人工智能数据中心市场规模：按组件、部署方式、数据中心类型、行业垂直领域、增长预测（2025-2034年）

人工智能数据中心市场规模

2024年，全球人工智能数据中心市场规模达982亿美元。根据Global Market Insights Inc.最新发布的报告，该市场预计将从2025年的1296亿美元增长至2034年的1.98万亿美元，复合年增长率为35.5%。

生成式人工智能和机器学习应用的激增需要大量的计算能力和存储空间，推动了对人工智能优化数据中心的需求。先进的人工智能需要高性能图形处理单元（GPU）、高度可扩展的架构和低延迟网络，以处理更复杂的人工智能模型，从而支持创建差异化的人工智能数据中心，并为各行业（包括医疗、金融和零售）提供人工智能增强解决方案的企业提供模型。

大数据分析提供了大量结构化和非结构化数据集，需要强大的数据中心基础设施来提供内存处理、实时处理和接近完美的洞察力。人工智能优化的数据中心旨在为计算和存储提供基础，以处理需要速度和性能的大数据工作负载。随着企业继续利用预测分析和决策工具，全球各地的组织对人工智能优化数据中心的需求正在增加。

云计算和超大规模数据中心的快速增长也为人工智能采用提供了强劲的推动力。云服务提供商已投资于各种人工智能数据基础设施，为企业客户和开发人员提供可扩展的服务。超大规模数据中心设施集成了新的GPU、TPU和人工智能处理器，配以先进的冷却系统和网络，以降低训练和推理人工智能工作负载的成本，并以服务于全球部署人工智能工作负载和解决方案的规模，成为全球部署人工智能工作负载和解决方案的战略支柱。

图形处理单元（GPU）与张量处理单元（TPU）和新型专注于人工智能处理的芯片的出现，继续通过编码复杂的人工智能工作负载来显著提高处理速度和性能效率。更为重要的是，这些冷水处理器通过降低延迟，继续提高能源性能效率，并允许在前所未有的规模上执行模型训练。

人工智能数据中心市场趋势

液冷技术是热管理的优选技术，随着人工智能工作负载的增加，传统的空冷系统难以应对GPU密集型服务器的热量。液冷可以提高密度和性能，同时降低能源成本。由于液冷可以处理部署先进人工智能工作负载（用于训练或推理）时产生的过剩热负荷，同时提高可持续性并保持运营可靠性，因此在超大规模和企业数据中心中采用液冷技术的趋势正在增加。

边缘人工智能数据中心正在成为主流，以便在数据源附近处理人工智能工作负载，从而减少将数据传输到集中式人工智能工作负载的延迟和带宽成本。边缘人工智能支持自动驾驶汽车、物联网和智慧城市等实时用例。将人工智能基于处理从集中式部署架构分发，将提高速度、安全性和可扩展性，同时为本地化人工智能服务和快速决策提供新的机会。

人工智能数据中心的绿色技术部署主要有两大驱动因素：环境挑战和不断上升的能源成本。AI运营商正在投资可再生能源、创新冷却系统和脱碳计划。可持续性不仅降低了运营成本，还支持ESG目标，使得国际上向更绿色AI数据中心转型的趋势显得尤为重要，因为我们需要保持长期竞争力。

尽管智能AI将继续需要更快、更深的处理能力，但AI运营商将寻求专用芯片，如张量处理单元（TPUs）、现场可编程门阵列（FPGAs）和专为AI应用处理设计的定制应用专用集成电路（ASICs）。这些芯片在速度、效率和可扩展性方面将优于传统图形处理单元（GPUs）用于特定AI编程。这一趋势加速了AI硬件创新，使数据中心能够处理先进模型和工作负载。

AI数据中心市场分析

按组件划分，市场分为硬件、软件和服务。硬件细分市场主导了市场，2024年占比62%，预计2025年至2034年将以超过34%的复合年增长率增长。

• 2024年，硬件部门占据了AI数据中心市场的最大份额，贡献了611亿美元。硬件细分市场继续增长，包括GPU加速器、AI芯片、液冷、高密度服务器和光网络。预计GPU功率需求的上升、30-120千瓦的机架密度以及由AWS、NVIDIA、AMD和Broadcom主导的大规模部署计划，正在影响长期基础设施投资。
  
• 软件细分市场以38%的复合年增长率增长最快，需求增长最快，用于先进编排、推理优化、数字孪生和多加速器调度的AI工作负载。AI即服务、基础模型和令牌处理平台的可用性增加，推动了对软件框架、优化和管理工具以及辅助软件的需求，这些软件使得利用GPU、TPU、Trainium和其他定制加速器的计算分发更加高效。
  
• 由于AI工作负载的发展，数据中心基础设施的复杂性不断增加，服务细分市场稳步增长。咨询、集成、托管AI运营、液冷设计和可持续性服务需求增加。技术人才短缺以及在热准备、可再生能源部署规划和政府强制采购等方面的创新，使许多企业依赖专业的AI数据中心服务提供商。

按部署方式划分，AI数据中心市场分为基于云、本地和混合模式。基于云的细分市场在2024年占据58%的份额，预计2025年至2034年将以35.2%的复合年增长率增长。

• 基于云的AI数据中心细分领域在能力上处于领先地位，因为它提供了巨大的可扩展性、灵活的消费模式，以及无需资本投资即可访问最先进AI芯片的能力。如AWS、微软、谷歌、甲骨文等超大规模云服务商，甚至Meta都在推动市场前所未有的增长，承诺投入数十亿美元以促进AI技术的快速采用，同时推动AI即服务模式的增长，以及对GPU、TPU和专用应用处理器的需求增长。
  
• 本地部署的AI数据中心对那些优先考虑/强制执行数据主权、合规性和推理应用延迟要求的企业仍然至关重要。组织越来越愿意在公有云上进行训练，但也开始在本地部署使用AI优化服务器和芯片进行推理。高资本开支和功耗是挑战，但企业正在加速采用AI，升级至液冷技术，并利用新型专用推理硬件。
  
• 混合AI数据中心结合了云的可扩展性优势，同时利用本地环境保留对工作负载的控制权。混合AI数据中心提供了所有前面列出的好处，同时也为企业保留了在本地和边缘设备上分配训练和推理工作负载的能力。混合模式允许采用多云策略，以及其他实时AI用例。
  

按数据中心类型划分，AI数据中心市场被细分为超大规模数据中心、企业数据中心、共建数据中心和边缘数据中心。2024年，超大规模数据中心细分市场占据58%的份额，预计该细分市场将从2025年到2034年以36.4%的复合年增长率增长。

• 2024年，超大规模数据中心主导了市场，得益于前所未有的云投资和处理能力。配备数百万GPU、液冷AI集群和高密度机架的超大规模数据中心对生成式AI训练至关重要，因为全球正在采用万亿参数模型，而超大规模运营商成为增长最快的企业细分市场。
  
• 企业数据中心也在提升其AI性能。由于安全、延迟和数据主权等原因，组织越来越多地在本地部署推理工作负载。尽管企业面临高资本开支和功耗等挑战，但液冷、专用AI服务器和可持续性的好处正在促使企业转向。随着企业决定如何平衡云训练和本地推理工作负载，它们继续增长。
  
• 共建数据中心正在快速增长，具有高密度液冷能力。共建支持希望利用AI而无需专用空间的企业。来自改善效率和市场时间的增长兴趣推动了混合架构的需求，推动了共建发展。通过结合新型冷却技术、可再生能源和多云能力，共建成为仅次于超大规模的第二快增长细分市场。
  

按行业垂直领域划分，AI数据中心市场被细分为金融、政府、医疗、IT与电信、汽车、媒体与娱乐和其他。预计2024年金融细分市场将以28%的份额主导市场，得益于强大的信任、集成解决方案和广泛的能力。

• 金融行业仍然是AI数据中心服务的最大用户，用于欺诈检测、实时交易处理、风险建模和监管报告。隐私作为主权引导了对本地和混合建设的关注。AI在信用评分、自动化和网络安全方面的增长使用也促进了持续的数据中心投资。
  
• 医疗保健行业将在AI数据中心增长方面占据最大份额，随着精准医学影像、基因组测序、临床决策支持和药物发现等工作负载需求的提升。隐私法规确保了在安全本地部署和混合建设中的隐私主权。持续依赖实时数据流监控，边缘分析和高性能计算的需求正推动医疗保健和医疗行业数据基础设施不断扩展。
  
• IT和电信行业将推动AI数据中心服务的大规模扩展，同时作为高计算基础设施的受益者和消费者。超大规模数据中心将大力投资于先进计算集群服务，旨在提供网络服务能力的自动化、预测性维护和低延迟数字服务。光学互连和液冷技术的进步，以及边缘AI技术和方法的发展，将增强可扩展性，提升性能能力，并实现全球大型网络的高效、经济使用。

2024年，美国市场规模达到332亿美元，较2023年的253亿美元有所增长。

• 在美国，AI数据中心市场占据主导地位，得益于包括亚马逊、谷歌、Meta和微软在内的超大规模运营商的存在。大规模投资于GPU集群、液冷系统和AI专用基础设施正在加速发展。联邦激励措施、IRA福利和各州的税收减免也在加速建设，使美国成为全球AI计算能力最高的地区。
  
• 随着生成式AI和大型语言模型需求的快速增长，美国数据中心运营商正在加速采用极高密度设计，包括多兆瓦GPU模块和先进浸没式冷却。此外，主要枢纽如弗吉尼亚州北部、凤凰城和达拉斯的电力限制正在改变选址策略，并推动俄亥俄州、爱荷华州和俄勒冈州等二线市场的显著增长。
  
• 美国各行业企业，包括云计算、医疗保健、金融、汽车和国防，都需要AI专用计算能力。这推动了AI即服务、边缘AI节点和可持续高性能数据中心设计的快速采用。此外，政府对AI主权和安全计算框架的兴趣也增强了建设管道，包括扩建共享数据中心以支持AI密集型工作负载。
  

2024年，北美AI数据中心市场规模达到379亿美元。

• 北美在AI数据中心区域规模上位居全球首位，得益于超大规模增长和数字优先企业的崛起，以及卓越的云计算采用率。成熟的数据中心区域使得GPU密集型设施的快速建设成为可能。总体而言，加拿大和美国正在大力投资于数据中心的清洁能源，以应对AI工作负载日益增长的能源消耗。
  
• AI采用正在加速多个行业，包括零售、电信、金融服务、汽车和医疗保健。这些行业的AI采用反过来推动了对实时分析和高性能计算的需求。北美正在转向混合和多云架构，以支持大规模AI推理。设施升级包括先进冷却、自动化和AI运营优化。
  
• 北美地区也从投资激励和技能劳动力供应中受益，同时拥有竞争力的共建数据中心市场。尽管如此，电网拥堵、土地成本和监管正在成为新项目的障碍。无论面临何种压力，超大规模数据中心的建设似乎正处于长期主导AI基础数据中心容量的良好状态。
  

欧洲AI数据中心市场占据26.7%的份额，2024年产生262亿美元的收入。

• 欧洲市场正在加速发展，企业正在加快云采用，政府正在投资主权AI基础设施。阿姆斯特丹、都柏林、法兰克福和巴黎等数据中心市场正在提升其能力，以托管AI工作负载。可持续性对该地区至关重要，绿色能源碳中和运营和能效数据中心正在开发，以支持AI的可持续发展。
  
• AI采用涵盖制造业、金融、公共部门和汽车等多个行业。欧洲的数字主权举措推动了本地托管的AI训练和推理需求。共建提供商正在为现有数据中心提供GPU密度和液冷解决方案，并扩展其混合云服务。许多市场部署的网络安全和数据隐私法规确保了显著的数据治理和隐私监管。
  
• 欧盟及其成员国支持各种倡议以推动AI采用，尽管面临能源短缺、AI应用于各市场细分的复杂监管以及数据中心建设受限的挑战。在可再生能源或备用电源设施的投资，以及在关键位置建设边缘数据中心并进行跨境AI基础设施项目的投资，将帮助某些欧盟成员国实现AI驱动的容量和长期可行性。
  

德国主导AI数据中心市场，展现出强劲的增长潜力，2025年至2034年的复合年增长率为34.4%。

• 德国是欧洲AI数据中心的增长焦点，得到了政府对数字转型和工业AI的大力支持。法兰克福在扩大容量方面领先，超大规模数据中心和共建扩展正在建设以容纳GPU密集型AI工作负载。该国的制造业、物流和自动化工业部门正在推动对AI应用的需求。
  
• 可持续数据中心的投资正在增加，这些数据中心由可再生能源和先进冷却解决方案驱动。AI工作负载正在改变基础设施的设计方式，鼓励运营商部署液冷、可扩展电力系统和数据本地化合规性，特别是针对敏感企业工作负载。德国的数据保护法规塑造了AI数据中心的架构。
  
• 德国的AI数据中心基础设施市场面临一些挑战，包括能源成本、严格的监管要求和主要枢纽的电力供应限制。然而，强劲的企业投资、良好的地理位置属性和云采用的增长意味着AI优化的数据中心设施将在本十年内稳步增长。
  

亚太地区的AI数据中心市场预计将以38.5%的复合年增长率增长，从2025年到2034年。

• 亚太地区的AI数据中心增长正在受到数字化、云采用和AI投资等趋势的推动，涵盖东南亚、印度、日本和韩国。该地区的云服务提供商和超大规模数据中心正在扩大容量，以满足企业、金融科技、电信运营商和公共部门组织的AI密集型工作负载需求。
  
• 人工智能需求持续在制造业自动化、金融服务、电子商务和智慧城市项目等领域发展。亚太地区的数据中心正采用先进冷却技术、高密度GPU集群和混合云架构来应对AI工作负载。新加坡、日本和澳大利亚等国家因符合监管要求、连接性和能效设计已就绪而走在前列。
  
• 亚太地区面临的挑战包括因电力短缺带来的投资压力以及土地供应限制，同时还面临新加坡等枢纽的可持续性压力。尽管面临挑战，投资率仍保持强劲，全球企业AI采用率以及有利的数字相关政策预计将推动亚太地区AI数据中心的长期增长
  

中国市场预计在2025年至2034年间以39%的复合年增长率增长。

• 中国AI数据中心市场正经历快速增长，主要得益于国家政策鼓励各行业使用AI。国家AI战略、云扩展以及北京、上海、深圳和杭州等城市可获得的相关数字基础设施资金，加速了AI优化数据中心的实施，通过分布在各城市的先进图形处理单元（GPU）集群处理更大的计算工作负载。
  
• 刺激AI需求的领域包括自动驾驶能力的发展、智慧城市、机器人技术和金融科技。阿里云、腾讯云和华为云等主要中国云服务提供商正大力投资液冷技术、高密度机架和真正的AI原生数据中心设计。
  
• 与其他国家一样，数据本地化规则和能源消耗限制等监管控制对中国AI数据中心的扩张至关重要。数据中心运营商开始采用可再生能源，并使用静态和分布式架构作为常规商业模式以符合监管要求。尽管存在潜在限制，中国AI数据中心的增长率可能使其成为全球新建AI数据中心增长最快的市场之一。
  

拉丁美洲市场在预测期内展现出有利的增长。

• 拉丁美洲AI数据中心市场正开始扩张，主要得益于快速云采用趋势和政府数字化资金支持。巴西、墨西哥、智利和哥伦比亚是区域发展的先锋，新建共建和超大规模数据中心正在建设，以满足各行业的AI工作负载需求。
  
• AI在欺诈检测、物流、农业科技（农业科技）和公共部门分析等领域的应用增加了对GPU基础设施的需求，预示着云调制解调器将迅速整合到区域云服务提供商和电信公司，创造一个循环竞赛以增强冷却、连接和边缘计算。
  
• 拉丁美洲将从国家数字倡议中受益，这将进一步推动云服务，增加超大规模企业之间的合作和扩大员工能力。可再生能源驱动的数据中心和政府部门的AI计划出现，为拉丁美洲市场的可持续启动创造了可能性。
  

巴西AI数据中心市场预计在2025年至2034年间以30.4%的复合年增长率增长，并到2034年达到3470万美元。

• 随着云采用率上升和企业范围内的数字化转型加速，巴西正成为拉丁美洲AI数据中心部署的战略枢纽。圣保罗在该领域领先，新增超大规模扩展、共建容量增加和新建设施，这些设施采用由可再生能源驱动的AI优化架构。
  
• 银行、电子商务、农业、电信和物流等行业的AI采用率正在上升，并推动对高性能计算、GPU丰富的基础设施和混合云能力的需求。巴西运营商正在推进热管理和电力系统，以支持AI工作负载，同时保持能源效率合规性。
  
• 巴西受益于区域云基础设施的扩展、政府数字倡议的强力支持以及企业对AI分析的兴趣增长。与超大规模品牌的合作以及外国投资正在推动AI赋能服务和能力发展的机会。
  

中东和非洲AI数据中心市场在2024年达到39亿美元，预计在预测期内将呈现有利增长。

• MEA市场正受到各国在数字转型、云采用和国家AI战略方面投资的推动。主要市场枢纽包括阿联酋、沙特阿拉伯、南非和肯尼亚。运营商正通过新的连接选项和区域云区域增加其在MEA的超大规模存在。
  
• 随着AI需求在电信、金融科技、公共部门分析、矿业和物流等行业的增长，电信运营商将开始部署GPU密集型基础设施、超级云解决方案和边缘数据中心，以便在本地进行AI训练和实时分析。可持续性承诺正在推动对由可再生能源驱动的设施的采用增加，因为世界各地的地区正在推动新的数字走廊。
  
• MEA的成功依赖于对AI就绪基础设施的战略投资、数字技能的增长以及由政府计划支持的孵化和创新中心。与全球超大规模公司的战略合作伙伴关系和合作，以及技术转移，以及面向AI的计划，都在支持MEA的扩张，从而加速了企业的采用。
  

阿联酋市场预计将在中东和非洲AI数据中心市场中经历显著增长，2025年至2034年的复合年增长率为27.5%。

• 阿联酋被认为是中东AI数据中心的重要枢纽，得益于政府倡议的强力支持和智慧城市投资的推进。这两个城市急于引进超大规模公司和共享数据中心提供商，部署配备先进冷却系统、高密度机架和强大安全合规性的AI专用设施。
  
• AI采用在金融服务、航空、物流/公共服务和零售等领域正在增长。以“阿联酋愿景2031”和国家AI战略为名的国家战略正在加速对新的本地AI训练和推理基础设施的需求。阿联酋还大力投资于与可再生能源相关的数据中心和节能技术。
  
• 阿联酋拥有有利条件，包括优越的地理位置、高水平的数字基础设施和可复制的政府激励措施，以发展显著先进的AI基础设施。公私合作关系和现有云环境的扩展计划，以及国际数据中心投资的增加，正在为AI的增长和发展创造新的机遇。
  

AI数据中心市场份额

• AI数据中心行业的前7家公司是NVIDIA、微软、AWS、谷歌、华为、HPE和Equinix，它们在2024年占据了48%的市场份额。
  
• NVIDIA的布莱克韦尔平台发布支持结构性转向液冷，最新的NVIDIA AI芯片功耗是前代产品的三倍。NVIDIA通过其生态系统巩固了市场地位，包括CUDA软件、AI框架以及与所有主要超大规模云服务商的合作关系。该公司正参与多个重大基础设施倡议，包括Stargate项目4年内5000亿美元的承诺、与OpenAI的10 GW部署，以及对英特尔的投资以共同开发CPU+GPU SoC
  
• 微软拥有9.98%的市场份额，得益于通过Azure的超大规模云服务商地位以及在AI基础设施方面的大量投资。微软宣布将在2025财年为AI数据中心投资800亿美元，其中约一半预计将用于美国的设施。微软Azure正在部署液冷机架作为训练先进模型（如GPT-Next）的AI集群的唯一方法，使微软在采用这种技术方面保持领先地位
  
• AWS与OpenAI建立了价值380亿美元的云计算合作伙伴关系。在AWS内部，为了区别于Google Cloud的云计算服务，AWS拥有名为Trainium和Inferentia的自定义芯片，可作为NVIDIA GPU的成本效益更高的替代方案。作为主要云服务供应商，AWS通过2023-2024年承诺将100%的能源使用量与可再生能源匹配，实现每千瓦时0.15升的水效率，以及通过使用35%更少的碳化物生产电力，将机械能源减少高达46%，从而将自身定位为可持续发展领导者
  
• 谷歌也是Stargate项目的主要合作伙伴之一，并与许多领先的AI开发商保持战略合作关系。谷歌凭借其专为特定AI工作负载优化的TPU技术、通过DeepMind和Google Brain等组织在AI研究方面的领导地位，以及在其整个产品组合中嵌入AI能力，整体上占据有利地位。谷歌云还在投资可持续发展和低影响技术倡议，以采购可再生能源和开发冷却技术
  
• 华为正在将自身定位为可行的替代方案。中国拥有2120万台安装服务器，位居世界第二，但高端AI计算能力仅占全球的14%，而美国占74%。华为的竞争优势包括在中国市场的强势地位、集成硬件和软件的能力，以及中国政府对国内技术倡议的支持
  
• 惠普企业（HPE)拥有液冷服务器SKU和完整的AI基础设施解决方案。HPE受益于与企业客户的现有关系、本地基础设施专业知识以及广泛的服务组合，这些都是竞争优势，因为HPE认识到对更具超大规模（云）技术的需求正在增加
  
• Equinix 是全球机柜托管和互联服务的领导者，为全球最重要的枢纽提供了准备好运行AI的数据中心。该公司为超大规模数据中心、云服务提供商和企业提供高密度、GPU支持的机柜托管设施。这些数据中心配备了混合云连接、边缘计算和超低延迟互联服务，并专为AI工作负载优化，重点放在能源高效设计、可扩展性和冗余性上。
  

AI数据中心市场公司

在AI数据中心行业中运营的主要企业包括：

• AWS
• Dell Technologies
• Digital Realty
• Equinix
• Google
• HPE
• Huawei
• Lenovo
• Microsoft
• NVIDIA
  
  
• AWS在AI数据中心服务方面处于领先地位，提供GPU加速云基础设施、SageMaker AI服务和高密度AI集群。Dell Technologies则通过企业级AI服务器、存储和网络解决方案进行了补充。两者合作，为全球范围内的超大规模数据中心、企业和边缘机器学习工作负载提供可扩展的AI训练、推理和混合云部署，同时提供高性能且能源高效的基础设施。
  
• Digital Realty和Equinix主导了AI机柜托管和互联服务。它们共同开发了全球部署的GPU就绪、高密度数据中心，并提供最佳的混合云集成和边缘连接服务。两者都专注于能源高效设计和可扩展基础设施，以赋能企业和超大规模数据中心在全球范围内部署其AI工作负载，并通过安全、低延迟、高性能的基础设施与客户基础设施和行业进行互联。
  
• Google建立了竞争力强的AI优化数据中心层，集成了TPU、GPU和Vertex AI服务，以支持大规模AI训练和推理工作负载。HPE则建立了广泛的GPU加速服务器基础设施，并提供广泛的混合云AI服务，以支持与公共云AI服务集成的边缘计算。两者共同推动企业和超大规模数据中心部署AI工作负载，并通过可扩展、安全、高性能的基础设施实施全球AI数据中心战略。
  
• 华为为企业和超大规模数据中心提供AI服务器、Atlas AI计算平台和高密度GPU集群。联想提供适用于AI工作负载的AI就绪服务器、存储和网络解决方案。华为和联想共同帮助通过节能设计、可扩展基础设施以及为训练、推理和混合云工作负载添加的AI加速器，提高AI数据中心的采用率。
  
• 微软Azure提供AI优化的数据中心、GPU集群和面向云开发者的企业级AI服务。NVIDIA通过高性能GPU、DGX系统和AI软件栈为AI虚拟机提供动力。这三个集团共同为企业和超大规模用户提供基础设施，以高效训练和推理，同时使能源高效的AI就绪基础设施能够在全球范围内部署。
  

AI数据中心行业新闻

• 2025年1月，微软宣布投资800亿美元用于AI数据中心投资，其中约一半，即400亿美元，将用于美国境内的数据中心。该激励措施旨在支持云容量扩展，加快AI模型训练时间，并支持将复杂的AI应用部署到全球市场，因为微软正在扩展其下一代基础设施以满足企业和消费者AI系统的需求。
  
• 2025年1月，Meta公布了总计600亿至650亿美元的数据中心扩张计划，其中包括一个比中央公园还大的2吉瓦数据中心校区项目，该项目将配备130万个GPU。Meta预计将为其Meta AI系统的扩展提供1吉瓦的计算容量，该系统预计将为10亿用户提供服务。
  
• 2025年1月，AWS宣布在乔治亚州投资110亿美元，以扩展其数据中心基础设施，以支持AI数据和云服务，并促进该地区的经济增长。此举是在其此前在俄亥俄州投资100亿美元用于相同目的之后，增强了其在全国范围内支持高性能AI、训练集群和现代云负载的能力。
  
• 2025年1月，Stargate项目确认在未来四年内将投资5000亿美元扩大美国境内的AI数据基础设施，其中预计第一年将有1000亿美元用于在全美多个地点建设大型本土AI数据基础设施。根据由重要技术合作伙伴领导的联盟，该倡议的主要目标是大幅统一超级计算机、不同地理位置的GPU的计算能力，并以AI历史上前所未有的规模进行AI模型开发。
  

AI数据中心市场研究报告涵盖了行业的深入分析，包括2021年至2034年的收入（百万美元/十亿美元）和出货量（单位）的估计和预测，以下是各细分市场：

按组件划分

• 硬件
  • 服务器
  • GPU
  • 存储
  • 网络设备 
• 软件
  • AI框架
  • 编排工具
  • 管理平台
• 服务
  • 专业服务
    • 部署与集成
    • 咨询
    • 支持与维护
  • 托管服务

按部署模式划分

• 基于云
• 本地部署
• 混合

按数据中心类型划分

• 超大规模数据中心
• 企业数据中心
• 共享数据中心
• 边缘数据中心

按行业垂直领域划分

• 金融服务
• 政府
• 医疗保健
• IT与电信
• 汽车
• 媒体与娱乐
• 其他

上述信息适用于以下地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 英国
  • 法国
  • 意大利
  • 西班牙
  • 俄罗斯
  • 北欧
• 亚太地区
  • 中国
  • 印度
  • 日本
  • 韩国
  • 澳新
  • 越南
  • 印度尼西亚
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 阿根廷 
• 中东及非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋