世界の AI インフラストラクチャ市場規模は、2023 年に 558.2 億米ドルと評価されました。2032 年には 3,042.3 億米ドルに達し、予測期間 (2024 ～ 2032 年) にわたって20.72% の CAGRで成長すると予想されています。GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット)、TPU (テンソル プロセッシング ユニット)、専用 AI チップなどのハードウェアのイノベーションは、AI アルゴリズムの計算要件をサポートするために不可欠です。これらの進歩により、トレーニングおよび推論タスクの処理速度が向上し、効率が向上します。
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 定義インフラストラクチャの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ることで、IT インフラストラクチャの管理を効率化します。AI 定義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、機械学習やディープラーニングなどの AI テクノロジを組み合わせて、このような分析を実行します。その後、人工知能システムはデータを使用して結果を予測し、管理作業を自動化し、ソフトウェア定義インフラストラクチャ テクノロジと連携します。
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、十分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。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の需要、クラウドベースの機械学習プラットフォームの普及、データセットの広範かつ複雑化、業界間のパートナーシップとコラボレーションの増加、パンデミックによる AI の採用拡大、AI データ センターでの並列コンピューティングの重要性の高まりなどの要因によって促進されています。
| レポート指標 | 詳細 |
|---|---|
| 基準年 | 2023 |
| 研究期間 | 2020-2032 |
| 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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スマート接続デバイスの急激な増加とデータ消費の急増により、データセンターの基盤インフラストラクチャは大きな負担にさらされています。データセンターの複雑さが増す中、人間だけではその複雑さに対処することは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、データ操作の効率を大幅に向上させる可能性があります。データセンターで何百万ものデータセットに対して ML モデルをトレーニングするという、計算上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) はこのタスクを完了しており、新しいハードウェアによってオプションが拡大しています。
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分析して、シリアルに計算を実行します。シリアル分析では、計算の手順は論理的に順序付けられ、連続しています。言い換えると、データ センターのプロセッサは、1 つのタスクをシリアルに実行される複数の異なる命令セットに分割します。これにより、データ センターでレイテンシの問題が発生することが多く、特に、膨大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に問題が起こります。並列コンピューティング フレームワークを使用すると、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、命令は個別のチャンクに分割され、複数のコプロセッサで同時に処理できます。このため、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るようになっています。並列アーキテクチャと数万のコアにより、GPU は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イスの実装に最適です。なぜなら、全体として、並列コンピューティングは人工ニューラル ネットワークに効果的だからです。並列コンピューティングの需要が高まるため、AI インフラストラクチャの市場は、予測期間中に拡大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を必要とします。さらに、AI 技術を既存の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を必要とす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、運用の有効性と効率性を高め、無駄を削減し、環境を保護し、迅速かつ簡単に新しいオーディエンスにリーチし、製品とプロセスのイノベーションをサポートするために、新興技術を採用しています。
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18か月ごとに1平方インチあたりの数が倍増するとされています。2015年にインテル社は、7nmと5nmの製造技術を開発することで、ムーアの法則がさらに数年間続く可能性があると主張しました。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。電子と正孔の距離も短くなり、集積回路（IC）の電流リークや過熱などの問題につながるためです。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。そのため、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作成は、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に駆り立てられました。
世界の AI インフラストラクチャ市場は、提供、展開、エンドユーザー、地域に分類されます。
世界の AI インフラストラクチャ市場は、提供内容によって、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、予測期間中に年平均成長率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。ハードウェアセグメントは、プロセッサの需要増加によって主に推進されています。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装置（GPU）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、一部の基本的なAIタスクに利用できますが、AIが発展するにつれて、CPUの効率はますます低下します。通常、AIの処理に関しては、GPUの方がCPUよりも優れています。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合わせてカスタマイズされた処理装置を積極的に開発しています。
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、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インテリジェンスレベルを高め、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ソフトウェア部門には、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。
展開別に見ると、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、ハイブリッドに分類されます。
ハイブリッド セクションは、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に移行するにつれて、垂直方向と水平方向の両方でスケーラビリティ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。このため、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利点は、企業が AI ソリューションを使用しているアクティビティ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。
クラウド部門は、2番目に大きな市場シェアを占めるでしょう。AIとクラウドコンピューティングを統合することで、組織は当初は概念に過ぎなかったAIクラウドの実装を開始しました。AIの採用はいくつかの重要な変数の影響を受けますが、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。クラウドコンピューティングは、データストレージとコンピューティングのコスト効率に優れた選択肢であるだけでなく、それらにも影響を与えます。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。
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、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 セクションは、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。AI 技術を採用したいと考えている世界中で事業を展開している企業は、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 技術のアウトソーシングの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 向けの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財務リソースを活用して、これらの最先端の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ました。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に、新しいアイテムを導入しています。
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ことになります。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まで、あらゆる分野で新しい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、まず組織自体を自動化する必要がありますが、これは不可欠になっています。データ負荷が大きくなり複雑化し、インフラストラクチャがデータ センターの外側のクラウドやエッジに拡大するにつれて、これらの新しい環境が提供、最適化、廃止される速度は、人間のオペレーターの能力をすぐに超えることになります。
地域別に見ると、世界の AI インフラストラクチャ市場は、北米、ヨーロッパ、アジア太平洋、ラテンアメリカ、中東、アフリカにわたって分析されています。
北米は市場を支配し、予測期間中に20％のCAGRで拡大するでしょう。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。北米地域のAIの発展は、最先端技術への戦略的な連邦政府の投資、世界中から集まる先見の明のある科学者や起業家、トップクラスの研究機関の存在によって支えられている米国の強力なイノベーションエコシステムによって促進されてきました。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状況に効果的に対処するために、ネットワークスライシング、仮想化、新しいユースケース、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なため、AIソリューションの需要が高まると予想されます。
アジア太平洋地域は、2030年までに570億米ドルに達すると予想されており、年平均成長率22.2％で成長しています。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拡大を経験しています。最も顕著な成長率を示す経済の1つは、AIの世界的な進歩に強い関心を持つインドです。インド政府は、その可能性を理解しているため、国を導き、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しています。政府は、この有利な生態系を克服してAIを迅速に進歩させようとしています。同様に、中国政府は、成長市場の情報サービスをサポートするために、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。政府によって発表されたように、2030年までに政府のサポート、集中的な調整、および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確立されました。
