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市場調査レポート
商品コード
1126403
AIインフラストラクチャの世界市場規模、シェア、産業動向分析レポート:提供製品別(ハードウェア、サーバーソフトウェア)、エンドユーザー別、導入形態別、機能別(推論、トレーニング)、技術別、地域別展望・予測、2022年~2028年Global AI Infrastructure Market Size, Share & Industry Trends Analysis Report By Offering (Hardware and Server Software), By End User, By Deployment Type, By Function (Inference and Training), By Technology, By Regional Outlook and Forecast, 2022 - 2028 |
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AIインフラストラクチャの世界市場規模、シェア、産業動向分析レポート:提供製品別(ハードウェア、サーバーソフトウェア)、エンドユーザー別、導入形態別、機能別(推論、トレーニング)、技術別、地域別展望・予測、2022年~2028年 |
出版日: 2022年08月31日
発行: KBV Research
ページ情報: 英文 302 Pages
納期: 即納可能
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世界のAIインフラストラクチャ市場規模は、予測期間中にCAGR24.7%で成長し、2028年には1228億米ドルに達すると予測されます。
AIインフラストラクチャの市場は、企業におけるクラウド機械学習プラットフォームの採用が進み、強力なコンピューティング・データセンターにおけるAIハードウェアの需要が高まっていることから拡大しています。AIインフラストラクチャの市場は、ヘルスケア、BFSI、自動車、観光などの垂直産業におけるAi技術の利用が増加するにつれて拡大すると予想されます。また、AIインフラストラクチャの市場は、その他の理由でも拡大しています。
企業は、プロセスフローの自動化によって業務効率を高め、コストを削減するにつれて、人工知能(AI)を業務に統合することの価値を認識するようになっています。その結果、企業は自律的なプロセスを活用して業務を強化し、(例えば、AIによって駆動するチャットボットによって)顧客サービスを変革し、同時に創造性を新たな高みへと触媒するようになったのです。
COVID-19の影響分析
クラウドサービスのダイナミックな性質と、予期せぬサービス需要の急増に対応する能力により、COVID-19の発生は、多くの企業がパブリッククラウドソリューションへの移行を加速させるきっかけとなりました。COVID-19の時代には、クラウドへの移行により、企業は業務の運営方法を再構築することができました。AIサービスに対する需要の増加により、数多くのクラウドプロバイダーがAIaaSやMLaaSを提供するようになりました。このため、クラウド市場のヘルスケア分野は2020年に大きな成長を遂げました。COVID-19の対策として、多くのAIやML技術が採用されています。
市場の成長要因
Aiデータセンターにおける並列コンピューティングへの注目度上昇
データセンターでは、CPUがシリアルコンピューティングに活用され、データや命令が保持される多数のメモリ領域を追跡しています。プロセッサは、メモリ上の命令とデータを解析し、シリアルで計算を実行します。シリアル計算では、計算のステップは論理的に順序付けられ、順次実行されます。また、データセンターのプロセッサは、1つのタスクをいくつかの異なる命令セットに分割し、シリアル方式で実行します。このため、データセンターでは、特に大規模なデータや命令セットを使ってAIベースの計算を行う際に、しばしば待ち時間の問題が発生します。
企業におけるAiソフトウェアとハードウェアの需要拡大
アプリケーションによって生成されるデータ量の増加に対応するため、高度なAIソリューションには新しいハードウェアやソフトウェアが必要になることがよくあります。例えば、AIを利用したソリューションでは、データソースのアノテーションや収集、モデルの作成、処理、微調整などに関する更新が必要です。AI技術の一分野であるディープラーニングは、企業にとって最も重要な計算ワークロードの1つに成長し、AIインフラストラクチャの利用を増加させるでしょう。
市場の抑制要因
市場における熟練したプロフェッショナルの不在
AIシステムは複雑なシステムであるため、企業がAIシステムを作成、管理、統合するには、専門知識と有能なチームが必要です。AIシステムに携わる人は、機械知能、深層学習、機械学習(ML)、画像認識、認知コンピューティングなどの技術に精通している必要があります。さらに、AI技術を既存のシステムに統合するためには、十分な資金を投入した社内研究開発や特許出願が必要な困難な事業です。小さなミスでも、システム障害やソリューションの不具合につながり、結果や意図した結果に大きな影響を及ぼす可能性があります。
オファリングの展望
AIインフラストラクチャ市場は、オファリングに基づいて、ハードウェアとサーバーソフトウェアに区分されます。ハードウェアセグメントは、2021年のAIインフラストラクチャ市場で最も高い収益シェアを調達しました。プロセッサー、ストレージ、メモリー、インターコネクトは、AIインフラストラクチャを構築するために必要なハードウェアコンポーネントです。より小さく、より効果的で、より強力なゼロモーフィックチップベースのシステムは、技術の急速な進歩により、今後数年間で巨大なハードウェアデバイスを置き換えると予想されます。
テクノロジーの展望
技術に基づき、AIインフラストラクチャ市場は機械学習と深層学習に分類されます。機械学習セグメントは、2021年にAIインフラストラクチャ市場で最大の収益シェアを登録しました。それは、新しい商品の開発を助け、消費者行動の動向や運用上のビジネスパターンを企業に提供するためです。Google、Facebook、Uberなど、今日の多数のトップ企業の業務の大部分は、機械学習を中心に展開されています。
機能別の展望
機能別では、AIインフラストラクチャ市場は、トレーニングと推論に二分されます。トレーニング分野は、2021年のAIインフラストラクチャ市場で大きな収益シェアを登録しました。クラウドは、多数のサーバーにまたがる膨大なデータリポジトリにアクセスできるため、アルゴリズムを訓練するのに最適な場所です。AIアプリケーションがトレーニング中に評価するデータが多ければ多いほど、そのアルゴリズムはより効果的になります。
デプロイメントタイプの展望
AIインフラストラクチャ市場は、導入形態によって、オンプレミス、クラウド、ハイブリッドに分類されます。クラウド展開モードセグメントは、2021年のAIインフラストラクチャ市場で最も高い収益シェアを獲得しました。運用コストの削減、手間のかからない展開、高い拡張性、スピーディなデータアクセス、重要なデータへの迅速なアクセス、低い資本要件は、クラウド展開モードの利点のほんの一部に過ぎないです。
エンドユーザー向け展望
AIインフラストラクチャ市場は、エンドユーザーに基づき、企業、政府機関、クラウドサービスプロバイダーに分類されます。企業セグメントは、2021年のAIインフラストラクチャ市場で重要な収益シェアを調達しました。人工知能の利用を通じて、世界中の数多くの企業が新たな洞察、収益、効率(AI)を見出しています。また、企業は、インフラストラクチャへのアプローチ方法を変えることで、取り組みを加速できる可能性があることを学んでいます。
地域別の展望
地域別に見ると、AIインフラストラクチャ市場は、北米、欧州、アジア太平洋、LAMEAで分析されています。アジア太平洋地域は、2021年のAIインフラストラクチャ市場において有望な収益シェアを記録しました。中国におけるAIデータセンターの開発は、より多くの国内外の企業がクラウドサービスプロバイダ(CSP)やコロケーションオプションに切り替えるにつれて、変化を続けています。拡大する企業のために、より良い接続とスケーラブルなソリューションを求める企業のために、国内のAIデータセンターのニーズは急増しています。
市場参加者がとる主な戦略は、買収です。カーディナルマトリックスで提示された分析に基づき、Google LLCはAIインフラストラクチャ市場の先駆者です。Intel Corporation、Samsung Electronics Co.Ltd.、IBM Corporationなどの企業は、AI Infrastructure Marketの主要な革新者の一部です。
List of Figures
The Global AI Infrastructure Market size is expected to reach $122.8 billion by 2028, rising at a market growth of 24.7% CAGR during the forecast period.
Platforms for building intelligent applications that really are predictive, self-healing, and need little human interaction are known as artificial intelligence (AI) infrastructure. Innovative technologies such as Mobility, IoT, and Big Data are straining IT infrastructure. More than ever, the requirement for intelligent infrastructure is essential for maximizing the potential of AI systems. Every stage of the machine learning workflow is supported by AI infrastructure.
It enables the management and availability of computer resources for the development, testing, and deployment of AI algorithms by data engineers, data scientists, DevOps teams, and software developers. The workload is mapped to the appropriate setup of servers and virtual machines using AI infrastructure. Organizations can now concentrate on resource use, capacity planning, storage management, anomaly detection,
The market for AI infrastructure is expanding as a result of rising adoption of cloud machine learning platforms in businesses and rising demand for AI hardware in strong computing data centres. The market for AI infrastructure is anticipated to grow as the use of Ai technologies in vertical industries like healthcare, BFSI, automotive, and tourism increases. The market for AI infrastructure is also expanding for other reasons.
As businesses increase operational effectiveness and cut costs by automating process flows, they are coming to see the value of integrating artificial intelligence (AI) into their business operations. As a result, businesses have started utilizing autonomous processes to enhance operations and transform customer service (for instance, through chatbots driven by AI), all the while catalyzing creativity to new heights.
COVID-19 Impact Analysis
Due to the dynamic nature of cloud services and their ability to handle unanticipated surges in service demand, the COVID-19 outbreak led many enterprises to expedite their migrations to public cloud solutions. In the era of COVID-19, cloud migrations let enterprises reimagine how they run their operations. Numerous cloud providers now deliver AIaaS and MLaaS due to the increase in demand for AI services. Due to this, the healthcare sector of the cloud market had significant growth in 2020. A lot of AI and ML technology is being employed to combat COVID-19.
Market Growth Factors
Increasing Focus On Parallel Computing In Ai Data Centers
In data centres, CPUs are utilised for serial computing to keep track of a number of memory regions where data and instructions are kept. A processor analyses the instructions and data at the memory locations to perform computations in serial. The steps of a computation are logically ordered and sequential in serial computation. In addition, a processor at a data centre divides a single task into a number of distinct instructions sets that are carried out in a serial fashion. This frequently causes latency issues in data centres, especially when performing AI-based calculations with large data and instruction sets.
Rising Demand For Ai Software And Hardware Among Enterprises
In order to keep up with the growing volume of data created by applications, advanced AI solutions frequently necessitate new hardware and software. These AI-based solutions, for instance, require updates regarding the annotation and collection of data sources, as well as the creation, processing, and fine-tuning of models when more data becomes available. Deep learning, a branch of AI technology, has grown to be one of the most significant computational workloads for businesses and will increase the use of AI infrastructure.
Market Restraining Factors
Absence Of Skilled Professionals In The Market
Companies need expertise and a competent team to create, manage, and integrate AI systems because they are a complicated system. People working with AI systems must be knowledgeable about technologies including machine intelligence, deep learning, machine learning (ML), image recognition, and cognitive computing. Additionally, it is a difficult undertaking that necessitates well-funded internal R&D and patent filing to integrate AI technology into already-existing systems. Even small mistakes can result in system failure or solution malfunction, which can have a significant impact on the result and intended results.
Offering Outlook
On the basis of offering, the AI infrastructure market is segmented into Hardware and Server Software. Hardware segment procured the highest revenue share in the AI infrastructure market in 2021. Processors, storage, memory, and interconnects are hardware components needed to create an AI infrastructure. Smaller, more effective, and more potent xeromorphic chip-based systems are anticipated to displace huge hardware devices in the upcoming years due to the rapid advancement of technology.
Technology Outlook
Based on technology, the AI infrastructure market is classified into Machine Learning and Deep Learning. Machine Learning segment registered the largest revenue share in the AI infrastructure market in 2021. It is because it aids in the development of new goods and provides businesses with a picture of trends in consumer behaviour and operational business patterns. A significant portion of the operations of numerous of today's top businesses, like Google, Facebook, and Uber, revolve around machine learning.
Function Outlook
By function, the AI infrastructure market is bifurcated into Training and Inference. Training segment registered a significant revenue share in the AI infrastructure market in 2021. The cloud is a great place to train algorithms because it gives users access to enormous data repositories across many servers. The more data an AI application evaluates during training, the more effective its algorithm would become.
Deployment Type Outlook
On the basis of deployment, the AI infrastructure market is fragmented into On-premises, Cloud and Hybrid. The cloud deployment mode segment procured the highest revenue share in the AI infrastructure market in 2021. Reduced operational expenses, fuss-free deployment, high scalability, speedy data accessibility, quicker access to crucial data, and low capital requirements are just a few advantages of cloud deployment mode.
End-User Outlook
Based on end-user, the AI infrastructure market is categorized into Enterprises, Government Organizations and Cloud Service Providers. The enterprises segment procured a significant revenue share in the AI infrastructure market in 2021. Through the usage of artificial intelligence, numerous businesses around the world are finding new insights, revenue, and efficiencies (AI). Companies are also learning that by changing the way they approach their infrastructure, they may speed up their initiatives.
Regional Outlook
Region-wise, the AI infrastructure market is analyzed across North America, Europe, Asia Pacific and LAMEA. Asia Pacific registered a promising revenue share in the AI infrastructure market in 2021. The development of AI data centres in China is continuing to change as more domestic and international businesses switch to cloud service providers (CSPs) and co-location options. Due to companies looking for better connection and scalable solutions for their expanding enterprises, the need for AI data centres in the nation has surged.
The major strategies followed by the market participants are Acquisitions. Based on the Analysis presented in the Cardinal matrix; Google LLC is the forerunners in the AI Infrastructure Market. Companies such as Intel Corporation, Samsung Electronics Co., Ltd., IBM Corporation are some of the key innovators in AI Infrastructure Market.
The market research report covers the analysis of key stake holders of the market. Key companies profiled in the report include Oracle Corporation, Intel Corporation, Samsung Electronics Co., Ltd. (Samsung Group), IBM Corporation, Google LLC, Amazon Web Services, Inc. (Amazon.com, Inc.), Hewlett-Packard Enterprise Company, Cisco Systems, Inc., Dell Technologies, Inc., and Toshiba Corporation.
Recent Strategies Deployed in AI Infrastructure Market
Partnership, Collaboration and Agreement:
Jul-2022: Google entered into a partnership with Northwell Health, the largest healthcare system in New York. This partnership aimed to use Google's machine learning (ML), artificial intelligence (AI), and cloud capabilities. Additionally, the partnership would escalate the health system's digital transformation by utilizing cloud technology and artificial intelligence (AI), to enhance clinician experience, patient care, and operational efficiency.
Product Launch and Product Expansion:
May-2021: Google Cloud announced Vertex AI, a new managed machine learning platform that is meant to make it easier for developers to deploy and maintain their AI models. it enables serious deployments for a new generation of AI that will empower data scientists and engineers to do fulfilling and creative work. Ultimately, our goal with Vertex is to reduce the time to ROI for these enterprises, to make sure that they cannot just build a model but get real value from the models they're building.
Apr-2021: Intel released its most advanced artificial intelligence-based data center platform. This platform would offer a substantial performance boost as compared with the previous generation, with an average 46% advancement on popular data center workloads.
Acquisition and Merger:
Dec-2021: Oracle Corporation acquired Cerner Corporation, an American supplier of health information technology services, devices, and hardware. This acquisition aimed to assist Oracle to scale up its cloud business in the hospital and health system market.
Nov-2021: IBM today announced the acquisition of SXiQ, an Australian digital transformation services company specializing in cloud applications, cloud platforms and cloud cybersecurity. IBM's acquisition of SXiQ brings additional hybrid and multicloud expertise that is at the core of open innovation for clients. SXiQ will enhance IBM Consulting's capabilities in Australia and New Zealand to modernize applications and technology infrastructure in the cloud.
Jun-2021: Hewlett Packard Enterprise completed the acquisition of Determined AI, a San Francisco-based startup. This acquisition aimed to provide a strong and robust software stack to train AI models quicker, at any scale, utilizing its open source machine learning (ML) platform.
Jun-2021: IBM today announced the closing of its acquisition of Turbonomic, Inc., an Application Resource Management (ARM) and Network Performance Management (NPM) software provider based in Boston, MA. Now that Turbonomic is a part of our portfolio, IBM is the only company providing a one-stop shop of AI-powered automation capabilities, all built on Red Hat OpenShift to run anywhere.
Jan-2020: Samsung acquired TeleWorld Solutions, a strategic wireless engineering and consulting firm. This acquisition aimed to allow Samsung to fulfill mobile carriers' increasing requirements for enhancing their 4G and 5G networks, and eventually develop new opportunities to improve its service capabilities to the customers.
Business Expansion:
May-2021: Dell introduced the flagship Apex services brand. Under this expansion, Dell launched Apex Custom Solutions, Apex Data Storage Services, and the Apex Console. Apex Data Storage Services provides three performance tiers of the block along with file enterprise storage, and capacity starting as low as 50 terabytes.
Market Segments covered in the Report:
By Offering
By End User
By Deployment Type
By Function
By Technology
By Geography
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