报告概述

全球人工智能基础设施市场规模预计将从 2023 年的381 亿美元增至 2033 年的4605 亿美元左右，在预测期内以复合年增长率 28.3% 的速度增长。 2024 年至 2033 年。

人工智能基础设施在使组织能够利用人工智能和机器学习的力量来推动创新、改进决策流程、自动化任务以及从数据中获得有价值的见解方面发挥着至关重要的作用。它通常包括高性能计算 (HPC) 系统、用于加速计算的专用 GPU（图形处理单元）或 TPU（张量处理单元）、能够处理海量数据集的存储解决方案以及用于高效数据传输的网络基础设施。

在人工智能技术在各个领域的日益采用的推动下，人工智能基础设施市场近年来经历了显着增长。行业。组织正在认识到人工智能在增强竞争力方面的潜力，并投资强大的基础设施来支持其人工智能计划。此外，大数据的激增以及实时处理和分析数据的需求进一步推动了对先进人工智能基础设施的需求。

随着人工智能技术在各行业中变得更加普遍，人工智能基础设施市场预计将在未来几年继续呈上升趋势。人工智能硬件的进步，例如更强大、更节能的处理器的开发，将进一步推动人工智能基础设施的采用。此外，对边缘计算的日益关注以及网络边缘人工智能处理的需求将为人工智能基础设施提供商创造新的机遇。

根据IBM2023年全球人工智能采用指数，42%的企业级公司已积极实施人工智能业务运营中的智能（AI）。这表明组织中采用人工智能的趋势不断增长。值得注意的是，在这些公司中，59% 在推出或投资人工智能技术方面表现出了加快的步伐，这表明他们对利用人工智能促进业务增长的坚定承诺。

Nvidia 2023 年人工智能基础设施状况调查显示，显着的51%组织正在对 GPU 加速计算进行大量投资。这表明人们认识到强大的计算能力在驱动人工智能工作负载方面的重要性。通过利用 GPU 加速，组织可以提高人工智能计划的性能和效率。

此外，思科 2023 年全球网络趋势报告强调了边缘计算采用率的显着增长。 2021 年，27% 的组织正在利用边缘计算来支持其人工智能基础设施。然而，这一数字到 2023 年将增加到 39%，这表明人们越来越认识到边缘计算在支持实时处理和减少 AI 应用程序延迟方面的优势。

此外，AWS 2023 AI 趋势报告强调了混合方法在组织中越来越受欢迎。大约 47% 的组织正在采用混合策略，将本地和基于云的 AI 基础设施相结合。这种方法提供了灵活性和可扩展性，使组织能够利用两种环境的优势来支持其人工智能工作负载。

主要要点

• 人工智能基础设施市场预计到 2033 年将达到惊人的4605 亿美元，复合年增长率将达到令人印象深刻的28.3%。
• 到 2023 年，硬件细分市场占市场份额超过 47%ket 份额，强调了处理器、GPU 和内存单元对于人工智能基础设施的重要性。
• 基于云的解决方案将在 2023 年占据超过 62.1% 的市场份额，因其成本效益、可扩展性和易于部署而受到青睐。
• 机器学习在 2023 年占据了可观的 75% 市场份额，展示其在金融、医疗保健、汽车和零售领域的多功能应用。
• 企业在采用人工智能技术来提高运营效率、客户体验和决策流程的推动下，到 2023 年占据了超过 62% 的市场份额。
• 亚太地区在 2023 年占据了超过 35% 的全球人工智能基础设施市场，通过对人工智能研究、数字化转型工作和政府举措的大量投资。

C组件分析

2023年，硬件细分市场在人工智能基础设施市场中占据主导地位，占据了47%以上的份额。这一巨大的市场份额可以归因于处理器、GPU和内存单元等硬件组件在人工智能技术的基础方面发挥的关键作用。

实时处理和分析大量数据的需求推动了对高性能计算硬件的需求，这对于各行业人工智能应用的开发和部署至关重要。此外，硬件技术的进步显着提高了人工智能系统的效率和能力，使硬件成为人工智能基础设施中不可或缺的组成部分。

对专用人工智能芯片的投资不断增加，进一步巩固了硬件领域在人工智能基础设施市场中的领导地位，旨在加速人工智能基础设施的发展。机器学习任务并提高能源效率。这些创新拓宽了人工智能的应用范围，从自动驾驶汽车到医疗保健诊断，都需要强大的硬件解决方案。

此外，物联网设备和边缘计算的激增增加了对能够在更接近数据源处执行人工智能任务的硬件的需求，从而减少延迟和带宽使用。这一趋势凸显了硬件在推动人工智能技术广泛采用并将其融入到日常运营和跨行业战略计划中的关键作用。

此外，云计算的扩展和人工智能即服务 (AIaaS) 的采用也促进了硬件领域的增长。云服务提供商越来越多地投资人工智能基础设施，以支持人工智能和机器学习工作负载的计算需求，进一步推动硬件市场向前发展

Dep就业模式分析

2023年，云细分市场在人工智能基础设施市场占据主导地位，占据62.1%以上份额。这一巨大的市场份额可归因于各行业越来越多地采用基于云的解决方案。由于云平台的成本效益、可扩展性和易于部署性，企业越来越被云平台所吸引。

基于云的人工智能基础设施使组织能够利用先进的计算能力和存储功能，而无需进行本地解决方案所需的大量前期投资。此外，云服务提供的灵活性使公司能够根据当前需求扩大或缩小人工智能业务规模，从而在动态的市场条件下提供显着的优势。

全球范围内持续进行的数字化转型举措进一步巩固了云细分市场在人工智能基础设施市场中的领导地位。。随着企业不断采用数字技术来提高运营效率和客户体验，对基于云的人工智能解决方案的需求激增。部分原因是这些解决方案提供了强大的数据分析和机器学习功能，对于处理数字活动生成的大量数据至关重要。

此外，云基础设施支持人工智能模型的快速开发和部署，促进创新和竞争优势。人工智能与云计算的集成还有望增强安全功能，进一步吸引各行业转向基于云的人工智能基础设施。随着云技术的不断进步以及对数据驱动决策的日益重视，云细分市场有望在可预见的未来保持领先地位

技术分析

2023年，机器学习细分市场占据市场主导地位在人工智能基础设施市场中，占据了超过75％的份额。这一巨大的市场份额可归因于机器学习 (ML) 技术在金融、医疗保健、汽车和零售等各个行业的广泛应用。

这些行业对预测分析和数据处理的需求不断增长，极大地推动了机器学习解决方案的采用。此外，机器学习平台的可扩展性和不断提高的可访问性促进了其广泛使用，从而奠定了该领域的领先地位。

机器学习算法的不断进步和大数据可用性的不断提高进一步增强了机器学习领域在人工智能基础设施市场中的领导地位。这些因素提高了机器学习模型的效率和准确性，从而实现更有效的决策流程和企业运营改进。

A此外，企业对机器学习项目投资的增加以及旨在将机器学习与物联网（IoT）和边缘计算等新兴技术相结合的研发活动的激增也发挥了关键作用。这些发展预计将在未来几年维持机器学习领域的增长势头，巩固其作为人工智能基础设施市场基石的地位。

此外，深度学习子领域虽然规模较小，但由于其在为自然语言处理、图像识别和自动驾驶汽车等复杂人工智能应用提供动力方面发挥着关键作用，因此正在经历快速增长。计算能力的不断增强和神经网络架构的进步正在推动深度学习技术的采用。

然而，机器学习领域由于其更广泛的应用范围、成熟的框架以及与现有技术的易于集成而继续保持领先地位。

最终用户分析

2023年，企业在人工智能基础设施市场占据主导地位，占据62%以上份额。这一巨大的市场份额可归因于金融、医疗保健、零售和制造等各个行业的企业越来越多地采用人工智能技术。

数字化转型的动力，加上对竞争优势的需求，迫使企业投资人工智能基础设施，以提高运营效率、客户体验和决策流程。此外，来自多个来源的数据的激增需要强大的人工智能基础设施来进行有效的数据管理、分析和见解生成。

企业细分市场的领导地位进一步得到加强对个性化解决方案和服务不断增长的需求。随着企业寻求定制产品以满足特定客户需求，人工智能技术的部署变得至关重要。这涉及到机器学习、自然语言处理和认知计算的利用，所有这些都需要大量的人工智能基础设施。

此外，自动化趋势以及物联网设备与业务运营的集成扩大了人工智能的应用范围，推动了对人工智能基础设施的进一步投资。对高速处理和实时分析的需求也促使企业优先考虑人工智能基础设施，以确保自己始终处于创新前沿并在各自市场中保持竞争优势。

关键细分市场

组件

• 硬件
• 软件
• 服务

按部署模式

• 本地
• 云

按技术划分

• 机器学习
• 深度学习

按最终用户划分

• 企业
• 政府
• 云服务提供商 (CSP)

驱动因素

数据量和复杂性不断增加

数据量呈指数级增长，加上其复杂性不断增加，成为人工智能基础设施市场的主要驱动力。随着医疗保健、金融、零售和制造等各个行业的组织不断生成大量数据，对先进的人工智能基础设施来有效管理、处理和分析这些数据的需求激增。

人工智能技术的集成使企业能够通过复杂的数据环境获得可行的见解、增强决策并促进创新。随着物联网 (IoT) 的扩展，这一趋势预计将加速，进一步加剧数据洪流。 AI基础设施能力为处理大数据提供可扩展且高效的解决方案的架构对于释放信息价值，从而推动市场增长至关重要。

限制

初始投资成本高昂

人工智能基础设施市场面临的重大限制之一是部署人工智能技术所需的高昂初始投资。除了与软件开发和集成相关的费用之外，采购最先进的硬件（例如专用处理器和存储系统）的相关成本可能非常高，特别是对于中小型企业（SME）而言。这种财务障碍限制了更广泛的受众对先进人工智能基础设施的访问，从而降低了采用率。

此外，持续的维护和更新成本增加了财务负担，使组织难以及时了解最新的技术进步。这些f财务考虑可能会阻止企业投资人工智能基础设施，从而阻碍市场增长。

机遇

人工智能和机器学习的进步

人工智能和机器学习技术的快速进步为人工智能基础设施市场带来了重大机遇。随着这些技术的发展，它们解锁了各个行业的新功能和应用，推动了对强大人工智能基础设施的需求。人工智能算法的创新以及更高效、更强大的计算硬件的开发使得能够处理复杂的数据集和执行复杂的人工智能模型。

这一进步促进了新产品和服务的创造，提高了运营效率并实现了个性化的客户体验。此外，人工智能和机器学习技术的进步促进了自主系统、预测分析和智能自动化的发展。，为人工智能基础设施领域的增长提供了巨大的机会。

挑战

技能差距和技术复杂性

人工智能基础设施市场的主要挑战是与人工智能技术相关的技能差距和技术复杂性。开发、部署和维护人工智能基础设施需要在数据科学、机器学习和计算机工程方面拥有高水平的专业知识。这些领域熟练专业人员的短缺给寻求采用人工智能技术的组织带来了重大挑战。

此外，将人工智能基础设施与现有系统和流程集成的复杂性可能会阻碍组织充分利用人工智能功能。克服这一挑战需要在培训和教育方面进行大量投资，以培养熟练的劳动力，以及开发更加用户友好的人工智能工具和平台，以降低企业的进入门槛。寻求实施人工智能解决方案。

新兴趋势

• 高性能计算 (HPC) 优势：HPC 的重要性日益增长，因为它对于人工智能、机器学习和科学模拟中的复杂任务至关重要。这一趋势推动了对能够支持更大工作负载的基础设施的需求，从而导致人们关注针对 GPU 工作负载优化的高密度数据中心。
• 优化和重组重点：组织正在优先考虑其云架构的评估和优化，以提高性能、有效管理成本并最大限度地减少浪费。这种向简化的数字基础设施迈进的目标是迅速适应不断变化的业务需求。
• 人工智能和机器学习驱动的自动化增长：随着人工智能市场预计将大幅扩张，人工智能和机器学习驱动的自动化和分析的兴起正在改变业务通过自动化日常任务和发现增长机会来改善运营并提高客户满意度。
• 量子计算发展：量子计算旨在解决传统计算机无法解决的问题，影响金融建模、材料科学和药物发现等领域。这个新兴领域有望为复杂的挑战提供新的解决方案。
• 解决技术技能差距：预计技术工人短缺，需要关注劳动力发展和培训。组织正在转向人工智能/机器学习工具并与专家合作来填补技能差距，确保具备支持数字化转型项目所需的能力。

增长因素

• 数字化转型加速：数字化转型的快节奏正在提升对人工智能基础设施的需求，因为公司利用人工智能来实现增长、成本效率和改善客户体验。
• 工业物联网、机器人和大数据集成：人工智能与工业物联网、机器人和大数据分析的融合正在推动人工智能的实施，从而促进了对专用人工智能基础设施的需求。
• 人工智能/机器学习提供了可观的投资回报率：人工智能就绪基础设施带来的巨大投资回报潜力正变得越来越明显，鼓励人工智能技术在各个领域的更广泛采用。
• 人工智能技术的采用率不断提高：人工智能技术的日益普及正在推动人工智能芯片组（尤其是 GPU）的市场发展。这得益于人工智能即服务模式的普及，降低了人工智能初始投资的门槛。
• 行业和人工智能/机器学习提供商合作伙伴关系：行业和人工智能/机器学习提供商之间的合作正在优化数字化转型战略。这包括对并行计算的关注

区域分析

2023 年，亚太 (APAC) 地区在全球人工智能基础设施市场占据主导地位，占据35%份额。 2023 年，亚太地区对人工智能基础设施的需求价值为 107 亿美元，预计在预测期内将大幅增长。

这种主导地位可归因于几个关键因素，这些因素强调了该地区在人工智能技术的进步和部署中的不可或缺的作用。首先，中国、日本、韩国和印度等亚太地区主要经济体对人工智能研发的大量投资是关键驱动力。这些投资促进了人工智能和机器学习技术的创新，促进了该地区人工智能基础设施的发展。

此外，亚太地区该地区拥有由初创公司和成熟科技公司组成的强大生态系统，通过开创性的人工智能解决方案和服务进一步巩固其市场地位。亚太地区电子商务、医疗保健和制造等行业对基于云的服务和数据分析的需求激增也起到了重要作用。这些行业开展的数字化转型工作需要采用先进的人工智能基础设施来管理和处理大量数据，从而推动市场增长。

此外，该地区政府推动公共服务和行业采用人工智能的举措也发挥了至关重要的作用。例如，旨在增强人工智能能力和基础设施的国家人工智能战略为市场扩张奠定了坚实的基础。这些共同努力不仅使亚太地区成为人工智能基础设施领域的领导者，而且还为未来几年的持续增长和创新设定了轨迹。

本报告涵盖的主要地区和国家：

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 荷兰
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新新西兰
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 亚太地区其他地区
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

主要参与者分析

人工智能基础设施市场的特点是充满活力和竞争格局，有几个关键参与者为其发展和扩张做出了贡献。这些参与者在推动创新、提供强大的解决方案以及增强各行业人工智能技术的能力方面发挥着关键作用。对该市场主要参与者的分析包括检查他们的产品供应、战略计划、市场定位以及对全球人工智能基础设施发展的贡献。

顶级市场领导者

• Advanced Micro Devices, Inc
• Amazon Web Service
• Cadence Design系统
• 思科
• 戴尔
• Google
• Graphcore
• Graphcore
• Gyrfalcon Technology
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• IBM
• Imagination Technologies
• INTEL
• 美光科技
• 微软
• NVIDIA
• 三星电子产品
• 商汤科技
• SK Hynix
• Tenstorrent
• 东芝
• 波计算
• 其他主要参与者

近期进展

• 2023 年 5 月，Intel 推出了先进的云到边缘技术，以有效应对当前和未来的挑战。他们推出了 Habana Gaudi2 AI 处理器，专为处理训练数据中心工作负载而设计。此外，英特尔还推出了第 12 代智能英特尔酷睿 HX 处理器，该处理器非常适合混合工作设置。
• 2023 年 5 月，微软推出了 Microsoft Fabric，这是一个综合分析平台，结合了组织的基本数据和分析工具。此集成产品无缝融合了 Azure 数据工厂、Azure Synapse Analytics 和 Power BI 等技术。它使数据和业务专业人员能够充分释放数据的潜力，为人工智能驱动的时代奠定坚实的基础。