高性能计算 (HPC) 即服务市场 - 全球行业规模、份额、趋势、机遇和预测，按组件（平台、解决方案）、按部署（公共云、私有云、混合云）、按组织规模（中小企业、大型企业）、按垂直行业（BFSI、医疗保健、零售、其他）、按地区、按竞争进行细分，2019-2029F

市场概览

2023 年全球高性能计算 (HPC) 即服务市场价值为 402.3 亿美元，预计到 2029 年将达到 629.3 亿美元，预测期内的复合年增长率为 7.58%。高性能计算 (HPC) 即服务市场是指通过基于云的平台提供高性能计算能力，使企业和组织无需投资内部部署基础设施即可访问超级计算能力。HPC 系统旨在高速处理大量数据，这使其成为科学研究、工程模拟、财务建模和数据分析等领域复杂计算任务所必需的。通过提供 HPC 即服务，云提供商使公司能够按使用付费的方式利用强大的计算资源，从而大大降低了部署和维护专用 HPC 基础设施的前期成本和复杂性。这种面向服务的模型对于工作量波动或内部 IT 能力有限的组织尤其有益，因为它允许他们根据需要扩展计算能力，同时专注于核心业务功能。HPC 即服务通过加速药物发现、基因组研究、天气预报、地震分析和金融风险评估等流程，为医疗保健、制药、石油和天然气、制造业、金融服务和学术界等各个行业提供支持。市场受到数据密集型应用程序需求不断增长、云计算采用率不断提高以及依赖大规模模拟、大数据分析和人工智能 (AI) 的行业对更快处理能力的需求的推动。随着各行业生成的数据量不断增长，对能够处理复杂算法和海量数据集的高效计算解决方案的需求也在不断增长。 HPC 即服务模式通过提供灵活、可扩展且经济高效的尖端技术来满足这一需求。

关键市场驱动因素

大数据分析需求不断增长

高性能计算 (HPC) 即服务市场的主要驱动因素之一是各行业对大数据分析的需求不断增长。数字化转型计划的快速扩张导致企业、政府和研究机构产生了大量数据。大数据分析现已成为金融、医疗保健、零售和制造业等行业不可或缺的一部分，在这些行业中，数据驱动的洞察力对于竞争优势至关重要。然而，管理和处理如此大的数据集需要巨大的计算能力，而传统的 IT 基础设施通常无法支持。HPC 即服务提供了一种可扩展且经济高效的解决方案来处理这些大型数据集，使组织能够实时执行复杂的计算、模拟和数据建模。例如，在医疗保健领域，HPC 即服务通过处理大量生物数据来促进基因组测序和药物发现，从而加快研究进度。同样，在金融领域，使用 HPC 即服务可增强风险分析、欺诈检测和算法交易，使金融机构能够快速做出明智的决策。基于云的 HPC 服务的灵活性意味着企业可以按需扩展其计算资源，而无需在基础设施上进行大量的前期投资。这种模式对于缺乏资金投资传统高性能计算系统但仍需要高级数据分析功能的中小型企业 (SME) 尤其有吸引力。随着行业继续采用数据驱动的方法，对 HPC 即服务的需求将不断增长，因为它提供了处理、分析和从大量数据集中提取价值所需的计算能力。

人工智能和机器学习的日益普及

人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的兴起是高性能计算 (HPC) 即服务市场的另一个关键驱动因素。AI 和 ML 应用程序需要大量计算资源来训练复杂模型，尤其是处理大量数据以识别模式、做出预测和改进决策的深度学习算法。传统计算基础设施通常无法满足 AI 和 ML 工作负载的需求，这些工作负载需要高速处理、大内存和并行计算能力。HPC 即服务提供了强大且可扩展的解决方案，使企业无需大量前期基础设施投资即可加速 AI 和 ML 开发。例如，汽车、医疗保健和网络安全等领域的公司越来越多地利用 AI 驱动的应用程序进行自动驾驶、预测性医疗保健和威胁检测。这些应用程序需要密集的数据处理，HPC 即服务可以通过按使用量付费的方式提供对巨大计算能力和存储容量的访问来支持这些应用程序。此外，基于云的 HPC 服务可以加快 AI 驱动的创新的上市时间，因为企业可以快速扩展资源来训练和部署 AI 模型。此外，HPC 即服务的灵活性和可访问性使即使是规模较小的企业也可以在 AI 领域竞争，从而使高级计算能力的访问变得民主化。随着 AI 和 ML 继续渗透到各个行业，对 HPC 即服务的需求将不断扩大，因为它是开发和部署 AI 驱动技术的支柱。

云计算和混合云模型的进步

云计算技术的进步和混合云模型的日益普及是高性能计算 (HPC) 即服务市场的重要驱动力。云计算通过提供可扩展、灵活且经济高效的解决方案，彻底改变了组织访问和利用计算资源的方式。在 HPC 领域，向基于云的服务的转变使企业能够利用高性能计算的强大功能，而无需投资昂贵的内部部署基础设施。基于云的 HPC 即服务可访问尖端计算资源，包括 GPU、CPU 和高速网络，这些资源对于运行复杂的模拟、大规模数据处理和高性能应用程序至关重要。此外，将本地基础设施与公有云和私有云服务相结合的混合云模型为企业管理其 HPC 工作负载提供了更大的灵活性。组织可以在本地维护关键应用程序和敏感数据，同时利用基于云的 HPC 实现可扩展的按需处理能力。这种混合方法可以提高运营效率、成本控制和安全性。对于依赖 HPC 进行模拟、工程设计和产品测试的航空航天、汽车和制药等行业，混合云模型可将其现有基础设施与先进的基于云的服务无缝集成。此外，云安全、网络和自动化方面的进步使组织更容易采用 HPC 即服务，因为数据隐私和合规性问题得到了解决。随着云计算技术的不断发展和混合云采用率的提高，HPC 即服务市场将实现强劲增长，这得益于对灵活、可扩展和安全的高性能计算解决方案的需求。

主要市场挑战

高性能计算 (HPC) 即服务市场中的高成本和复杂定价模型

高性能计算 (HPC) 即服务市场中最大的挑战之一是定价模型的高成本和复杂性。HPC 系统需要强大的计算能力、存储和网络功能，通常需要专用硬件，例如 GPU、FPGA 或高速互连。这些资源非常昂贵，当以服务形式提供时，提供商需要在成本效率和性能之间取得平衡。对于许多组织，尤其是中小型企业 (SME) 而言，由于需要专门的基础设施、熟练的人员和持续的维护，内部部署 HPC 解决方案的成本已经高得令人望而却步。虽然 HPC 即服务 (HPCaaS) 旨在通过提供基于云的、按需访问强大计算资源来降低这些进入门槛，但服务提供商使用的定价模型通常很复杂且难以驾驭。许多提供商使用分层或基于消费的定价，其中成本由使用的计算时间、存储和带宽以及数据传输和存储的额外费用决定。对于刚接触 HPC 或不熟悉基于云的服务的企业来说，估算和管理这些成本可能是一个重大障碍。不可预测的工作负载，加上在云中配置和优化 HPC 环境的复杂性，可能会导致意外的成本超支。此外，对专业软件许可证的需求（通常不包含在基本定价中）可能会进一步增加总体支出。这种复杂性可能会阻止潜在用户（尤其是预算有限的用户）采用 HPCaaS，因为他们可能很难预测前期总成本并在承诺之前全面评估投资回报率 (ROI)。供应商之间缺乏标准化的定价模型，这进一步加剧了混乱，使得用户难以比较各种选项并选择最具成本效益的解决方案。此外，虽然 HPCaaS 可能提供即用即付模式，但高利用率或长期项目可能会使基于云的解决方案比预期的更昂贵，尤其是与拥有和运营本地 HPC 基础设施相比。复杂性和不可预见的费用的可能性为许多企业造成了巨大的进入壁垒，特别是在对成本敏感但可以从 HPC 中受益匪浅的行业，例如医疗保健、金融和学术界。应对这一挑战需要服务提供商提供更透明和简化的定价模型，以及帮助客户更好地估算和管理其 HPCaaS 成本的工具和服务。

高性能计算 (HPC) 即服务市场中的数据安全和合规性问题

高性能计算 (HPC) 即服务市场面临的另一个重大挑战是数据安全和法规合规性问题。 HPC 工作负载通常涉及处理大量敏感数据，包括专有信息、研究数据、财务模型以及个人或机密客户信息。随着这些工作负载转移到基于云的 HPC 服务，组织必须应对在外部环境中保持与在本地环境中相同级别的安全性和合规性的复杂性。与私有的封闭环境相比，基于云的平台本质上更容易受到网络安全威胁，例如数据泄露、未经授权的访问和恶意软件攻击。这种风险在医疗保健、金融和政府等行业尤其严重，因为这些行业的严格监管框架（如 HIPAA、GDPR 或 PCI DSS）要求采取严格的数据保护和隐私措施。在使用第三方服务提供商时确保遵守这些法规是考虑 HPCaaS 的组织的主要关注点，因为数据安全的责任通常由服务提供商和客户共同承担，从而导致责任制可能出现模糊性。数据存储和处理的地理位置可能会带来复杂性，因为不同地区的法规可能会对敏感数据的存储或传输位置施加限制。例如，欧洲组织可能被禁止在欧盟以外的服务器上存储某些类型的数据，这在使用全球 HPCaaS 提供商时会产生潜在的合规风险。另一个挑战是确保 HPCaaS 提供商使用的加密、访问控制和安全协议满足客户行业和监管环境的特定需求。虽然大多数云提供商都提供静态和传输加密等基本安全功能，但这些功能可能不足以满足需要更高级安全措施（如安全区域、多因素身份验证或实时监控）的高度敏感工作负载的需求。此外，随着 HPC 工作负载的复杂性增加，攻击面也在增加，这使得组织更难确保充分解决所有潜在漏洞。这一挑战因许多组织可能不具备评估其 HPCaaS 提供商的安全态势或正确配置和管理其云环境所需的内部专业知识而加剧。基于云的 HPC 服务的共享基础设施可能会引发对数据隔离和多租户的担忧。虽然云提供商使用虚拟化和容器化等技术来隔离不同用户的数据，但意外数据泄露或跨租户漏洞的风险仍然是许多组织（尤其是处理敏感或受监管信息的组织）担心的问题。在数据泄露或不合规可能导致巨额经济处罚或声誉受损的行业中，这些安全和合规风险可能是采用 HPCaaS 的重大障碍。为了解决这些问题，HPCaaS 提供商需要提供更强大的安全功能、明确的合规性支持以及增强的安全实践和认证透明度，并与客户密切合作，以确保满足其特定的安全和合规性要求。

主要市场趋势

对基于云的高性能计算 (HPC) 解决方案的需求增长

推动高性能计算 (HPC) 即服务市场发展的最突出趋势之一是对基于云的 HPC 解决方案的需求不断增长。随着各行各业的企业继续管理和分析不断增长的数据量，他们需要可扩展且灵活的计算能力，无需在内部部署基础设施上进行大量投资即可访问。基于云的 HPC 解决方案可以满足这一需求，它为企业提供按需租用计算能力的能力，并根据项目需求扩大或缩小规模，从而无需在硬件上进行大量的资本支出。这种趋势在中小企业 (SME) 中尤为普遍，这些企业可能缺乏财力或技术专长来构建和维护自己的 HPC 基础设施。基于云的 HPC 使这些组织能够利用高级计算能力，以极低的成本完成大数据分析、模拟和机器学习等任务。此外，云的灵活性使企业能够快速适应不断变化的工作负载，从而加速创新并缩短产品和服务的上市时间。随着医疗保健、金融、制造和科学研究等行业越来越多地采用基于云的 HPC 来执行复杂的模拟和数据密集型任务，这一趋势预计将推动 HPC 即服务市场的持续增长。 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等主要云服务提供商正在扩展其 HPC 产品以满足这种不断增长的需求，集成了 GPU 加速、AI 框架和专用存储选项等高性能功能，以提高性能和效率。

细分洞察

部署洞察

公共云细分市场在 2023 年占据了最大的市场份额。公共云细分市场的高性能计算 (HPC) 即服务市场正在经历显着增长，这受到几个关键因素的推动。主要驱动因素之一是科学研究、金融服务、医疗保健和制造业等行业对巨大计算能力的需求日益增加。HPC 使组织能够处理和分析大型数据集、运行复杂的模拟并加速创新，所有这些在当今数据驱动的经济中都变得越来越重要。通过公共云提供 HPC 功能，企业可以访问可扩展且强大的计算资源，而无需购买和维护内部部署基础设施的高昂前期成本。这种成本效益是主要驱动因素，特别是对于中小型企业 (SME) 和初创公司而言，因为云允许他们以按需付费的方式利用 HPC 技术，从而降低了进入的财务门槛。公共云服务的灵活性和可扩展性使其对计算需求波动或不可预测的组织特别有吸引力。公共云 HPC 服务能够根据需求扩大或缩小资源，确保企业能够高效处理峰值工作负载，而无需过度配置基础设施。

这种可扩展性在生命科学等领域尤其有价值，因为药物研发或基因组测序需要在短时间内进行密集计算，或者在经济预测周期的财务建模中。公共云提供商（例如 Amazon Web Services (AWS)、Microsoft Azure 和 Google Cloud）提供广泛的 HPC 服务，包括预配置的环境、优化的硬件和对高级软件工具的访问，从而简化部署并缩短 HPC 应用程序的上市时间。这种对尖端 HPC 技术的轻松访问进一步推动了公共云领域市场的增长。人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和大数据分析的日益普及是公共云中 HPC 即服务的主要驱动力。这些技术需要大量计算资源来处理大量数据，而公共云由于能够处理大量并行处理任务，为运行 AI/ML 工作负载提供了完美的环境。云提供商越来越多地提供针对 AI 和 ML 工作负载优化的专用硬件，例如 GPU 和 TPU，使企业更容易为数据密集型应用程序部署 HPC 解决方案。这在自动驾驶、自然语言处理和预测分析等行业中变得尤为重要，因为实时数据处理和分析至关重要。

安全性和合规性也是推动公共云采用 HPC 的重要考虑因素。许多云提供商已投入大量资金来增强其平台的安全性和合规性功能，以解决对数据隐私和监管要求的担忧。这使得公有云 HPC 服务成为医疗保健和金融等需要严格遵守法规的行业的更可行选择。满足行业特定标准（例如医疗保健的 HIPAA 或数据保护的 GDPR）的能力鼓励组织在公有云中采用 HPC 即服务，对其数据和流程的安全性和合规性充满信心。各行各业对数字化转型的日益重视和向云优先战略的转变进一步推动了公有云中 HPC 的采用。随着企业寻求实现其 IT 基础设施的现代化，公有云提供了一个有吸引力的选择，可以访问强大的计算能力、推动创新并在快速发展的市场中保持竞争力。总体而言，公共云领域的 HPC 即服务市场受到成本效益、可扩展性、AI 和 ML 采用、增强的安全性以及正在进行的数字化转型的推动，使其在未来几年实现大幅增长。

区域洞察

北美地区在 2023 年占据了最大的市场份额。北美的高性能计算 (HPC) 即服务市场正在经历显着增长，这受到多种因素的推动，反映了各行业对计算能力的需求不断增长。主要驱动因素之一是对大数据分析、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 技术的日益依赖。这些高级应用程序需要大量的计算资源来处理、分析和从大量数据中得出洞察，而传统计算系统通常难以处理这些数据。HPC 即服务提供了一种可扩展且经济高效的解决方案，使企业无需在基础设施上进行大量的前期投资即可利用高性能计算。这对于医疗保健、金融、制造业和学术界等行业尤其具有吸引力，因为基因组测序、风险建模和产品设计模拟等数据密集型任务对于创新和运营效率至关重要。另一个关键驱动因素是云计算和混合云环境的日益普及。基于云的 HPC 解决方案提供了灵活性，允许企业根据波动的工作负载扩展其计算能力。这对于需要逐个项目使用 HPC 资源的研究机构、初创公司和企业尤其有利，无需昂贵的专用内部部署基础设施。此外，随着组织继续进行数字化转型，HPC 服务与 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等云平台的集成简化了对强大计算资源的访问。这种易于访问的特性鼓励更多企业采用 HPC 即服务，从而进一步加速市场增长。

在北美，人工智能和深度学习技术的快速发展也推动了对 HPC 即服务的需求。这些技术在训练复杂神经网络和运行复杂算法等任务方面严重依赖巨大的计算能力。随着人工智能越来越深入汽车（用于自动驾驶）、医疗保健（用于诊断工具）和金融（用于欺诈检测和算法交易）等领域，对能够支持这些工作负载的 HPC 解决方案的需求正在不断增加。HPC 即服务提供了一种实用的解决方案，无需大量资本支出即可提供所需的计算能力，从而使公司能够专注于创新和产品开发。

最新发展

• 2024 年 5 月，NVIDIA 的 Grace Hopper 标志着 AI 超级计算新时代的到来。瑞士阿尔卑斯超级计算机和法国 EXA1-HE 等超级计算机专注于从气候和天气建模到科学研究等各种应用，将提供前所未有的 200 exaflops 的 AI 计算能力。这些系统基于节能的 Grace 架构构建，将推动各个领域的突破性研究和进步。

主要市场参与者

• IBM 公司
• 惠普企业公司
• 微软公司
• 英特尔公司
• 富士通有限公司
• 思科系统公司
• 甲骨文公司
• 日立有限公司