GPU como servicio Tamaño del mercado, participación y análisis de la industria, por modelo de implementación (nube de GPU privada, nube de GPU pública y nube de GPU híbrida), por tipo de empresa (pequeñas y medianas empresas y grandes empresas), por modelo de precios (pago -sobre la marcha y basado en suscripción), por aplicación (atención sanitaria, BFSI, fabricación, TI y telecomunicaciones, automoción y otras) y pronóstico regional, 2024-2032

El tamaño del mercado mundial de GPU como servicio se valoró en 3,23 mil millones de dólares en 2023 y se prevé que crezca de 4,31 dólares a mil millones en 2024 a 49,84 mil millones de dólares para 2032, exhibiendo una tasa compuesta anual del 35,8% durante el período previsto. Además, se prevé que el mercado estadounidense de GPU como servicio crecerá significativamente, alcanzando un valor estimado de 10.597,3 millones de dólares para 2032, debido a la presencia de proveedores de software y hardware informáticos bien establecidos, la sólida adopción de la computación en la nube y la rápida adopción de aplicaciones de IA. en varios sectores, avances en el poder computacional y una fuerte actividad de inversión en tecnología en IA reforzada por la financiación y el apoyo del gobierno.

GPU como servicio (GPUaaS) es la oferta basada en la nube de GPU remotas cuando es necesario procesar grandes volúmenes de datos para análisis financieros, modelado y animación 3D, investigación científica y otras tareas. Un proveedor de servicios de GPU en la nube mantiene completamente las GPU y permite a los usuarios alquilar GPU remotas a través de la nube. GPUaaS elimina el requisito de comprar y mantener costoso hardware local, lo que ayuda a las empresas a minimizar los costos iniciales de las GPU físicas. Un servidor con una sola GPU puede superar el rendimiento de decenas de servidores con CPU. Esto acelera el proceso computacional de los modelos de aprendizaje profundo, que son elementos cruciales de la tecnología moderna.  inteligencia artificial (IA) aplicaciones.   

El crecimiento del mercado de GPU como servicio está impulsado principalmente por la creciente economía de los centros de datos, la creciente adopción de la computación en la nube y una mayor adopción de aprendizaje automático (ML) y aplicaciones basadas en IA en varios sectores, como BFSI, atención médica y ciencias biológicas, y automoción. . Según el Índice global de adopción de IA 2022 de IBM, la tasa de adopción de IA en todo el mundo aumentó un 35%, un crecimiento de cuatro puntos con respecto a 2021. Esto, a su vez, aumentó la demanda de recursos informáticos económicos y escalables, como las GPU en la nube. .

Para satisfacer la creciente demanda de recursos informáticos escalables y rentables, varios proveedores de servicios en la nube ofrecen soluciones de GPU en la nube a individuos y empresas.

• En abril de 2023, Catalyst Cloud, un proveedor de servicios en la nube con sede en Nueva Zelanda, anunció el lanzamiento de NVIDIA GPU como servicio, que ofrece la GPU NVIDIA A100 en el mercado de Nueva Zelanda a un precio competitivo.

 La pandemia de coronavirus ofreció lucrativas oportunidades de crecimiento para el mercado debido al aumento en la adopción de servicios en la nube. Muchas organizaciones trasladaron sus operaciones a la nube y adoptaron servicios de colaboración y productividad en línea. La migración a la nube permitió a las empresas gastar más en investigación y desarrollo (I+D) en las áreas de Aprendizaje automático (ML) e Inteligencia Artificial (IA). Durante el brote, numerosas empresas aumentaron su inversión en IoT y el ritmo de sus proyectos de IoT. Esto, a su vez, aumentó la demanda de GPU en la nube para escalar y acelerar el proceso.

IMPACTO DE LA IA GENERATIVA

Mayores requisitos computacionales para capacitar e implementar modelos de IA generativa para aumentar el crecimiento del mercado

La Inteligencia Artificial Generativa (IA) es una tecnología revolucionaria que presenta importantes desafíos informáticos. Los modelos de IA generativa suelen ser complejos e implican el procesamiento de enormes volúmenes de conjuntos de datos. Por ejemplo, muchos cálculos de inferencia se ejecutan cada vez que un usuario usa DALL-E, un modelo de generación de imágenes. Esto, a su vez, aumenta la demanda de recursos informáticos potentes para un procesamiento eficiente.   

A medida que las empresas y los investigadores utilizan cada vez más IA generativa Para tareas como la búsqueda y síntesis de documentos, la creación de contenidos y la generación de imágenes, la demanda de GPU escalables y rentables se vuelve esencial. Se espera que la rápida adopción de la IA durante el período previsto ofrezca lucrativas oportunidades de crecimiento a los proveedores de soluciones de GPU como servicio.  

GPU como servicio Tendencias del mercado

Aumento de simulaciones complejas y cargas de trabajo de aprendizaje profundo para impulsar la expansión del mercado

La rápida evolución de simulaciones grandes y complejas y cargas de trabajo de aprendizaje profundo ha aumentado el uso de productos y servicios de HPC para procesar grandes volúmenes de conjuntos de datos, ejecutar análisis y otras aplicaciones en menos tiempo, con baja latencia y a un costo menor que los convencionales. computación. Las empresas de casi todos los sectores emplean cada vez más infraestructura HPC asistida por GPU para la informática con uso intensivo de datos.

Además, varias empresas del mercado están lanzando cada vez más soluciones de GPU como servicio para mantener el más alto nivel de rendimiento y velocidad de HPC. Por ejemplo,

• En mayo de 2022, atNorth, una empresa nórdica de servicios de centros de datos, anunció el lanzamiento de una solución GPUaaS para acelerar las cargas de trabajo de HPC. La empresa pretende integrar las capacidades de su centro de datos HPC con el software líder de GPU e IA para ofrecer una solución de 360°.

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GPU como factor de crecimiento del mercado de servicios

Aumento de la demanda de aplicaciones intensivas en GPU y rápidos avances tecnológicos para impulsar el crecimiento del mercado

El auge de las aplicaciones con uso intensivo de GPU, como la edición de vídeo, juego de azar Se prevé que el diseño asistido por computadora (CAD), el aprendizaje automático y la cadena de bloques impulsen el crecimiento del mercado de GPU como servicio en los próximos años. Las soluciones de GPU como servicio ayudan a las empresas y a los investigadores a acelerar sus cargas de trabajo de inteligencia artificial y aprendizaje automático. La rentabilidad, la asistencia de proveedores de servicios en la nube (CSP) y la escalabilidad bajo demanda son algunas de las principales ventajas de GPUaaS. Se espera que la creciente tendencia del trabajo remoto y la virtualización impulse aún más el crecimiento del mercado. Al utilizar GPU en la nube, las empresas pueden ayudar a los empleados a acceder a aplicaciones con uso intensivo de GPU y realizar tareas con uso intensivo de datos de forma remota.

Además, los rápidos avances en la mejora de las capacidades de procesamiento de las GPU complementan aún más el crecimiento del mercado. Las aplicaciones de Internet de las cosas (IoT), como las ciudades inteligentes, exigen GPU de alto rendimiento para ofrecer métricas en tiempo real y funciones de análisis predictivo. Se espera que este factor impulse el crecimiento del mercado a largo plazo.

FACTORES RESTRICTIVOS

Las preocupaciones sobre la seguridad de los datos, junto con una menor concienciación en las economías en desarrollo, pueden obstaculizar el crecimiento del mercado

La seguridad de los datos es uno de los principales problemas que se prevé que limitará el crecimiento del mercado. Dado que la solución GPU como servicio almacena y procesa datos en la nube, existe un mayor riesgo de pérdida de datos, acceso no autorizado y ataques cibernéticos. Según el informe "El estado de la seguridad en la nube en 2022" de Snyk, alrededor del 80 % de las empresas experimentaron al menos un incidente de seguridad en la nube en 2022 y el 27 % de las empresas observaron un incidente de seguridad en la nube pública, un aumento del 10 % con respecto al año anterior. Los proveedores de soluciones de GPU como servicio deben asegurarse de haber implementado suficientes medidas de seguridad para proteger los datos de los usuarios. Otro factor que limita el crecimiento del mercado es una menor adopción en las economías emergentes debido al bajo conocimiento de la GPU como servicio y la lenta adopción de tecnologías avanzadas como la IA y el aprendizaje automático. 

GPU como análisis de segmentación del mercado de servicios

Por análisis del modelo de implementación

Aumento de las amenazas a la seguridad de los datos para impulsar la demanda de la nube privada de GPU

Según el modelo de implementación, el mercado se segmenta en nube de GPU privada, nube de GPU pública y nube de GPU híbrida.

Se prevé que el segmento de nube privada de GPU tenga la cuota de mercado máxima durante el período de pronóstico debido a las crecientes amenazas a la seguridad, como malware, ransomware y ataques de phishing en computación en la nube . Según el informe "El estado de la seguridad nativa de la nube 2023" de Palo Alto Networks, alrededor del 39% de los encuestados notaron un aumento en el número de violaciones de seguridad. Debido a esto, las empresas están adoptando cada vez más un modelo de implementación de nube privada de GPU. La nube privada está completamente dedicada a un único cliente. Por lo tanto, los sistemas y la infraestructura se pueden configurar según la necesidad de ofrecer altos niveles de seguridad.

Por otro lado, se prevé que el segmento de nube de GPU híbrida registre la CAGR más alta durante el período de pronóstico debido a las numerosas ventajas que ofrece este modelo, como la rentabilidad y la escalabilidad.

Por análisis de tipo de empresa

Las grandes empresas adoptan GPU en la nube para superar los desafíos asociados con el mantenimiento de la infraestructura

Según el tipo de empresa, el mercado se divide en pequeñas y medianas empresas y grandes empresas.

Se espera que el segmento de grandes empresas tenga la mayor participación de mercado de GPU como servicio durante el período de pronóstico. Administrar y mantener hardware como las GPU es un trabajo difícil y que requiere muchos recursos. Cloud GPU ayuda a las organizaciones a liberarse de la carga de la administración, las actualizaciones y el mantenimiento del hardware. Debido a estos beneficios, las grandes empresas adoptan cada vez más soluciones GPUaaS para procesar cargas de trabajo con uso intensivo de computación.

Por el contrario, se prevé que el segmento de pequeñas y medianas empresas registre la CAGR más alta durante el período previsto. Las pymes se están adaptando cada vez más al entorno digital para satisfacer las necesidades de los clientes y mantenerse a la vanguardia de la curva competitiva en un mercado altamente competitivo.

Por análisis del modelo de precios

El segmento de pago por uso dominará debido a la rentabilidad

Según el modelo de precios, el mercado se divide en pago por uso y por suscripción. Se espera que el segmento de pago por uso domine el mercado y crezca con la CAGR más alta durante el período de pronóstico. Este modelo de precios ofrece opciones de pago flexibles, lo que permite a las empresas pagar sólo por los recursos que utilizan. Esto, a su vez, ayuda a las organizaciones a minimizar los gastos generales y eliminar la necesidad de administrar y mantener una costosa infraestructura de GPU local. El modelo de precios de pago por uso es muy adecuado para proyectos que no exigen acceso constante a GPU potentes.  

En el modelo de precios basado en suscripción, los usuarios se suscriben y pagan por adelantado las GPU en la nube durante un período específico. Este modelo es ideal para usuarios que utilizan importantes recursos informáticos; sin embargo, si solo se requiere una pequeña cantidad de recursos informáticos, un modelo de precios basado en suscripción puede no ser ideal. 

Por análisis de aplicaciones

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Generación de enormes volúmenes de datos para aumentar el uso de productos en el sector de TI y telecomunicaciones

Según la aplicación, el mercado se segmenta en atención médica, BFSI, fabricación, TI y telecomunicación , automoción y otros (aeroespacial, defensa y agricultura).

Se prevé que el segmento de TI y telecomunicaciones domine el mercado durante el período de previsión. Las empresas de TI y telecomunicaciones generan volúmenes masivos de datos y los utilizan para obtener información y mejorar sus servicios. GPUaaS ofrece la potencia de procesamiento necesaria para el análisis de datos avanzado y el aprendizaje automático. En el sector de las telecomunicaciones, GPUaaS se puede utilizar para tareas de optimización de redes.

Por el contrario, se espera que el segmento de fabricación muestre la CAGR más alta durante el período de pronóstico debido a la creciente adopción de HPC para gestionar volúmenes masivos de conjuntos de datos para simulación y modelado. Las GPU son útiles para el procesamiento paralelo, lo que las hace favorables para ejecutar simulaciones y cálculos complejos necesarios para el diseño de productos, el análisis de materiales y la validación. Cloud GPU ofrece una tremenda potencia computacional necesaria para realizar simulaciones complejas más rápido, lo que permite a los fabricantes iterar y perfeccionar sus diseños rápidamente.

PERSPECTIVAS REGIONALES

Geográficamente, el mercado se estudia en cinco regiones principales, incluidas América del Norte, América del Sur, Europa, Oriente Medio y África, y Asia Pacífico. Además, se clasifican en países.

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Se espera que América del Norte represente la mayor participación de mercado de GPU como servicio durante el período de pronóstico debido a la presencia de proveedores de software y hardware informáticos bien establecidos, la sólida adopción de la computación en la nube, la rápida adopción de aplicaciones de inteligencia artificial en varios sectores y los avances en potencia computacional y una fuerte actividad de inversión en tecnología en IA reforzada por financiación y apoyo gubernamentales. Estados Unidos ha mantenido su posición dominante en la región debido a la inversión continua en investigación de IA. Como se indica en el nuevo informe de la Universidad de Stanford, el gasto del gobierno estadounidense en contratos de inteligencia artificial (IA) alcanzó los 3.300 millones de dólares en el año fiscal 2022.

Todos estos factores han impulsado el crecimiento del mercado de la IA, que, a su vez, ha aumentado la demanda de soluciones GPUaaS en América del Norte.

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Además, se prevé que el mercado de Asia Pacífico muestre la tasa de crecimiento más alta durante el período previsto debido a la rápida adopción de la nube y las iniciativas gubernamentales favorables. La región alberga algunos de los principales centros tecnológicos, como China, India, Australia, Japón y Corea del Sur, que atraen inversiones tanto locales como globales. Los gobiernos de la región han mostrado un interés significativo en la IA, y Australia, Nueva Zelanda, China, Japón, India y Singapur anunciaron ambiciosas estrategias nacionales al respecto.

El mercado en Europa está impulsado principalmente por las crecientes inversiones en inteligencia artificial y aprendizaje automático, la disponibilidad de infraestructura digital de alta calidad y la rápida adopción de HPC en varios sectores, incluidos el de la salud y el automotriz, para procesar cargas de trabajo con uso intensivo de datos. Varios gobiernos de Europa han lanzado fondos para apoyar varios proyectos de IA. Por ejemplo, en 2023, Innovate the U.K. estableció un fondo de inteligencia artificial de alrededor de 110 millones de dólares para empresas del Reino Unido.

En América del Sur, se prevé que el surgimiento del ecosistema de startups e innovación y la rápida adopción de soluciones basadas en la nube impulsen el crecimiento del mercado. Se prevé que Brasil mantenga su posición dominante en la región debido a la presencia de un ecosistema sólido para llevar a cabo la I+D de tecnologías de vanguardia.

Los países de Oriente Medio y África están adoptando cada vez más tecnologías digitales. Además, los países del Consejo de Cooperación del Golfo (CCG) están gastando cada vez más en tecnología de alta tecnología, como la inteligencia artificial, como parte de sus estrategias de transformación económica. Además, los Emiratos Árabes Unidos y Arabia Saudita ya han anunciado estrategias nacionales para preparar sus economías para incorporar la IA.

Lista de empresas clave en el mercado de GPU como servicio

Los actores clave se centran en fortalecer su posición en el mercado con continuos desarrollos de productos

El mercado global de GPU como servicio se consolida gracias a la presencia de actores líderes como Amazon Web Services, Inc., Google, Microsoft, Vultr e IBM Corporation. Estos actores clave están ampliando sus operaciones mediante la adopción de estrategias como fusiones, adquisiciones, lanzamientos de productos, colaboraciones y asociaciones. Por ejemplo, en febrero de 2023, Vultr, una empresa que ofrece soluciones de computación, almacenamiento y GPU, anunció la accesibilidad remota de la GPU NVIDIA A16, una expansión de las GPU NVIDIA del centro de datos A100 Tensor Core y A40 en las ofertas de Vultr.

Lista de empresas clave perfiladas:

• Nube de Alibaba (Porcelana)


• Vultr (A NOSOTROS.)


• Linode LLC. (A NOSOTROS.)


• Amazon Web Services, Inc. (EE. UU.)


• Google (A NOSOTROS.)


• Corporación IBM (A NOSOTROS.)


• OVH SAS (Francia)


• Laboratorios Lambda (EE. UU.)


• Hewlett Packard Enterprise Development LP (EE. UU.)


• CoreWeave (EE. UU.) 

DESARROLLOS CLAVE DE LA INDUSTRIA:

• Enero de 2024: WekaIO, Inc., la plataforma de datos para la nube y la IA, anunció una nueva asociación con NexGen Cloud Ltd., una empresa de IaaS en la nube, para ofrecer servicios bajo demanda de Hyperstack, una plataforma GPUaaS de NexGen Cloud.


• Diciembre de 2023: Yotta Infrastructure, el proveedor indio de centros de datos de nivel IV a hiperescala, anunció una colaboración con NVIDIA Corporation, pionera en computación acelerada por GPU. A través de esta asociación, Yotta Data Services tiene como objetivo proporcionar plataformas y infraestructura informática GPU para su plataforma Shakti Cloud.   


• Abril de 2023: CoreWeave, una startup con sede en Nueva York, recaudó 221 millones de dólares en financiación Serie B liderada por Magnetar Capital. CoreWeave ofrece varias GPU Nvidia en la nube para casos de uso, como renderizado y efectos visuales, IA y aprendizaje automático, procesamiento por lotes y transmisión de píxeles.


• Marzo de 2023: Lambda Labs, una empresa de nube que ofrece GPU bajo demanda en una nube pública, recaudó 44 millones de dólares en una ronda de inversión Serie B. La compañía planea implementar miles de las últimas GPU H100 de Nvidia con interconexiones de red de alta velocidad. Lambda Labs tiene centros de datos en San Francisco, Texas, California y Allen.


• Septiembre de 2022: Super Micro Computer, Inc., una empresa informática, de soluciones de redes y de almacenamiento, agregó un servidor GPU universal de 8U a su línea de servidores GPU para capacitación en IA a gran escala. El servidor 8U está diseñado para cargas de trabajo diversas y con uso intensivo de computación, diseñado para lograr el máximo rendimiento en centros de datos.

COBERTURA DEL INFORME

El informe ofrece información cualitativa y cuantitativa sobre el mercado y un análisis detallado del tamaño y la tasa de crecimiento de todos los segmentos posibles. También proporciona un análisis detallado de la dinámica del mercado, las tendencias emergentes y el panorama competitivo. El informe ofrece información clave, como la implementación de la automatización en segmentos de mercado específicos, desarrollos recientes de la industria, como asociaciones, fusiones, financiación, adquisiciones, análisis FODA consolidado de actores clave, estrategias comerciales de los principales actores del mercado, macro y microeconómico. indicadores y principales tendencias de la industria. Este análisis detallado proporciona una visión integral del mercado y su potencial de crecimiento y desarrollo.

Una representación infográfica de GPU as a Service Market

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