍了市场增长

数据安全是预计限制市场增长的主要问题之一。由于GPUaaS解决方案在云端存储和处理数据，因此数据丢失、未经授权的访问和网络攻击的风险较高。

• 2024 年 5 月，一份 2024 年云安全报告发现，61% 的组织报告在过去一年中遭遇过云安全漏洞，其中数据安全漏洞成为最常见的事件类型。这凸显出数据丢失、未经授权的访问和安全风险仍然是云采用的重大问题。

由于高需求或供应限制，一些云提供商对某些 GPU 类型的可用性有限。这可能会给需要时扩展 GPU 资源带来挑战。

市场机会

跨人工智能和机器学习操作的云 GPU 集成促进了市场增长

将云 GPU 与 AI 和 ML 集成，使企业无需本地基础设施即可运行这些资源密集型模型，从而提高生产力并降低运营成本。 ChatGPT 是一个人工智能驱动的聊天机器人，它使得创建交互式对话成为可能。 ChatGPT 对用户免费；它需要更强大的图形处理单元（GPU）来处理更复杂的人工智能工作负载。例如，

• 2025 年 10 月，Nvidia 公司与主要超大规模提供商合作，宣布推出由 Blackwell 架构 GPU 提供支持的 GPUaaS 实例，旨在加速 LLM 训练和 AI 推理。与上一代 A100/P5 实例相比，这些新实例在 AI 工作负载方面的性能提升高达 2 倍。

深度学习的快速发展增加了研究人员和工程师对 HPC 技术的使用，以比传统计算更短的时间和成本来生成大数据、运行分析等

细分分析

按部署模型

企业越来越多地部署私有 GPU 云，推动细分市场增长

根据部署模式，市场分为GPU私有云、GPU公有云和混合GPU云。

私有 GPU 云拥有最大的 GPU 即服务市场份额，因为企业更愿意对其计算基础设施、数据安全和法规遵从性进行更大的控制。许多处理敏感数据的组织（例如金融机构、医疗保健提供商和政府机构）依赖私有云环境来维持严格的数据治理和隐私标准。私有云还提供专用资源，可提高关键工作负载的性能并减少延迟。此外，采用人工智能、分析和高性能计算的企业通常将这些工作负载部署在私有云环境上，以确保可靠性和安全性。因此，全球大型企业对私有云基础设施的需求继续保持强劲。

由于对结合私有云和公共云环境的灵活且可扩展的 IT 基础设施的需求不断增长，预计混合 GPU 云在预测期内将以 44.4% 的复合年增长率增长。组织越来越多地采用混合云平衡安全性与可扩展性的策略，允许敏感工作负载保留在私有基础设施上，同时利用公共云获得额外的计算能力。

按企业类型

大型企业强大的财务能力和更高的投资推动市场增长

根据企业类型，市场分为大型企业和中小企业。

大型企业由于其强大的财务能力和对先进计算基础设施的较高投资而占据了最大的市场份额。这些组织部署 GPU 驱动的平台来支持大规模人工智能训练，数据分析，以及跨多个操作的高性能计算工作负载。大型企业还需要专用的计算能力来处理复杂的应用程序，例如自主系统、财务建模和高级研究。例如，微软和谷歌等公司在其云基础设施中部署了数千个 GPU 来训练和操作大型人工智能模型，这极大地推动了大型组织对基于 GPU 的服务的需求。

由于经济实惠的基于云的 GPU 服务的可用性不断增加，以及初创公司和小型企业越来越多地采用人工智能工具，预计中小企业在预测期内将以 45.5% 的复合年增长率增长。

按定价模型

越来越多地采用即用即付定价模式来推动细分市场增长

根据定价模式，市场分为即用即付和订阅式。

到2025年，即用即付占据了最大的市场份额。这种模式允许企业只为他们消耗的计算资源付费，从而无需在GPU基础设施上进行大量的前期投资。它对于资源需求波动的人工智能训练、实验和短期高性能计算任务特别有利。例如，在 Amazon Web Services 等平台上训练 AI 模型的开发人员可以按需访问 GPU 实例，并且只需按使用的时间付费，这使其成为执行间歇性 AI 工作负载的初创公司、研究人员和企业的首选定价选项。

由于对可预测成本和长期访问 GPU 资源的需求不断增加，预计基于订阅的业务在预测期内将以 40.0% 的复合年增长率增长。运行连续人工智能工作负载、机器学习操作和大规模数据分析的企业通常更喜欢提供预留 GPU 容量和稳定定价的订阅计划。

按申请

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增加 IT 和电信领域人工智能驱动应用的部署，推动细分市场增长

根据应用，市场分为医疗保健、BFSI、制造、IT 和电信、汽车等。

由于人工智能驱动的应用程序、云计算服务和大规模数据处理需求的部署不断增加，IT 和电信占据了最大的市场份额。电信运营商和科技公司需要高性能 GPU 基础设施来支持网络优化、数据分析和 AI 模型训练。此外，云服务和数据中心的快速扩张也显着增加了该领域对GPU资源的需求。例如，谷歌和微软等公司在其云平台中使用大型 GPU 集群来支持人工智能服务、机器学习工作负载和高级数据处理应用程序。

由于工业运营中越来越多地采用人工智能驱动的自动化、数字孪生和预测性维护解决方案，预计制造业在预测期内将以 47.7% 的复合年增长率增长。 GPU 计算使制造商能够处理大量传感器和生产数据，以实时监控和优化工厂流程。

GPU即服务市场区域展望

按地区划分，市场分为欧洲、北美、亚太地区、南美、中东和非洲。

北美

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2025 年北美占据主导地位，以美元计价2.252亿美元，2026年仍保持领先地位，以美元计算3.009十亿。由于亚马逊网络服务公司、Vast.ai、谷歌有限责任公司和微软公司等主要参与者的存在，北美市场正在获得吸引力。该地区的主要参与者正在采取收购、合作和产品发布等策略来扩大业务、增强影响力并改善客户群。

• 2025 年 6 月，谷歌宣布在其 Cloud Run 平台上全面提供 NVIDIA GPU 支持，使企业能够通过按使用付费的方式访问 GPU，以进行 AI 推理和模型部署。此次发布旨在扩大 Google 的业务范围人工智能基础设施产品组合并吸引需要可扩展 GPU 资源来生成 AI 和机器学习工作负载的客户。

美国 GPU 即服务市场

基于北美的强劲贡献以及美国在该地区的主导地位，2025年美国市场价值约为15亿美元，约占全球销售额的25.0%。

亚太地区

亚太地区在预测期内将以 54.9% 的最高复合年增长率增长，到 2025 年估值将达到 12.9 亿美元。该地区的市场增长得益于高性能计算基础设施的积极扩展，这些基础设施支持高级工作负载并减少了区域用户的延迟。例如，2025年11月，GMI云宣布斥资5亿美元投资人工智能数据中心台湾的一个项目将容纳约 7,000 个 NVIDIA Blackwell GB300 GPU，并在 2026 年投入运行后提供 GPUaaS 功能，这表明对本地 GPU 容量的大力投资可以满足企业需求。

日本 GPU 即服务市场

2025年日本市场规模约为1.7亿美元，约占全球收入的3.0%。该地区的增长归功于人工智能、高性能计算和先进机器人技术在关键行业的快速采用。该国拥有强大的技术生态系统，在人工智能研究、半导体开发和云基础设施方面进行了大量投资。日本企业越来越多地利用 GPU 支持的云平台来加速机器学习、数据分析和自主系统开发。

中国GPU即服务市场

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 4 亿美元左右，约占全球销售额的 7%。

印度 GPU 即服务市场

2025年印度市场价值约为3亿美元，约占全球收入的5%。

欧洲

预计欧洲未来几年将创下 41.8% 的第二高增长率。扩大本地高性能 GPU 基础设施以及全球技术领导者与区域供应商之间的深入战略合作正在推动该地区的增长。一个重要的例子是 NVIDIA GTC Paris 在德国与西门子、Ansys 和 Cadence 等合作伙伴一起构建了欧洲首个工业 AI 云，配备 10,000 个 GPU，支持制造和工程工作负载，这表明工业对面向服务的 GPU 计算有着强劲的需求。

英国 GPU 即服务市场

2025 年英国市场价值约为 2.6 亿美元，约占全球收入的 4.0%。

德国 GPU 即服务市场

2025年德国市场规模约为3.6亿美元，相当于全球销售额的6.0%左右。

南美、中东和非洲

预计南美、中东和非洲地区在预测期内该市场空间将出现适度增长。 2025年南美市场估值达到3.2亿美元。南美、中东和非洲市场的增长归功于越来越多的采用云计算、数字基础设施投资不断增加，以及新兴经济体对人工智能和数据分析的需求不断增长。在中东和非洲，海湾合作委员会的价值到2025年将达到1.6亿美元。

竞争格局

主要行业参与者

产品发布和增强以增强竞争优势

人工智能和机器学习在各个行业的日益普及增加了对强大计算资源的需求。主要参与者正在通过集成和部署虚拟化 GPU 资源并将其提供给组织来开发高性能硬件 GPU。此外，在服务提供商和云产品的帮助下，公司的目标是在各个地区获得强大的市场影响力。

• 2025 年 5 月，NVIDIA 推出了 DGX Cloud Lepton，这是一个全球 AI 计算平台和市场，将开发人员与来自云合作伙伴的大型 GPU 资源网络连接起来，支持对数以万计的 GPU 进行可扩展的访问来处理 AI 工作负载。
• 2024 年 11 月，Rackspace Technology 推出了－需求GPU－作为－一个－该服务由 NVIDIA 加速计算提供支持，扩展了其多云和人工智能基础设施产品。此产品增强功能为客户提供了灵活、可扩展的 GPU 资源，用于 AI、ML、分析和渲染工作负载，无需前期资本投资，满足了市场对灵活 GPUaaS 解决方案的需求。

当前产品组合的增强和扩展提高了供应商在市场中的地位。

主要 GPU 即服务公司列表

• Alphabet, Inc.（美国）
• 阿里巴巴集团控股有限公司（中国）
• 微软公司（美国）
• IBM公司（我们。）
• 亚马逊网络服务公司（美国）
• 甲骨文公司（我们。）
• 腾讯云（中国）
• 拉姆达（美国）
• CoreWeave（美国）
• 乌鲁特（我们。）
• 其他公司

主要行业发展

• 2025 年 11 月：Lambda 宣布与 Microsoft 达成一项价值数十亿美元的协议，部署由数万个 NVIDIA GPU 提供支持的 AI 基础设施，从而扩展企业 AI 工作负载的可用 GPU 云容量。
• 2025 年 10 月：Oracle 和 AMD 宣布扩大合作，OCI 将成为由 AMD Instinct MI450 系列 GPU 提供支持的大型 AI 超级集群的启动合作伙伴，从而将 Oracle 的加速器产品组合扩展到 NVIDIA 以外的 AI 规模用例。
• 2025 年 9 月：阿里云发布全栈AI更新，并宣布对AI基础设施进行重大升级，强化其作为专注于高效训练和部署大型AI模型的云提供商的地位。
• 2025 年 4 月：谷歌云宣布扩展其人工智能超计算机架构，引入对 NVIDIA Blackwell GPU 的支持，旨在加速大规模计算生成式人工智能和基础模型工作负载。此次升级增强了 Google Cloud 用于训练和推理的 GPU 产品组合，为部署大型语言模型 (LLM) 的企业提供更高的性能、网络效率和可扩展的 AI 集群功能。
• 2025 年 2 月：AWS 扩大了与 Anthropic 的合作伙伴关系，承诺提供额外的基础设施支持，以扩展 AWS GPU 集群上的基础模型训练和推理工作负载。此次合作巩固了 AWS 作为人工智能模型开发人员关键基础设施提供商的地位。

报告范围

全球 GPU 即服务市场分析包括对报告中包含的所有细分市场的市场规模和预测的全面研究。它包括预计在预测期内推动市场发展的市场动态和市场趋势的详细信息。它提供了关键方面的信息，包括技术进步、候选产品、监管环境和产品发布的概述。此外，它还详细介绍了合作伙伴关系、并购以及关键行业的发展和关键地区的流行情况。全球市场研究报告还提供了深度竞争格局，包括市场份额和主要运营商概况的信息。

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