تقرير تحليل حجم سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) وحصتها واتجاهاتها على مستوى العالم - نظرة عامة على الصناعة وتوقعاتها حتى عام 2033

حجم سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)

• بلغت قيمة سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) العالمية 603.75 مليون دولار أمريكي في عام 2025، ومن المتوقع أن تصل إلى 2444.29 مليون دولار أمريكي بحلول عام 2033 ، بمعدل نمو سنوي مركب قدره 19.10% خلال فترة التوقعات.
• يعود نمو السوق إلى حد كبير إلى تزايد استخدام الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي والتحليلات في الوقت الفعلي، الأمر الذي يتطلب قدرات معالجة بيانات عالية الأداء مدعومة بقواعد بيانات مُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU).
• علاوة على ذلك، فإن تزايد حجم البيانات المنظمة وغير المنظمة في مختلف المؤسسات، إلى جانب الحاجة إلى تنفيذ أسرع للاستعلامات ورؤى منخفضة التأخير، يُسرّع من اعتماد قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)، مما يعزز بشكل كبير نمو السوق الإجمالي.

تحليل سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)

• أصبحت قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)، المصممة للاستفادة من قدرات المعالجة المتوازية لوحدات معالجة الرسومات لتخزين البيانات وتحليلها، مكونات أساسية في بنى البيانات الحديثة عبر بيئات الحوسبة السحابية والمحلية نظرًا لقدرتها على التعامل بكفاءة مع أحمال العمل واسعة النطاق وكثيفة الحوسبة.
• يُعد التركيز المتزايد على اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي، والتحليلات المتقدمة، والتطبيقات المدعومة بالذكاء الاصطناعي في قطاعات الخدمات المصرفية والمالية والتأمين، وتجارة التجزئة، والرعاية الصحية، وتكنولوجيا المعلومات، عاملاً رئيسياً يدفع الطلب المستمر على حلول قواعد البيانات التي تعمل بوحدات معالجة الرسومات (GPU).
• هيمنت أمريكا الشمالية على سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) بحصة بلغت 34.57% في عام 2025، وذلك بفضل التبني المبكر للحوسبة عالية الأداء، والوجود القوي لمزودي خدمات الحوسبة السحابية فائقة التوسع، والنشر السريع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات كثيفة البيانات.
• من المتوقع أن تكون منطقة آسيا والمحيط الهادئ أسرع المناطق نموًا في سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) خلال فترة التوقعات، وذلك بفضل التحول الرقمي السريع، وتوسع البنية التحتية السحابية، وزيادة اعتماد تقنيات الذكاء الاصطناعي.
• هيمن قطاع الأدوات على السوق بحصة بلغت 59.14% في عام 2025، وذلك بفضل الدور المحوري لمحركات قواعد البيانات المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU)، ومُحسِّنات الاستعلامات، ومنصات التحليلات في معالجة البيانات المتوازية واسعة النطاق. وتعتمد المؤسسات بشكل متزايد على أدوات قواعد بيانات GPU لتحقيق سرعة أكبر في تنفيذ الاستعلامات، وتحليلات فورية، وأداء مُحسَّن لأحمال العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. كما يُعزز التوسع في استخدام التطبيقات كثيفة البيانات في قطاعات التمويل والتجزئة والبحث العلمي الطلب على أدوات قواعد بيانات GPU المتقدمة. وتُسهم قدرتها على التكامل السلس مع بنى البيانات وأطر التحليلات الحالية في دعم اعتمادها على نطاق واسع في المؤسسات.

نطاق التقرير وتجزئة سوق قاعدة بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)

اتجاهات سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)

تزايد استخدام قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) للتحليلات في الوقت الفعلي

• يُعدّ التوسع المتزايد في استخدام قواعد البيانات المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU) لتحليلات البيانات في الوقت الفعلي اتجاهاً رئيسياً في سوق قواعد البيانات المُعتمدة على وحدات معالجة الرسومات، مدفوعاً بالحاجة إلى معالجة كميات هائلة من البيانات بزمن استجابة منخفض في مختلف القطاعات كثيفة البيانات. وتتجه المؤسسات نحو قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات لدعم تنفيذ الاستعلامات بشكل أسرع ومعالجة البيانات بالتوازي، لا سيما في تطبيقات الذكاء الاصطناعي وأحمال العمل التحليلية.
  • على سبيل المثال، تقدم شركات مثل Kinetica وSQream Technologies قواعد بيانات أصلية لوحدات معالجة الرسومات (GPU) تُمكّن من إجراء تحليلات فورية لقطاعات الاتصالات والخدمات المالية والتطبيقات الجغرافية المكانية. تتيح هذه المنصات للمؤسسات تحليل البيانات المتدفقة والبيانات التاريخية في آنٍ واحد، مما يُحسّن سرعة اتخاذ القرارات والكفاءة التشغيلية.
• يُعزز الاستخدام المتزايد لقواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في مسارات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي هذا التوجه، حيث تُقلل وحدات معالجة الرسومات بشكل كبير من أوقات تدريب النماذج والاستدلال عند دمجها مع قواعد بيانات عالية الأداء. وتُصبح هذه الإمكانية ضرورية للتطبيقات التي تتطلب رؤى فورية من البيانات المُولدة باستمرار.
• يقوم مزودو خدمات الحوسبة السحابية أيضًا بدمج تقنيات قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في منصاتهم لتلبية طلب المؤسسات على تحليلات قابلة للتوسع في الوقت الفعلي. هذا التكامل يجعل قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات أكثر سهولة في الوصول إليها، ويسرع من اعتمادها في المؤسسات المتوسطة والكبيرة.
• تعتمد قطاعات مثل تجارة التجزئة والخدمات المصرفية والمالية والتأمين والرعاية الصحية بشكل متزايد على قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) لدعم التخصيص الفوري، وكشف الاحتيال، والتحليلات التنبؤية. وتسلط حالات الاستخدام هذه الضوء على الدور المتنامي لقواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات كمكونات أساسية لبنى البيانات الحديثة.
• بشكل عام، يعزز التركيز المتزايد على السرعة وقابلية التوسع وتوليد الرؤى في الوقت الفعلي مكانة قواعد بيانات وحدة معالجة الرسومات (GPU) كتقنية بالغة الأهمية تدعم تحليلات الجيل التالي وأنظمة المؤسسات المدعومة بالذكاء الاصطناعي.

ديناميكيات سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)

السائق

الطلب المتزايد على تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي

• يُعد التوسع السريع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي محركًا رئيسيًا لسوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)، حيث تتطلب هذه التطبيقات قدرات عالية الإنتاجية ومعالجة متوازية للبيانات. تُمكّن قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات من معالجة مجموعات البيانات المعقدة بشكل أسرع، مما يدعم التحليلات المتقدمة وتطوير النماذج.
  • على سبيل المثال، عززت NVIDIA اعتماد قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) من خلال منصات مثل RAPIDS وشراكات مع مزودي الخدمات السحابية، مما يتيح معالجة البيانات بشكل أسرع لأحمال عمل الذكاء الاصطناعي. تسمح هذه الحلول للمؤسسات بتشغيل مهام إعداد البيانات والتحليلات والتعلم الآلي بكفاءة أكبر.
• يؤدي التوسع المتزايد في استخدام الذكاء الاصطناعي في قطاعات مثل الخدمات المصرفية والمالية والتأمين، وتجارة التجزئة، والرعاية الصحية، إلى زيادة الطلب على قواعد البيانات القادرة على دعم الاستدلال في الوقت الفعلي وتدريب النماذج على نطاق واسع. وتلبي قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات هذه المتطلبات من خلال تقليل أوقات المعالجة بشكل كبير.
• تعتمد المؤسسات أيضًا قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) لدعم محركات التوصيات، وتحليلات الصور والفيديو، وتطبيقات معالجة اللغة الطبيعية. تستفيد هذه التطبيقات من تسريع وحدات معالجة الرسومات نظرًا لطبيعتها كثيفة الحساب.
• يُعزز التكامل المتزايد للذكاء الاصطناعي في العمليات التجارية الأساسية هذا التوجه. ومع توسع المؤسسات في مبادراتها المتعلقة بالذكاء الاصطناعي، من المتوقع أن يزداد الاعتماد على حلول قواعد البيانات المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU).

ضبط النفس/التحدي

التكلفة العالية وتعقيد النشر

• لا تزال التكلفة المرتفعة وتعقيد عملية النشر من التحديات الرئيسية في سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)، حيث يتعين على المؤسسات الاستثمار في أجهزة متخصصة لوحدات معالجة الرسومات وبنية تحتية داعمة. وتؤدي هذه المتطلبات إلى زيادة النفقات الرأسمالية الأولية والحد من اعتمادها بين المؤسسات الحساسة للتكلفة.
  • فعلى سبيل المثال، يتطلب نشر حلول قواعد بيانات GPU المخصصة للمؤسسات، من مزودين مثل OmniSci أو SQream Technologies، في كثير من الأحيان وجود متخصصين ذوي مهارات عالية للتكوين والتحسين والصيانة. وتزيد الحاجة إلى الخبرة المتخصصة من تعقيد العمليات وتكاليفها.
• تتطلب قواعد بيانات وحدة معالجة الرسومات (GPU) أيضًا تحسينًا دقيقًا لأحمال العمل لتحقيق فوائد الأداء المتوقعة، وهو ما قد يمثل تحديًا للمؤسسات التي تفتقر إلى القدرات التقنية الداخلية. وقد يؤدي التكوين غير السليم إلى عدم استغلال موارد وحدة معالجة الرسومات بشكل كامل.
• يزيد التكامل مع أنظمة البيانات الحالية والأنظمة القديمة من تعقيد عملية النشر، مما يؤدي إلى زيادة مدة التنفيذ. وهذا بدوره قد يبطئ عملية التبني بالنسبة للمؤسسات التي تسعى إلى تحقيق عوائد سريعة على الاستثمار.
• لا تزال عوائق التكلفة والتعقيد هذه تحد من نمو السوق، لا سيما بين الشركات الصغيرة والمتوسطة الحجم، على الرغم من مزايا الأداء التي توفرها تقنيات قواعد بيانات وحدة معالجة الرسومات (GPU).

نطاق سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)

يتم تقسيم السوق على أساس المكونات، والنشر، والتطبيق، والمستخدم النهائي.

• حسب المكون

استنادًا إلى المكونات، ينقسم سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) إلى أدوات وخدمات. وقد هيمنت الأدوات على السوق بحصة إيرادات بلغت 59.14% في عام 2025، مدفوعةً بالدور المحوري لمحركات قواعد البيانات المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات، ومُحسِّنات الاستعلامات، ومنصات التحليلات في معالجة البيانات المتوازية واسعة النطاق. وتعتمد المؤسسات بشكل متزايد على أدوات قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات لتحقيق تنفيذ أسرع للاستعلامات، وتحليلات فورية، وأداء مُحسَّن لأحمال العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي. كما يُعزز التوسع في استخدام التطبيقات كثيفة البيانات في قطاعات التمويل والتجزئة والبحث العلمي الطلب على أدوات قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات المتقدمة. وتدعم قدرتها على التكامل السلس مع بنى البيانات وأطر التحليلات الحالية انتشار استخدامها على نطاق واسع في المؤسسات.

من المتوقع أن يشهد قطاع الخدمات أسرع معدل نمو خلال الفترة من 2026 إلى 2033، مدفوعًا بالطلب المتزايد على خدمات النشر والتكامل والخدمات المُدارة المصممة خصيصًا لبيئات قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU). غالبًا ما تحتاج المؤسسات التي تعتمد قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات إلى خبرات متخصصة لتحسين أحمال العمل، والترحيل، وضبط الأداء. يلعب مزودو الخدمات دورًا محوريًا في تبسيط عملية النشر وتسريع تحقيق القيمة المرجوة. كما أن التوجه المتزايد نحو استراتيجيات الحوسبة السحابية الهجينة والمتعددة يزيد من الحاجة إلى الخدمات الاحترافية والمُدارة.

• عن طريق النشر

استنادًا إلى طريقة النشر، ينقسم سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) إلى فئتين: السحابية والمحلية. استحوذت الفئة السحابية على الحصة السوقية الأكبر في عام 2025، مدعومةً بقابلية التوسع والمرونة وكفاءة التكلفة التي توفرها البنية التحتية السحابية لوحدات معالجة الرسومات. يُمكّن النشر السحابي المؤسسات من الوصول إلى قواعد بيانات عالية الأداء لوحدات معالجة الرسومات دون الحاجة إلى استثمارات أولية ضخمة في الأجهزة. كما يدعم التوسع المرن لأحمال العمل المتغيرة للبيانات وحالات استخدام التحليلات في الوقت الفعلي. وقد ساهم توفر وحدات معالجة الرسومات من كبرى شركات الخدمات السحابية في خفض عوائق التبني بشكل كبير أمام المؤسسات من جميع الأحجام.

من المتوقع أن يشهد قطاع الحوسبة المحلية أسرع نمو خلال الفترة المتوقعة، مدفوعًا بتزايد متطلبات أمن البيانات، وتقليل زمن الاستجابة، وتعزيز الامتثال. وتفضل قطاعات مثل الخدمات المصرفية والمالية والتأمين، والحكومة، والرعاية الصحية، قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) المحلية للحفاظ على سيطرة كاملة على البيانات الحساسة. كما يتيح النشر المحلي للمؤسسات تحسين استخدام موارد وحدات معالجة الرسومات (GPU) لضمان أداء ثابت وعالي الإنتاجية لأحمال العمل. وتدعم الحاجة إلى أداء موثوق في التطبيقات بالغة الأهمية استمرار نمو هذا القطاع.

• عن طريق التقديم

استنادًا إلى التطبيقات، يُقسّم سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) إلى قطاعاتٍ تشمل الحوكمة وإدارة المخاطر والامتثال، واستخبارات التهديدات، وإدارة تجربة العملاء، وكشف الاحتيال ومنعه، وإدارة سلسلة التوريد، وغيرها. وقد برز كشف الاحتيال ومنعه كقطاع التطبيقات الرائد في عام 2025، مدفوعًا بالحاجة إلى تحليل فوري لبيانات المعاملات الضخمة. تُمكّن قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات من التعرف السريع على الأنماط وكشف الحالات الشاذة، وهو أمرٌ بالغ الأهمية لتحديد الأنشطة الاحتيالية. كما يُساهم التوسع المتزايد في استخدام المدفوعات الرقمية والخدمات المصرفية عبر الإنترنت في تسريع الطلب في هذا القطاع. وبفضل التحليلات عالية السرعة والمعالجة منخفضة زمن الاستجابة، تُعدّ قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات خيارًا مفضلًا لأنظمة منع الاحتيال.

من المتوقع أن يكون قطاع إدارة تجربة العملاء الأسرع نموًا بين عامي 2026 و2033، مدعومًا بالاستخدام المتزايد لتحليلات بيانات العملاء في الوقت الفعلي. تستفيد المؤسسات من قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) لمعالجة كميات هائلة من بيانات السلوك والتفاعل لتقديم تجارب شخصية. كما أن ازدياد استراتيجيات التفاعل متعددة القنوات يزيد من الحاجة إلى معالجة وتحليل البيانات بسرعة. وتساعد قواعد البيانات المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات الشركات على اكتساب رؤى فورية، مما يُحسّن رضا العملاء ويُعزز الاحتفاظ بهم.

• بواسطة المستخدم النهائي

استنادًا إلى المستخدم النهائي، يُقسّم سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) إلى قطاعات الخدمات المصرفية والمالية والتأمين، وتجارة التجزئة والتجارة الإلكترونية، والاتصالات وتكنولوجيا المعلومات، والنقل والخدمات اللوجستية، والرعاية الصحية والأدوية، والحكومة والدفاع، وغيرها. وقد هيمن قطاع الخدمات المصرفية والمالية والتأمين على السوق في عام 2025 نظرًا لاعتماده الكبير على تحليلات البيانات عالية السرعة لتقييم المخاطر، وكشف الاحتيال، والامتثال للوائح التنظيمية. تعالج المؤسسات المالية كميات هائلة من البيانات المنظمة وغير المنظمة، مما يجعل قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات ضرورية لتحسين الأداء. كما أن الحاجة إلى اتخاذ القرارات في الوقت الفعلي والتحليلات المتقدمة تدعم الإقبال الكبير على هذه التقنية في هذا القطاع.

من المتوقع أن يشهد قطاعا التجزئة والتجارة الإلكترونية أسرع معدل نمو خلال الفترة المتوقعة، مدفوعًا بتزايد استخدام التخصيص القائم على البيانات والتنبؤ بالطلب. تُمكّن قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) تجار التجزئة من تحليل سلوك العملاء واتجاهات الأسعار وبيانات المخزون في الوقت الفعلي. كما يُسهم التوسع السريع لمنصات التسوق الإلكتروني والتسويق الرقمي في زيادة الطلب. وتساعد إمكانيات التحليلات عالية الأداء تجار التجزئة على تحسين الكفاءة التشغيلية وتعزيز تفاعل العملاء.

تحليل إقليمي لسوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)

• هيمنت أمريكا الشمالية على سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) بحصة إيرادات بلغت 34.57% في عام 2025، مدفوعة بالتبني المبكر للحوسبة عالية الأداء، والوجود القوي لمزودي خدمات الحوسبة السحابية فائقة التوسع، والنشر السريع لتطبيقات الذكاء الاصطناعي والتطبيقات كثيفة البيانات.
• تُعطي المؤسسات في جميع أنحاء المنطقة الأولوية لقواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) من أجل التحليلات في الوقت الفعلي، وأحمال عمل التعلم الآلي، وتسريع أداء الاستعلام عبر مجموعات البيانات الكبيرة.
• وتتعزز هذه الهيمنة بشكل أكبر من خلال البنية التحتية الرقمية المتقدمة، والإنفاق الكبير على تكنولوجيا المعلومات في المؤسسات، والاستخدام الواسع النطاق للبنى السحابية والهجينة، مما يجعل قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) مكونًا أساسيًا في قطاعات الخدمات المصرفية والمالية والتأمين والتكنولوجيا والحكومة.

نظرة عامة على سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في الولايات المتحدة

استحوذ سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في الولايات المتحدة على الحصة الأكبر من الإيرادات في أمريكا الشمالية عام 2025، مدفوعًا بالاستثمارات الضخمة في الذكاء الاصطناعي، وتحليلات البيانات الضخمة، والحوسبة السحابية. وتلجأ المؤسسات بشكل متزايد إلى استخدام قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات لدعم الكشف الفوري عن الاحتيال، وأنظمة التوصية، والتحليلات عالية التردد. ويساهم وجود مزودي خدمات الحوسبة السحابية الرائدين وموردي تقنية وحدات معالجة الرسومات في تسريع عملية التبني. بالإضافة إلى ذلك، يستمر الطلب المتزايد على معالجة البيانات القابلة للتوسع وذات زمن الاستجابة المنخفض في قطاعات الخدمات المصرفية والمالية والتأمين، والتجزئة، وتكنولوجيا المعلومات في دفع نمو السوق.

نظرة عامة على سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في أوروبا

من المتوقع أن يشهد سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في أوروبا نموًا مطردًا بمعدل نمو سنوي مركب خلال الفترة المتوقعة، مدفوعًا بتزايد استخدام التحليلات المتقدمة والتركيز المتزايد على إدارة البيانات والامتثال. وتستفيد المؤسسات في جميع أنحاء المنطقة من قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) لمعالجة كميات كبيرة من البيانات المنظمة وغير المنظمة بكفاءة. كما يدعم ازدياد مبادرات التحول الرقمي في مختلف القطاعات نمو السوق. ويكتسب استخدام هذه التقنية زخمًا متزايدًا أيضًا في المؤسسات البحثية والشركات التي تسعى إلى حلول معالجة بيانات عالية الأداء.

نظرة عامة على سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في المملكة المتحدة

من المتوقع أن يشهد سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في المملكة المتحدة نموًا ملحوظًا بمعدل نمو سنوي مركب، مدعومًا بتزايد استخدام البيانات في اتخاذ القرارات في قطاعات الخدمات المصرفية والمالية والتأمين، والتجزئة، والإعلام. وتتبنى المؤسسات قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) لتحسين التحليلات الفورية وتعزيز إدارة تجربة العملاء. كما يُسهم التوسع الكبير في استخدام الحوسبة السحابية والتركيز على ابتكارات الذكاء الاصطناعي في نمو السوق. ويستمر الاقتصاد الرقمي المتنامي في خلق طلب متواصل على حلول قواعد البيانات عالية السرعة.

نظرة عامة على سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في ألمانيا

من المتوقع أن يشهد سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في ألمانيا نموًا ملحوظًا بمعدل نمو سنوي مركب كبير خلال الفترة المتوقعة، مدفوعًا بالطلب القوي من قطاعات التصنيع والسيارات وتطبيقات التحليلات الصناعية. وتعتمد الشركات الألمانية بشكل متزايد على قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) لدعم الصيانة التنبؤية، وتحسين سلاسل التوريد، وأعباء عمل الذكاء الاصطناعي الصناعية. ويدعم تركيز ألمانيا على الابتكار التكنولوجي وأمن البيانات اعتماد هذه التقنية في بيئات الحوسبة السحابية والبيئات المحلية على حد سواء. وتُصبح قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) جزءًا لا يتجزأ من مبادرات الثورة الصناعية الرابعة.

نظرة عامة على سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في منطقة آسيا والمحيط الهادئ

من المتوقع أن يشهد سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في منطقة آسيا والمحيط الهادئ أسرع نمو سنوي مركب خلال الفترة المتوقعة من 2026 إلى 2033، مدفوعًا بالتحول الرقمي السريع، وتوسع البنية التحتية السحابية، وزيادة تبني تقنيات الذكاء الاصطناعي. وتستثمر الشركات في جميع أنحاء المنطقة بكثافة في التحليلات المتقدمة لدعم معالجة البيانات على نطاق واسع. كما تُسهم المبادرات الرقمية الحكومية ونمو بيئات الشركات الناشئة في تسريع هذا التبني. ويدعم تركيز المنطقة القوي على قابلية التوسع والأداء الفعال من حيث التكلفة التوسع السريع للسوق.

نظرة عامة على سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في اليابان

يشهد سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في اليابان نموًا متسارعًا بفضل الانتشار الواسع للذكاء الاصطناعي والتحليلات المتقدمة والحوسبة عالية الأداء في مختلف المؤسسات. وتستفيد المؤسسات من قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) لدعم التحليلات الآنية في قطاعات التصنيع والرعاية الصحية والخدمات المالية. ويتماشى تركيز اليابان على الأتمتة والعمليات الدقيقة مع إمكانيات قواعد البيانات المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU). كما يُسهم التكامل المتزايد مع منصات الحوسبة السحابية في دعم نمو السوق.

نظرة عامة على سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في الصين

استحوذ سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) في الصين على الحصة الأكبر من الإيرادات في منطقة آسيا والمحيط الهادئ عام 2025، مدفوعًا بمبادرات التحول الرقمي واسعة النطاق والتوسع السريع في البنية التحتية للحوسبة السحابية والذكاء الاصطناعي. وتعتمد الشركات الصينية بشكل متزايد على قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) لإدارة كميات البيانات الهائلة الناتجة عن تطبيقات التجارة الإلكترونية والتكنولوجيا المالية والمدن الذكية. كما أن وجود أنظمة تكنولوجية محلية قوية ودعم حكومي لتطوير الذكاء الاصطناعي يُسهمان في دفع نمو السوق. ولا يزال الطلب على حلول معالجة البيانات عالية السرعة والقابلة للتوسع عاملًا رئيسيًا في هذا النمو.

حصة سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)

تتصدر شركات راسخة صناعة قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU)، بما في ذلك:

• شركة أومني ساينس (الولايات المتحدة الأمريكية)
• شركة SQream Technologies (إسرائيل)
• شركة كينيتيكا دي بي (الولايات المتحدة الأمريكية)
• شركة Neo4j (الولايات المتحدة الأمريكية)
• شركة إنفيديا (الولايات المتحدة الأمريكية)
• برايتليت (المملكة المتحدة)
• شركة جيدوكس (ألمانيا)
• بليزغراف (الولايات المتحدة)
• شركة BlazingSQL (الولايات المتحدة الأمريكية)
• زيليز (الولايات المتحدة)
• HeteroDB (اليابان)
• H2O.ai. (الولايات المتحدة)
• فاست داتا (الولايات المتحدة)
• شركة فوزي لوجيكس (الولايات المتحدة الأمريكية)
• الرسم البياني (الولايات المتحدة)
• شركة أناكوندا (الولايات المتحدة الأمريكية)

آخر التطورات في سوق قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) العالمية

• في مارس 2024، عقدت NVIDIA شراكة مع Google Cloud لتقديم قواعد بيانات وتحليلات مُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU) على منصة Google Cloud، مما عزز بشكل كبير أداء معالجة البيانات واسعة النطاق وأحمال العمل المدعومة بالذكاء الاصطناعي. يُمكّن هذا التعاون المؤسسات من تشغيل تحليلات معقدة واستعلامات بيانات فورية بزمن استجابة أقل وإنتاجية أعلى. كما يُحسّن التكامل إنتاجية المطورين ويدعم تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي المتقدمة واستنتاجها. ونتيجة لذلك، تُعزز هذه الشراكة مكانة الشركتين في منظومة قواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات (GPU) من خلال تسريع تبني المؤسسات لمنصات البيانات الجاهزة للذكاء الاصطناعي.
• في فبراير 2024، وسّعت NVIDIA تعاونها مع Oracle Cloud Infrastructure لتوسيع نطاق قواعد البيانات المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU) وتحليلات الذكاء الاصطناعي لعملاء المؤسسات. تُمكّن هذه الشراكة المؤسسات من الاستفادة من وحدات معالجة الرسومات من NVIDIA جنبًا إلى جنب مع خدمات قواعد البيانات والخدمات السحابية من Oracle لتحقيق أداء عالٍ في تحليلات البيانات وأحمال عمل الذكاء الاصطناعي. يُحسّن هذا التطوير قابلية التوسع وكفاءة التكلفة للتطبيقات كثيفة البيانات، ويعزز القدرة التنافسية لـ Oracle في مجال الحوسبة السحابية، مع توسيع نطاق وصول NVIDIA إلى عمليات نشر قواعد البيانات المؤسسية.
• في نوفمبر 2023، عززت NVIDIA تعاونها مع Amazon Web Services بتوسيع نطاق الوصول إلى تحليلات البيانات المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU) وأحمال عمل قواعد البيانات عبر البنية التحتية السحابية لـ AWS. يُمكّن هذا التطور المؤسسات من معالجة مجموعات البيانات الضخمة بكفاءة عالية، مع دعم تطبيقات الذكاء الاصطناعي والتعلم الآلي على نطاق واسع. كما يُحسّن توفر وحدات معالجة الرسومات المتقدمة أداء التحليلات الآنية والعمليات كثيفة البيانات، ويُسرّع من تبني السوق لقواعد بيانات وحدات معالجة الرسومات، من خلال جعل الحوسبة عالية الأداء أكثر سهولة عبر السحابة.
• في مارس 2023، عقدت NVIDIA شراكة مع Microsoft Azure لدمج قواعد البيانات والتحليلات المُسرّعة بواسطة وحدات معالجة الرسومات (GPU) ضمن بيئة Azure، مما يُتيح معالجة أسرع لأحمال العمل المعقدة وواسعة النطاق للبيانات. ومن خلال الجمع بين برنامج NVIDIA AI Enterprise وخدمة Azure Machine Learning، يُعزز هذا التعاون قدرات تطوير الذكاء الاصطناعي ونشره وإدارته. يدعم هذا التكامل التحليلات في الوقت الفعلي وحالات استخدام الذكاء الاصطناعي المتقدمة في مختلف القطاعات. تُرسّخ هذه الشراكة ريادة الشركتين في حلول قواعد البيانات السحابية المُمكّنة بواسطة وحدات معالجة الرسومات.

SKU-60564