GPU-as-a-Service-Marktgröße, Anteil und Branchenanalyse, nach Bereitstellungsmodell (private GPU-Cloud, öffentliche GPU-Cloud und Hybrid-GPU-Cloud), nach Unternehmenstyp (kleine und mittlere Unternehmen und große Unternehmen), nach Preismodell (Pay -as-you-go und abonnementbasiert), nach Anwendung (Gesundheitswesen, BFSI, Fertigung, IT & Telekommunikation, Automobil und andere) und regionale Prognose, 2024–2032

Die globale GPU-as-a-Service-Marktgröße wurde im Jahr 2023 auf 3,23 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 4,31 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 49,84 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen, was einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 35,8 % entspricht. im Prognosezeitraum (2024-2032). GPU as a Service (GPUaaS) ist das cloudbasierte Angebot von Remote-GPUs, wenn große Datenmengen für Finanzanalysen, 3D-Modellierung und -Animation, wissenschaftliche Forschung und andere Aufgaben verarbeitet werden müssen. Ein Cloud-GPU-Dienstleister übernimmt die komplette Wartung der GPUs und ermöglicht Nutzern die Anmietung von Remote-GPUs über die Cloud. GPUaaS macht den Kauf und die Wartung teurer Hardware vor Ort überflüssig und hilft Unternehmen, die Vorabkosten für physische GPUs zu minimieren. Ein Server mit einer einzigen GPU kann die Leistung von Dutzenden von CPU-Servern übertreffen. Dies beschleunigt den Berechnungsprozess für Deep-Learning-Modelle, die entscheidende Elemente moderner Anwendungen der künstlichen Intelligenz (KI) sind.

Das Wachstum des GPU-as-a-Service-Marktes wird hauptsächlich durch die wachsende Rechenzentrumswirtschaft, die zunehmende Akzeptanz von Cloud Computing und die zunehmende Akzeptanz von maschinellem Lernen (ML) und KI-basierten Anwendungen in verschiedenen Sektoren wie BFSI, Gesundheitswesen und Biowissenschaften vorangetrieben und Automobil. Laut dem Global AI Adoption Index 2022 von IBM ist die Akzeptanzrate von KI weltweit um 35 % gestiegen, ein Anstieg um vier Prozentpunkte gegenüber 2021. Dies wiederum erhöhte die Nachfrage nach kostengünstigen und skalierbaren Computerressourcen 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 aufgrund der zunehmenden Verbreitung von Cloud-Diensten lukrative Wachstumschancen. Viele Unternehmen haben ihre Abläufe in die Cloud verlagert und Online-Dienste für Produktivität und Zusammenarbeit eingeführt. Durch die Cloud-Migration konnten Unternehmen mehr für Forschung und Entwicklung (F&E) in den Bereichen maschinelles Lernen (ML) und künstliche Intelligenz (KI) ausgeben. Während des Ausbruchs erhöhten zahlreiche Unternehmen ihre Investitionen in IoT und das Tempo ihrer IoT-Projekte. Dies wiederum erhöhte die Nachfrage nach Cloud-GPUs zur Skalierung und Beschleunigung des Prozesses.

AUSWIRKUNGEN GENERATIVER KI

Erhöhte Rechenanforderungen für das Training und den Einsatz generativer KI-Modelle zur Steigerung des Marktwachstums

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 nutzen, wird die Nachfrage nach kostengünstigen und skalierbaren GPUs immer wichtiger. Die schnelle Einführung von KI im Prognosezeitraum dürfte den Anbietern von GPU-as-a-Service-Lösungen lukrative Wachstumschancen bieten.

GPU as a Service-Markttrends

Anstieg bei komplexen Simulationen und Deep-Learning-Workloads, um die Marktexpansion voranzutreiben

Die rasante Entwicklung großer, komplexer Simulationen und Deep-Learning-Workloads 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 auszuführen Kosten als herkömmliches Rechnen. Unternehmen in nahezu allen Branchen nutzen zunehmend GPU-gestützte HPC-Infrastrukturen für datenintensives Computing.

Darüber hinaus führen mehrere Unternehmen auf dem Markt zunehmend GPU-as-a-Service-Lösungen ein, um das höchste Leistungs- und Geschwindigkeitsniveau von HPC aufrechtzuerhalten. Zum Beispiel

• Im Mai 2022 kündigte atNorth, ein nordisches Unternehmen für Rechenzentrumsdienstleistungen, die Einführung einer GPUaaS-Lösung zur Beschleunigung von HPC-Workloads an. Das Unternehmen möchte seine HPC-Rechenzentrumsfunktionen mit führender GPU- und KI-Software integrieren, um eine 360°-Lösung anzubieten.

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GPU-as-a-Service-Marktwachstumsfaktoren

Steigende Nachfrage nach GPU-intensiven Anwendungen und schnelle technologische Fortschritte treiben das Marktwachstum voran

Es wird erwartet, dass der Aufstieg GPU-intensiver Anwendungen wie Videobearbeitung, Spiele, computergestütztes Design (CAD), maschinelles Lernen und Blockchain das Wachstum des GPU-as-a-Service-Marktes in den kommenden Jahren ankurbeln wird. GPU-as-a-Service-Lösungen helfen Unternehmen und Forschern, ihre Arbeitslasten im Bereich maschinelles Lernen und KI zu beschleunigen. Kosteneffizienz, Unterstützung durch Cloud-Service-Provider (CSP) und Skalierbarkeit nach Bedarf sind einige der Hauptvorteile von GPUaaS. Es wird erwartet, dass der wachsende Trend zu Fernarbeit und Virtualisierung das Marktwachstum weiter vorantreiben wird. Durch den Einsatz von Cloud-GPUs können Unternehmen ihren 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.

BESCHRÄNKENDE FAKTOREN

Datensicherheitsbedenken gepaart mit geringerem Bewusstsein in Entwicklungsländern können das Marktwachstum behindern

Datensicherheit ist eines der Hauptprobleme, das das Marktwachstum voraussichtlich einschränken 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 as a Service-Marktsegmentierungsanalyse

Nach Bereitstellungsmodellanalyse

Zunehmende Bedrohungen der Datensicherheit steigern die Nachfrage nach privaten GPU-Clouds

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

Das private GPU-Cloud-Segment dürfte im Prognosezeitraum aufgrund der zunehmenden Sicherheitsbedrohungen wie Malware, Ransomware und Phishing-Angriffe im Cloud Computing den größten Marktanteil halten. Laut dem Bericht „The State of Cloud-Native Security 2023“ von Palo Alto Networks stellten rund 39 % der Befragten einen Anstieg der Zahl von Sicherheitsverletzungen fest. Aus diesem Grund übernehmen Unternehmen zunehmend ein privates GPU-Cloud-Bereitstellungsmodell. Die Private Cloud ist vollständig einem einzelnen Kunden gewidmet. Daher können die Systeme und die Infrastruktur entsprechend den Anforderungen konfiguriert werden, um ein hohes Maß an Sicherheit zu bieten.

Andererseits wird erwartet, dass das Hybrid-GPU-Cloud-Segment im Prognosezeitraum aufgrund der zahlreichen Vorteile, die dieses Modell bietet, wie etwa Kosteneffizienz und Skalierbarkeit, die höchste CAGR verzeichnen wird.

Nach Unternehmenstypanalyse

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

Je nach Unternehmenstyp ist der Markt in kleine und mittlere Unternehmen sowie große Unternehmen unterteilt.

Es wird erwartet, dass das Segment der Großunternehmen im Prognosezeitraum den größten GPU-as-a-Service-Marktanteil halten wird. Die Verwaltung und Wartung von Hardware wie GPUs ist eine schwierige und ressourcenintensive Aufgabe. Cloud GPU hilft Unternehmen, sich von der Last der Hardwareverwaltung, Upgrades und Wartung zu befreien. Aufgrund dieser Vorteile setzen große Unternehmen zunehmend auf GPUaaS-Lösungen, um rechenintensive Arbeitslasten zu verarbeiten.

Im Gegenteil: Es wird erwartet, dass das Segment der kleinen und mittleren Unternehmen im Prognosezeitraum die höchste CAGR 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 dank Kosteneffizienz dominieren

Basierend auf dem Preismodell ist der Markt in „Pay-as-you-go“ und „abonnementbasierte“ Anbieter unterteilt. Es wird erwartet, dass das Pay-as-you-go-Segment den Markt dominiert und im Prognosezeitraum mit der höchsten CAGR wächst. Dieses Preismodell bietet flexible Zahlungsoptionen, sodass Unternehmen nur für die von ihnen genutzten Ressourcen zahlen müssen. Dies wiederum hilft Unternehmen dabei, die Gesamtkosten zu minimieren und die Notwendigkeit, eine kostspielige GPU-Infrastruktur vor Ort zu verwalten und zu warten, zu eliminieren. Das Pay-as-you-go-Preismodell eignet sich hervorragend für Projekte, die keinen ständigen Zugriff auf leistungsstarke GPUs erfordern.

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

Durch Anwendungsanalyse

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Generierung riesiger Datenmengen zur Steigerung der Produktnutzung im IT- und Telekommunikationssektor

Je nach Anwendung ist der Markt in Gesundheitswesen, BFSI, Fertigung, IT und Telekommunikation, Automobil und andere (Luft- und Raumfahrt, Verteidigung und Landwirtschaft) unterteilt.

Es wird erwartet, dass das IT- und Telekommunikationssegment im Prognosezeitraum den Markt dominieren wird. IT- und Telekommunikationsunternehmen erzeugen riesige Datenmengen und nutzen diese, um Erkenntnisse zu gewinnen und ihre Dienste zu verbessern. GPUaaS liefert die Rechenleistung, die für erweiterte Datenanalysen und maschinelles Lernen erforderlich ist. Im Telekommunikationsbereich kann GPUaaS für Netzwerkoptimierungsaufgaben eingesetzt werden.

Im Gegensatz dazu dürfte das Fertigungssegment im Prognosezeitraum aufgrund der zunehmenden Einführung von HPC zur Verwaltung riesiger Datenmengen für Simulation und Modellierung die höchste CAGR aufweisen. GPUs sind hilfreich für die Parallelverarbeitung und eignen sich daher gut für die Ausführung komplexer Simulationen und Berechnungen, die für Produktdesign, Materialanalyse und Validierung erforderlich sind. Die Cloud-GPU bietet die enorme Rechenleistung, die zur schnelleren Durchführung komplexer Simulationen erforderlich ist, sodass Hersteller ihre Designs schnell iterieren und verfeinern können.

REGIONALE EINBLICKE

Geografisch gesehen wird der Markt in fünf Hauptregionen untersucht, darunter Nordamerika, Südamerika, Europa, der Nahe Osten und Afrika sowie der asiatisch-pazifische Raum. Sie sind weiter in Länder kategorisiert.

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Es wird erwartet, dass Nordamerika im Prognosezeitraum den größten Marktanteil für GPU-as-a-Service haben wird, da etablierte Anbieter von Computersoftware und -hardware, eine starke Einführung von Cloud Computing und eine schnelle Einführung von KI-Anwendungen in verschiedenen Sektoren vorhanden sind , Fortschritte bei der Rechenleistung und starke Technologieinvestitionen im Bereich KI, unterstützt durch staatliche Finanzierung und Unterstützung. 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.

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 Einführung der Cloud und günstiger Regierungsinitiativen die höchste Wachstumsrate aufweisen wird. In der Region befinden sich einige der wichtigsten Technologiezentren wie China, Indien, Australien, Japan und Südkorea, die sowohl lokale als auch globale Investitionen anziehen. 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 Markt in Europa wird hauptsächlich durch steigende KI- und ML-Investitionen, die Verfügbarkeit hochwertiger digitaler Infrastruktur und die schnelle Einführung von HPC in verschiedenen Sektoren, einschließlich Gesundheitswesen und Automobilindustrie, zur Verarbeitung datenintensiver Arbeitslasten angetrieben. Mehrere Regierungen in Europa haben Fonds zur Unterstützung verschiedener KI-Projekte aufgelegt. Beispielsweise richtete Innovate the U.K im Jahr 2023 einen KI-Fonds in Höhe von rund 110 Millionen US-Dollar für britische Unternehmen ein.

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

Die Länder des Nahen Ostens und Afrikas übernehmen zunehmend digitale Technologien. 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.

Liste der wichtigsten Unternehmen im GPU-as-a-Service-Markt

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 profilierten Schlüsselunternehmen:

• Alibaba Cloud (China)


• Vultr (USA)


• Linode LLC. (USA)


• Amazon Web Services, Inc. (USA)


• Google (USA)


• IBM Corporation (USA)


• OVH SAS (Frankreich)


• Lambda Labs (USA)


• Hewlett Packard Enterprise Development LP (USA)


• CoreWeave (USA) 

WICHTIGSTE ENTWICKLUNGEN DER INDUSTRIE:

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


• Dezember 2023: Yotta Infrastructure, der indische Hyperscale-Tier-IV-Rechenzentrumsanbieter, gab eine Zusammenarbeit mit der NVIDIA Corporation bekannt, 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, hat 221 Millionen US-Dollar im Rahmen einer Serie-B-Finanzierung unter der Leitung von Magnetar Capital eingesammelt. 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, Finanzierung, Übernahmen, konsolidierte SWOT-Analyse der Hauptakteure, Geschäftsstrategien führender Marktteilnehmer sowie makro- und mikroökonomische Aspekte Indikatoren und wichtige Branchentrends. Diese detaillierte Analyse bietet einen umfassenden Überblick über den Markt und sein Wachstums- und Entwicklungspotenzial.

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BERICHTSUMFANG UND SEGMENTIERUNG