人工知能と機械学習：クラウドAI

具体的なメリット：

• 2031年までのクラウド環境における人工知能（AI）チップセットの市場規模（出荷台数および収益）を特定します。
• クラウドAIチップセットの出荷台数および収益が、主要地域およびアーキテクチャ（例：グラフィックス処理装置（GPU））ごとにどのように成長するかをご理解いただけます。
• クラウドAIにおける主要AIフレームワークの相対的成長率、および推論とトレーニングの比較に基づき、戦略を評価します。
• クラウド環境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します。

重要な疑問への回答：

• 2031年までにサーバーにおけるAIチップセットの採用はどの程度重要となるか？
• 各地域におけるAIチップセット市場は今後どのように発展していくのか？
• これらのチップセットはどのAIフレームワークを対象とするか？
• 2031年までにクラウドAIを支配するチップセットアーキテクチャはどれか？

調査のハイライト：

• 2024年から2031年までのクラウド市場におけるAIチップセットの出荷台数および収益の予測
• 地域別、アーキテクチャ別、ワークロード別、AIフレームワーク別の詳細な内訳

当レポートの対象読者

• 自社市場の規模や新たな成長領域に関する深い知見を求めるチップセットベンダー
• AIの影響を受ける多様な市場における営業・マーケティング責任者
• クラウドAIの成長可能性を評価中の投資家
• クラウドAI製品の開発およびマーケティングに携わる、AIスタック全体にわたる戦略担当者

目次

表

図

• 図1　クラウドAI推論トレーニングチップセットのアーキテクチャ別出荷総数
• 図2　クラウドAI推論トレーニングチップセットのアーキテクチャ別出荷総数
• 図3　クラウドAI推論トレーニングチップセットのアーキテクチャ別総売上高
• 図4　クラウドAI推論トレーニングチップセットのアーキテクチャ別総売上高
• 図5　クラウドAI推論トレーニングチップセットの総売上高
• 図6　 AIアクセラレータ市場におけるCPUを除くベンダーシェア
• 図7　クラウドAI推論トレーニングチップセットの地域別出荷量
• 図8 　AIフレームワーク別クラウドAI推論トレーニングチップセットの総出荷数
• 図9　ワークロード別クラウドAIチップセット出荷台数
• 図10　エッジAI（個人用作業デバイスを含む）チップセットのワークロード別出荷総数
• 図11　クラウドAI、エッジAI、個人用作業デバイスにおける推論チップセットの総売上高
• 図12　クラウドAIエッジAIトレーニングチップセットの総売上高（個人用作業デバイスを含む）
• 図13　AIサーバー総出荷台数
• 図14　ワークロード別AIサーバー出荷台数
• 図15　AIサーバーの出荷台数と売上高ハイパースケーラーと非ハイパースケーラー
• 図16　AIサーバーの出荷台数と収益創出型AIと従来型AI
• 図17　北米とその他の地域のAIサーバー出荷台数と売上高