Markt für KI-Infrastruktur Größe und Ausblick, 2024-2032

Marktübersicht

Der globale Markt für KI-Infrastrukturen wurde im Jahr 2023 auf 55,82 Milliarden USD geschätzt. Er soll im Jahr 2032 304,23 Milliarden USD erreichen und im Prognosezeitraum (2024–32) mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 20,72 % wachsen. Innovationen bei der Hardware, darunter GPUs (Graphics Processing Units), TPUs (Tensor Processing Units) und spezielle KI-Chips, sind entscheidend, um die Rechenleistungsanforderungen von KI-Algorithmen zu unterstützen. Diese Fortschritte ermöglichen schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten und eine höhere Effizienz bei Trainings- und Inferenzaufgaben.

Das Ressourcenmanagement von Rechenzentren ist zunehmend von künstlicher Intelligenz (KI) abhängig. Da immer mehr Systeme KI-Technologie verwenden, können IT-Mitarbeiter Umgebungen besser entwerfen, implementieren, warten und schützen. KI hat das Konzept der KI-definierten Infrastruktur hervorgebracht, weil es so wertvoll ist. Diese intelligente Lösung rationalisiert das IT-Infrastrukturmanagement durch die Kombination von fortschrittlicher Analytik, Selbstlernen und Automatisierung. Ein KI-definiertes Infrastruktursystem sammelt Daten aus allen Systemen einer IT-Infrastruktur und bereitet die Daten dann für die Analyse vor. Es kombiniert prädiktive Analytik mit KI-Technologien wie maschinellem Lernen und Deep Learning, um solche Analysen durchzuführen. Das künstliche Intelligenzsystem verwendet die Daten dann, um Ergebnisse vorherzusagen und Verwaltungsaufgaben zu automatisieren, und arbeitet dabei mit softwaredefinierten Infrastrukturtechnologien zusammen.

Die KI-Infrastruktur erfordert viele Ressourcen, die mit Rechenressourcen wie CPUs und GPUs, einer großen Speicherkapazität und einer fortschrittlichen Netzwerkinfrastruktur eine angemessene Leistung erbringen können. Die KI-Infrastruktur umfasst nahezu alle Phasen des Prozesses des maschinellen Lernens. Sie ermöglicht es Datenwissenschaftlern, Softwareentwicklern und DevOps-Teams, die zum Testen, Trainieren und Bereitstellen von KI-Algorithmen erforderlichen Rechenressourcen zu erwerben und zu verwalten. Die Expansion dieses Marktes wird durch Faktoren wie den zunehmenden Datenverkehr und die Nachfrage nach hoher Rechenleistung, die zunehmende Akzeptanz cloudbasierter Plattformen für maschinelles Lernen, immer umfangreichere und komplexere Datensätze, die wachsende Zahl branchenübergreifender Partnerschaften und Kooperationen, die zunehmende Einführung von KI aufgrund der Pandemie und die zunehmende Bedeutung paralleler Berechnungen in KI-Rechenzentren vorangetrieben.

Marktdynamik

Globaler Markttreiber für KI-Infrastruktur

Bedarf an KI-Hardware in High-Performance-Computing-Rechenzentren

Die grundlegende Infrastruktur von Rechenzentren steht aufgrund der exponentiellen Verbreitung intelligenter vernetzter Geräte und eines starken Anstiegs des Datenverbrauchs unter großem Druck. Aufgrund ihrer zunehmenden Komplexität ist es für Menschen allein mittlerweile unmöglich, die zunehmende Komplexität von Rechenzentren zu bewältigen. Rechenzentrumshardware mit künstlicher Intelligenz hat das Potenzial, die Effizienz des Datenbetriebs deutlich zu steigern. Es ist ratsam, die rechnerisch schwierige Aufgabe des Trainierens eines ML-Modells an Millionen von Datensätzen in Rechenzentren durchzuführen. GPUs (Grafikprozessoren) haben diese Aufgabe bereits erledigt, und neue Hardware erweitert die Optionen.

In Rechenzentren werden CPUs für serielles Computing verwendet, um mehrere Speicherbereiche zu verfolgen, in denen Daten und Anweisungen gespeichert sind. Ein Prozessor analysiert die Anweisungen und Daten an den Speicheradressen, um Berechnungen seriell durchzuführen. Bei der seriellen Analyse sind die Schritte einer Berechnung logisch geordnet und sequenziell. Mit anderen Worten: Ein Prozessor in einem Rechenzentrum teilt eine einzelne Aufgabe in mehrere verschiedene Befehlssätze auf, die seriell ausgeführt werden. Dies führt in Rechenzentren häufig zu Latenzproblemen, insbesondere bei der Durchführung von KI-basierten Berechnungen mit umfangreichen Daten und Befehlssätzen. Das Parallel-Computing-Framework ermöglicht die gleichzeitige Nutzung zahlreicher Rechenressourcen zur Ausführung von Anweisungen. Mit dieser Technik werden Anweisungen in einzelne Blöcke aufgeteilt, die gleichzeitig von mehreren Co-Prozessoren verarbeitet werden können. Aus diesem Grund profitieren HPC/Supercomputer von der Parallelverarbeitung.

Kommerzielle Server nutzen zunehmend Parallel Computing, da KI, Data Mining und virtuelle Realität voranschreiten. Aufgrund ihrer parallelen Architektur und Zehntausenden von Kernen eignen sich GPUs gut für Parallel Computing, da sie viele Anweisungen gleichzeitig verarbeiten können. Das Paradigma des Parallel Computing eignet sich perfekt für die Implementierung von Deep Learning-Training und -Schnittstellen, da Parallel Computing für künstliche neuronale Netzwerke insgesamt effektiver ist. Aufgrund der steigenden Nachfrage nach Parallel Computing wird erwartet, dass der Markt für KI-Infrastruktur im erwarteten Zeitraum wachsen wird.

Globale Marktbeschränkung für KI-Infrastruktur

Mangel an qualifizierten Arbeitskräften

Unternehmen benötigen Fachwissen und ein kompetentes Team, um KI-Systeme zu erstellen, zu verwalten und zu integrieren, da es sich um komplizierte Systeme handelt. Darüber hinaus ist es ein komplexes Unterfangen, das gut finanzierte interne Forschung und Entwicklung sowie Patentanmeldungen erfordert, um KI-Technologie in bereits vorhandene Systeme zu integrieren. Selbst kleine Fehler können zu Systemausfällen oder Fehlfunktionen der Lösung führen und das Ergebnis und das gewünschte Ergebnis erheblich beeinträchtigen. Experten für Datenwissenschaftler und Entwickler sind erforderlich, um aktuelle ML-fähige KI-Prozessoren anzupassen. Unternehmen aus allen Branchen übernehmen neue Technologien, um die betriebliche Effektivität und Effizienz zu steigern, Abfall zu reduzieren, die Umwelt zu schützen, schnell und einfach neue Zielgruppen zu erreichen und Produkt- und Prozessinnovationen zu unterstützen.

Globale Marktchancen für KI-Infrastruktur

Erhöhte Nachfrage nach Co-Prozessoren

Gemäß dem Mooreschen Gesetz würde sich die Anzahl der Transistoren pro Quadratzoll in integrierten Schaltkreisen bis 2020 etwa alle 18 Monate verdoppeln. Im Jahr 2015 behauptete die Intel Corporation, dass sie durch die Entwicklung von 7-nm- und 5-nm-Fertigungstechnologien das Mooresche Gesetz noch einige Jahre weiter aufrecht erhalten könnte. Es wird schwierig sein, die Größe von Prozessoren in Zukunft weiter zu verringern, da sich dadurch auch der Abstand zwischen Elektronen und Löchern verringern würde, was zu Problemen wie Stromlecks und Überhitzung in integrierten Schaltkreisen (ICs) führen würde. Diese Probleme würden eine verringerte Haltbarkeit, eine geringere Leistung und einen erhöhten Stromverbrauch der ICs zur Folge haben. Daher war die Entwicklung von Beschleuniger- oder Coprozessor-Chips, die wesentliche Komponenten der Infrastruktur für KI sind, durch die Notwendigkeit motiviert, eine andere Technik zur Verbesserung der Verarbeitungskapazität von Chips zu finden.

Regionalanalyse

Nordamerika dominiert andere Länder

Nach Regionen wird der globale Markt für KI-Infrastruktur in Nordamerika, Europa, im asiatisch-pazifischen Raum, in Lateinamerika sowie im Nahen Osten und Afrika analysiert.

Nordamerika wird den Markt dominieren und im Prognosezeitraum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 20 % wachsen. Das Wachstum in der Region ist hauptsächlich auf die Präsenz von Ländern wie den Vereinigten Staaten und Kanada zurückzuführen. Die Entwicklung der KI in der nordamerikanischen Region wurde durch das robuste Innovationsökosystem der Vereinigten Staaten unterstützt, das durch strategische Bundesinvestitionen in Spitzentechnologie sowie durch die Existenz visionärer Wissenschaftler und Unternehmer aus der ganzen Welt und führender Forschungseinrichtungen unterstützt wird. Darüber hinaus verzeichnet die Region einen deutlichen Anstieg vernetzter 5G- und IoT-Geräte. Daher benötigen Kommunikationsdienstleister (CSPs) Network Slicing, Virtualisierung, neuartige Anwendungsfälle und Serviceanforderungen, um eine immer größere Komplexität effektiv zu bewältigen. Aufgrund der nicht nachhaltigen Natur herkömmlicher Netzwerk- und Servicemanagementstrategien wird erwartet, dass dies die Nachfrage nach KI-Lösungen steigern wird.

Der asiatisch-pazifische Raum soll bis 2030 57 Milliarden USD erreichen und eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 22,2 % aufweisen. Aufgrund der Existenz bevölkerungsreicher Länder wie China und Indien hat der asiatisch-pazifische Raum ein schnelles Wirtschaftswachstum erlebt. Eine der Volkswirtschaften mit der bemerkenswertesten Wachstumsrate ist Indien, das ein großes Interesse an der globalen Weiterentwicklung der KI hat. Die indische Regierung unternimmt jede Anstrengung, um das Land zu führen und als führendes Land in der KI zu etablieren, da sie das Potenzial erkennt. Die Regierung versucht, diese vorteilhafte Ökologie zu nutzen, um die KI schnell voranzutreiben. In ähnlicher Weise beschleunigt die chinesische Regierung den Bau neuer Infrastrukturprojekte, darunter 5G-Netzwerke und Rechenzentren, um Informationsdienste für den aufstrebenden Markt zu unterstützen. Wie von der Regierung angekündigt, wurde auch der Entwicklungsplan für künstliche Intelligenz der nächsten Generation ins Leben gerufen, der staatliche Unterstützung, zentrale Koordination und Investitionen von mehr als 150 Milliarden USD bis 2030 verspricht.

Segmentanalyse

Der globale Markt für KI-Infrastruktur ist in Angebot, Bereitstellung, Endbenutzer und Region unterteilt.

Der globale Markt für KI-Infrastrukturen ist nach Angebot in Hardware und Software segmentiert.

Der Bereich Hardware soll mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 19,85 % wachsen und im Prognosezeitraum den größten Marktanteil halten. Die Kategorie ist weiter unterteilt in Prozessor, Speicher und Arbeitsspeicher. Das Hardwaresegment wird hauptsächlich durch die wachsende Nachfrage nach Prozessoren getrieben. Feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs), anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs) und Grafikprozessoren (GPUs) sind Beispiele für KI-spezifische Chips. Zentralprozessoren (CPUs), eine Art Allzweck- Mikroprozessor , können für einige rudimentäre KI-Aufgaben verwendet werden, aber mit der Weiterentwicklung der KI werden CPUs immer weniger effektiv. Wenn es um die Verarbeitung von KI geht, übertreffen GPUs normalerweise die CPUs. Damit die Branche KI-Anwendungen, Inferenz und Modellierung effektiv handhaben kann, werden spezialisierte Prozessoren benötigt. Chipdesigner entwickeln daher aktiv Prozessoren, die auf die Ausführung dieser Algorithmen zugeschnitten sind.

Der Bereich Software wird den zweitgrößten Marktanteil halten. Beispiele sind maschinelles Lernen, virtuelle Assistenten, Sprach- und Stimmerkennung, Business-Intelligence-Plattformen und andere KI-Softwarefunktionen. Software, die künstliche Intelligenz (KI) nutzt, entwickelt Intelligenzstufen, indem sie zahlreiche Datenmuster und Erkenntnisse lernt, die durch Algorithmentraining kontinuierlich aktualisiert werden, wodurch intelligentere Software entsteht. Der KI-Softwaresektor umfasst Anwendungen, die künstliche Intelligenz nutzen, wie Chatbots, Computer-Vision-Technologien oder verschiedene Datenanalysetools.

Nach Bereitstellung ist der globale Markt für KI-Infrastrukturen in On-Premise, Cloud und Hybrid segmentiert.

Der Hybridbereich wird voraussichtlich den größten Marktanteil halten und bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 21,71 % wachsen. Die Nachfrage nach On-Premise-Lösungen, die sowohl vertikale als auch horizontale Skalierbarkeit unterstützen, steigt, da Anbieter von KI-Lösungen zunehmend von KMU zu Großunternehmen wechseln. Aus diesem Grund steigt die Nachfrage der Unternehmen nach hybriden Integrationslösungen, die On-Premise-Anwendungen und Cloud-basierte Dienste kombinieren. Der Hauptvorteil des Einsatzes einer Hybridarchitektur für KI-Lösungen besteht darin, dass Unternehmen sie je nach den Aktivitäten oder Anwendungen, für die sie sie verwenden, nach oben oder unten skalieren können.

Der Cloud-Bereich wird den zweitgrößten Marktanteil halten. Durch die Integration von KI in Cloud-Computing haben Unternehmen begonnen, die KI-Cloud zu implementieren, die ursprünglich nur ein Konzept war. Die Einführung von KI wird von mehreren Schlüsselvariablen beeinflusst, darunter KI-Tools und -Software, die dem Cloud-Computing einen neuen, größeren Wert verleihen, das nicht nur eine kostengünstige Wahl für die Datenspeicherung und -berechnung ist, sondern auch Auswirkungen darauf hat. Die Probleme, die KI in der Cloud löst, gehören zu ihren attraktivsten Vorteilen.

Nach Endbenutzer ist der globale Markt für KI-Infrastrukturen in Unternehmen, Behörden und Cloud-Dienstanbieter segmentiert.

Der Bereich der Cloud-Dienstleister wird voraussichtlich den größten Marktanteil halten und bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 21 % wachsen. Unternehmen auf der ganzen Welt, die KI-Technologie einsetzen möchten, sind auf erhebliche Hindernisse gestoßen, da es für sie zu teuer ist, eine KI-Infrastruktur intern aufzubauen. Daher besteht eine hohe Nachfrage nach Outsourcing der KI-Technologie. Die großen Cloud-Dienstleister haben eine Lösung für KI bereitgestellt. Sie haben eine KI-Infrastruktur aufgebaut, um diese hochmodernen Lösungen anzubieten, indem sie ihr beträchtliches technologisches Know-how und ihre finanziellen Ressourcen nutzen. Marktanbieter haben neue Produkte eingeführt, um Unternehmen mit der erforderlichen Technologie auszustatten.

Der Bereich Enterprises wird den zweitgrößten Marktanteil halten. Überall wurden neue Automatisierungsstufen erreicht, von Autos und Selbstbedienungskiosken bis hin zu Stromnetzen und Banknetzwerken. Um die Welt zu automatisieren, muss sich ein Unternehmen zuerst selbst automatisieren, was unerlässlich geworden ist. Die Geschwindigkeit, mit der diese neuen Umgebungen bereitgestellt, optimiert und außer Betrieb genommen werden, wird die Fähigkeiten menschlicher Bediener schnell übersteigen, da die Datenmengen größer und komplexer werden und die Infrastruktur außerhalb der Rechenzentren in die Cloud und an den Randbereich ausgedehnt wird.

jüngsten Entwicklungen

• April 2024 – Microsoft gab bekannt, dass es in den nächsten vier Jahren 1,7 Milliarden USD in neue Cloud- und KI-Infrastruktur in Indonesien investieren werde. Außerdem soll es 840.000 Menschen Zugang zu KI-Schulungsmöglichkeiten und Unterstützung für die wachsende Entwickler-Community des Landes verschaffen . In der 29-jährigen Geschichte von Microsoft in dem Land ist dies die größte Einzelinvestition.
• März 2024 – Indien, das bevölkerungsreichste Land der Welt, kündigte an, 1,2 Milliarden US-Dollar in verschiedene Initiativen zur künstlichen Intelligenz zu investieren, um in diesem sich rasch entwickelnden Bereich Fuß zu fassen. Laut einer Erklärung des Ministeriums für Informationstechnologie soll das Geld zum Aufbau der Computerinfrastruktur und zur Finanzierung von KI-Unternehmen verwendet werden.