Tamanho e Participação do Mercado de GPU para Data Center na Ásia-Pacífico
Análise do Mercado de GPU para Data Center na Ásia-Pacífico por
O tamanho do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico está projetado para expandir de 17,89 bilhões de USD em 2025 e 22,15 bilhões de USD em 2026 para 47,14 bilhões de USD até 2031, registrando um CAGR de 16,3% entre 2026 e 2031. A demanda sólida por serviços de IA generativa, políticas nacionais de semicondutores e casos de uso emergentes de computação de borda sustentam esse impulso. Os provedores de nuvem em hiperescala mantêm a utilização de hardware próxima a 90%, impulsionando pedidos em volume que dominam a aquisição regional de GPUs. Ao mesmo tempo, empresas em setores regulamentados estão migrando cargas de trabalho de inferência para instalações locais a fim de cumprir as regras locais de soberania de dados, abrindo uma trilha de crescimento paralela. Restrições à exportação de chips, especialmente as que afetam a China, estão forçando os compradores a diversificar fornecedores e adotar silício doméstico, causando uma divisão nos benchmarks de desempenho por preço. O resfriamento líquido, agora padrão em novas instalações na China, no ã e na ÍԻ徱, está elevando as densidades de rack para 200 quilowatts, ao mesmo tempo que reduz o consumo de megawatt-hora por tarefa de inferência.
Principais Conclusões do Relatório
- Por tipo de implantação, os data centers em nuvem lideraram com 63,45% da participação do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025; as instalações de borda registraram o CAGR mais rápido de 17,88% até 2031.
- Por tipo de GPU, os aceleradores de inferência capturaram 58,77% da participação do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025, e o mesmo segmento tem previsão de crescer a um CAGR de 17,24% até 2031.
- Por interconexão, os designs baseados em PCIe retiveram 66,89% da participação do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025, enquanto o hardware de interconexão de alta largura de banda deve crescer a um CAGR de 17,76% durante 2026-2031.
- Por carga de trabalho, as cargas de trabalho de IA e ML detiveram uma participação de 64,33% do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025, e as implantações de análise de dados devem registrar o CAGR mais alto de 18,12% até 2031.
- Por usuário final, os hyperscalers comandaram 52,33% da participação do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025; os usuários empresariais representam a base de clientes de crescimento mais rápido, com um CAGR de 17,53% até 2031.
- Por país, a China permaneceu como a maior geografia com uma participação de 46,77% em 2025, enquanto a ÍԻ徱 registrou o CAGR mais rápido de 18,24% durante o horizonte de previsão.
Nota: O tamanho do mercado e os números de previsão neste relatório são gerados usando a estrutura de estimativa proprietária da , atualizada com os dados e percepções mais recentes disponíveis em janeiro de 2026.
Tendências e Perspectivas do Mercado de GPU para Data Center na Ásia-Pacífico
Análise de Impacto dos Impulsionadores*
| IMPULSIONADOR | (~) % DE IMPACTO NA PREVISÃO DE CAGR | RELEVÂNCIA GEOGRÁFICA | PRAZO DE IMPACTO |
|---|---|---|---|
| Aumento nas Cargas de Trabalho de Treinamento de IA em Data Centers em Nuvem de Hiperescala | +4.2% | China, ÍԻ徱, ã, Coreia do Sul, transbordamento para o Sudeste Asiático | Médio prazo (2 a 4 anos) |
| Ascensão das Nuvens de IA Soberanas que Demandam Clusters de GPU na Região | +3.1% | China, ÍԻ徱, ã | Longo prazo (≥ 4 anos) |
| Incentivos Governamentais para a Fabricação Doméstica de Semicondutores de IA na Ásia-Pacífico | +2.8% | ã, ÍԻ徱, Coreia do Sul, China | Longo prazo (≥ 4 anos) |
| Expansão de Data Centers de Borda para Tráfego de 5G e IoT | +2.3% | Coreia do Sul, ã, cidades de segundo nível da China, Singapura, Jacarta | Médio prazo (2 a 4 anos) |
| Adoção de Resfriamento Líquido Permitindo Maior Densidade de Rack de GPU | +1.6% | China, ã | Curto prazo (≤ 2 anos) |
| Metas Corporativas de Sustentabilidade Impulsionando a Consolidação de GPUs para Eficiência Energética | +1.1% | Multinacionais no ã, Coreia do Sul | Médio prazo (2 a 4 anos) |
| Fonte: | |||
Aumento nas Cargas de Trabalho de Treinamento de IA em Data Centers em Nuvem de Hiperescala
Os provedores de hiperescala estão implantando clusters com mais de 100.000 aceleradores para suportar o treinamento de modelos com trilhões de parâmetros. O projeto Stargate da Microsoft e da OpenAI, no valor de 100 bilhões de USD, embora baseado nos EUA, estabeleceu o padrão para os players regionais que correm para alcançar escala comparável. A Tencent Cloud expandiu sua frota em 2025 para atender à demanda crescente dos desenvolvedores domésticos de LLM, e a plataforma Wenxin da Baidu adicionou lotes contínuos de cartões H100 para manter respostas abaixo de um segundo para 200 milhões de usuários diários. Os desembolsos de despesas de capital regionais estão no caminho certo para reivindicar uma parcela significativa do orçamento global de 527 bilhões de USD dos hyperscalers em 2026, à medida que os operadores de nuvem posicionam a Ásia-Pacífico como o maior hub de computação de IA do mundo.[1]NVIDIA Corporation, "Estatísticas do Ecossistema de Desenvolvedores," nvidia.com Os produtos de GPU como Serviço entregues pela nuvem encurtam os ciclos de lançamento, mas concentram o poder de precificação em um punhado de fornecedores, pressionando rivais menores incapazes de garantir contratos de volume.
Ascensão das Nuvens de IA Soberanas que Demandam Clusters de GPU na Região
Os governos agora exigem que cargas de trabalho sensíveis de IA sejam executadas em infraestrutura doméstica. A Agência Digital do ã, trabalhando com a Fujitsu e a Microsoft, comprometeu 1,6 trilhão de JPY (10,3 bilhões de USD) em 2024 para construir zonas de nuvem soberana. A Missão de Semicondutores 2.0 da ÍԻ徱 alocou 10,8 bilhões de USD no mesmo ano, com o objetivo de reduzir a dependência de GPUs importadas em 40% antes de 2030.[2]Ministério de Eletrônica e Tecnologia da Informação, "Missão de Semicondutores 2.0," meity.gov.in A China emitiu diretivas em 2025 determinando que a inferência de IA governamental migre para GPUs Ascend até 2027, garantindo milhares de remessas domésticas anuais. Essas arquiteturas paralelas dobram os gastos com infraestrutura porque os provedores devem manter pools dedicados para inquilinos soberanos e comerciais, diluindo as economias de escala.
Incentivos Governamentais para a Fabricação Doméstica de Semicondutores de IA na Ásia-Pacífico
Créditos fiscais, subsídios e investimentos de capital estão remodelando os parques de fabricação. O Ministério da Economia, Comércio e Indústria do ã reservou 1,23 trilhão de JPY (7,9 bilhões de USD) em 2024 para financiar plantas de lógica de dois nanômetros e embalagem avançada.[3]Ministério da Economia, Comércio e Indústria, "Investimento em Infraestrutura de Semicondutores e IA," meti.go.jp A ÍԻ徱 estendeu 2,3 bilhões de USD em incentivos vinculados à produção em 2025, desencadeando a instalação de embalagem de 2,75 bilhões de USD da Micron, que processará módulos de GPU até 2028. O programa de 26 trilhões de KRW (19,4 bilhões de USD) da Coreia do Sul subsidia expansões de capacidade de HBM na SK Hynix e na Samsung, que já comandam uma parcela significativa do fornecimento global de HBM3e. Embora essas medidas reduzam o risco de importação e ancorem o fornecimento localmente, elas poderiam levar a linhas ociosas se a demanda estagnar ou as restrições à exportação persistirem.
Expansão de Data Centers de Borda para Tráfego de 5G e IoT
Serviços críticos em termos de latência, desde veículos autônomos até robôs industriais, exigem computação mais próxima dos usuários. A SK Telecom equipou 120 estações base com GPUs em 2025, permitindo análises de vigilância com latência abaixo de 10 milissegundos.[4]SK Telecom, "Implantação de GPU de Borda," sktelecom.com A NTT Docomo combinou GPUs A100 com robôs de fábrica no ã, reduzindo os tempos de detecção de defeitos em 80%.[5]NTT Docomo, "Parceria de Automação de Fábrica de Borda," nttdocomo.co.jp A China Mobile tem como meta 500 mini-instalações equipadas com GPU até 2027, abrangendo cargas de trabalho de logística e saúde. As implantações de borda geralmente hospedam 8 a 64 cartões, são ajustadas para inferência e exigem ferramentas de orquestração em toda a frota para gerenciar sites dispersos com engenheiros locais limitados.
Análise de Impacto das Restrições*
| 鷡ոÇÃ | (~) % DE IMPACTO NA PREVISÃO DE CAGR | RELEVÂNCIA GEOGRÁFICA | PRAZO DE IMPACTO |
|---|---|---|---|
| Regulamentações de Controle de Exportação Limitando o Acesso às GPUs Mais Recentes | -2.4% | China, com efeitos secundários no Sudeste Asiático e na ÍԻ徱 | Longo prazo (≥ 4 anos) |
| Elevadas Despesas de Capital para Infraestrutura Baseada em GPU | -1.9% | Sudeste Asiático, ÍԻ徱 | Médio prazo (2 a 4 anos) |
| Restrições Contínuas na Cadeia de Suprimentos para Embalagem Avançada de GPU | -1.3% | Global, agudo na China | Curto prazo (≤ 2 anos) |
| Lacuna de Competências na Otimização de Cargas de Trabalho de GPU entre Equipes de TI Empresariais | -0.8% | ÍԻ徱, Sudeste Asiático | Médio prazo (2 a 4 anos) |
| Fonte: | |||
Regulamentações de Controle de Exportação Limitando o Acesso às GPUs Mais Recentes
As regras de outubro de 2023 de Washington bloqueiam as vendas de GPUs da classe H200 para a China, limitando os tetos de desempenho aos equivalentes do H100. As tarifas de 25% impostas em 2025 inflacionam ainda mais os preços de aquisição. A ByteDance e a Alibaba responderam reservando 600.000 unidades Huawei Ascend 910C para 2025, mas cada chip entrega apenas 60 a 70% do rendimento do transformador H100, levando ao superprovisionamento. Os atrasos no processamento de licenças de seis a doze meses amplificam a incerteza de planejamento para universidades e laboratórios de pesquisa.
Elevadas Despesas de Capital para Infraestrutura Baseada em GPU
Um único H100 custa entre 30.000 e 40.000 USD em 2025, o que significa que um rack de 80 cartões ultrapassa 3 milhões de USD antes das interconexões e do resfriamento líquido. O resfriamento de retrofit eleva os custos em até 1 milhão de USD por rack, uma barreira para as empresas regionais que não têm acesso a dívidas de baixo custo. Enquanto a Yotta Data Services financiou 2 bilhões de USD para o primeiro megahub de GPU da ÍԻ徱, os pares menores não conseguem igualar as economias dos hyperscalers, resultando em lacunas de utilização e janelas de retorno de três a cinco anos.
*Nossas previsões tratam os impactos dos impulsionadores e restrições como direcionais, e não aditivos. As previsões de impacto refletem o crescimento de base, os efeitos de composição e as interações entre variáveis.
Análise de Segmentos
Por Tipo de Implantação: Dominância da Nuvem Encontra Aceleração de Borda
Os ambientes de nuvem responderam por 63,45% da participação do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025, refletindo o poder de compra incomparável dos hyperscalers e a economia de multilocação. Os sites de borda, no entanto, registram um CAGR de 17,88% até 2031, impulsionados pela densificação do 5G que requer loops de resposta abaixo de 10 milissegundos. O tamanho do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico vinculado a data centers empresariais privados também se expande, à medida que bancos e empresas farmacêuticas internalizam a inferência para atender à residência de dados.
Os clusters de nuvem centralizados atingem utilização acima de 85%, permitindo liderança de preços, enquanto as implantações de borda monetizam novos serviços sensíveis à latência, como navegação em realidade aumentada e controles de fábrica inteligente. As empresas podem manter clusters locais menores enquanto mantêm controle total de políticas, uma opção atraente para cargas de trabalho confidenciais e regiões sujeitas a leis de privacidade mais rígidas.
Nota: Participações de segmentos de todos os segmentos individuais disponíveis mediante compra do relatório
Por Tipo de GPU: A Ascendência da Inferência Remodela as Aquisições
Os aceleradores de inferência capturaram 58,77% da participação do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025 e crescerão a um CAGR de 17,24% até 2031, à medida que as cargas de trabalho migram da pesquisa de modelos para a produção. As GPUs de treinamento permanecem indispensáveis para modelos de fronteira, mas sua participação diminui à medida que cada modelo treinado alimenta milhões de chamadas de inferência.
A L4 e a L40S da NVIDIA, a MI300X da AMD e a Ascend 310 da Huawei oferecem menor consumo de energia e preços mais acessíveis do que o silício de treinamento H100. O mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico para inferência continua a crescer, graças à quantização INT8 e INT4, permitindo que placas mais antigas permaneçam competitivas enquanto reduzem os watts por token.
Por Interconexão: A Economia de Largura de Banda Impulsiona a Adoção de Alta Velocidade
As soluções PCIe detiveram uma participação de 66,89% do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025, impulsionadas pela compatibilidade com servidores e pelos menores custos de entrada. No entanto, as configurações NVLink e Infinity Fabric têm projeção de crescimento anual de 17,76% até 2031, reduzindo os tempos de treinamento para LLMs com trilhões de parâmetros em 40 a 60%.
O novo NVLink Switch Blackwell fornece 1,8 terabytes por segundo de largura de banda bidirecional, permitindo pods de 576 cartões que concluem épocas dias mais rápido do que os equivalentes PCIe Gen5. Mesmo com prêmios de preço de 30 a 50%, os hyperscalers adotam tecidos de alta largura de banda para maximizar o rendimento das instalações e reduzir a latência dos serviços em nuvem, reforçando assim os benefícios de bloqueio de fornecedor.
Por Tipo de Carga de Trabalho: Dominância de IA e ML com Aumento em Análise de Dados
As tarefas de IA e ML responderam por 64,33% do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025, abrangendo treinamento, inferência e visão computacional. A aceleração de análise de dados cresce a um CAGR de 18,12% até 2031, à medida que as empresas migram armazéns de dados em escala de petabytes para mecanismos SQL habilitados por GPU.
O NVIDIA RAPIDS reduziu os tempos de consulta em até 100 vezes em testes retrospectivos de negociação financeira, comprovando o caso de custo para análise de GPU. Os pipelines híbridos que incorporam modelos de ML dentro dos fluxos de dados borram os limites tradicionais das cargas de trabalho, levando os compradores a preferir GPUs otimizadas tanto para computações esparsas quanto densas.
Por Usuário Final: Hyperscalers Lideram, Empresas Aceleram
Os hyperscalers detiveram 52,33% da participação do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025, com custos por cartão 30 a 40% abaixo dos das empresas. A demanda empresarial, no entanto, mostra um CAGR previsto de 17,53%, à medida que empresas em setores regulamentados buscam latência local e controles de privacidade.
Instituições governamentais e de pesquisa expandem clusters para IA soberana e ciência de exaescala, com o RIKEN do ã selecionando GPUs baseadas em ARM para seu supercomputador sucessor, o Fugaku. As empresas enfrentam menor utilização enquanto ganham agendamento personalizado, o que é vital para seus modelos de fundação proprietários.
Nota: Participações de segmentos de todos os segmentos individuais disponíveis mediante compra do relatório
Análise Geográfica
O domínio da China no mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico permanece incomparável, mas o cenário se fragmenta à medida que os hyperscalers domésticos equilibram placas H100 com restrições de exportação para treinamento e cartões Ascend 910C produzidos localmente para inferência. A diretiva do Conselho de Estado de 2025 determinando que as cargas de trabalho de IA governamentais sejam executadas em silício doméstico até 2027 garante um canal doméstico cativo que protege a Huawei das restrições estrangeiras. As instalações de borda proliferam em cidades de segundo nível porque as pegadas menores contornam os rígidos limites de alocação de energia aplicados aos megacampi.
A trajetória da ÍԻ徱 é impulsionada por ambiciosos financiamentos públicos e despesas de capital privadas. O campus de Navi Mumbai da Yotta, inaugurado em fevereiro de 2026, atingiu 85% de utilização apenas dois meses após o lançamento, sublinhando a demanda reprimida. A AWS e a Microsoft complementam esses empreendimentos domésticos, enquanto a Missão de Semicondutores 2.0 semeia ecossistemas de design local, embora a produção de GPU de nível comercial ainda esteja a meio decênio de distância. Programas de treinamento para 50.000 engenheiros por ano mitigam as escassez de competências que antes dificultavam a adoção de IA empresarial.
O ã e a Coreia do Sul exploram a integração vertical. Tóquio subsidia nuvens soberanas que incorporam GPUs da Fujitsu em racks seguros, e a nova zona Azure de Osaka acomoda 10.000 cartões H100 conectados com tecido NVLink Switch. Seul aproveita o controle da SK Hynix sobre uma parcela significativa da produção de HBM3e para obter preços de acesso antecipado para hyperscalers domésticos. Singapura e a Indonésia ancoram o crescimento do Sudeste Asiático por meio do pipeline de 500 megawatts da Digital Edge, enquanto a Austrália e a Nova Zelândia se concentram em cargas de trabalho especializadas de IA para mineração e agricultura que se beneficiam de análises aceleradas por GPU.
Cenário Competitivo
A NVIDIA ainda detém uma parcela significativa do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico em 2025, defendendo sua posição com o ecossistema de desenvolvedores CUDA e os novos chips Blackwell B200 que entregam computação FP4. A AMD estreita a diferença com a memória HBM3 da MI300X, conquistando pilotos na Oracle Cloud e em telecomunicações regionais, mas a biblioteca de software menor do ROCm retarda as migrações em larga escala. A Huawei domina os segmentos soberanos na China ao enviar unidades Ascend 910C em 2025, trocando algum desempenho bruto por fornecimento garantido e compatibilidade com a pilha local.
O Gaudi 3 da Intel entra a um preço abaixo do H100, mas o ecossistema ainda está em estágio inicial, limitando as implantações a provas de conceito. As startups regionais Biren Technology e Moore Threads planejam alternativas domésticas, mas enfrentam limitações de rendimento e embalagem até após 2026. Os hyperscalers estão cada vez mais projetando aceleradores internos, como o AWS Trainium, o Google TPU e o Alibaba Hanguang, para moderar os preços dos fornecedores. Mesmo assim, as GPUs permanecem o padrão para serviços de nuvem de terceiros e versatilidade de cargas de trabalho mistas.
Os nichos de inferência de borda convidam desafiantes de médio porte. A NVIDIA L4, a AMD MI210 e a Intel Gaudi 2 competem em métricas de desempenho por watt, cruciais para micro-instalações com restrições de energia. Os provedores de colocalização comercializam ofertas de GPU como Serviço para pequenas e médias empresas, abstraindo os custos de capital enquanto impulsionam novos níveis de volume que os fabricantes de chips agora cortejam agressivamente.
Líderes do Setor de GPU para Data Center na Ásia-Pacífico
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Nvidia Corporation
-
Advanced Micro Devices Inc.
-
Intel Corporation
-
Huawei Technologies Co. Ltd.
-
Inspur Group
- *Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica
Desenvolvimentos Recentes do Setor
- Março de 2026: A NVIDIA anunciou a disponibilidade das GPUs Blackwell B200 na Ásia-Pacífico; a Tencent Cloud e a Baidu reservaram 50.000 unidades para implantações no quarto trimestre de 2026.
- Fevereiro de 2026: A Yotta Data Services concluiu o lançamento da fase um de uma instalação de 16.384 GPUs H100 em Navi Mumbai, atingindo mais de 85% de utilização em 60 dias.
- Janeiro de 2026: A Microsoft abriu uma zona Azure densa em GPUs em Osaka com 10.000 placas H100 no âmbito de sua parceria de 1,6 trilhão de JPY (0,010 trilhão de USD) com a Agência Digital do ã.
- Dezembro de 2025: A AMD fechou um acordo plurianual garantindo 30% da produção de HBM3e da SK Hynix em 2026 para remessas de MI325X.
Escopo do Relatório do Mercado de GPU para Data Center na Ásia-Pacífico
O Relatório do Mercado de GPU para Data Center na Ásia-Pacífico é Segmentado por Tipo de Implantação (Data Centers em Nuvem, Data Centers Empresariais/Privados e Data Centers de Borda), Tipo de GPU (GPUs de Treinamento e GPUs de Inferência), Interconexão (GPUs Baseadas em PCIe e GPUs com Interconexão de Alta Largura de Banda), Tipo de Carga de Trabalho (IA e ML, HPC, Análise de Dados e Gráficos e Visualização), Usuário Final (Hyperscalers/CSPs, Empresas e Governo e Pesquisa) e Geografia (China, ã, Coreia do Sul, ÍԻ徱, Sudeste Asiático e Restante da Ásia-Pacífico). As Previsões de Mercado são Fornecidas em Valor (USD).
| Data Centers em Nuvem |
| Data Centers Empresariais / Privados |
| Data Centers de Borda |
| GPUs de Treinamento |
| GPUs de Inferência |
| GPUs Baseadas em PCIe |
| GPUs com Interconexão de Alta Largura de Banda |
| Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) |
| Computação de Alto Desempenho (HPC) (computação científica não relacionada a IA) |
| Análise de Dados (aceleração de banco de dados, processamento de consultas) |
| Gráficos e Visualização (VDI, renderização, gêmeos digitais) |
| Hyperscalers / Provedores de Serviços em Nuvem |
| Empresas |
| Instituições Governamentais e de Pesquisa |
| China |
| ã |
| Coreia do Sul |
| ÍԻ徱 |
| Sudeste Asiático |
| Restante da Ásia-Pacífico |
| Por Tipo de Implantação | Data Centers em Nuvem |
| Data Centers Empresariais / Privados | |
| Data Centers de Borda | |
| Por Tipo de GPU | GPUs de Treinamento |
| GPUs de Inferência | |
| Por Interconexão | GPUs Baseadas em PCIe |
| GPUs com Interconexão de Alta Largura de Banda | |
| Por Tipo de Carga de Trabalho | Inteligência Artificial (IA) e Aprendizado de Máquina (ML) |
| Computação de Alto Desempenho (HPC) (computação científica não relacionada a IA) | |
| Análise de Dados (aceleração de banco de dados, processamento de consultas) | |
| Gráficos e Visualização (VDI, renderização, gêmeos digitais) | |
| Por Usuário Final | Hyperscalers / Provedores de Serviços em Nuvem |
| Empresas | |
| Instituições Governamentais e de Pesquisa | |
| Por País | China |
| ã | |
| Coreia do Sul | |
| ÍԻ徱 | |
| Sudeste Asiático | |
| Restante da Ásia-Pacífico |
Principais Perguntas Respondidas no Relatório
Qual é o tamanho atual do mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico?
O mercado atingiu 22,15 bilhões de USD em 2026 e tem previsão de alcançar 47,14 bilhões de USD até 2031, refletindo forte demanda de hiperescala e empresarial.
Com que velocidade o mercado deve crescer?
Entre 2026 e 2031, o mercado de GPU para data center na Ásia-Pacífico tem projeção de registrar um CAGR de 16,3%, impulsionado pela adoção de IA, computação de borda e mandatos de nuvem soberana.
Qual segmento de implantação está se expandindo mais rapidamente?
Os data centers de borda registraram o CAGR mais rápido de 17,88% até 2031, à medida que os casos de uso de 5G e IoT demandam latência abaixo de 10 milissegundos.
Por que a ÍԻ徱 é considerada o mercado de crescimento mais rápido?
Incentivos governamentais, investimentos de hyperscalers e grandes implantações de IA empresarial impulsionam o mercado da ÍԻ徱 a um CAGR de 18,24%, o mais alto na Ásia-Pacífico.
Como os controles de exportação afetam o fornecimento regional de GPU?
As restrições dos EUA limitam o acesso da China às GPUs de primeira linha, levando à aquisição de alternativas domésticas e influenciando os benchmarks de preço e desempenho em toda a região.
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