CPU e GPU multiple Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del mercato dei server AI, per tipologia (server dati AI, server di formazione AI, server di inferenza AI), per applicazioni coperte (BFSI, IT e telecomunicazioni, difesa nazionale, medicina, altri), approfondimenti regionali e previsioni fino al 2035

Dimensioni del mercato dei server AI CPU e GPU multiple

Si prevede che il mercato dei server AI con CPU e GPU multiple crescerà da 0,80 miliardi di dollari nel 2025 a 0,86 miliardi di dollari nel 2026, raggiungendo 0,93 miliardi di dollari nel 2027 ed espandendosi fino a 1,78 miliardi di dollari entro il 2035, registrando un CAGR dell’8,4% nel periodo 2026-2035. La crescita è guidata dalla formazione dei modelli di intelligenza artificiale, dai carichi di lavoro di calcolo ad alte prestazioni e dall’espansione dei data center aziendali. Le configurazioni multi-GPU rappresentano quasi il 58% delle implementazioni, i fornitori di servizi cloud superano il 46% della domanda, i carichi di lavoro di deep learning dominano l’utilizzo e l’Asia-Pacifico detiene circa il 49% della quota di mercato.

Il mercato statunitense dei server AI con CPU e GPU multiple è destinato a una crescita significativa, guidata dalla crescente domanda di elaborazione ad alte prestazioni nelle applicazioni AI. Poiché settori come quello sanitario, finanziario e automobilistico adottano le tecnologie di intelligenza artificiale, cresce la necessità di server potenti dotati di più GPU e CPU. Le innovazioni nella ricerca sull’intelligenza artificiale, nell’apprendimento automatico e nell’analisi dei dati stanno ulteriormente alimentando la domanda di infrastrutture informatiche avanzate nella regione. Si prevede che il mercato continuerà ad espandersi poiché le aziende cercano di ottimizzare la potenza di elaborazione e l’efficienza per compiti complessi di intelligenza artificiale.

Il mercato dei server AI con CPU e GPU multiple è essenziale per le aziende che sfruttano le tecnologie di intelligenza artificiale (AI) e machine learning (ML). Questi server combinano l'elevata potenza di elaborazione delle unità di elaborazione centrale (CPU) con la capacità di calcolo di più unità di elaborazione grafica (GPU) per consentire un'elaborazione dei dati più rapida e un addestramento complesso di modelli AI. L’adozione di server AI è in aumento in settori come quello sanitario, automobilistico e finanziario, dove i carichi di lavoro ad alta intensità di dati richiedono sistemi informatici potenti. Con la crescita della domanda di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, le aziende stanno investendo in server che offrono prestazioni, scalabilità ed efficienza migliorate, favorendo l’espansione del mercato.

Tendenze del mercato dei server AI per CPU e GPU multiple

Il mercato dei server AI con CPU e GPU multiple sta attraversando una rapida trasformazione guidata dalla crescente domanda di elaborazione ad alte prestazioni. Oltre il 70% delle aziende in settori come quello sanitario, automobilistico e finanziario ha riferito di utilizzare server AI per migliorare la velocità di elaborazione dei dati e modellare l’efficienza della formazione. Con le applicazioni AI che diventano sempre più complesse, l’integrazione di più GPU sta crescendo a un ritmo impressionante, con oltre il 60% dei carichi di lavoro AI che ora si affidano a configurazioni multi-GPU per accelerare le attività computazionali. Inoltre, la tendenza verso l’edge computing sta prendendo piede, con il 55% delle organizzazioni che si stanno spostando verso sistemi informatici distribuiti per ridurre la latenza e migliorare l’elaborazione dei dati in tempo reale. Inoltre, i server AI basati su cloud stanno diventando sempre più importanti, con il 50% delle aziende che optano per soluzioni cloud per scalare le proprie operazioni di intelligenza artificiale, soprattutto nelle aziende di piccole e medie dimensioni. Anche la domanda di server IA efficienti dal punto di vista energetico è aumentata in modo significativo, con oltre il 40% delle aziende che dà priorità al basso consumo energetico nella propria infrastruttura server, spinti sia da preoccupazioni ambientali che dalla necessità di ottimizzare i costi operativi.

Dinamiche di mercato dei server AI CPU e GPU multiple

Il mercato dei server AI con CPU e GPU multiple è guidato dai progressi tecnologici nell’intelligenza artificiale, nell’apprendimento automatico e nell’elaborazione dei dati. La crescente domanda di potenza computazionale per addestrare modelli di intelligenza artificiale sta spingendo le aziende ad adottare soluzioni server di intelligenza artificiale che offrano prestazioni e scalabilità migliorate. Le configurazioni multi-GPU consentono alle aziende di affrontare la crescente complessità dei carichi di lavoro AI, migliorando l'efficienza dell'elaborazione dei dati in tempo reale. L’espansione delle applicazioni dell’intelligenza artificiale in settori come quello sanitario, automobilistico e della vendita al dettaglio stanno ulteriormente alimentando la crescita del mercato. Allo stesso tempo, l’evoluzione dell’infrastruttura cloud e la necessità di edge computing stanno creando ulteriori opportunità per i fornitori di server AI.

Fattori di crescita del mercato

"La crescente domanda di applicazioni IA in tutti i settori"

La crescente domanda di applicazioni IA in vari settori è un fattore chiave per il mercato dei server AI con CPU e GPU multiple. Circa il 65% delle aziende del settore sanitario, automobilistico e finanziario si affida sempre più ai server IA per elaborare enormi set di dati ed eseguire modelli IA complessi in modo efficiente. L’intelligenza artificiale e l’apprendimento automatico sono diventati cruciali per ottimizzare le operazioni e fornire approfondimenti, portando alla crescente adozione di server AI con potenti configurazioni multi-GPU. Oltre il 60% delle aziende riferisce che l’intelligenza artificiale è fondamentale per promuovere l’innovazione nei propri settori, aumentando ulteriormente la domanda di server in grado di gestire questi carichi di lavoro ad alta intensità.

Restrizioni del mercato

"Costo elevato delle configurazioni e della manutenzione multi-GPU"

Il costo elevato delle configurazioni multi-GPU e la loro manutenzione continua rappresentano un freno significativo nel mercato dei server AI con CPU e GPU multiple. Circa il 50% delle aziende ha espresso preoccupazione riguardo all’investimento iniziale in server ad alte prestazioni, poiché le configurazioni multi-GPU spesso richiedono ingenti spese in conto capitale. Inoltre, il costo di manutenzione e aggiornamento di questi sistemi può essere significativo, con oltre il 40% delle aziende che segnalano difficoltà nel tenere il passo con gli ultimi sviluppi hardware e nel garantire la compatibilità con l’evoluzione del software. Ciò può limitare l’adozione di tali server, in particolare nelle piccole imprese con budget limitati per gli aggiornamenti tecnologici.

Opportunità di mercato

"Maggiori investimenti in server AI basati su cloud"

Una delle principali opportunità nel mercato dei server AI con CPU e GPU multiple risiede nei crescenti investimenti nei server AI basati su cloud. Con oltre il 55% delle aziende che passano a soluzioni cloud, vi è una crescente domanda di infrastrutture server AI scalabili ed economicamente vantaggiose. Le piattaforme basate sul cloud consentono alle aziende di accedere alla potenza di più GPU senza l'investimento iniziale in hardware fisico, rendendo le tecnologie AI avanzate più accessibili alle organizzazioni di tutte le dimensioni. Inoltre, il 50% delle aziende in settori come la vendita al dettaglio e la sanità stanno adottando server AI basati su cloud per aumentare la scalabilità, migliorare le prestazioni e supportare i propri sforzi di trasformazione digitale, creando così significative prospettive di crescita per il mercato.

Sfida del mercato

"Sfide nel consumo energetico e nei sistemi di raffreddamento"

Una sfida significativa nel mercato dei server AI con CPU e GPU multiple è la gestione del consumo energetico e la necessità di sistemi di raffreddamento efficienti. Poiché i server con più GPU generano una notevole quantità di calore, circa il 45% delle aziende ritiene che il raffreddamento efficiente sia una delle principali preoccupazioni. Con i crescenti requisiti computazionali dei carichi di lavoro AI, il consumo energetico dei server multi-GPU può essere sostanziale, con conseguente aumento dei costi operativi. Oltre il 40% delle aziende ha incontrato difficoltà nel mantenere un equilibrio ottimale tra efficienza energetica e prestazioni, spingendole a cercare soluzioni di raffreddamento avanzate. Questa sfida aggiunge complessità all’implementazione e alla gestione di server AI ad alte prestazioni.

Analisi della segmentazione

Il mercato dei server AI con CPU e GPU multiple può essere segmentato in base al tipo di server e alle loro applicazioni in vari settori. Questi server sono essenziali per supportare carichi di lavoro complessi di intelligenza artificiale (AI), tra cui machine learning, deep learning ed elaborazione di big data. La segmentazione per tipologia si concentra sulle diverse configurazioni del server progettate per attività specifiche di intelligenza artificiale, come formazione, inferenza ed elaborazione generale dei dati. D’altro canto, la segmentazione per applicazione evidenzia come questi server vengono adottati in vari settori, come quello bancario, IT e telecomunicazioni, difesa nazionale, medico e altri. Ciascuna di queste applicazioni beneficia della potenza e dell'efficienza di più configurazioni GPU, che consentono un'elaborazione più rapida ed efficiente dei modelli AI e dell'analisi dei dati. La comprensione di questi segmenti consente alle aziende di scegliere l’infrastruttura server più adatta per soddisfare le proprie specifiche esigenze legate all’intelligenza artificiale.

Per tipo

• Server dati AI:I server dati AI sono progettati per gestire grandi volumi di dati, offrendo elevata capacità di archiviazione e velocità di recupero dei dati elevate. Sono essenziali per la gestione dei set di dati utilizzati nell'addestramento dei modelli di machine learning e per l'elaborazione delle applicazioni Big Data. I server dati AI rappresentano circa il 40% della quota di mercato nel segmento dei server AI con CPU e GPU multiple. Questi server supportano una vasta gamma di settori, tra cui quello finanziario, sanitario e automobilistico, in cui le informazioni basate sui dati sono cruciali. La domanda di server dati AI è in crescita poiché le aziende sfruttano i big data per analisi predittive, processi decisionali e applicazioni in tempo reale.

• Server di formazione AI:I server di addestramento AI vengono utilizzati principalmente per l'addestramento di modelli di intelligenza artificiale, comprese le reti di deep learning. Questi server sono dotati di più GPU per accelerare il processo di addestramento, riducendo il tempo necessario per addestrare modelli complessi. I server di formazione AI rappresentano circa il 45% della quota di mercato. Questi server sono cruciali nei settori che fanno molto affidamento sull’intelligenza artificiale, come i veicoli autonomi, la robotica e la diagnostica sanitaria. La crescente necessità di uno sviluppo più rapido dei modelli di intelligenza artificiale sta guidando la crescita dei server di formazione sull’intelligenza artificiale, poiché consentono alle organizzazioni di elaborare grandi quantità di dati e ottimizzare gli algoritmi a un ritmo accelerato.

• Server di inferenza AI:I server di inferenza AI sono progettati per l'implementazione di modelli AI addestrati per effettuare previsioni o decisioni in tempo reale basate su nuovi input di dati. Questi server rappresentano circa il 15% della quota di mercato. Vengono generalmente utilizzati in settori quali la vendita al dettaglio, la finanza e il servizio clienti, dove l'analisi dei dati e il processo decisionale in tempo reale sono cruciali. La domanda di server di inferenza AI è in aumento man mano che le aziende passano dallo sviluppo del modello alla distribuzione, dove l’attenzione è rivolta all’esecuzione rapida ed efficiente dei modelli AI negli ambienti di produzione.

Per applicazione

• BFSI (servizi bancari, finanziari e assicurativi):Il settore BFSI rappresenta circa il 30% della quota di mercato dei server AI con CPU e GPU multiple. I server AI in questo settore vengono utilizzati per attività quali rilevamento di frodi, trading algoritmico, gestione del rischio e automazione del servizio clienti. La capacità di elaborare grandi volumi di dati in tempo reale e di fare previsioni è vitale per le istituzioni finanziarie, che si affidano sempre più all’intelligenza artificiale per il processo decisionale. Si prevede che la domanda di server AI da parte del settore BFSI aumenterà man mano che il settore abbraccia l’intelligenza artificiale per migliorare l’efficienza, ridurre i costi e migliorare l’esperienza del cliente.

• Informatica e telecomunicazioni:Le aziende IT e di telecomunicazioni rappresentano circa il 25% del mercato. I server AI vengono utilizzati per l'ottimizzazione della rete, la manutenzione predittiva e il miglioramento dell'assistenza clienti attraverso soluzioni basate sull'intelligenza artificiale come chatbot e assistenti virtuali. Le società di telecomunicazioni utilizzano server AI per l'analisi dei dati, la previsione del comportamento dei clienti e il rilevamento delle frodi. La rapida adozione delle tecnologie AI nei settori IT e delle telecomunicazioni sta spingendo la domanda di server potenti con più GPU per gestire applicazioni ad alto volume di dati e migliorare l’infrastruttura di rete.

• Difesa nazionale:Il settore della difesa nazionale rappresenta circa il 15% della quota di mercato. I server AI vengono utilizzati per applicazioni militari come sorveglianza, sicurezza informatica, sistemi autonomi e sistemi di supporto decisionale. La capacità di elaborare e analizzare grandi quantità di dati provenienti da varie fonti in tempo reale è essenziale per le operazioni di difesa nazionale. I sistemi di difesa basati sull’intelligenza artificiale stanno diventando sempre più avanzati, portando a una maggiore domanda di server AI dotati di più GPU per gestire l’intensa potenza di elaborazione richiesta per tali applicazioni.

• Medico:L’industria medica rappresenta circa il 20% del mercato dei server AI. I server AI sono fondamentali per applicazioni quali imaging medico, diagnostica, piani di trattamento personalizzati e scoperta di farmaci. Ospedali e istituti di ricerca stanno adottando l’intelligenza artificiale per analizzare i dati dei pazienti, migliorare l’accuratezza diagnostica e sviluppare modelli predittivi per la gestione delle malattie. I server AI con elevata potenza di elaborazione sono necessari per gestire i grandi set di dati generati nella ricerca e nella pratica medica.

• Altri:La categoria "Altri", che comprende settori come vendita al dettaglio, automobilistico e logistica, costituisce circa il 10% del mercato. Questi settori utilizzano server AI per applicazioni come l’ottimizzazione della catena di fornitura, la manutenzione predittiva e i consigli personalizzati. Man mano che l’adozione dell’intelligenza artificiale cresce in vari settori, la domanda di server AI continua ad espandersi, in particolare perché le aziende cercano di integrare l’intelligenza artificiale nelle loro operazioni principali per una maggiore efficienza e innovazione.

CPU e GPU multiple AI Server Regional Outlook

Le prospettive regionali per il mercato dei server AI con CPU e GPU multiple mostrano una distribuzione significativa della domanda in diverse regioni, con Nord America, Europa, Asia-Pacifico e Medio Oriente e Africa che contribuiscono ciascuno al mercato complessivo. Il Nord America detiene una posizione dominante nel mercato grazie alla forte presenza di aziende tecnologiche, infrastrutture avanzate e elevata domanda di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale. L’Europa segue da vicino la crescente adozione dell’IA in vari settori, in particolare nell’IT e nella difesa. La regione Asia-Pacifico sta registrando una rapida crescita, guidata da grandi investimenti nell’intelligenza artificiale e nell’innovazione tecnologica. Il Medio Oriente e l’Africa, pur essendo ancora in via di sviluppo, stanno mostrando un crescente interesse per le tecnologie di intelligenza artificiale, soprattutto in settori come la difesa e la sanità.

America del Nord

Il Nord America rappresenta circa il 40% del mercato globale dei server AI con CPU e GPU multiple. Gli Stati Uniti sono un attore chiave in questa regione, con investimenti significativi nella ricerca, nello sviluppo e nelle infrastrutture dell’IA. La domanda di server AI è guidata da settori come la finanza, la sanità, la difesa e l’IT, dove le tecnologie AI vengono implementate per applicazioni che vanno dall’analisi dei dati ai sistemi autonomi. La rapida adozione di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale e l’elevato numero di centri di ricerca sull’intelligenza artificiale contribuiscono alla leadership del Nord America nel mercato. La presenza di importanti aziende tecnologiche come Google, Microsoft e NVIDIA rafforza ulteriormente la quota di mercato della regione.

Europa

L’Europa detiene circa il 25% della quota di mercato globale per i server AI con CPU e GPU multiple. La regione sta registrando una crescita costante dovuta al crescente utilizzo dell’intelligenza artificiale in settori quali quello automobilistico, sanitario e della difesa. I paesi europei, tra cui Germania, Regno Unito e Francia, stanno adottando tecnologie basate sull’intelligenza artificiale per migliorare le operazioni di produzione, logistica e difesa. Anche l’attenzione dell’Unione Europea nel promuovere lo sviluppo dell’intelligenza artificiale attraverso varie iniziative e programmi di finanziamento sta contribuendo alla crescita del mercato della regione. Si prevede che la domanda di server IA nella regione aumenterà poiché l’adozione dell’IA continua ad accelerare in vari settori.

Asia-Pacifico

L’area Asia-Pacifico rappresenta circa il 30% del mercato globale dei server AI con CPU e GPU multiple. La regione sta assistendo a una rapida adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale, soprattutto in paesi come Cina, Giappone e Corea del Sud, che stanno investendo massicciamente nella ricerca e nello sviluppo dell’intelligenza artificiale. La crescente domanda di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale in settori quali l’e-commerce, l’industria manifatturiera, l’automotive e la sanità sta guidando il mercato nell’Asia-Pacifico. Si prevede che la Cina, in particolare, svolgerà un ruolo significativo nel mercato grazie alla sua crescente attenzione allo sviluppo dell’intelligenza artificiale e all’uso dell’intelligenza artificiale nei progetti nazionali e nelle iniziative di città intelligenti.

Medio Oriente e Africa

Il Medio Oriente e l’Africa rappresentano circa il 5% del mercato globale dei server AI con CPU e GPU multiple. La regione sta gradualmente adottando le tecnologie dell’intelligenza artificiale, con settori chiave come la difesa, la sanità e il petrolio e il gas che mostrano una forte domanda di soluzioni basate sull’intelligenza artificiale. Paesi come gli Emirati Arabi Uniti e l’Arabia Saudita stanno facendo investimenti significativi nell’intelligenza artificiale per modernizzare le infrastrutture, migliorare i sistemi di sicurezza e ottimizzare i servizi sanitari. Sebbene l’adozione dell’intelligenza artificiale nella regione sia ancora nelle fasi iniziali, si prevede che la domanda di server ad alte prestazioni aumenterà man mano che sempre più settori esplorano il potenziale dell’intelligenza artificiale.

ELENCO DELLE PRINCIPALI AZIENDE DEL MERCATO AI Server CPU e GPU multiple PROFILATE

• IBM

• HPE

• Huawei

• Sistemi di ispirazione

• Dell

• Lenovo

• Tecnologia WingTech

• Unigruppo Tsinghua

Le migliori aziende con la quota più alta

• IBM:25%

• HPE:22%

Analisi e opportunità di investimento

Il mercato dei server AI con CPU e GPU multiple ha attirato investimenti significativi poiché la domanda di applicazioni di intelligenza artificiale (AI) e di apprendimento automatico continua a crescere. Circa il 40% degli investimenti è diretto al miglioramento delle prestazioni dei server e dell’efficienza energetica, con le aziende che si concentrano sempre più sull’integrazione di più GPU per accelerare la potenza di elaborazione. Un altro 35% degli investimenti è destinato al miglioramento delle capacità specifiche dell’intelligenza artificiale, come l’ottimizzazione dei modelli di deep learning e il miglioramento della velocità di elaborazione dei dati. Questi progressi sono cruciali per settori come quello sanitario, automobilistico e finanziario, dove l’intelligenza artificiale viene applicata all’analisi dei big data e agli algoritmi predittivi. Un ulteriore 15% degli investimenti è focalizzato sull’espansione della disponibilità di server AI nei mercati emergenti, in particolare nell’Asia-Pacifico, dove il cloud computing e l’adozione dell’IA stanno crescendo rapidamente. Il restante 10% viene investito nello sviluppo di tecnologie server più sostenibili ed ecologiche, garantendo che l’infrastruttura AI sia scalabile e rispettosa dell’ambiente. Con la continua evoluzione delle tecnologie di intelligenza artificiale, questi investimenti offrono un’ampia gamma di opportunità di crescita, garantendo che le aziende e le organizzazioni possano tenere il passo con la crescente domanda di potenza di calcolo e soluzioni basate sull’intelligenza artificiale.

Sviluppo NUOVI PRODOTTI

I recenti sviluppi nel mercato dei server AI con CPU e GPU multiple si sono concentrati principalmente sul miglioramento delle prestazioni, della scalabilità e dell’efficienza energetica. Circa il 40% dei nuovi prodotti lanciati nel 2025 si concentra su configurazioni server avanzate che consentono l’integrazione di CPU ad alte prestazioni con più GPU. Questi prodotti sono progettati su misura per i settori che richiedono un’enorme potenza di calcolo, come la ricerca, la modellazione finanziaria e l’analisi basata sull’intelligenza artificiale. Un altro 30% degli sviluppi sono incentrati sul miglioramento delle soluzioni di raffreddamento dei server e del consumo energetico, poiché cresce la domanda di server più efficienti. Le innovazioni nelle tecnologie di raffreddamento a liquido e nei sistemi di gestione dell’energia basati sull’intelligenza artificiale sono tra le principali aree di interesse. Circa il 20% dei nuovi prodotti sono progettati per ottimizzare i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale, con architetture server specializzate che riducono la latenza e migliorano le capacità di elaborazione in tempo reale. Il restante 10% dei nuovi prodotti si concentra su soluzioni software e infrastrutturali, comprese piattaforme avanzate basate su cloud per la gestione e l’implementazione di server AI, offrendo maggiore flessibilità e capacità di integrazione per le aziende. Questi sviluppi sono essenziali per soddisfare la domanda in rapida crescita di applicazioni basate sull’intelligenza artificiale e garantire il funzionamento efficace dei carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale in vari settori.

Sviluppi recenti

• IBM: Nel 2025, IBM ha presentato un nuovo server AI ad alte prestazioni progettato per integrarsi con la tecnologia di calcolo quantistico, aumentando la potenza di elaborazione del 25%. Questo sviluppo mira a soddisfare la crescente domanda di calcoli IA più rapidi e accurati in campi come la scoperta di farmaci e le previsioni finanziarie.

• HPE: HPE ha lanciato una nuova linea di server AI nel 2025 che integra GPU e CPU avanzate con particolare attenzione alla sostenibilità. Questi nuovi server riducono il consumo energetico del 18%, migliorando al contempo la velocità di elaborazione, posizionando HPE come attore chiave nel mercato dei server AI ecologici.

• Huawei: Huawei ha introdotto nel 2025 una nuova architettura server basata sull'intelligenza artificiale che migliora la trasmissione dei dati e la velocità di elaborazione del 20%. Si prevede che questo sviluppo soddisferà la crescente domanda di applicazioni IA ad alta velocità nei settori delle telecomunicazioni e dei veicoli autonomi.

• Sistemi di ispirazione: Inspur Systems ha ampliato la propria offerta di prodotti nel 2025 introducendo una gamma di server AI ottimizzati per l'edge computing. Si prevede che questi server accelereranno i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale in settori come la produzione e la vendita al dettaglio, portando a un aumento del 22% dell’efficienza di elaborazione.

• Tecnologia WingTech: Wingtech Technology, nel 2025, ha introdotto una nuova linea di server AI modulari che offrono alle aziende scalabilità e flessibilità nelle loro operazioni. Questo approccio modulare consente una riduzione del 30% dei costi operativi, in particolare per le aziende che devono gestire carichi di lavoro variabili.

COPERTURA DEL RAPPORTO 

Il rapporto sul mercato dei server AI con CPU e GPU multiple fornisce un’analisi dettagliata degli attori chiave, delle tendenze tecnologiche e del potenziale di crescita futura del settore. Il mercato è segmentato per tipologia di prodotto, con server ad alte prestazioni alimentati da configurazioni multi-CPU e GPU che rappresentano circa il 55% della quota di mercato. I server progettati specificamente per applicazioni basate sull’intelligenza artificiale, come l’apprendimento automatico e il deep learning, costituiscono circa il 35% del mercato, poiché queste tecnologie continuano a guadagnare adozione in vari settori. Il restante 10% del mercato è guidato da server specializzati utilizzati nei settori di ricerca e sviluppo, che richiedono soluzioni su misura per compiti computazionali avanzati. Geograficamente, il Nord America detiene la quota di mercato maggiore, contribuendo per circa il 40%, grazie alla leadership della regione nell’intelligenza artificiale e nelle infrastrutture tecnologiche. Segue l’Europa con una quota del 30%, mentre la regione Asia-Pacifico sta registrando una rapida crescita, contribuendo con circa il 20% della quota di mercato a causa della crescente domanda di funzionalità AI e servizi cloud. Altre regioni, tra cui l’America Latina e il Medio Oriente, detengono quote minori, ma si prevede che registreranno una crescita sostanziale nei prossimi anni a causa dello spostamento globale verso le tecnologie basate sull’intelligenza artificiale.