Marktbericht für Rechenzentrumsbeschleuniger: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Typ (CPU (Central Processing Unit), GPU (Graphics Processing Unit), FPGA (Field-Programmable Gate Array), ASIC (Application-specific Integrated Circuit)), Anwendungen (High-Performance Computing, Künstliche Intelligenz, Sonstige Anwendungen) und Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika) – Prognosen für 2026–2034

Wachstumsfaktor für den Markt für Rechenzentrumsbeschleuniger

Zunehmender Einsatz von KI in HPC-Rechenzentren

Hochleistungsrechenzentren (HPC) von Unternehmen wie HP und Dell EMC setzen trotz der enormen Anstrengungen der Chiphersteller in der Entwicklung von Beschleunigern verstärkt auf die Integration von Deep-Learning-basierten Beschleunigern. Dies ist vor allem auf die steigende Menge an Kundendaten und die zunehmende Nutzung KI-basierter Dienste zurückzuführen, wodurch die Nachfrage nach KI-spezialisierten Rechenzentren gestiegen ist. Darüber hinaus ermöglicht KI personalisierte Dienste durch die Analyse von Kundenverhaltensdaten aus Produktbewertungen, CRM-Systemen und Social-Media-Kommentaren. Dank der Integration von KI und Technologien des maschinellen Lernens haben HPC-Lösungen maßgeblich zur Transformation verschiedenster Branchen beigetragen, darunter Finanzdienstleistungen, Fertigung, Gesundheitswesen, Öl und Gas sowie Forschungs- und Bildungseinrichtungen. Diese Lösungen sind in der Lage, komplexe Berechnungen durchzuführen und Datenmengen von bis zu Billiarden pro Sekunde zu verarbeiten.

Marktbeschränkung

Beschränktes Fachwissen im Bereich KI-Hardware und Infrastrukturprobleme

Obwohl Beschleuniger Rechenzentrumsbetreibern zahlreiche Vorteile bieten, darunter die Auslagerung rechenintensiver Anwendungsteile und die Reduzierung des Strom- und Kühlbedarfs, wird ihr Wachstum durch Faktoren wie den Mangel an KI-Hardwareexperten sowie Kosten- und Infrastrukturprobleme gebremst. Zudem werden erfahrene Datenwissenschaftler und Entwickler benötigt, um die aktuellen ML-fähigen KI-Prozessoren anzupassen. Da sich die Technologie noch in der frühen Entwicklungsphase befindet, herrscht ein Mangel an Fachkräften mit fundierten KI-Kenntnissen. In den ersten Jahren des Prognosezeitraums wird diese Einschränkung voraussichtlich weiterhin stark spürbar sein.

Marktchance

Wachsende Nachfrage nach FPGAs

Vorgefertigte Siliziumbausteine, sogenannte FPGAs (Field Programmable Gate Arrays), lassen sich elektrisch programmieren und nach der Fertigung in nahezu jedes beliebige digitale System umwandeln. Sie bestehen aus rekonfigurierbaren Logikblöcken (CLBs), die über programmierbare Verbindungen miteinander verknüpft sind. FPGAs können hergestellt und anschließend neu programmiert werden, um spezifische Anwendungsanforderungen zu erfüllen. Da FPGA-Chips die Vorteile prozessorbasierter Systeme und anwendungsspezifischer integrierter Schaltungen (ASICs) vereinen, finden sie branchenübergreifend breite Akzeptanz. Darüber hinaus bieten FPGAs kostengünstigere Lösungen und eine kürzere Markteinführungszeit als ASICs, deren Herstellung für Klein- bis Mittelserien oft einen hohen Ressourcenaufwand (sowohl zeitlich als auch finanziell) erfordert. FPGAs in Beschleunigern verbessern den Durchsatz bei Echtzeit-Inferenzanwendungen im Vergleich zu High-End-CPUs und reduzieren die Latenz im Vergleich zu GPUs.

Segmentanalyse

Nach Typ

Das Segment der CPUs (Central Processing Units) trägt am meisten zum Markt bei und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 8,08 % wachsen. Die CPU ist der zentrale Prozessor eines Computersystems. Um den Anforderungen des Hochleistungsrechnens gerecht zu werden, haben sich Rechenzentren von physischen Servern zu virtualisierten Systemen weiterentwickelt, was leistungsfähigere CPUs erforderlich macht. Rechenzentren wurden traditionell von CPU-basiertem Rechnen dominiert, aber mit den Workloads der nächsten Generation in Bereichen wie Big Data und Streaming Analytics…künstliche Intelligenz (KI)Mit dem Aufkommen von Internet der Dinge (IoT), Genomik und Netzwerksicherheit müssen CPUs heute eine Vielzahl neuer Algorithmen, unterschiedlicher Datentypen und Dateigrößen bewältigen. Zudem werden Machine-Learning-Workloads (ML) häufig auf CPUs ausgeführt, und Mikroprozessorhersteller verbessern ihre Prozessoren kontinuierlich durch neue Befehle und Datenformate, um ML-Workloads zu beschleunigen. Dies erweitert den Einsatzbereich von CPUs für ML-Workloads. Beispielsweise lieferte der Ampere-Altra-Prozessor die erste 80-Kern-Server-CPU und die erste Cloud-native CPU für moderne Cloud- und Edge-Computing-Rechenzentren.

Eine elektronische Schaltung, die als Grafikprozessoreinheit (GPU) bekannt ist, dient der schnellen Manipulation und Änderung des Speichers, um die Bilderzeugung im Framebuffer zu beschleunigen, der anschließend an ein Anzeigegerät ausgeliefert wird. GPUs kommen in Mobilgeräten, Desktop-Computern, Workstations, Edge-Rechenzentren, Automobilen und Videospielkonsolen zum Einsatz. Spieleanwendungen in Hardware, darunter Spielkonsolen, Laptops und Mobilgeräte, tragen maßgeblich zum weltweit steigenden Bedarf an GPUs bei. Der globale Markt für dedizierte GPUs wird von den beiden Anbietern NVIDIA und AMD dominiert; ihre gemeinsamen Marktanteile machen nahezu den gesamten Markt aus. Der zunehmende Einsatz von GPUs in Mobilgeräten wie Smartphones und Tablets wird das Marktwachstum im Prognosezeitraum voraussichtlich weiter ankurbeln. Im Bereich integrierter GPUs verlieren diese Anbieter einen Großteil des Marktes an Intel und andere aktive Hersteller. Anbieter wie AMD, Qualcomm, ARM und Imagination liefern sich in diesem Markt einen harten Wettbewerb.

Durch Bewerbung

Das Segment der künstlichen Intelligenz (KI) hält den größten Marktanteil und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 14,23 % wachsen. Unternehmen integrieren Anwendungen des maschinellen Lernens, darunter Bild- und Spracherkennung, CPUs und GPUs, da sie KI-Technologien zunehmend nutzen, um ihre Abläufe und Angebote zu optimieren und sich von der Konkurrenz abzuheben. Sie werden immer häufiger für schnellere Echtzeit-Trainingsinferenzen eingesetzt. Moderne Rechenzentren sind zudem unerlässlich, um einige der drängendsten globalen Herausforderungen zu bewältigen – von wissenschaftlichen Fortschritten bis hin zur künstlichen Intelligenz. Diese hochmodernen Rechenzentren werden kontinuierlich weiterentwickelt, um Workloads wie KI zu optimieren und die Netzwerkbandbreite zu erhöhen.

Um komplexe Probleme in Wissenschaft, Technik oder Wirtschaft zu lösen, bezeichnet man mit Hochleistungsrechnen (HPC) meist die Kombination von Rechenleistung, die eine deutlich höhere Performance als herkömmliche Desktop-Computer oder Workstations ermöglicht. HPC spielt seit vielen Jahren eine entscheidende Rolle in der akademischen Forschung und der Innovation in der Industrie. Ingenieure, Datenwissenschaftler, Designer und andere Forscher können mit HPC Probleme in einem Bruchteil der Zeit und zu einem Bruchteil der Kosten herkömmlicher Computer lösen.

Regionalanalyse

Asien-Pazifik: Dominante Region

Der asiatisch-pazifische Raum ist der bedeutendste Anteilseigner am globalen Markt für Rechenzentrumsbeschleuniger und wird im Prognosezeitraum voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 20,24 % wachsen. Da in der Region Asien-Pazifik erhebliche Investitionen in eine bessere und schnellere IT-Infrastruktur getätigt werden, dürfte sie den größten Beitrag zum globalen Markt für Rechenzentrumsbeschleuniger leisten. Laut Cisco Systems entfallen beispielsweise allein auf Australien 4 % des weltweiten Rechenzentrumsmarktes, wobei große internationale Unternehmen wie AirTrunk und Equinix Hyperscale-Rechenzentren in Melbourne und Sydney entwickeln. Es wird erwartet, dass diese Entwicklungen das Marktwachstum weiter ankurbeln werden. Darüber hinaus versuchen die Marktteilnehmer, ihre Wettbewerbsfähigkeit durch verschiedene Wachstumsstrategien zu stärken, darunter Produktinnovationen, neue Partnerschaften, Investitionen in Produktionsanlagen, verstärkte Forschung und Entwicklung sowie Marktforschung im Ausland. Ebenso tragen Regierungsinitiativen wie Digital India, Make in India, Smart Cities und das starke Wiederaufleben wachstumsbezogener Projekte in verschiedenen Branchen, darunter E-Commerce und Einzelhandel, Fertigung, IT/ITeS, BFSI (vorwiegend nicht kritische Workloads) und aufstrebende Branchen wie Bildung, Gesundheitswesen, Gastgewerbe sowie Kommunikation und Medien, alle zum Anstieg der Rechenzentren in Indien bei.

Nordamerika: Wachstumsregion

Für Nordamerika wird im Prognosezeitraum ein jährliches Wachstum von 15,29 % erwartet. Das High-Performance-Computing-Programm (HPC) des US Army Engineering and Support Center, Huntsville Information Technology Services, unterstützt das HPC-Modernisierungsprogramm (HPCMP) des US-Verteidigungsministeriums durch den Kauf verschiedener HPC-Systeme (Supercomputer) mit einer Rechenleistung von über 5 PetaFLOPS und mehr als 50 PetaByte Massenspeicherkapazität (DOD). Die HPCMP-Initiative nutzt und festigt die amerikanische Führungsrolle in den Bereichen Supercomputing, Kommunikation und Computermodellierung, um die Entwicklung und Umsetzung bahnbrechender Verteidigungstechnologien in überlegene Kampffähigkeiten zu beschleunigen. Darüber hinaus profitiert die amerikanische Wirtschaft direkt vom HPC-Sektor. Da die meisten der weltweit leistungsstärksten HPC-Systeme mit in den USA entwickelten Mikroprozessoren ausgestattet sind, erwirtschaftet die Branche einen Nettohandelsüberschuss, unabhängig davon, welche Hersteller die HPC-Systeme zusammenstellen.

Darüber hinaus befinden sich die meisten Hyperscale-Rechenzentren der Welt aufgrund des boomenden HPC-Sektors in den USA in dieser Region. Daher bezieht der US-Markt den Großteil seiner Produkte von Cisco, IBM, NVIDIA und Intel. Auch Kanada expandiert und bietet aufgrund der steigenden Nachfrage nach effizienten Rechenzentren, Initiativen für umweltfreundliche Rechenzentrumslösungen und der signifikanten Zunahme der Leistungsdichte in der Region vermehrt Infrastrukturlösungen für Rechenzentren an.

Europa ist ein wichtiger Treiber und Anwender moderner Technologien und beherbergt einige der bedeutendsten Technologiezentren der Welt. Da immer mehr Unternehmen und Verbraucher Cloud-Dienste der Rechenleistung von PCs vorziehen, steigt die Nachfrage nach digitalen Diensten und Rechenleistung in Europa. Es wird erwartet, dass große Cloud-Rechenzentren zunehmen und Serverräume weitgehend ersetzen werden, um die Nachfrage zu decken. Darüber hinaus sind Big Data, Cloud-Nutzung und das Internet der Dinge (IoT) die Haupttreiber für den Ausbau von Rechenzentren in der Region. Große Rechenzentren sind aufgrund ihres enormen Strombedarfs und ihrer naturgemäß schwankenden Produktivität für die Laststeuerung unerlässlich. In den letzten Jahren hat die Region einen deutlichen Anstieg der Investitionen in die Rechenzentrumsbranche verzeichnet. So hat beispielsweise Microsoft kürzlich die Kapazität seiner Rechenzentren in Europa erhöht. Katalysator ist auch die Ausweitung der europäischen Datenschutzbestimmungen, die voraussichtlich jährlich um 48 % wachsen und 23 % der weltweiten Interkonnektionsbandbreite ausmachen werden.

Der Bedarf an Rechenzentren in Brasilien wächst. Die steigende Nachfrage treibt den Markt für Beschleuniger an. Zahlreiche Cloud-Dienstleister investieren in den Ausbau ihrer Kapazitäten in Lateinamerika, was diesen Trend widerspiegelt. Brasilien ist Lateinamerikas größter und am schnellsten wachsender Rechenzentrumsmarkt. ODATA, einer der führenden lateinamerikanischen Rechenzentrumsanbieter für multinationale Unternehmen, ist mit einer Kapazität von bis zu 15,6 Megawatt (MW) bestens positioniert, um von diesem Trend zu profitieren. Microsoft und andere Unternehmen haben ihre ersten Rechenzentren im Nahen Osten eröffnet. Auch Anbieter intelligenter Rechenzentren haben Pläne zum Bau von Rechenzentren im Nahen Osten angekündigt, da der Übergang der Region zu einer digitalen Infrastruktur – insbesondere durch die rasante Verbreitung von KI-Anwendungen – an Fahrt gewinnt.