人工知能および機械学習：クラウドAI

当レポートでは、クラウド環境における人工知能（AI）と機械学習の動向を調査し、クラウド環境におけるAIチップセットの市場規模 (出荷数・収益)、 地域・アーキテクチャ・ワークロード・AIフレームワーク別の詳細内訳、主要動向・市場影響因子の分析などをまとめています。

実用的なメリット：

• 今後10年間のクラウド環境におけるAIチップセットの市場規模 (出荷数・収益) を把握できます
• クラウドAIチップセットの出荷数および収益が主要地域とアーキテクチャ (GPUなど) 別にどのように成長するかを理解できます
• 主要なAIフレームワークおよび推論とクラウドAIにおけるトレーニングの相対的な成長に基づき、戦略を評価できます
• クラウドとエッジ環境におけるAIチップセットの市場規模を比較できます

主な質問への回答：

• 2030年にかけてのサーバーにおけるAIチップセットの採用はどの程度重要か？
• 各地域のAIチップセット市場は今後どのように発展するか？
• これらのチップセットはどのAIフレームワークをターゲットにするか？
• 2030年にかけてクラウドAIを支配するのはどのチップセットアーキテクチャか？

調査ハイライト：

• 2023年から2030年までのクラウド市場におけるAIチップセットの出荷と収益の予測
• 地域・アーキテクチャ・ワークロード・AIフレームワーク別の詳細内訳

目次

主な調査結果

主な推奨事項

新着情報

調査手法

重要な予測

Actionable Benefits:

• Identify the market size (shipments and revenue) of Artificial Intelligence (AI) chipsets in cloud environments for the rest of the decade.
• Understand how cloud AI chipset shipment and revenue will grow by key regions and architectures, e.g., Graphics Processing Units (GPUs).
• Evaluate strategies based on relative growth of key AI frameworks and inference versus training in cloud AI.
• Compare the market size of AI chipsets in the cloud to edge environments.

Critical Questions Answered:

• How significant will AI chipset adoption be in servers until 2030?
• How will the AI chipset market for each region develop going forward?
• Which AI frameworks will these chipsets target?
• Which chipset architecture will dominate cloud AI by 2030?

Research Highlights:

• Forecasts for AI chipset shipments and revenue in the cloud market from 2023 to 2030.
• Detailed breakdowns by region, architecture, workload, and AI framework.

Who Should Read This?

• Chipset vendors seeking greater insight into their market sizes and new growth areas.
• Sales and marketing leaders in diverse markets impacted by AI.
• Investors gauging the potential for growth in cloud AI.
• Strategists across the entire AI stack developing cloud AI product and marketing.

TABLE OF CONTENTS

Key Findings

Key Recommendations

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