Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du marché des infrastructures d’IA, par type (matériel et logiciels), par application (organisations gouvernementales et fournisseurs de services cloud (CSP)) et par perspectives et prévisions régionales 2026 à 2035

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APERÇU DU MARCHÉ DES INFRASTRUCTURES D'IA

Le marché mondial des infrastructures d'IA devrait passer d'environ 38,92 milliards de dollars en 2026, en passe d'atteindre 146,37 milliards de dollars d'ici 2035, avec un TCAC de 18,01 % entre 2026 et 2035. L'Amérique du Nord domine avec une part de 40 à 45 % grâce aux hyperscalers et aux laboratoires d'IA ; L'Europe et l'Asie-Pacifique en détiennent ensemble environ 50 à 55 % à mesure que les investissements dans les centres de données augmentent.

La croissance exponentielle du marché des infrastructures d'IA peut être attribuée à l'adoption rapide de l'intelligence artificielle dans diverses applications industrielles. L'infrastructure d'IA fait référence à des solutions matérielles et logicielles conçues pour prendre en charge les charges de travail basées sur l'IA, notamment l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux. Tous les géants investissent des sommes énormes dans les centres de calcul et de données basés sur l'IA, dans le but principal d'utiliser de manière optimale l'automatisation et d'améliorer encore les capacités de traitement des données et de prise de décision. En outre, la demande d'infrastructures de FA hautes performances a augmenté en raison de l'émergence du Big Data associé à l'analyse basée sur l'IA. L'intérêt croissant pour l'IA générative, la vision par ordinateur et le traitement du langage naturel accroît encore la demande de solutions d'infrastructure d'IA.

PRINCIPALES CONSTATATIONS

IMPACTS DE LA COVID-19

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

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande plus élevée que prévu dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par la hausse du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

Covid a été un catalyseur majeur pour la croissance du marché des infrastructures d'IA. Avec le confinement, de nombreuses entreprises se sont tournées vers la transformation numérique, stimulant ainsi la demande du marché pour les solutions d'automatisation basées sur l'IA et le cloud computing, ainsi que pour toutes les formes de solutions de travail à distance. L'infrastructure de l'IA est importante pour le secteur de la santé. Des termes tels que les systèmes de surveillance des patients, la découverte de médicaments et les outils de diagnostic basés sur 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 demande accrue sur le marché des infrastructures d'IA. Outre la perturbation initiale de la disponibilité du matériel due aux défis de la chaîne d'approvisionnement, l'ensemble du marché a connu une reprise saine alors que de nombreuses organisations ont commencé à investir davantage dans les infrastructures d'IA pour prendre en charge les opérations à distance et étendre la continuité des activités, ce que les conditions pandémiques ont approuvé.

DERNIÈRES TENDANCES

L'essor du matériel optimisé pour l'IA stimule la croissance du marché des infrastructures d'IA

Il est important de noter que dans la croissance du marché des infrastructures d'IA, la formidable évolution et le déploiement de matériel optimisé pour l'IA ont été stratégiquement interposés. Les entreprises inventent des processeurs personnalisés tels que des GPU (Graphics Processing Units), des TPU (Tensor Processing Units) et des puces accélératrices d'IA pour gérer efficacement les charges de travail d'IA complexes. Les processeurs conventionnels sont tout simplement incapables de faire face aux lourdes demandes de calcul de l'IA, déclenchant ainsi la création de puces spécialisées dans l'IA qui permettent un bond en avant en termes de vitesse de traitement tout en économisant la consommation d'énergie, ce qui est tout aussi important. Les principaux intérêts technologiques tels que NVIDIA, AMD et Google investissent largement dans du matériel optimisé pour l'IA destiné à prendre en charge les modèles d'apprentissage en profondeur et à améliorer les performances de l'IA.

• Selon le National Institute of Standards and Technology (NIST) des États-Unis, 72 % des laboratoires de recherche en IA aux États-Unis ont mis à niveau des clusters informatiques basés sur GPU pour la formation de modèles d'IA.

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

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SEGMENTATION DU MARCHÉ DES INFRASTRUCTURES D'IA

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en matériel et logiciels

• Matériel : les spécialités du matériel du marché de l'infrastructure d'IA sont l'informatique, les processeurs d'IA, les systèmes de réseau et les solutions de stockage hautes performances. Le matériel inspiré de l'IA, tel que les GPU ou les FPGA (Field Programmable Gate Arrays) - et les ASIC (Application-Specific Integrated Circuits) - est essentiel pour la formation et le fonctionnement efficace des modèles d'IA. Par conséquent, ces composants donnent une grande impulsion au traitement des données à l'aide de l'IA, provoquant l'émergence d'applications d'analyse en temps réel et d'apprentissage en profondeur de plus en plus rapides. Les investissements dans les centres de données, le cloud computing et les solutions d'IA de pointe ont augmenté, en raison de la forte demande de matériel orienté IA, ce qui permet aux entreprises de faire évoluer efficacement leurs applications d'IA.

• Logiciel : les logiciels d'infrastructure d'IA englobent toute une gamme de plates-formes, de cadres et d'outils destinés à faciliter la formation, le déploiement et la surveillance des modèles d'IA. Les bibliothèques d'apprentissage automatique (TensorFlow, PyTorch et Keras) contribuent grandement au développement de modèles d'IA. Les solutions logicielles basées sur l'IA permettent aux membres de l'organisation d'accéder à des services d'IA basés sur le cloud qui sont flexibles et rentables. Alors que de plus en plus d'organisations s'appuient sur des informations basées sur l'IA, les solutions logicielles axées sur l'efficacité de l'IA, l'automatisation des 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 explosé, car elles permettent aux entreprises d'accéder à l'informatique d'IA haut de gamme sans avoir à mobiliser de lourdes dépenses en capital.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en organisations gouvernementales et fournisseurs de services cloud (CSP).

• Organisations gouvernementales : les agences gouvernementales du monde entier utilisent les infrastructures d'IA pour développer les villes intelligentes, la surveillance, la cybersécurité et l'élaboration de politiques. Les analyses basées sur 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 la planification urbaine. L'IA est également utilisée dans la défense et la sécurité nationale pour renforcer la collecte d'informations et la détection des menaces. À mesure que les gouvernements s'engagent dans la recherche sur l'IA et dans les cadres réglementaires, l'adoption de l'infrastructure de l'IA dans le domaine public devrait prendre de l'ampleur.

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

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.

Facteurs déterminants

L'adoption croissante de l'IA dans les entreprises et la croissance du cloud computing alimenté par l'IA alimentent la croissance

L'énergie croissante consacrée aux solutions d'automatisation, d'analyse et d'engagement client avec l'IA pousse les entreprises à investir dans l'infrastructure de l'IA. Les entreprises de tous les créneaux, de la finance aux soins de santé en passant par la vente au détail, adoptent les technologies d'IA pour améliorer leurs performances, améliorer leur efficacité opérationnelle et faire progresser la prise de décision. Alors que les cloud deviennent de plus en plus privilégiés pour les solutions d'IA, cela crée une demande pour une infrastructure d'IA pour les prendre en charge. Les fournisseurs mettent en place des centres de données, des unités de traitement graphique (GPU) et des cadres logiciels prêts pour l'IA afin de rendre l'IA commune aux entreprises. L'infrastructure progresse de manière accélérée grâce à la transition vers le déploiement de l'IA cloud-native.

• Selon le Département américain de l'énergie (DOE), 70 % des centres de calcul haute performance étendent leurs centres de données optimisés pour l'IA afin de prendre en charge les charges de travail d'apprentissage automatique.

• L'AI Now Institute rapporte que 68 % des entreprises qui investissent dans l'IA donnent la priorité à l'infrastructure d'IA basée sur le cloud pour l'évolutivité et l'accessibilité.

Facteur de retenue

Un investissement initial élevé freine la croissance

L'infrastructure de l'IA décime effectivement les bénéfices pour les entreprises et les industries, mais constitue l'un des obstacles les plus importants à surmonter : celui des coûts de mise en œuvre. Les coûts de mise en œuvre de l'infrastructure d'IA peuvent inclure la poursuite du calcul haute performance (HPC), des processeurs spécifiques à l'IA, tels que les GPU et les TPU, des hubs de données économes en énergie et l'achat des logiciels spécifiques requis pour les charges de travail d'IA. Les petites et moyennes entreprises sont généralement désemparées lorsqu'elles acquièrent des technologies aussi avancées. Des dépenses d'investissement initiales aussi élevées s'avèrent tout simplement prohibitives pour la plupart de ces entreprises. De plus, les coûts à long terme s'expliquent par le fait que l'infrastructure d'IA est constamment entretenue, mise à niveau et optimisée, ce qui ajoute des coûts opérationnels supplémentaires à long terme.

• Selon l'Observatoire des politiques de l'IA de l'OCDE, 59 % des projets d'IA sont confrontés à des coûts de consommation d'énergie élevés liés aux déploiements d'infrastructures d'IA à grande échelle.

• L'Energy Information Administration (EIA) des États-Unis rapporte que 54 % des petites organisations retardent l'adoption de l'infrastructure d'IA en raison d'exigences élevées en matière de matériel et de maintenance.

L'expansion de l'infrastructure Edge AI 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 Edge AI, qui élimine le besoin de recourir à une ressource de cloud computing centralisée et permet d'effectuer le traitement de l'IA beaucoup plus près de sa source : les données. Edge AI élimine efficacement la latence, augmente la sécurité et optimise l'utilisation de la bande passante, ce qui en fait une solution idéale pour les applications nécessitant une prise de décision quasi instantanée, telles que les voitures autonomes et la surveillance des soins de santé, la surveillance intelligente et l'automatisation industrielle. Avec le nombre croissant d'appareils IoT, la demande pour Edge AI augmente encore, car les entreprises souhaitent traiter et analyser leurs données à la frontière entre le point de collecte de données réel et l'envoi de ces données vers des centres de données éloignés. Cela réduit le temps nécessaire pour obtenir des informations basées sur l'IA et rend ainsi le système plus efficace dans son ensemble.

• Selon l'Union internationale des télécommunications (UIT), 61 % des entreprises de télécommunications intègrent une infrastructure d'IA pour améliorer l'automatisation et la surveillance du réseau 5G.

• La National Science Foundation (NSF) indique que 63 % des établissements de recherche prévoient d'étendre l'infrastructure de l'IA pour les 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 à l'égard d'énormes ensembles de données pour la formation, l'inférence et l'exécution a suscité des inquiétudes concernant la sécurité et la confidentialité des données, qui constituent les principaux défis du marché. La ligne de front ultime pour ces attaques concerne les applications basées sur l'IA qui seraient introduites dans certains des domaines les plus sensibles, comme la finance, la 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 privilégiées pour une cyberattaque et une violation de données. Les systèmes d'IA seraient également la cible d'attaques contradictoires, chaque fois que l'adversaire enseigne le modèle d'IA avec des entrées délibérément trompeuses pour produire 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 manière dont les systèmes d'IA collectent, stockent et traitent les données des utilisateurs.

• Selon le Government Accountability Office (GAO) des États-Unis, 57 % des initiatives d'IA rencontrent des difficultés pour intégrer les systèmes informatiques existants à l'infrastructure d'IA moderne.

• L'European AI Alliance rapporte que 52 % des organisations sont confrontées à des problèmes de cybersécurité et de confidentialité des données lors du déploiement d'une infrastructure d'IA.

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APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ DES INFRASTRUCTURES D'IA

• Amérique du Nord

L'Amérique du Nord reste le leader en matière d'infrastructure d'IA grâce à un support technologique solide, à l'adoption précoce de la technologie d'IA et aux investissements importants de la part des grandes entreprises technologiques. Les fournisseurs d'infrastructures d'IA de la région comprennent NVIDIA, Google, Microsoft, IBM et Amazon, tous engagés dans des innovations en matière de matériel d'IA, de solutions d'IA basées sur le cloud et d'automatisation basée sur l'IA. L'importance du marché américain des infrastructures d'IA réside également dans son influence sur les développements de l'IA mondiale grâce à l'innovation tirée par les investissements des secteurs fédéral et privé. Les géants américains du cloud AWS, Google Cloud et Microsoft Azure créent des capacités d'IA en créant des centres de données optimisés pour l'IA et des processeurs spécifiques à l'IA.

• Europe

L'Europe est en passe de devenir un acteur important sur le marché des infrastructures d'IA, soutenue par un financement gouvernemental important, la recherche et l'innovation pour une adoption éthique de l'IA. La loi de l'UE réglementant l'IA a été proactive pour garantir que l'infrastructure de l'IA soit développée et déployée de manière éthique et responsable. L'Allemagne, le Royaume-Uni et la France mènent les investissements dans l'IAautomobile, les services financiers, les soins de santé et l'industrie manufacturière. En Allemagne, l'accent est mis principalement sur l'automatisation industrielle basée sur l'IA et la fabrication intelligente utilisant l'infrastructure de l'IA pour améliorer l'efficacité des ateliers de production.

• Asie

L'Asie connaît actuellement une croissance sans précédent de la part de marché des infrastructures d'IA, alimentée par le soutien du gouvernement, des startups d'IA florissantes et des dépenses agglomérées dans les industries basées sur l'IA. La recherche, le développement et la commercialisation de l'IA sont dirigés par la Chine, l'Inde et le Japon. Selon des rapports de 2015, la Chine serait le principal leader mondial en matière d'intelligence artificielle en faveur de l'automatisation et des villes intelligentes, ainsi que des systèmes de surveillance basés sur l'IA. Le gouvernement chinois a apporté son soutien par le biais de financements et de diverses politiques qui ont permis l'utilisation des technologies d'IA et développé l'infrastructure nécessaire à la production de puces d'IA et au cloud computing, élargissant ainsi le marché. L'Inde émerge également rapidement comme un pôle d'innovation en IA avec de grandes sociétés informatiques telles que TCS, Infosys et Wipro qui ajoutent désormais l'IA moderne à leurs solutions d'entreprise, leurs services cloud et leurs installations d'automatisation basées sur l'IA. Le gouvernement indien se concentre également sur la recherche en IA dans les domaines de la santé, de l'agriculture et de la gouvernance.

ACTEURS 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 avancées matérielles spécifiques à l'IA, sont désormais le fer de lance de la croissance des infrastructures d'IA parmi les principales entreprises du secteur. Ils affectent tous Xilinx, IBM, Cisco, Nutanix, Pure Storage et AMD, qui investissent tous dans leurs accélérateurs d'IA respectifs, leurs solutions d'IA basées sur le cloud et leurs cadres d'apprentissage en profondeur. Ces entreprises contribuent grandement à l'évolutivité, aux performances et à la portée de l'infrastructure d'IA dans différents secteurs.

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

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

Liste des principales 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 développements clés de l'industrie améliorent 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 d'IA avec le lancement des accélérateurs d'IA de la série Instinct MI200. Ce produit visait à concurrencer les puces AI de NVIDIA. La série MI200 a été conçue pour surpasser les performances en matière de formation de modèles d'IA et d'apprentissage profond dans les charges de travail HPC. Ces accélérateurs d'IA ont été conçus pour traiter rapidement les données, permettant ainsi aux entreprises de rationaliser la mise à l'échelle des applications d'IA en fonction de leurs besoins.

COUVERTURE DU RAPPORT

L'étude comprend une analyse SWOT complète et donne un aperçu des développements futurs du marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d'applications potentielles susceptibles d'avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte à la fois 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 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 prennent en compte les forces dominantes de l'offre et de la demande qui ont un impact sur la croissance du marché. Le paysage concurrentiel est méticuleusement détaillé, y compris les parts des principaux concurrents du marché. Le rapport intègre des techniques de recherche, des méthodologies et des stratégies clés non conventionnelles adaptées au laps de temps prévu. Dans l'ensemble, il offre des informations précieuses et complètes sur la dynamique du marché de manière professionnelle et compréhensible.