AIインフラストラクチャ 市場規模

AIインフラストラクチャ市場分析

AIインフラ市場規模は2024年に684.6億米ドルと推定され、2029年には1712.1億米ドルに達すると予測され、予測期間中（2024-2029年）の年平均成長率は20.12%で推移すると予測される。

AIインフラ市場イノベーションと効率化の推進

• 高性能コンピューティング・データセンターの需要急増：AIインフラ市場は、ハイパフォーマンスコンピューティング（HPC）データセンターにおけるAIハードウェアの需要増に牽引され、急激な成長を遂げている。企業は人工知能の変革の可能性を認識し、さまざまな業界への投資を促進している。
• NvidiaのBlueField-3 DPU：世界初の400GbEデータ・プロセッシング・ユニット（DPU）であるこのテクノロジーは、従来のDPUよりも10倍高速であり、AIハードウェアの大幅な進歩を裏付けている。
• グーグル・クラウドとインテルの協業： これらの技術大手は、データセンターにおけるAI機能、セキュリティ、生産性を強化するために設計されたチップを共同開発し、戦略的パートナーシップの流れを示した。
• AMDのMI300Xシリーズ：アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社はMI300Xチップ・シリーズを発表し、最大800億のパラメータを持つ生成AIモデルの実行を可能にし、AIモデルの複雑化が進んでいることを実証した。
• 成長を促進するIIoTとオートメーション技術：産業用モノのインターネット（IIoT）とオートメーション技術の統合は、AIインフラ市場を大幅に押し上げている。これらの技術革新は、効率を高め、プロセスを最適化し、価値あるデータを生成している。
• AFCOM 2021の調査結果：参加企業の40%以上が、2024年までにデータセンターの監視とメンテナンスにロボティクスと自動化を導入する予定であり、自動化の急激な高まりを示唆している。
• アドバンテックとアクティリティ・インテグレーション：これらの企業は、機械の予後診断と健康管理のためのAIベースのソリューションを発表し、リアルタイムでの機械の状態監視を可能にした。
• TDシネックスのData-IoTSolv：このソリューション・スイートは、データ分析とIoTを活用するためのツールをパートナーに提供するもので、AIを活用したIoTソリューションに対する需要の高まりを示す。
• イノベーションを推進する機械学習とディープラーニング：機械学習とディープラーニングの技術は、AIインフラストラクチャの成長の重要な原動力であり、企業が膨大なデータセットから価値ある洞察を引き出せるようにします。
• TAZI.AIの資金調達の成功：TAZI.AIは、ヘルスケア、保険、製薬の分野で機械学習ソリューションを展開するために460万ドルを獲得し、分野別のAI導入に成功している。
• 政府部門での活用：機械学習は、業務の自動化やデータ分析に活用され、人的リソースを中核機能に振り向けることができる。
• パンデミック時代の加速：パンデミックはネットワーク自動化のためのAIとMLの採用を加速させ、ネットワークプロバイダーは運用合理化におけるAIの重要な役割を認識した。
• 自動車およびヘルスケア分野におけるデータ爆発：自動車やヘルスケアのような業界ではデータ量が増加しており、データを効率的に管理・分析するための高度なAI技術の必要性が高まっている。
• アルパイン・ヘルス・システムズのAI搭載プラットフォーム： このプラットフォームは、複雑な病状の患者の退院プロセスを簡素化し、医療管理におけるAIの可能性を示している。
• Intangles LabのEV向けアンビエント認知AI： このイノベーションは、電気自動車、特に商用EV分野での航続距離不安に対応する。
• ヘルスケア・アプリケーションにおけるAI：AIは、臨床上の意思決定、疾病診断、患者データ管理への利用が増加しており、ヘルスケアにおけるその汎用性を示している。
• 市場展望と将来展望：AIインフラ市場は、最先端ソリューションを提供するハイテク大手、新興企業、クラウドプロバイダーが混在し、持続的な成長が見込まれている。
• クラウドセグメントの成長： AIインフラストラクチャーのクラウド市場は、2022年に161億2,000万ドルと評価され、2028年には年平均成長率20.22%を反映して492億9,000万ドルに達すると予測される。
• 北米市場のリーダーシップ 北米は2022年に195.7億ドルの金額でAIインフラストラクチャ市場をリードし、2028年には565.9億ドルに達し、CAGR 19.10%で成長すると予測される。
• 新たなテクノロジー：量子コンピューティング、6Gコネクティビティ、高度なロボット工学などのイノベーションがAIインフラ機能の限界を押し広げ、新たなアプリケーションやユースケースを可能にすると予想される。