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（出荷台数および売上高）を特定します。
• 主要地域およびアーキテクチャ（例：グラフィックスプロセッシングユニット（GPU））ごとに、クラウドAIチップセットの出荷台数と売上高がどのように成長するかを把握します。
• 主要なAIフレームワークの相対的な成長率、およびクラウドAIにおける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になるでしょうか？
• 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でしょうか？
• 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のでしょうか？
• 2031年までに、クラウドAI市場をどのチップセットアーキテクチャが主導するでしょうか？

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売上高の予測
• 地域、アーキテクチャ、ワークロード、AIフレームワークごとの詳細な内訳

当レポートの主な読者層：

• 市場規模や新たな成長分野についてより深い洞察を求めてい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している投資家の方々
• クラウドAI製品の開発や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：アーキテクチャ別クラウドAI推論トレーニング用チップセットの総出荷台数
• 図2：アーキテクチャ別クラウドAI推論トレーニング用チップセットの総出荷台数
• 図3：アーキテクチャ別クラウドAI推論トレーニング用チップセットの総収益
• 図4：アーキテクチャ別クラウドAI推論トレーニング用チップセットの総収益
• 図5：クラウドAI推論トレーニング用チップセットの総収益
• 図6：CPUを除くAIアクセラレータ市場のシェア（ベンダー別）
• 図7：クラウドAI推論トレーニング用チップセットの総出荷台数（地域別）
• 図8：クラウドAI推論トレーニングチップセットの総出荷台数（AIフレームワーク別）
• 図9：クラウドAIチップセットの総出荷量（ワークロード別）
• 図10：エッジAIチップセット（個人用・業務用デバイスを含む）の出荷総数（ワークロード別）
• 図11：クラウドAI、エッジAI、個人用デバイスを含む推論チップセットの総収益
• 図12：クラウドAI、エッジAI、個人用作業デバイスにおけるトレーニング用チップセットの総収益
• 図13：AIサーバーの総出荷台数
• 図14：AIサーバー総出荷台数（ワークロード別）
• 図15：ハイパースケーラー型と非ハイパースケーラー型のAIサーバー出荷台数
• 図16：AIサーバーの出荷台数　生成型AI対従来型AI