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（付费） -即用即用和基于订阅），按应用（医疗保健、BFSI、制造、IT 与电信、汽车等）以及区域预测，2024-2032 年

2023 年全球 GPU 即服务市场规模为 32.3 亿美元，预计将从 2024 年的 43.1 亿美元增长到 2032 年的 498.4 亿美元，复合年增长率为 35.8%在预测期内（2024-2032）。 GPU 即服务 (GPUaaS) 是一种基于云的远程 GPU 产品，适用于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的情况。云GPU服务提供商完全维护GPU，并允许用户通过云租用远程GPU。 GPUaaS 无需购买和维护昂贵的本地硬件，帮助企业最大限度地降低物理 GPU 的前期成本。一台具有单个 GPU 的服务器可以超越数十个 CPU 服务器的性能。这加快了深度学习模型的计算过程，而深度学习模型是现代人工智能 (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推动和汽车。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，以极具竞争力的价格在新西兰市场提供 NVIDIA A100 GPU。

由于云服务的采用激增，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 的扩展和加速流程的需求。

生成人工智能的影响

训练和部署生成式 AI 模型以促进市场增长的计算要求增加

生成人工智能 (AI) 是一项革命性技术，带来了巨大的计算挑战。生成式人工智能模型通常很复杂，涉及大量数据集的处理。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。这反过来又增加了对强大计算资源进行高效处理的需求。   

随着企业和研究人员越来越多地使用生成式 AI 来执行文档搜索和合成、内容创建和图像生成等任务，对经济高效且可扩展的 GPU 的需求变得至关重要。预测期内人工智能的快速采用预计将为 GPU 即服务解决方案提供商提供利润丰厚的增长机会。  

GPU 即服务市场趋势

复杂模拟和深度学习工作负载激增，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，以在更短的时间内、低延迟和更低的速度处理大量数据集、运行分析和其他应用程序成本高于传统计算。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。

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 解决方案来加速 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 和人工智能软件集成，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以及技术的快速进步以推动市场增长

视频编辑、游戏、计算机辅助设计 (CAD)、机器学习和区块链等 GPU 密集型应用的兴起，预计将在未来几年推动 GPU 即服务市场的增长。 GPU 即服务解决方案可帮助企业和研究人员加快机器学习和人工智能工作负载的速度。成本效率、云服务提供商 (CSP) 的帮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

发展中经济体的数据安全担忧加上意识淡薄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 即服务市场细分分析

按部署模型分析

不断增加的数据安全威胁推动私有 GPU 云需求

根据部署模型，市场分为私有GPU云、公共GPU云和混合GPU云。

由于云计算中的恶意软件、勒索软件和网络钓鱼攻击等安全威胁不断增加，预计私有 GPU 云领域将在预测期内占据最大的市场份额。根据 Palo Alto Networks 的《2023 年云原生安全状况》报告，约 39% 的受访者指出安全漏洞数量有所增加。因此，企业越来越多地采用私有 GPU 云部署模式。私有云完全专用于单个客户。因此，系统和基础设施可以根据需要进行配置，以提供高水平的安全性。

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，预计在预测期内复合年增长率最高。

按企业 type 分析

大型企业采用云 GPU 来克服与基础设施维护相关的挑战

以企业type为基础，将市场分为中小企业和大型企业。

在预测期内，大型企业领域预计将占据最大的 GPU 即服务市场份额。管理和维护 GPU 等硬件是一项困难且占用资源的工作。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的复合年增长率最高。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。现收现付部分预计将主导市场，并在预测期内以最高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先支付云 GPU 的费用。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，市场分为医疗保健、BFSI、制造、IT 和电信、汽车以及其他（航空航天和国防以及农业）。

预计 IT 和电信领域将在预测期内主导市场。 IT 和电信公司会生成大量数据，并利用这些数据来获取洞察并增强其服务。 GPUaaS 提供高级数据分析和机器学习所需的处理能力。在电信领域，GPUaaS可用于网络优化任务。

相反，由于越来越多地采用 HPC 来管理大量模拟和建模数据集，预计制造领域在预测期内将显示出最高的复合年增长率。 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。云 GPU 提供更快地进行复杂模拟所需的强大计算能力，使制造商能够快速迭代和完善其设计。

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/地区。

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由于成熟的计算软件和硬件提供商的存在、强劲的云计算采用以及各行业人工智能应用的快速采用，预计北美在预测期内将占据 GPU 即服务的最大市场份额、计算能力的进步以及在政府资助和支持的支持下人工智能领域强劲的技术投资活动。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。

所有这些因素都推动了人工智能市场的增长，进而增加了北美对 GPUaaS 解决方案的需求。

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此外，由于云的快速采用和有利的政府举措，预计亚太市场在预测期内将呈现最高增长率。该地区是中国、印度、澳大利亚、日本和韩国等一些主要科技中心的所在地，吸引了本地和全球投资。该地区各国政府对人工智能表现出了浓厚的兴趣，澳大利亚、新西兰、中国、日本、印度和新加坡都宣布了雄心勃勃的国家战略。

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。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。

在南美洲，初创和创新生态系统的出现以及基于云的解决方案的快速采用预计将推动市场增长。由于拥有坚实的生态系统来进行尖端技术的研发，预计巴西将保持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。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技术上投入资金，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。

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加强其市场地位

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）
• Vultr（美国）
• Linode LLC。 （美国）
• Amazon Web Services, Inc.（美国）
• 谷歌（美国）
• IBM 公司（美国）
• OVH SAS（法国）
• Lambda Labs（美国）
• Hewlett Packard Enterprise Development LP（美国）
• CoreWeave（美国）

主要行业发展：

• 2024 年 1 月：云和人工智能数据平台 WekaIO, Inc. 宣布与云 IaaS 公司 NexGen Cloud Ltd. 建立新的合作伙伴关系，提供 Hyperstack 的按需服务， NexGen Cloud 的 GPUaaS 平台。
• 2023 年 12 月：印度超大规模 IV 级数据中心提供商 Yotta Infrastructure 宣布与 GPU 加速计算先驱 NVIDIA 公司合作。通过此次合作，Yotta Data Services 旨在为其 Shakti Cloud 平台提供 GPU 计算基础设施和平台。   
• 2023 年 4 月：CoreWeave 是一家总部位于纽约的初创公司，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：存储、网络解决方案和计算公司 Super Micro Computer, Inc. 在其 GPU 服务器阵容中添加了 8U 通用 GPU 服务器，用于大规模 AI 训练。 8U 服务器专为各种计算密集型工作负载而设计，旨在实现数据中心的最佳性能。

报告覆盖范围

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