Perspectives du marché des bases de données GPU :
Le marché des bases de données GPU était évalué à 1,2 milliard de dollars en 2025 et devrait atteindre 3,7 milliards de dollars d'ici fin 2035, avec un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 12,2 % sur la période de prévision 2026-2035. En 2026, la taille du marché des bases de données GPU est estimée à 1,4 milliard de dollars.
Un facteur important expliquant l'adoption croissante des bases de données GPU est la demande accrue d'analyses en temps réel pour les transactions à haute fréquence. Ceci crée de multiples segments d'application dans des secteurs tels que la cybersécurité, la finance et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Une tendance majeure qui devrait impacter le marché est la possible disparition progressive des bases de données CPU d'ici une dizaine d'années, ouvrant la voie aux bases de données GPU. Cette évolution vise à accompagner le passage d'un grand nombre d'entreprises du traitement par lots aux architectures événementielles.
La chaîne d'approvisionnement du marché des bases de données GPU repose sur un cadre robuste. En amont, elle s'appuie sur l'approvisionnement en matières premières telles que les terres rares et les plaquettes de silicium. Selon l'Institut d'études géologiques des États-Unis (USGS), les États-Unis ont importé plus de 80 % de leurs composés de terres rares en 2023, principalement de Chine. Les désaccords tarifaires actuels risquent d'entraver la fluidité des échanges commerciaux. En aval, la fabrication des GPU est concentrée dans les économies technologiquement avancées, l'assemblage final étant réalisé en Amérique du Nord et dans certaines régions d'Asie de l'Est. Par ailleurs, le volume des exportations de systèmes de calcul haute performance a progressé ces dernières années, notamment vers la région Asie-Pacifique et l'Europe, ce qui augure bien de la croissance continue du marché mondial.
Marché des bases de données GPU - Facteurs de croissance et défis
Moteurs de croissance
- Intégration des bases de données GPU dans la recherche génomique et la médecine de précision : L’adoption croissante des bases de données GPU a eu un impact positif sur la recherche génomique et les initiatives de médecine de précision. Cet impact est perceptible dans le secteur de la santé, notamment grâce à l’amélioration des résultats pour les patients. Le programme américain Million Veteran Program en est un exemple notable. Ainsi, en mars 2024, une étude a révélé que l’analyse de vastes ensembles de données provenant des dossiers médicaux électroniques de plus de 600 000 anciens combattants avait bénéficié d’un gain de vitesse de 20 % grâce au calcul accéléré par GPU, comparativement aux méthodes traditionnelles. Le tableau ci-dessous présente d’autres exemples d’utilisation réussie des bases de données GPU dans le secteur de la santé.
Initiative | Résultat |
Dépistage génomique rapide en Australie | Nous avons obtenu un impact de 70 % sur les soins de précision chez les enfants gravement malades, avec des résultats obtenus en moins de trois jours. |
Plateforme d'intelligence artificielle de SOPHiA GENETICS | Plus de 2 millions de profils génomiques de patients ont été analysés, améliorant ainsi la précision des diagnostics et les décisions thérapeutiques dans 800 établissements répartis dans 72 pays. |
NVIDIA Parabricks v4.3 | Réduction du temps d'analyse de la lignée germinale à moins de 10 minutes, permettant une accélération jusqu'à 108 fois supérieure et facilitant des diagnostics plus rapides. |
Source : CRF, SOPHiA GENETICS, NVIDIA
- Déploiement croissant de bases de données GPU pour l'optimisation des réseaux 5G : Le déploiement mondial de la 5G s'est accéléré ces dernières années, les économies avancées préparant déjà le terrain pour le passage à la 6G. Les réseaux 5G nécessitent des capacités de traitement de données robustes, ce qui alimente la demande en bases de données GPU. En mars 2023 , NVIDIA a lancé DGX Cloud , une plateforme cloud d'IA et de bases de données GPU permettant aux entreprises d'accélérer leurs charges de travail d'IA sans infrastructure sur site. Ce lancement a eu un impact commercial considérable, contribuant à une augmentation de plus de 20 % du chiffre d'affaires des centres de données NVIDIA au premier trimestre 2024. Par ailleurs, l'intégration du MEC (Multi-Access Edge Computing) à la technologie GPU a permis un traitement plus proche des utilisateurs finaux.
Progrès technologiques dans le paysage du marché
Le marché mondial des bases de données GPU connaît une transformation majeure, portée par les innovations technologiques dans divers secteurs. Les progrès réalisés dans le domaine des bases de données GPU ont eu un impact positif sur de nombreux secteurs. Par exemple, le secteur de la santé a tiré parti des bases de données GPU pour améliorer la recherche génomique, tandis que le secteur des télécommunications les a utilisées pour optimiser les performances de son réseau. Bien que les modes d'adoption varient selon les secteurs, les progrès constants des bases de données GPU devraient étendre leur impact. Le tableau ci-dessous présente les tendances technologiques et des exemples d'adoption par l'industrie.
Tendances technologiques | Adoption par l'industrie | Impact |
Analyse génomique accélérée par GPU | Santé : NVIDIA Parabricks accélère le séquençage du génome par 50 en milieu clinique | Améliore la médecine de précision en permettant un traitement rapide des données génomiques |
Détection de fraude en temps réel | Finance : Les banques utilisent des bases de données GPU pour une analyse transactionnelle instantanée | Réduit les incidents de fraude grâce à une surveillance en temps réel |
Source : NVIDIA
Défis
- Problèmes de cohérence et de synchronisation des données dans les environnements de bases de données GPU multi-sources en temps réel : Dans les déploiements de bases de données GPU, qui exploitent des sources de données hétérogènes telles que des capteurs IoT, des plateformes cloud, des périphériques de périphérie, etc., le maintien de la cohérence des données représente un défi technique majeur. Contrairement aux bases de données CPU, l’architecture GPU privilégie le parallélisme au détriment de la cohérence, ce qui engendre des problèmes supplémentaires liés à la synchronisation. Par ailleurs, de nombreux secteurs, des télécommunications à l’industrie manufacturière, s’appuient de plus en plus sur des flux de données multi-sources pour accélérer l’analyse, ce qui pose un défi de taille en matière de scalabilité pour les bases de données GPU.
- Coûts et complexité de mise en œuvre élevés : le déploiement d’une base de données GPU exige des investissements conséquents et une infrastructure adaptée. Cela peut représenter un défi pour les PME en raison de contraintes budgétaires et d’infrastructures insuffisantes. De plus, l’intégration avec des systèmes existants peut accroître la complexité, ralentir le déploiement et augmenter les coûts d’exploitation.
Taille et prévisions du marché des bases de données GPU :
| Attribut du rapport | Détails |
|---|---|
|
Année de base |
2025 |
|
Année prévisionnelle |
2026-2035 |
|
TCAC |
12,2% |
|
Taille du marché de l'année de référence (2025) |
1,2 milliard de dollars américains |
|
Taille du marché prévisionnelle pour l'année 2035 |
3,7 milliards de dollars américains |
|
Portée régionale |
|
Segmentation du marché des bases de données GPU :
Analyse des segments de composants
Le segment des outils devrait représenter 62,5 % du marché sur toute la période de prévision, en raison de la demande croissante de frameworks de traitement de données accélérés par GPU dans de nombreux secteurs et du besoin grandissant de calcul haute performance pour les applications gourmandes en données telles que l'IA, le ML et l'analyse en temps réel. Ce segment englobe plusieurs solutions logicielles qui améliorent la fonctionnalité et l'ergonomie des bases de données GPU. Ces outils facilitent des tâches complexes comme l'ingestion de données, l'optimisation des requêtes et la visualisation, permettant ainsi aux entreprises d'exploiter pleinement le potentiel des bases de données GPU.
Outils et écosystème de bases de données GPU
Outil | Fonction | Fonctionne avec |
RAPIDS.ai (NVIDIA) | Bibliothèques open source de science des données accélérées par GPU (cuDF, cuML, cuGraph) | S'intègre avec BlazingSQL, Dask et Spark |
cuDF | Bibliothèque de dataframes GPU de type Pandas | Utilisé dans les flux de travail RAPIDS |
cuML | Algorithmes d'apprentissage automatique accélérés par GPU | Fonctionne avec les API de type scikit-learn |
Dask-cuDF | Traitement distribué des dataframes par GPU | S'adapte à plusieurs GPU/nœuds |
Apache Arrow (compatible GPU) | Format de données en mémoire sous forme de colonnes | Échange de données entre les outils GPU |
Tableau / Power BI | Outils de visualisation et de BI | OmniSci, Kinetica |
Analyse du segment d'application
Le segment de la gestion de l'expérience client devrait enregistrer un TCAC rapide au cours de la période de prévision, en raison de la forte demande d'interactions client personnalisées et en temps réel. Les bases de données GPU aident les entreprises à traiter et analyser plus efficacement de grands volumes de données client, permettant ainsi de proposer des recommandations sur mesure et des interactions client individualisées. En mars 2025, Oracle s'est associé à NVIDIA pour intégrer la technologie de calcul et les logiciels d'inférence de NVIDIA à l'infrastructure d'IA et aux services d'IA générative d'Oracle. Ce partenariat vise à aider les entreprises du monde entier à accélérer le développement d'applications d'IA. Grâce à cet accord, plus de 160 outils d'IA et plus de 100 microservices NVIDIA NIM seront directement accessibles via la console Oracle Cloud Infrastructure (OCI).
Notre analyse approfondie du marché mondial comprend les segments suivants :
Segment | Sous-segments |
Composant |
|
Déploiement |
|
Application |
|
Vishnu Nair
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Marché des bases de données GPU - Analyse régionale
Aperçu du marché nord-américain
Le secteur des bases de données GPU en Amérique du Nord devrait conserver une part de marché prépondérante de 34,6 % tout au long de la période prévisionnelle. La croissance de ce marché régional est principalement due à l'augmentation des investissements fédéraux dans les TIC. Les principaux pôles technologiques de la région sont des utilisateurs finaux clés des bases de données GPU. Par ailleurs, les programmes d'inclusion numérique de la NTIA ont permis d'améliorer l'accès aux services de bases de données GPU dans les zones rurales de la région. Enfin, le renforcement de la réglementation en matière de sécurité des données aux États-Unis et au Canada devrait garantir la position dominante de l'Amérique du Nord sur le marché.
Le marché américain des bases de données GPU devrait maintenir sa part de marché tout au long de la période de prévision. Un facteur clé de ce marché est l'augmentation des financements fédéraux, comme l'indique la NTIA. Les projets de calcul exascale du Département de l'Énergie américain s'appuient sur la technologie GPU pour les simulations scientifiques, ce qui stimule le développement commercial de bases de données GPU. Par ailleurs, la hausse des investissements et les stratégies d'expansion des géants technologiques américains devraient alimenter la croissance du marché. Par exemple, en avril 2025, Nvidia a annoncé la production en cours de puces Blackwell dans les usines TSMC de Phoenix, en Arizona. Nvidia a également annoncé son intention d'investir jusqu'à 500 milliards de dollars dans l'infrastructure d'IA aux États-Unis au cours des quatre prochaines années. Ceci témoigne de l'amélioration de la connectivité haut débit, qui favorise la pénétration des solutions de bases de données GPU dans divers secteurs aux États-Unis.
Perspectives du marché APAC
Le marché des bases de données GPU en Asie-Pacifique devrait connaître la croissance la plus rapide au cours de la période prévue, grâce à l'accélération de la transformation numérique dans toute la région. L'Asie-Pacifique bénéficie d'investissements considérables dans l'infrastructure cloud, notamment dans l'analyse des mégadonnées. En 2023, des rapports gouvernementaux du ministère japonais des Affaires intérieures et des Communications ont souligné l'importance des subventions accordées à l'adoption de l'IA dans divers secteurs, ce qui crée de nombreuses opportunités pour le déploiement de bases de données GPU. Par ailleurs, des pays d'Asie du Sud-Est comme la Malaisie et l'Indonésie tirent parti des bases de données GPU dans un contexte d'expansion des écosystèmes de paiement numérique et du commerce électronique.
Le marché chinois des bases de données GPU devrait conserver une part de marché dominante tout au long de la période de prévision. Les initiatives gouvernementales en matière de souveraineté numérique stimulent ce marché. Selon le rapport 2023 du ministère chinois de l'Industrie et des Technologies de l'information (MIIT), d'importants investissements ont été réalisés pour améliorer l'infrastructure d'IA. Ces investissements créent des opportunités favorables au déploiement de bases de données GPU. Par exemple, les géants technologiques chinois tels que ByteDance, Alibaba Group et Tencent Holdings auraient passé des commandes de puces serveur Nvidia H2O d'une valeur de plus de 16 milliards de dollars au cours du premier trimestre de cette année. De plus, la politique ambitieuse de réformes de l'économie numérique en Chine devrait accélérer l'intégration des bases de données GPU.
Aperçu du marché européen
Le marché des GPU en Europe devrait connaître une croissance rapide au cours de la période de prévision, portée par la demande croissante de technologies de calcul haute performance et de traitement des données en temps réel dans de nombreux secteurs, dont la finance, les télécommunications, l'énergie et l'Internet des objets (IoT). Plusieurs centres de données européens investissent également dans l'augmentation de leur capacité de calcul GPU, ce qui devrait stimuler la demande de bases de données GPU dans les années à venir. La Commission européenne et les programmes nationaux consacrent d'importants investissements à la construction de grands clusters GPU et de plateformes d'intelligence artificielle afin de réduire la dépendance vis-à-vis des fournisseurs de cloud et de puces étrangers. Par ailleurs, plusieurs banques, sociétés de paiement et compagnies d'assurance adoptent l'accélération GPU pour la détection des fraudes et les modèles de risque nécessitant une faible latence.
L'Allemagne est à la pointe de l'adoption des bases de données GPU en Europe, grâce à une économie numérique dynamique et à une forte orientation vers l'IA et le cloud computing. En 2024, le marché du développement, de l'entraînement et de l'exploitation des plateformes d'IA en Allemagne a progressé de 43 % pour atteindre 2,5 milliards de dollars, selon Bitkom, l'association allemande des industries numériques. Cette forte croissance reflète l'intégration croissante des bases de données GPU pour soutenir les applications pilotées par l'IA et l'analyse en temps réel dans des secteurs tels que l'industrie, la finance et les télécommunications.
Principaux acteurs du marché des bases de données GPU :
- Société NVIDIA
- Présentation de l'entreprise
- Stratégie d'entreprise
- Principaux produits proposés
- Performance financière
- Indicateurs clés de performance
- Analyse des risques
- Développements récents
- Présence régionale
- Analyse SWOT
- AMD (Advanced Micro Devices)
- Intel Corporation
- Samsung Electronics
- Fujitsu Limited
- ARM Holdings
- ASML Holding
- Société Toshiba
- Technologie Micron
- Infosys Limited
- Broadcom Inc.
- Telstra Corporation Limited
- STMicroelectronics
- Société électronique Renesas
- Société malaisienne de développement technologique (MTDC)
Le marché mondial des bases de données GPU est extrêmement concurrentiel et comprend des acteurs clés opérant aux niveaux mondial et régional. Des géants tels que NVIDIA, AMD et Intel détiennent la majeure partie des revenus du secteur. Outre les entreprises américaines, Samsung (Corée du Sud) et Fujitsu (Japon) possèdent des parts de marché significatives à l'échelle mondiale. Les entreprises du secteur misent également sur l'expansion géographique afin de tirer parti des opportunités offertes par les marchés émergents. Le tableau ci-dessous présente les principaux acteurs du marché mondial.
Développements récents
- En février 2025, Accenture a révélé un investissement stratégique dans Voltron Data pour aider les organisations à utiliser la technologie GPU et à accélérer l'analyse à grande échelle, notamment dans les domaines de l'IA générative et de l'apprentissage automatique.
- En janvier 2025, NVIDIA a annoncé de nouveaux partenariats visant à accélérer le développement du secteur de la santé et des sciences de la vie, un marché de 10 000 milliards de dollars, grâce à l’IA générative et agentielle. En collaborant avec des acteurs majeurs tels qu’IQVIA, Illumina, la Mayo Clinic et l’Arc Institute , NVIDIA ambitionne de réaliser des avancées significatives dans la découverte de médicaments, la génomique et la santé numérique. Ces initiatives comprennent des agents d’IA pour optimiser les essais cliniques, des modèles d’IA pour la découverte de médicaments et l’anatomopathologie, ainsi que des robots dotés d’IA pour la chirurgie et les soins aux patients.
- En janvier 2025, AMD a dévoilé l'intégration de DeepSeek-V3, un modèle d'IA open source avancé conçu pour traiter les données textuelles et d'images, à ses accélérateurs GPU Instinct, optimisés par le framework d'inférence haute performance SGLang. En combinant les atouts d'AMD en matière de bande passante mémoire et de densité de calcul avec l'environnement d'exécution optimisé de SGLang, cette collaboration permet aux développeurs de créer des solutions d'IA de nouvelle génération plus efficaces, plus rapides et plus évolutives.
- Report ID: 2923
- Published Date: Sep 15, 2025
- Report Format: PDF, PPT
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