AIインフラストラクチャ市場の規模、シェア、トレンド分析レポート：提供分野別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、テクノロジー別（機械学習、ディープラーニング）、機能別（トレーニング、推論）、導入環境別（オンプレミス、クラウド、ハイブリッド）、エンドユーザー別（企業、政府機関、クラウドサービスプロバイダー）、地域別（北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、中東、アフリカ、ラテンアメリカ）予測、2024～2032年

市場ダイナミクス

世界のAIインフラ市場の牽引役

高性能コンピューティング・データセンターにおけるAIハードウェアの必要性

データセンター基盤インフラは、スマートコネクテッドデバイスの急激な増加とデータ消費量の急増により、大きな負荷にさらされています。データセンターの複雑化は、もはや人間だけでは対応しきれません。人工知能（AI）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を秘めています。数百万ものデータセットを用いて機械学習モデルをトレーニングするという、計算量的に困難なタスクは、データセンターで実行することが推奨されます。GPU（グラフィック・プロセッシング・ユニット）はこのタスクを既に完了しており、新しいハードウェアの登場により、その選択肢は広がっています。

データセンターでは、CPUはシリアルコンピューティングに利用され、データと命令が保持されている複数のメモリ領域を管理しています。プロセッサは、メモリアドレスにある命令とデータを分析することで、シリアルに計算を実行します。シリアル分析では、計算のステップは論理的に順序付けられ、順番に実行されます。つまり、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、それらをシリアルに実行します。これは、特に膨大なデータと命令セットを扱うAIベースの計算を実行する際に、データセンターでレイテンシの問題を引き起こすことがよくあります。並列コンピューティングフレームワークは、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することを可能にします。この手法により、命令は複数のコプロセッサで同時に処理できる個別のチャンクに分割されます。これにより、HPC/スーパーコンピュータは並列処理のメリットを享受できます。

AI、データマイニング、仮想現実の進化に伴い、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個のコアを備え、多数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最適です。並列コンピューティングパラダイムは、ディープラーニングのトレーニングとインターフェースの実装に最適です。なぜなら、並列コンピューティングは人工ニューラルネットワークに全体的に効果的だからです。 AIインフラストラクチャ市場は、並列コンピューティングの需要の高まりにより、予想期間中に拡大すると予想されています。

世界のAIインフラストラクチャ市場の抑制

熟練労働力の不足

AIシステムは複雑なシステムであるため、企業は専門知識と有能なチームを構築、管理、統合する必要があります。さらに、AI技術を既存システムに統合するには、十分な資金を投じ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。小さなミスでもシステム障害やソリューションの誤動作につながり、結果や期待される成果に大きな影響を与える可能性があります。既存のML対応AIプロセッサを適応させるには、専門のデータサイエンティストと開発者が必要です。あらゆる分野の企業が、業務の有効性と効率性を高め、無駄を削減し、環境を保護し、新規顧客層に迅速かつ容易にリーチし、製品とプロセスのイノベーションを支援するために、新興技術を採用しています。

世界のAIインフラ市場機会

コプロセッサの需要増加

ムーアの法則によれば、集積回路のトランジスタ数は2020年まで約18ヶ月ごとに1平方インチあたり2倍になるとされています。2015年、インテル社は7nmおよび5nmの製造技術を開発することで、ムーアの法則をさらに数年間継続できる可能性があると主張しました。しかし、将来的にプロセッサのサイズをさらに縮小することは困難です。なぜなら、縮小すると電子と正孔の距離も短くなり、集積回路（IC）のリーク電流や過熱などの問題につながるからです。これらの問題は、ICの耐久性の低下、パフォーマンスの低下、消費電力の増加につながります。したがって、AI のインフラストラクチャの重要なコンポーネントであるアクセラレータやコプロセッサ チップの開発は、チップの処理能力を向上させる別の手法を見つける必要性から生まれました。

地域別分析

北米が他地域を圧倒

地域別に見ると、世界のAIインフラ市場は北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東・アフリカの4地域にまたがって分析されています。

北米は市場を牽引し、予測期間中に年平均成長率（CAGR）20%で成長すると予想されます。この地域の成長は、主に米国やカナダといった国々の存在によるものです。北米地域におけるAIの発展は、最先端技術への戦略的な連邦政府投資に支えられた米国の強力なイノベーション・エコシステム、そして世界中から集まる先見の明のある科学者や起業家、そして一流の研究機関の存在によって支えられています。さらに、この地域ではコネクテッドデバイス、5Gデバイス、IoTデバイスの大幅な増加が見られます。その結果、通信サービスプロバイダー（CSP）は、ますます増大する複雑性に効果的に対応するために、ネットワークスライシング、仮想化、新たなユースケース、そしてサービスニーズへの対応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、AIソリューションの需要が高まると予想されています。

アジア太平洋地域は、2030年までに570億米ドルに達し、年平均成長率（CAGR）22.2%で成長すると予測されています。中国やインドといった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。中でも特に目覚ましい成長率を誇る経済圏の一つがインドであり、インドはAIの世界的な発展に強い関心を寄せています。インド政府はAIの可能性を理解し、国をAIのリーダーとして確立するためにあらゆる努力を傾けています。政府は、この有利な環境を克服し、AIを迅速に発展させようとしています。同様に、中国政府は、成長する市場向けの情報サービスを支援するため、5Gネットワ​​ークやデータセンターを含む新たなインフラプロジェクトの建設を加速させています。また、政府による支援、集中的な調整、そして2030年までに1,500億米ドルを超える投資を約束する「次世代人工知能開発計画」も策定され、政府が発表しました。

セグメント分析

世界のAIインフラ市場は、提供形態、導入形態、エンドユーザー、地域に分類されています。

提供形態別に見ると、世界のAIインフラ市場はハードウェアとソフトウェアに分類されます。

ハードウェア部門は、予測期間中、年平均成長率（CAGR）19.85%で成長し、最大の市場シェアを占めると予想されています。このカテゴリはさらに、プロセッサ、ストレージ、メモリに細分化されています。ハードウェア部門は、主にプロセッサの需要増加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）、グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）などは、AI専用チップの例です。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、基本的なAIタスクに利用できますが、AIの発展に伴い、CPUの有効性は低下しています。 AI処理に関しては、一般的にGPUがCPUよりも優れています。しかし、AIアプリケーション、推論、モデリングを業界が効率的に処理するには、専用のプロセッサが必要です。そのため、チップ設計者は、これらのアルゴリズムの実行に特化したプロセッシングユニットの開発に積極的に取り組んでいます。

ソフトウェア部門は、2番目に大きな市場シェアを占めるでしょう。例としては、機械学習、バーチャルアシスタント、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挙げられます。人工知能（AI）を利用するソフトウェアは、アルゴリズムの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、知能レベルを向上させ、よりインテリジェントなソフトウェアを生み出します。 AIソフトウェアセクターには、チャットボット、コンピュータービジョン技術、各種データ分析ツールなど、人工知能を活用したアプリケーションが含まれます。

導入形態別に見ると、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、ハイブリッドの3つに分類されます。

ハイブリッドセクターは、2030年までに21.71%のCAGRで成長し、最大の市場シェアを占め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企業へと移行するにつれ、垂直方向と水平方向の両方の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高まっています。そのため、企業はオンプレミス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の需要を高めています。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メリットは、企業が使用する活動やアプリケーションに応じて、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。

クラウドセクターは、2番目に大きな市場シェアを占める見込みです。AIとクラウドコンピューティングを統合することで、当初は概念段階であったAIクラウドの実装が組織間で始まっています。 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たな、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。クラウドコンピューティングは、データの保存と計算において費用対効果の高い選択肢であるだけでなく、クラウドコンピューティング自体にも影響を与えます。クラウドにおけるAIが解決する問題は、その最も魅力的なメリットの一つです。

エンドユーザー別に見ると、世界のAIインフラストラクチャ市場は、企業、政府機関、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、2030年までに21%のCAGRで成長し、最大の市場シェアを占めると予想されています。世界中で事業を展開する企業は、AIインフラストラクチャを社内で構築する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。その結果、AIインフラストラクチャのアウトソーシングに対する需要が高まっています。主要なクラウドサービスプロバイダーは、AIソリューションを提供しています。彼らは、豊富な技術的ノウハウと資金力を活用し、これらの最先端ソリューションを提供するためのAIインフラストラクチャを構築しています。市場のサプライヤーは、企業に必要なテクノロジーを提供するための新製品を導入しています。

エンタープライズ部門は、2番目に大きな市場シェアを占めるでしょう。自動車やセルフサービスキオスクから電力網や銀行ネットワークに至るまで、あらゆる分野で新たなレベルの自動化が実現されています。世界を自動化するには、まず組織自身が自動化する必要があり、これは不可欠となっています。データ負荷が増大し複雑化し、インフラストラクチャがデータセンターの外、クラウドやエッジへと拡大するにつれて、これらの新しい環境の提供、最適化、そして廃止のスピードは、人間のオペレーターの能力を急速に超えるでしょう。