По данным IDC, в первом квартале мировой рынок серверов пережил беспрецедентный рост до почти 100 миллиардов долларов, поскольку компании активно инвестировали в инфраструктуру, связанную с искусственным интеллектом, а «ускоренные» серверы на базе процессоров Arm являются одной из самых быстрорастущих категорий, причем поставки серверов на базе Arm в этом году выросли на 70%.
Похоже, что подавляющее большинство этих машин на базе Arm — это решение Nvidia GB200 NVL72 для стоек, основанное на платформе Grace Blackwell, которая включает процессор Nvidia Grace и восемь графических процессоров B200 AI на каждый сервер.
Общий объем покупок серверов в первом квартале 2025 года составил 95,2 миллиарда долларов, что на 134,1% больше, чем за тот же период 2024 года. По данным IDC, эта цифра представляет собой самый быстрый квартальный рост, когда-либо наблюдавшийся на этом рынке. Широкое внедрение серверов с искусственным интеллектом, ускоренных с помощью графических процессоров, включая те, которые используются гипермасштабируемыми компаниями, способствует росту динамики, а процессоры Grace на базе Arm от Nvidia способствуют 70-процентному увеличению поставок серверов Arm в этом году по сравнению с предыдущим годом.
На основании этого роста годовой прогноз для рынка серверов на 2025 год был пересмотрен в сторону повышения до 366 млрд долларов, что представляет собой увеличение на 44,6% по сравнению с предыдущим годом. Ожидается, что расходы на серверы на базе архитектуры набора инструкций (ISA) x86 вырастут на 39,9% за год и достигнут 283,9 млрд долларов. Между тем, системы, использующие процессоры Arm и другие процессоры, отличные от x86, получат еще больший рост — на 63,7% по сравнению с предыдущим годом, с прогнозируемым объемом продаж в 82 млрд долларов в 2025 году.
Продажи серверов на базе GPU для искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений, по прогнозам, вырастут на 46,7% в 2025 году, что составит почти половину всех расходов в этом сегменте. Эта тенденция усиливается потребностью в огромных вычислительных мощностях для поддержки новых рабочих нагрузок искусственного интеллекта и конвейеров обучения.
Платформы на базе Arm также набирают обороты: по прогнозам, объемы поставок вырастут на 70,0% по сравнению с 2024 годом. К концу 2025 года системы Arm, как ожидается, будут составлять примерно 21,1% от общего количества серверов, поставляемых по всему миру. Это значительно ниже долгосрочных ожиданий Arm по проникновению на рынок в 50%. Однако 21,1% — это все еще огромная доля рынка, учитывая, что львиная доля этих процессоров — это процессоры Nvidia Grace.
Прогнозируется, что рынок будет продолжать расти
Ожидается, что в ближайшие годы расходы на серверы будут продолжать резко расти, начиная с примерно 249 млрд долларов в 2024 году и достигая 588 млрд долларов к 2029 году. Наибольшую категорию в этот период составляет Accelerated x86 (серверы искусственного интеллекта на базе графических процессоров или ускорителей искусственного интеллекта с процессорами AMD или Intel), которая, по прогнозам, вырастет со 112 млрд долларов в 2024 году до 324 млрд долларов к 2029 году.
Однако машины Accelerated Arm также будут быстро расширяться, увеличившись более чем в три раза с 32 млрд долларов до 103 млрд долларов к 2029 году, что отражает довольно быстрое внедрение систем на базе Arm для AI и облачных рабочих нагрузок.
Следует иметь в виду, что ускоренные машины Arm, выпущенные в период с 2027 по 2028 год, могут использовать не только процессоры Nvidia, но и процессоры из «лагеря NVLink Fusion», такие как Fujitsu, Marvell, MediaTek и Qualcomm. Конечно, еще предстоит увидеть, смогут ли они завоевать значительную долю рынка.
Рынок ускоренных серверов, не основанных на архитектуре x86 (включая серверы FPGA и ASIC), также будет расти, хотя и умеренно, достигнув 31 миллиарда долларов в 2029 году. Спрос на ускоренные серверы искусственного интеллекта будет стимулироваться более совершенными LLM и LRM, а также спекуляциями о возможности создания искусственного общего интеллекта (AGI). По данным IDC, AGI потребует еще большей вычислительной мощности, чем современные технологии искусственного интеллекта.
«В повторном объявлении о проекте Stargate было обещано инвестировать до 500 миллиардов долларов в инфраструктуру ИИ для создания искусственного общего интеллекта (AGI)», — сказал Куба Столярски, вице-президент по исследованиям Worldwide Infrastructure Research.
«Вскоре после этого выпуск модели рассуждений DeepSeek R1 вызвал опасения по поводу необходимости инвестирования в столь обширную инфраструктуру. [DeepSeek] R1 потребовала больше инфраструктуры, чем было заявлено, а эволюция от простых чат-ботов к моделям рассуждений и агентному ИИ потребует в несколько раз большей вычислительной мощности, особенно для вывода заключений. Ожидалось повышение эффективности создания моделей, что, по сути, было целью всей отрасли. Эффективные модели будут использовать меньше ресурсов.
Оригинал
Уникальность
