High Performance Computing (HPC)-Marktgrößen-, Anteils- und Trendanalysebericht nach Produkt (Hardware, Software, Dienstleistungen), nach Anwendungen (Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI), Spiele, Medien und Unterhaltung, Einzelhandel, Transport, Bildung und Forschung, Fertigung, Gesundheitswesen und Biowissenschaften, andere), nach Endverbrauch, nach Region und Segmentprognosen – 2035

Marktübersicht für Hochleistungsrechnen (HPC).

Die globale Marktgröße für Hochleistungsrechnen (HPC) wurde im Jahr 2025 auf 41807 Millionen US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich von 44712,59 Millionen US-Dollar im Jahr 2026 auf 54698,09 Millionen US-Dollar im Jahr 2035 wachsen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 6,95 % von 2026 bis 2035.

Der High Performance Computing (HPC)-Markt im Jahr 2026 wird durch Schulungen zu künstlicher Intelligenz, Exascale-Computing, GPU-Beschleunigung, Netzwerke mit hoher Bandbreite, Flüssigkeitskühlung, Cloud-basiertes Supercomputing, digitale Zwillinge, wissenschaftliche Simulation und Quanten-HPC-Integration neu gestaltet. Es wird geschätzt, dass Hardware etwa 58 % der Nachfrage nach Produkttypen ausmacht, gefolgt von Dienstleistungen mit etwa 23 % und Software mit etwa 19 %. Nach Anwendung machen Bildung und Forschung schätzungsweise etwa 22 % der Marktnachfrage aus, das verarbeitende Gewerbe trägt etwa 16 % bei, Gesundheitswesen und Biowissenschaften machen 14 % aus, Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI) machen 13 % aus, Spiele tragen 9 % bei, Medien und Unterhaltung machen 8 % aus, Transport macht 7 % aus, Einzelhandel trägt 5 % bei und andere machen etwa 6 % aus. Die Leistungsobergrenze des Sektors ist beim Standard-Benchmarking auf über 1 Exaflop gestiegen, wobei führende Systeme über 1,8 Exaflops arbeiten und mehr als 11 Millionen Prozessorkerne verwenden. Beschleuniger werden für moderne Architekturen immer wichtiger, da Arbeitslasten wie KI-Modelltraining, molekulare Simulation, Wettervorhersage, numerische Strömungsmechanik, seismische Analyse und Genomverarbeitung Tausende oder Millionen paralleler Vorgänge ausführen können. Gleichzeitig setzen Unternehmen auf Cloud-HPC, um auf große Rechencluster zuzugreifen, ohne eine Vollzeit-Infrastruktur vor Ort aufrechtzuerhalten.

Die Vereinigten Staaten stellen das größte nationale Nachfragezentrum im High Performance Computing (HPC)-Markt dar, da sie staatliche Supercomputing-Investitionen, Hyperscale-Cloud-Infrastruktur, Halbleiterinnovation, KI-Entwicklung, fortschrittliche Fertigung, Finanzdienstleistungen, Universitäten, Luft- und Raumfahrt, Verteidigungsforschung und Life-Science-Computing kombinieren. Schätzungen zufolge werden im Jahr 2026 etwa 39 % der weltweiten HPC-Nachfrage auf Nordamerika entfallen. Hardware trägt etwa 57 % zur regionalen Nachfrage nach Produkttypen bei, Dienstleistungen machen etwa 25 % aus und Software macht etwa 18 % aus. Bildung und Forschung machen etwa 23 % der nordamerikanischen Anwendungsnachfrage aus, Gesundheitswesen und Biowissenschaften tragen 15 % bei, Herstellung macht 14 % aus, BFSI stellt 14 % dar, Spiele tragen 9 % bei, Medien und Unterhaltung machen 8 % aus, Transport stellt 7 % dar, Einzelhandel trägt 4 % bei und andere machen etwa 6 % aus. Drei der weltweit am besten bewerteten Exascale-Systeme sind in den Vereinigten Staaten installiert, darunter eine führende Maschine, die etwa 1.809 Exaflops mit mehr als 11,3 Millionen Kernen liefert. Die Region beherbergt außerdem ein Cloud-basiertes System, das bei Standard-HPC-Benchmarking mehr als 560 Petaflops schafft, was zeigt, dass Cloud-Plattformen bei ausgewählten Arbeitslasten zunehmend mit herkömmlichen Supercomputing-Einrichtungen konkurrieren können.

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Wichtigste Erkenntnisse

• Führender Produkttyp:Es wird geschätzt, dass Hardware einen Marktanteil von etwa 58 % hält, unterstützt durch kontinuierliche Investitionen in Beschleuniger, Prozessoren, Speicher, Speicher, Verbindungen, Kühlsysteme und große Rechencluster.
• Leitende Anwendung:Es wird geschätzt, dass Bildung und Forschung etwa 22 % der Nachfrage ausmachen, da Universitäten, Labore und wissenschaftliche Organisationen ihre Arbeitsbelastung in den Bereichen Simulation, KI, Klima, Physik und Molekular-Computing ausbauen.
• Führende Region:Der Marktanteil Nordamerikas wird auf etwa 39 % geschätzt, unterstützt durch drei führende Exascale-Systeme in den USA, Hyperscale-Cloud-Infrastruktur, fortschrittliche Forschung und KI-Investitionen.
• Am schnellsten wachsende Region:Der asiatisch-pazifische Raum wird voraussichtlich jährlich um etwa 8,8 % wachsen, da China, Japan, Indien, Südkorea und regionale Forschungszentren den Einsatz von HPC- und KI-Infrastruktur verstärken.
• Technologietrend:Exascale Computing hat bei Standard-Benchmarks mehr als 1,8 Exaflops erreicht und demonstriert die beschleunigte Konvergenz von CPUs, GPUs, Hochgeschwindigkeitsverbindungen und fortschrittlicher Kühlung.
• Markttreiber:KI- und Simulations-Workloads beschleunigen die Infrastrukturnachfrage, da führende HPC-Systeme mittlerweile mit mehr als 11 Millionen Rechenkernen und Datenanforderungen im Multi-Petabyte-Bereich arbeiten.
• Wettbewerbslandschaft:Cloud HPC hat beim Standard-Benchmarking mehr als 560 Petaflops erreicht und ermöglicht Unternehmen den Zugriff auf eine Supercomputing-Infrastruktur, ohne gleichwertige dedizierte Kapazitäten vor Ort aufrechtzuerhalten.
• Zukunftsausblick:Quantenzentriertes Supercomputing entwickelt sich zu einer langfristigen Richtung, bei der CPUs, GPUs und QPUs durch koordinierte Architekturen kombiniert werden, die in der Lage sind, Arbeitslasten auf drei Rechenparadigmen zu verteilen.

Neueste Trends

Der vorherrschende Markttrend für Hochleistungsrechnen (HPC) im Jahr 2026 ist die Konvergenz des traditionellen wissenschaftlichen Rechnens mit der Infrastruktur für künstliche Intelligenz. In der Vergangenheit wurden HPC-Systeme rund um Simulation, Modellierung, Wettervorhersage, Physik, Ingenieurwesen und Computerchemie optimiert. Moderne Systeme kombinieren diese Arbeitslasten zunehmend mit groß angelegtem KI-Training und Inferenz. Hardware macht etwa 58 % der Marktnachfrage aus, da beschleunigtes Computing kontinuierliche Investitionen in CPUs, GPUs, Speicher mit hoher Bandbreite, schnelle Speicherung, Netzwerkstrukturen, Stromversorgung und Kühlung erfordert. Die am höchsten bewerteten Systeme arbeiten jetzt über 1 Exaflop, wobei eine führende Installation etwa 1,809 Exaflops und eine andere etwa 1,353 Exaflops erreicht. Diese Systeme umfassen etwa 9 bis 11 Millionen Kerne und erfordern elektrische Lasten im zweistelligen Megawattbereich. KI-fokussierte Cluster verwenden zunehmend GPU-dichte Architekturen, die mehr als 1 Kilowatt pro Beschleuniger verbrauchen können, sodass direkte Flüssigkeitskühlung und Warmwasserkühlung zentrale Designüberlegungen sind. Unternehmen, die zuvor dedizierte Cluster erworben haben, führen auch Hybridmodelle ein, bei denen die Basis-Workloads vor Ort bleiben, während Spitzen-Workloads in Cloud-HPC-Umgebungen skaliert werden.

Ein zweiter großer Trend ist die Entwicklung des heterogenen und quantenzentrischen Rechnens. Herkömmliches HPC verteilt Arbeitslasten zunehmend auf CPUs und GPUs, anstatt sich auf eine Prozessorklasse zu verlassen. In der nächsten Stufe wird dieses Konzept auf Quantenprozessoren ausgeweitet und Architekturen geschaffen, in denen CPUs eine allgemeine Orchestrierung durchführen, GPUs parallele numerische Arbeitslasten beschleunigen und QPUs ausgewählte Algorithmen adressieren, die für die Quantenausführung geeignet sind. IBM hat im März 2026 eine quantenzentrierte Supercomputing-Referenzarchitektur eingeführt, die beschreibt, wie QPUs neben GPUs und CPUs in Forschungszentren, Unternehmenssystemen und Cloud-Umgebungen betrieben werden können. Diese Richtung baut auf Einsätzen im Jahr 2025 auf, bei denen 156-Qubit-Quantenprozessoren mit der klassischen Supercomputing-Infrastruktur verbunden wurden. Eine IBM Heron-Implementierung liefert etwa 250.000 Schaltungsschichtoperationen pro Sekunde und verbessert ausgewählte Fehlermetriken um etwa das Zehnfache im Vergleich zu einer früheren 127-Qubit-Generation. Die Quanten-HPC-Integration bleibt eher ein aufstrebendes Feld als ein Ersatz für das klassische Supercomputing, aber sie beeinflusst die langfristige Softwareentwicklung, Workflow-Orchestrierung, Zeitplanung, Netzwerkarchitektur und wissenschaftliche Computerforschung.

Marktdynamik

Treiber

"„KI, wissenschaftliche Simulation und datenintensive Modellierung beschleunigen die Nachfrage nach skalierbarer Recheninfrastruktur.""

Der stärkste Treiber des High Performance Computing (HPC)-Marktes ist der rasante Anstieg der Rechenintensität in Wissenschaft und Industrie. Bildung und Forschung machen etwa 22 % der Anwendungsnachfrage aus, da Universitäten und nationale Laboratorien HPC für Klimamodelle, Astrophysik, Chemie, Materialwissenschaften, Fusionsforschung, Genomik und Teilchenphysik verwenden. Das verarbeitende Gewerbe trägt etwa 16 % bei, da Automobil-, Luft- und Raumfahrt-, Elektronik- und Industrieunternehmen zunehmend Simulationen und digitale Zwillinge einsetzen, um den physischen Prototypenbau zu reduzieren. Ein rechnergestütztes Fluiddynamikmodell kann eine Komponente in Millionen oder Milliarden von Berechnungszellen unterteilen, was eine parallele Verarbeitung über Hunderte oder Tausende von Rechenknoten erfordert.

Künstliche Intelligenz verstärkt diesen Bedarf. Moderne KI-Workloads können den gleichzeitigen Betrieb Tausender Beschleuniger über Tage oder Wochen erfordern. Die größten HPC-Installationen enthalten mittlerweile mehr als 10 Millionen Prozessorkerne, während die führende Benchmark-Leistung über 1,8 Exaflops liegt. Selbst Benutzer im Unternehmensmaßstab benötigen zunehmend Cluster mit Hunderten von GPUs. Dieses Wachstum unterstützt die Hardware-Nachfrage, erhöht aber auch die Nachfrage nach Software und Diensten, da Unternehmen Workload-Planer, Container-Plattformen, Orchestrierungstools, Sicherheit, Optimierung, Migration und verwaltete Abläufe benötigen.

Zurückhaltung

"„Stromverbrauch, Kühlbedarf und Kapitalintensität schränken einen breiteren HPC-Einsatz ein.""

Der Haupteinschränkungsfaktor sind die Infrastrukturkosten und der Stromverbrauch. Führende Exascale-Systeme verbrauchen im Benchmark-Betrieb etwa 15–39 Megawatt, was dem Strombedarf einer kleinen Industrieanlage entspricht. Ein großer GPU-Cluster kann auch erhebliche Upgrades der Kühlung und Stromverteilung erfordern, bevor der erste Rechenknoten installiert wird. Rechenzentren, die ursprünglich für Rack-Dichten von etwa 5 bis 10 Kilowatt ausgelegt waren, müssen möglicherweise erheblich umgestaltet werden, wenn moderne beschleunigte Racks 40 bis 100 Kilowatt überschreiten.

Die Kapitalintensität betrifft kleinere Organisationen am stärksten. Die Hardware muss mit der Verbesserung der Prozessor- und Beschleunigergenerationen aktualisiert werden, während Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, parallele Speicherung und Kühlung einen erheblichen Teil der Gesamtsystemkosten ausmachen können. Softwarelizenzen und Fachpersonal verursachen wiederkehrende Kosten. Dies ermutigt Benutzer mit intermittierender Arbeitslast, auf Cloud-HPC umzusteigen, anstatt dedizierte Kapazität zu kaufen. Allerdings kann die Cloud-Nutzung auch kostspielig werden, wenn Tausende von Recheninstanzen kontinuierlich laufen. Daher müssen Unternehmen die Auslastungsraten über Planungszeiträume von 12 bis 36 Monaten sorgfältig vergleichen.

Gelegenheit

"„Cloud-HPC und Hybrid-Infrastruktur erweitern den Zugang über traditionelle Supercomputing-Organisationen hinaus.""

Die größte Chance ist die Demokratisierung von HPC durch Cloud-Infrastruktur. Unternehmen müssen kein spezielles Supercomputing-Zentrum mehr aufbauen, um auf Hunderte oder Tausende von Prozessoren zugreifen zu können. Cloudbasierte Systeme können je nach Arbeitslastanforderungen von einem kleinen Cluster auf mehrere tausend Knoten skaliert werden. Ein Microsoft Azure-System hat im HPL-Benchmark etwa 561 Petaflops erreicht, was beweist, dass Cloud-Umgebungen Leistungsniveaus erreichen können, die bisher hauptsächlich von nationalen Labors erreicht wurden. Dies schafft Möglichkeiten in den Bereichen BFSI, Einzelhandel, Gaming, Transport, Fertigung sowie Gesundheitswesen und Biowissenschaften.

Hybrides HPC bietet eine zusätzliche Chance, da Unternehmen sensible Arbeitslasten vor Ort behalten und gleichzeitig die öffentliche Cloud-Infrastruktur für Spitzenkapazitäten nutzen können. Ein Hersteller kann 70–80 % der Basissimulation intern betreiben und die restlichen 20–30 % während der Designfristen in die Cloud übertragen. Dieser Ansatz kann die Anlagenauslastung verbessern und die Notwendigkeit reduzieren, die lokale Infrastruktur für gelegentliche Spitzennachfrage zu dimensionieren. Dienstanbieter profitieren davon, weil Bereitstellung, Migration, Optimierung, Cybersicherheit und Workload-Management in hybriden Umgebungen komplexer werden.

Herausforderung

"„Programmierkomplexität und heterogene Architekturen machen die HPC-Optimierung immer schwieriger.""

Die größte technische Herausforderung besteht darin, aus zunehmend heterogenen Systemen nützliche Leistung zu extrahieren. Ein moderner HPC-Knoten kann mehrere CPU-Sockel, mehrere GPUs, Speicher mit hoher Bandbreite, lokalen Speicher und Netzwerkschnittstellen enthalten. Anwendungen müssen Daten und Berechnungen effizient auf diese Ressourcen verteilen. Software, die sich gut auf 100 Prozessoren skalieren lässt, skaliert möglicherweise nicht automatisch effizient auf 10.000 Prozessoren. Kommunikations-Overhead, Synchronisierung, Speicherzugriff und Speicherbandbreite können die Leistung einschränken, selbst wenn die theoretische Rechenkapazität extrem hoch ist.

Fachkräftemangel verschärft diese Herausforderung. HPC-Umgebungen erfordern Fachkenntnisse in paralleler Programmierung, numerischen Methoden, verteiltem Speicher, Linux-Verwaltung, Beschleunigern, Arbeitslastplanung, Cybersicherheit, Netzwerken und zunehmend auch KI-Frameworks. Eine Forschungsorganisation, die mehrere tausend Knoten betreibt, benötigt möglicherweise Dutzende spezialisierter technischer Fachkräfte. Die Quantum-HPC-Integration fügt eine weitere Ebene hinzu, da zukünftige Arbeitsabläufe möglicherweise mindestens drei Rechenparadigmen kombinieren: CPU, GPU und QPU. Softwareanbieter benötigen daher einfachere Orchestrierungstools, mit denen sich die Komplexität der Infrastruktur verbergen lässt, ohne dass die Leistung darunter leidet.

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Segmentierungsanalyse

Nach Typen

Hardware:Hardware ist mit einem Marktanteil von etwa 58 % führend, da die HPC-Leistung direkt von Prozessoren, Beschleunigern, Arbeitsspeicher, Speicher, Netzwerk, Kühlung und Energieinfrastruktur abhängt. Führende Supercomputer kombinieren mittlerweile Millionen von Prozessorkernen mit Hochgeschwindigkeitsverbindungen, die in der Lage sind, riesige Datensätze über Tausende von Rechenknoten zu übertragen. Die GPU-Beschleunigung wird für KI- und wissenschaftliche Arbeitslasten immer wichtiger, da ein Beschleuniger Tausende paralleler Threads ausführen kann. Zu den Hardware-Investitionen gehören zunehmend auch direkte Flüssigkeitskühlung, Speicher mit hoher Bandbreite, nichtflüchtiger Speicher und Netzwerkstrukturen mit Hunderten von Gigabit pro Sekunde.

Software:Software macht etwa 19 % des Marktanteils aus und umfasst Betriebsumgebungen, Workload-Management, Planung, parallele Bibliotheken, Entwicklungstools, Überwachungs-, Orchestrierungs- und Optimierungssoftware. Die Software bestimmt, wie effektiv Benutzer theoretische Hardwarefähigkeiten in abgeschlossene Workloads umsetzen können. Ein Cluster, der nur mit einer Effizienz von 60 % arbeitet, kann im Vergleich zu einem Cluster, der eine Auslastung von 80–90 % aufrechterhält, erhebliche Rechenkapazität verschwenden. Software wird daher immer wichtiger, da Systeme CPU-, GPU-, Cloud- und neue QPU-Ressourcen kombinieren.

Leistungen:Die Dienstleistungen machen etwa 23 % des Marktanteils aus und umfassen Beratung, Implementierung, Integration, verwaltetes HPC, Cloud-Migration, Optimierung, Support und spezialisiertes Engineering. Die Nachfrage nach Services steigt, da moderne HPC-Bereitstellungen Tausende von Knoten und mehrere Prozessorarchitekturen umfassen können. Ein großes Unternehmen kann mehrere Monate benötigen, um eine HPC-Umgebung zu entwerfen, zu installieren, zu validieren und zu optimieren. Managed Services ermöglichen Unternehmen außerdem den Zugriff auf spezialisiertes Fachwissen, ohne ein großes, permanentes internes HPC-Team unterhalten zu müssen.

Nach Anwendungen

Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI):Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) hat einen Marktanteil von etwa 13 %. Finanzorganisationen nutzen HPC für Risikoberechnungen, Portfoliooptimierung, Preisgestaltung für Derivate, Betrugsanalysen, Stresstests und Szenariomodellierung. Eine große Bank kann über Nacht Millionen von Monte-Carlo-Simulationen durchführen, um das Marktrisiko zu bewerten. Durch beschleunigtes Rechnen können Berechnungen, die zuvor mehrere Stunden in Anspruch nahmen, auf wesentlich kürzere Verarbeitungsfenster reduziert werden, was schnellere Risikoentscheidungen unterstützt.

Spielen:Gaming hat einen Marktanteil von etwa 9 % und nutzt HPC für Spieleentwicklung, Physiksimulation, Rendering, künstliche Intelligenz, prozedurale Inhaltserstellung und Cloud-Gaming-Infrastruktur. Entwicklungsteams arbeiten zunehmend mit hochauflösenden Texturen und komplexen 3D-Welten, die Millionen geometrischer Elemente enthalten. GPU-dichte Cluster können Rendering-Aufgaben über Hunderte von parallelen Jobs hinweg verarbeiten und so die Produktionszeiten für immer komplexere Spielressourcen verkürzen.

Medien und Unterhaltung:Medien und Unterhaltung tragen etwa 8 % zum Marktanteil bei. Studios nutzen HPC für visuelle Effekte, Rendering, Animation, Farbverarbeitung, Simulation und Postproduktion. Ein Spielfilm kann mehr als 2.000 Visual-Effects-Aufnahmen enthalten und einzelne Einzelbilder erfordern unter Umständen stundenlanges Rendern auf einer einzigen Workstation. Renderfarmen verteilen diese Aufgaben auf Hunderte oder Tausende von Prozessoren, sodass Studios ihre Produktionsfristen einhalten können.

Einzelhandel:Der Einzelhandel hat einen Marktanteil von etwa 5 % und nutzt HPC für Nachfrageprognosen, Preisoptimierung, Empfehlungsmaschinen, Lieferkettensimulation, Bestandsplanung und Verbraucheranalysen. Große Einzelhändler verarbeiten täglich Millionen von Transaktionen und Produktinteraktionen. Paralleles Computing ermöglicht es Unternehmen, große Datensätze zu analysieren und Prognosemodelle häufiger zu aktualisieren, insbesondere während Aktionszeiträumen, in denen sich die Nachfrage innerhalb von Stunden ändern kann.

Transport:Der Transportsektor hat einen Marktanteil von etwa 7 % und umfasst Luft- und Raumfahrt, Automobilmobilität, Bahnoptimierung, Logistik und Verkehrsmodellierung. HPC-Systeme unterstützen Aerodynamik, Crashsimulation, Routenplanung, autonome Fahrzeugentwicklung und Flottenoptimierung. Autounfallsimulationen können Millionen finiter Elemente umfassen und Terabytes an Ausgabedaten erzeugen. Mit HPC können Ingenieure mehrere Designvarianten bewerten, bevor sie physische Tests durchführen.

Bildung & Forschung:Education & Research ist mit einem Marktanteil von etwa 22 % führend, da Universitäten und Forschungseinrichtungen einige der fortschrittlichsten Computersysteme der Welt betreiben. Die Anwendungen umfassen Klimawissenschaften, Hochenergiephysik, Chemie, Materialien, Astronomie, Ingenieurwesen und künstliche Intelligenz. Mehrere nationale Forschungs-Supercomputer überschreiten mittlerweile 1 Exaflop, während eine europäische Installation im Jahr 2025 genau 1.000 Exaflop beim HPL-Benchmark erreichte.

Herstellung:Die Fertigung hat einen Marktanteil von etwa 16 % und nutzt HPC für digitale Zwillinge, numerische Strömungsmechanik, Finite-Elemente-Analyse, Elektronikdesign, additive Fertigung und Prozessoptimierung. Durch Hochleistungssimulation kann die Anzahl der während der Produktentwicklung benötigten physischen Prototypen reduziert werden. Ein Hersteller, der 100 Designvarianten evaluiert, kann Simulationen über einen Cluster verteilen, anstatt sie nacheinander zu verarbeiten, wodurch der technische Zeitrahmen verkürzt wird.

Gesundheitswesen und Biowissenschaften:Healthcare & Bioscience hat einen Marktanteil von etwa 14 % und wendet HPC in den Bereichen Genomik, Molekulardynamik, Arzneimittelentwicklung, medizinische Bildgebung, Proteinmodellierung, klinische Analytik und Epidemiologie an. Genomdatensätze können Milliarden von Nukleotidbeobachtungen enthalten, während molekulare Simulationen Millionen atomarer Wechselwirkungen modellieren können. Beschleunigtes Rechnen hilft Forschern, deutlich größere Datensätze und mehr Kandidatenmoleküle auszuwerten als herkömmliches Workstation-Computing.

Andere:Andere repräsentieren einen Marktanteil von etwa 6 % und umfassen Energie, Regierung, Verteidigung, Meteorologie, Telekommunikation und weitere rechenintensive Branchen. Wettervorhersagesysteme können Petabytes an Beobachtungsdaten verarbeiten, während Energieunternehmen HPC für die seismische Interpretation und Reservoirsimulation verwenden. Diese Arbeitslasten erfordern häufig Tausende von Prozessorkernen, die mehrere Stunden oder Tage lang parallel arbeiten.

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Regionaler Ausblick

Nordamerika

Es wird geschätzt, dass Nordamerika im Jahr 2026 den Markt für Hochleistungsrechnen (HPC) mit einem weltweiten Anteil von etwa 39 % anführen wird. International Business Machines Corporation (IBM), Microsoft Corporation, Sabalcore Computing, Univa Corporation und Adaptive Computing vertreten belieferte Unternehmen aus den Vereinigten Staaten. Hardware macht etwa 57 % der regionalen Nachfrage nach Produkttypen aus, Dienstleistungen machen etwa 25 % aus und Software trägt etwa 18 % bei. Bildung und Forschung machen rund 23 % der regionalen Anwendungsnachfrage aus und werden von großen nationalen Labors und Universitäten unterstützt.

Es wird erwartet, dass die Region bis 2035 jährlich um etwa 6,4–7,2 % wächst. In den Vereinigten Staaten gibt es mehrere Exascale-Systeme, darunter Installationen, die etwa 1,809, 1,353 und 1,012 Exaflops liefern. Das führende System nutzt etwa 11,34 Millionen Kerne, während ein anderes mehr als 9 Millionen nutzt. Auch die Cloud-Infrastruktur ist hoch entwickelt, wobei ein Azure-basiertes System etwa 561 Petaflops erreicht. KI-Investitionen, Bundesforschung, Luft- und Raumfahrt, Finanzen, Biowissenschaften und fortschrittliche Fertigung werden weiterhin wichtige regionale Nachfragetreiber bleiben.

Europa

Auf Europa entfallen etwa 27 % der weltweiten Nachfrage nach Hochleistungsrechnen (HPC). Hardware macht etwa 55 % der regionalen Nachfrage nach Produkttypen aus, Dienstleistungen tragen etwa 24 % bei und Software macht etwa 21 % aus. Bildung und Forschung tragen etwa 25 % zur Anwendungsnachfrage bei, während die Fertigung etwa 17 % ausmacht. Europäische HPC-Investitionen sind eng mit wissenschaftlicher Zusammenarbeit, industrieller Wettbewerbsfähigkeit, Klimaforschung und souveräner Rechenkapazität verbunden.

Die Region soll bis 2035 jährlich um etwa 6,8–7,6 % wachsen. Europa trat im Jahr 2025 in die Exascale-Ära ein, als das JUPITER-Booster-System in Deutschland genau 1.000 Exaflops erreichte und damit das erste Exascale-System außerhalb der Vereinigten Staaten wurde. Das System enthält etwa 4,8 Millionen Kerne und arbeitet in der gemeldeten Benchmark-Konfiguration mit etwa 15,8 Megawatt. Zusätzliche Investitionen in Deutschland, Frankreich, Italien, Finnland, der Schweiz, Spanien und anderen Märkten erhöhen die regionale HPC-Kapazität.

Asien-Pazifik

Auf den asiatisch-pazifischen Raum entfallen schätzungsweise etwa 26 % der weltweiten HPC-Nachfrage. Hardware trägt etwa 62 % zur regionalen Nachfrage nach Produkttypen bei, Software macht etwa 18 % aus und Dienstleistungen machen etwa 20 % aus. Bildung und Forschung tragen etwa 24 % zur Anwendungsnachfrage bei, die Fertigung macht 20 % aus, Gesundheitswesen und Biowissenschaften machen 12 % aus, Gaming trägt 11 % bei, BFSI macht 10 % aus und die übrigen Anwendungen machen zusammen etwa 23 % aus.

Die Region soll bis 2035 jährlich um etwa 8,8 % wachsen und ist damit der am schnellsten wachsende Großraum. China, Japan, Indien, Südkorea, Australien und Singapur erhöhen ihre Investitionen in KI-Cluster, nationale Labore, Halbleiterforschung, Wettervorhersage, Industriemodellierung und Gesundheitsinformatik. Der japanische Fugaku liefert weiterhin rund 442 Petaflops beim HPL-Benchmark und rund 16 Petaflops beim HPCG-Benchmark. Japan entwickelt sich auch zu einer wichtigen Testumgebung für die Quanten-HPC-Integration durch Systeme, die 156-Qubit-Quantenprozessoren mit klassischen Supercomputern verbinden.

Naher Osten und Afrika

Auf den Nahen Osten und Afrika entfallen etwa 3 % der weltweiten HPC-Nachfrage. Hardware trägt etwa 61 % zur Nachfrage nach Produkttypen bei, Dienstleistungen machen etwa 24 % aus und Software macht 15 % aus. Bildung und Forschung stellen etwa 21 % des regionalen Anwendungsbedarfs dar, Energie und damit verbundene Aktivitäten innerhalb von „Sonstige" tragen einen erheblichen Teil bei, während Gesundheitswesen, Biowissenschaften und Fertigung weiter expandieren.

Bis 2035 soll die Region jährlich um etwa 7,0–8,0 % wachsen. Die Golfstaaten investieren in nationale KI-Infrastruktur, Universitäten, Genomik, Energiemodellierung und souveräne Rechenzentren. Afrika erweitert den HPC-Zugang durch Universitäten, Wetteragenturen, Forschungszentren und Cloud-Plattformen. Hohe Umgebungstemperaturen machen die Kühlung besonders wichtig und erhöhen das Interesse an flüssigkeitsgekühlten Systemen, bei denen die Wärme effizienter abgeführt werden kann als bei herkömmlicher Luftkühlung.

Liste der Top-Unternehmen für Hochleistungsrechnen (HPC).

• International Business Machines Corporation (IBM) (U.S)
• Microsoft Corporation (U.S)
• Sabalcore Computing (U.S)
• Univa Corporation (U.S)
• Adaptive Computing (U.S)

Marktanteil der Top-2-Unternehmen

Microsoft Corporation:Es wird geschätzt, dass die Microsoft Corporation eine Wettbewerbspräsenz von etwa 24–29 % unter den belieferten Unternehmen ausmacht, unterstützt durch Azure HPC-Infrastruktur, groß angelegtes Cloud Computing, KI-Beschleuniger, Hochgeschwindigkeitsnetzwerke, verwaltete Dienste und Integration von Unternehmenssoftware. Der auf Azure basierende Eagle-Supercomputer hat im HPL-Benchmark etwa 561 Petaflops erreicht, womit die in der Cloud gehostete Infrastruktur zu den leistungsstärksten Systemen weltweit gehört. Die Position von Microsoft passt besonders stark zu den Diensten, die etwa 23 % des Marktes ausmachen, da Unternehmen zunehmend HPC-Kapazität über flexible Cloud-Umgebungen nutzen, anstatt ausschließlich dedizierte Systeme zu kaufen.

International Business Machines Corporation (IBM):Es wird geschätzt, dass International Business Machines Corporation (IBM) etwa 18–23 % der Wettbewerbspräsenz unter den belieferten Unternehmen ausmacht, unterstützt durch HPC-Software, Hybrid-Infrastruktur, KI-Systeme, Cloud-natives Supercomputing, Forschungspartnerschaften und quantenzentriertes Computing. Die Referenzarchitektur 2026 von IBM integriert drei wichtige Rechenparadigmen durch CPUs, GPUs und QPUs. Der 156-Qubit-Heron-Prozessor des Unternehmens hat etwa 250.000 Schaltungsschichtoperationen pro Sekunde nachgewiesen und wird in klassische Supercomputing-Umgebungen integriert, um hybride wissenschaftliche Arbeitsabläufe zu entwickeln.

Investitionsanalyse

Investitionen im High Performance Computing (HPC)-Markt konzentrieren sich zunehmend auf beschleunigte Hardware, Flüssigkeitskühlung, Hochgeschwindigkeitsverbindungen, parallele Speicherung, Cloud-Orchestrierung, KI-Infrastruktur und Quanten-HPC-Integration. Hardware macht etwa 58 % der gesamten Marktnachfrage aus, was den Umfang der Ausgaben widerspiegelt, die zur Steigerung des Rechendurchsatzes erforderlich sind. Führende Exascale-Systeme können mehr als 10 Millionen Kerne enthalten und bei intensivem Betrieb etwa 15–30 Megawatt oder mehr verbrauchen. Neue, auf KI ausgerichtete Cluster erhöhen die Rackdichte weiter und ermutigen Betreiber von Rechenzentren, in Direkt-zu-Chip-Flüssigkeitskühlung, Kühlmittelverteilungseinheiten, fortschrittliche Stromversorgung und eine elektrische Infrastruktur mit höherer Kapazität zu investieren.

Auch die Investitionen in Cloud und Software nehmen zu, da die Nutzung darüber entscheidet, ob teure HPC-Anlagen einen sinnvollen betrieblichen Wert generieren. Unternehmen streben zunehmend eine Systemauslastung von über 70–80 % an, indem sie Arbeitslastplanung, Containerisierung, Burst-Kapazität und Ressourcenfreigabe kombinieren. Hybridumgebungen können Arbeitslasten je nach Kosten, Sicherheit, Warteschlangenlänge und Beschleunigerverfügbarkeit zwischen lokalen Clustern und öffentlichen Cloud-Systemen weiterleiten. Es wird erwartet, dass sich die Investitionen bis 2035 auf mindestens zehn Bereiche konzentrieren: GPUs, CPUs, Speicher mit hoher Bandbreite, Flüssigkeitskühlung, Verbindungen, Speicher, Workload-Orchestrierung, Cloud-HPC, Cybersicherheit und quantenzentrierte Integration.

Entwicklung neuer Produkte

Die Entwicklung neuer Produkte im High Performance Computing (HPC)-Markt konzentriert sich zunehmend auf heterogene Rechenarchitekturen, die mehrere Prozessortypen in einem Workflow kombinieren können. Moderne Systeme integrieren Allzweck-CPUs mit GPU-Beschleunigern, Speicher mit hoher Bandbreite, intelligente Netzwerke und Hochleistungsspeicher. GPU-Systeme, die auf neueren Beschleunigerarchitekturen basieren, stellen zunehmend Hunderte Gigabyte schnellen lokalen Speichers und Netzwerkschnittstellen bereit, die mit mehreren hundert Gigabit pro Sekunde arbeiten. Dadurch können Knoten während des KI-Trainings und der wissenschaftlichen Simulation schnell Daten austauschen. Produktentwickler entwerfen außerdem flüssigkeitsgekühlte Racks, die eine Leistungsdichte unterstützen, die um ein Vielfaches höher ist als bei herkömmlichen Unternehmensservern.

Quantenzentriertes Supercomputing stellt einen aufstrebenden Entwicklungspfad dar. IBM hat im März 2026 eine Referenzarchitektur eingeführt, die koordinierte Arbeitsabläufe über CPUs, GPUs und QPUs hinweg beschreibt. Frühere Hybridinstallationen verbanden 156-Qubit-Quantenprozessoren über Hochgeschwindigkeitsverbindungen mit herkömmlichen Supercomputing-Systemen. Diese Ansätze sollen es jedem Prozessortyp ermöglichen, den Teil einer Arbeitslast zu bewältigen, in dem er die beste Leistung erbringt. Neue HPC-Produkte konkurrieren zunehmend in mindestens 12 Merkmalen: Rechendurchsatz, Beschleunigerdichte, Speicherbandbreite, Netzwerklatenz, Speichergeschwindigkeit, Energieeffizienz, Kühlung, Programmierbarkeit, Cloud-Integration, Arbeitslastplanung, KI-Leistung und Quanteninteroperabilität.

Fünf aktuelle Entwicklungen

• März 2026:IBM hat eine quantenzentrierte Supercomputing-Referenzarchitektur eingeführt, die darauf ausgelegt ist, CPUs, GPUs und QPUs mithilfe koordinierter Arbeitsabläufe in lokalen, Forschungszentrums- und Cloud-Umgebungen zu integrieren.
• November 2025:Das globale HPC-Ökosystem erreichte vier anerkannte Exascale-Systeme, da Europas JUPITER Booster genau 1.000 Exaflops erreichte und sich drei bestehenden US-amerikanischen Exascale-Installationen anschloss.
• August 2025:IBM und AMD kündigten eine Zusammenarbeit bei quantenzentrierten Supercomputing-Architekturen der nächsten Generation an, die HPC-Prozessoren, KI-Beschleuniger und Quantensysteme für hybride Rechenlasten kombinieren.
• Juni 2025:IBM und RIKEN verbanden eine 156-Qubit-Quantum-System-Two-Umgebung mit einer Fugaku-bezogenen HPC-Infrastruktur und unterstützten so die Entwicklung quantenklassischer Arbeitsabläufe mit geringer Latenz und fortschrittlicher wissenschaftlicher Algorithmen.
• November 2024:IBM und Pasqal erweiterten ihre Zusammenarbeit beim quantenzentrierten Supercomputing und strebten ein einheitliches Programmiermodell an, das CPUs, GPUs, IBM-Quantenprozessoren und Quantenhardware mit neutralen Atomen umfasst.

Berichterstattung melden

Der High Performance Computing (HPC)-Marktbericht deckt den Prognosezeitraum 2026–2035 unter Verwendung der angegebenen Basislinie 2025 ab und bewertet die bereitgestellten Produkttypen von Hardware, Software und Dienstleistungen. Die geschätzten Produkttypanteile betragen etwa 58 %, 19 % bzw. 23 %. Die Anwendungsabdeckung umfasst Banken, Finanzdienstleistungen und Versicherungen (BFSI) mit etwa 13 %, Gaming mit 9 %, Medien und Unterhaltung mit 8 %, Einzelhandel mit 5 %, Transport mit 7 %, Bildung und Forschung mit 22 %, Fertigung mit 16 %, Gesundheitswesen und Biowissenschaften mit 14 % und Sonstige mit etwa 6 %. Die Analyse untersucht Exascale Computing, GPU-Beschleunigung, parallele Software, Cloud-HPC, Flüssigkeitskühlung, KI-Infrastruktur, Speicher, Netzwerk, Workload-Orchestrierung, digitale Zwillinge, wissenschaftliche Simulation und Quanten-HPC-Integration. Führende Systeme überschreiten derzeit etwa 1,8 Exaflops und arbeiten mit mehr als 11 Millionen Prozessorkernen.

Die regionale Abdeckung umfasst Nordamerika, Europa, den asiatisch-pazifischen Raum, Lateinamerika sowie den Nahen Osten und Afrika mit geschätzten Marktanteilen von etwa 39 %, 27 %, 26 %, 5 % bzw. 3 %. Die Wettbewerbsabdeckung umfasst alle fünf belieferten Unternehmen: International Business Machines Corporation (IBM), Microsoft Corporation, Sabalcore Computing, Univa Corporation und Adaptive Computing. Der Bericht bewertet, wie KI-Modelltraining, wissenschaftliche Forschung, digitale Zwillinge, Cloud-Einführung, beschleunigte Prozessoren, Speicher mit hoher Bandbreite, direkte Flüssigkeitskühlung, nationale Supercomputing-Programme und quantenzentrierte Architekturen den Markt für Hochleistungsrechnen (HPC) bis 2035 beeinflussen werden. Hardware bleibt mit einem Anteil von etwa 58 % der führende Produkttyp, während Bildung und Forschung mit etwa 22 % die Anwendungen dominieren. Exascale Computing, Cloud-Supercomputing, Hybridbereitstellung, GPU-Beschleunigung, energieeffiziente Kühlung, Hochgeschwindigkeitsverbindungen, erweiterte Planung und CPU-GPU-QPU-Integration werden voraussichtlich im gesamten Prognosezeitraum weiterhin wichtige Entwicklungsprioritäten der Branche bleiben.