GPU as a Service Market Size, Share & Industry Analysis, By Deployment Model (Private GPU Cloud, Public GPU Cloud, and Hybrid GPU Cloud), By Enterprise Type (Small & Medium-sized Enterprises and Large Enterprises), By Pricing Model (Pay-as-you-go and Subscription-based), By Application (Healthcare, BFSI, Manufacturing, IT & Telecommunication, Automotive, and Others), and Regional预测，2024-2032

全球GPU作为服务市场规模的价值为2024年的43.1亿美元。预计该市场将从2025年的57.9亿美元增长到2032年的498.4亿美元，在预测期间的复合年增长率为35.8％。 北美在2024年以39.21％的份额占据了全球市场。

当需要处理大量数据以进行财务分析，3D建模和动画，科学研究和其他任务时，GPU作为服务（GPUAAS）是远程GPU的基于云的产品。云GPU服务提供商完全维护了GPU，并使用户可以通过云租用远程GPU。 GPUAAS消除了购买和维护昂贵的本地硬件的要求，从而帮助企业最大程度地减少了物理GPU的前期成本。具有单个GPU的服务器可以超过数十个CPU服务器的性能。这加快了深度学习模型的计算过程，这是现代人工智能（AI）应用的关键要素。   

GPU即服务市场的增长主要是由不断增长的数据中心经济、不断增长的云计算采用以及BFSI、医疗保健和生命科学以及汽车等各个领域机器学习(ML)和基于人工智能的应用程序的采用增加所推动。根据 IBM 2022 年全球人工智能采用指数，全球人工智能采用率增长了 35%，比 2021 年增长了 4 个百分点。这反过来又增加了对云 GPU 等廉价且可扩展计算资源的需求。

为了满足对可扩展且经济高效的计算资源日益增长的需求，多家云服务提供商正在向个人和企业提供云 GPU 解决方案。

2023 年 4 月，新西兰云服务提供商 Catalyst Cloud 宣布推出 NVIDIA GPU 即服务，以具有竞争力的价格在新西兰市场提供 NVIDIA A100 GPU。

 由于云服务采用激增，冠状病毒大流行为市场提供了利润丰厚的增长机会。许多组织将其运营转移到云端，并采用在线生产力和协作服务。云迁移使企业能够在机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 领域的研发 (R&D) 上投入更多资金。疫情期间，众多企业加大了对物联网的投入，加快了物联网项目的步伐。这反过来又增加了对云 GPU 的扩展和加速过程的需求。

生成AI的影响

训练和部署生成式人工智能模型的计算要求增加，以促进市场增长

生成人工智能（AI）是一项革命性的技术，提出了重大的计算挑战。生成的AI模型通常很复杂，涉及处理大量数据集的处理。例如，每次用户使用图像生成模型DALL-E时，都会执行许多推理计算。反过来，这增加了对有效处理的强大计算资源的需求。   

随着企业和研究人员越来越多地使用生成的AI来进行任务，例如文档搜索和综合，内容创建和图像生成，对具有成本效益和可扩展性GPU的需求变得必不可少。预测期间，AI的快速采用预计将为GPU提供利润丰厚的增长机会，作为服务解决方案提供商。  

GPU作为服务市场趋势

复杂模拟和深度学习工作量激增推动市场扩张

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，以更少的时间，低延迟，成本较低的时间来处理大量数据集，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基础架构来进行数据密集型计算。

此外，市场上的多家公司越来越多地推出 GPU 即服务解决方案，以保持 HPC 的最高水平的性能和速度。例如，

2022 年 5 月，北欧数据中心服务公司 atNorth 宣布推出 GPUaaS 解决方案，以加速 HPC 工作负载。该公司的目标是将其 HPC 数据中心功能与领先的 GPU 和 AI 软件集成，以提供 360° 解决方案。

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GPU 即服务市场增长因素

对 GPU 密集型应用的需求不断增长，技术快速进步，推动市场增长

GPU密集型应用程序的兴起，例如视频编辑，游戏，计算机辅助设计（CAD），机器学习和区块链，预计将在未来几年中提高GPU作为服务市场的增长。 GPU作为服务解决方案帮助企业和研究人员加快了机器学习和AI的工作量。成本效率，云服务提供商（CSP）的援助以及按需可扩展性是GPUAAS的一些主要优势。远程工作和虚拟化的增长趋势预计将进一步推动市场增长。通过利用云GPU，企业可以帮助员工访问GPU密集型应用程序并远程执行数据密集型任务。

此外，GPU处理能力的快速进步进一步补充了市场的增长。智慧城市等物联网 (IoT) 应用需要高性能 GPU 来提供实时指标和预测分析功能。从长远来看，这一因素预计将推动市场的增长。

限制因素

数据安全涉及的涉及发展经济体的认识较少，可能会阻碍市场增长

数据安全是预计限制市场增长的主要问题之一。由于 GPU 即服务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。根据 Snyk 的《2022 年云安全状况》报告，约 80% 的企业在 2022 年至少经历过一次云安全事件，27% 的企业观察到公共云安全事件，比上一年增加了 10%。 GPU 即服务解决方案提供商必须确保他们已采取足够的安全措施来保护用户的数据。限制市场增长的另一个因素是新兴经济体的采用率较低，因为人们对 GPU 即服务的认识较低，而且人工智能和机器学习等先进技术的采用缓慢。 

GPU作为服务市场细分分析

通过部署模型分析

数据安全威胁不断增加，推动私有 GPU 云需求

基于部署模型，市场被细分为私有GPU云，公共GPU云和混合GPU云。

由于安全性威胁（例如恶意软件，勒索软件和网络钓鱼攻击）在云计算中的增长，预计私有GPU云细分市场将在预测期内保持最大市场份额。根据Palo Alto Networks的“云原生安全性2023年”报告，大约39％的受访者指出，安全漏洞的数量有所增加。因此，企业越来越多地采用私人GPU云部署模型。私有云完全致力于一个客户。因此，可以根据需要提供高水平的安全性配置系统和基础架构。私人GPU云在2024年占市场份额的53％。

另一方面，由于混合 GPU 云领域具有成本效益和可扩展性等众多优势，预计在预测期内将创下最高复合年增长率。

通过企业类型分析

大型企业采用Cloud GPU来克服与中世界维护相关的挑战

根据企业类型，市场分为中小企业和大型企业。

预计到 2025 年，大型企业部门将占据最大的 GPU 即服务市场份额，达到 62%。管理和维护 GPU 等硬件是一项困难且资源密集型的工作。云GPU帮助组织摆脱硬件管理、升级和维护的负担。由于这些优势，大型企业越来越多地采用 GPUaaS 解决方案来处理计算密集型工作负载。

相反，预计中小企业领域在预测期内复合年增长率最高，达到 37.20%。中小企业越来越多地适应数字环境，以满足客户需求并在竞争激烈的市场中保持领先地位。

按定价模型分析

由于成本效益，即用即付细分市场占据主导地位

根据定价模式，市场分为按需付费和订阅式。

预计到 2025 年，即用即付细分市场将占据 72% 的市场份额，并在预测期内以最高 37.3% 的复合年增长率增长。这种定价模式提供了灵活的支付选项，允许企业只需为他们使用的资源付费。这反过来又可以帮助组织最大限度地降低总体支出，并消除管理和维护成本高昂的本地 GPU 基础设施的要求。按使用量付费的定价模式非常适合不需要持续使用强大 GPU 的项目。  

在基于订阅的定价模式中，用户在特定时期内订阅并预付费用云 GPU。此模型非常适合使用大量计算资源的用户，但是，如果仅需要少量计算资源，则基于订阅的定价模型可能并不理想。 

按应用分析

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生成大量数据以增强 IT 和电信行业的产品使用

根据应用，市场被细分为医疗保健，BFSI，制造，IT和电信，汽车等（航空航天与国防与农业）。

预计IT和电信领域将在预测期内主导市场。 IT和电信公司会产生大量数据，并使用它来获得见解并增强其服务。 GPUAAS提供了高级数据分析和机器学习所需的处理能力。在电信行业中，GPUAAS可用于网络优化任务。

相反，由于HPC的采用增加以管理大量数据集以进行模拟和建模，因此预计在预测期内，制造部门的复合年增长率为38％。该细分市场还可能在2025年获得22％的市场份额。GPU有助于并行处理，使其有利于运行产品设计，材料分析和验证所需的复杂模拟和计算。 Cloud GPU提供了更快地进行复杂模拟所需的巨大计算能力，从而使制造商能够迭代并迅速完善其设计。

区域见解

从地理上看，市场研究涵盖五个主要地区，包括北美、南美、欧洲、中东和非洲以及亚太地区。它们被进一步分类为国家。

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由于成熟的计算软件和硬件提供商的存在、云计算的强劲采用、各行业人工智能应用的快速采用、计算能力的进步以及在政府资助和支持下强劲的人工智能技术投资活动，预计北美在预测期内将占据 GPU 即服务的最大市场份额。 2024年该地区市值为16.9亿美元，2023年市值以12.8亿美元领先该地区。由于对人工智能研究的持续投入，美国在该地区保持了主导地位。斯坦福大学最新报告称，2022财年美国政府在人工智能（AI）合同方面的支出达到33亿美元。预计2025年美国市场规模将达到14.1亿美元。

所有这些因素都推动了AI市场的增长，这反过来又增加了对北美GPUAAS解决方案的需求。

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此外，由于云采用迅速的采用和有利的政府倡议，预计亚太市场将在预测期内显示出最高的增长率。预计该地区将是2025年的第三大市场，价值为12.6亿美元。该地区是一些主要技术枢纽的所在地，例如中国，印度，印度，澳大利亚，日本和韩国，均吸引了本地和全球投资。该地区的政府对AI表现出了极大的兴趣，澳大利亚，新西兰，中国，日本，印度和新加坡宣布了同一雄心勃勃的国家战略。预计2025年中国的市场价值将为3.8亿美元。

另一方面，日本预计到 2025 年将达到 1.7 亿美元，印度可能达到 3 亿美元。

欧洲市场的主要推动因素包括人工智能和机器学习投资的激增、高质量数字基础设施的可用性以及医疗保健和汽车等各个行业快速采用 HPC 来处理数据密集型工作负载。预计到 2025 年，欧洲的市场规模将达到 15.8 亿美元，位居第二，预测期内的复合年增长率将达到 37%，位居第二。欧洲多国政府已启动资金支持各种人工智能项目。例如，2023年，Innovate the UK为英国公司设立了约1.1亿美元的人工智能基金。预计2025年英国市场价值将达到2.5亿美元。

另一方面，德国预计将达到3.5亿美元，法国在2025年可能会持有31亿美元。

在南美，初创企业和创新生态系统的出现以及迅速采用基于云的解决方案将推动市场增长。预计由于存在固体生态系统来进行尖端技术的研发，预计巴西将保持其在该地区的主导地位。

中东和非洲国家越来越多地采用数字技术。预计到2025年，该地区将成为第四大市场，价值达4亿美元。此外，海湾合作委员会（GCC）国家越来越多地在人工智能等高科技领域投入资金，作为经济转型战略的一部分。此外，阿联酋和沙特阿拉伯已经宣布了国家战略，以帮助其经济做好融入人工智能的准备。到 2025 年，海湾合作委员会市场可能达到 1.5 亿美元。

GPU即服务市场主要公司名单

主要参与者专注于通过持续的产品开发来增强自己的市场地位

GPU 即服务的全球市场因 Amazon Web Services, Inc.、Google、Microsoft、Vultr 和 IBM Corporation 等领先厂商的存在而得到巩固。这些主要参与者正在通过合并、收购、产品发布、合作和伙伴关系等战略来扩大业务。例如，2023 年 2 月，提供计算、存储和 GPU 解决方案的 Vultr 宣布可远程访问 NVIDIA A16 GPU，这是 Vultr 产品中 A100 Tensor Core 和 A40 数据中心 NVIDIA GPU 的扩展。

主要公司简介：

阿里云（中国）

乌尔特尔（美国）

Linode LLC。 （我们。）

亚马逊Web Services，Inc。（美国）

Google（美国）

IBM公司（美国）

OVH SAS（法国）

Lambda 实验室（美国）

惠普企业发展有限公司（美国）

CoreWeave（美国） 

主要行业发展：

2024年1月：云与AI的数据平台Wekaio，Inc。宣布与Cloud IaaS公司Nexgen Cloud Ltd.建立新的合作伙伴关系，以提供Nexgen Cloud的GPUAAS平台Hyperstack的按需服务。

2023年12月：印度高档IV数据中心提供商Yotta基础设施宣布与GPU加速计算的先驱Nvidia Corporation合作。通过这种合作伙伴关系，Yotta数据服务旨在为其Shakti Cloud平台提供GPU计算基础架构和平台。   

2023 年 4 月：纽约初创公司 CoreWeave 在 Magnetar Capital 领投的 B 轮融资中筹集了 2.21 亿美元。 CoreWeave 在云端提供各种 Nvidia GPU，用于视觉效果和渲染、AI 和 ML、批处理和像素流等用例。

2023 年 3 月：Lambda Labs 是一家在公共云中提供按需 GPU 的云公司，在 B 轮投资中筹集了 4400 万美元。该公司计划部署数千个具有高速网络互连功能的 Nvidia 最新 H100 GPU。 Lambda Labs 在旧金山、德克萨斯州、加利福尼亚州和艾伦设有数据中心。

2022年9月：Super Micro Computer，Inc。是一种存储，网络解决方案和计算公司，在其GPU服务器系列中添加了8U通用GPU服务器，以进行大规模AI培训。 8U服务器专为在数据中心中的最大程度的性能而设计的是多种多样的计算密集型工作负载。

报告范围

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