人工智能基础设施市场规模和份额

人工智能基础设施市场分析

市场分析

2025年人工智能基础设施市场规模达到876亿美元，预计到2030年将攀升至1976.4亿美元，期间复合年增长率为17.71%。增长反映了从有限试点到生产规模推广的决定性转变，特别是在超大规模企业、企业和公共部门机构中，他们现在依靠专用计算、高带宽结构和先进的热管理来运行大型语言和生成人工智能模型。云原生加速器的快速可用性降低了资本壁垒，到 2025 年，三大超大规模企业的硬件、软件和设施投资总额将超过 3150 亿美元，这凸显了规模化的必要性。到 2024 年，硬件将保持 72.1% 的份额，但软件的复合年增长率为 19.7%，凸显了向整体平台而非离散计算孤岛的转变。从地区来看，北美占 47.7%但亚太地区 19.1% 的复合年增长率表明主权人工智能战略和制造业数字化举措正在加速当地需求。最终用户模式反映了这种转变：云服务提供商占支出的 51.3%，而企业细分市场的复合年增长率为 21%，这表明人工智能正在成为一种核心运营能力，而不是一项研究活动。

全球人工智能基础设施市场趋势和见解

超大规模企业的 H100/G100 GPU 积压量激增

预购合同现已达到数十亿美元，使超大规模企业能够优先获得稀缺的 H100 和下一代G100加速器演员。较小的人工智能公司通常需要等待 12-18 个月才能交付，这将 GPU 分配变成了一条有利于资本充足的供应商的竞争护城河。这种短缺也促进了 GPU 即服务专家的发展，例如 CoreWeave，该公司筹集了 119 亿美元来提供按需计算能力。替代架构正在赢得人们的关注：AMD MI300X 出货量正在上升，英特尔的 Gaudi 3 预计将扩大选择范围，但生态系统的成熟度仍然取决于 CUDA 兼容性。^{[1]NVIDIA Corporation，“Spectrum-X800 和Quantum-X800 产品简介，”nvidia.com}

快速 AI 专用网络结构（Infiniband NDR、以太网 800 G）

模型大小已跃升至万亿参数领域，迫使数据中心网络消除节点到节点的延迟障碍。 NVIDIA Quantum-X800 Infiniband 和 Spectrum-X800 以太网提供 800 Gb/s 链路，提供ng 带宽比之前的迭代增加了五倍，并支持大规模同步 GPU 训练。 Microsoft Azure 和 Oracle 云基础设施等早期采用者已经部署了这些交换机，而 Corning EDGE8 等光缆升级可确保 Corning 密集 GPU 单元的无损吞吐量。^{[2]Corning Inc.，“适用于 800G AI 网络的 EDGE8 解决方案，” corning.com}

采用节能液体冷却

40 kW 以上的机架功率密度已经超越了传统空气系统的能力，将直接芯片和浸入式解决方案推向主流生产。与空气冷却相比，部署可节省 10-30% 的能源，并帮助数据中心满足欧盟和加利福尼亚州严格的 Scope-2 目标。微软对零水冷却的承诺和谷歌先进的液体系统凸显了微软对该技术的大规模验证。 <超级ID="sup-455242" aria-label="Microsoft Corporation，“超大规模零水冷却”，microsoft.com">[3]Microsoft Corporation，“超大规模零水冷却”，microsoft.com

云原生 AI 加速器实例普及化

AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 中超过 50 种不同的支持 GPU 的实例类型现在为企业提供弹性访问适用于训练和推理工作负载的 H100 集群。该模型将预算从资本支出转向运营支出，缩短了解决方案的时间，并引发了一波利基云浪潮，将特定工作负载的通用定价降低了 30-50%。

到 2026 年，AI 级 GPU 将长期供应短缺

地震后晶圆中断和台积电有限的先进节点产能已将交付窗口推迟到 12-18 个月，超大规模企业通过多年预付款来隔离自身。加剧了这种不平衡，导致较小的买家为 RTX 5090 等设备支付 30-50% 的溢价。竞争对手的反应是：AMD 正在扩大 MI300X 输出，而英特尔则准备好了 Gaudi 3，但 CUDA 生态系统锁定仍然偏向 NVIDIA 设备。

400 V/48 V 电源转换限制传统数据中心

为 10 kW 机架设计的传统数据中心在为需要高达 120 kW 的 AI 集群提供服务时面临着超过 15% 的效率损失。每个设施升级到 800 V 高压直流背板可能要花费数百万美元，从而延误许多项目。开放计算项目现在提倡每个机架的功率范围高达 1 MW，但采用情况仍然不均衡。

细分分析

通过提供：硬件主导地位满足软件加速

硬件占 2024 年支出的 72.1%，凸显了 GPU 集群、高带宽内存和专业技术的资本密集度网络。在人工智能基础设施硬件市场规模中，随着 H100 集群扩展到数千个节点，处理器支出仍然是最大的项目。存储架构继续转向具有集成 HBM 缓存的 NVMe over Fabrics，以避免 I/O 停顿。 

软件虽然较小，但速度最快-以 19.7% 的复合年增长率扩大品类。跨供应商编排堆栈、Triton 等编译器工具链和 MLOps 套件可提高利用率，推动组织重视集成平台而不是原始设备。因此，总拥有成本计算越来越多地将预期投资回报率的三分之一分配给软件驱动的优化，而不是人工智能基础设施市场中增量硬件马力。

按部署：云转型挑战本地领先地位

在金融和医疗保健领域对延迟敏感的用例的推动下，本地安装带来了 2024 年收入的 56.4%。许多公司继续将人工智能工作负载定位在受监管的数据附近，以导航隐私规则并保持临床或交易算法的确定性响应时间。 

云消费的增长速度更快，复合年增长率为 20.6%。弹性加速器实例允许在没有资本锁定的情况下进行实验，而混合方法则平衡主权nty 具有突发容量。微软承诺投资 800 亿美元专门用于人工智能工作负载的数据中心，突显了超大规模扩建如何重新调整人工智能基础设施市场的资本配置模式。

最终用户：CSP 在企业增长浪潮中占据主导地位

云服务提供商合计占 2024 年需求的 51.3%，利用规模为 GPU 和网络提供更好的定价。他们精心策划的人工智能即服务产品吸收了复杂性，使它们成为开发人员的默认选择。 

然而，随着人工智能从概念验证转向生产，企业的复合年增长率达到 21%。制造、物流和医学研究采用本地或边缘集群进行确定性推理。政府机构规划主权云，以将战略人工智能保持在国家边界内，进一步扩大人工智能基础设施市场规模的份额捕获。

按处理器架构：GPU 霸主与新兴替代品

GPU占 2024 年收入的 67.4%，并保持最快的复合年增长率 17.9%。到 2030 年，GPU 部署的人工智能基础设施市场份额应该会保持较高水平，因为 Blackwell 级设备保留了 CUDA 工具链，同时提高了每瓦性能。 

专用推理 ASIC 和 FPGA 吸引了功率受限数据中心的兴趣。 Cerebras WSE-3、Google TPU v5p 和 AWS Inferentia 3 面向延迟敏感或按代币成本计算的工作负载。 Ayar Labs 等光互连初创公司寻求消除带宽瓶颈，这一发展可能会在长期内改变节点设计。

地理分析

2024 年北美将占据 47.7% 的份额，反映出超大规模园区、半导体研究中心和公共资助的无与伦比的集中度CHIPS 法案和 Stargate 计划等激励措施。弗吉尼亚州数据中心巷保持着超过 1.5 吉瓦的活跃电力供应，而德克萨斯州俄勒冈州和俄勒冈州增加了可再生能源支持的容量，使 PUE 比率保持在 1.2 以下。人工智能基础设施市场继续受益于计划于 2026 年开业的 40 多个绿地设施，尽管影响中国相关开发商的出口限制正在重塑供应合同。 

亚太地区复合年增长率最快，达到 19.1%，其中中国、印度和东南亚国家将资金投向国家人工智能超级节点、智能制造走廊和区域 GPU 云。北京支持的“计算券”补贴人工智能工作负载，帮助该地区到 2025 年综合计算能力超过 1,000 EFLOPS。印度的数字个人数据保护法案推动本地处理，引导超大规模企业与国内电信公司围绕 5G 部署共同构建边缘人工智能集群。 

欧洲在扩张与气候目标之间取得平衡。气候中和数据中心协议迫使运营商实现积极的能源效率目标并使用可再生能源华。到 2025 年，液体冷却的采用率已占新建建筑的 20%，根据 Scope-2 报告，预计到 2027 年将超过 60%。与此同时，InvestAI 融资池加速了德国、法国和北欧地区的研发合作，但预算规模仍落后于北美和亚太地区的总额，迫使欧洲运营商组建跨区域联盟，例如沙特-欧盟数据中心项目。

竞争格局

人工智能基础设施市场集中度适中。 NVIDIA 在训练芯片方面处于领先地位，并得到 CUDA 堆栈和每年两位数性能提升的路线图节奏的强化。 AMD 通过 MI300X 的可用性以及与 Humain 的 100 亿美元合作伙伴关系加速在沙特阿拉伯及其他地区建立人工智能工厂。英特尔通过增加工作站 GPU 和资助与光学互连相吻合的衍生产品来扩大影响范围高迪级加速器。 

超大规模企业正在垂直整合：谷歌的 TPUv5p、AWS 的 Trainium 2 和微软的 Maia 芯片减少了对外部 GPU 供应商的依赖，尽管每个公司仍然购买数以万计的 NVIDIA 单元用于旗舰模型训练。 CoreWeave 和 Lambda 定义了一个“neocloud”层，以相对于三大按需价格高达 40% 的折扣提供利基裸机 GPU 产品来吸引对价格敏感的研究人员。 

边缘基础设施仍然是空白。 Spectro Cloud 和 Zeeda 等供应商为制造工厂和医院提供强化的统包集群，将零接触配置和内置安全性相结合。由英特尔、NVIDIA 和 AMD 资助的 Ayar Labs 等光学互连创新者可以改变基于小芯片的封装设计，并满足每个节点 100 Tb/s 以上的面向未来的带宽需求。