世界の AI インフラストラクチャ市場規模は、2021 年に 383 億 4,000 万米ドルの収益を抱えていました。 2030 年までに 1,729 億米ドルに達すると予想されており、予測期間 (2022 ～ 2030 年) 中に20.72% の CAGRで成長します。
データセンターのリソース管理は、人工知能 (AI) への依存度が高まっています。 AI テクノロジーを使用するシステムが増えるにつれて、IT 従業員は環境をより適切に設計、実装、保守、保護できるようになります。 AI は非常に価値があるため、AI 定義のインフラストラクチャという概念を生み出しました。このインテリジェントなソリューションは、高度な分析、自己学習、自動化を組み合わせて IT インフラストラクチャ管理を合理化します。 AI によって定義されたインフラストラクチャ システムは、IT インフラストラクチャのすべてのシステムからデータを収集し、分析用にデータを準備します。予測分析と機械学習や深層学習などの AI テクノロジーを組み合わせて、そのような分析を実行します。次に、人工知能システムはそのデータを使用して結果を予測し、ソフトウェア デファインド インフラストラクチャ テクノロジと連携して管理作業を自動化します。
AI インフラストラクチャには、CPU や GPU などの計算リソース、大容量のストレージ、高度なネットワーク インフラストラクチャなど、適切なパフォーマンスを発揮できる多くのリソースが必要です。 AI インフラストラクチャは、機械学習のプロセスのほぼすべてのフェーズで構成されます。これにより、データ サイエンティスト、ソフトウェア エンジニア、DevOps チームは、AI アルゴリズムのテスト、トレーニング、展開に必要なコンピューティング リソースを取得および管理できます。この市場の拡大は、データトラフィックの増加と高い処理能力への需要、クラウドベースの機械学習プラットフォームの受け入れの増加、ますます大規模かつ複雑になるデータセット、業界を超えたパートナーシップやコラボレーションの増加などの要因によって促進されています。パンデミックによる AI の採用の拡大と、AI データセンターにおける並列コンピューティングの重要性の増大。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2021 |
| 研究期間 | 2020-2030 |
| 予想期間 | 2024-2032 |
| 年平均成長率 | 20.72% |
| 市場規模 | 2021 |
| 急成長市場 | アジア太平洋地域 |
| 最大市場 | 北米 |
| レポート範囲 | 収益予測、競合環境、成長要因、環境＆ランプ、規制情勢と動向 |
| 対象地域 |
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基盤となるデータセンター インフラストラクチャは、スマート コネクテッド デバイスの急激な拡大とデータ消費量の急激な増加により、大きなストレスにさらされています。複雑化が進むデータセンターに人間だけで対処することは、今や不可能となっています。人工知能機能を備えたデータセンター ハードウェアは、データ運用の効率を大幅に向上させる可能性があります。データセンターにある数百万のデータセットで ML モデルをトレーニングするという計算的に困難なタスクを実行することをお勧めします。 GPU (グラフィック プロセッシング ユニット) がこのタスクを完了し、新しいハードウェアによって選択肢が拡大しています。
データセンターでは、データと命令が保持される複数のメモリ領域を追跡するために、CPU がシリアル コンピューティングに利用されます。プロセッサはメモリ アドレスの命令とデータを分析し、シリアルで計算を実行します。シリアル分析では、計算のステップは論理的に順序付けされ、順番に並べられます。言い換えれば、データセンターのプロセッサは、単一のタスクを複数の異なる命令セットに分割し、それらが逐次的に実行されるということです。これにより、特に大規模なデータと命令セットを使用して AI ベースの計算を実行する場合、データセンターでレイテンシーの問題が頻繁に発生します。並列コンピューティング フレームワークにより、多数のコンピューティング リソースを同時に利用して命令を実行できます。この手法を使用すると、命令は複数のコプロセッサーで同時に処理できる個別のチャンクに分割されます。このため、HPC/スーパーコンピューターは並列処理の恩恵を受けます。
AI、データマイニング、仮想現実の進歩に伴い、商用サーバーでは並列コンピューティングがますます採用されています。 GPU は並列アーキテクチャと数万のコアにより、多くの命令を同時に処理できるため、並列コンピューティングに適しています。並列コンピューティングのパラダイムは、人工ニューラル ネットワークでは全体的に並列コンピューティングの方が効果的であるため、ディープ ラーニングのトレーニングとインターフェイスの実装に最適です。 AI インフラストラクチャの市場は、並列コンピューティングの需要の高まりにより、予想される期間中に上昇すると予想されます。
AI システムは複雑なシステムであるため、企業には AI システムを作成、管理、統合するための専門知識と有能なチームが必要です。さらに、AI テクノロジーを既存のシステムに統合するには、十分な資金を備えた社内研究開発と特許出願が必要となる複雑な取り組みです。たとえ小さな間違いでも、システム障害やソリューションの誤動作につながる可能性があり、結果や望ましい結果に大きな影響を与える可能性があります。専門家のデータ サイエンティストと開発者は、現在の ML 対応 AI プロセッサを適応させる必要があります。あらゆる分野の企業が、業務の有効性と効率を高め、無駄を削減し、環境を保護し、新しい顧客に迅速かつ簡単にリーチし、製品とプロセスの革新をサポートするために、新しいテクノロジーを採用しています。
ムーアの法則によれば、集積回路は 2020 年までおよそ 18 か月ごとに 1 平方インチあたりのトランジスタ数が 2 倍になります。2015 年、インテル コーポレーションは、7 nm および 5 nm の製造技術を開発することで、さらに数年間はムーアの法則を継続できる可能性があると主張しました。 。プロセッサのサイズを将来的にさらに縮小することは、電子と正孔の間の距離も短くなり、集積回路（IC）のリーク電流や過熱などの問題を引き起こすため、困難になるだろう。これらの問題により、IC の耐久性が低下し、パフォーマンスが低下し、消費電力が増加します。したがって、AI のインフラストラクチャに不可欠なコンポーネントであるアクセラレータまたはコプロセッサ チップの作成は、チップの処理能力を向上させる別の技術を見つける必要性によって動機づけられました。
世界の AI インフラストラクチャ市場は、オファリング、デプロイメント、エンドユーザー、および地域に分類されます。
提供することにより、世界の AI インフラストラクチャ市場はハードウェアとソフトウェアに分割されます。
ハードウェア部門は 19.85% の CAGR で拡大し、予測期間中に最大の市場シェアを保持すると予想されます。カテゴリはさらに、プロセッサ、ストレージ、メモリにサブセグメント化されます。ハードウェア部門は主にプロセッサの需要の高まりによって牽引されています。フィールド プログラマブル ゲート アレイ (FPGA)、特定用途向け集積回路 (ASIC)、およびグラフィックス プロセッシング ユニット (GPU) は、AI 固有チップの例です。汎用マイクロプロセッサの一種である中央処理装置 (CPU) は、いくつかの初歩的な AI タスクに利用できますが、AI が発展するにつれて、CPU の効率は低下していきます。通常、AI の処理に関しては、GPU が CPU よりも優れたパフォーマンスを発揮します。業界が AI アプリケーション、推論、モデリングを効果的に処理するには、専用のプロセッサーが必要です。その結果、チップ設計者は、これらのアルゴリズムを実行するために調整された処理ユニットを積極的に開発しています。
ソフトウェア部門は第 2 位の市場シェアを保持します。例としては、機械学習、仮想アシスタント、音声認識、ビジネス インテリジェンス プラットフォーム、その他の AI ソフトウェア機能などがあります。人工知能 (AI) を使用するソフトウェアは、アルゴリズム トレーニングを通じて継続的に更新される多数のデータ パターンと洞察を学習することで知能レベルを開発し、よりインテリジェントなソフトウェアを生成します。 AI ソフトウェア分野には、チャットボット、コンピューター ビジョン テクノロジー、さまざまなデータ分析ツールなど、人工知能を使用するアプリケーションが含まれます。
導入によって、世界の AI インフラストラクチャ市場はオンプレミス、クラウド、ハイブリッドに分類されます。
ハイブリッド セクションは最大の市場シェアを保持し、2030 年までに 21.71% の CAGR で成長すると予想されています。AI ソリューション プロバイダーが中小企業から大手企業にますます移行するにつれて、垂直方向と水平方向の両方で拡張性をサポートするオンプレミス ソリューションの需要が増加しています。企業。このため、企業ではオンプレミスのアプリケーションとクラウドベースのサービスを組み合わせたハイブリッド統合ソリューションに対する需要が高まっています。 AI ソリューションにハイブリッド アーキテクチャを採用する主な利点は、企業が AI ソリューションを使用するアクティビティやアプリケーションに応じて、AI ソリューションをスケールアップまたはスケールダウンできることです。
クラウド部門は第 2 位の市場シェアを握ることになります。 AI とクラウド コンピューティングを統合することで、組織は当初は単なる概念にすぎなかった AI クラウドを導入し始めています。 AI の導入は、いくつかの重要な変数の影響を受けます。その中には、クラウド コンピューティングに新しい、より重要な価値をもたらす AI ツールやソフトウェアが含まれます。これは、データ ストレージとコンピューティングの費用対効果の高い選択肢であるだけでなく、それ。クラウドの AI が解決する問題は、その最も魅力的な利点の 1 つです。
世界の AI インフラストラクチャ市場は、エンドユーザーごとに、企業、政府、クラウド サービス プロバイダーに分類されます。
クラウド サービス プロバイダー部門は最大の市場シェアを保持し、2030 年までに 21% の CAGR で成長すると予想されています。AI テクノロジーの採用を希望する世界中で事業を展開している企業は、AI の構築には費用がかかりすぎるため、大きな障害に直面しています。社内のインフラストラクチャ。その結果、AI技術のアウトソーシングに対する需要が高まっています。 AI 向けのソリューションは、大手クラウド サービス プロバイダーによって提供されています。同社は、豊富な技術ノウハウと資金力を活用して、これら最先端のソリューションを提供するためのAIインフラを構築しました。市場のサプライヤーは、企業に必要な技術を提供するために新しいアイテムを導入しました。
エンタープライズ部門は 2 番目に大きな市場シェアを保持します。自動車やセルフサービスのキオスクから送電網や銀行ネットワークに至るまで、全面的に新たなレベルの自動化が達成されています。世界を自動化するには、まず組織自体を自動化する必要があり、これが不可欠になっています。データ負荷が増大し、より複雑になり、インフラストラクチャがデータセンターの外でクラウドやエッジに拡張されるにつれて、これらの新しい環境の提供、最適化、廃止の速度は人間のオペレーターの能力を急速に超えます。
世界のAIインフラストラクチャ市場は、地域ごとに、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東、アフリカにわたって分析されています。
北米が市場を主導し、予測期間中に 20% の CAGR で拡大すると予想されます。この地域の成長は主に、米国やカナダなどの国の存在によるものです。北米地域における AI の発展は、最先端技術への連邦政府の戦略的投資と、世界中から集まった先見の明のある科学者や起業家の存在によって支えられている米国の強固なイノベーション エコシステムによって支えられてきました。世界およびトップの研究機関。さらに、この地域では、コネクテッド、5G、IoT デバイスが大幅に増加しています。その結果、通信サービス プロバイダー (CSP) は、増大し続ける複雑さを効果的に処理するために、ネットワーク スライシング、仮想化、新しいユースケース、およびサービス ニーズを必要としています。従来のネットワークおよびサービス管理戦略は持続不可能であるため、これにより AI ソリューションの需要が高まることが予想されます。
アジア太平洋地域は、2030 年までに 22.2% の CAGR で成長し、570 億米ドルに達すると予想されています。中国やインドなどの人口の多い国の存在により、アジア太平洋地域は急速な経済成長を遂げてきました。最も顕著な成長率を誇る経済国の一つがインドであり、世界的なAIの進歩に強い関心を持っています。インド政府は、その可能性を理解しているため、国を指導し、AI のリーダーとしての地位を確立するためにあらゆる努力を払っています。政府はこの有利な生態系を克服してAIを急速に進歩させようとしている。同様に、新興市場向けの情報サービスをサポートするために、中国政府は 5G ネットワークやデータセンターなどの新しいインフラストラクチャ プロジェクトの建設を加速しています。政府が発表したように、政府の支援、集中調整、2030年までに1,500億ドル以上の投資を約束する次世代人工知能開発計画も策定された。
