GPU 即服务市场规模和份额

GPU 即服务市场分析

GPU 即服务市场的当前价值在 2025 年达到 57 亿美元，预计到 2030 年将增至 212.4 亿美元，复合年增长率高达 30.08%。 GPU 即服务市场从生成型 AI 工作负载、云游戏采用以及需要弹性、高密度计算能力的全公司数字化转型项目的碰撞中汲取动力。按使用付费模式继续将预算从本地 GPU 集群转向云订阅，而液体冷却改造使数据中心运营商能够在每个机架上安装更多加速器并保持能效。超大规模企业通过全球规模保护份额，但专业的“新云”在价格和特定工作负载性能方面竞争激烈。定价范围从 A100 实例的每小时 0.66 美元到高级 H100 配置的 4.00 美元及以上，跨性能层的客户灵活性。

全球 GPU 即服务市场趋势和见解

生成式 AI 和 LLM 工作负载的使用量不断增加

对基于 Transformer 的模型的需求推动了前所未有的 GPU 集群，单个项目在过去几周的训练周期中消耗了数千个 H100 加速器。 NVIDIA 指出，91% 的金融机构目前正处于 AI 用例的生产或评估阶段。^{[1]NVIDIA Corporation，“BNY Mellon 部署 DGX SuperPOD”，nvidia.com}BNY Mellon 等金融服务公司展示了 GPU 超级集群在实时欺诈分析方面的强大功能 nvidia.com。 GPU 即服务市场固有的弹性扩展使研究团队能够将计算供应与不可预测的训练爆发相匹配。配备高带宽内存 (HBM) 的 H100 和 H200 部件受到青睐，因为它们可以保持吞吐量以扩展参数数量。初创公司的长尾现在可以访问超大规模企业部署的相同芯片，从而创造公平的创新竞争环境。

AR/VR 和实时渲染需求激增

每秒 90 帧的真实感渲染给消费类硬件带来压力，促使开发人员从远程 GPU 流式传输像素完美的帧。 NVIDIA 的 CloudXR 平台将低延迟编解码器分层到 GPU 后端，为瘦客户端提供身临其境的体验。 Arcware 等像素流专家提供 Unreal-Engine-as-a-Service，以便建筑可视化团队可以在移动设备上呈现交互式模型。制造公司采用将物理模拟与实时可视化相结合的数字孪生工作流程，推动了对边缘分布式 GPU 的需求。随着下一代耳机的到来，内容工作室更喜欢 GPU 即服务市场，而不是购买定制渲染农场，因为这样可以避免资本成本并保持灵活性。

云游戏服务扩展

包括 GeForce NOW 和 Xbox Cloud Gaming 在内的平台运行大量 GPU 群，可以同时流式传输 1080p 和 4K 会话。边缘节点构建可将快节奏游戏的延迟控制在 40 毫秒以下，从而扩大了区域 GPU 占用空间。服务提供商通过向媒体渲染和深度学习客户租用相同的集群，在非高峰游戏时段交叉补贴容量，从而提高整体利用率。因此，GPU 即服务市场受益于分担资本支出的多租户经济。横跨娱乐、人工智能和工程垂直领域的据点。 5G 的推出进一步支持了消费者的采用，增加了手持设备的带宽。

按使用付费的定价模式越来越受欢迎

Voltage Park 和 Lambda 主导的动态现货定价大幅削减了实验的入门成本。 Lambda 的一键式集群可在五分钟内配置多节点 H100 设置，仅按运行时计费。 Google Cloud Run 的无服务器 GPU 服务现在自动扩展到零并按每秒收费，从而消除了闲置开销。^{[2]Google Cloud, “Cloud Run 中的 GPU 支持”, cloud.google.com} 透明的定价迫使超大规模企业优化预订折扣，同时提供低至一秒间隔的精细计量选项。对于开发人员来说，成本可预测性可以加快原型到生产的周期，而不会造成长时间的采购延迟。

网络安全和数据主权问题

共享加速器池创造了新的攻击面，研究强调绕过传统虚拟机管理程序障碍的 GPU 侧通道向量。^{[3]趋势科技研究，“GPU 上的侧通道威胁”，trendmicro.com} 机密计算扩展现在可以加密内存并隔离工作负载，以便多租户环境满足银行和政府标准。出口管制制度增加了合规复杂性，因为高于特定 TOPS 阈值的 GPU 在跨境部署之前需要获得许可。主权云框架将企业推向区域节点，影响 GPU 即服务市场内的数据中心位置策略。

HBM 内存和先进封装供应限制

SK 海力士和美光报告称，到 2025 年，生产线已全部预订，从而提高了每个基于 CoWoS 的封装的投入成本。台积电仍然是另一个瓶颈，交货时间高端模块的运行时间已超过 52 周。拥有安全分配协议的 Neocloud 获得了价格优势，而规模较小的厂商则难以获得旗舰芯片。持续的短缺可能会延长更新周期，并可能限制 GPU 即服务市场规模的增长轨迹，直到新晶圆厂上线。

细分市场分析

按应用：人工智能工作负载维持市场领先地位

人工智能用例占 2024 年收入的 47.3%，使该细分市场在 GPU 中占据最大份额，服务市场。 Transformer 架构现已超过 1 万亿个参数，推动了只有弹性云池才能满足的多集群需求。大型语言模型推理涵盖实时聊天机器人、代码生成助手和企业知识检索，在训练周期完成后保持利用率稳定。 

云游戏和媒体渲染是增长最快的应用ion group 的复合年增长率为 31.2%，有助于扩大到 2030 年娱乐工作负载的 GPU 即服务市场规模。提供商利用夜间游戏高峰货币化，并将白天闲置容量出租给电影渲染管道，从而提高资产利用率。模拟自动驾驶车辆环境的混合工作负载将真实感渲染与基于物理的人工智能相结合，在单个租户中桥接游戏引擎和人工智能框架。随着这些跨域工作流程正常化，应用程序边界变得模糊，每个增量项目都会为 GPU 即服务市场带来额外价值。

按企业规模划分：中小企业缩小差距

得益于预留容量合同和专门的支持团队，大型企业获得了 2024 年收入的 56.3%。跨国银行、汽车制造商和制药巨头锁定了多年的 H100 实例块，以获得可预测的 AI 路线图。他们经常协商数据中心托管安排或直接面向制造商的供应保证，以确保供应链冲击期间的微小性。 

中小企业正以 29.7% 的复合年增长率增长，凸显了消费计费给 GPU 即服务行业带来的民主化效应。无服务器产品消除了对 DevOps 人员的需求，允许精益团队在几天内将视觉模型或推荐引擎集成到产品中。 A100 每小时 0.66 美元的有竞争力的定价进一步降低了进入门槛，随着中小企业参与的加深，推动整个 GPU 即服务市场向前发展。

按最终用户行业：医疗保健超过所有垂直行业

IT 和通信占 2024 年收入的 32.7%，反映了 GPU 即服务市场的超大规模基础。电信运营商将加速器分配给网络优化人工智能，以预测流量激增并自动实现节能。媒体流公司在同一硬件上运行实时转码器和推荐系统，从而提高利用率。 

健康护理和生命科学将以 31.5% 的复合年增长率攀升，这是垂直行业中最高的增长率，推动了 GPU 即服务市场规模的细分市场贡献。药物发现平台部署生成化学模型，缩短分子筛选的迭代时间。医学影像提供商运行 GPU 加速的 DICOM 管道，将模态周转时间从几分钟压缩到几秒钟，从而改善临床医生的工作流程。这些成就证明了资本从传统 PACS 到 GPU 支持的云分析的重新分配是合理的，从而增强了支出势头。

按部署模型：混合架构聚集力量

公有云节点占据了 2024 年消费的 45.9%，因为它们提供了近乎即时的可扩展性和全球覆盖范围。需求不稳定的培训工作受益于无需采购周期即可在一夜之间爆发数千个 GPU 的能力。 

混合云和多云以 30.2% 的复合年增长率位居增长榜榜首，这得益于抽象供应商差异的编排套件并将工作负载引导至每次失败成本最低的目的地。企业将延迟敏感推理连接到专用 GPU pod，同时将训练扩展到公共区域，从而优化性能和合规性。这种平衡的立场分散了各个提供商的支出，并扩大了 GPU 即服务市场规模分配，转向可自动执行放置决策的编排软件。

按服务模式：平台服务引领上升

软件即服务 API 占 2024 年收入的 52.1%，满足了需要具有集成版本控制和监控功能的交钥匙推理端点的开发人员的需求。流行的例子包括视觉分类端点和语音到文本转录器，它们将 GPU 复杂性隐藏在 REST 调用背后。 

平台即服务正以 31.1% 的复合年增长率加速增长，这标志着向托管环境的转变，在需要时仍可授予根级 CUDA 访问权限。 Rafay 的 GPU PaaS 等产品集成了集群方案duling、成本治理仪表板和特定于 ML 的可观察性 rafay.co。开发人员保持生产力，同时运营团队通过统一控制台执行预算和安全策略，从而使 GPU 即服务市场对平衡敏捷性与 IT 控制的企业保持吸引力。

地理分析

凭借成熟的超大规模应用、充满活力的初创生态系统以及银行业的早期采用，北美在 2024 年贡献了全球收入的 31.4%，零售业、娱乐业。供应商通过直接芯片液体冷却改造传统大厅，以实现超过 120 kW 的机架密度，从而为每个设施配备数万个 GPU。区域出口管制决定了最先进芯片的部署地点，将合规咨询作为 GPU 即服务市场中的一项增值服务添加进来。 

亚太地区预计复合年增长率为 30.5%，反映了政府资助的情况d 人工智能云和制造数字化。新加坡人均在 NVIDIA 硬件上花费 600 美元，并为人工智能基础设施提供税收优惠，将自己定位为区域计算中心。印度的国家任务是安装 10,000 个 GPU，NVIDIA 与国内电信公司合作构建主权云。日本和韩国加速采购用于语言翻译和机器人工作负载的 H200 集群，这说明了将地区预算引入 GPU 即服务市场的多种催化剂。 

欧洲在增长机会与严格的可持续性和数据驻留法规之间取得平衡。供应商投资 100% 可再生能源供应和废热再利用，与欧盟碳排放上限保持一致。尽管存在政策阻力，汽车、制药和公共部门人工智能应用的需求仍在不断上升。南美、中东和非洲的增长在绝对值上落后，但随着宽带普及率的提高和本地 A 的增长，实现了两位数的增长我的生态系统成熟了。总的来说，新兴地区将扩大可寻址用户群，并进一步使 GPU 即服务市场的收入来源多样化。

竞争格局

竞争仍然激烈但适度集中。 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 将 GPU 与更广泛的云产品组合捆绑在一起，以保护现有客户。 CoreWeave、Lambda Labs 和 RunPod 等专业厂商在裸机性能、更快的配置和更低的每小时定价方面具有差异化优势，而这些通常是通过与 NVIDIA 或 AMD 的直接合作来实现的。 Neoclouds 追求垂直专业化，例如 CoreWeave 专注于电影渲染农场，而 Lambda 则面向研究机构。 战略举措凸显了战术军备竞赛。 NVIDIA 收购了 Run:ai，将高级调度纳入其堆栈中，让客户无需重写即可提高 GPU 利用率ng 工作负载。 CoreWeave 购买了 Weights & Biases，将实验跟踪和模型注册功能与计算集成起来，形成一个可与超大规模机器学习工作室相媲美的 AI 平台捆绑包。 Google Cloud 为无服务器工作负载引入了按秒 GPU 计费和自动缩放至零的功能，吸引了重视操作简单性的开发人员。

定价透明度带来了下行压力。 Thunder Compute 宣传 A100 的价格为每小时 0.66 美元，比超大规模厂商的价格低高达 80%。由Voltage Park开创的现货市场拍卖进一步将闲置库存商品化，使对价格敏感的中小企业受益，同时迫使较大的供应商提高预留实例折扣。机密计算和主权云需求催生了新的利基市场，促使运营商使用硬件级加密来启动区域锁定集群。这些动态共同影响整个 GPU 即服务市场的购买决策并加快创新速度。