AIインフラストラクチャー市場規模とシェア分析

AIインフラストラクチャ市場規模は2023年に576億2,000万米ドルと推定され、2028年までに1,294億3,000万米ドルに達すると予測されており、予測期間（2023年から2028年）中に17.57%のCAGRで成長します。

ニューヨーク、2023 年 8 月 29 日 (グローブ ニュースワイヤー) -- Reportlinker.com は、レポート「AI インフラストラクチャ市場規模とシェア分析 - 成長傾向と予測 (2023 ～ 2028 年)」のリリースを発表 - https://www.reportlinker .com/p06484183/?utm_source=GNW 人工知能は近年大幅な成長と発展を遂げており、数年以内にさらに普及するでしょう。 AI インフラストラクチャは、企業データの世界を最適化および合理化します。 AI インフラストラクチャは、データベースとメッセージ キュー システム全体で動作する機械学習アルゴリズムをトレーニングして、データ配信フローを提供します。主なハイライト IBM Global AI Adoption Index によると、昨年の AI の利用状況は安定しており、企業の 3 分の 1 以上 (35%) が業務における AI の利用を報告しており、前年比 4 ポイント増加しています。 AI を企業全体に簡単に適用できるようにするアクセシビリティは、導入の大きな推進力でした。 それでも、企業は業務の自動化を強化し、コストを削減するために AI に期待しています。 大企業と中小企業の間の AI 導入格差も劇的に拡大しています。 現在、大規模組織は小規模企業よりも組織内に AI を適用している可能性が 100% 高く、2021 年の時点では 69% でした。さらに、増大する AI の機会を活用するには、組織にとって最初に考慮すべきことの 1 つは、適切な AI を導入することです。 AI開発をサポートするインフラストラクチャ。 さらに、AI ソリューションが機能するには、新しいハードウェアとソフトウェアの統合が頻繁に必要になります。 たとえば、データ ソースの照合と注釈付け、スケーラブルな処理、または新しいデータが利用可能になったときにモデルの作成と微調整を行うには、既存のハードウェアの再利用や 1 回限りの AI ソリューションの購入、サポートする広範なプラットフォームの構築などの AI ソリューションが必要です。複数の AI ソリューション、および AI ソリューション提供のアウトソーシング。 このように、インフラストラクチャは AI 環境の成長において重要な役割を果たしています。Nvidia によると、キャピタル マーケット企業、ヘッジ ファンド、資産運用会社、取引所がディープ ラーニングを最も頻繁に利用しており、全ユーザーの 58 % を占めています。 対照的に、機械学習はフィンテック企業の 80 % で使用されており、クラウドからビジネス AI 機能を利用できますが、ディープラーニングの多くのユースケースを実現するにはより多くのデータが必要になる可能性があります。パンデミックによってもたらされた急速なデジタル化が産業界と学術界の発展を推進しています。インドで協力し、より熟練した労働力を生み出します。 Salesforce によると、人工知能と AI の専門知識を持つ人材の需要は近年、パンデミック以降さらに急増しています。 同社の Trailhead プラットフォームでは、パンデミックを通じて、AI 関連の認定/バッジが 148% 増加し、続いてブロックチェーン関連の認定/バッジが 54% 増加しました。一方で、オライリーの企業における AI 導入レポートでは、が 3,500 人以上のビジネス リーダーを対象に調査したところ、熟練人材の不足と雇用の難しさが AI の課題のトップにあり、回答者の 19% がそれを「重大な」障壁として挙げています。 オライリーのレポートは、AI 導入に対する 2 番目に大きな障壁は質の高いデータの不足であることを示唆しており、回答者の 18% は、組織が質の高いデータの重要性を認識し始めていると答えています。AI インフラストラクチャ市場の動向AI インフラストラクチャの需要の増加ハイ パフォーマンス コンピューティング データ センターの AI ハードウェアスマート コネクテッド デバイスの急速な成長とデータ消費量の大幅な増加により、基盤となるデータ センター インフラストラクチャに多大な圧力がかかっています。 データセンターは非常に複雑になり、この急増する複雑さを管理できるのは人間だけです。 データ センターの人工知能ハードウェアは、データ操作の効率を大幅に向上させるのに役立ちます。数千のデータセットで ML モデルをトレーニングすることは、データ センターで行うのが最適なコンピューティング集約的なアクティビティです。 GPU はこの機能をうまく実行しており、他の多くのハードウェアがオプションに追加されています。 たとえば、Wafer-Scale Engine (WSE) は、はるかに優れたコンピューティング能力とメモリを提供します。 ただし、情報をクラウドとの間でやり取りすることにより、データセンターで推論を行うことができます。 一般に、エッジのアプリケーションには低レイテンシと、消費エネルギーの少ないチップが必要です。 エッジ AI とデータセンター AI には、異なるチップ インフラストラクチャが必要です。データセンター向け AI ハードウェアにおける Nvidia の新しいコンセプトの 1 つは、データセンター向け BlueField DPU (データ処理ユニット) です。 同社は、「AI およびアクセラレーション コンピューティング」向けに明確に設計された DPU である BlueField-3 を発表しました。 Nvidiaによると、BlueField-3は世界初の400GbE DPUだという。 前世代の BlueField-2 よりも 10 倍高速です。 同月、同社はAIおよびハイパフォーマンスコンピューティング用のArmベースのデータセンターCPUを発表した。 新しいデータセンター CPU の Grace は、今年初めに登場したとき、x86 CPU のライバル、Intel や AMD に新たな競争を引き起こしました。クラウドシーンによると、昨年 1 月の時点で、米国には 2,701 のデータセンターがあり、ドイツにはさらに 487 のデータセンターがありました。 。 データセンターの数では、英国は 456 か国で第 3 位、中国は 443 でした。このような膨大な数のデータセンターは、研究市場が成長する機会を生み出すでしょう。昨年 3 月、NVIDIA は強力なデータセンターを導入しました。これは、データセンターを AI 工場に変革し、テクニカル コンピューティングの新たな展望を開くという同社の目標の基盤となる新しいテクノロジーです。 NVIDIA は、この変革を推進する新しい Hopper GPU アーキテクチャと H100 GPU、およびロボットのトレーニングを容易にする 100 万平方フィートの Amazon 倉庫のデジタル ツインの作成などの大規模なコンピューティング タスク用に最新のハードウェアを最適化する新しいシステムを発表しました。アジア太平洋地域は予測期間中に最も急速な成長を記録すると予想される中国政府は、政策支援、中央調整、総額1,500億ドル以上の投資を約束する次世代人工知能開発計画の策定を発表した。この 10 年の終わりまでに、中国の AI ビジネスは年間売上高 1,600 億ドルを生み出すと予想されており、関連業界の年間売上高は 1 兆 6,000 億ドルに達します。中国のデジタル巨大企業は、政府によって人工知能の開発を奨励されています。 中小企業が人工知能を低価格で使用できるようにするライブラリ、プラットフォーム、フレームワークによって、業界の既存企業との関係がさらに促進されるでしょう。 また、各エコシステムが補完者のより公平なコレクションを開発できるようになり、デジタル巨大企業が人工知能が生み出す価値のより重要な部分を獲得できるようにするという追加の利点もあります。さらに、政府や組織はこの研究に投資しています。 & ガバナンスのための AI テクノロジーの開発。 たとえば、昨年 3 月、インド政府はベンガルールのインド科学大学 (IISc) に人工知能・ロボット技術パーク (ARTPARK) を立ち上げました。 このアートパークは、2億3000万ルピーのシードマネーによる官民協力によるものです。 これは、IIScとAIファウンドリーの共同イニシアチブである、グローバルな協力エコシステムを備えた最高の研究翻訳パークです。野村総合研究所によると、日本の人工知能は飛躍的に拡大し、全職業の半分をAIロボットが担うと予想されています日本の AI 市場がロボット工学に焦点を当てているのに対し、海外企業はソフトウェア開発に焦点を当てており、これは日本の AI 分野に参入しようとしている外国企業にとってチャンスの分野である。さらに、NEC や東芝などの企業は、 AI、ML、その他の新技術に基づいたソフトウェアおよびソフトウェアを統合した機器の開発。 たとえば、NEC は、安全機能を維持しながら効率を 100% 向上できる、倉庫用途の自律移動ロボット (AMR) の制御技術を開発したと発表しました。 AI インフラストラクチャ業界の概要 AI インフラストラクチャ市場は、複数の著名なプレーヤーにより競争が激しいです国内および国際市場で事業を展開しています。 市場は適度に集中しており、主要なプレーヤーは主に製品イノベーションや合併・買収などの効果的な戦略を採用しています。 この市場はテクノロジー主導の市場であり、プレーヤーがソリューションの機能を拡張するために研究開発に多大な努力を注いでいるのを目の当たりにします。 市場の主要なプレーヤーには、Nvidia Corporation、Microsoft Corporation、Google、IBM などがあります。2022 年 12 月: EnCharge AI は、Anzu Partners、AlleyCorp、Scout Ventures、Silicon Catalyst Angels、 Schams Ventures、E14 Fund、Alumni Ventures は、AI ハードウェア アクセラレータをさらに推進しています。 Encharge AI は、8-b コンピューティングで 150 TOPS/W に達するテスト チップ、PyTorch や TF などの主要な AI フレームワークとのシームレスなハードウェア ソフトウェア インターフェイス、ワットあたりのパフォーマンスが 20 倍、ワットあたりのパフォーマンスが 14 倍向上するなど、優れた効率を約束します。 2022 年 5 月: IBM は、AI トレーニング ワークロード専用の 2U ストレージ システムである Elastic Storage System 3500 を発表しました。 新しいマシンには、24 個のドライブ ベイと 368 TB の未加工容量の NVMe ストレージが含まれています。 ESS 3500 は、IBM の高性能クラスター化ファイル システム ソフトウェアである Spectrum Scale を利用することで、最大 91GB/秒のスループットを達成できます。