01 国家人工智能工厂和主权计算基础设施的部署日益增多 各国政府正加大对自主计算基础设施的投资，以增强国家人工智能能力、科学研究和数字竞争力。2026年，欧洲高性能计算联合计划（EuroHPC JU）继续扩展人工智能工厂计划，旨在支持欧洲范围内的大规模人工智能模型开发和高级计算应用。这一趋势正在加速对可扩展高性能计算资源的需求，这些资源可以通过基于云的服务模式交付，同时减少对本地基础设施的依赖。
02 混合高性能计算架构在关键任务工作负载中的应用日益广泛 为了提高工作负载的灵活性和成本效益，各组织机构正越来越多地部署混合高性能计算 (HPC) 架构，将本地系统与云端计算资源相结合。这种方法使企业和研究机构能够按需扩展计算资源，同时保持对敏感数据和关键任务应用程序的控制。在计算需求波动较大的医疗保健、航空航天、国防和科学研究领域，这种趋势正日益受到重视。
01 随着云服务提供商、人工智能基础设施公司和先进计算供应商不断扩展其计算能力，高性能计算即服务 (HPCaaS) 市场预计将迎来强劲的投资热潮。投资正日益集中于人工智能优化数据中心、加速计算平台、云超级计算服务和下一代高性能计算基础设施。对人工智能模型训练、科学模拟和企业分析日益增长的需求，也持续为整个市场的长期投资机会提供支撑。
02 2025-2026年高性能计算即服务市场的主要投资和融资活动 公司 时间线 资金/投资（美元） 细节 核心编织 2026年5月 15亿美元 已获得资金，用于扩展北美和欧洲的人工智能云基础设施和高性能计算能力。 克鲁索能源系统 2026年2月 6亿美元 投资将用于加强人工智能基础设施、GPU计算服务和基于云的高性能计算能力 Lambda 2025年12月 4.8亿美元 筹集资金用于扩展GPU云服务并支持大规模人工智能和高性能计算工作负载 沃尔特 2025年7月 3.33亿美元 增长投资将加速云计算基础设施和高性能GPU服务的部署
01 政府对超级计算投资的增加和人工智能基础设施支出的增长推动了市场发展 世界各国政府正在加大对超级计算基础设施的投资，以加强科学研究、数字主权和人工智能发展能力。欧洲高性能计算联合计划（EuroHPC Joint Undertaking）在2021年至2027年期间的预算约为70亿欧元，旨在支持欧洲下一代超级计算和先进计算生态系统的发展。这些投资通过扩大公共部门组织、研究机构和企业获取高性能计算资源的渠道，提高了对高性能计算即服务（HPC as a service）解决方案的需求。快速扩张人工智能基础设施这也进一步增强了市场需求。预计到2026年，全球人工智能支出将达到约2.52万亿美元，这反映出对计算基础设施、加速处理器和高级分析平台的巨额投资。各组织机构正越来越多地采用高性能计算即服务（HPCaaS）解决方案，以支持人工智能模型训练、仿真工作负载和大规模数据处理，而无需投资建设专用超级计算基础设施。
01 高昂的服务成本和数据主权问题制约了市场扩张 高性能计算即服务 (HPCaaS) 的部署通常需要在高级云基础设施、高性能处理器、加速计算资源和专用软件环境方面投入大量资金。这些成本可能会限制预算紧张的组织和研究机构采用该服务。数据主权问题也制约着市场增长，因为处理敏感研究、医疗保健、国防和金融信息的机构面临着关于数据存储和处理地点的严格监管要求。遵守区域数据治理框架可能会增加部署的复杂性和运营成本。例如，欧盟委员会继续执行GDPR下的数据保护要求，这影响着受监管行业的云部署策略。
01 人工智能训练模型和药物发现应用的扩展为市场参与者提供了增长机会 大型语言模型、多模态人工智能和行业特定人工智能应用的日益发展，推动了对可扩展高性能计算资源的需求。这为高性能计算即服务 (HPCaaS) 提供商、云服务提供商、GPU 基础设施供应商和托管服务公司创造了机遇，使其能够按需提供人工智能训练和调优所需的计算服务。企业、人工智能初创公司、研究机构和科技公司可以利用这些服务加速创新，同时减少在专用高性能计算基础设施方面的资本支出。高性能计算即服务 (HPCaaS) 市场的一个关键增长机遇源于计算生物学和药物发现平台的日益普及。这为 HPC 服务提供商创造了机遇，因为对大规模模拟和分子建模应用的需求不断增长。制药公司和研究机构正越来越多地利用 HPC 环境来加速药物开发和临床研究进程。例如，美国国立卫生研究院 (NIH) 持续支持需要高性能计算基础设施的先进计算研究项目。
01 人才短缺和多云集成复杂性给市场增长带来挑战 并行计算、云架构和高性能计算（HPC）工作负载管理方面的专业人才短缺仍然是市场参与者面临的一项重大挑战。企业在招聘和留住能够管理复杂HPC环境的专家方面常常面临困难。世界经济论坛指出，技术相关技能短缺仍然是全球数字化转型面临的最大障碍之一。随着企业越来越多地跨多个云平台和本地系统运营，多云集成带来的复杂性也对市场增长构成挑战。跨异构环境集成高性能计算 (HPC) 工作负载会增加部署时间、管理复杂性和运营成本，尤其对于运行大规模计算工作负载的组织而言更是如此。