IA et semi-conducteurs – Analyse et prévisions du marché des GPU pour serveurs, 2023-2028 : la demande mondiale en IA et en GPU pour serveurs renforce les solutions informatiques haute densité et les valorisations du marché montent en flèche

Un marché de GPU pour serveur

Le marché mondial de l’IA et des semi-conducteurs – GPU pour serveurs représentait 15,4 milliards de dollars en 2023 et devrait croître à un TCAC de 31,99 % pour atteindre 61,7 milliards de dollars d’ici 2028. La prolifération de l’informatique de pointe, où le traitement des données s’effectue plus près de la source des données. génération plutôt que de s’appuyer uniquement sur des serveurs cloud centralisés, stimule la demande de serveurs GPU. La tendance croissante à la virtualisation dans les centres de données et les environnements d'entreprise constitue également un moteur important pour les serveurs GPU.

Le développement rapide des applications d’apprentissage automatique et d’intelligence artificielle est un moteur majeur de cette tendance. Un élément clé de l’IA et du ML est la formation de réseaux neuronaux sophistiqués, qui est en grande partie accélérée par les serveurs GPU. Des entreprises comme Nvidia, par exemple, ont remarqué une augmentation de la demande pour leurs produits GPU, comme le GPU Nvidia A100 Tensor Core, spécialement destiné aux tâches d'IA. Le marché mondial de l’IA et des semi-conducteurs – GPU pour serveurs se développe en raison de l’utilisation de serveurs GPU par divers secteurs, notamment la santé, la finance et les voitures autonomes, pour gérer de grands ensembles de données et augmenter la précision des modèles d’IA.

IA et semi-conducteurs – Analyse et prévisions du marché des GPU pour serveurs, 2023-2028 : la demande mondiale en IA et en GPU pour serveurs renforce les solutions informatiques haute densité et les valorisations du marché montent en flèche

Le segment des applications finales fait partie du segment des applications pour le marché mondial de l’IA et des semi-conducteurs – GPU pour serveur. Le cloud computing (clouds privés, publics et hybrides) et les applications HPC (recherche scientifique, apprentissage automatique, intelligence artificielle et autres applications) sont inclus dans le secteur des applications finales. Le marché mondial de l’IA et des semi-conducteurs – un GPU pour serveur a également été divisé en segments en fonction du type d’installation, qui comprend les installations d’extraction de blockchain, les clusters HPC et les centres de données (y compris les centres de données hyperscale, de colocation, d’entreprise, modulaires et de périphérie)..

Selon les estimations, la catégorie des centres de données détiendra la plus grande part de marché en 2022 et continuera de dominer le marché pendant la période de projection. La tendance vers le calcul accéléré par GPU dans les centres de données est alimentée par les avancées technologiques des GPU qui offrent une efficacité énergétique et des performances accrues. Les serveurs GPU peuvent transférer certains calculs des processeurs conventionnels vers les serveurs GPU, ce qui améliore les performances globales et réduit la consommation d'énergie. Par conséquent, l’utilisation croissante de serveurs GPU dans les centres de données correspond aux exigences changeantes des entreprises et des institutions qui souhaitent gérer la durabilité et l’efficacité des opérations de leurs centres de données tout en atteignant des niveaux plus élevés de capacité de traitement.

La tendance vers le calcul accéléré par GPU dans les centres de données est alimentée par les avancées technologiques des GPU qui offrent une efficacité énergétique et des performances accrues. Les GPU offrent un moyen efficace de trouver un équilibre entre la capacité de traitement et la consommation d’énergie, ce que recherchent les opérateurs de centres de données dans leurs solutions. Les serveurs GPU peuvent transférer certains calculs des processeurs conventionnels vers les serveurs GPU, ce qui améliore les performances globales et réduit la consommation d'énergie. Par conséquent, l’utilisation croissante de serveurs GPU dans les centres de données correspond aux exigences changeantes des entreprises et des institutions qui souhaitent gérer la durabilité et l’efficacité des opérations de leurs centres de données tout en atteignant des niveaux plus élevés de capacité de traitement.

L’expansion des centres de données et l’essor des services de cloud computing ont encore stimulé la demande de serveurs GPU en Amérique du Nord. Les fournisseurs de services cloud, notamment des géants du secteur tels qu'Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google Cloud, investissent massivement dans l'infrastructure GPU pour offrir à leurs clients des capacités informatiques hautes performances sur une base évolutive et rentable. Cette tendance est particulièrement importante alors que les entreprises s'appuient de plus en plus sur des ressources basées sur le cloud pour la formation, la simulation et d'autres tâches gourmandes en GPU.

Demande – Facteurs, défis et opportunités

Facteurs de marché :

Les producteurs de serveurs GPU peuvent tirer parti de ce besoin en fournissant des solutions personnalisées de minage de crypto-monnaie, notamment des plates-formes spécialement conçues pour le minage, des services de minage basés sur le cloud ou des plates-formes GPU en tant que service. En facturant des frais, en facturant des abonnements ou en concluant des contrats, ces systèmes peuvent rapporter de l'argent aux fabricants tout en donnant aux mineurs l'accès à des ressources GPU solides et évolutives.

La nécessité des GPU pour centres de données découle de leur rôle clé dans la formation et l’exécution de modèles d’IA, ce qui est particulièrement avantageux pour les entreprises engagées dans des tâches exigeantes en termes de calcul, telles que les simulations techniques et la recherche scientifique. Les fabricants de serveurs GPU peuvent tirer parti de cette demande en proposant des solutions spécialisées pour les applications de calcul haute performance (HPC), telles que les plates-formes GPU en tant que service, les services GPU basés sur le cloud et les serveurs GPU dédiés. En plus de fournir aux entreprises des ressources GPU évolutives, ces services personnalisés rapportent de l'argent aux fabricants sous forme de frais, d'abonnements ou de contrats.

Défis du marché :

Les économies d'échelle réalisées par les fabricants de GPU, notamment Nvidia, créent une barrière importante à l'entrée pour les fabricants de serveurs GPU de centres de données souhaitant s'intégrer en amont. Une entreprise essayant de s’intégrer en amont dans le processus de production de GPU, par exemple, aurait du mal à réaliser des économies d’échelle équivalentes. Cela a un impact sur la capacité de l'entreprise à maintenir sa compétitivité globale, à s'engager dans la recherche et le développement et à égaler les prix. En conséquence, il pourrait être difficile pour les producteurs de serveurs GPU pour centres de données de réaliser des économies d’échelle comparables, ce qui pourrait limiter leur efficacité sur un marché extrêmement concurrentiel. De plus, un problème récurrent pour les fabricants de serveurs GPU pour centres de données est l'innovation continue des fabricants de GPU, démontrée par le développement continu des GPU, des CPU et des unités de traitement de données (DPU).

Opportunités de marché :

Le GPT-4 d'OpenAI, le modèle de langage le plus récent et le plus vaste, est une illustration spécifique en temps réel de la façon dont les serveurs GPU peuvent aider le HPC et l'IA. Il fallait beaucoup de puissance de traitement pour s'entraîner sur un énorme ensemble de données contenant plus de 1 000 milliards de mots. Une contribution significative a été apportée par les serveurs GPU, plus particulièrement par les GPU Nvidia H100 Tensor Core, qui ont accéléré le processus de formation jusqu'à 60 fois plus vite que les CPU seuls. Un entraînement à précision mixte a été utilisé pour obtenir cette accélération en optimisant à la fois les performances de calcul et l'utilisation de la mémoire. Pour cette raison, GPT-4 pourrait être formé en quelques semaines et obtenir des résultats de pointe dans les défis impliquant le traitement du langage naturel.

L'intelligence artificielle (IA) et l'analyse avancée jouent un rôle crucial dans les villes intelligentes car elles optimisent l'allocation des ressources, renforcent la sécurité publique et améliorent la qualité de vie globale. En raison de leur adéquation aux charges de travail d’IA et d’analyse, les serveurs GPU deviennent un élément essentiel de l’infrastructure pour le développement des villes intelligentes.

Segmentation du marché :

Segmentation par application (utilisateur final)

Cloud computing
Application HPC

Segmentation par produit (type de configuration)

GPU unique
GPU double à quadruple
GPU haute densité

Segmentation par région

Amérique du Nord – États-Unis et reste de l’Amérique du Nord
Europe – Allemagne, France, Pays-Bas, Italie, Irlande, Royaume-Uni et reste de l'Europe
Asie-Pacifique – Japon, Chine, Inde, Australie, Singapour et reste de l'Asie-Pacifique
Reste du monde – Moyen-Orient, Afrique et Amérique latine

Certains noms importants établis sur ce marché sont :

Fabricants de GPU

Société NVIDIA (Nvidia)
Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)
Société Intel (Intel)

Fabricants de GPU pour serveurs

Dell Inc
Pingouin Informatique, Inc
Société Exact

Attributs clés:

Attribut de rapport

Détails

Nombre de pages 127 Période de prévision 2023 – 2028 Valeur marchande estimée (USD) en 2023 15,4 milliards de dollars Valeur marchande prévue (USD) d'ici 2028 61,7 milliards de dollars Taux de croissance annuel composé 31,9 % Régions couvertes dans le monde

Sujets clés abordés :

1 Marché

1.1 Perspectives de l'industrie

1.1.1 Tendances en cours

1.1.1.1 Chronologie des mises à niveau de conception de GPU et de serveurs

1.1.1.2 Capacités des centres de données : actuelles et futures

1.1.1.3 Scénario de consommation électrique du centre de données

1.1.1.4 Autres tendances industrielles

1.1.1.4.1 Développements de clusters HPC

1.1.1.4.2 Initiatives blockchain

1.1.1.4.3 Supercalcul

1.1.1.4.4 Développements 5G et 6G

1.1.1.4.5 Impact de la densité des serveurs/racks

1.1.2 Mises à niveau de l'équipement et améliorations des processus

1.1.3 Solutions de refroidissement adaptatives pour les capacités de serveur en évolution

1.1.3.1 Techniques de refroidissement traditionnelles

1.1.3.2 Confinement des allées chaudes et froides

1.1.3.3 Free Cooling et économie

1.1.3.4 Systèmes de refroidissement liquide

1.1.4 Modèle de budget et d’approvisionnement des utilisateurs finaux du centre de données

1.1.5 Analyse des parties prenantes

1.1.6 Écosystème/Programmes en cours

1.2 Dynamique commerciale

1.2.1 Facteurs opérationnels

1.2.1.1 Demande croissante de minage de crypto-monnaie

1.2.1.2 Adoption croissante par les entreprises des GPU des centres de données pour les applications informatiques hautes performances

1.2.2 Défis commerciaux

1.2.2.1 Pouvoir de négociation élevé des fabricants de GPU

1.2.3 Stratégies et évolutions du marché

1.2.4 Opportunités commerciales

1.2.4.1 Avancement technologique dans le calcul haute performance (HPC)

1.2.4.2 Soutien du gouvernement au développement et à la numérisation des villes intelligentes

1.3 Marché mondial des GPU pour centres de données

1.3.1 Taille et prévisions du marché

1.3.1.1 Marché des GPU pour centres de données (par application et produit)

2 Demande

2.1 IA mondiale et semi-conducteurs – Un marché GPU pour serveur (par application)

2.1.1 Marché mondial des GPU pour serveurs (par application finale)

2.1.2 Marché mondial des GPU pour serveurs (par type d’installation)

3 produits

3.1 IA mondiale et semi-conducteurs – Un marché GPU pour serveur (par produit)

3.1.1 Marché des GPU pour serveurs (par type de configuration)

3.1.2 Marché des GPU pour serveurs (par facteur de forme)

3.2 Analyse des prix

3.3 Analyse des brevets

4 Région

4.1 IA mondiale et semi-conducteurs – Un marché GPU pour serveur (par région)

5 marchés – Analyse comparative concurrentielle et profils d’entreprises

5.1 Analyse comparative concurrentielle

5.2 Analyse des parts de marché

5.2.1 Par fabricant de GPU

5.2.2 Par fabricant de serveur GPU

5.3 Profils d'entreprise

Société NVIDIA
Micro-systèmes avancés
Intel
Technologies Qualcomm
Technologies de l'imagination
Ordinateur ASUSTeK
INSPURER
Technologies Huawei
Super micro-ordinateur
Technologie GIGA-BYTE
Informatique Pingouin
Advantech
Fujitsu
Dell Inc
Exact

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