AIクラウドワークロード：市場データ概要 (2026年2026年第2四半期)

当レポートでは、AIクラウドワークロードの動向を調査し、トレーニングワークロードと推論ワークロードの消費量の推移・予測、タイプ・クラウドサービスプロバイダー・地域など各種区分別の詳細分析などをまとめています。

実用的メリット：

• トレーニングおよび推論の処理能力が時間とともにどのように拡大していくかを把握することで、自信を持ってキャパシティ戦略を策定できます。
• ワークロードの成長パターンや転換点を明確に把握し、AIへの投資を最適化できます。
• インフラの調達を長期的に左右する地域ごとの動向を予測します。

主な回答事項：

• クラウドにおいて、推論がトレーニングを追い越し、主要なリソース消費源となるのはいつか？
• クラウドにおいて、どの種類の推論ワークロードが最も多くのキャパシティを消費することになるか？
• 推論とトレーニングの転換点は、地域によってどのように異なるか？

調査ハイライト：

• 事業者セグメントの包括的な分析：ティア1およびティア2のハイパースケーラー、ネオクラウドプロバイダー、ソブリンクラウド
• 成長軌道と転換点に関する詳細分析 (推論ワークロードがトレーニングワークロードを上回る時期を含む)
• 2035年までのクラウドにおけるAI推論ワークロードの詳細な予測

目次

この製品は、AI Cloud Workloads (MD-AICW-101)と併せて読むことを想定しています。

主な調査結果

新着情報

重要な予測

トレーニングと推論

トレーニングワークロード

推論ワークロード

調査手法