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：提供形態別（ハードウェア、ソフトウェア、サービス）、技術別（機械学習、深層学習）、機能別（トレーニング、推論）、展開形態別（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、クラウドサービスプロバイダー）、地域別（北米、欧州、アジア太平洋、中東・アフリカ、ラテンアメリカ）予測、2026年～2034年

市場動向

世界のAIインフラ市場の推進要因

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

スマートコネクテッドデバイスの爆発的な増加とデータ消費量の急増により、データセンターの基盤インフラは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が進むにつれ、人間だけではその複雑さに対処することが不可能になっています。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負荷の高いタスクは、データセンターで実行することが推奨されます。GPU（グラフィック処理ユニット）はこのタスクを既に完了させており、新しいハードウェアによってその選択肢がさらに広がっています。

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、データと命令が格納されている複数のメモリ領域を追跡します。プロセッサはメモリアドレスの命令とデータを解析し、計算をシリアルに実行します。シリアル解析では、計算の手順は論理的に順序付けられ、順次実行されます。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、特に大量のデータと命令セットを用いた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では、多数の計算リソースを同時に利用して命令を実行できます。この手法では、命令は複数のコプロセッサによって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は並列処理の恩恵を受けています。

AI、データマイニング、仮想現実の進歩に伴い、商用サーバーは並列コンピューティングをますます採用するようになっている。GPUは並列アーキテクチャと数万個のコアを備えているため、多数の命令を同時に処理でき、並列コンピューティングに最適である。並列コンピューティングのパラダイムは、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あり、全体として、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とってより効果的である。並列コンピューティングの需要の高まりにより、AIインフラストラクチャ市場は予測期間中に成長すると予想される。

世界のAIインフラ市場の制約

熟練労働者の不足

AIシステムは複雑なシステムであるため、企業はAIシステムの構築、管理、統合を行うための専門知識と有能なチームを必要とします。さらに、AI技術を既存システムに統合するには、十分な資金を投入した社内研究開発と特許出願が必要となる複雑な作業です。些細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。最新の機械学習対応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、業務効率の向上、無駄の削減、環境保護、新規顧客への迅速かつ容易なリーチ、製品およびプロセスの革新を支援するために、新興技術を採用しています。

世界のAIインフラ市場における機会

コプロセッサーの需要増加

ムーアの法則によれば、集積回路は2020年まで約18ヶ月ごとに1平方インチあたりのトランジスタ数を倍増させるとされていました。2015年、インテル社は7nmと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、プロセッサのサイズを今後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間の距離も短くなり、集積回路（IC）における電流漏れや過熱といった問題が発生するからです。これらの問題は、ICの耐久性の低下、性能の低下、消費電力の増加につながります。そのため、AIのインフラストラクチャに不可欠な構成要素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ための別の技術を見つける必要性から生まれたのです。

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、地域によって分類される。

提供するサービスによって、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。

ハードウェア分野は、予測期間中に年平均成長率（CAGR）19.85%で拡大し、最大の市場シェアを占めると予想されています。この分野はさらにプロセッサ、ストレージ、メモリに細分化されます。ハードウェア分野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）、グラフィックス処理ユニット（GPU）は、AI専用チップの例です。中央処理装置（CPU）は、汎用プロセッサの一種です。マイクロプロセッサCPUは基本的なAIタスクには利用できますが、AIの発展に伴い、CPUの効率は低下しています。一般的に、AI処理においてはGPUがCPUを凌駕します。業界がAIアプリケーション、推論、モデリングを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処理ユニットの開発に積極的に取り組んでいます。

ソフトウェア分野は2番目に大きな市場シェアを占める見込みです。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挙げられます。人工知能（AI）を利用したソフトウェアは、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、より高度な知能を持つソフトウェアへと進化します。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つに分類される。

ハイブリッド分野は、2030年までに年平均成長率（CAGR）21.71%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で拡張性をサポートするオンプレミスソリューションへ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への需要を増やしています。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、規模を拡大または縮小できることです。

クラウド分野は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、企業は当初は概念に過ぎなかったAIクラウドの実装を開始しています。AIの導入はいくつかの重要な変数に影響されますが、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。これは、データストレージと計算においてコスト効率の良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、その最も魅力的な利点の1つです。

エンドユーザー別に見ると、世界のAIインフラ市場は、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る。

クラウドサービスプロバイダー部門は、2030年までに年平均成長率（CAGR）21%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技術の導入を検討していますが、社内でAIインフラを構築するにはコストがかかりすぎるため、大きな障害に直面しています。そのため、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。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、豊富な技術ノウハウと資金力を活用し、最先端のソリューションを提供するためにAIインフラを構築しました。市場のサプライヤーは、企業が必要とする技術を提供するために、新しい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。自動車から自動車、そしてあらゆる分野で新たなレベルの自動化が達成されています。セルフサービスキオスク電力網や銀行ネットワークの電力供給に。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、これは不可欠な要素となっている。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から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供給、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るだろう。

地域分析

北米は他地域を支配している

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、中東およびアフリカにわたって分析されている。

北米は市場を牽引し、予測期間中に年平均成長率（CAGR）20%で拡大する見込みです。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起因しています。北米地域におけるAI開発は、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おり、これは最先端技術への戦略的な連邦政府投資に加え、世界中から集まる先見性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、ますます複雑化するネットワーク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が求められています。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ソリューションへ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570億米ドル規模に達し、年平均成長率（CAGR）は22.2%にな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々が存在するため、アジア太平洋地域は急速な経済成長を遂げてきました。最も著しい成長率を誇る経済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持っています。インド政府は、AIの潜在力を理解し、AI分野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しています。政府は、この有利な環境を活かしてAIを急速に発展させようとしています。同様に、中国政府は、成長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などの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、政府が発表したように、2030年までに1500億米ドルを超える政府支援、集中的な調整、投資を約束する次世代人工知能開発計画も策定されました。