Tamanho e Participação do Mercado de GPU Desagregada - Tendências de Crescimento e Previsão (2026 - 2031)

Tendências e Perspectivas do Mercado Global de GPU Desagregada

Demanda Crescente por Agrupamento de GPU em Clusters de Treinamento de IA

O mercado de GPU desagregada está recebendo suporte direto do agrupamento de GPU, pois as grandes execuções de treinamento de IA agora dependem de tratar muitas GPUs físicas como um único recurso lógico compartilhado. O NVLink de sexta geração da NVIDIA entregou 1,8 TB/s de largura de banda bidirecional por GPU, e os sistemas NVLink Switch suportaram 72 GPUs em um único rack NVL72, entregando 130 TB/s de largura de banda agregada no domínio, reduzindo os limites de comunicação que costumavam separar racks adjacentes em ilhas de computação isoladas.^{[1]NVIDIA Developer Blog, "Escalando o Desempenho e a Flexibilidade de Inferência de IA com NVIDIA NVLink e NVLink Fusion," NVIDIA Developer Blog, developer.nvidia.com} Essa mudança é importante para modelos de trilhões de parâmetros porque a pressão de memória e largura de banda agora se estende por clusters de treinamento completos, em vez de dentro de um único nó, e o mercado de GPU desagregada está respondendo com arquiteturas que permitem que a capacidade ociosa se junte a cargas de trabalho ativas muito mais rapidamente. A IA agêntica está adicionando outra camada de demanda, pois os estágios de pré-preenchimento são intensivos em computação enquanto os estágios de decodificação são intensivos em largura de banda de memória, e esse padrão exige que os pools sejam reatribuídos em segundos, em vez de por meio de ciclos de agendamento manual mais lentos. A AWS demonstrou esse modelo operacional em produção usando llm-d e a Biblioteca de Transferência de Inferência da NVIDIA em nós Blackwell, onde a inferência desagregada melhorou o rendimento em 70% em alta simultaneidade.

Mudança em Direção a Arquiteturas de Computação e Memória Separadas

O mercado de GPU desagregada também está avançando à medida que os operadores separam a computação da memória local e tratam a capacidade de memória como uma camada de infraestrutura agrupada. Pesquisa publicada na Tsinghua Science and Technology descreveu a desagregação de memória baseada em CXL como um grande passo arquitetônico para centros de computação inteligente, porque pools de memória compartilhada podem ser acessados por múltiplos nós de computação por meio de operações padrão de carregamento e armazenamento. Pesquisadores da ByteDance estenderam essa direção ao demonstrar um pool de memória compartilhada de 768 GB construído com cartões CXL Tipo 3 da Micron e um switch CXL TITAN-II, permitindo comunicação coletiva de GPU em 3 nós com GPUs NVIDIA H100 e sem alterações no código da aplicação. Isso é importante porque a inferência de contexto longo excede 1 milhão de tokens e a demanda de cache KV excede a HBM disponível em cada acelerador, tornando a adição de memória agrupada mais prática do que substituir frotas inteiras de GPU. O mercado de GPU desagregada, portanto, se beneficia do CXL não apenas como uma opção técnica, mas também como um caminho econômico para operadores que precisam de mais capacidade de memória sem forçar uma atualização completa de silício.

Expansão de Infraestrutura de IA em Hiperescala e Nativa de Nuvem

O mercado de GPU desagregada está sendo impulsionado pela escala dos gastos com infraestrutura de IA em hiperescala e nativa de nuvem, que se ampliou de projetos-piloto isolados para implantações em escala de rack e em múltiplos sites. A AMD anunciou mais de 10 bilhões de USD em investimentos no ecossistema de Taiwan em maio de 2026 para escalar sua plataforma Helios em escala de rack por meio de parceiros ODM, incluindo Sanmina, Wiwynn, Wistron e Inventec, com implantações de múltiplos gigawatts previstas para o segundo semestre de 2026. O Google Cloud também declarou que sua malha de rede Virgo foi projetada para conectar até 80.000 GPUs NVIDIA Vera Rubin NVL72 em um único data center e mais de 960.000 GPUs em múltiplos sites, ressaltando como o mercado de GPU desagregada está se tornando uma base para a expansão de data centers em vez de uma arquitetura de nicho. Ao mesmo tempo, os programas de silício personalizado na AWS, Google e Microsoft não estão eliminando a necessidade de sistemas de GPU desagregada, porque a infraestrutura de múltiplos fornecedores está emergindo ao lado deles. A Intel e a SambaNova demonstraram o modelo em 2026 com uma pilha de inferência heterogênea, onde o Intel Xeon 6 tratou da orquestração, os RDUs da SambaNova trataram da decodificação e as GPUs NVIDIA Blackwell trataram do pré-preenchimento a partir de um único data center de produção.

Ganhos de Eficiência Energética e Térmica por Meio da Desagregação de Recursos

O mercado de GPU desagregada também está sendo moldado por restrições de fornecimento de energia e resfriamento, que agora influenciam as decisões de arquitetura tanto quanto a demanda bruta de computação. A especificação Diablo do Open Compute Project, contribuída pelo Google, Meta e Microsoft em outubro de 2025, definiu designs de rack de energia desagregada que suportam racks de TI de 100 quilowatts a 1 megawatt usando entrega de 400 VDC ou 800 VDC. A NVIDIA adicionou outra alavanca de eficiência em dezembro de 2025 com os perfis de energia do Blackwell B200, entregando até 15% de economia de energia com não mais de 3% de impacto no desempenho, permitindo até 13% maior rendimento em instalações de energia fixa. A inferência desagregada com consciência de fase melhora ainda mais o cenário, porque os estágios de pré-preenchimento consomem energia de pico enquanto os estágios de decodificação têm necessidades de wattagem menores e podem ser gerenciados de forma diferente em pools de recursos separados. Pesquisas sobre a arquitetura BiScale mostraram que o DVFS coordenado entre os níveis de pré-preenchimento e decodificação desagregados reduziu a energia de decodificação em até 48% enquanto atendia às metas de serviço de latência, o que fortalece o caso operacional para o mercado de unidade de processamento gráfico (GPU) desagregada, onde os limites de energia e as metas de utilização agora se movem juntos.

Alta Complexidade de Integração de Interconexão e Malha

O mercado de GPU desagregada ainda enfrenta uma barreira de integração significativa porque muitas implantações precisam coordenar NVLink, PCIe, InfiniBand, Ethernet e CXL dentro de um único cluster. Pesquisa apresentada no HotNets 2025 mostrou que o gerenciamento eficaz de caminhos em interconexões heterogêneas intra-host requer coordenação simultânea de switches PCIe, controladores de malha de GPU, NICs RDMA e switches Ethernet, e as pilhas de software atuais não abstraem completamente essa complexidade. O NVLink Fusion da NVIDIA reduziu parte desse problema ao permitir que CPUs personalizadas da MediaTek, Marvell, Qualcomm e Fujitsu se conectem nativamente com GPUs NVIDIA, mas esse movimento expandiu um caminho proprietário em vez de criar uma malha de múltiplos fornecedores totalmente neutra. O padrão Ultra Accelerator Link tem como objetivo oferecer uma alternativa neutra em relação ao fornecedor, mas as informações indicam que o hardware de produção não era esperado até o final de 2026 e as implantações amplas provavelmente se estenderiam até 2027. O mercado de GPU desagregada também enfrenta um teto de interoperabilidade regional na China, onde os ecossistemas de aceleradores domésticos usam protocolos de comunicação incompatíveis, limitando os benefícios práticos de agrupamento que os operadores podem alcançar em escala.

Fragmentação da Orquestração de Software em Pilhas de GPU

A falta de uma camada de orquestração unificada em ambientes de GPU heterogêneos também restringe o mercado de GPU desagregada. Pesquisas sobre agendamento com consciência de fragmentação mostraram que os agendadores de múltiplos inquilinos ainda precisam reconciliar diferentes abordagens de isolamento de memória e particionamento entre pilhas de fornecedores, aumentando o esforço de integração e estendendo os prazos de implantação. Trabalho apresentado no USENIX ATC 2025 mostrou que a orquestração espaço-temporal de GPU no nível do kernel depende de controle detalhado sobre buffers de comando e gerenciamento de contexto específicos do fornecedor, sem lógica de malha ou semântica de agendamento padronizada entre fornecedores disponível atualmente.^{[2]Shulai Zhang et al., "Compartilhamento Eficiente de GPU com Consciência de Desempenho com Compatibilidade e Isolamento por Meio de Interceptação no Espaço do Kernel," USENIX ATC 2025, usenix.org} Isso torna a desagregação em toda a frota mais fácil para hiperescaladores com grandes equipes de engenharia de plataforma e muito mais difícil para compradores empresariais que gerenciam frotas de GPU mistas e precisam de uma camada operacional comum. O mercado de GPU desagregada, portanto, provavelmente continuará favorecendo os maiores operadores no médio prazo, porque o trabalho de padronização ainda está em seus estágios iniciais e os ecossistemas proprietários têm pouco incentivo para convergir rapidamente.

*Nossas previsões tratam os impactos dos impulsionadores e restrições como direcionais, e não aditivos. As previsões de impacto refletem o crescimento de base, os efeitos de composição e as interações entre variáveis.

Análise de Segmentos

Por Componente: O Hardware Lidera os Gastos Iniciais Enquanto o Software Ganha Peso Recorrente

O hardware representou 81,32% do mercado de GPU desagregada em 2025, refletindo os altos custos iniciais de malhas de interconexão, bandejas de switch, módulos de memória e sistemas de computação em escala de rack. Cada rack Vera Rubin NVL72 combinou 72 GPUs Blackwell, 36 CPUs Vera, chips de switch NVLink, DPUs BlueField-4 e rede Ethernet Spectrum-X em uma única unidade de capital baseada em malha, mantendo os gastos iniciais no mercado de GPU desagregada concentrados em grandes ciclos de aquisição em hiperescala. Esse modelo de aquisição é importante porque os compradores não estão adquirindo cartões ou servidores isolados; eles estão se comprometendo com plataformas estreitamente integradas que agrupam capacidades de computação, rede e gerenciamento em um único evento de implantação. O mercado de GPU desagregada, portanto, mostra uma combinação de receita com predominância de hardware em sua fase atual, especialmente à medida que os hiperescaladores constroem nova capacidade de IA em racks completos em vez de por meio de adições graduais nó a nó. Os serviços permaneceram como a menor camada de componentes, mas a integração, as operações gerenciadas e a entrega de GPU como serviço ainda carregavam potencial de margem atrativo para integradores de sistemas e operadores de nuvem especializados.

O software está projetado para registrar o CAGR mais rápido de 34,08% de 2026 a 2031 no mercado de GPU desagregada, à medida que as camadas de orquestração, ferramentas de isolamento e frameworks de inferência determinam cada vez mais o valor que os operadores extraem de cada GPU. O NVIDIA Dynamo separou as atribuições de pré-preenchimento e decodificação para elevar a utilização em escala de fábrica, e esse design estabeleceu um ponto de referência que alternativas de código aberto como o llm-d agora precisam igualar para implantações empresariais. Isso muda o padrão de receita do setor de GPU desagregada, porque as atualizações de software podem continuar mesmo quando os ciclos de atualização de hardware desaceleram ou quando a malha instalada permanece no lugar. Os operadores que instalaram hardware desagregado em 2024 e 2025 provavelmente adicionarão novas camadas de orquestração antes de substituir os ativos de interconexão física, criando um caminho para receita recorrente de software que está menos vinculada ao tempo de substituição de rack. Com o tempo, essa dinâmica deve dar ao software um papel maior no mercado de GPU desagregada, mesmo que o hardware continue a ancorar os gastos absolutos.

Por Tipo de Acelerador: O NVLink Define a Linha de Base Atual Enquanto o CXL Amplia a Arquitetura

A desagregação baseada em NVLink/NVSwitch detinha 44,21% da participação do mercado de GPU desagregada em 2025, refletindo a forte posição da NVIDIA nas malhas de treinamento de IA e a preferência instalada por comunicação de GPU estreitamente acoplada. O NVLink de sexta geração entregou 1,8 TB/s por GPU em 2024, e os sistemas NVLink Switch mais recentes permitiram comunicação all-to-all entre 72 GPUs com 130 TB/s de largura de banda agregada, oferecendo ao mercado de GPU desagregada uma opção de alto desempenho para clusters de expansão vertical que precisam de comunicação local densa. A desagregação baseada em PCIe manteve um papel duradouro como malha de base em muitos sistemas de múltiplas GPUs, oferecendo ampla compatibilidade sem o mesmo nível de dependência proprietária. As abordagens baseadas em InfiniBand e Ethernet continuaram a ser relevantes em configurações de expansão horizontal, e a Ethernet em particular ganhou relevância onde os operadores queriam estender grandes clusters de IA aproveitando os investimentos em rede existentes. Essa divisão significa que o mercado de GPU desagregada não está se movendo em direção a uma malha universal, mas em direção a um modelo em camadas no qual desempenho, abertura e infraestrutura instalada influenciam a arquitetura final.

A desagregação baseada em CXL está projetada para expandir a um CAGR de 34,46% até 2031, suportada pelo agrupamento de memória CXL 3.0 e pela especificação CXL 4.0, que dobrou a largura de banda para 128 GT/s por meio de camadas físicas PCIe 7.0 e introduziu portas agrupadas para um rendimento total muito maior. Pesquisas na Tsinghua Science and Technology mostraram que a desagregação de memória CXL e a desagregação de computação GPU servem a diferentes camadas da pilha, o que sugere que as implantações futuras no mercado de GPU desagregada as combinarão em vez de forçar uma escolha entre elas. A Samsung Electronics está desenvolvendo sua plataforma de memória CXL Pangea com a Marvell e a Liquid AI para expandir a memória de GPU, onde os limites de HBM podem restringir os tamanhos de lote de inferência e a profundidade do contexto de trabalho. Na prática, o NVLink é bem adequado para comunicação GPU a GPU estreitamente acoplada dentro do rack, enquanto o CXL estende a capacidade de memória e o compartilhamento de memória entre nós e domínios de sistema mais amplos. Esse relacionamento complementar deve ajudar o mercado de GPU desagregada a amadurecer em arquiteturas mais composíveis sem reduzir o papel das malhas de GPU de alta largura de banda já estabelecidas nos clusters de produção.

Por Modo de Implantação: A Entrega em Nuvem Molda os Padrões Enquanto o Local Mantém a Demanda Estratégica

A implantação baseada em nuvem detinha 61,77% da participação do tamanho do mercado de GPU desagregada em 2025, e o mesmo segmento está projetado para registrar o CAGR mais rápido de 33,87% até 2031. A AWS introduziu inferência desagregada no SageMaker HyperPod e no Amazon EKS por meio do llm-d e da Biblioteca de Transferência de Inferência da NVIDIA, usando o Elastic Fabric Adapter para mover dados de cache KV entre nós desagregados e entregando até 70% mais tokens por segundo em instâncias baseadas em Blackwell do que as implantações padrão. O Google Cloud adicionou outro sinal ao afirmar que o Virgo pode conectar até 80.000 GPUs Vera Rubin NVL72 em um único data center e estender para mais de 960.000 GPUs em múltiplos sites, reforçando o papel dos hiperescaladores na definição do modelo operacional para o mercado de unidade de processamento gráfico (GPU) desagregada. A vantagem da entrega em nuvem não é apenas a escala, mas também a capacidade de ocultar a complexidade de resfriamento, configuração de malha e orquestração por trás de serviços gerenciados. É por isso que o mercado de GPU desagregada continua a se inclinar para as plataformas de nuvem, especialmente para compradores que precisam de acesso a capacidade avançada de IA, mas não querem construir e operar infraestrutura especializada por conta própria.

A implantação local ainda é importante no mercado de GPU desagregada para empresas e organizações do setor público que não podem mover cargas de trabalho sensíveis para ambientes de nuvem pública compartilhada. As informações mostram que os compradores empresariais são mais sensíveis ao preço do que os hiperescaladores e geralmente adotam arquiteturas desagregadas depois que os operadores de nuvem as validaram em escala, o que coloca a demanda local em um caminho mais lento, mas ainda importante. Organizações governamentais e de defesa formam um grupo local separado, porque os programas de IA soberana e as regras de segurança nacional frequentemente exigem ambientes de computação isolados ou vinculados a jurisdições. Os requisitos de localização de dados na União Europeia e em partes da Ásia-Pacífico também sustentam um piso para infraestrutura dedicada, mesmo que a nuvem permaneça o modo maior e de crescimento mais rápido. Como resultado, o mercado de GPU desagregada provavelmente manterá uma estrutura dual, com plataformas de nuvem definindo o ritmo da inovação enquanto as implantações locais permanecem importantes quando conformidade, controle ou sensibilidade da carga de trabalho limitam o acesso compartilhado.

Por Aplicação: IA e HPC Impulsionam a Demanda Atual Enquanto a Simulação Constrói Novo Volume

IA e computação de alto desempenho representaram 72,49% do mercado de GPU desagregada em 2025, tornando-se o principal impulsionador das implantações atuais. Os maiores modelos de linguagem e sistemas de raciocínio requerem capacidade de memória e desempenho de interconexão que excedem os limites de nós isolados, portanto o mercado de GPU desagregada se desenvolveu em torno do agrupamento e da coordenação de malha como requisitos básicos para treinamento e inferência de fronteira. A NVIDIA afirmou que o Vera Rubin NVL72 pode entregar 10x o rendimento de agentes em comparação com a geração anterior Grace Blackwell, o que ajuda a explicar por que os hiperescaladores estão implantando essas plataformas tanto para clusters de treinamento quanto para ambientes de inferência com raciocínio intensivo. A pesquisa científica também permanece parte deste segmento, porque genômica, modelagem climática e física de partículas precisam de computação pronta para picos que pode ser provisionada em escala sem deixar recursos caros de GPU ociosos entre os trabalhos. Essa combinação mantém o mercado de GPU desagregada estreitamente vinculado a cargas de trabalho onde utilização, compartilhamento de memória e eficiência de interconexão afetam diretamente a produção científica ou o desempenho do modelo.

Gêmeo digital e simulação estão projetados para avançar a um CAGR de 34,42% de 2026 a 2031, refletindo o uso mais amplo de modelos de física acelerados por GPU em operações industriais, validação de design e treinamento de sistemas autônomos. O mercado de GPU desagregada se beneficia aqui porque muitas cargas de trabalho de simulação precisam de curtos períodos de densidade de computação muito alta, o que torna os recursos agrupados mais econômicos do que as alocações de servidor estáticas. A NVIDIA afirmou que sua plataforma DSX pode reduzir o tempo de implantação de fábricas de IA de meses para dias e acelerar o tempo para a primeira receita, e esse modelo comercial está começando a influenciar como os usuários industriais pensam sobre infraestrutura de simulação escalável. Análise de dados, renderização e visualização permanecem casos de uso estabelecidos com crescimento mais estável, enquanto a renderização se beneficia da aceleração de GPU em tempo real em interfaces industriais imersivas que exigem baixa latência de quadros. Juntos, esses padrões ampliam o mercado de GPU desagregada além do treinamento de IA de fronteira e aumentam a demanda de compradores que valorizam capacidade flexível para cargas de trabalho digitais operacionais.

Por Usuário Final: Os Hiperescaladores Detêm a Maior Base Enquanto as Nuvens Especializadas Expandem Mais Rapidamente

Os provedores de nuvem em hiperescala detinham 47,63% de participação em 2025, dando-lhes a maior posição no mercado de GPU desagregada e uma forte influência sobre os padrões de arquitetura, o tempo de implantação e as escolhas de software. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure e Oracle Cloud Infrastructure foram identificados como implantadores do segundo semestre de 2026 dos sistemas NVIDIA Vera Rubin NVL72, o que reforça até que ponto o mercado de GPU desagregada ainda depende dos hiperescaladores para a adoção de volume inicial. Seu papel de pioneiro vai além do poder de compra, porque eles também moldam como a orquestração, o agrupamento de recursos e os serviços gerenciados de IA são empacotados para clientes downstream. As empresas estão se tornando um grupo de adotantes maior, mas geralmente abordam as implantações com controles orçamentários mais rígidos, maior sensibilidade ao risco de integração e preferência por configurações de nuvem dedicada ou local onde a exposição de dados pode ser limitada. Os compradores governamentais e de defesa também permanecem relevantes, pois longos ciclos de aquisição ainda podem gerar grandes valores de contrato quando os programas de computação soberana avançam.

Os provedores de serviços em nuvem estão projetados para registrar o CAGR mais rápido de 34,63% de 2026 a 2031 no mercado de GPU desagregada, à medida que os operadores de médio porte constroem plataformas de GPU como serviço em torno de especialização e flexibilidade de preços. A NVIDIA identificou CoreWeave, Lambda, Nebius e Nscale entre os primeiros adotantes do Vera Rubin e do Spectrum-X Ethernet Photonics, demonstrando como as nuvens especializadas estão expandindo a capacidade para atender à demanda de treinamento e inferência além das maiores plataformas de hiperescala. Sua posição é promissora, mas também exposta, porque a queda nos custos por token nos hiperescaladores pode comprimir as margens de aluguel e forçar os provedores menores a se diferenciarem por meio de serviços gerenciados e suporte na camada de aplicação. Os provedores de telecomunicações também estão emergindo como usuários focados em borda de sistemas de GPU desagregada, enquanto as instituições de pesquisa e acadêmicas desempenham um papel menor na receita, mas ajudam a reduzir as barreiras de software por meio de trabalho de orquestração de código aberto, como o llm-d e ferramentas nativas do Kubernetes relacionadas. Essa combinação de hiperescaladores dominantes, nuvens especializadas em rápido movimento e compradores públicos e privados direcionados dá ao mercado de GPU desagregada uma base de demanda em expansão sem reduzir sua dependência de alguns operadores muito grandes.

Análise Geográfica

A América do Norte detinha uma participação de 52,71% em 2025, dando-lhe a maior participação regional no mercado de GPU desagregada e refletindo a profundidade das construções de hiperescala nos EUA. AWS, Google Cloud, Microsoft Azure e Oracle Cloud Infrastructure foram todos nomeados como implantadores do segundo semestre de 2026 dos sistemas NVIDIA Vera Rubin NVL72, e essa concentração de compradores líderes continua a ancorar o mercado de GPU desagregada na região. A América do Norte também se beneficia de um ecossistema de hardware denso, grande atividade de pesquisa em IA e uma camada de nuvem de GPU madura, incluindo provedores como CoreWeave, Lambda e Nscale. A colaboração da NVIDIA em setembro de 2025 com a Intel para desenvolver CPUs personalizadas para data centers de IA baseadas em NVLink e x86 aprofundou as cadeias de suprimentos regionais e permitiu uma integração mais forte entre CPUs de orquestração e malhas de GPU.^{[3]Intel Corporation, "Intel e NVIDIA para Desenvolver Conjuntamente Infraestrutura de IA e Produtos de Computação Pessoal," Intel Newsroom, newsroom.intel.com} O Canadá adiciona suporte por meio da proximidade com a demanda de hiperescala dos EUA e da economia de energia favorável, enquanto a América do Sul permanece em um estágio anterior e está mais vinculada às zonas de disponibilidade de hiperescala no Brasil e na Colômbia do que à implantação local ampla.

A Europa detinha uma participação significativa, mas menor, do mercado de GPU desagregada, com Alemanha, Reino Unido e França como os principais centros de implantação nas informações do usuário. A Diretiva de Eficiência Energética da União Europeia exige relatórios de efetividade do uso de energia para data centers com carga de TI acima de 500 kW, o que apoia designs mais eficientes e desagregados e exige que os operadores demonstrem desempenho mensurável das instalações. A base automotiva e de manufatura de precisão da Alemanha apoia a demanda por cargas de trabalho de gêmeo digital e simulação de física, onde a computação em picos é mais fácil de justificar por meio de infraestrutura agrupada do que por meio de alocações de servidor fixas. O Reino Unido contribui por meio de um segmento ativo de nuvem de GPU, enquanto França e Itália estão estendendo programas de computação de IA soberana que incorporam capacidade de GPU desagregada.

A Ásia-Pacífico está projetada para expandir a um CAGR de 34,39% entre 2026 e 2031, dando à região a taxa de crescimento mais rápida no mercado de GPU desagregada durante o período de previsão. A região está sendo impulsionada pelos gastos de IA em hiperescala da China, pela cadeia de suprimentos de memória verticalmente integrada da Coreia do Sul, pelas necessidades de manufatura e automação do Japão e pelos programas de infraestrutura de IA pública na Índia e em Singapura. A China está construindo arquiteturas desagregadas domésticas em torno de abordagens de interconexão proprietárias, criando uma estrutura regional dividida na qual as pilhas chinesas diferem das usadas em outros lugares no mercado de GPU desagregada. A Coreia do Sul se beneficia da posição da SK Hynix na produção de HBM3e, o que ajuda os operadores domésticos a garantir acesso mais antecipado aos subsistemas de memória e apoia uma implantação de capital de data center mais rápida. A Índia também está avançando rapidamente à medida que as iniciativas de IA apoiadas pelo governo e as zonas de nuvem em hiperescala se expandem, enquanto o Oriente Médio e a África permanecem em estágios anteriores de desenvolvimento, mas estão ganhando suporte de programas de investimento em IA soberana nos Emirados Árabes Unidos e na Arábia Saudita.