高性能计算（HPC）市场规模，份额，增长和行业分析，按类型（超级计算机，HPC工作站，并行计算系统，基于云的HPC解决方案）按应用程序（研究机构，大学，数据中心，AI/ML应用，AI/ML应用，科学模拟，云服务）以及203333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333333年

高性能计算（HPC）市场概述

全球高性能计算（HPC）市场规模在2025年为51.3亿美元，预计到2033年将达到119.8亿美元，在预测期内的复合年增长率为11.18％。

HPC市场目前是由对大规模模拟，AI模型培训以及各个部门大量数据的处理的爆炸性需求所驱动的。 HPC系统服务提供商提供高计算速度，以解决复杂问题，支持航空航天，金融，气候研究和医疗保健等关键领域。从经典超级计算机到并行系统和云HPC模型的过渡，市场扩大了大量的市场扩张。 HPC在所有规模上都用于从企业到政府机构和学术机构再到商业公司，旨在增强计算能力，减少企业的时间并提高运营效率。此外，对AI和ML应用的投资需要开发高性能的体系结构和基础设施。随着数字转换在基因组学，科学计算和高级研究等数据繁殖领域的加速，HPC成为创新的基石。

影响高性能计算（HPC）市场的全球危机俄罗斯 - 乌克兰战争的影响

高性能计算（HPC）市场由于俄罗斯 - 乌克兰战争期间全球贸易路线的破坏而产生负面影响

俄罗斯和乌克兰之间的战争引起了HPC市场的极大不确定性，这主要是由于它如何扰乱全球半导体供应链和数据中心的运营。由于HPC系统在很大程度上取决于高级处理器和专业芯片，因此制裁和地缘政治破坏造成的造成了货物的延误和关键组件的成本增加。欧洲国家的硬件供应商已被封锁，能源供应已被削减或中断。电力价格飞涨进一步损害了HPC的运营，迫使公司降低非关键工作量的缩小或向基于云的HPC解决方案的过渡，这些解决方案更加节能。全球HPC供应商正在进一步重新考虑其与东欧国家的运营实践和商业伙伴关系，并将资源和后勤转移到更稳定的地区。从积极的角度来看，这场危机对主权计算的需求增加了压力，因此许多政府正在快速追踪国内HPC基础设施的增长，以最大程度地减少对基于外国系统的依赖。

最新趋势

基于云的HPC和AI集成以推动市场增长

HPC市场中最值得注意的趋势是云计算和AI的融合，AI的融合从根本上改变了组织访问HPC资源并利用它们的方式。传统的HPC基础架构建立的本地建立正在越来越多地用灵活的，可扩展的云平台替换，从而以最少的资本支出提供了绩效的需求。这些云提供商现在已经开始集成像GPU和TPU这样的AI加速器，以处理工作负载，例如深度学习，无人驾驶汽车的模拟系统以及个性化的医学算法。这一系列的发展使中型企业和学术机构可以使用传统的成本障碍和资源障碍。供应商正在通过容器化和混合云解决方案进一步继续进行服务增强，以使工作负载的移动性和编排具有灵活性。因此，AI驱动的云HPC环境的部署不仅是一种技术进化，而且是使超级计算能力民主化的战略进化。

高性能计算（HPC）市场细分

按类型

基于类型，可以将全球市场分类为超级计算机，HPC工作站，并行计算系统，基于云的HPC解决方案:

• 超级计算机:超级计算机是HPC人界面中的主要力量，它提供了为高度专业实验室相关的模拟工作设计的无与伦比的处理能力。这些系统执行1,000个节点的并行函数，否则将需要几个月的传统机器。尽管价格很高，但超级计算机仍然由政府和研究机构提供科学和技术边缘的研究机构。市场上的新开发浪潮遵循了Exascale计算愿望，工程的进一步能源效率以及为国家实验室和领先的研究中心的处理能力能力，以解决高级问题领域。
• HPC工作站:HPC工作站的目标是需要小规模计算功能的专业人员。通常，工程师设计或生产某些东西，动画师为电影或医学成像应用创建图形。这些系统结合了高端CPU，GPU和内存体系结构，在基于工作站的应用程序中表现良好。 HPC工作站相当便宜，如果与大型群集或超级计算机相比，也发现自己适合中小型企业或个人研究人员。他们的起飞还得到了组件小型化和软件优化工作的协助，以使这些工作站运行模拟和AI工作负载，这些工作负载将带有大量的物理和功率足迹。
• 并行计算系统:并行计算系统通过允许处理器并行处理任务的不同部分，作为大多数HPC活动的基础。对于极其数学的操作或计算，实现了更高的速度和效率率:地震分析，财务计算或基因组测序以等。如今，越来越多的行业正在转向并行系统来兼顾大规模的数据管道，并为关键任务活动的转机时间下降。该部分随着非均质计算的优化工作流而生长，将CPU与GPU和FPGA结合使用，甚至可以达到更高的性能。由于最终用户对速度和精确度的食欲不可满足，因此我们可以说，它仍然是HPC最重要的组成部分之一。
• 基于云的HPC解决方案:云HPC正在改变市场，上述基础架构具有灵活性，可扩展性和成本效益的属性。组织越来越选择租用大量资本支出的计算能力。云提供商遵循以应用程序为导向的方法，具有GPU加速度，容器编排和多租户隔离，而频谱的相对端则是从药物发现到汽车模拟的各种应用。这允许应用程序方案在全球，易于缩放并与AI和大数据平台无缝集成。当数据量增加时，云HPC会受益 - 物流和通信基础架构可能会成为那些需要即时配置和高可用性的企业的有趣主张，而无需构建和维护复杂的基础架构。

通过应用

根据应用，全球市场可以分为研究机构，大学，数据中心，AI/ML应用程序，科学模拟，云服务:

• 研究机构:HPC的主要采用者是研究机构，他们处理庞大的数据集，进行大规模的模拟以及试图建立科学理论。 HPC从气候研究，天体物理学或粒子模拟中建立，随着研究人员以数字方式进行实验，HPC促进了发现。这些机构通常以赠款或政府的资金运作，其在HPC上进行投资的考虑是基于科学和国家利益的潜在发展。高性能平台为比较全球研究计划提供了基础，在该计划中，机构共享计算机时间和资源来解决其共同目标，从而加强了HPC作为必不可少的研究工具的观点。
• 大学:在大学领域，HPC丰富了先进的学术研究，课程发展和创新。研究生和博士后学生越来越多地要求HPC进行研究。这些包括生物信息学，计算化学和AI。许多大学都有专门的数据中心或通过国家学术网格与邻近机构共享。 HPC越来越多地用于研究目的，使下一代可以在应用氛围中获得计算技能。从学术角度来看，高端资源构成了各种思想和学科创新的基础，弥合了理论与现实世界应用之间的鸿沟，并加强了工业和社会发展。
• 数据中心:数据中心一直是为企业托管HPC基础架构的主要组成部分，这些企业需要高性能系统以不间断地操作，并具有冗余。但是，随着对虚拟化和云本地应用的兴趣，HPC中心正在转变为HPC-AS-A-Service中心。它们是针对工作负载管理，热控制和高速数据传输进行了优化的，所有这些都需要大规模或训练深度学习模型运行模拟器所需的所有这些。提供者嵌入了HPC基础架构，安全性和合规性功能之上，这些特征是来自高度敏感领域（例如医疗保健和金融）的客户。随着HPC工作负载的数据中心的架构继续发展，它们在全球范围内成为必不可少的实用程序。
• AI/ML应用程序:高性能计算系统正迅速成为培训和部署人工智能和机器学习模型的计算核心。这些模型从深层神经网络到自然语言处理 - 重新计算能力，以处理大量数据并通过学习周期。 HPC促进了快速的实验，高参数调整和模型优化，以更好，更快的时间价值。跨部门的组织从医疗保健领域利用HPC和AI框架来实现智能自动化，预测分析和创新途径。 HPC-AI协同作用正在开放个性化医学，自主系统和智能网络安全方面的可能性。
• 科学模拟:模拟技术属于HPC应用中最古老，最受尊敬的家庭。这些模拟显示了分子相互作用以及宇宙和流体动力事件，其精度水平很高。研究人员或工程师使用HPC来检验假设，验证结果或模拟否则太昂贵，危险或不切实际的实验。该应用程序接口在航空航天，国防，能源和制药行业中具有重要的应用。提高模拟的准确性会增加对更快，更可扩展的HPC基础架构的需求，因此，将永远是该市场的主要支柱之一。
• 云服务:随着企业开始寻求适应工作负载波动的弹性计算功能，云服务中的HPC使用正在增加。如今，公共和混合云模型都支持HPC用例，用于天气预报，基因组学和视频渲染。然后，提供商提供具有高吞吐量网络和低延迟存储的预配置的HPC环境，以便用户可以在几分钟内部署项目。云本地HPC服务还可以减轻用户的基础架构管理头痛，同时与其他云服务无缝集成，从而实现数据移动性和扩展性。此类服务吸引了试图减少没有重大基础设施承诺的时间的初创企业和大型企业。

市场动态

市场动态包括驾驶和限制因素，机遇和挑战说明市场状况。

驱动因素

对AI和数据驱动的见解的需求不断增加，以增强市场

增殖的AI工作负载，巨大的数据分析和自主系统构成了高性能计算（HPC）市场增长背后的主要动力。这些组织迫切需要处理大量的结构化数据和非结构化数据，以实现洞察力，培训模型，并立即做出决定。 HPC系统提供了原始计算能力，以快速有效地满足这些增强的需求。 HPC进行的实时分析，药物发现和市场预测活动越来越多地进入其他行业，例如医疗保健，制造业和金融。高性能数据处理的HPC越来越多地通过更快，更智能的见解来将数字结构从业务价值和竞争优势中脱颖而出。

政府和科学研究的学术投资以扩大市场

国家政府和学术机构对于支持HPC扩展的持续资金和研究计划至关重要。各国在全球竞争，以在HPC中宣布至高无上的经济和战略考虑。国家超级计算计划的投资旨在应对气候变化，生物工程和核研究的巨大挑战。创新是通过大学领导的公私合作伙伴关系和HPC合作来促进的，所有这些都有助于增强计算科学的人才。这种战略举动维持土著技术，促进避免依赖外国制造的硬件，并为下一代符合学术任务以及国家优先事项建立基础设施。

限制因素

高昂的部署和维护成本潜在阻碍市场增长

HPC潜力的实现通常会降低，因为它涉及获取计算机以及进一步运营支出和维持高端计算基础设施的初始成本。超级计算机和并行系统的特殊设施的需求需要高能量消耗，进而需要冷却，从而产生运营成本。此外，保留合格人员用于管理HPC环境的费用不可忽视。这些成本和后勤问题阻止了较小的组织和新兴市场投资HPC。云模型时不时地铺平了道路，但是仍然存在与数据安全性，合规性和自定义相关的一些问题。因此，成本问题仍然是HPC技术普遍接受公平的最大障碍。

机会

Exascale计算的出现为市场上的产品创造机会

构建能够执行每秒十亿个计算的Exascale计算系统将是HPC的核心。与昔日的时代不同，这些机器将为基因组学，量子力学，气候建模和AI的突破提供巨大的计算能力。政府和领先的科技公司正在启动Exascale研发，以扩展模拟和预测能力的界限。 Exascale Systems还将启用更多的能源效率和数据管理，从而为更好的HPC可持续性铺平了道路。随着这些系统变得越来越可以被组织实现，可能会攻击更大的问题，从而导致所有行业领域的前所未有的发现和创新。

挑战

缺乏熟练的劳动力来管理复杂的HPC基础架构对于消费者来说可能是一个潜在的挑战

操作HPC系统需要高度专业的技能:并行编程，系统体系结构和工作负载管理。但是，在全球范围内，受HPC培训的个体和这些相关领域的短缺。许多组织发现很难采购能够调整应用程序或管理多节点环境的专业人员类型。该差距具有巨大的影响:首先，它减慢了采用，其次，它限制了HPC项目的性能和ROI。在某种程度上，教育机构用新的课程充满了这个空白，但节奏可能比需求慢。因此，弥合这种人才差距是可持续HPC增长所需的最紧迫的挑战之一。

高性能计算（HPC）市场区域见解

• 北美

由于政府和研究机构和云服务提供商的巨额投资使北美的大量投资实现了，因此北美在高性能计算（HPC）市场上占主导地位。在整个美国高性能计算市场（HPC）市场中，都有几个国家实验室，具有最好的超级计算机，并且在学者和商业空间中存在一个生态系统。拥有IBM，HPE，Intel等公司的总部，该国具有持续创新的生产力。就基础设施，人才库和联邦研发预算而言，它可能是最发达的地区之一。基于云的HPC采用率的增长速度非常快，尤其是在AI初创公司和生物技术公司中。洛克HPC设置的良好融合以及HPC在云中的实例的存在证明了北美仍然是全球HPC开发的最前沿。

• 欧洲

在北约HPC景观公司中，总是有一名明星球员，来自法国，德国和英国。相反，数据主权是一个很大的关注点，因此，EurohPC和其他举措已成为创建竞争性HPC生态系统的适当问题。创新确实依靠公共治理资金，与学术界的合作以及可持续性的光芒化。欧洲HPC服务将非常努力地与欧盟AI法律框架保持一致，同时也推动绿色计算和道德AI。能源成本加上人才短缺确实带来了其他挑战，但是对Exascale和数字主权的战略推动力使欧洲在HPC中占地来在。后端的跨国研究进一步支持其在科学和基于行业的计算方面的领导。

• 亚洲

亚太地区的高性能计算（HPC）领域正在迅速增长，这是由于中国，日本，韩国和印度等国家需求不断增长所致。整个地区的政府正在大力投资，以增强国家安全，增强教育和刺激工业创新。中国在安装HPC系统的总数中领先，而日本的Fugaku可以说是全球最先进的超级计算机。该地区也是领先的半导体和电子公司的所在地，支持当地HPC硬件的开发。随着人工智能（AI）的采用不断上升，加上智能城市和科学研发的众多举措，HPC的使用正在以令人印象深刻的速度飙升。这个动态环境将亚太地区定位为HPC的快速发展，高电势的市场。

关键行业参与者

关键行业参与者通过创新和市场扩展来塑造市场

通过创新，合作伙伴关系和战略扩张，行业领导者在HPC竞技场的掌舵人中掌管着。 IBM和HPE在可扩展的HPC基础架构和混合云产品上工作。 Dell Technologies and Cray Inc.为政府和学术界提供交钥匙超级计算解决方案。英特尔和AMD不断升级其处理器每瓦的性能，这是下一代计算的主要问题。 Fujitsu和Atos用于绿色HPC的节能系统。华为和联想为中国带来了竞争优势，还投资于AI整合。这些公司正在协同研究高级体系结构，并进一步将生态系统合作构成国际HPC走廊。

顶级高性能计算（HPC）市场公司的列表

• IBM (U.S.)
• Hewlett Packard Enterprise (U.S.)
• Dell Technologies (U.S.)
• Cray Inc. (U.S.)
• Intel (U.S.)
• AMD (U.S.)
• Fujitsu (Japan)
• Huawei (China)
• Lenovo (China)
• Atos (France)

关键行业发展

2025年6月:在大型行业的举动中，惠普（Hewlett Packard Enterprise）（HPE）和AMD宣布了下一代Exascale超级计算机部署，现在与至少一个国家实验室合作。预计这一举动将改变AI驱动的模拟和科学发现的规模和范围。同时，英特尔宣布了针对与AI加速器和能效核心的混合云环境的新型HPC优化的CPU。另一方面，Fujitsu和Atos宣布了针对量子准备的HPC系统的合作开发计划，以支持欧洲和亚洲的下一代研究。所有这些事态发展表明，在开发超快速，智能和可持续的HPC解决方案方面，快速而积极进取的举动。

报告覆盖范围

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