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1636793

人工知能（AI）インフラ市場の2030年までの予測： コンポーネント別、展開モード別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析

Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Forecasts to 2030 - Global Analysis By Component (Hardware, Software, Services and Other Components), Deployment Mode, Technology, Application, End User and By Geography

出版日
ページ情報
英文 200+ Pages
納期
2～3営業日
カスタマイズ可能
価格
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人工知能（AI）インフラ市場の2030年までの予測： コンポーネント別、展開モード別、技術別、用途別、エンドユーザー別、地域別の世界分析
出版日: 2025年01月01日
発行: Stratistics Market Research Consulting
ページ情報: 英文 200+ Pages
納期: 2～3営業日
GIIご利用のメリット
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  • 概要
  • 図表
  • 目次
概要

Stratistics MRCによると、世界の人工知能（AI）インフラ市場は2024年に479億6,000万米ドルを占め、予測期間中のCAGRは31.1％で成長し、2030年には2,435億4,000万米ドルに達すると予測されています。

人工知能（AI）インフラは、AIアプリケーションの開発、展開、実行をサポートするために必要な基盤技術とシステムを指します。GPU、CPU、FPGA、ASICなどのハードウェア・コンポーネントや、AIワークロードに最適化されたソフトウェア・フレームワーク、クラウド・プラットフォーム、データ・ストレージ・ソリューションなどが含まれます。AIインフラストラクチャは、効率的なデータ処理、モデル学習、推論を可能にし、機械学習、深層学習、自然言語処理などのアプリケーションをサポートします。

業界を超えたAIの採用拡大

ヘルスケア、自動車、金融、小売、製造など、さまざまな業界の企業が人工知能（AI）を活用し、業務効率の向上、手順の自動化、カスタマイズされた体験の提供を実現しています。要求の厳しいワークロードを管理するには、ロボットによるプロセス自動化、画像認識、自然言語処理、予測分析などのアプリケーションに強力なAIインフラが必要です。例えば、自動車業界ではAIを自律走行技術に組み込み、ヘルスケア分野ではAIを薬剤研究や診断に活用しています。このような幅広い用途により、クラウドベースのソリューション、高度なハードウェア、スケーラブルで高性能なコンピューティング・システムに対する需要が高まっており、AIインフラ開発への継続的な投資が促進されています。

データのプライバシーとセキュリティへの懸念

AIシステムの学習や意思決定には、金融、医療、個人情報など大量の個人情報が必要です。CCPA、GDPR、HIPAAのような厳格な法律があるため、不適切なデータの取り扱いは違反、不正アクセス、コンプライアンス違反につながる可能性があります。データ漏えいやサイバー攻撃の可能性があるため、クラウドベースのAIインフラはさらなる脆弱性をもたらします。こうした危険を減らすには、強力な暗号化、安全なデータ保管、アクセス制御システムを導入することが極めて重要です。こうした懸念は、AIインフラの導入を難しくするだけでなく、特に規制の厳しい分野では、AIを利用する企業の準備態勢にも影響します。

ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）への需要の高まり

AIアプリケーションは、特に機械学習やディープラーニングを使用するものなど、大規模なデータセットを処理・分析するために多くの処理能力を必要とします。HPCシステムは必要な処理能力を提供し、GPU、並列コンピューティング、TPU（Tensor Processing Unit）などの特殊なハードウェアを活用して、AIモデルの推論とトレーニングを高速化します。特にコンピュータ・ビジョン、自然言語処理、自律システムなどの分野でAI技術が発展するにつれて、より高速で強力なコンピューティング・インフラがますます必要になってきています。最先端のインフラ・ソリューションへの投資は、現代のAIワークロードの効率性、スケーラビリティ、性能の要求を満たすために、HPCの必要性が高まっていることに後押しされています。

高い導入コスト

GPUやTPUのような強力な処理リソースや専用機器は、手が出ないかもしれません。また、複雑なAIモデルの開発とトレーニング、高品質なデータセットの取得と維持、有能なAIスペシャリストの雇用のためには、多額の財政投資が必要となります。AIシステムを現在のITインフラと統合するのは難しく、費用も時間もかかります。これらの要素を総合すると、AIの導入はあらゆる規模の企業にとって大きなコスト負担となります。

COVID-19の影響

COVID-19の流行は、人工知能（AI）インフラ市場にさまざまな影響を与えました。一方では、リモートワーク、ヘルスケア、eコマース、サプライチェーン管理におけるデジタル技術とAI駆動型ソリューションへの依存の高まりが、AIインフラへの需要を加速させました。その一方で、世界のサプライチェーンの混乱と経済の不確実性が、新たなAIプロジェクトの展開を遅らせた。にもかかわらず、パンデミックは事業継続におけるAIの重要性を浮き彫りにし、さまざまな分野でAIインフラへの長期投資を促進しました。

予測期間中、ハードウェア・セグメントが最大となる見込み

機械学習、ディープラーニング、データ分析などのAIアプリケーションをサポートする高性能コンピューティングの需要が高まっていることから、ハードウェア分野が最大になると推定されます。AIモデルが複雑化するにつれて、GPU、TPU、FPGAなどの専用ハードウェアは、処理速度と効率を加速するために不可欠です。さらに、ヘルスケア、自動車、金融などの業界でAIの導入が進んでいるため、大規模なデータ処理やリアルタイムの推論を処理するための、強力でスケーラブル、かつエネルギー効率の高いハードウェアソリューションが必要とされています。

不正検知分野は予測期間中に最も高いCAGRが見込まれる

不正検知分野は、サイバー脅威の高度化、リアルタイム意思決定の必要性、金融取引量の増加により、予測期間中のCAGRが最も高くなると予測されます。高性能インフラを搭載したAI駆動型システムは、膨大な量のデータを分析して、パターン、異常、潜在的な不正行為を従来の方法よりも迅速かつ正確に検出することができます。不正検知におけるAIの応用は、銀行、eコマース、保険、金融サービスなど多岐にわたり、疑わしい行動をリアルタイムで特定することで、組織が不正を防止し、金銭的損失を削減し、セキュリティを強化するのに役立っています。

最大のシェアを占める地域

アジア太平洋地域は、さまざまな分野で急速なデジタル変革が進んでいること、AIイニシアティブに対する政府の支援が増加していること、新興企業のエコシステムが急成長していることから、予測期間中に最大の市場シェアを占めると予想されます。この地域は人口が多く、可処分所得の増加と相まって、eコマース、フィンテック、ヘルスケア、スマートシティなどの分野でAIを活用したソリューションの需要を促進しています。さらに、5G技術とクラウドコンピューティングの進歩は、AIアプリケーションの普及に必要なインフラを提供し、市場の成長をさらに加速させています。

CAGRが最も高い地域：

予測期間中、北米地域が最も高いCAGRを記録すると予測されるが、これはイノベーションを促進する強固なベンチャーキャピタルエコシステムによるものです。民間および公的部門によるAI研究開発への多額の投資は、市場成長をさらに促進します。同地域は高度に熟練した労働力を誇り、新興技術を早期に採用する文化があるため、AIインフラストラクチャー・ソリューションにとって理想的な市場となっています。さらに、ヘルスケア、金融、自律走行車など、さまざまな業界でAIアプリケーションの需要が高まっていることが、高度なコンピューティング能力と特殊なハードウェアの必要性を後押しし、市場を前進させています。

無料のカスタマイズ提供：

本レポートをご購読のお客様には、以下の無料カスタマイズオプションのいずれかをご利用いただけます：

  • 企業プロファイル
    • 追加市場プレイヤーの包括的プロファイリング（3社まで）
    • 主要企業のSWOT分析（3社まで）
  • 地域セグメンテーション
    • 顧客の関心に応じた主要国の市場推計・予測・CAGR（注：フィージビリティチェックによる）
  • 競合ベンチマーキング
    • 製品ポートフォリオ、地理的プレゼンス、戦略的提携に基づく主要企業のベンチマーキング

目次

第1章 エグゼクティブサマリー

第2章 序文

  • 概要
  • ステークホルダー
  • 調査範囲
  • 調査手法
    • データマイニング
    • データ分析
    • データ検証
    • 調査アプローチ
  • 調査情報源
    • 1次調査情報源
    • 2次調査情報源
    • 前提条件

第3章 市場動向分析

  • 促進要因
  • 抑制要因
  • 機会
  • 脅威
  • 技術分析
  • 用途分析
  • エンドユーザー分析
  • 新興市場
  • COVID-19の影響

第4章 ポーターのファイブフォース分析

  • 供給企業の交渉力
  • 買い手の交渉力
  • 代替品の脅威
  • 新規参入業者の脅威
  • 競争企業間の敵対関係

第5章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：コンポーネント別

  • ハードウェア
    • グラフィックスプロセッシングユニット（GPU）
    • 中央処理装置（CPU）
    • 特定用途向け集積回路（ASIC）
    • フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）
    • メモリとストレージ
    • ネットワークコンポーネント
  • ソフトウェア
    • AIプラットフォーム
    • オペレーティングシステム
    • AIミドルウェア
    • データ管理および分析ツール
  • サービス
    • 統合と展開
    • サポートとメンテナンス
    • コンサルティング
  • その他のコンポーネント

第6章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：展開モード別

  • クラウドベース
    • パブリッククラウド
    • プライベートクラウド
    • ハイブリッドクラウド
  • オンプレミス

第7章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：技術別

  • 機械学習（ML）
    • 教師あり学習
    • 教師なし学習
    • 強化学習
  • 自然言語処理（NLP）
  • コンピュータビジョン
  • 音声認識
  • ディープラーニング（DL）

第8章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：用途別

  • データ管理と処理
  • モデルのトレーニングと開発
  • 推論と展開
  • 予測分析
  • 不正行為検出
  • 音声と画像の認識
  • 顧客体験管理
  • 推奨システム
  • その他の用途

第9章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：エンドユーザー別

  • 自動車・輸送
  • 教育
  • 銀行、金融サービス、保険（BFSI）
  • 小売業とeコマース
  • 政府と防衛
  • メディアとエンターテイメント
  • ITおよび通信
  • ヘルスケアとライフサイエンス
  • その他のエンドユーザー

第10章 世界の人工知能（AI）インフラ市場：地域別

  • 北米
    • 米国
    • カナダ
    • メキシコ
  • 欧州
    • ドイツ
    • 英国
    • イタリア
    • フランス
    • スペイン
    • その他欧州
  • アジア太平洋
    • 日本
    • 中国
    • インド
    • オーストラリア
    • ニュージーランド
    • 韓国
    • その他アジア太平洋地域
  • 南米
    • アルゼンチン
    • ブラジル
    • チリ
    • その他南米
  • 中東・アフリカ
    • サウジアラビア
    • アラブ首長国連邦
    • カタール
    • 南アフリカ
    • その他中東とアフリカ

第11章 主な発展

  • 契約、パートナーシップ、コラボレーション、合弁事業
  • 買収と合併
  • 新製品発売
  • 事業拡大
  • その他の主要戦略

第12章 企業プロファイリング

  • NVIDIA Corporation
  • Intel Corporation
  • Google LLC（Alphabet Inc.）
  • Microsoft Corporation
  • Amazon Web Services（AWS）
  • IBM Corporation
  • Oracle Corporation
  • Advanced Micro Devices, Inc.（AMD）
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • Hewlett Packard Enterprise（HPE）
  • Dell Technologies
  • Samsung Electronics Co., Ltd.
  • Cerebras Systems
  • Graphcore
  • Qualcomm Technologies, Inc.
  • Xilinx, Inc.（AMD）
  • Fujitsu Limited
  • Cisco Systems, Inc.
  • Micron Technology, Inc.
  • Tencent Holdings Limited
図表

List of Tables

  • Table 1 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Region (2022-2030) ($MN)
  • Table 2 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Component (2022-2030) ($MN)
  • Table 3 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Hardware (2022-2030) ($MN)
  • Table 4 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Graphics Processing Units (GPUs) (2022-2030) ($MN)
  • Table 5 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Central Processing Units (CPUs) (2022-2030) ($MN)
  • Table 6 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) (2022-2030) ($MN)
  • Table 7 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs) (2022-2030) ($MN)
  • Table 8 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Memory & Storage (2022-2030) ($MN)
  • Table 9 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Networking Components (2022-2030) ($MN)
  • Table 10 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Software (2022-2030) ($MN)
  • Table 11 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By AI Platforms (2022-2030) ($MN)
  • Table 12 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Operating Systems (2022-2030) ($MN)
  • Table 13 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By AI Middleware (2022-2030) ($MN)
  • Table 14 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Data Management and Analytics Tools (2022-2030) ($MN)
  • Table 15 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Services (2022-2030) ($MN)
  • Table 16 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Integration & Deployment (2022-2030) ($MN)
  • Table 17 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Support & Maintenance (2022-2030) ($MN)
  • Table 18 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Consulting (2022-2030) ($MN)
  • Table 19 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Other Components (2022-2030) ($MN)
  • Table 20 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Deployment Mode (2022-2030) ($MN)
  • Table 21 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Cloud-Based (2022-2030) ($MN)
  • Table 22 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Public Cloud (2022-2030) ($MN)
  • Table 23 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Private Cloud (2022-2030) ($MN)
  • Table 24 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Hybrid Cloud (2022-2030) ($MN)
  • Table 25 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By On-Premises (2022-2030) ($MN)
  • Table 26 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Technology (2022-2030) ($MN)
  • Table 27 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Machine Learning (ML) (2022-2030) ($MN)
  • Table 28 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Supervised Learning (2022-2030) ($MN)
  • Table 29 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Unsupervised Learning (2022-2030) ($MN)
  • Table 30 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Reinforcement Learning (2022-2030) ($MN)
  • Table 31 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Natural Language Processing (NLP) (2022-2030) ($MN)
  • Table 32 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Computer Vision (2022-2030) ($MN)
  • Table 33 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Speech Recognition (2022-2030) ($MN)
  • Table 34 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Deep Learning (DL) (2022-2030) ($MN)
  • Table 35 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Application (2022-2030) ($MN)
  • Table 36 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Data Management and Processing (2022-2030) ($MN)
  • Table 37 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Model Training and Development (2022-2030) ($MN)
  • Table 38 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Inference and Deployment (2022-2030) ($MN)
  • Table 39 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Predictive Analytics (2022-2030) ($MN)
  • Table 40 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Fraud Detection (2022-2030) ($MN)
  • Table 41 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Speech and Image Recognition (2022-2030) ($MN)
  • Table 42 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Customer Experience Management (2022-2030) ($MN)
  • Table 43 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Recommendation Systems (2022-2030) ($MN)
  • Table 44 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Other Applications (2022-2030) ($MN)
  • Table 45 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By End User (2022-2030) ($MN)
  • Table 46 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Automotive and Transportation (2022-2030) ($MN)
  • Table 47 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Education (2022-2030) ($MN)
  • Table 48 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI) (2022-2030) ($MN)
  • Table 49 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Retail and E-commerce (2022-2030) ($MN)
  • Table 50 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Government and Defense (2022-2030) ($MN)
  • Table 51 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Media and Entertainment (2022-2030) ($MN)
  • Table 52 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By IT and Telecom (2022-2030) ($MN)
  • Table 53 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Healthcare and Life Sciences (2022-2030) ($MN)
  • Table 54 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market Outlook, By Other End Users (2022-2030) ($MN)

Note: Tables for North America, Europe, APAC, South America, and Middle East & Africa Regions are also represented in the same manner as above.

目次
Product Code: SMRC28435

According to Stratistics MRC, the Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market is accounted for $47.96 billion in 2024 and is expected to reach $243.54 billion by 2030 growing at a CAGR of 31.1% during the forecast period. Artificial Intelligence (AI) Infrastructure refers to the foundational technologies and systems required to support the development, deployment, and execution of AI applications. It encompasses hardware components such as GPUs, CPUs, FPGAs, and ASICs, along with software frameworks, cloud platforms, and data storage solutions optimized for AI workloads. AI infrastructure enables efficient data processing, model training, and inference, supporting applications like machine learning, deep learning, and natural language processing.

Market Dynamics:

Driver:

Increased adoption of AI across industries

Enterprises across industries like healthcare, automotive, finance, retail, and manufacturing are utilizing artificial intelligence (AI) to improve operational efficiency, automate procedures, and provide customized experiences. To manage demanding workloads, applications such as robotic process automation, image recognition, natural language processing, and predictive analytics need strong AI infrastructure. For instance, the automobile industry incorporates AI into autonomous driving technologies, and the healthcare sector uses AI for drug research and diagnostics. This broad use is increasing demand for cloud-based solutions, sophisticated hardware, and scalable, high-performance computing systems, which is fueling ongoing investment in the development of AI infrastructure.

Restraint:

Data privacy and security concerns

Large volumes of private information, such as financial, medical, and personal data, are necessary for AI systems to be trained and make decisions. With strict laws like the CCPA, GDPR, and HIPAA, improper data handling can result in breaches, illegal access, and noncompliance. Because of the possibility of data leaks and cyberattacks, cloud-based AI infrastructure introduces an additional degree of vulnerability. To reduce these dangers, it is crucial to have strong encryption, safe data storage, and access control systems in place. These worries not only make deploying AI infrastructure more difficult, but they also affect businesses' readiness to use AI, particularly in highly regulated sectors.

Opportunity:

Growing demand for high-performance computing (HPC)

AI applications need a lot of processing power to process and analyze large datasets, particularly those that use machine learning and deep learning. HPC systems offer the required processing power, utilizing GPUs, parallel computing, and specialized hardware such as TPUs (Tensor Processing Units) to speed up AI model inference and training. Faster and more potent computing infrastructure is becoming more and more necessary as AI technologies develop, particularly in fields like computer vision, natural language processing, and autonomous systems. Investment in cutting-edge infrastructure solutions is fueled by the growing need for HPC in order to satisfy the efficiency, scalability, and performance demands of contemporary AI workloads.

Threat:

High cost of implementation

Powerful processing resources and specialized gear, such as GPUs and TPUs, might be unaffordable. Significant financial investments are also required for the development and training of complex AI models, the acquisition and upkeep of high-quality datasets, and the employment of qualified AI specialists. It can be difficult, expensive, and time-consuming to integrate AI systems with current IT infrastructure. When taken as a whole, these elements make implementing AI a significant cost commitment for companies of all sizes.

Covid-19 Impact

The COVID-19 pandemic had a mixed impact on the Artificial Intelligence (AI) Infrastructure market. On one hand, the increased reliance on digital technologies and AI-driven solutions for remote work, healthcare, e-commerce, and supply chain management accelerated demand for AI infrastructure. On the other hand, global supply chain disruptions and economic uncertainties slowed the deployment of new AI projects. Despite this, the pandemic highlighted the importance of AI for business continuity, driving long-term investments in AI infrastructure across various sectors.

The hardware segment is expected to be the largest during the forecast period

The hardware segment is estimated to be the largest, due to the increasing demand for high-performance computing to support AI applications like machine learning, deep learning, and data analytics. As AI models become more complex, specialized hardware such as GPUs, TPUs, and FPGAs are essential for accelerating processing speed and efficiency. Additionally, the growing adoption of AI in industries like healthcare, automotive, and finance requires powerful, scalable, and energy-efficient hardware solutions to handle large-scale data processing and real-time inference.

The fraud detection segment is expected to have the highest CAGR during the forecast period

The fraud detection segment is anticipated to witness the highest CAGR during the forecast period, due to the rising sophistication of cyber threats, the need for real-time decision-making, and the growing volume of financial transactions. AI-driven systems, powered by high-performance infrastructure, can analyze vast amounts of data to detect patterns, anomalies, and potential fraudulent activities faster and more accurately than traditional methods. Applications of AI in fraud detection span across banking, e-commerce, insurance, and financial services, helping organizations prevent fraud, reduce financial losses, and enhance security by identifying suspicious behavior in real time.

Region with largest share:

Asia Pacific is expected to have the largest market share during the forecast period due to rapid digital transformation across various sectors, increasing government support for AI initiatives, and a burgeoning start-up ecosystem. The region's large and growing population, coupled with rising disposable incomes, is fueling demand for AI-powered solutions in areas such as e-commerce, fintech, healthcare, and smart cities. Furthermore, advancements in 5G technology and cloud computing are providing the necessary infrastructure for the widespread adoption of AI applications, further accelerating market growth.

Region with highest CAGR:

During the forecast period, the North America region is anticipated to register the highest CAGR, owing to a robust venture capital ecosystem fostering innovation. Significant investments in AI research and development by both private and public sectors further fuel market growth. The region boasts a highly skilled workforce and a culture of early adoption of emerging technologies, making it an ideal market for AI infrastructure solutions. Additionally, the increasing demand for AI applications across various industries, such as healthcare, finance, and autonomous vehicles, is driving the need for advanced computing power and specialized hardware, propelling the market forward.

Key players in the market

Some of the key players profiled in the Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market include NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Google LLC (Alphabet Inc.), Microsoft Corporation, Amazon Web Services (AWS), IBM Corporation, Oracle Corporation, Advanced Micro Devices, Inc. (AMD), Huawei Technologies Co., Ltd., Hewlett Packard Enterprise (HPE), Dell Technologies, Samsung Electronics Co., Ltd., Cerebras Systems, Graphcore, Qualcomm Technologies, Inc., Xilinx, Inc. (AMD), Fujitsu Limited, Cisco Systems, Inc., Micron Technology, Inc., and Tencent Holdings Limited.

Key Developments:

In December 2024, Intel announced the new Intel(R) Arc(TM) B-Series graphics cards. The Intel(R) Arc(TM) B580 and B570 GPUs offer best-in-class value for performance at price points that are accessible to most gamers1, deliver modern gaming features and are engineered to accelerate AI workloads.

In October 2024, Siemens is revolutionizing industrial automation with Microsoft. Through their collaboration, they have taken the Siemens Industrial Copilot to the next level, enabling it to handle the most demanding environments at scale. Combining Siemens' unique domain know-how across industries with Microsoft Azure OpenAI Service, the Copilot further improves handling of rigorous requirements in manufacturing and automation.

Components Covered:

  • Hardware
  • Software
  • Services
  • Other Components

Deployment Modes Covered:

  • Cloud-Based
  • On-Premises

Technologies Covered:

  • Machine Learning (ML)
  • Natural Language Processing (NLP)
  • Computer Vision
  • Speech Recognition
  • Deep Learning (DL)

Applications Covered:

  • Data Management and Processing
  • Model Training and Development
  • Inference and Deployment
  • Predictive Analytics
  • Fraud Detection
  • Speech and Image Recognition
  • Customer Experience Management
  • Recommendation Systems
  • Other Applications

End Users Covered:

  • Automotive and Transportation
  • Education
  • Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • Retail and E-commerce
  • Government and Defense
  • Media and Entertainment
  • IT and Telecom
  • Healthcare and Life Sciences
  • Other End Users

Regions Covered:

  • North America
    • US
    • Canada
    • Mexico
  • Europe
    • Germany
    • UK
    • Italy
    • France
    • Spain
    • Rest of Europe
  • Asia Pacific
    • Japan
    • China
    • India
    • Australia
    • New Zealand
    • South Korea
    • Rest of Asia Pacific
  • South America
    • Argentina
    • Brazil
    • Chile
    • Rest of South America
  • Middle East & Africa
    • Saudi Arabia
    • UAE
    • Qatar
    • South Africa
    • Rest of Middle East & Africa

What our report offers:

  • Market share assessments for the regional and country-level segments
  • Strategic recommendations for the new entrants
  • Covers Market data for the years 2022, 2023, 2024, 2026, and 2030
  • Market Trends (Drivers, Constraints, Opportunities, Threats, Challenges, Investment Opportunities, and recommendations)
  • Strategic recommendations in key business segments based on the market estimations
  • Competitive landscaping mapping the key common trends
  • Company profiling with detailed strategies, financials, and recent developments
  • Supply chain trends mapping the latest technological advancements

Free Customization Offerings:

All the customers of this report will be entitled to receive one of the following free customization options:

  • Company Profiling
    • Comprehensive profiling of additional market players (up to 3)
    • SWOT Analysis of key players (up to 3)
  • Regional Segmentation
    • Market estimations, Forecasts and CAGR of any prominent country as per the client's interest (Note: Depends on feasibility check)
  • Competitive Benchmarking
    • Benchmarking of key players based on product portfolio, geographical presence, and strategic alliances

Table of Contents

1 Executive Summary

2 Preface

  • 2.1 Abstract
  • 2.2 Stake Holders
  • 2.3 Research Scope
  • 2.4 Research Methodology
    • 2.4.1 Data Mining
    • 2.4.2 Data Analysis
    • 2.4.3 Data Validation
    • 2.4.4 Research Approach
  • 2.5 Research Sources
    • 2.5.1 Primary Research Sources
    • 2.5.2 Secondary Research Sources
    • 2.5.3 Assumptions

3 Market Trend Analysis

  • 3.1 Introduction
  • 3.2 Drivers
  • 3.3 Restraints
  • 3.4 Opportunities
  • 3.5 Threats
  • 3.6 Technology Analysis
  • 3.7 Application Analysis
  • 3.8 End User Analysis
  • 3.9 Emerging Markets
  • 3.10 Impact of Covid-19

4 Porters Five Force Analysis

  • 4.1 Bargaining power of suppliers
  • 4.2 Bargaining power of buyers
  • 4.3 Threat of substitutes
  • 4.4 Threat of new entrants
  • 4.5 Competitive rivalry

5 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market, By Component

  • 5.1 Introduction
  • 5.2 Hardware
    • 5.2.1 Graphics Processing Units (GPUs)
    • 5.2.2 Central Processing Units (CPUs)
    • 5.2.3 Application-Specific Integrated Circuits (ASICs)
    • 5.2.4 Field-Programmable Gate Arrays (FPGAs)
    • 5.2.5 Memory & Storage
    • 5.2.6 Networking Components
  • 5.3 Software
    • 5.3.1 AI Platforms
    • 5.3.2 Operating Systems
    • 5.3.3 AI Middleware
    • 5.3.4 Data Management and Analytics Tools
  • 5.4 Services
    • 5.4.1 Integration & Deployment
    • 5.4.2 Support & Maintenance
    • 5.4.3 Consulting
  • 5.5 Other Components

6 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market, By Deployment Mode

  • 6.1 Introduction
  • 6.2 Cloud-Based
    • 6.2.1 Public Cloud
    • 6.2.2 Private Cloud
    • 6.2.3 Hybrid Cloud
  • 6.3 On-Premises

7 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market, By Technology

  • 7.1 Introduction
  • 7.2 Machine Learning (ML)
    • 7.2.1 Supervised Learning
    • 7.2.2 Unsupervised Learning
    • 7.2.3 Reinforcement Learning
  • 7.3 Natural Language Processing (NLP)
  • 7.4 Computer Vision
  • 7.5 Speech Recognition
  • 7.6 Deep Learning (DL)

8 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market, By Application

  • 8.1 Introduction
  • 8.2 Data Management and Processing
  • 8.3 Model Training and Development
  • 8.4 Inference and Deployment
  • 8.5 Predictive Analytics
  • 8.6 Fraud Detection
  • 8.7 Speech and Image Recognition
  • 8.8 Customer Experience Management
  • 8.9 Recommendation Systems
  • 8.10 Other Applications

9 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market, By End User

  • 9.1 Introduction
  • 9.2 Automotive and Transportation
  • 9.3 Education
  • 9.4 Banking, Financial Services, and Insurance (BFSI)
  • 9.5 Retail and E-commerce
  • 9.6 Government and Defense
  • 9.7 Media and Entertainment
  • 9.8 IT and Telecom
  • 9.9 Healthcare and Life Sciences
  • 9.10 Other End Users

10 Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market, By Geography

  • 10.1 Introduction
  • 10.2 North America
    • 10.2.1 US
    • 10.2.2 Canada
    • 10.2.3 Mexico
  • 10.3 Europe
    • 10.3.1 Germany
    • 10.3.2 UK
    • 10.3.3 Italy
    • 10.3.4 France
    • 10.3.5 Spain
    • 10.3.6 Rest of Europe
  • 10.4 Asia Pacific
    • 10.4.1 Japan
    • 10.4.2 China
    • 10.4.3 India
    • 10.4.4 Australia
    • 10.4.5 New Zealand
    • 10.4.6 South Korea
    • 10.4.7 Rest of Asia Pacific
  • 10.5 South America
    • 10.5.1 Argentina
    • 10.5.2 Brazil
    • 10.5.3 Chile
    • 10.5.4 Rest of South America
  • 10.6 Middle East & Africa
    • 10.6.1 Saudi Arabia
    • 10.6.2 UAE
    • 10.6.3 Qatar
    • 10.6.4 South Africa
    • 10.6.5 Rest of Middle East & Africa

11 Key Developments

  • 11.1 Agreements, Partnerships, Collaborations and Joint Ventures
  • 11.2 Acquisitions & Mergers
  • 11.3 New Product Launch
  • 11.4 Expansions
  • 11.5 Other Key Strategies

12 Company Profiling

  • 12.1 NVIDIA Corporation
  • 12.2 Intel Corporation
  • 12.3 Google LLC (Alphabet Inc.)
  • 12.4 Microsoft Corporation
  • 12.5 Amazon Web Services (AWS)
  • 12.6 IBM Corporation
  • 12.7 Oracle Corporation
  • 12.8 Advanced Micro Devices, Inc. (AMD)
  • 12.9 Huawei Technologies Co., Ltd.
  • 12.10 Hewlett Packard Enterprise (HPE)
  • 12.11 Dell Technologies
  • 12.12 Samsung Electronics Co., Ltd.
  • 12.13 Cerebras Systems
  • 12.14 Graphcore
  • 12.15 Qualcomm Technologies, Inc.
  • 12.16 Xilinx, Inc. (AMD)
  • 12.17 Fujitsu Limited
  • 12.18 Cisco Systems, Inc.
  • 12.19 Micron Technology, Inc.
  • 12.20 Tencent Holdings Limited