Marktbericht zur KI-Infrastruktur: Größe, Marktanteil und Trendanalyse nach Angebot (Hardware, Software, Dienstleistungen), Technologie (Maschinelles Lernen, Deep Learning), Funktion (Training, Inferenz), Bereitstellung (On-Premise, Cloud, Hybrid), Endnutzer (Unternehmen, Regierung, Cloud-Service-Anbieter) und Region (Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Naher Osten und Afrika, Lateinamerika), Prognosen, 2026–2034

Marktdynamik

Treiber des globalen KI-Infrastrukturmarktes

Bedarf an KI-Hardware in Hochleistungsrechenzentren

Die grundlegende Infrastruktur von Rechenzentren steht aufgrund der exponentiellen Zunahme vernetzter Geräte und des stark steigenden Datenverbrauchs unter enormem Druck. Die zunehmende Komplexität von Rechenzentren lässt sich von Menschen allein nicht mehr bewältigen. Rechenzentrumshardware mit KI-Funktionen birgt das Potenzial, die Effektivität der Datenverarbeitung deutlich zu steigern. Es empfiehlt sich, die rechenintensive Aufgabe des Trainings von ML-Modellen mit Millionen von Datensätzen in Rechenzentren durchzuführen. GPUs (Grafikprozessoren) haben diese Aufgabe bereits erfolgreich bewältigt, und neue Hardware erweitert die Möglichkeiten stetig.

In Rechenzentren werden CPUs für serielles Rechnen eingesetzt, um mehrere Speicherbereiche zu verwalten, in denen Daten und Anweisungen gespeichert sind. Ein Prozessor analysiert die Anweisungen und Daten an den Speicheradressen, um Berechnungen seriell durchzuführen. Die Schritte einer Berechnung sind bei der seriellen Analyse logisch geordnet und sequenziell. Anders ausgedrückt: Ein Prozessor in einem Rechenzentrum teilt eine einzelne Aufgabe in mehrere verschiedene Befehlssätze auf, die seriell ausgeführt werden. Dies führt häufig zu Latenzproblemen in Rechenzentren, insbesondere bei KI-basierten Berechnungen mit umfangreichen Daten und Befehlssätzen. Paralleles Rechnen ermöglicht die gleichzeitige Nutzung zahlreicher Rechenressourcen zur Ausführung von Anweisungen. Mit dieser Technik werden Anweisungen in einzelne Blöcke unterteilt, die von mehreren Coprozessoren gleichzeitig verarbeitet werden können. Daher profitieren HPCs/Supercomputer von der Parallelverarbeitung.

Kommerzielle Server setzen zunehmend auf Parallelrechnen, da KI, Data Mining und Virtual Reality immer wichtiger werden. GPUs eignen sich aufgrund ihrer parallelen Architektur und Zehntausenden von Kernen hervorragend für Parallelrechnen, da sie viele Anweisungen gleichzeitig verarbeiten können. Das Paradigma des Parallelrechnens ist ideal für das Training und die Schnittstellen von Deep Learning, da es im Allgemeinen für künstliche neuronale Netze effizienter ist. Der Markt für KI-Infrastruktur wird im Prognosezeitraum aufgrund der steigenden Nachfrage nach Parallelrechnen voraussichtlich wachsen.

Beschränkungen auf dem globalen Markt für KI-Infrastruktur

Mangel an Fachkräften

Unternehmen benötigen Expertise und ein kompetentes Team, um KI-Systeme zu entwickeln, zu verwalten und zu integrieren, da es sich um komplexe Systeme handelt. Darüber hinaus ist die Integration von KI-Technologie in bestehende Systeme ein anspruchsvolles Unterfangen, das gut finanzierte interne Forschung und Entwicklung sowie Patentanmeldungen erfordert. Selbst kleine Fehler können zu Systemausfällen oder Fehlfunktionen führen und das Ergebnis erheblich beeinträchtigen. Erfahrene Data Scientists und Entwickler sind daher unerlässlich, um aktuelle KI-Prozessoren mit maschinellem Lernen anzupassen. Unternehmen aller Branchen setzen neue Technologien ein, um ihre betriebliche Effektivität und Effizienz zu steigern, Verschwendung zu reduzieren, die Umwelt zu schonen, neue Zielgruppen schnell und einfach zu erreichen und Produkt- und Prozessinnovationen zu fördern.

Globale Marktchancen für KI-Infrastruktur

Steigende Nachfrage nach Co-Prozessoren

Dem Mooreschen Gesetz zufolge verdoppelte sich die Anzahl der Transistoren pro Quadratzoll in integrierten Schaltkreisen bis 2020 etwa alle 18 Monate. 2015 behauptete Intel, mit der Entwicklung von 7-nm- und 5-nm-Fertigungstechnologien das Mooresche Gesetz noch einige Jahre aufrechtzuerhalten. Eine weitere Verkleinerung der Prozessoren wird zukünftig schwierig, da dies auch den Abstand zwischen Elektronen und Löchern verringern und zu Problemen wie Stromleckagen und Überhitzung in integrierten Schaltkreisen (ICs) führen würde. Diese Probleme würden die Lebensdauer verringern, die Leistung reduzieren und den Stromverbrauch von ICs erhöhen. Daher wurde die Entwicklung von Beschleuniger- oder Co-Prozessorchips, die wesentliche Komponenten der KI-Infrastruktur darstellen, durch den Bedarf an alternativen Techniken zur Verbesserung der Verarbeitungskapazität von Chips vorangetrieben.

Regionalanalyse

Nordamerika übt die Herrschaft über andere aus

Nach Regionen wird der globale Markt für KI-Infrastruktur in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik, Lateinamerika sowie dem Nahen Osten und Afrika analysiert.

Nordamerika wird den Markt dominieren und im Prognosezeitraum mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 20 % wachsen. Dieses Wachstum ist maßgeblich auf Länder wie die USA und Kanada zurückzuführen. Die Entwicklung von KI in Nordamerika wurde durch das starke Innovationsökosystem der USA gefördert, das auf strategischen Bundesinvestitionen in Spitzentechnologie sowie auf visionären Wissenschaftlern und Unternehmern aus aller Welt und führenden Forschungseinrichtungen basiert. Zudem verzeichnet die Region einen signifikanten Anstieg vernetzter, 5G- und IoT-Geräte. Daher benötigen Kommunikationsdienstleister (CSPs) Netzwerk-Slicing, Virtualisierung, innovative Anwendungsfälle und angepasste Serviceanforderungen, um die stetig wachsende Komplexität effektiv zu bewältigen. Da herkömmliche Netzwerk- und Servicemanagementstrategien nicht mehr zukunftsfähig sind, dürfte dies die Nachfrage nach KI-Lösungen weiter ankurbeln.

Der asiatisch-pazifische Raum soll bis 2030 ein Volumen von 57 Milliarden US-Dollar erreichen und mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 22,2 % wachsen. Dank bevölkerungsreicher Länder wie China und Indien hat die Region ein rasantes Wirtschaftswachstum erlebt. Indien zählt zu den Ländern mit dem bemerkenswertesten Wachstum und verfolgt die globale Entwicklung von KI mit großem Interesse. Die indische Regierung unternimmt alle Anstrengungen, das Land zu einem führenden Akteur im Bereich KI zu machen, da sie das Potenzial dieser Technologie erkannt hat. Sie versucht, dieses günstige Umfeld zu nutzen, um die KI-Entwicklung schnell voranzutreiben. Auch die chinesische Regierung beschleunigt den Ausbau der Infrastruktur, darunter 5G-Netze und Rechenzentren, um den wachsenden Markt mit Informationsdiensten zu versorgen. Der Entwicklungsplan für Künstliche Intelligenz der nächsten Generation sieht staatliche Unterstützung, zentrale Koordination und Investitionen von über 150 Milliarden US-Dollar bis 2030 vor.

Segmentanalyse

Der globale Markt für KI-Infrastruktur wird nach Angebot, Bereitstellung, Endnutzer und Region unterteilt.

Der globale Markt für KI-Infrastruktur wird durch das Angebot in Hardware und Software unterteilt.

Der Hardwarebereich wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 19,85 % wachsen und im Prognosezeitraum den größten Marktanteil halten. Die Kategorie ist weiter in Prozessoren, Speicher und Arbeitsspeicher unterteilt. Das Hardwaresegment wird hauptsächlich durch die steigende Nachfrage nach Prozessoren angetrieben. Feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs), anwendungsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) und Grafikprozessoren (GPUs) sind Beispiele für KI-spezifische Chips. Zentralprozessoren (CPUs) sind eine Art von Allzweckprozessoren.MikroprozessorCPUs können zwar für einige grundlegende KI-Aufgaben genutzt werden, doch mit der Weiterentwicklung der KI verlieren sie zunehmend an Effektivität. GPUs sind CPUs in der Regel bei der KI-Verarbeitung deutlich überlegen. Um KI-Anwendungen, Inferenz und Modellierung effektiv zu handhaben, benötigt die Industrie daher spezialisierte Prozessoren. Chipdesigner entwickeln deshalb aktiv Verarbeitungseinheiten, die speziell für die Ausführung dieser Algorithmen entwickelt wurden.

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

Nach Bereitstellungsart ist der globale Markt für KI-Infrastruktur in On-Premises-, Cloud- und Hybridlösungen unterteilt.

Der Hybridbereich wird voraussichtlich den größten Marktanteil halten und bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 21,71 % wachsen. Die Nachfrage nach On-Premise-Lösungen, die sowohl vertikale als auch horizontale Skalierbarkeit unterstützen, steigt, da KI-Lösungsanbieter zunehmend von KMU zu Großunternehmen expandieren. Daher steigt die Nachfrage von Unternehmen nach hybriden Integrationslösungen, die On-Premise-Anwendungen und Cloud-basierte Dienste kombinieren. Der Hauptvorteil einer hybriden Architektur für KI-Lösungen besteht darin, dass Unternehmen diese je nach Bedarf und Anwendungsfall flexibel 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 anfangs nur ein Konzept war. Die Einführung von KI wird von mehreren Schlüsselfaktoren beeinflusst, darunter KI-Tools und -Software, die Cloud Computing einen neuen, bedeutenden Mehrwert verleihen. Cloud Computing ist nicht nur eine kosteneffiziente Option für Datenspeicherung und -verarbeitung, sondern hat auch Auswirkungen auf die Cloud-Infrastruktur. Die Probleme, die KI in der Cloud löst, gehören zu ihren größten Vorteilen.

Nach Endnutzergruppen ist der globale Markt für KI-Infrastruktur in Unternehmen, Regierungen und Cloud-Service-Anbieter unterteilt.

Der Bereich der Cloud-Service-Anbieter wird voraussichtlich den größten Marktanteil halten und bis 2030 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 21 % wachsen. Unternehmen weltweit, die KI-Technologien einsetzen möchten, stoßen auf erhebliche Hindernisse, da der interne Aufbau einer KI-Infrastruktur für sie zu kostspielig ist. Daher besteht eine hohe Nachfrage nach dem Outsourcing von KI-Technologien. Die großen Cloud-Service-Anbieter haben KI-Lösungen bereitgestellt. Sie haben mithilfe ihres umfassenden technologischen Know-hows und ihrer finanziellen Ressourcen eine KI-Infrastruktur aufgebaut, um diese innovativen Lösungen anzubieten. Marktanbieter haben neue Produkte eingeführt, um Unternehmen die benötigte Technologie bereitzustellen.

Der Unternehmensbereich wird den zweitgrößten Marktanteil halten. Überall wurden neue Automatisierungsgrade erreicht, von Automobilen bis hin zu …SelbstbedienungskioskeUm Stromnetze und Banknetzwerke zu automatisieren, muss sich eine Organisation zunächst selbst automatisieren – eine unerlässliche Voraussetzung. Die Geschwindigkeit, mit der diese neuen Umgebungen bereitgestellt, optimiert und außer Betrieb genommen werden, wird die Fähigkeiten menschlicher Bediener schnell übersteigen, da die Datenmengen immer größer und komplexer werden und die Infrastruktur sich über Rechenzentren hinaus in die Cloud und an den Netzwerkrand ausdehnt.