Dimensioni e quota di mercato delle GPU per data center nel Sud-est asiatico

Mercato delle GPU per data center nel Sud-est asiatico (2026-2030)
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Analisi di mercato delle GPU per data center nel Sud-est asiatico a cura di Mordor Intelligence.

Si prevede che il mercato delle GPU per data center nel Sud-est asiatico raggiungerà un valore di 1.61 miliardi di dollari nel 2025, 1.95 miliardi di dollari nel 2026 e 3.93 miliardi di dollari entro il 2031, con un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 15.03% dal 2026 al 2031. I consistenti investimenti da parte degli hyperscaler, per un valore superiore a 13 miliardi di dollari negli ultimi quindici mesi, stanno accelerando la transizione da infrastrutture incentrate sulle CPU verso il calcolo accelerato, che porta la densità dei rack a 120 kilowatt e stimola la domanda di sistemi di raffreddamento a liquido. Le infrastrutture cloud rappresentano ancora quasi i tre quinti delle implementazioni regionali, ma la rapida diffusione del 5G sta spostando parte della spesa verso migliaia di nodi edge che richiedono acceleratori ottimizzati per l'inferenza. La carenza di memorie ad alta larghezza di banda e i dazi di importazione esercitano una pressione sui prezzi, rendendo le GPU di fascia media attraenti per le aziende che necessitano di un costo totale di proprietà prevedibile. Il panorama competitivo rimane moderatamente concentrato, con l'ecosistema CUDA di NVIDIA a fare da fulcro alla maggior parte dell'addestramento di modelli linguistici di grandi dimensioni, sebbene i miglioramenti nel rapporto prezzo-prestazioni di AMD e il lancio di Gaudi 3 di Intel stiano ampliando la scelta per gli acquirenti.

Punti chiave del rapporto

  • Per tipologia di implementazione, i data center cloud hanno dominato con una quota del 58.76% nel 2025, mentre si prevede che i siti edge registreranno il CAGR più rapido, pari al 22.4%, fino al 2031.
  • Per tipologia di GPU, gli acceleratori di inferenza rappresentavano il 57.52% della quota di mercato delle GPU per data center nel 2025 e si prevede che il segmento crescerà a un tasso annuo composto del 17.9% fino al 2031.
  • Nel 2025, le schede basate su PCIe rappresentavano il 66.19% delle spedizioni, mentre le reti ad alta larghezza di banda sono destinate a crescere a un tasso annuo composto del 19.2% tra il 2026 e il 2031.
  • In termini di carico di lavoro, l'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno generato il 60.35% dei ricavi nel 2025, mentre si prevede che l'analisi dei dati crescerà a un tasso annuo composto del 20.1% nel periodo 2026-2031.
  • Per quanto riguarda gli utenti finali, i fornitori di servizi hyperscale e cloud hanno rappresentato il 52.61% della domanda nel 2025; si prevede che le imprese registreranno il CAGR più elevato, pari al 18.5%, nell'arco temporale previsto.

Nota: le dimensioni del mercato e le cifre previste in questo rapporto sono generate utilizzando il framework di stima proprietario di Mordor Intelligence, aggiornato con i dati e le informazioni più recenti disponibili a gennaio 2026.

Analisi del segmento

Per tipologia di implementazione: l'accelerazione edge supera il consolidamento cloud.

Nel 2025, le installazioni cloud hanno rappresentato il 58.76% delle spedizioni regionali, concentrate nei campus di Singapore e Johor, che collegano decine di migliaia di GPU dietro reti NVLink e InfiniBand per addestrare e gestire modelli con trilioni di parametri. Gli hyperscaler beneficiano di contratti di energia rinnovabile che garantiscono un'efficienza energetica inferiore a 1.3 GHz, nonché di agevolazioni fiscali legate ai ricavi da esportazione. Le infrastrutture edge, sebbene individualmente più piccole, si stanno moltiplicando rapidamente perché la densificazione del 5G richiede l'inferenza a livello della rete di accesso radio; ogni micro-sito ospita da 4 a 8 schede NVIDIA T4 o A2 per garantire tempi di risposta inferiori a 10 millisecondi per l'analisi video. Si prevede che il mercato delle GPU per data center legate ai nodi edge crescerà a un tasso annuo composto (CAGR) superiore al 22%, trainato dalle partnership con le telecomunicazioni che ripartiscono le spese in conto capitale su abbonamenti mensili. I data center aziendali e privati ​​completano il quadro, servendo principalmente settori regolamentati che devono conservare determinati dati in locale e trasferire i carichi in eccesso sul cloud pubblico durante i picchi stagionali.

Le dimensioni ridotte delle infrastrutture periferiche spingono verso la progettazione di blade modulari con raffreddamento a immersione monofase e orchestrazione remota, in contrasto con i chiller monolitici impiegati nei rack cloud da 120 kilowatt. Gli operatori di telecomunicazioni negoziano ora pool di approvvigionamento congiunti per ottenere sconti sui volumi, ma gli standard di implementazione eterogenei continuano ad aumentare i costi di integrazione. Nel frattempo, i proprietari di spazi per il colocation a Giacarta e Bangkok includono fibra ottica dedicata nei contratti di locazione per intercettare carichi di lavoro ibridi che ospitano dati sensibili in loco, sfruttando al contempo i picchi di potenza delle GPU degli hyperscaler per le analisi di picco. Questa topologia distribuita diversifica i ricavi per il mercato delle GPU per data center e riduce il rischio di localizzazione, ma frammenta anche i rapporti con i fornitori, complicando la gestione del firmware su larga scala.

Mercato delle GPU per data center nel Sud-est asiatico: quota di mercato per tipologia di implementazione
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Per tipo di GPU: la predominanza dell'inferenza riflette la maturità dell'implementazione in produzione.

Nel 2025, gli acceleratori di inferenza hanno conquistato una quota di mercato del 57.52%, poiché le aziende hanno dato priorità ai servizi monetizzabili come chatbot, motori di raccomandazione e screening delle frodi rispetto alla pura ricerca e formazione. Si prevede che la quota di mercato delle GPU per data center legate all'inferenza si amplierà, poiché la quantizzazione Transformer riduce i requisiti di memoria e consente a quattro GPU di inferenza di gestire carichi di lavoro che in precedenza ne richiedevano otto. Le schede NVIDIA H100 NVL e L40S sono le più utilizzate nelle farm di inferenza degli hyperscaler, mentre AMD MI300X compete sul costo per token elaborato, soprattutto nei piani di abbonamento pensati per le piccole e medie imprese. Le GPU di training come H200 e MI325X rimangono fondamentali per lo sviluppo di nuovi modelli di base, ma la loro quota di mercato è limitata dagli elevati costi della memoria e dai tempi di consegna più lunghi.

I centri nazionali di supercalcolo di Singapore e Thailandia sono il fulcro della maggior parte dei cluster di formazione, che ora stanno esplorando la pianificazione partizionata, affittando i cicli inattivi a università e startup. Le schede di inferenza, al contrario, sono presenti ovunque, dagli studi multimediali che renderizzano scene fotorealistiche alle startup fintech che aggiornano i punteggi di rischio in millisecondi. La svolta verso l'inferenza riduce la potenza media delle schede da 700 watt a 300 watt, facilitando l'integrazione nei rack e consentendo un'adozione graduale di retrofit di raffreddamento a liquido anziché revisioni meccaniche complete. I fornitori che offrono portabilità del software tra le precisioni FP16, FP8 e la futura FP4 possono conquistare una quota di mercato sproporzionata con la proliferazione delle tecniche di compressione dei modelli.

A cura di Interconnect: le infrastrutture ad alta larghezza di banda conquistano quote di mercato nei cluster di intelligenza artificiale

Nel 2025 le soluzioni PCIe detenevano ancora il 66.19% delle spedizioni, poiché i cicli di aggiornamento aziendali privilegiano le schede basate su standard che si integrano nei server x86 esistenti senza la necessità di backplane personalizzati. Ciononostante, il mercato delle GPU per data center, in particolare per le reti ad alta larghezza di banda, è in rapida crescita, trainato da cluster con oltre 10,000 GPU, dove le operazioni all-reduce saturano il PCIe anche alle velocità Gen5. Le topologie NVLink e InfiniBand di NVIDIA offrono ora una larghezza di banda di 900 gigabyte al secondo per corsia, mentre AMD abbina MI300X a Infinity Fabric over Ethernet per attrarre gli operatori più attenti al prezzo. La sede di Microsoft a Singapore ha adottato i moduli HGX H200 collegati tramite NVSwitch di quinta generazione, e il sito di Alibaba Cloud in Malesia utilizza InfiniBand HDR200 per integrare 5,000 schede MI300X in un unico pool logico.

Le aziende che basano i data mart e le attività di visualizzazione sulle GPU possono estendere l'architettura PCIe tramite l'oversubscription senza un impatto visibile sull'utente, ma gli esperti di machine learning che puntano a un numero maggiore di parametri stanno stanziando budget per cluster NVLink nonostante un costo dei materiali superiore del 30-40%. Anche la lungimiranza sta influenzando le decisioni, poiché PCIe Gen6 non raggiungerà la commercializzazione prima della fine del decennio, mentre le roadmap di NVLink indicano già una larghezza di banda duplex di 1.8 terabyte al secondo. Nell'arco temporale previsto, l'incremento della quota di mercato per le reti ad alta larghezza di banda sarà limitato dai costi di fabbricazione e dai vincoli di fornitura negli impianti di substrati avanzati, il che rende più vantaggioso per gli integratori che ottimizzano le topologie di interconnessione miste.

Per tipologia di carico di lavoro: l'analisi dei dati emerge come vettore di crescita

L'intelligenza artificiale e l'apprendimento automatico hanno continuato a dominare con il 60.35% dei ricavi nel 2025, grazie alla crescita continua dei token di modelli linguistici di grandi dimensioni e del numero di frame per la visione artificiale. Tuttavia, l'adozione esplosiva di database accelerati da GPU nel settore fintech e delle telecomunicazioni sta trasformando l'analisi dei dati nel segmento in più rapida espansione, superando l'IA di ben tre punti percentuali nel 2026. Le dimensioni del mercato delle GPU per data center per i carichi di lavoro analitici beneficiano delle spinte normative verso i pagamenti in tempo reale, che impongono controlli antifrode a livello di millisecondi. I carichi di lavoro grafici e di visualizzazione, come i rendering di gemelli digitali per le dashboard delle smart city, si stanno spostando dalle workstation di fascia alta ai cluster aziendali, sfruttando i cicli di inattività notturni. Il calcolo ad alte prestazioni rimane una nicchia, ma strategicamente importante per la modellazione climatica regionale e la ricerca genomica.

La domanda futura di analisi dei dati è strettamente legata alla crescita degli abbonati 5G, poiché la telemetria di rete fornisce terabyte di dati di log perfetti per l'accelerazione GPU. Le banche di Giacarta, Ho Chi Minh City e Manila stanno già integrando motori GPU sotto i database a colonne per ottenere una riconciliazione dei registri quasi istantanea. Al contrario, se i database vettoriali open source riuscissero a ottenere un efficace offload della CPU, si potrebbe verificare una moderazione dei tassi di utilizzo delle GPU, evidenziando un rischio di dipendenza per i fornitori che si affidano all'espansione guidata dai database.

Per utente finale: gli hyperscaler controllano gli acquisti, ma le imprese diversificano

Nel 2025, i fornitori di servizi cloud e le aziende hyperscaler hanno acquistato il 52.61% delle unità, assicurandosi accordi di allocazione pluriennali che li proteggono da shock di approvvigionamento. Questo potere d'acquisto ha permesso ad Azure, AWS, Google Cloud, Alibaba Cloud e Tencent Cloud di garantirsi le consegne di H100, H200 e MI325X con mesi di anticipo rispetto all'avvio della produzione. Le imprese, in particolare quelle del settore fintech, dei media e manifatturiero, considerano ormai le offerte di istanze riservate come una sorta di assicurazione contro i picchi di prezzo dovuti ai dazi, ma molte continuano a realizzare progetti pilota on-premise per proteggere i dati sensibili. Gli enti governativi e di ricerca mantengono volumi di acquisto limitati, ma esercitano una notevole influenza attraverso la validazione anticipata di architetture innovative come Gaudi 3 o i processori su scala wafer.

Le schede di rete aziendali sono comunemente presenti in moduli a due rack all'interno di data center esistenti per evitare importanti aggiornamenti elettrici. Al contrario, gli hyperscaler possono aggregare decine di migliaia di schede in sale dedicate con rack da 120 kilowatt, poiché finanziano nuove linee di alimentazione ad alta tensione. I governi finanziano cluster nazionali che gestiscono carichi di lavoro misti e offrono cicli di elaborazione sovvenzionati alle startup, il che favorisce gli ecosistemi locali ma distorce anche i prezzi spot quando la capacità in eccesso viene subaffittata a condizioni commerciali.

Mercato delle GPU per data center nel Sud-est asiatico: quota di mercato per utente finale
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Analisi geografica

Nel 2025 Singapore ha mantenuto la quota maggiore del mercato delle GPU per data center, grazie a una capacità installata di 1.4 gigawatt distribuita su oltre 70 strutture di livello IV. Il corridoio verde post-moratoria del governo consente l'accesso solo a siti con un indice di efficienza energetica inferiore a 1.3 e l'80% di energia rinnovabile, indirizzando la domanda verso sale efficienti con raffreddamento a liquido collegate a cavi sottomarini che garantiscono una latenza inferiore a 5 millisecondi verso Hong Kong e Tokyo. Johor, in Malesia, si sta affermando come la zona di espansione preferita per gli operatori esclusi dalle aste di terreni a Singapore, ma il 30% delle domande è stato respinto nel 2025 a causa dei ritardi nei lavori di ammodernamento della rete, che limitano l'assorbimento a breve termine.

L'Indonesia registra la traiettoria di crescita più ripida, grazie all'investimento di Digital Edge di 4.5 miliardi di dollari in un campus da 500 megawatt a Batam e ai progetti di intelligenza artificiale statali che consolidano i carichi di lavoro a Giacarta e Surabaya. Sebbene la rete elettrica derivi ancora il 68% dell'energia dal carbone, la domanda di calcolo localizzato prevale sulle preoccupazioni di efficienza e spinge le aziende di colocation a preinstallare impianti di accumulo di energia su larga scala. Il Vietnam sta attirando sempre più attenzione, sostenuto dalla costruzione di campus a Ho Chi Minh City e dalla presenza di DGX, azienda di punta del settore fintech, con VNPAY, mentre la Thailandia sfrutta un prestito multilaterale di 500 milioni di dollari per rendere più ecologico il mix energetico dei suoi data center. Le Filippine e il resto del Sud-est asiatico sono in ritardo a causa della fornitura di energia elettrica discontinua e della limitata rete di cavi sottomarini, ma gli investimenti nel 5G stanno gettando le basi per nodi di inferenza distribuiti che contribuiranno gradualmente ad aumentare i volumi regionali.

Panorama competitivo

Nel 2025, NVIDIA ha continuato a detenere circa il 75-80% delle spedizioni di moduli di training e il 65-70% delle unità di inferenza, un dominio consolidato grazie al suo vantaggio competitivo nel settore degli sviluppatori CUDA e ai diritti di allocazione delle forniture acquisiti ben prima delle carenze dovute alla pandemia. AMD ha aumentato la sua quota di mercato fino a una percentuale a due cifre, offrendo i processori della serie MI300 con uno sconto del 20-30%, una strategia che trova riscontro nelle offerte cloud pensate per le piccole e medie imprese, che tollerano prestazioni in FLOPS leggermente inferiori. Intel Gaudi 3 ha ottenuto successi pilota tra le aziende alla ricerca di strategie di diversificazione, sebbene la relativa immaturità degli strumenti software ne abbia ostacolato un'adozione più ampia. Le alternative cinesi in termini di acceleratori rimangono in gran parte inaccessibili agli operatori del Sud-est asiatico a causa dei controlli sulle esportazioni e della crescente dipendenza dai fornitori occidentali.

I produttori di apparecchiature originali per server si differenziano per l'ingegneria termica; Supermicro ha spedito oltre 100,000 rack GPU in tutto il mondo nell'anno fiscale 2025 e punta al Sud-est asiatico per il 18% del fatturato incrementale. Dell Technologies e Hewlett-Packard Enterprise si affidano a consolidate relazioni con le aziende e a divisioni di leasing finanziario per agevolare i cicli di acquisto, soprattutto per i clienti restii agli investimenti in conto capitale (CAPEX). Il potenziale dirompente risiede negli acceleratori di inferenza di fascia media, nei livelli di astrazione software che neutralizzano il vendor lock-in e nelle opzioni di interconnessione emergenti che sfidano la convenienza economica di NVLink. Nonostante il modesto ingresso di nuovi arrivati ​​come Graphcore e Qualcomm, la loro penetrazione rimane marginale perché gli hyperscaler raramente rischiano carichi di lavoro di produzione su architetture prive di strumenti per il mercato di massa.

Leader del settore GPU per data center nel Sud-est asiatico

  1. NVIDIA Corporation

  2. Advanced Micro Devices, Inc.

  3. Intel Corporation

  4. Huawei Technologies Co., Ltd.

  5. Qualcomm Technologies Inc.

  6. *Disclaimer: i giocatori principali sono ordinati senza un ordine particolare
Mercato delle GPU per data center nel Sud-est asiatico
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Recenti sviluppi del settore

  • Marzo 2026: NVIDIA ha lanciato la GPU Blackwell B200 per i fornitori di servizi hyperscale del Sud-est asiatico, promettendo un aumento delle prestazioni di inferenza di 2.5 volte rispetto alla H200 e una larghezza di banda NVLink di 1.8 terabyte al secondo.
  • Febbraio 2026: Microsoft ha stanziato 1.1 miliardi di dollari per la costruzione di data center ad alta potenza di calcolo (GPU) a Bangkok e Chonburi, con completamento previsto per la fine del 2027.
  • Gennaio 2026: Gli Stati Uniti hanno imposto dazi del 25% sulle importazioni di H200 e MI325X, aggiungendo circa 10,000 dollari per acceleratore ai costi di sbarco nel Sud-est asiatico.

Indice del rapporto sul settore delle GPU per data center nel sud-est asiatico

PREMESSA

  • 1.1 Ipotesi dello studio e definizione del mercato
  • 1.2 Scopo dello studio

2. METODOLOGIA DI RICERCA

3. SINTESI

4. PAESAGGIO DEL MERCATO

  • 4.1 Panoramica del mercato
  • Driver di mercato 4.2
    • 4.2.1 Rapida realizzazione di infrastrutture hyperscale ottimizzate dall'IA
    • 4.2.2 Crescente adozione di database accelerati da GPU per il settore fintech
    • 4.2.3 Incentivi governativi per i data center verdi e crediti di carbonio
    • 4.2.4 Crescente domanda di piattaforme di gemelli digitali in tempo reale nelle città intelligenti
    • 4.2.5 Proliferazione di nodi edge abilitati al 5G per l'inferenza AI a bassa latenza
    • 4.2.6 Espansione dei servizi di cloud gaming nel Sud-est asiatico
  • 4.3 Market Restraints
    • 4.3.1 Instabilità cronica della rete elettrica e vincoli di fornitura di energia
    • 4.3.2 Disponibilità limitata di spazi per data center di livello IV nei centri metropolitani
    • 4.3.3 Elevati dazi di importazione sui componenti semiconduttori avanzati
    • 4.3.4 L'escalation del rischio geopolitico per le catene di approvvigionamento globali delle GPU
  • 4.4 Impatto dei fattori macroeconomici sul mercato
  • 4.5 Analisi della catena del valore del settore
  • 4.6 Panorama normativo
  • 4.7 Prospettive tecnologiche
  • 4.8 Analisi delle cinque forze di Porter
    • 4.8.1 Minaccia dei nuovi partecipanti
    • 4.8.2 Potere contrattuale degli acquirenti
    • 4.8.3 Potere contrattuale dei fornitori
    • 4.8.4 Minaccia di prodotti o servizi sostitutivi
    • 4.8.5 Rivalità competitiva

5. DIMENSIONI DEL MERCATO E PREVISIONI DI CRESCITA (VALORE)

  • 5.1 Per tipo di distribuzione
    • 5.1.1 Data center cloud
    • 5.1.2 Centri dati aziendali/privati
    • 5.1.3 Data center edge
  • 5.2 Per tipo di GPU
    • 5.2.1 Addestramento delle GPU
    • 5.2.2 GPU per l'inferenza
  • 5.3 Tramite interconnessione
    • 5.3.1 GPU basate su PCIe
    • 5.3.2 GPU con interconnessione ad alta larghezza di banda
  • 5.4 Per tipo di carico di lavoro
    • 5.4.1 Intelligenza artificiale (IA) e apprendimento automatico (ML)
    • 5.4.2 Calcolo ad alte prestazioni (HPC) (calcolo scientifico non basato sull'IA)
    • 5.4.3 Analisi dei dati (accelerazione del database, elaborazione delle query)
    • 5.4.4 Grafica e visualizzazione (VDI, rendering, gemelli digitali)
  • 5.5 Da parte dell'utente finale
    • 5.5.1 Fornitori di servizi cloud su larga scala / Fornitori di servizi cloud
    • 5.5.2 Imprese
    • 5.5.3 Istituzioni governative e di ricerca
  • 5.6 Per geografia
    • 5.6.1 Indonesia
    • 5.6.2 Malaysia
    • 5.6.3 Filippine
    • 5.6.4 Singapore
    • 5.6.5 Thailand
    • 5.6.6 Vietnam
    • 5.6.7 Resto del sud-est asiatico

6. PAESAGGIO COMPETITIVO

  • 6.1 Concentrazione del mercato
  • 6.2 Mosse strategiche
  • Analisi della quota di mercato di 6.3
  • 6.4 Profili aziendali (include panoramica a livello globale, panoramica a livello di mercato, segmenti principali, dati finanziari disponibili, informazioni strategiche, posizione/quota di mercato, prodotti e servizi, sviluppi recenti)
    • 6.4.1 NVIDIA Corporation
    • 6.4.2 Advanced Micro Devices, Inc.
    • 6.4.3 Società Intel
    • 6.4.4 Huawei Technologies Co., Ltd.
    • 6.4.5 Qualcomm Technologies, Inc.
    • 6.4.6 Graphcore Limited
    • 6.4.7 Baidu, Inc.
    • 6.4.8 Tencent Holding Ltd.
    • 6.4.9 Alibaba Group Holding Limited
    • 6.4.10 Giga Computing Technology Co., Ltd. (Gigabyte)
    • 6.4.11 Computer AsusTek Inc.
    • 6.4.12 Gruppo Lenovo Limited
    • 6.4.13 ASRock Rack Inc.
    • 6.4.14 Super Micro Computer, Inc.
    • 6.4.15 Dell Technologies Inc.
    • 6.4.16 Società Hewlett Packard Enterprise
    • 6.4.17 Gruppo Inspur
    • 6.4.18 Acer Inc.
    • 6.4.19 Fujitsu Limited
    • 6.4.20 Amazon Web Services, Inc. (Annapurna Labs)
    • 6.4.21Google LLC
    • 6.4.22 Samsung Electronics Co., Ltd.
    • 6.4.23 Società EVGA
    • 6.4.24 Xilinx, Inc. (AMD)
    • 6.4.25 Arm Ltd.
    • 6.4.26 Tyan Computer Corporation
    • 6.4.27 Synopsys Inc.

7. OPPORTUNITÀ DI MERCATO E PROSPETTIVE FUTURE

  • 7.1 Valutazione degli spazi bianchi e dei bisogni insoddisfatti
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Ambito del rapporto sul mercato delle GPU per data center nel Sud-est asiatico

Per GPU per data center si intende un'unità di elaborazione grafica specializzata, progettata per ambienti di calcolo su larga scala, come i data center aziendali e le piattaforme cloud, piuttosto che per personal computer o videogiochi. 

Il rapporto sul mercato delle GPU nel Sud-est asiatico è segmentato per tipo di implementazione (data center cloud, data center aziendali/privati ​​e data center edge), tipo di GPU (GPU per training, GPU per inferenza), interconnessione (GPU basate su PCIe e GPU con interconnessione ad alta larghezza di banda), tipo di carico di lavoro (intelligenza artificiale (IA) e apprendimento automatico (ML), calcolo ad alte prestazioni (HPC) (calcolo scientifico non basato sull'IA), analisi dei dati (accelerazione del database, elaborazione delle query) e grafica e visualizzazione (VDI, rendering, gemelli digitali)) e utente finale (provider di servizi cloud/hyperscaler, aziende e istituzioni governative e di ricerca). Le previsioni di mercato sono fornite in termini di valore (USD).

Per tipo di distribuzione
Cloud Data Center
Centri dati aziendali/privati
Centri dati edge
Per tipo di GPU
Formazione GPU
GPU di inferenza
Tramite Interconnessione
GPU basate su PCIe
GPU ad interconnessione ad alta larghezza di banda
Per tipo di carico di lavoro
Intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML)
Calcolo ad alte prestazioni (HPC) (calcolo scientifico non basato sull'intelligenza artificiale)
Analisi dei dati (accelerazione del database, elaborazione delle query)
Grafica e visualizzazione (VDI, rendering, gemelli digitali)
Per utente finale
Fornitori di servizi cloud su larga scala (Hyperscaler)
Aziende
Istituzioni governative e di ricerca
Per geografia
Indonesia
Malaysia
Philippines
Singapore
Tailandia
Vietnam
Resto del sud-est asiatico
Per tipo di distribuzioneCloud Data Center
Centri dati aziendali/privati
Centri dati edge
Per tipo di GPUFormazione GPU
GPU di inferenza
Tramite InterconnessioneGPU basate su PCIe
GPU ad interconnessione ad alta larghezza di banda
Per tipo di carico di lavoroIntelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML)
Calcolo ad alte prestazioni (HPC) (calcolo scientifico non basato sull'intelligenza artificiale)
Analisi dei dati (accelerazione del database, elaborazione delle query)
Grafica e visualizzazione (VDI, rendering, gemelli digitali)
Per utente finaleFornitori di servizi cloud su larga scala (Hyperscaler)
Aziende
Istituzioni governative e di ricerca
Per geografiaIndonesia
Malaysia
Philippines
Singapore
Tailandia
Vietnam
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Domande chiave a cui si risponde nel rapporto

Qual è il valore previsto del mercato delle GPU per data center nel Sud-est asiatico nel 2031?

Si prevede che il mercato delle GPU per data center raggiungerà i 3.93 miliardi di dollari entro il 2031.

Quale tipologia di implementazione sta crescendo più rapidamente nel Sud-est asiatico?

Si prevede che i data center edge cresceranno a un tasso annuo composto (CAGR) di circa il 22% fino al 2031, poiché le implementazioni del 5G richiedono inferenze a bassa latenza in prossimità degli utenti.

In che modo i dazi di importazione influiranno sui prezzi delle GPU nella regione?

Un dazio del 25% imposto dagli Stati Uniti aggiunge circa 7,500-10,000 dollari per ogni GPU di fascia alta, comprimendo i margini del cloud e potendo ritardare gli acquisti da parte delle aziende.

Perché le GPU per l'inferenza stanno guadagnando quote di mercato rispetto alle GPU per l'addestramento?

Oggi le aziende danno priorità ai carichi di lavoro di inferenza in produzione, come i chatbot e il rilevamento delle frodi, rendendo gli acceleratori di media potenza più convenienti rispetto alle schede di addestramento di punta.

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