人工智能推理市场（以及 2025 - 2030 年细分市场预测）

人工智能推理市场摘要

预计 2024 年全球人工智能推理市场规模为 972.4 亿美元，预计到 2030 年将达到 2,537.5 亿美元，2025 年至 2030 年复合年增长率为 17.5%。随着组织专注于更快、更高效的人工智能推理部署，对集成人工智能基础设施的需求持续增长。

企业优先考虑统一计算能力、存储和软件的平台，以简化人工智能工作流程。这种集成简化了管理，同时提高了可扩展性和推理速度。减少设置时间和操作复杂性是处理实时人工智能工作负载的关键。隐私和安全仍然是推动基础设施选择的关键因素。这些趋势正在推动全面的人工智能推理解决方案得到更广泛的采用。

人们越来越重视支持多种人工智能模型来满足各种业务需求。例如，2025 年 3 月，甲骨文公司和 NVIDIA 公司宣布双方合作将 NVIDIA 的 AI 软件和硬件与 Oracle 云基础设施集成，从而更快地部署代理 AI 应用程序。此次合作为可扩展的企业 AI 解决方案提供了 160 多种 AI 工具、NIM 微服务和无代码蓝图。

企业需要灵活地部署适合其特定任务的模型。支持广泛的人工智能加速器有助于优化不同硬件的性能。这种多样性确保了与现有基础设施和未来技术的兼容性。它使组织能够为其独特的人工智能工作负载选择最佳工具。这种方法通过允许无缝集成新出现的人工智能技术来推动创新。例如，2024 年 5 月，美国软件公司红帽推出了 AI 推理服务器，这是一种企业解决方案，旨在使用任何加速器在混合云环境中高效运行生成式 AI 模型。该平台旨在提供高- 高性能、可扩展且经济高效的人工智能推理，具有广泛的硬件和云兼容性。 ​

由于许多行业对实时人工智能处理的强烈需求，人工智能推理市场正在经历快速增长。企业越来越依赖人工智能来快速分析数据并做出即时决策，从而提高运营效率和客户体验。自动驾驶汽车、医疗保健、零售和制造等行业需要更快、更准确的人工智能推理，以支持对象检测、诊断、个性化推荐和自动化等应用。这种不断增长的需求促使公司开发和采用更先进的推理技术，以低延迟提供高性能。此外，互联设备和物联网 (IoT) 的扩展推动了对边缘即时 AI 洞察的需求。因此，对专用人工智能芯片和优化软件框架的投资已经e 飙升。随着人工智能推理在全球数字化转型战略中变得至关重要，该市场预计将保持强劲的增长轨迹。

内存洞察

HBM（高带宽内存）细分市场在人工智能推理市场占据主导地位，到 2024 年收入份额将达到 65.3%。与传统内存类型相比，HBM 提供更快的数据传输速度。这种速度对于有效处理大型人工智能工作负载至关重要。因此，许多人工智能系统更喜欢 HBM 来满足高性能需求。 HBM 的架构可提供更大的带宽和更低的功耗，使其成为人工智能推理任务的理想选择。其处理海量数据吞吐量的能力支持复杂的神经网络计算。开发人工智能硬件的公司越来越多地集成 HBM 以提高整体系统性能。随着人工智能应用需要更快、更高效的内存解决方案，这种趋势可能会持续下去。

双倍数据速率 (DDR) 内存关闭实现速度、容量和成本效益的平衡。它提供更快的数据传输速率的能力有助于人工智能系统快速访问和处理大量信息。与更专业的内存类型相比，DDR 更便宜并且更容易集成到各种设备和基础设施中。这使其广泛应用于数据中心、边缘计算和企业人工智能应用。随着 AI 模型的规模和复杂性不断增加，对 DDR 等高效可靠的内存解决方案的需求也在增加。其广泛的兼容性使组织能够增强人工智能性能，而无需过多的费用。 DDR 内存通过实现更快、更高效的数据处理来支持人工智能推理。

计算洞察

GPU 领域在 2024 年占据了最大的收入。图形处理单元 (GPU) 凭借其卓越的并行处理能力长期以来一直主导着人工智能推理市场。它们的高计算吞吐量 m使它们非常适合运行复杂的深度学习模型。 GPU 受益于成熟的软件生态系统，包括 TensorFlow 和 PyTorch 等框架。它们广泛用于云和数据中心环境中，用于计算机视觉和自然语言处理等任务。各大云提供商持续部署大规模 GPU 基础设施，以满足不断增长的 AI 推理需求。尽管替代方案不断出现，GPU 仍然是高性能推理应用的标准。

神经处理单元 (NPU) 因其效率和特定于任务的设计而在人工智能推理市场中迅速受到关注。与通用 GPU 不同，NPU 专为 AI 工作负载中使用的矩阵和张量运算而构建。这种专业化使他们能够提供低延迟、低功耗的推理，这对于边缘和移动设备尤其重要。随着人工智能模型越来越多地部署在智能手机、可穿戴设备和车辆上，NPU 提供了一种有吸引力的替代方案。 L领先的芯片制造商现在正在将 NPU 集成到 SoC 中以支持本地推理。随着各行业寻求更快、更节能、更接近数据源的人工智能处理，它们的采用正在加速。

应用洞察

机器学习 (ML) 模型主导了人工智能推理市场。这些模型，包括决策树、支持向量机和浅层神经网络，计算量更轻，更易于部署。基于机器学习的推理广泛应用于欺诈检测、推荐系统和预测性维护。它们相对较低的延迟和资源效率使其成为实时应用程序的理想选择。企业继续依赖机器学习在结构化数据任务中久经考验的准确性和可扩展性。尽管趋势不断发展，机器学习仍然是许多工业人工智能推理部署的基础。

生成式人工智能正在通过能够生成文本、图像的模型迅速改变人工智能推理领域。年龄和音频。大型语言模型 (LLM) 和扩散模型等技术正在推动对更强大的推理硬件的需求。这些模型需要更高的计算资源，通常涉及数十亿个参数。因此，推理正在转向可以有效处理生成任务的优化加速器。用例正在扩展到内容创建、虚拟助理、代码生成和设计自动化。生成式人工智能的兴起正在重塑基础设施需求，并在推理市场中创造新的增长领域。

最终用途洞察

IT 和电信领域在 2024 年占据最大的市场收入份额。IT 和电信行业由于较早采用数据驱动技术，在人工智能推理市场中占据主导地位。人工智能广泛应用于网络优化、预测性维护和客户支持自动化领域。电信公司使用人工智能推理来管理海量数据ATA 流量并增强服务可靠性。云提供商和 IT 公司依靠人工智能来简化运营并提供智能软件服务。他们强大的基础设施支持跨各种应用程序大规模部署推理模型。这一既定地位继续巩固该行业在市场中的领先地位。

医疗保健行业正在迅速采用人工智能推理来改善诊断、治疗计划和运营效率。人工智能集成正在推动医学成像分析、患者监测和药物发现等应用。推理模型有助于检测扫描异常、预测患者结果并制定个性化护理计划。对数字医疗基础设施的投资不断增加，支持医院和实验室更广泛地采用人工智能工具。监管的进步和对人工智能驱动解决方案的信任度的提高正在进一步加速采用。结果，医疗保健正在成为人工智能推理市场增长最快的领域之一。

区域洞察

北美人工智能推理市场在2024年以38.0%的份额主导全球市场。由于采用较早且企业成熟，该地区在人工智能推理市场中保持着主导份额。该地区受益于 IT、电信和汽车行业广泛的人工智能集成。强大的风险投资和大学与行业的合作推动了持续的创新。基于云的推理平台广泛部署在公共和私营部门。对实时和边缘推理解决方案的需求持续增长。

美国人工智能推理市场趋势

美国凭借先进的基础设施和强大的云服务提供商基础，引领人工智能推理市场。各大科技公司继续大力投资人工智能硬件和软件优化离子。用例涵盖医疗保健、金融、制造和自治系统。政府对人工智能创新的支持也加强了市场的扩张。专业芯片制造商的存在进一步巩固了其地位。

欧洲人工智能推理市场趋势

在数字化转型和政策驱动的人工智能发展的支持下，欧洲人工智能推理市场正在稳步增长。德国、法国和英国等国家正在推进人工智能在制造、交通和能源领域的应用。对数据隐私和负责任的人工智能的监管重点鼓励值得信赖的模型部署。公私合作伙伴关系正在加速人工智能在医疗保健和公共服务领域的应用。该地区对人工智能芯片和边缘计算的投资不断增加。

亚太地区人工智能推理市场趋势

亚太地区是人工智能推理市场增长最快的地区，以中国、日本和韩国为首。里斯智慧城市、5G 基础设施和人工智能集成设备正在推动需求。本地科技公司正在将推理功能嵌入到手机、电动汽车和工业系统中。政府举措正在积极支持人工智能研发和半导体开发。该地区在边缘人工智能应用方面也呈现强劲势头。

主要人工智能推理市场公司见解

人工智能推理市场的一些主要公司包括 Google LLC、英特尔公司、微软、Mythic、NVIDIA 公司等。组织正致力于增加客户群，以获得行业竞争优势。因此，主要参与者正在采取多项战略举措，例如并购以及与其他主要公司建立合作伙伴关系。

• Amazon Web Services, Inc. 开发了 Inferentia2 芯片来增强深度学习推理性能。该芯片的性能高达 4 倍与前身 Inferentia 相比，其吞吐量提高了 10 倍，延迟也降低了 10 倍。它支持大型模型，包括大型语言模型和视觉转换器，使其适合生成式人工智能应用。 Inferentia2 芯片集成到 EC2 Inf2 实例中，可在芯片之间提供超高速连接，从而实现大规模分布式推理。

• Google LLC 的 Ironwood 是第七代张量处理单元 (TPU)，专为 AI 推理任务而设计。它是 Google 迄今为止最强大、最节能的 TPU，旨在处理复杂模型，例如大型语言模型和专家混合模型。 Ironwood 可扩展至 9,216 个芯片，提供 42.5 exaflops 的计算能力，超越了世界上最大的超级计算机的性能。该芯片具有增强的 SparseCore、增加的高带宽内存容量以及改进的芯片间互连 (ICI) 网络。

近期动态

• 2025 年 2 月，软件开发公司 HTEC 与 AI 推理硬件初创公司 d-Matrix 合作，支持 d-Matrix 的 Corsair AI 计算平台的开发。此次合作将利用 HTEC 在人工智能和嵌入式软件方面的专业知识，增强 d-Matrix 针对数据中心人工智能工作负载的高效内存计算解决方案。

• 2024 年 10 月，美国人工智能公司 OpenAI 与 Broadcom 合作，并正在向台积电是一家半导体制造公司，致力于开发一款专门的人工智能推理芯片，不再主要关注用于训练的 GPU。该计划旨在生产针对运行人工智能模型和响应用户请求而优化的定制芯片，这是比建立芯片制造更便宜、更快捷的途径。

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