人工智能基础设施市场规模、份额及趋势分析报告，按产品（硬件、软件、服务）、技术（机器学习、深度学习）、功能（训练、推理）、部署方式（本地部署、云部署、混合部署）、最终用户（企业、政府、云服务提供商）和地区（北美、欧洲、亚太、中东和非洲、拉丁美洲）划分，预测时间：2026-2034年

市场动态

全球人工智能基础设施市场驱动因素

高性能计算数据中心对人工智能硬件的需求

由于智能互联设备的指数级增长和数据消耗的急剧增加，数据中心的基础架构正承受着巨大的压力。如今，仅靠人力已无法应对日益复杂的数据中心。具备人工智能能力的数据中心硬件有望显著提高数据操作效率。在数据中心利用数百万个数据集训练机器学习模型是一项计算量巨大的任务。GPU（图形处理器）已经能够完成这项任务，而新型硬件的出现则进一步拓展了其应用范围。

在数据中心，CPU 用于串行计算，以跟踪存储数据和指令的多个内存区域。处理器分析内存地址处的指令和数据，并串行执行计算。在串行分析中，计算步骤按逻辑顺序排列。换句话说，数据中心的处理器将单个任务分解为多个不同的指令集，并按顺序执行。这经常导致数据中心出现延迟问题，尤其是在使用大量数据和指令集执行基于人工智能的计算时。并行计算框架允许同时利用多个计算资源来执行指令。使用这种技术，指令被分解成不同的块，可以由多个协处理器同时处理。因此，高性能计算/超级计算机受益于并行处理。

随着人工智能、数据挖掘和虚拟现实技术的进步，商用服务器越来越倾向于采用并行计算。GPU凭借其并行架构和数万个核心，能够同时处理大量指令，因此非常适合并行计算。并行计算范式尤其适用于实现深度学习的训练和接口，因为总体而言，并行计算对于人工神经网络更为高效。由于对并行计算的需求不断增长，预计人工智能基础设施市场在预测期内将持续增长。

全球人工智能基础设施市场制约因素

缺乏熟练劳动力

由于人工智能系统十分复杂，企业需要专业知识和一支能力卓越的团队来创建、管理和集成这些系统。此外，将人工智能技术集成到现有系统中也是一项复杂的工作，需要充足的资金支持内部研发和专利申请。即使是微小的错误也可能导致系统故障或解决方案失效，从而对最终结果和预期目标产生重大影响。专家级的数据科学家和开发人员需要对现有的机器学习人工智能处理器进行适配。各行各业的企业都在采用新兴技术，以提高运营效率和效益、减少浪费、保护环境、快速便捷地触达新受众，并支持产品和流程创新。

全球人工智能基础设施市场机遇

对协处理器的需求增加

根据摩尔定律，集成电路每平方英寸的晶体管数量大约每18个月翻一番，直至2020年。2015年，英特尔公司声称，通过开发7纳米和5纳米制程技术，或许能够使摩尔定律再延续几年。未来处理器尺寸的进一步缩小将十分困难，因为这样做也会缩短电子和空穴之间的距离，从而导致集成电路（IC）出现电流泄漏和过热等问题。这些问题会导致集成电路的耐用性下降、性能降低和功耗增加。因此，加速器或协处理器芯片（人工智能基础设施的关键组件）的研发，正是为了寻找一种能够提升芯片处理能力的新方法。

区域分析

北美洲对其他地区拥有统治权

按地区划分，全球人工智能基础设施市场分析涵盖北美、欧洲、亚太地区、拉丁美洲以及中东和非洲。

北美将主导市场，在预测期内以20%的复合年增长率增长。该地区的增长主要归功于美国和加拿大等国家的存在。美国强大的创新生态系统为北美人工智能的发展提供了助力，这得益于联邦政府对尖端技术的战略性投资，以及来自世界各地富有远见的科学家和企业家的汇聚，还有顶尖的研究机构。此外，该地区互联设备、5G设备和物联网设备的数量正在显著增长。因此，通信服务提供商（CSP）需要网络切片、虚拟化、新型用例和服务需求，才能有效应对日益增长的复杂性。由于传统网络和服务管理策略的不可持续性，预计这将推动对人工智能解决方案的需求。

预计到2030年，亚太地区的市场规模将达到570亿美元，年复合增长率达22.2%。由于中国和印度等人口大国的存在，亚太地区经历了快速的经济增长。印度是增长速度最显著的经济体之一，对人工智能的全球发展抱有浓厚的兴趣。印度政府深知人工智能的巨大潜力，正竭尽全力引导国家发展，力争成为人工智能领域的领导者。政府正努力利用这一有利环境，加速人工智能的快速发展。同样，为了支持不断增长的市场信息服务需求，中国政府正在加快建设包括5G网络和数据中心在内的新基础设施项目。政府还宣布制定了《下一代人工智能发展规划》，承诺到2030年将投入超过1500亿美元，并为此提供政府支持、集中协调和资金。

细分市场分析

全球人工智能基础设施市场按产品、部署、最终用户和地区进行分类。

按产品类型划分，全球人工智能基础设施市场分为硬件和软件两大类。

硬件板块预计将以19.85%的复合年增长率增长，并在预测期内占据最大的市场份额。该板块进一步细分为处理器、存储和内存。硬件板块的增长主要受处理器需求增长的驱动。现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）和图形处理器（GPU）是人工智能专用芯片的例子。中央处理器（CPU）是一种通用处理器。微处理器CPU 可以用于一些基础的 AI 任务，但随着 AI 的发展，CPU 的效率越来越低。通常情况下，在 AI 处理方面，GPU 的性能优于 CPU。为了使业界能够有效地处理 AI 应用、推理和建模，需要专用处理器。因此，芯片设计人员正在积极开发专为运行这些算法而设计的处理单元。

软件领域将占据第二大市场份额。例如机器学习、虚拟助手、语音识别、商业智能平台以及其他人工智能软件功能。使用人工智能 (AI) 的软件通过学习大量数据模式和洞察来提升智能水平，并通过算法训练不断更新这些模式和洞察，从而产生更智能的软件。人工智能软件领域涵盖使用人工智能的应用，例如聊天机器人、计算机视觉技术或各种数据分析工具。

按部署方式划分，全球人工智能基础设施市场分为本地部署、云端部署和混合部署。

预计到2030年，混合解决方案将占据最大的市场份额，复合年增长率将达到21.71%。随着人工智能解决方案提供商的客户群体从中小企业扩展到大型企业，对支持垂直和水平扩展的本地部署解决方案的需求也在不断增长。因此，企业对混合集成解决方案的需求日益增加，这类解决方案能够将本地应用程序与云服务相结合。采用混合架构构建人工智能解决方案的关键优势在于，企业可以根据自身业务活动或应用场景灵活地扩展或缩减解决方案的规模。

云计算领域将占据第二大市场份额。随着人工智能与云计算的融合，各组织已开始部署人工智能云，而人工智能云最初还只是一个概念。人工智能的普及应用受到多个关键因素的影响，其中包括人工智能工具和软件，它们为云计算带来了新的、更重要的价值。云计算不仅是数据存储和计算的经济高效之选，而且对云计算本身也产生了影响。人工智能在云计算中解决的问题正是其最具吸引力的优势之一。

按最终用户划分，全球人工智能基础设施市场分为企业、政府和云服务提供商。

预计到2030年，云服务提供商将占据最大的市场份额，复合年增长率将达到21%。全球范围内希望应用人工智能技术的企业都面临着巨大的挑战，因为自行构建人工智能基础设施成本过高。因此，外包人工智能技术的需求十分旺盛。各大云服务提供商已推出人工智能解决方案。他们利用自身雄厚的技术实力和财力，构建了人工智能基础设施，从而提供这些尖端解决方案。市场供应商也纷纷推出新产品，为企业提供所需的技术。

企业板块将占据第二大市场份额。从汽车到其他行业，各个领域都实现了更高水平的自动化。自助服务亭为电网和银行网络供电。要实现世界的自动化，组织首先必须实现自身自动化，这已成为至关重要的一步。随着数据负载日益庞大和复杂，以及基础设施从数据中心扩展到云端和边缘，这些新型环境的部署、优化和退役速度将迅速超越人类操作员的能力。