AI 基础设施市场 - 增长、趋势、COVID-19 影响和预测(2022 - 2027 年)

人工智能基础设施市场按产品(硬件和软件)、部署(本地、云和混合)、最终用户(企业、政府和云服务提供商)和地理位置进行细分。

市场快照

AI Infrastructure Market
Study Period: 2020-2027
Base Year: 2021
Fastest Growing Market: Asia Pacific
Largest Market: North America
CAGR: 20.59 %

Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and its growth?

市场概况

2021 年人工智能基础设施市场价值 383.4 亿美元,预计到 2027 年将达到 1206.9 亿美元,2022-2027 年期间的复合年增长率为 20.59%。高性能计算数据中心对人工智能硬件的需求不断增加,机器学习和深度学习技术的应用不断增加,预计将推动市场的增长。

  • 企业越来越认识到将人工智能 (AI) 纳入其业务流程的相关价值,因为它们通过流程自动化提高了运营效率并降低了成本。因此,公司一直在使用自主流程来改善运营并改变客户服务的面貌(例如,通过人工智能驱动的聊天机器人),同时将创新推向新的高度。AI 是一组算法,可以解决一组特定的问题,并且最适合处理大量高质量的大数据。聊天机器人可以将企业的运营成本降低多达 30%。
  • 此外,随着 IT 战略的重点从数据管理转向智能行动,企业越来越认识到人工智能在支持人类解决问题、决策和创造性努力方面的作用。企业认识到,实施和使用人工智能对于他们在竞争环境中的持续增长至关重要,具有许多潜在机会,例如使用人工智能推动创新、建立联系、识别和促进新发展的新机会。
  • 为了利用不断增加的人工智能机会,任何组织的首要考虑因素之一是拥有合适的基础设施来支持人工智能的发展。此外,人工智能解决方案经常需要新的硬件和软件集成才能发挥作用。例如,数据源的整理和注释、可扩展处理或创建和微调模型需要 AI 解决方案,例如重新利用现有硬件并购买一次性 AI 解决方案、构建更广泛的平台以支持多种 AI 解决方案以及外包人工智能解决方案交付。因此,基础设施在人工智能领域的发展中起着至关重要的作用。
  • 不同的公司一直在市场上提供与人工智能基础设施相关的解决方案,这些解决方案使公司能够利用他们的人工智能基础设施。例如,在 2022 年 2 月,为自然语言处理 (NLP)、机器视觉和语音识别应用程序实施人工智能的领导者 Spell 和下一代人工智能计算的智能处理单元 (IPU) 制造商 Graphcore,已宣布建立合作伙伴关系,以提供下一代人工智能基础设施。新解决方案将 Graphcore 的 IPU-POD 横向扩展系统与 Spell 的同名硬件无关的 MLOps 深度学习 (DLOps) 软件平台集成在一起,以使高级 AI 开发更快、更容易、更便宜。
  • 2021 年 8 月,Dell Technologies 宣布为新推出的 NVIDIA AI Enterprise 软件套件获得 Dell EMC VxRail 认证。NVIDIA AI Enterprise 是一套端到端的云原生 AI 和数据分析软件套件,经过 NVIDIA 优化、认证和支持,可在带有 NVIDIA 认证系统的 VMware vSphere 上运行。它包括来自 NVIDIA 的关键支持技术,用于在现代混合云中快速部署、管理和扩展 AI 工作负载。
  • 此外,COVID-19 大流行导致许多组织加速迁移到公共云解决方案,因为云服务弹性可以满足服务需求的意外高峰。在 COVID-19 时代,迁移到云帮助公司重塑了他们开展业务的方式。对 AI 服务的需求不断增长,许多云提供商提供 AIaaS 和 MLaaS。因此,全球云市场在 2020 年的医疗保健领域录得显着增长。人工智能和机器学习技术被大量用于抗击 COVID-19。例如,一些研究人员正在使用机器学习创建一个智能监控系统,用于跟踪和检测疑似 COVID-19 感染者。提议的系统之一是一个集成机器学习、云、雾、

报告范围

人工智能基础设施市场按产品(硬件和软件)、部署(本地、云和混合)、最终用户(企业、政府和云服务提供商)和地理位置进行细分。

随着人工智能技术从试验阶段进入采用阶段,它将主要需要大量的计算资源和先进的基础设施。人工智能基础设施需要多种资源才能提供足够的性能;计算资源包括 CPU 和 GPU、高存储容量、先进的网络基础设施和高安全性。人工智能基础设施市场的范围主要包括具有本地和云部署的硬件和软件产品,以及不同地区的企业和政府等各种最终用户行业。

Offering
Hardware
Processor
Storage
Memory
Software
Deployment
On-premise
Cloud
End User
Enterprises
Government
Cloud Service Providers
Geography
North America
United States
Canada
Europe
United Kingdom
Germany
France
Italy
Spain
Rest of Europe
Asia-Pacific
China
India
South Korea
Japan
Rest of Asia-Pacific
Latin America
Brazil
Mexico
Rest of Latin America
Middle-East and Africa
Saudi Arabia
United Arab Emirates
Qatar
Israel
South Africa
Rest of Middle-East and Africa

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主要市场趋势

混合部署有望占据主要市场份额

  • 提供 AI 解决方案的公司从 SME 向大型企业的不断转变正在增强对支持纵向和横向可扩展性的内部部署解决方案的需求。这一因素在企业中产生了对混合集成解决方案(包括本地应用程序和基于云的服务的组合)的巨大需求。​​​
  • 将混合模型用于 AI 解决方案的主要优势在于,组织可以根据特定操作或应用程序所需的可扩展程度来部署解决方案。​根据 Flexera 2020 年云状况调查报告,93% 的企业采用多云战略,87% 的企业采用混合战略,而采用多公有云或多私有云战略的组织略有增长6%。
  • 根据 Pure Storage 的数据,市场上一些著名的供应商是亚马逊、IBM、谷歌和微软,因为他们的公共云可以很容易地集成到混合云和多云中,根据收集到的数据形成一项调查超过 500 名 IT 专业人士。同样,随着需求的增长,该公司宣布了其混合云环境中的合作伙伴数量,截至 2021 年 5 月,IBM 和亚马逊分别拥有 65 家和 63 家合作伙伴。这是市场采用混合云的可靠迹象。
  • 还可以为 AI 创建以数据为中心的 IT 架构,这进一步意味着使用混合多云实现 IT 环境的现代化。混合多云在创建 AI 路线图方面的重要性是企业在构建混合多云时考虑的重要方面。此外,企业应将其公共云和私有云以及遗留数据中心集成到其混合多云框架中。集成的混合多云支持统一的 IA,这也提高了应用程序和数据的可移植性和互操作性。混合多云还解决了安全性、合规性和延迟问题。除了这些因素,企业还必须意识到制定人工智能战略的某些必要性。
  • 企业也在为其混合多云设计多管齐下的战略。作为此步骤的一部分,他们应确定具有嵌入式 AI 功能的云平台,并为其 AI 和混合多云团队计划持续培训以确保成功。作为在混合云上拥有数据权限的实体,NetApp AI 解决方案消除了边缘、核心和云端的瓶颈,以实现更高效的数据收集、加速 AI 工作负载和更顺畅的云集成,帮助混合云部署增长。例如,2021 年 5 月,惠普企业宣布全球医疗成像系统提供商 Carestream Health 选择 HPE GreenLake 使用混合云 AI 平台改造医疗保健平台。
AI Infrastructure Market

预计亚太地区将在预测期内实现最快增长

  • 随着越来越多的中国主要人工智能公司采用开源技术,为进一步创新扫清道路,预计中国的人工智能研究将加速。借助预先构建和优化的框架,工程师可以专注于模型的高级结构,而无需深入了解底层算法的细节。与此同时,政府正在加快建设5G网络和数据中心等“新基建”项目,为不断扩大的市场提供信息服务。不久之后,中国政府宣布制定《下一代人工智能发展规划》,承诺到 2030 年,政策支持、中央协调和投资总额将超过 1500 亿美元。
  • 政府鼓励中国的数字巨头发展人工智能。图书馆、平台和框架将促进与行业老牌企业的更多关系,使中小型企业能够以更低的价格使用人工智能。它还有一个额外的好处,那就是确保每个生态系统都发展出更公平的互补者集合,让数字庞然大物能够从人工智能产生和创造的价值中获得更大的份额。
  • 此外,印度是世界上增长最快的经济体之一,对人工智能的全球发展有着巨大的兴趣。印度政府认识到这一潜力,并正在采取一切必要措施来引导该国并将其置于人工智能的领导者之列。尽管生态系统有利,但政府必须克服相当大的障碍才能实现人工智能的快速发展。例如,印度缺乏支持大规模实验试验台的基础设施和允许访问智能数据的数据生态系统。
  • 根据安全和新兴技术中心的一份报告,印度完全有能力成为人工智能生态系统 (CSET) 的重要参与者和重要合作伙伴。根据美国智库发表的研究,印度的人工智能政策正走在正确的轨道上。另有六家印度科技初创企业加入了独角兽俱乐部。综上所述,印度在 2020 年只生产了 7 只独角兽,2019 年只生产了 6 只。专家认为,到 2025 年,印度将拥有超过 150 只独角兽。
  • 由于缺乏基础设施,印度的许多人工智能公司都依赖云基础设施。然而,印度的云使用仍处于起步阶段。印度仅将其 GDP 的 1.6% 用于 IT,不到全球平均水平的一半。根据 CSET 报告,印度几乎没有将 6% 的 IT 预算用于云计算,低于 7.9% 的全球平均水平。
  • 2021 年 5 月,英国和印度达成了一项价值 14 亿美元的贸易协议,承诺双方将提供数千名就业机会,并有可能达成未来的自由贸易协定。该一揽子计划包括印度血清研究所对其在英国的疫苗业务的 3.3856 亿美元投资,将协助基于人工智能的无人机 (AI) 的研究、临床试验、生产和出口。
AI Infrastructure Market

竞争格局

人工智能基础设施市场竞争激烈,因为在国内和国际市场上存在多个大型参与者。市场呈现适度集中,市场主体主要采取产品创新、并购等重大战略。该市场是一个技术驱动的市场,见证了参与者正在大力投入研发以扩大其解决方案的功能。市场上的一些主要参与者是英伟达公司、微软公司、谷歌和 IBM。

  • 2021 年 11 月 - IBM 和以色列人工智能系统和半导体公司 NeuReality 宣布合作开发高性能人工智能推理平台,旨在为深度学习提供成本和功耗改进。该协议涉及 NR1,这是 NeuReality 的第一个以 AI 为中心的架构的片上服务器 ASIC 实现。两家公司可能会一起评估用于 IBM 混合云的 NeuReality 产品,包括人工智能用例、系统流、虚拟化、网络和安全性。
  • 2021 年 9 月 - 微软和全球旅游技术公司 OYO 宣布建立多年战略联盟,共同开发下一代旅游和酒店产品和技术。OYO预计将采用微软Azure云基础设施和人工智能解决方案来提升中小型酒店的数字化能力。
  • 2021 年 6 月 - 谷歌选择 AMD 的第三代 EPYC 处理器来推出其第一个 Tau 虚拟机实例 T2。通过与 AMD 合作,Google Cloud 客户现在可以在不影响 x86 兼容性的情况下,以卓越的性价比为横向扩展应用程序提供惊人的性能。AMD EPYC(霄龙)处理器为 Google Cloud 上的众多实例提供支持,这些实例支持计算优化、通用、高性能和机密计算等工作负载。

竞争格局

人工智能基础设施市场竞争激烈,因为在国内和国际市场上存在多个大型参与者。市场呈现适度集中,市场主体主要采取产品创新、并购等重大战略。该市场是一个技术驱动的市场,见证了参与者正在大力投入研发以扩大其解决方案的功能。市场上的一些主要参与者是英伟达公司、微软公司、谷歌和 IBM。

  • 2021 年 11 月 - IBM 和以色列人工智能系统和半导体公司 NeuReality 宣布合作开发高性能人工智能推理平台,旨在为深度学习提供成本和功耗改进。该协议涉及 NR1,这是 NeuReality 的第一个以 AI 为中心的架构的片上服务器 ASIC 实现。两家公司可能会一起评估用于 IBM 混合云的 NeuReality 产品,包括人工智能用例、系统流、虚拟化、网络和安全性。
  • 2021 年 9 月 - 微软和全球旅游技术公司 OYO 宣布建立多年战略联盟,共同开发下一代旅游和酒店产品和技术。OYO预计将采用微软Azure云基础设施和人工智能解决方案来提升中小型酒店的数字化能力。
  • 2021 年 6 月 - 谷歌选择 AMD 的第三代 EPYC 处理器来推出其第一个 Tau 虚拟机实例 T2。通过与 AMD 合作,Google Cloud 客户现在可以在不影响 x86 兼容性的情况下,以卓越的性价比为横向扩展应用程序提供惊人的性能。AMD EPYC(霄龙)处理器为 Google Cloud 上的众多实例提供支持,这些实例支持计算优化、通用、高性能和机密计算等工作负载。

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Assumptions and Market Definition

    2. 1.2 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET INSIGHTS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis

      1. 4.2.1 Bargaining Power of Consumers

      2. 4.2.2 Bargaining Power of Suppliers

      3. 4.2.3 Threat of New Entrants

      4. 4.2.4 Intensity of Competitive Rivalry

      5. 4.2.5 Threat of Substitute Products

    3. 4.3 Assessment of the Impact of COVID-19 on the Market

    4. 4.4 Market Drivers

      1. 4.4.1 Increasing Demand for AI Hardware in High-performance Computing Data Centers

      2. 4.4.2 Increasing Applications of IIoT and Automation Technologies

      3. 4.4.3 Rising Application of Machine Leaning and Deep Learning Technologies

      4. 4.4.4 Huge Volume of Data Being Generated in Industries such as Automotive and Healthcare

    5. 4.5 Market Restraints

      1. 4.5.1 Lack of Skilled Professional in the Industry

  5. 5. MARKET SEGMENTATION

    1. 5.1 Offering

      1. 5.1.1 Hardware

        1. 5.1.1.1 Processor

        2. 5.1.1.2 Storage

        3. 5.1.1.3 Memory

      2. 5.1.2 Software

    2. 5.2 Deployment

      1. 5.2.1 On-premise

      2. 5.2.2 Cloud

    3. 5.3 End User

      1. 5.3.1 Enterprises

      2. 5.3.2 Government

      3. 5.3.3 Cloud Service Providers

    4. 5.4 Geography

      1. 5.4.1 North America

        1. 5.4.1.1 United States

        2. 5.4.1.2 Canada

      2. 5.4.2 Europe

        1. 5.4.2.1 United Kingdom

        2. 5.4.2.2 Germany

        3. 5.4.2.3 France

        4. 5.4.2.4 Italy

        5. 5.4.2.5 Spain

        6. 5.4.2.6 Rest of Europe

      3. 5.4.3 Asia-Pacific

        1. 5.4.3.1 China

        2. 5.4.3.2 India

        3. 5.4.3.3 South Korea

        4. 5.4.3.4 Japan

        5. 5.4.3.5 Rest of Asia-Pacific

      4. 5.4.4 Latin America

        1. 5.4.4.1 Brazil

        2. 5.4.4.2 Mexico

        3. 5.4.4.3 Rest of Latin America

      5. 5.4.5 Middle-East and Africa

        1. 5.4.5.1 Saudi Arabia

        2. 5.4.5.2 United Arab Emirates

        3. 5.4.5.3 Qatar

        4. 5.4.5.4 Israel

        5. 5.4.5.5 South Africa

        6. 5.4.5.6 Rest of Middle-East and Africa

  6. 6. COMPETITIVE LANDSCAPE

    1. 6.1 Company Profiles

      1. 6.1.1 Intel Corporation

      2. 6.1.2 Nvidia Corporation

      3. 6.1.3 Samsung Electronics Co. Ltd

      4. 6.1.4 Micron Technology Inc.

      5. 6.1.5 Xilinx Inc.

      6. 6.1.6 IBM Corporation

      7. 6.1.7 Google LLC

      8. 6.1.8 Microsoft Corporation

      9. 6.1.9 Amazon Web Services Inc.

      10. 6.1.10 Cisco Systems Inc.

      11. 6.1.11 Arm Holdings

      12. 6.1.12 Dell Inc.

      13. 6.1.13 Hewlett Packard Enterprise Company

      14. 6.1.14 Advanced Micro Devices

      15. 6.1.15 Synopsys Inc.

    2. *List Not Exhaustive
  7. 7. INVESTMENT ANALYSIS

  8. 8. FUTURE OF THE MARKET

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Frequently Asked Questions

The AI Infrastructure Market market is studied from 2020 - 2027.

The AI Infrastructure Market is growing at a CAGR of 20.59% over the next 5 years.

Asia Pacific is growing at the highest CAGR over 2021- 2026.

North America holds highest share in 2021.

Nvidia Corporation, Microsoft Corporation, Google LLC, IBM Corporation, Intel Corporation are the major companies operating in AI Infrastructure Market.

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