Größe, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse des KI-Infrastrukturmarktes, nach Typ (Hardware und Software), nach Anwendung (Regierungsorganisationen und Cloud-Service-Provider (CSPs)) sowie nach regionalen Einblicken und Prognosen 2026 bis 2035

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KI-INFRASTRUKTUR-MARKTÜBERBLICK

Der weltweite KI-Infrastrukturmarkt soll von etwa 38,92 Milliarden US-Dollar im Jahr 2026 auf 146,37 Milliarden US-Dollar im Jahr 2035 steigen und zwischen 2026 und 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 18,01 % wachsen. Dank Hyperscalern und KI-Laboren dominiert Nordamerika mit einem Anteil von 40–45 %; Europa und der asiatisch-pazifische Raum halten zusammen etwa 50–55 %, da die Investitionen in Rechenzentren steigen.

Das exponentielle Wachstum des KI-Infrastrukturmarktes ist auf die schnelle Einführung künstlicher Intelligenz in verschiedenen industriellen Anwendungen zurückzuführen. Unter KI-Infrastruktur versteht man Hardware- und Softwarelösungen, die auf die Unterstützung KI-gestützter Arbeitslasten zugeschnitten sind, darunter maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze. Alle Giganten investieren riesige Summen in KI-basierte Computing- und Rechenzentren mit dem Hauptziel, die Automatisierung optimal zu nutzen und die Datenverarbeitungs- und Entscheidungsfähigkeiten weiter zu verbessern. Darüber hinaus ist die Nachfrage nach leistungsstarker AM-Infrastruktur aufgrund des Aufkommens von Big Data in Kombination mit KI-gesteuerter Analyse gestiegen. Das wachsende Interesse an generativer KI, Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache erhöht die Nachfrage nach KI-Infrastrukturlösungen weiter.

WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Der KI-Infrastrukturmarkt hatte aufgrund der COVID-19-Pandemie einen positiven Effekt

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine über den Erwartungen liegende Nachfrage verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Covid war ein wichtiger Katalysator für das Wachstum des KI-Infrastrukturmarktes. Mit dem Lockdown wandten sich viele Unternehmen der digitalen Transformation zu, was die Marktnachfrage nach KI-basierten Automatisierungslösungen und Cloud Computing sowie allen Formen von Remote-Arbeitslösungen steigerte. KI-Infrastruktur ist wichtig für den Gesundheitssektor. Begriffe wie Patientenüberwachungssysteme, Arzneimittelentwicklung und KI-gestützte Diagnosetools erfordern enorme Rechenkapazitäten für die Impfforschung. Darüber hinaus wird erwartet, dass die wachsenden Anwendungen von E-Commerce, Online-Lernen und virtuellen Kunden, die auf KI angewiesen sind, eine weitere Nachfrage auf dem Markt für KI-Infrastrukturen schaffen werden. Abgesehen von der anfänglichen Unterbrechung der Hardwareverfügbarkeit aufgrund von Herausforderungen in der Lieferkette erlebte der gesamte Markt einen gesunden Aufschwung, da viele Unternehmen begannen, verstärkt in KI-Infrastrukturen zu investieren, um Remote-Operationen zu unterstützen und die Geschäftskontinuität zu erweitern, was durch die Pandemiebedingungen begünstigt wurde.

NEUESTE TRENDS

Der Aufstieg KI-optimierter Hardware treibt das Wachstum des Marktes für KI-Infrastruktur voran

Bezeichnenderweise wurde das Wachstum des KI-Infrastrukturmarktes durch die enorme Entwicklung und den Einsatz KI-optimierter Hardware strategisch beeinflusst. Unternehmen erfinden kundenspezifische Prozessoren wie GPUs (Graphics Processing Units), TPUs (Tensor Processing Units) und KI-Beschleunigerchips, um komplexe KI-Arbeitslasten effizient zu verwalten. Herkömmliche CPUs sind einfach nicht in der Lage, die hohen Rechenanforderungen der KI zu bewältigen, was die Entwicklung von auf KI spezialisierten Chips auslöst, die einen Quantensprung in der Verarbeitungsgeschwindigkeit ermöglichen und gleichzeitig den Energieverbrauch senken, was ebenso wichtig ist. Große Technologiekonzerne wie NVIDIA, AMD und Google investieren größtenteils in KI-optimierte Hardware, die Deep-Learning-Modelle unterstützen und die KI-Leistung steigern soll.

• Nach Angaben des US-amerikanischen National Institute of Standards and Technology (NIST) haben 72 % der KI-Forschungslabore in den USA GPU-basierte Computercluster für das KI-Modelltraining aufgerüstet.

• Aus dem Bericht der Europäischen Kommission zur digitalen Strategie geht hervor, dass 65 % der in der EU ansässigen KI-Startups eine Edge-Computing-Infrastruktur für Echtzeit-KI-Analysen eingeführt haben.

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KI-INFRASTRUKTUR-MARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

Je nach Typ kann der globale Markt in Hardware und Software eingeteilt werden

• Hardware: Spezialgebiete der KI-Infrastruktur-Markthardware sind Computer, KI-Prozessoren, Netzwerksysteme und Hochleistungsspeicherlösungen. KI-inspirierte Hardware wie GPUs oder FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) und ASICs (Application-Specific Integrated Circuits) sind für das Training und den effektiven Betrieb von KI-Modellen unerlässlich. Daher geben diese Komponenten der Datenverarbeitung mittels KI große Impulse und führen zur Entstehung immer schnellerer Echtzeitanalysen und Deep-Learning-Anwendungen. Die Investitionen in Rechenzentren, Cloud Computing und Lösungen für Edge-KI sind gestiegen, getrieben durch die hohe Nachfrage nach KI-orientierter Hardware, die es Unternehmen wiederum ermöglicht, ihre KI-Anwendungen effizient zu skalieren.

• Software: KI-Infrastruktursoftware umfasst eine ganze Reihe von Plattformen, Frameworks und Tools, die das Training, den Einsatz und die Überwachung von KI-Modellen erleichtern sollen. Bibliotheken für maschinelles Lernen – TensorFlow, PyTorch und Keras – tragen gemeinsam erheblich zur Entwicklung von KI-Modellen bei. KI-gestützte Softwarelösungen ermöglichen Organisationsmitgliedern den Zugriff auf Cloud-basierte KI-Dienste, die flexibel und kostengünstig sind. Da sich immer mehr Unternehmen auf KI-gestützte Erkenntnisse verlassen, werden Softwarelösungen, die sich auf KI-Effizienz, Workflow-Automatisierung und KI-Governance konzentrieren, immer beliebter. Insbesondere die Akzeptanz cloudbasierter KI-Plattformen hat stark zugenommen, da sie Unternehmen den Zugang zu erstklassigem KI-Computing ermöglichen, ohne dass große Kapitalaufwendungen getätigt werden müssen.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in Regierungsorganisationen und Cloud-Service-Provider (CSPs) eingeteilt werden.

• Regierungsorganisationen: Regierungsbehörden auf der ganzen Welt nutzen KI-Infrastrukturen, um intelligente Städte, Überwachung, Cybersicherheit und Politikgestaltung zu entwickeln. KI-gestützte Analysen ermöglichen es Regierungen, die öffentliche Sicherheit aufrechtzuerhalten, auf Katastrophen zu reagieren und die Verwaltung zu verbessern. Mithilfe der KI-basierten Datenverarbeitung können Regierungsorganisationen Betrug erkennen, Kriminalitätsmuster vorhersagen und die Stadtplanung verbessern. KI wird auch in der Verteidigung und der nationalen Sicherheit eingesetzt, um die Informationsbeschaffung und Bedrohungserkennung zu verbessern. Da sich Regierungen mit der KI-Forschung und den Regulierungsrahmen befassen, wird erwartet, dass die Einführung der KI-Infrastruktur im öffentlichen Bereich weiter an Dynamik gewinnt.

• Cloud-Service-Provider (CSPs): CSPs agieren auf dem neuesten Stand der KI-Infrastruktur und bieten AI-as-a-Service-Lösungen (AIaaS) für Unternehmen auf der ganzen Welt. Große CSPs wie AWS, Microsoft Azure und Google Cloud investieren in KI-optimierte Rechenzentren, die es Unternehmen ermöglichen, KI-Anwendungen in großem Maßstab auszuführen. Diese Anbieter versorgen Unternehmen mit vorab trainierten KI-Modellen, Plattformen für maschinelles Lernen und cloudbasierten KI-Tools und machen gleichzeitig die Notwendigkeit einer internen Infrastruktur überflüssig.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

Die zunehmende Einführung von KI in Unternehmen und das Wachstum im KI-gestützten Cloud Computing fördern das Wachstum

Die zunehmende Energie für Automatisierungs-, Analyse- und Kundenbindungslösungen mit KI treibt Unternehmen dazu, in KI-Infrastruktur zu investieren. Unternehmen in allen Nischen – vom Finanzwesen über das Gesundheitswesen bis hin zum Einzelhandel – setzen KI-Technologien ein, um ihre Leistung zu steigern, die betriebliche Effizienz zu verbessern und die Entscheidungsfindung voranzutreiben. Wenn Clouds für KI-Lösungen immer beliebter werden, entsteht eine Nachfrage nach einer KI-Infrastruktur, die diese unterstützt. Anbieter richten KI-fähige Rechenzentren, Grafikprozessoren (GPUs) und Software-Frameworks ein, um KI in Unternehmen allgemein zugänglich zu machen. Durch den Übergang zur Cloud-nativen KI-Bereitstellung kommt es zu einem beschleunigten Fortschritt in der Infrastruktur.

• Nach Angaben des US-Energieministeriums (DOE) erweitern 70 % der Hochleistungsrechenzentren KI-optimierte Rechenzentren, um Arbeitslasten des maschinellen Lernens zu unterstützen.

• Das AI Now Institute berichtet, dass 68 % der Unternehmen, die in KI investieren, der cloudbasierten KI-Infrastruktur wegen der Skalierbarkeit und Zugänglichkeit Vorrang einräumen.

Zurückhaltender Faktor

Hohe Anfangsinvestitionen hemmen das Wachstum

Die KI-Infrastruktur schmälert tatsächlich die Vorteile für Unternehmen und Branchen, stellt jedoch eine der größten Hürden dar, die es zu überwinden gilt: die Implementierungskosten. Zu den Implementierungskosten für die KI-Infrastruktur können die Verfolgung von Hochleistungsrechnen (HPC), KI-spezifische Prozessoren wie GPUs und TPUs, energieeffiziente Datenhubs und der Kauf der spezifischen Software gehören, die für KI-Workloads erforderlich ist. Kleine und mittlere Unternehmen sind bei der Anschaffung solch fortschrittlicher Technologien meist ratlos. Solch hohe Vorabinvestitionen erweisen sich für die meisten dieser Unternehmen schlichtweg als unerschwinglich. Darüber hinaus steigen die langfristigen Kosten, da die KI-Infrastruktur ständig gewartet, aktualisiert und optimiert wird – was zu weiteren langfristigen Betriebskosten führt.

• Laut dem AI Policy Observatory der OECD sind 59 % der KI-Projekte mit hohen Energieverbrauchskosten durch den Einsatz groß angelegter KI-Infrastruktur konfrontiert.

• Die US-amerikanische Energy Information Administration (EIA) berichtet, dass 54 % der kleineren Unternehmen die Einführung der KI-Infrastruktur aufgrund hoher Hardware- und Wartungsanforderungen verzögern.

Der Ausbau der Edge-KI-Infrastruktur kurbelt das Marktwachstum an

Gelegenheit

Einer der größten Vorteile, die die KI-Infrastruktur dem Markt bieten wird, ist die rasch zunehmende Akzeptanz von Edge AI Computing, wodurch die Abhängigkeit von einer zentralen Cloud-Computing-Ressource überflüssig wird und es möglich wird, die KI-Verarbeitung viel näher an ihrer Quelle durchzuführen: den Daten. Edge AI eliminiert effektiv Latenzzeiten, erhöht die Sicherheit und optimiert die Bandbreitennutzung. Damit eignet es sich hervorragend für Anwendungen, die eine nahezu sofortige Entscheidungsfindung erfordern, wie etwa autonome Autos und Gesundheitsüberwachung, intelligente Überwachung und industrielle Automatisierung. Mit der wachsenden Zahl von IoT-Geräten wächst die Nachfrage nach Edge AI weiter, da Unternehmen ihre Daten am Rande zwischen dem eigentlichen Datenerfassungspunkt und dem Senden dieser Daten an weit entfernte Rechenzentren verarbeiten und analysieren möchten. Es reduziert den Zeitaufwand für die Gewinnung KI-gesteuerter Erkenntnisse und macht das System insgesamt effizienter.

• Nach Angaben der International Telecommunication Union (ITU) integrieren 61 % der Telekommunikationsunternehmen KI-Infrastruktur, um die Automatisierung und Überwachung des 5G-Netzwerks zu verbessern.

• Die National Science Foundation (NSF) gibt an, dass 63 % der Forschungseinrichtungen den Ausbau der KI-Infrastruktur für kollaborative wissenschaftliche Simulationen planen.

Datenschutz- und Sicherheitsbedenken behindern das Marktwachstumspotenzial

Herausforderung

Die Abhängigkeit der KI-Infrastruktur von riesigen Datensätzen für Training, Schlussfolgerung und Ausführung hat Bedenken hinsichtlich der Datensicherheit und des Datenschutzes als Hauptherausforderungen auf dem Markt geweckt. Die ultimative Frontlinie für diese Angriffe sind KI-basierte Anwendungen, die für einige der sensibelsten Bereiche wie Finanzen und Gesundheitswesen sowie Regierungsoperationen eingeführt würden. Anwendungen in diesen Bereichen erfordern in der Regel die Erhebung und Verarbeitung einer großen Menge persönlicher Informationen und sensibler Daten. Solche Informationen können diese Anwendungen auch zu Hauptzielen für Cyberangriffe und Datenschutzverletzungen machen. KI-Systeme wären auch das Ziel gegnerischer Angriffe, wenn der Gegner dem KI-Modell absichtlich irreführende Eingaben beibringt, um falsche oder voreingenommene Vorhersagen zu treffen. Darüber hinaus legen globale Vorschriften wie die DSGVO in Europa und der CCPA in den USA strenge Richtlinien dafür fest, wie KI-Systeme Benutzerdaten sammeln, speichern und verarbeiten.

• Nach Angaben des US Government Accountability Office (GAO) haben 57 % der KI-Initiativen Schwierigkeiten bei der Integration veralteter IT-Systeme in die moderne KI-Infrastruktur.

• Die European AI Alliance berichtet, dass 52 % der Unternehmen bei der Bereitstellung von KI-Infrastruktur mit Herausforderungen in den Bereichen Cybersicherheit und Datenschutz zu kämpfen haben.

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REGIONALE EINBLICKE IN DEN KI-INFRASTRUKTURMARKT

• Nordamerika

Nordamerika bleibt aufgrund der robusten technologischen Unterstützung, der frühen Einführung der KI-Technologie und der erheblichen Investitionen großer Technologieunternehmen führend in der KI-Infrastruktur. Zu den KI-Infrastrukturanbietern in der Region gehören NVIDIA, Google, Microsoft, IBM und Amazon, die alle an Innovationen in den Bereichen KI-Hardware, cloudbasierten KI-Lösungen und KI-gestützter Automatisierung beteiligt sind. Die Bedeutung des US-amerikanischen KI-Infrastrukturmarktes liegt auch darin, die Entwicklungen in der globalen KI durch Innovationen zu beeinflussen, die durch Investitionen sowohl des Bundes- als auch des Privatsektors vorangetrieben werden. Die US-amerikanischen Cloud-Giganten AWS, Google Cloud und Microsoft Azure schaffen KI-Funktionen und bauen KI-optimierte Rechenzentren und KI-spezifische Prozessoren auf.

• Europa

Europa ist auf dem Weg, ein wichtiger Akteur auf dem KI-Infrastrukturmarkt zu werden, unterstützt durch starke staatliche Finanzierung, Forschung und Innovation für eine ethische KI-Einführung. Das EU-Gesetz zur Regulierung von KI hat proaktiv dafür gesorgt, dass die KI-Infrastruktur auf ethische und verantwortungsvolle Weise entwickelt und eingesetzt wird. Deutschland, Großbritannien und Frankreich sind führend bei KI-InvestitionenAutomobil, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Fertigung. In Deutschland liegt der Schwerpunkt auf KI-gesteuerter Industrieautomatisierung und intelligenter Fertigung mithilfe von KI-Infrastruktur zur Verbesserung der Effizienz in den Produktionshallen.

• Asien

Asien erlebt derzeit ein beispielloses Wachstum des Marktanteils der KI-Infrastruktur, angetrieben durch staatliche Unterstützung, florierende KI-Startups und agglomerierte Ausgaben in KI-fähigen Branchen. Die Forschung, Entwicklung und Kommerzialisierung von KI wird von China, Indien und Japan vorangetrieben. Berichten aus dem Jahr 2015 zufolge soll China weltweit führend sein, wenn es um den Vormarsch künstlicher Intelligenz in Automatisierung und Smart Cities sowie bei KI-basierten Überwachungssystemen geht. Die chinesische Regierung hat durch Finanzierung und verschiedene Richtlinien Unterstützung geleistet, die den Einsatz von KI-Technologien ermöglicht und die notwendige Infrastruktur für die KI-Chipproduktion und Cloud Computing entwickelt und so den Markt erweitert. Indien entwickelt sich auch schnell zu einem KI-Innovationszentrum, da führende IT-Unternehmen wie TCS, Infosys und Wipro jetzt moderne KI in ihre Unternehmenslösungen, Cloud-Dienste und KI-gestützten Automatisierungseinrichtungen integrieren. Die indische Regierung konzentriert sich auch auf die Forschung im Bereich KI in den Bereichen Gesundheitswesen, Landwirtschaft und Regierungsführung.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche treiben das globale Marktwachstum für KI-Infrastruktur durch Innovation voran.

Innovationen und Partnerschaften, darunter auch andere KI-spezifische Hardware-Fortschritte, treiben nun das Wachstum der KI-Infrastruktur bei den führenden Unternehmen der Branche voran. Sie alle betreffen Xilinx, IBM, Cisco, Nutanix, Pure Storage und AMD, die alle in ihre jeweiligen KI-Beschleuniger, cloudbasierten KI-Lösungen und Deep-Learning-Frameworks investieren. Solche Unternehmen leisten einen großartigen Beitrag zur Skalierbarkeit, Leistung und Reichweite der KI-Infrastruktur in verschiedenen Branchen.

• Google: Bietet über Google Cloud AI-Lösungen KI-Infrastrukturdienste für über 62 % aller KI-Startups weltweit.

• Xilinx: Liefert FPGA-basierte KI-Beschleunigungslösungen für über 65 % der weltweiten KI-Hardwareanbieter.

Liste der Top-KI-Infrastrukturunternehmen

• IBM (United States)
• Cisco (United States)
• Nutanix (United States)
• Pure Storage (United States)
• Advanced Micro Devices (AMD) (United States)

WICHTIGE ENTWICKLUNGEN IN DER INDUSTRIE

Wichtige Branchenentwicklungen fördern das Wachstum des globalen Marktes für KI-Infrastruktur durch Innovation.

Juni 2022: Advanced Micro Devices (AMD) revolutionierte den KI-Infrastrukturmarkt mit der Veröffentlichung der KI-Beschleuniger der Instinct MI200-Serie. Dieses Produkt sollte mit den KI-Chips von NVIDIA konkurrieren. Die MI200-Serie wurde entwickelt, um beim KI-Modelltraining und Deep Learning in HPC-Workloads zu übertreffen. Diese KI-Beschleuniger wurden für die schnelle Verarbeitung von Daten entwickelt und ermöglichen es Unternehmen, die Skalierung von KI-Anwendungen entsprechend ihren Anforderungen zu optimieren.

BERICHTSBEREICH

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT-Analyse und gibt Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, und untersucht eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen, die sich auf seine Entwicklung in den kommenden Jahren auswirken könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, bietet ein ganzheitliches Verständnis der Marktkomponenten und identifiziert potenzielle Wachstumsbereiche.

Dieser Forschungsbericht untersucht die Segmentierung des Marktes mithilfe quantitativer und qualitativer Methoden, um eine gründliche Analyse bereitzustellen, die auch den Einfluss strategischer und finanzieller Perspektiven auf den Markt bewertet. Darüber hinaus berücksichtigen die regionalen Bewertungen des Berichts die vorherrschenden Angebots- und Nachfragekräfte, die das Marktwachstum beeinflussen. Die Wettbewerbslandschaft wird akribisch detailliert beschrieben, einschließlich der Anteile wichtiger Marktkonkurrenten. Der Bericht umfasst unkonventionelle Forschungstechniken, Methoden und Schlüsselstrategien, die auf den erwarteten Zeitrahmen zugeschnitten sind. Insgesamt bietet es professionell und verständlich wertvolle und umfassende Einblicke in die Marktdynamik.