# Marché du matériel informatique AI

> AI Computing Hardware Market Size, Share and Research Report By Compute Silicon Type (GPU Accelerators, AI ASICs, CPUs, NPUs, and FPGAs), By System Form Factor (AI Servers, Accelerator Cards and Modules, Integrated Rack-Scale Solutions, and Edge Devices and Gateways), By Deployment Location (Cloud Data Centers, On-Premises Enterprise, and Edge and Endpoint Sites), By Workload Type (Training, Inference, and Fine-Tuning and Model Optimization), By End-user Industry (Hyperscalers and Cloud Service Providers, Enterprises, Government and Research, Telecom Operators, and Automotive and Industrial) And By Region (North America, Europe, Asia-Pacific, And Rest Of The World) – Industry Forecast Till 2035

- **Forecast Period:** 2026-2035
- **CAGR:** 11.05%
- **2025:** USD 45.70 Billion
- **2035:** USD 130.26 Billion
- **Key Players:** NVIDIA Corporation, Broadcom Inc., Advanced Micro Devices, Inc., Alphabet Inc. (Google), Intel Corporation, Amazon Web Services, Huawei Technologies Co., Ltd., Super Micro Computer, Inc.

**Report ID:** MRFR/ICT/33000-HCR · **Pages:** 100 · **Author:** Aarti Dhapte · **Last Updated:** October 17, 2026

**URL:** https://www.marketresearchfuture.com/reports/ai-computing-hardware-market-34863

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## Market Summary

## Résumé du marché du matériel informatique AI

Le marché du matériel informatique AI a atteint 45,70 milliards USD en 2025 et ouvre la fenêtre de prévision à 50,75 milliards USD en 2026, avançant vers 130,26 milliards USD d'ici 2035 avec un TCAC de 11,05 %. Deux catalyseurs ancrent cette trajectoire. Les budgets d'investissement hyperscale ont dépassé 380 milliards USD en [montant total](https://www.marketresearchfuture.com/reports/aggregate-market-41713) engagé pour 2025 parmi les quatre plus grands opérateurs de cloud américains, avec un calcul accéléré absorbant la majorité des dollars supplémentaires pour les serveurs [1]. Le paquet InvestAI de la Commission européenne, annoncé en février 2025, mobilise 200 milliards EUR vers la capacité AI, y compris cinq sites de calcul à l'échelle de gigafactory prévus [5].

Les achats ont évolué des [serveurs](https://www.marketresearchfuture.com/reports/servers-market-16189) discrets vers des racks pré-intégrés. Les opérateurs retirent des flottes x86 à usage général dimensionnées pour la virtualisation et les remplacent par des blocs denses en accélérateurs refroidis par liquide qui arrivent commissionnés, câblés et thermiquement validés. Le Laboratoire national Lawrence Berkeley estime la demande en électricité des centres de données américains à 176 TWh en 2023, augmentant vers 325–580 TWh d'ici 2028 — un profil de charge que seuls des designs à haute densité peuvent servir économiquement [4]. Dans le marché du matériel informatique AI, ce changement redistribue la valeur vers la mémoire, le tissu et le refroidissement plutôt que vers les die logiques seuls.

La Amérique du Nord détient 42,5 % des revenus de 2025 grâce à l'implantation des hyperscalers et à la conception de silicium domestique. L'Asie-Pacifique croît le plus rapidement avec un TCAC de 13,0 % jusqu'en 2035, propulsée par des programmes de calcul souverains au Japon, en Inde et en Corée du Sud. L'Europe se classe au deuxième rang en valeur régionale avec 8,87 milliards USD, où les règles de souveraineté des données maintiennent les charges de travail sur place. La décennie à venir sera décidée moins par les FLOPS de pointe que par qui sécurise d'abord la puissance, la mémoire et la [capacité d'emballage](https://www.marketresearchfuture.com/reports/packaging-market-10902).

## Principales conclusions du rapport

### • Par type de silicium de calcul

- Les accélérateurs GPU représentent 68,5 % des revenus de 2025, soutenus par des chaînes d'outils matures et des coûts de changement élevés.
- Les ASIC AI affichent la croissance la plus rapide du silicium avec un TCAC de 11,3 % alors que les opérateurs optimisent le coût de service par jeton.

### • Par facteur de forme du système

- [Les serveurs AI](https://www.marketresearchfuture.com/reports/ai-server-market-22588) représentent 83,5 % des expéditions de 2025 en valeur dans le marché du matériel informatique AI.
- Les solutions intégrées à l'échelle des racks se développent à un TCAC de 11,4 % alors que la densité de puissance impose une pré-intégration en usine.

### • Par lieu de déploiement

- Les centres de données cloud représentent 47,1 % de la valeur déployée en 2025.
- Les sites Edge et endpoint croissent à un TCAC de 11,7 % alors que l'inférence migre vers les métropoles régionales.

### • Par type de charge de travail

- La formation conserve une part de 40,1 % des dépenses de charge de travail de 2025.
- L'inférence progresse à un TCAC de 12,0 %, la trajectoire de charge de travail la plus rapide dans le marché du matériel informatique AI.

### • Par secteur d'utilisateur final

- Les hyperscalers et les fournisseurs de services cloud détiennent 46,8 % de la demande de 2025.
- Les acheteurs du secteur automobile et industriel croissent le plus rapidement avec un TCAC de 12,3 %.

### • Par région

- L'Amérique du Nord est en tête avec 42,5 % des revenus de 2025.
- L'Asie-Pacifique enregistre le TCAC régional le plus élevé à 13,0 %.
- Le Moyen-Orient et l'Afrique accélèrent à 11,9 % sur les engagements de calcul souverains.

## Taille du marché et prévisions (2021–2035)

Les estimations combinent la désagrégation des revenus des fournisseurs, les données douanières et d'expédition pour les modules d'accélérateurs et les piles HBM, les dépenses en capital des hyperscalers divulguées, et les dépôts d'interconnexion électrique au niveau des installations. Les chiffres historiques sont réconciliés avec les rapports de segments audités des fournisseurs de silicium et de systèmes ; les années de prévision appliquent un modèle de demande pondéré par la capacité électrique engagée plutôt que par le seul carnet de commandes, ce qui réduit le double comptage dans la chaîne d'approvisionnement du marché du matériel informatique AI.

## Market Drivers

### Emergence of 5G Technology



### Rising Demand for Data Centers



### Growing Investment in AI Startups



### Surge in AI Adoption Across Industries



### Advancements in Machine Learning Algorithms

The AI Computing Hardware Market is significantly influenced by advancements in machine learning algorithms, which require increasingly sophisticated hardware to function effectively. As algorithms evolve, they demand more computational power and memory, prompting hardware manufacturers to innovate and develop cutting-edge solutions. For instance, the introduction of tensor processing units (TPUs) and [graphics processing units](https://www.marketresearchfuture.com/reports/graphics-processing-unit-market-66852) (GPUs) tailored for AI workloads has revolutionized the landscape. Market data suggests that the demand for GPUs alone is anticipated to grow at a compound annual growth rate of over 30% through 2025. This growth is indicative of the hardware's critical role in enabling faster training and deployment of machine learning models, thereby propelling the AI computing hardware market forward.

## Restraints

## Analyse de l'impact des contraintes

| Contrainte | ~% Impact sur le TCAC | Pertinence géographique | Chronologie de l'impact | Réf |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Limites d'interconnexion au réseau et disponibilité de l'énergie | −1,6 pp | Amérique du Nord, Europe | À moyen terme (2–4 ans) | [15] |
| Bouchons dans la mémoire et l'emballage avancé | −1,2 pp | Asie-Pacifique | À court terme (≤2 ans) | [7] |
| Contrôles à l'exportation et charge de conformité transfrontalière | −1,0 pp | Asie-Pacifique, Mondial | À moyen terme (2–4 ans) |  |
| Coût total de possession et risque de dépréciation | −0,8 pp | Mondial | À long terme (≥4 ans) |  |
| Pénuries de main-d'œuvre et de compétences dans la construction | −0,6 pp | Amérique du Nord, Europe | À moyen terme (2–4 ans) | [19] |

### Limites d'interconnexion au réseau et disponibilité de l'énergie

Les délais d'attente pour l'interconnexion de grandes charges dans les principaux marchés américains s'étendent désormais de trois à sept ans, et plusieurs sous-stations de Virginie du Nord et de Dublin ont imposé des moratoires sur de nouvelles connexions [15]. Le matériel reste non installé lorsque l'énergie n'arrive pas. Les opérateurs ont répondu par la génération derrière le compteur et des contrats interactifs avec le réseau, mais cela ajoute 12 à 18 mois à la livraison sur site et augmente considérablement les taux de rentabilité des projets.

### Bouchons dans la mémoire et l'emballage avancé

La mémoire à large bande est restée en rupture de stock jusqu'en 2025, les principaux fournisseurs signalant une allocation complète de la capacité à venir [7]. Comme chaque accélérateur consomme de six à douze empilements, un manque de mémoire se traduit presque un pour un par des revenus système perdus. Les cycles de qualification pour les nouvelles générations d'empilements durent de neuf à douze mois, donc les ajouts de capacité ne peuvent pas répondre à la demande dans une seule année de planification.

### Contrôles à l'exportation et charge de conformité transfrontalière

Les seuils de licence basés sur la densité de performance, plutôt que sur l'utilisation finale déclarée, ont compliqué les expéditions vers plusieurs juridictions asiatiques et du Moyen-Orient . Les fournisseurs maintiennent désormais des SKU spécifiques à chaque région, ce qui fragmente l'inventaire et augmente le fonds de roulement. Les obligations de réexportation s'étendent aux systèmes intégrés dans des pays tiers, ajoutant un examen juridique aux transactions qui étaient auparavant réglées en quelques jours.

### Coût total de possession et risque de dépréciation

Le rythme d'architecture s'est compressé à environ douze mois, incitant plusieurs opérateurs à raccourcir les hypothèses de durée de vie utile des accélérateurs à quatre ou cinq ans . Des durées de vie plus courtes augmentent la dépréciation annuelle et dépriment le retour sur le capital investi, ce qui rend les comités financiers plus sélectifs. Les acheteurs exigent de plus en plus des engagements de revente ou des crédits de reprise avant d'approuver de grandes commandes.

### Pénuries de main-d'œuvre et de compétences dans la construction

Les métiers électriques et mécaniques sont la contrainte principale sur la nouvelle capacité dans plusieurs marchés, les enquêtes sectorielles signalant des pénuries persistantes de techniciens qualifiés en [centre de données](https://www.marketresearchfuture.com/reports/data-centre-market-4721) [19]. Le refroidissement liquide complique le problème en nécessitant des compétences en plomberie et en gestion des fuites que les équipes de facilities traditionnelles n'ont pas. Les plannings de mise en service prennent six à neuf mois de retard sur les rénovations où le personnel formé est indisponible.

## Opportunities

## Opportunités du marché du matériel informatique AI

### Silicium optimisé pour l'inférence et économie par requête

Les économies de service décident désormais de la sélection de la plateforme. Les acheteurs ayant un trafic de production stable peuvent justifier un silicium conçu sur mesure qui échange la largeur de l'écosystème contre deux à trois fois de meilleures performances par watt sur un ensemble de charges de travail étroit. Les fournisseurs qui publient des benchmarks vérifiables de coût par million de tokens — plutôt que le débit maximal — gagneront des listes restreintes d'entreprises, en particulier à mesure que l'inférence progresse vers un TCAC de 17,5 %.

### Développements informatiques souverains et dans les marchés émergents

Les gouvernements en dehors des régions cloud établies commandent une capacité nationale à partir d'un départ à zéro. Le projet HUMAIN d'Arabie Saoudite, le programme informatique national d'Indonésie et le plan PBIA du Brésil représentent ensemble des ambitions de plusieurs gigawatts dans des marchés avec une base installée négligeable [6][14]. Les fournisseurs proposant des packages clés en main qui regroupent silicium, refroidissement et formation des opérateurs capturent une valeur disproportionnée là où la capacité d'intégration locale est faible.

### Monétisation de la capacité et modèles commerciaux Neocloud

Les fournisseurs spécialisés revendent désormais des heures d'accélérateur sous des contrats de courte durée, transformant la propriété matérielle en revenus récurrents. Ce modèle absorbe l'offre que les entreprises ne peuvent pas financer directement et crée un pool de demande secondaire pour les systèmes de génération précédente. La télémétrie d'utilisation de ces flottes soutient également la tarification basée sur l'utilisation et les contrats à terme de capacité, monétisant des données opérationnelles qui étaient auparavant inutilisées.

### Optiques co-emballées et standardisation des tissus

La puissance d'interconnexion par bit est devenue une contrainte de conception à l'échelle des racks. Les optiques co-emballées dans les couches de haut de rack et de colonne vertébrale peuvent réduire significativement la puissance réseau tout en augmentant la densité des ports, et les consortiums de tissus ouverts convergent vers des spécifications interopérables. Les fournisseurs positionnés dans l'optique et le commutateur sont susceptibles de capturer une valeur qui, historiquement, était attribuée au silicium logique.

### Réutilisation de la chaleur et conception d'installations interactives avec le réseau

Le refroidissement liquide produit de l'eau à des températures utilisables par les réseaux de chauffage urbain, et plusieurs opérateurs nordiques et allemands exportent déjà de la chaleur résiduelle dans le cadre d'accords municipaux. Associer le prélèvement de chaleur à la participation à la réponse à la demande améliore les résultats de permis dans les réseaux contraints. Les opérateurs qui monétisent la production thermique transforment une ligne de coût en revenus et raccourcissent les approbations d'interconnexion.

## Future Outlook

Le marché du matériel informatique pour l'IA devrait croître à un TCAC de 14,12 % de 2024 à 2035, soutenu par les avancées des algorithmes d'IA, l'augmentation des besoins en traitement des données et l'expansion de l'informatique en nuage.

**New opportunities:**

- Développement de puces AI spécialisées pour des applications d'informatique en périphérie.

D'ici 2035, le marché du matériel informatique pour l'IA devrait être robuste, reflétant une croissance et une innovation substantielles.

## Segment Insights

The AI computing hardware market is significantly driven by the demand for Graphics Processing Units (GPUs), which hold the largest market share due to their parallel processing capabilities, making them ideal for AI workloads. [Application Specific Integrated Circuits](https://www.marketresearchfuture.com/reports/application-specific-integrated-circuit-market-5611) (ASICs) are rapidly gaining traction, serving niche applications where efficiency and performance are paramount, thus carving out an important segment in the market.

In the AI Computing Hardware Market, the form factor segment is primarily dominated by Rack-Mounted Systems, which hold a significant share due to their scalability and efficiency in data centers. Blade Servers are also gaining traction, particularly in environments that require high-density computing and resource optimization. Workstations and [Embedded Systems](https://www.marketresearchfuture.com/reports/embedded-systems-market-8663) cater to niche markets but contribute notably to the overall functionality and adaptability of AI hardware solutions. Overall, the distribution highlights a strong preference for modular and efficient designs. Forecasts indicate that Blade Servers represent the fastest-growing segment in this category, attributed to the increasing demand for high-performance computing and energy efficiency. Rack-Mounted Systems continue to be the preferred choice for traditional data centers, while Workstations solidify their presence in AI research laboratories. Additionally, Embedded Systems, with their versatility, support the expansion of AI in various applications from IoT to edge computing solutions. Consequently, the market is evolving, reflecting a shift towards more tailored and efficient AI computing solutions.

## Regional Market Share Analysis

### North America : Innovation and Leadership Hub

North America is the largest market for AI computing hardware, holding approximately 45% of the global share. The region benefits from robust investments in AI research and development, driven by major tech companies and government initiatives. Regulatory support, such as the National AI Initiative Act, fosters innovation and collaboration across sectors, enhancing demand for advanced computing solutions. The United States leads the market, with key players like NVIDIA, Intel, and Google driving technological advancements. The competitive landscape is characterized by rapid innovation cycles and significant R&D expenditures. Canada also plays a vital role, focusing on AI ethics and regulatory frameworks, further solidifying North America's position as a leader in AI hardware.

### Europe : Emerging AI Powerhouse

Europe is witnessing significant growth in the AI computing hardware market, accounting for approximately 25% of the global share. The region's demand is fueled by increasing investments in AI technologies across various sectors, including healthcare, automotive, and finance. Regulatory frameworks, such as the EU's AI Act, aim to create a balanced environment for innovation while ensuring ethical standards, thus driving market growth. Leading countries like Germany, France, and the UK are at the forefront of this transformation, with a strong presence of companies like Siemens and SAP. The competitive landscape is evolving, with both established firms and startups contributing to advancements in AI hardware. Collaborative initiatives between governments and private sectors are enhancing the region's capabilities in AI technology.

### Asia-Pacific : Rapidly Growing Market

Asia-Pacific is emerging as a significant player in the AI computing hardware market, holding around 20% of the global share. The region's growth is driven by rapid [digital transformation](https://www.marketresearchfuture.com/reports/digital-transformation-market-8685), increasing investments in AI research, and government initiatives aimed at enhancing technological capabilities. Countries like China and Japan are leading the charge, with substantial funding directed towards AI development and infrastructure. China, in particular, is home to major players like Huawei and Baidu, which are heavily investing in AI hardware solutions. The competitive landscape is marked by a mix of established companies and innovative startups, fostering a dynamic environment for growth. Additionally, collaborations between governments and private sectors are accelerating advancements in AI technologies across the region.

### Middle East and Africa : Emerging Technology Frontier

The Middle East and Africa region is gradually emerging in the AI computing hardware market, currently holding about 10% of the global share. The growth is primarily driven by increasing government investments in technology and digital transformation initiatives across various sectors. Countries like the UAE and South Africa are leading efforts to enhance their AI capabilities, supported by favorable regulatory environments that encourage innovation. The competitive landscape is still developing, with a mix of local and international players entering the market. Key initiatives, such as the UAE's National AI Strategy 2031, aim to position the region as a hub for AI innovation. As awareness and demand for AI technologies grow, the market is expected to expand significantly in the coming years.

## Competitive Benchmarking

The AI Computing Hardware Market is currently characterized by intense competition and rapid technological advancements, driven by the increasing demand for AI applications across various sectors. Major players such as NVIDIA (US), Intel (US), and AMD (US) are at the forefront, leveraging their strengths in innovation and strategic partnerships to enhance their market positions. NVIDIA (US) continues to dominate the GPU segment, focusing on high-performance computing and AI-driven solutions, while Intel (US) is pivoting towards integrating AI capabilities into its processors, aiming to capture a larger share of the market. AMD (US) is also making strides with its EPYC processors, which are increasingly being adopted in data centers for AI workloads, indicating a shift towards more efficient computing solutions.The competitive structure of the AI Computing Hardware Market appears moderately fragmented, with several key players vying for dominance. Companies are employing various business tactics, such as localizing manufacturing and optimizing supply chains, to enhance operational efficiency and reduce costs. This collective influence of major players not only shapes market dynamics but also fosters an environment where innovation is paramount, as companies strive to differentiate themselves through advanced technologies and superior performance.
In September NVIDIA (US) announced the launch of its latest AI-focused GPU architecture, which is designed to significantly enhance machine learning capabilities. This strategic move underscores NVIDIA's commitment to maintaining its leadership in the AI hardware space, as the new architecture promises to deliver unprecedented performance improvements for AI applications. Such advancements are likely to solidify NVIDIA's competitive edge and attract a broader customer base.
In August Intel (US) unveiled its new line of processors specifically optimized for AI workloads, which integrates advanced neural network processing capabilities. This initiative reflects Intel's strategic focus on AI integration within its core product offerings, aiming to cater to the growing demand for AI-driven solutions in enterprise environments. By enhancing its product portfolio, Intel positions itself as a formidable competitor in the AI computing landscape.
In July AMD (US) entered into a strategic partnership with a leading cloud service provider to deliver optimized AI solutions for enterprise clients. This collaboration is indicative of AMD's strategy to expand its market reach and enhance its product offerings in the AI domain. By aligning with a major cloud provider, AMD not only gains access to a broader customer base but also reinforces its commitment to delivering cutting-edge AI computing solutions.
As of October the competitive trends in the AI Computing Hardware Market are increasingly defined by digitalization, sustainability, and the integration of AI technologies. Strategic alliances among key players are shaping the landscape, fostering innovation and collaboration. Looking ahead, it is anticipated that competitive differentiation will evolve, with a pronounced shift from price-based competition to a focus on innovation, technological advancements, and supply chain reliability. Companies that can effectively navigate these trends are likely to emerge as leaders in the rapidly evolving AI computing ecosystem.

## Recent News & Developments

The AI Computing Hardware Market has witnessed significant movements recently, with major players like NVIDIA and AMD driving advancements in GPU technology to support enhanced AI applications. In addition, Intel has expanded its portfolio with new AI-focused chipsets aimed at data centers, highlighting its commitment to innovation. Companies like Google and Microsoft are also ramping up their capabilities; Google is enhancing its Tensor Processing Units (TPUs) for better performance in [machine learning](https://www.marketresearchfuture.com/reports/machine-learning-market-2494) tasks, while Microsoft is investing heavily in AI infrastructure through partnerships and cloud services.

Mergers and acquisitions are shaping the landscape, with NVIDIA acquiring Arm Holdings to strengthen its position in the AI hardware space. Huawei continues to evolve through the development of AI chips optimized for telecommunications, further solidifying its market presence. Meanwhile, Micron Technology is focusing on memory solutions that enhance data processing speeds for AI tasks. The growing demand for AI computing hardware is reflected in market valuations, with many companies experiencing an upward trend, signifying strong investments in AI technologies and infrastructure. This indicates a robust competitive landscape where innovation and collaboration are crucial for growth.

## Report Scope

| Paramètre | Détail |
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| Portée du marché | Silicium d'accélérateur, serveurs AI, systèmes à l'échelle des racks, cartes et modules d'accélérateur, et matériel d'apprentissage machine en périphérie, mesuré par les revenus des fournisseurs |
| Période d'étude | 2021–2035 (Historique 2021–2024; Année de base 2025; Prévisions 2026–2035) |
| CAGR | 11,05 % (2026–2035) |
| Points de contrôle de la taille du marché | 45,70 milliards USD (2025); 50,75 milliards USD (2026); 130,26 milliards USD (2035) |
| Segments à la croissance la plus rapide | ASIC AI (CAGR de 11,3 %); Solutions intégrées à l'échelle des racks (CAGR de 11,4 %); Inférence (CAGR de 12,0 %); Automobile et industriel (CAGR de 12,3 %) |
| Entreprises profilées | 12 fournisseurs couvrant la conception de silicium, l'intégration de systèmes et l'interconnexion |
| Monnaie d'évaluation | USD, prix constants de 2025 |

## Frequently Asked Questions

**Q: Comment les acheteurs devraient-ils structurer les contrats d'approvisionnement sur le marché du matériel informatique AI ?**
A: Les accords d'approvisionnement pluriannuels avec des garanties d'allocation comptent désormais plus que le prix unitaire. Verrouillez les engagements en matière de puissance et de refroidissement aux côtés du silicium, car les créneaux de livraison arrivent régulièrement avant la préparation des sous-stations [15].

**Q: Qu'est-ce qui sépare les programmes de silicium sur mesure des accélérateurs commerciaux pour les grands opérateurs ?**
A: Les programmes sur mesure échangent l'étendue de l'écosystème contre l'efficacité sur un ensemble de charges de travail étroit. Ils nécessitent un volume soutenu, généralement supérieur à 100 000 unités par an, pour amortir les coûts de conception, de masque et d'emballage [18].

**Q: Comment le risque de dépréciation est-il géré sur le marché du matériel informatique AI ?**
A: Les opérateurs raccourcissent les hypothèses de durée de vie utile à quatre ou cinq ans à mesure que la cadence d'architecture se comprime. La revente secondaire et le redéploiement de systèmes de génération précédente pour servir partiellement compensent l'exposition aux amortissements [18].

**Q: Quels défis d'intégration ralentissent le déploiement à l'échelle des racks ?**
A: Le refroidissement liquide exige des boucles d'eau dans les installations, la détection de fuites et du personnel de service formé. La plupart des rénovations stagnent sur la capacité mécanique plutôt que sur l'approvisionnement électrique, ajoutant six à neuf mois à la mise en service [9].

**Q: Quelles nuances réglementaires affectent les expéditions transfrontalières sur le marché du matériel informatique AI ?**
A: Les seuils de densité de performance, et non les déclarations d'utilisation finale, déterminent désormais la délivrance de licences pour les accélérateurs avancés. Les acheteurs doivent également suivre les obligations de réexportation pour les systèmes assemblés dans des pays tiers [17].

**Q: Les cas d'utilisation d'inférence émergents changent-ils les spécifications des racks ?**
A: Le service à faible latence pousse la bande passante mémoire au-delà du calcul de pointe sur les fiches de spécifications. Les sites métropolitains régionaux spécifient de plus en plus des racks de 40 à 60 kW plutôt que les constructions de plus de 120 kW utilisées pour les clusters d'entraînement [12].

**Q: Que devraient suivre les investisseurs sur le marché du matériel informatique AI au-delà des expéditions d'unités ?**
A: Les taux d'attachement pour le réseau, la mémoire et le refroidissement déterminent la marge au niveau système plus que le volume d'accélérateurs seul. L'allocation de mémoire et les réservations d'emballage avancé fonctionnent comme des indicateurs avancés [7].


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