Analisi delle dimensioni e della quota di mercato delle GPU - Tendenze di crescita e previsioni (2025 - 2030)

Tendenze e approfondimenti sul mercato globale delle unità di elaborazione grafica (GPU)

Intensità GPU per l'addestramento del modello di intelligenza artificiale generativa

I modelli di trasformatori a parametri elevati superano abitualmente i 100 miliardi di parametri, costringendo le aziende a utilizzare decine di migliaia di GPU in parallelo per sessioni di addestramento della durata di mesi, elevando la produttività dei tensori al di sopra delle metriche grafiche tradizionali.^{[1]NVIDIA Corporation, "NVIDIA annuncia i risultati finanziari del primo trimestre dell'anno fiscale 2026", nvidia.com} Memoria ad alta larghezza di banda, interconnessioni lossless e rack di raffreddamento a liquido sono diventati criteri di acquisto standard. Aziende sanitarie, finanziarie e manifatturiere ora imitano gli hyperscaler fornendo supercluster dedicati per modelli di dominio, un modello che amplia la base di utenti finali del mercato delle unità di elaborazione grafica. Le architetture con mix di esperti amplificano la domanda, poiché i flussi di lavoro orchestrano pool di GPU eterogenei per gestire shard specifici per il contesto. I vincoli di densità di potenza all'interno delle data hall legacy accelerano ulteriormente la migrazione verso pod di intelligenza artificiale appositamente progettati.

Realizzazione di data center "Sovereign-AI"

I governi considerano l'elaborazione di intelligenza artificiale nazionale una risorsa strategica, simile a quella dell'energia o delle telecomunicazioni. Il Canada ha stanziato 2 miliardi di dollari per una strategia nazionale di elaborazione di intelligenza artificiale incentrata sui supercomputer basati su GPU.^{[2]Innovazione, Scienza e Sviluppo Economico Canada, “Strategia canadese per il calcolo dell'intelligenza artificiale sovrana”, ised-isde.canada.ca}La missione indiana IndiaAI prevede oltre 10,000 GPU per modelli linguistici indigeni. La Corea del Sud sta accumulando volumi simili per garantire la parità nella ricerca. Tali progetti convertono i bilanci pubblici in piani di acquisto pluriennali, stabilizzando la domanda di base nel mercato delle unità di elaborazione grafica. L'addestramento dei modelli specifici per regione, che spazia dall'automazione industriale nell'UE all'analisi energetica nel Golfo, estende i requisiti architetturali oltre le SKU dei data center, includendo acceleratori edge rugged.

Domanda di elaborazione eterogenea basata su AR/VR e AI

I moderni visori montati sulla testa devono eseguire il rendering di due lenti 4K a oltre 90 FPS durante l'esecuzione dell'inferenza di visione artificiale per il tracciamento delle mani e la mappatura spaziale. Le GPU, pertanto, integrano tensor core dedicati per alleggerire le attività di intelligenza artificiale senza interrompere la distribuzione dei frame (nvidia.com). Simulazioni aziendali, olografia medica e progettazione di gemelli digitali richiedono inoltre schede di classe workstation. I sistemi avanzati di assistenza alla guida per il settore automobilistico introducono lo stesso mix eterogeneo di carichi di lavoro in fattori di forma edge senza ventola, mantenendo la latenza in tempo reale al di sotto delle soglie di sicurezza. Poiché l'intelligenza artificiale aumenta i carichi grafici, le roadmap architetturali ora danno priorità alle gerarchie di cache condivise e all'I/O dei chiplet per co-ottimizzare rendering e apprendimento.

Implementazioni di servizi di cloud gaming

Le piattaforme di streaming gaming si basano su GPU di livello server dotate di encoder video hardware e upscaling basato sull'intelligenza artificiale per mantenere immagini reattive anche con una larghezza di banda limitata. Ogni utente attivo consuma ordini di calcolo di ordini superiori rispetto al software cloud basato su testo, moltiplicando la domanda di mercato di unità di elaborazione grafica per rack di data center. L'espansione della presenza globale obbliga i provider di servizi a implementare nodi edge regionali, generando ordini incrementali per GPU sled compatte e ad alta densità. Con l'avvicinarsi degli obiettivi 8K e 120 FPS, i budget per il silicio di nuova generazione assegnano un'area di die proporzionalmente maggiore ai motori multimediali e alla logica tensoriale per comprimere i frame in modo efficiente.

Limiti di controllo delle esportazioni sulle vendite di GPU ≤ 7 nm

Gli Stati Uniti hanno introdotto licenze a livelli per i circuiti integrati di elaborazione avanzati, frenando di fatto le spedizioni di GPU all'avanguardia in Cina.^{[3]Olga Torres e Derrick Kyle, “Controlli sulle esportazioni di intelligenza artificiale”, trade.gov}NVIDIA ha registrato un addebito di 4.5 miliardi di dollari legato ad acceleratori H20O con restrizioni, a dimostrazione della sensibilità dei ricavi alle variazioni delle licenze. Le aziende cinesi hanno risposto accelerando i progetti GPU nazionali, diluendo potenzialmente la futura domanda di proprietà intellettuale statunitense. La catena di approvvigionamento biforcata costringe i fornitori a mantenere diverse varianti di silicio, aumentando i costi operativi e complicando la pianificazione delle scorte nell'intero mercato delle unità di elaborazione grafica.

Vincoli cronici di fornitura di nodi avanzati

La capacità produttiva di wafer all'avanguardia rimane altamente concentrata, con tempi di consegna che superano i 18 mesi per gli slot di packaging a 2 nm e CoWoS. La limitata disponibilità di substrati limita l'integrazione di memoria ad alta larghezza di banda, limitando la produzione di schede basate sull'intelligenza artificiale. Sebbene siano in costruzione linee aggiuntive presso Samsung e Intel Foundry, la parità di prestazioni e la stabilità della resa sono ancora inferiori a quelle del leader di mercato, ritardando un'efficace implementazione. Gli OEM, pertanto, danno priorità all'allocazione di SKU di formazione, privando periodicamente i canali di vendita dei consumatori e aumentando i prezzi medi di vendita.

Analisi del segmento

Per tipo di GPU: soluzioni discrete guidano l'accelerazione dell'intelligenza artificiale

Nel 62.7, le schede madri dedicate hanno dominato il 2024% del mercato delle unità di elaborazione grafica (GPU), rappresentando la fetta più grande del mercato per quell'anno. La domanda si concentra su memoria ad alta larghezza di banda, core tensor dedicati e interconnessioni scalabili adatte ai cluster di intelligenza artificiale. Le aziende privilegiano la modularità, consentendo aggiornamenti graduali dei rack senza dover sostituire la scheda madre. Il gaming continua a supportare le varianti di fascia alta adottando il ray tracing e risorse 8K che le GPU integrate non sono in grado di supportare.

L'adozione di chiplet sta riducendo il costo per livello di prestazioni e migliorando la resa grazie alla combinazione di die più piccoli. Il layout multi-chiplet di AMD e NVLink Fusion di NVIDIA estendono entrambi la rilevanza della tecnologia discreta nei progetti di server semi-personalizzati. Nel frattempo, le GPU integrate rimangono indispensabili per i dispositivi mobili e i desktop entry-level, dove i budget termici sono predominanti. Il settore delle unità di elaborazione grafica si segmenta quindi lungo uno spettro di mobilità versus throughput piuttosto che lungo un asse di costi puri.

Nota: le quote di tutti i segmenti individuali sono disponibili al momento dell'acquisto del report

Per applicazione del dispositivo: i data center accelerano l'infrastruttura AI

Si prevede che server e acceleratori per data center registreranno il CAGR più rapido, pari al 37.6%, fino al 2030, sostenendo l'espansione del mercato delle unità di elaborazione grafica. Gli operatori hyperscale forniscono intere fabbriche di intelligenza artificiale con decine di migliaia di schede interconnesse tramite fabric ottici NVLink o PCIe 6.0. I contratti di appalto a lungo termine con provider cloud, consorzi di ricerca pubblici e pipeline farmaceutiche consolidano congiuntamente la domanda su orizzonti pluriennali.

I sistemi di gioco rimangono la categoria con la base installata più grande, ma la loro curva di crescita è modesta rispetto al cloud e all'intelligenza artificiale aziendale. Automotive, robotica industriale e imaging medico rappresentano settori verticali più piccoli ma con margini elevati, grazie ai requisiti di sicurezza funzionale e supporto a lungo termine. Nel complesso, queste coorti di edge diversificano i ricavi del settore delle unità di elaborazione grafica, sottraendoli ai cicli di consumo.

Per modello di distribuzione: l'adozione del cloud trasforma l'infrastruttura

Le installazioni on-premise hanno mantenuto una quota del 56.5% del mercato delle unità di elaborazione grafica nel 2024, sostenuta dai mandati di sovranità dei dati nei settori finanziario e sanitario. Ciononostante, i servizi cloud stanno crescendo a un CAGR del 35.3%, con le aziende che passano dalle spese in conto capitale a quelle operative per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale. L'accesso in abbonamento a flotte di GPU elastiche elimina il ritardo di provisioning insito nell'approvvigionamento fisico e aiuta i team più piccoli a entrare nella sperimentazione di intelligenza artificiale generativa.

Le strutture ibride di cloud sovrano combinano data center nazionali con l'elasticità commerciale. La dorsale di supercalcolo pubblico canadese consente alle università di sfruttare al massimo la capacità in eccesso, allineandosi ai cicli di bilancio e mantenendo al contempo i set di dati sensibili all'interno del paese. Le implementazioni edge, inclusi i nodi di cloud gaming e i gateway di smart factory, avvicinano le GPU agli utenti finali per soddisfare i requisiti di latenza inferiori a 20 ms, ampliando ulteriormente la diversificazione delle implementazioni all'interno del mercato delle unità di elaborazione grafica.

Per architettura del set di istruzioni: gli standard aperti sfidano il dominio proprietario

I sistemi x86-64 hanno ancora rappresentato il 54.3% del fatturato nel 2024. Tuttavia, RISC-V e altre architetture aperte sono sulla buona strada per un CAGR del 34.8%, a dimostrazione della richiesta di personalizzazione royalty-free. Progetti accademici come Vortex del Georgia Tech dimostrano GPU RISC-V compatibili con OpenCL, riducendo le barriere per i programmi di chip sovrani. Le GPU ARM, nel frattempo, dominano gli smartphone, al servizio di un'intelligenza artificiale edge con consumi ridotti.

Gli ISA aperti consentono a governi e startup di codificare le estensioni di dominio (parlato, visione, crittografia) senza dover negoziare licenze proprietarie. Questa possibilità è particolarmente interessante per le nazioni che operano in un contesto di incertezza in materia di controllo delle esportazioni. Per gli operatori storici, l'ascesa delle architetture aperte introduce nuovi modelli di collaborazione, in cui gli stack CUDA o ROCm proprietari devono interagire sempre più con toolchain esterne per mantenere la propria quota nel mercato delle unità di elaborazione grafica.

Analisi geografica

Nel 43.7, il Nord America ha conquistato una quota di mercato del 2024% nel settore delle unità di elaborazione grafica, grazie alla progettazione di chip della Silicon Valley, ai campus cloud iperscalabili e alle ampie pipeline di finanziamenti di venture capital. La regione beneficia di una stretta integrazione tra i proprietari di proprietà intellettuale dei semiconduttori e le startup di software di intelligenza artificiale, accelerando il time-to-volume delle schede di nuova generazione. I regimi di controllo delle esportazioni introducono oneri di conformità, ma allo stesso tempo incanalano i sussidi nazionali verso linee di fabbricazione e confezionamento di nodi avanzati.

L'area Asia-Pacifico è la regione in più rapida crescita, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) previsto del 37.4% entro il 2030. La Cina accelera i programmi GPU nazionali nell'ambito dei mandati di sovranità tecnologica, mentre l'IndiaAI Mission dell'India finanzia strutture GPU nazionali e modelli linguistici a livello statale. L'hub di calcolo statale da 10,000 GPU della Corea del Sud e le iniziative di risposta ai disastri tramite intelligenza artificiale del Giappone estendono la domanda regionale oltre i cloud commerciali, estendendola al supercomputing del settore pubblico.

L'Europa bilancia una governance rigorosa dell'IA con gli obiettivi di modernizzazione industriale. La Germania collabora con NVIDIA per costruire un cloud di IA industriale rivolto ai gemelli digitali del settore automobilistico e dei macchinari. Francia, Italia e Regno Unito danno priorità agli LLM multilingue e all'analisi del rischio fintech, promuovendo cluster di GPU localizzati ospitati in data center ad alta efficienza e raffreddati a livello di distretto. Il Medio Oriente, guidato da Arabia Saudita ed Emirati Arabi Uniti, sta investendo massicciamente nelle fabbriche di IA per diversificare le economie, ampliando ulteriormente la presenza del mercato delle unità di elaborazione grafica nelle aree geografiche emergenti.