电子半导体与ICT
细分 GPU 市场规模及份额
Disaggregated GPU
细分 GPU 市场规模及份额采用结构化市场口径；市场规模覆盖2025年、2026年、2031年；预测期复合年增长率为33.48%。
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更新时间2026-07-31
内容类型市场研究报告
市场研究正文
规模、增长、细分、驱动因素与关键问题
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核心结论
细分 GPU 市场规模及份额采用结构化市场口径；市场规模覆盖2025年、2026年、2031年；预测期复合年增长率为33.48%。
市场走势
市场规模变化
预测期复合增长率 CAGR33.48%机构预测 · 2031
结构化指标
| 指标 | 年份 | 数值 | 性质 |
|---|---|---|---|
| 预测期复合年增长率 | 2031 | 33.48% | 机构预测 |
| 市场规模 | 2025 | USD 3.97B | 基准/历史 |
| 市场规模 | 2026 | USD 5.34B | 机构预测 |
| 市场规模 | 2031 | USD 22.63B | 机构预测 |
细分市场份额
市场结构
| 维度 | 细分项 | 年份 | 份额 |
|---|---|---|---|
| accelerator_type | NVLink/NVSwitch-based disaggregation | 2025 | 44.210% |
| application | AI and high-performance computing | 2025 | 72.490% |
| component | hardware | 2025 | 81.320% |
| end_user | hyperscale cloud providers | 2025 | 47.630% |
| geography | North America | 2025 | 52.710% |
关键结论
- accelerator_type 维度中，NVLink/NVSwitch-based disaggregation 在 2025 年的公开份额为 44.21%。
- application 维度中，AI and high-performance computing 在 2025 年的公开份额为 72.49%。
- component 维度中，hardware 在 2025 年的公开份额为 81.32%。
- end_user 维度中，hyperscale cloud providers 在 2025 年的公开份额为 47.63%。
- geography 维度中，North America 在 2025 年的公开份额为 52.71%。
主要参与者
- Qualcomm
- Fujitsu
增长驱动因素
| 因素 | 影响 CAGR | 地区相关性 | 影响周期 |
|---|---|---|---|
| AI 训练集群中 GPU 池化需求不断上升 | +10.200% | 全球，集中在北美和亚太超大规模中心 | 短期（≤ 2 年） |
| 转向分离的计算和内存架构 | +8.500% | 全球范围内，CXL 的采用主要集中在北美和东亚 | 中期（2-4 年） |
| 超大规模和云原生 AI 基础设施的扩展 | +7.300% | 全球，w北美和亚太地区领先的资本部署 | 短期（≤ 2 年） |
| 通过资源分解提高电力和热效率 | +4.800% | 全球，因欧盟能源法规和亚太电力限制而加速 | 中期（2-4 年） |
| 通过多租户 GPU 分配加快车队利用率 | +3.600% | 北美、欧洲和东南亚云走廊 | 中期（2-4 年） |
| 模块化数据中心架构的升级周期更短 | +2.900% | 全球、快速北美绿地人工智能工厂建设领先 | 长期（≥ 4 年） |
市场制约因素
| 因素 | 影响 CAGR | 地区相关性 | 影响周期 |
|---|---|---|---|
| 高互连和结构集成复杂性 | -1.800% | 全球，北美以外的多供应商部署最为严重 | 短期（≤ 2 年） |
| 跨 GPU 堆栈的软件编排碎片 | -1.400% | 全球，尤其限制企业和新兴市场部署 | 中期（2-4 年） |
| 改造旧数据中心的资本强度 | -1.100% | 欧洲和南美洲，其中旧主机代管存量实质性 | 中期（2-4年） |
| 远程内存和分类访问的延迟权衡 | -0.800% | 全球，对于延迟敏感的推理工作负载最为关键 | 短期（≤ 2 年） |
报告关注的关键问题
目前分类 GPU 市场规模有多大？
2025年市场规模约为39.7亿美元；2026年市场规模约为53.4亿美元；2026—2031年复合年增长率为33.48%。
为什么人工智能基础设施中分类 GPU 的采用率不断上升？
为什么人工智能基础设施中分类 GPU 的采用率不断上升？ 采用率上升是因为 GPU 池提高了利用率，代理 AI 增加了令牌吞吐量需求，而内存和带宽限制正在推动运营商进行池化计算和内存
当今哪个组件贡献了最大的收入？
当今哪个组件贡献了最大的收入？ 到 2025 年，硬件将占收入的 81.32%，因为早期部署需要在机架、结构、交换机、内存模块和紧密集成的计算上投入大量资金系统。
哪种加速器方法增长最快？
哪种加速器方法增长最快？ 在共享内存池和更灵活的可组合系统设计的支持下，基于 CXL 的分解预计到 2031 年将以 34.46% 的复合年增长率增长。
哪个区域扩张最快？
哪个区域扩张最快？ 预计到 2031 年，亚太地区的复合年增长率将达到 34.39%，这得益于中国的超大规模人工智能支出、韩国的 HBM 供应实力以及印度和新加坡的公共人工智能基础设施计划。
阻碍更广泛部署的主要障碍是什么？
阻碍更广泛部署的主要障碍是什么？ 最大的限制是互连复杂性、跨 GPU 堆栈的碎片化编排以及调整设施以满足密集 AI 机架的电力和冷却需求的成本。
Vieter 校准：机构预测不等于实际成交、订单、交付或出货。跨报告比较需要同时核对市场边界、基准年、币种及是否包含软件服务。本站不提供报告原文或全文译文。
查看来源：Mordor Intelligence
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