Taille du marché des infrastructures de l'IA, partage, croissance et analyse de l'industrie, par type (matériel et logiciel), par application (organisations gouvernementales et fournisseurs de services cloud (CSP)), et par des idées régionales et des prévisions jusqu'en 2035

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Présentation du marché des infrastructures d'IA

La taille du marché de l'infrastructure d'IA est évaluée à 32,98 milliards USD en 2025, devrait atteindre 38,92 milliards USD en 2026 et augmenter encore à 146,37 milliards USD d'ici 2035, tiré par un solide TCAC de 18,01%.

La croissance exponentielle du marché des infrastructures d'IA peut être attribuée à l'adoption rapide de l'intelligence artificielle dans des applications industrielles variées. L'infrastructure d'IA fait référence aux solutions matérielles et logicielles qui sont adaptées pour prendre en charge les charges de travail alimentées par l'IA, y compris l'apprentissage automatique, l'apprentissage en profondeur et les réseaux neuronaux. Tous les géants investissent d'énormes sommes dans les centres informatiques et de données basés sur l'IA, dans le principal objectif d'utiliser de manière optimale l'automatisation et d'améliorer davantage les capacités de traitement des données et de prise de décision. En outre, la demande d'infrastructures AM haute performance a augmenté en raison de l'émergence de mégadonnées en combinaison avec l'analyse axée sur l'IA. La croissance de l'intérêt pour l'IA générative, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel ajoute davantage la demande de solutions d'infrastructure d'IA.

Conclusions clés

Impact Covid-19

Le marché des infrastructures d'IA a eu un effet positif en raison de la pandémie Covid-19

La pandémie mondiale Covid-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché subissant une demande supérieure à celle-ci dans toutes les régions par rapport aux niveaux pré-pandemiques. La croissance soudaine du marché reflétée par l'augmentation du TCAC est attribuable à la croissance et à la demande du marché au niveau des niveaux pré-pandemiques.

Covid a été un catalyseur majeur pour développer le marché des infrastructures de l'IA. Avec le verrouillage en place, une grande partie des entreprises se sont tournées vers la transformation numérique, augmentant la demande du marché pour les solutions d'automatisation basées sur l'IA et le cloud computing, et toutes les formes de solutions de travail à distance. L'infrastructure d'IA est importante pour le secteur des soins de santé. Des termes tels que les systèmes de surveillance des patients, la découverte de médicaments et les outils de diagnostic alimentés par l'IA nécessitent des capacités informatiques massives pour la recherche sur la vaccination. En outre, les applications croissantes du commerce électronique, de l'apprentissage en ligne et des clients virtuels, qui dépendent de l'IA, devraient créer une nouvelle demande sur le marché des infrastructures d'IA. Outre la perturbation initiale de la disponibilité du matériel en raison des défis de la chaîne d'approvisionnement, l'ensemble du marché a connu une augmentation saine, car de nombreuses organisations ont commencé à augmenter les investissements dans les infrastructures d'IA pour soutenir les opérations à distance et prolonger la continuité des activités, que les conditions pandémiques ont approuvé.

Dernières tendances

Rise des lecteurs matériels optimisés sur l'IA

De manière significative, dans la croissance du marché des infrastructures d'IA, l'énorme évolution et le déploiement du matériel optimisé AI ont été stratégiquement interrogés. Les entreprises inventent des processeurs personnalisés tels que les GPU (unités de traitement des graphiques), les TPU (unités de traitement du tenseur) et les puces d'accélérateur IA pour gérer efficacement les charges de travail complexes d'IA. Les CPU conventionnels sont tout simplement incapables de faire face aux fortes exigences de calcul de l'IA, déclenchant ainsi la création de puces spécialisées par l'IA qui donnent un saut quantique dans la vitesse de traitement tout en économisant la consommation d'énergie, ce qui est tout aussi important. Les principaux intérêts technologiques comme NVIDIA, AMD et Google investissent en grande partie dans le matériel optimisé par l'IA destiné à prendre en charge les modèles d'apprentissage en profondeur et à augmenter les performances de l'IA.

• Selon l'Institut national américain des normes et de la technologie (NIST), 72% des laboratoires de recherche sur l'IA aux États-Unis ont amélioré les grappes informatiques basées sur GPU pour la formation des modèles d'IA.

• Le rapport de stratégie numérique de la Commission européenne indique que 65% des startups d'IA basées sur l'UE ont adopté l'infrastructure informatique Edge pour l'analyse d'IA en temps réel.

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Segmentation du marché des infrastructures d'IA

Par type

Sur la base du type, le marché mondial peut être classé en matériel et logiciel

• Matériel: Les spécialités sous ce marché sur l'infrastructure d'IA sont des calculs, des processeurs d'IA, des systèmes de réseautage et des solutions de stockage haute performance. Le matériel inspiré de l'IA tel que les GPU ou les FPGA (tableaux de porte programmables sur le terrain) - ASICS (circuits intégrés spécifiques à l'application) - sont essentiels pour la formation et le fonctionnement efficace des modèles d'IA. Par conséquent, ces composants fournissent un grand élan au traitement des données utilisant l'IA, provoquant l'émergence d'analyses en temps réel et d'apprentissage en profondeur toujours plus rapides. Les investissements dans les centres de données, le cloud computing et les solutions pour Edge AI ont augmenté, tiré par la forte demande de matériel axé sur l'IA, ce qui permet à son tour les entreprises d'écheler efficacement leurs applications d'IA.

• Logiciel: le logiciel AI-Infrastructure englobe toute une gamme de plates-formes, de cadres et d'outils qui sont destinés à faciliter la formation, le déploiement et la surveillance des modèles d'IA. Bibliothèques d'apprentissage automatique - Tensorflow, Pytorch et Keras-Together contribuent considérablement au développement des modèles d'IA. Les solutions logicielles alimentées par l'IA permettent aux membres de l'organisation d'accéder aux services d'IA basés sur le cloud qui sont flexibles et rentables. Avec plus d'organisations qui s'appuient sur les informations alimentées par l'IA, les solutions logicielles axées sur l'efficacité de l'IA, l'automatisation du flux de travail et la gouvernance de l'IA deviennent populaires. En particulier, l'adoption des plates-formes d'IA basées sur le cloud a augmenté, car elles donnent aux entreprises un accès à l'informatique haut de gamme sans avoir à augmenter les dépenses de capital.

Par demande

Sur la base de l'application, le marché mondial peut être classé en organisations gouvernementales et fournisseurs de services cloud (CSP)

• Organisations gouvernementales: les agences gouvernementales du monde entier utilisent des infrastructures d'IA pour développer des villes intelligentes, la surveillance, la cybersécurité et l'élaboration des politiques. Les analyses soutenues par l'IA permettent aux gouvernements de maintenir la sécurité publique, de répondre aux catastrophes et d'améliorer l'administration. Le traitement des données basé sur l'IA permet aux organisations gouvernementales d'identifier les fraudes, de prédire les modèles de criminalité et d'améliorer l'urbanisme. L'IA est également utilisée pour la défense et la sécurité nationale pour fortifier la collecte d'Intel et la détection des menaces. Alors que les gouvernements s'engagent dans les cadres de recherche et de réglementation de l'IA, l'adoption de l'infrastructure de l'IA dans le domaine public devrait prendre davantage d'ampleur.

• Fournisseurs de services cloud (CSP): les CSP fonctionnent à la pointe de l'infrastructure d'IA, fournissant des solutions AI en tant que service (AIAAS) aux entreprises du monde entier. Les principaux CSP tels que AWS, Microsoft Azure et Google Cloud investissent dans des centres de données optimisés en AI, permettant aux entreprises d'exécuter des applications AI à grande échelle. Ces fournisseurs fournissent aux entreprises des modèles d'IA pré-formés, des plates-formes d'apprentissage automatique et des outils d'IA basés sur le cloud tout en éliminant la nécessité d'une infrastructure interne.

Dynamique du marché

La dynamique du marché comprend des facteurs de conduite et de retenue, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.

Facteurs moteurs

Adoption croissante de l'IA dans les entreprises et la croissance de la croissance du carburant de cloud-computing propulsé par l'IA

L'augmentation de l'énergie pour l'automatisation, l'analyse et les solutions d'engagement client avec l'IA pousse les entreprises à investir dans l'infrastructure d'IA. Les entreprises de chaque financement de créneaux, par le biais des soins de santé et dans le commerce de détail, adoptent des technologies d'IA pour améliorer les performances, améliorer l'efficacité opérationnelle et faire progresser la prise de décision. Lorsque les nuages ​​deviennent de plus en plus favorisés pour les solutions d'IA, cela crée une demande d'une infrastructure d'IA pour la soutenir. Les fournisseurs créent des centres de données prêts pour l'IA, des unités de traitement graphique (GPU) et des cadres logiciels afin de rendre l'IA commun aux entreprises. Il y a une progression accélérée dans les infrastructures grâce à la transition vers le déploiement d'IA natif du cloud.

• Selon le Département américain de l'Énergie (DOE), 70% des centres informatiques hautes performances élargissent les centres de données optimisés en AI pour prendre en charge les charges de travail d'apprentissage automatique.

• L'IA Institute rapporte que 68% des entreprises qui investissent dans l'IA priorisent les infrastructures d'IA basées sur le cloud pour l'évolutivité et l'accessibilité.

Facteur d'interdiction

Croissance des contraintes d'investissement initiales élevées

L'infrastructure d'IA décide en effet les bienfaits pour les entreprises et les industries, mais est l'un des obstacles les plus importants à aborder: celui des coûts de mise en œuvre. Les coûts de mise en œuvre de l'infrastructure d'IA peuvent inclure la poursuite de l'informatique (HPC) à haute performance, des processeurs spécifiques à l'IA, tels que les GPU et les TPU, les centres de données économes en énergie et l'achat du logiciel spécifique requis pour les charges de travail de l'IA. Les petites et moyennes entreprises sont généralement à perte lors de l'acquisition de ces technologies avancées. Une telle dépense en capital initiale se révèle tout simplement prohibitive pour la plupart de ces entreprises. De plus, les coûts à long terme se déroulent parce que les infrastructures d'IA sont maintenues constamment, améliorées et optimisées - ajoutant d'autres coûts opérationnels à long terme.

• Selon l'observatoire de la politique de l'IA de l'OCDE, 59% des projets d'IA sont confrontés à des coûts de consommation d'énergie élevés à partir de déploiements d'infrastructures d'IA à grande échelle.

• La U.S. Energy Information Administration (EIA) rapporte que 54% des petites organisations retardent l'adoption des infrastructures d'IA en raison des exigences élevées en matière de matériel et de maintenance.

L'expansion des infrastructures d'IA de bord stimule la croissance du marché

Opportunité

L'un des plus grands avantages que l'infrastructure d'IA offrira au marché est la croissance rapide de l'adoption de l'informatique de l'IA Edge, ce qui élimine le besoin de dépendance à une ressource centralisée sur le cloud computing et permet d'effectuer un traitement d'IA beaucoup plus proche de sa source: les données. L'IA Edge élimine efficacement la latence, augmente la sécurité et optimise l'utilisation de la bande passante, ce qui en fait un excellent ajustement pour les applications nécessitant une prise de décision quasi instante telle que les voitures autonomes et la surveillance des soins de santé, la surveillance intelligente et l'automatisation industrielle. Avec le nombre croissant de dispositifs IoT, la demande d'IA de bord augmente plus loin, car les entreprises souhaitent traiter et analyser leurs données au bord entre le point de collecte de données réel et l'envoi de ces données aux centres de données lointains. Il réduit le temps nécessaire pour obtenir des idées axées sur l'IA et rend ainsi le système plus efficace dans son ensemble.

• Selon l'International Telecommunication Union (UIT), 61% des sociétés de télécommunications intègrent une infrastructure d'IA pour améliorer l'automatisation et la surveillance des réseaux 5G.

• La National Science Foundation (NSF) indique que 63% des institutions de recherche prévoient d'étendre les infrastructures d'IA pour des simulations scientifiques collaboratives.

Les problèmes de confidentialité et de sécurité des données entravent le potentiel de croissance du marché

Défi

La dépendance de l'infrastructure d'IA sur les énormes ensembles de données pour la formation, l'inférence et l'exécution a ouvert les préoccupations concernant la sécurité des données et la confidentialité comme principaux défis sur le marché. La ligne de front ultime de ces attaques est les applications basées sur l'IA qui seraient introduites pour certains des domaines les plus sensibles, comme la finance et les soins de santé, et les opérations gouvernementales. Les applications dans ces domaines nécessitent généralement la collecte et le traitement d'une grande quantité d'informations personnelles et de données sensibles. Ces informations peuvent également faire de ces applications des cibles principales pour une cyberattaque et une violation de données. Les systèmes d'IA seraient également ciblés pour des attaques adversaires, partout où l'adversaire enseigne le modèle d'IA avec des entrées délibérément trompeuses pour donner des prédictions incorrectes ou biaisées. En outre, les réglementations mondiales, telles que le RGPD en Europe et le CCPA aux États-Unis, fournissent des directives strictes sur la façon dont les systèmes d'IA collectionnent, stockent et traitent les données des utilisateurs.

• Selon les États-Unis du gouvernement de la responsabilité (GAO), 57% des initiatives de l'IA sont confrontées à des difficultés à intégrer les systèmes informatiques hérités à l'infrastructure d'IA moderne.

• L'Alliance européenne de l'IA rapporte que 52% des organisations ont des difficultés avec les défis de la cybersécurité et de la confidentialité des données lors du déploiement des infrastructures d'IA.

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Infrastructure du marché des infrastructures

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord reste le leader dans les infrastructures d'IA en raison d'un soutien technologique solide, d'une adoption précoce de la technologie de l'IA et des investissements importants par de grandes entreprises technologiques. Les fournisseurs d'infrastructures d'IA dans la région comprennent NVIDIA, Google, Microsoft, IBM et Amazon, tous engagés dans des innovations dans le matériel d'IA, les solutions d'IA basées sur le cloud et l'automatisation alimentée par l'IA. L'importance du marché américain des infrastructures d'IA réside également dans l'influence des développements dans l'IA mondiale grâce à l'innovation motivée par les investissements des secteurs fédéraux et privés. Les Giants de Cloud américains AWS, Google Cloud et Microsoft Azure créent des capacités AI créant des centres de données optimisés en AI et des processeurs spécifiques à l'IA.

• Europe

L'Europe est sur le point d'être un acteur important sur le marché des infrastructures d'IA soutenu par un financement gouvernemental solide, de la recherche et de l'innovation pour l'adoption éthique de l'IA. La loi de l'UE régulant l'IA a été proactive pour garantir que l'infrastructure d'IA est développée et déployée de manière éthique et responsable. L'Allemagne, le Royaume-Uni et la France conduisent les investissements en IA dansautomobile, services financiers, soins de santé et fabrication. En Allemagne, l'accent est mis sur l'automatisation industrielle et la fabrication intelligente axée sur l'IA en utilisant l'infrastructure d'IA pour améliorer l'efficacité des sols de production.

• Asie

L'Asie est actuellement dans un état de croissance sans précédent de la part de marché de l'infrastructure d'IA alimentée par le soutien du gouvernement, florissant les startups d'IA et les dépenses d'agglomérat dans les industries compatibles avec l'IA. La recherche, le développement et la commercialisation de l'IA sont menés par la Chine, l'Inde et le Japon. Selon les rapports de 2015, la Chine serait le principal leader du monde dans la conduite de l'intelligence artificielle vers l'automatisation et les villes intelligentes, ainsi que les systèmes de surveillance basés sur l'IA. Le gouvernement chinois a fourni un soutien par le financement et diverses politiques qui ont permis l'utilisation des technologies d'IA et développé l'infrastructure nécessaire pour la production de puces AI et l'informatique en cloud, élargissant ainsi le marché. L'Inde émerge également rapidement en tant que centre d'innovation d'IA avec les meilleures sociétés informatiques telles que TCS, Infosys et Wipro ajoutant désormais l'IA moderne à leurs solutions d'entreprise, leurs services cloud et leurs installations d'automatisation compatibles AI. Le gouvernement indien se concentre également sur la recherche dans l'IA concernant les soins de santé, l'agriculture et la gouvernance.

Jouants clés de l'industrie

Les principaux acteurs de l'industrie stimulent la croissance du marché mondial des infrastructures d'IA grâce à l'innovation.

Les innovations et les partenariats, y compris d'autres progrès matériels spécifiques à l'IA, sont désormais un lance de croissance des infrastructures d'IA parmi les principales entreprises de l'industrie. Ils affectent tous Xilinx, IBM, Cisco, Nutanix, Pure Storage et AMD, qui investissent tous dans leurs accélérateurs d'IA respectifs, les solutions d'IA basées sur le cloud et les cadres d'apprentissage en profondeur. Ces entreprises sont excellentes pour contribuer à l'évolutivité, à la performance et à la portée des infrastructures d'IA dans différentes industries.

• Google: fournit des services d'infrastructure d'IA à plus de 62% des startups mondiales d'IA via Google Cloud AI Solutions.

• Xilinx: fournit des solutions d'accélération AI basées sur FPGA à plus de 65% des fournisseurs de matériel mondial d'IA.

Liste des meilleures sociétés d'infrastructure d'IA

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

Développements clés de l'industrie

Les principaux développements de l'industrie renforcent la croissance du marché mondial des infrastructures d'IA grâce à l'innovation.

Juin 2022: Advanced Micro Devices (AMD) a révolutionné le marché des infrastructures de l'IA avec sa sortie des accélérateurs de l'INSTINC MI200 Série AI. Ce produit visait à rivaliser avec les puces d'IA de Nvidia. La série MI200 a été conçue pour surpasser en ce qui concerne la formation des modèles AI et l'apprentissage en profondeur dans les charges de travail HPC. Ces accélérateurs d'IA ont été conçus pour traiter rapidement les données, permettant aux entreprises de rationaliser la mise à l'échelle des applications d'IA pour leurs besoins.

Reporter la couverture

L'étude englobe une analyse SWOT complète et donne un aperçu des développements futurs sur le marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d'applications potentielles qui peuvent avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte les tendances actuelles et les tournants historiques, fournissant une compréhension globale des composantes du marché et identifiant les domaines potentiels de croissance.

Ce rapport de recherche examine la segmentation du marché en utilisant à la fois des méthodes quantitatives et qualitatives pour fournir une analyse approfondie qui évalue également l'influence des perspectives stratégiques et financières sur le marché. De plus, les évaluations régionales du rapport tiennent compte de l'offre et de la demande dominantes qui ont un impact sur la croissance du marché. Le paysage concurrentiel est méticuleusement détaillé, y compris les actions d'importants concurrents du marché. Le rapport intègre des techniques de recherche non conventionnelles, des méthodologies et des stratégies clés adaptées à l'ampleur du temps prévu. Dans l'ensemble, il offre des informations précieuses et complètes sur la dynamique du marché professionnellement et compréhensible.