人工知能(AI) インフラ市場規模とシェア、提供(ハードウェア、ソフトウェア)、展開(オンプレミス、クラウド、ハイブリッド)、テクノロジー(機械学習、ディープラーニング)、エンドユース(エンタープライズ、政府機関、クラウドサービスプロバイダ)、地域予測、産業プレーヤー、成長統計レポート2024-2032

市場の見通し:

人工知能(AI)インフラ市場は2023年に37.4億米ドルを上回っており、2032年の末までに35.37億米ドルを越えることが予測され、2024年と2032年の間に27.6%のCAGRを目撃しました。

• Base Year Value (2023): USD 37.4 Billion
• CAGR (2024-2032): 27.6%
• Forecast Year Value (2032): USD 335.37 Billion
• Historical Data Period: 2019-2023
• Largest Region: North America
• Forecast Period: 2024-2032

市場動向:

成長の運転者および機会:

人工知能(AI)インフラストラクチャ市場における主要な成長ドライバーの1つは、高度なコンピューティング能力の需要が高まっています。 様々な分野における組織は、AIを活用し、データから洞察を得るとともに、プロセスを自動化し、意思決定を強化しています。 大規模なデータセットや複雑なアルゴリズムを処理することができる堅牢でスケーラブルなインフラを必要とし、高性能コンピューティング、クラウドサービス、およびAIワークロード用に設計された特殊なハードウェアへの投資を促進します。

クラウドベースのAIサービスの採用が高まっています。 企業がデジタルトランスフォーメーションに移行するにつれて、クラウドソリューションの可用性は、広範なオンプレミスインフラストラクチャを必要としないAIツールにアクセスすることができます。 この移行は、AIアプリケーションのアジャイル開発と展開をサポートし、企業が自社のインフラの構築と維持に関連した最新資本コストを最小限に抑えながら、AIのメリットを活用することができます。 クラウドAIサービスの柔軟性とスケーラビリティは、ますますますデータ主導のランドスケープで競争するために探している中小企業にとって特に魅力的です。

また、AIインフラ市場を先取りし、様々な産業における自動化・効率化に重点を置いています。 サプライチェーンマネジメントから顧客サービスに至るまで、あらゆるAI技術を採用し、業務の効率化とコストダウンを図っています。 このシフトは、AIインフラストラクチャの需要だけでなく、企業が既存のワークフローとシームレスに統合できるカスタマイズされたソリューションを求めるため、イノベーションを促進します。 企業がAIの統合の競争上の優位性を認識するにつれて、これらの取り組みをサポートするために必要なインフラは牽引を継続します。

企業の拘束:

有望な成長の可能性にもかかわらず, 人工知能インフラ市場は、課題に直面しています, と 1 主要な拘束は、AIインフラの実装に伴う高いコスト. 企業は、AIアプリケーション向けに特別に設計された最先端の技術とハードウェアに投資しようとすると、重要な金融障壁に直面しています。 これは、初期投資だけでなく、メンテナンス、ソフトウェアのアップデート、タレント獲得に関連する継続的な費用を含みます。 その結果、中小企業は、AIインフラストラクチャへの限られたリソースの割り当てを正当化し、市場成長を潜在的に制限することに苦労するかもしれません。

AIインフラ市場への影響のもう1つの制約は、AI分野における熟練した専門家の不足です。 AI技術の急速な進化は、専門的知識と専門知識を備えた労働力を必要とします。 しかし、現在の才能プールは、多くの場合、要求の不足に陥り、有資格者のための強化された競争につながります。 このスキルは、AIプロジェクトの実装を遅延させ、運用コストを損なうことができ、必要なインフラへの投資から組織を廃棄することができます。 企業がAIソリューションを採用する緊急事態と、アデプト専門家を見つけることの課題を克服するにつれて、この制約は市場全体の拡大を妨げる可能性があります。

地域別予報:

北アメリカ:

北米では、人工知能のインフラ市場は、主に米国とカナダによって運転されています。 地域は、グローバルAI業界における主要なプレーヤーの何人かに拠点を置き、重要な市場成長に貢献しています。 米国は特にAIの研究開発拠点であり、AIのインフラに投資する主要な技術会社です。 また、カナダはAI分野に精通し、政府の支援と取り組みを行い、人工知能技術の革新を推進しています。

アジアパシフィック:

アジア・パシフィックでは、中国、日本、韓国などの国々がAIインフラの開発・採用を主導しています。 特に中国はAI技術に大きな投資を行い、AI研究開発に注力するスタートアップや企業が増えています。 日本と韓国は、AI市場での主要プレイヤーであり、ロボティクス、機械学習、データ分析に重点を置いています。

ヨーロッパ:

ヨーロッパでは、英国、ドイツ、フランスなどの国は、人工知能インフラ市場の成長を促進しています。 英国は、AIの研究開発の著名なプレーヤーとして、地域に新興するAIスタートアップや企業を数多く確立しました。 ドイツは産業適用のAIの技術の採用につながった強い製造業のセクターで知られています。 一方、フランスは、ヘルスケア、輸送、サイバーセキュリティなどの分野におけるAIイノベーションに注力しています。

セグメンテーション分析:

セグメント化の観点から、グローバル人工知能(AI)インフラ市場は、提供、展開、技術、エンドユースに基づいて分析されます。

人工知能(AI) インフラ市場

提供:ハードウェア

AIインフラストラクチャ市場におけるハードウェア提供セグメントには、プロセッサ、GPU、メモリ、ストレージデバイスなどの物理的なコンポーネントが含まれます。 これらのハードウェアコンポーネントは、AIアルゴリズムに必要な複雑な計算を実行するために不可欠です。 様々な業界におけるAIアプリケーションの需要が高まり、AIのワークロードに最適化された特殊なハードウェアの需要も高まっています。 企業は、AIタスクのために特別に設計されたハードウェアソリューションを作成することに投資し、パフォーマンスと効率性を向上させます。

提供: ソフトウェア

AIインフラ市場におけるセグメントを提供するソフトウェアは、AIアプリケーションの開発、展開、管理を可能にする様々なツール、プラットフォーム、フレームワークで構成されています。 機械学習ライブラリ、ディープラーニングフレームワーク、AI開発環境が含まれます。 ソフトウェアは、AIモデルやアプリケーションの構築に必要なツールとリソースを提供することで、AIインフラストラクチャのエコシステムに重要な役割を果たしています。 今後もAIソフトウェアの需要が高まる中、AI開発者やデータサイエンティストの進化するニーズに応える先進的なソリューションを開発しています。

展開:オンプレミス

AIインフラ市場におけるオンプレミス展開セグメントは、組織の敷地内でAIインフラを設定することを含みます。 これにより、企業がAI環境を完全に制御およびカスタマイズでき、データセキュリティと規制要件の遵守を保証します。 オンプレミスの展開は、厳格なセキュリティポリシーまたはクラウドソリューションで満たせない特定のインフラ要件を持つ組織によって優先されます。 AI ハードウェアとソフトウェア技術の進歩により、AI インフラストラクチャのオンプレミスをデプロイすることで、あらゆる規模の組織にとってより実現可能になります。

展開:クラウド

AIインフラストラクチャ市場におけるクラウド展開セグメントは、オンプレミスのインフラに投資することなくAI機能を活用する組織のための費用対効果の高いスケーラブルなソリューションを提供します。 クラウドサービスプロバイダは、AIインフラストラクチャをサービスとして提供し、企業が有料の方法でコンピューティングリソース、ストレージ、AIツールにアクセスできるようにします。 クラウド展開により、組織がAIソリューションを迅速に展開し、要求に基づいてリソースをスケール化し、分散したチームとAIプロジェクトでコラボレーションすることができます。 クラウドベースのAIインフラを採用する企業が増えるにつれて、クラウドサービスの市場は大きく成長する見込みです。

展開:ハイブリッド

AIインフラ市場におけるハイブリッド展開セグメントは、オンプレミスとクラウドソリューションを組み合わせ、柔軟かつカスタマイズされたAI環境を実現します。 企業は、オンプレミスのインフラストラクチャを使用して、両方のデプロイメントモデルの利点を活用し、機密またはミッションクリティカルなワークロードとスケーラビリティとコスト効率性のためのクラウドリソースを活用することができます。 ハイブリッド導入により、組織は特定の要件に基づいてAIインフラストラクチャを最適化し、オンプレミスとクラウドソリューションのメリットを同時に活用することができます。 ハイブリッドAIインフラストラクチャの需要が高まるにつれて、企業が展開と管理プロセスを合理化するための統合ソリューションを開発しています。

技術: 機械学習

AIインフラ市場における機械学習技術セグメントは、コンピュータがデータから学習し、予測や決定を明示的にプログラミングすることなく行うことを可能にするアルゴリズムとモデルに焦点を当てています。 推奨システム、自然言語処理、画像認識など、さまざまなAIアプリケーションで機械学習が使用されています。 企業は、ワークロードの要件に基づいて、AIモデルを効率的に訓練および展開し、パフォーマンスを最適化し、リソースをスケールする機械学習インフラストラクチャに投資しています。 機械学習技術の進歩により、機械学習のワークロードを支えるAIインフラの市場が急速に拡大しています。

テクノロジー:ディープラーニング

AIインフラ市場における深層学習技術分野は、人間の脳の能力を模倣し、大きなデータセットからパターンを学び、認識するニューラルネットワークとアルゴリズムで構成されています。 ディープラーニングは、コンピュータビジョン、音声認識、自動運転などの複雑なAIアプリケーションで使用されます。 企業は、ディープラーニングのワークロードをサポートし、トレーニング時間を改善し、モデルの精度を向上させるために、専門ハードウェアおよびソフトウェアソリューションを開発しています。 深層学習用途の需要が高まるにつれて、ディープラーニング技術を活用したAIインフラの市場は、大幅な成長が見込まれる見込みです。

エンドユース: 企業

AIインフラ市場におけるエンタープライズエンドユースセグメントには、AIソリューションを採用し、運用効率を高め、顧客体験を改善し、イノベーションを推進するさまざまな業界を網羅しています。 企業がAIインフラに投資し、データ分析、意思決定、自動化のためのAI技術の力を活用しています。 業界におけるAIの採用拡大に伴い、予測分析からインテリジェントな自動化まで、幅広いアプリケーションをサポートする先進のAIインフラを展開しています。

エンドユース:政府機関

政府機関は、AIインフラ市場におけるエンドユースセグメントには、公共サービス、セキュリティ、ガバナンスのためのAI技術を活用した連邦政府、州政府、地方自治体が含まれます。 政府機関は、市民サービスを改善し、公共の安全性を高め、資源配分を最適化するためのAIインフラを展開しています。 政府の運用におけるAIの重要性の高まりに伴い、スマートシティ、予測的な政治、不正検知などの取り組みを支援するために、エージェンシーはAIインフラに投資しています。 世界中の政府がAI技術の普及を続け、政府機関のAIインフラ市場が拡大する見込み

エンドユース:クラウドサービスプロバイダ

AIインフラ市場におけるクラウドサービスプロバイダのエンドユースセグメントは、AIインフラを含むクラウドコンピューティングサービスを提供する企業で構成されています。 クラウドサービスプロバイダは、組織がAIリソース、ツール、およびプラットフォームにアクセスできるように重要な役割を果たしています。 クラウドでAIインフラストラクチャを提供することで、サービスプロバイダは、企業がハードウェアやソフトウェアへの投資を直面することなく、コンピューティングリソースを活用することができます。 AIサービスの需要が高まるにつれて、クラウドプロバイダは、AI開発者やデータサイエンティストのニーズに合わせて、専門的なAIインフラストラクチャソリューションを提供する製品を拡大しています。

競争環境:

人工知能(AI)インフラ市場における競争力のある景観は、急速な進歩と優勢なプレイヤーの多様な配列によって特徴付けられます。 主要な競合他社は、確立された技術巨人から専門スタートアップまで、それぞれがAI開発を容易にする計算力、データストレージソリューション、機械学習フレームワークを強化することに焦点を当てています。 主要なプレーヤーは、AIチップ、クラウドコンピューティングサービス、および統合ハードウェアソフトウェアソリューションを革新するために研究開発に大きく投資しています。 市場は、企業がエッジコンピューティングなどの新興技術を組み合わせ、リアルタイムのデータ処理能力を向上させるため、コラボレーションとパートナーシップを強化しています。 スケーラビリティ、パフォーマンスの効率性、コスト効率性は、競合性に影響を及ぼす重要な要因であり、企業はヘルスケアや金融から自動車、小売に至るまで、さまざまな分野にわたってAIソリューションをますますます採用しています。

トップマーケットプレイヤー

- NVIDIAの

- Googleクラウド

- Amazon Webサービス(AWS)

- マイクロソフト・ Azure

- IBM

- インテル

- オラクル

- AMDについて

- HPE(フレットパッカードエンタープライズ)

- バイドゥ