AI インフラストラクチャの市場規模、シェア、成長、業界分析、タイプ別 (ハードウェアおよびソフトウェア)、アプリケーション別 (政府機関およびクラウド サービス プロバイダー (CSP))、地域別の洞察と 2026 年から 2035 年の予測

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AIインフラストラクチャ市場の概要

世界の AI インフラストラクチャ市場は、2026 年の約 389 億 2000 万ドルから増加し、2035 年までに 1,463 億 7000 万ドルに達すると見込まれており、2026 年から 2035 年の間に 18.01% の CAGR で成長します。北米は、ハイパースケーラーと AI ラボのおかげで 40 ～ 45% のシェアを占めています。データセンターへの投資が増加する中、ヨーロッパとアジア太平洋地域は合わせて約 50 ～ 55% を占めています。

AI インフラストラクチャ市場の急激な成長は、さまざまな産業用途における人工知能の急速な導入に起因すると考えられます。 AI インフラストラクチャとは、機械学習、深層学習、ニューラル ネットワークなど、AI を利用したワークロードをサポートするように調整されたハードウェア ソリューションとソフトウェア ソリューションを指します。大手企業はいずれも、自動化を最適に活用し、データ処理能力と意思決定能力をさらに向上させることを主な目的として、AIベースのコンピューティングとデータセンターに巨額の投資を行っている。さらに、AI 主導の分析と組み合わせたビッグデータの出現により、高性能 AM インフラストラクチャに対する需要が高まっています。生成 AI、コンピューター ビジョン、自然言語処理への関心の高まりにより、AI インフラストラクチャ ソリューションの需要がさらに高まっています。

主な調査結果

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の影響

新型コロナウイルス感染症のパンデミックによりAIインフラストラクチャー市場に好影響

新型コロナウイルス感染症（COVID-19）の世界的なパンデミックは前例のない驚異的なものであり、市場ではパンデミック前のレベルと比較して、すべての地域で予想を上回る需要が発生しています。 CAGRの上昇を反映した市場の急激な成長は、市場の成長と需要がパンデミック前のレベルに戻ったことによるものです。

新型コロナウイルスは、AI インフラストラクチャ市場の成長を促進する大きな要因となっています。ロックダウンが実施されたことで、多くの企業がデジタルトランスフォーメーションに目を向け、AIベースの自動化ソリューションやクラウドコンピューティング、あらゆる形態のリモートワークソリューションに対する市場の需要が高まりました。 AI インフラストラクチャはヘルスケア分野にとって重要です。患者監視システム、創薬、AI を活用した診断ツールなどの用語には、ワクチン接種研究のための大規模なコンピューティング能力が必要です。さらに、AI に依存する電子商取引、オンライン学習、仮想顧客などのアプリケーションの成長により、AI インフラストラクチャに対する市場の需要がさらに高まることが予想されます。サプライチェーンの課題によるハードウェアの可用性の初期の混乱に加えて、多くの組織がリモート操作をサポートし、ビジネス継続性を延長するために AI インフラストラクチャへの投資を増やし始めたため、市場全体が健全な回復を見せましたが、パンデミックの状況がそれを裏付けました。

最新のトレンド

AI に最適化されたハードウェアの台頭が AI インフラストラクチャ市場の成長を促進

重要なのは、AI インフラストラクチャ市場の成長において、AI に最適化されたハードウェアの驚異的な進化と導入が戦略的に介入していることです。企業は、複雑な AI ワークロードを効率的に管理するために、GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット)、TPU (テンソル プロセッシング ユニット)、AI アクセラレータ チップなどのカスタム プロセッサを発明しています。従来の CPU は AI の大量の計算要求にまったく対応できないため、同様に重要であるエネルギー消費を節約しながら処理速度を飛躍的に向上させる AI に特化したチップの開発が始まりました。 NVIDIA、AMD、Google などの主要なテクノロジー企業は、深層学習モデルをサポートし、AI のパフォーマンスを向上させることを目的とした、AI に最適化されたハードウェアに主に投資しています。

• 米国国立標準技術研究所 (NIST) によると、米国の AI 研究研究所の 72% が、AI モデルのトレーニング用に GPU ベースのコンピューティング クラスターをアップグレードしました。

• 欧州委員会のデジタル戦略レポートによると、EU を拠点とする AI スタートアップ企業の 65% がリアルタイム AI 分析にエッジ コンピューティング インフラストラクチャを採用しています。

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AI インフラストラクチャ市場のセグメンテーション

タイプ別

タイプに基づいて、世界市場はハードウェアとソフトウェアに分類できます

• ハードウェア: AI インフラストラクチャ市場のハードウェアの専門分野は、コンピューティング、AI プロセッサ、ネットワーキング システム、および高性能ストレージ ソリューションです。 AI モデルのトレーニングと効果的な操作には、GPU や FPGA (フィールド プログラマブル ゲート アレイ) や ASIC (特定用途向け集積回路) などの AI にインスピレーションを受けたハードウェアが不可欠です。したがって、これらのコンポーネントは AI を使用したデータ処理に大きな推進力を与え、これまで以上に高速なリアルタイム分析およびディープラーニング アプリケーションの出現を引き起こします。 AI 指向のハードウェアに対する需要の高まりにより、データセンター、クラウド コンピューティング、エッジ AI ソリューションへの投資が増加しており、これにより企業は AI アプリケーションを効率的に拡張できるようになります。

• ソフトウェア: AI インフラストラクチャ ソフトウェアには、AI モデルのトレーニング、展開、監視を容易にすることを目的とした幅広いプラットフォーム、フレームワーク、ツールが含まれます。機械学習ライブラリである TensorFlow、PyTorch、Keras は、連携して AI モデルの開発に大きく貢献します。 AI を活用したソフトウェア ソリューションにより、組織メンバーは柔軟性とコスト効率に優れたクラウドベースの AI サービスにアクセスできるようになります。 AI を活用した洞察に依存する組織が増えるにつれ、AI の効率化、ワークフローの自動化、AI ガバナンスに焦点を当てたソフトウェア ソリューションが人気を集めています。特に、クラウドベースの AI プラットフォームの普及は、多額の資本支出を必要とせずに企業にトップエンドの AI コンピューティングへのアクセスを提供するため、急速に普及しています。

用途別

アプリケーションに基づいて、世界市場は政府機関とクラウド サービス プロバイダー (CSP) に分類できます。

• 政府機関: 世界中の政府機関が AI インフラストラクチャを活用して、スマート シティ、監視、サイバーセキュリティ、政策立案を開発しています。 AI を活用した分析により、政府は公共の安全を維持し、災害に対応し、行政を改善することができます。 AI ベースのデータ処理により、政府機関は詐欺を特定し、犯罪パターンを予測し、都市計画を改善することができます。 AI は防衛と国家安全保障でも使用され、情報収集と脅威の検出を強化します。政府が AI 研究と規制の枠組みに取り組むにつれて、パブリックドメインでの AI インフラストラクチャの導入はさらに勢いを増すことが予想されます。

• クラウド サービス プロバイダー (CSP): CSP は AI インフラストラクチャの最先端で運用され、AI as a Service (AIaaS) ソリューションを世界中の企業に提供します。 AWS、Microsoft Azure、Google Cloud などの主要な CSP は、AI に最適化されたデータセンターに投資しており、企業が AI アプリケーションを大規模に実行できるようにしています。これらのプロバイダーは、社内インフラストラクチャの必要性を排除しながら、事前トレーニングされた AI モデル、機械学習プラットフォーム、クラウドベースの AI ツールを企業に提供します。

市場ダイナミクス

市場のダイナミクスには、市場の状況を表す推進要因と抑制要因、機会、課題が含まれます。

推進要因

企業における AI の導入の増加と AI を活用したクラウド コンピューティングの成長が成長を促進

AI を使用した自動化、分析、顧客エンゲージメント ソリューションに対するエネルギーの増加により、企業は AI インフラストラクチャへの投資を推進しています。金融からヘルスケア、小売に至るまで、あらゆるニッチ分野の企業が AI テクノロジーを導入して、パフォーマンスを向上させ、業務効率を向上させ、意思決定を進めています。 AI ソリューションとしてクラウドがますます好まれるようになると、それをサポートする AI インフラストラクチャに対する需要が生じます。プロバイダーは、AI を企業に普及させるために、AI 対応のデータセンター、グラフィック プロセッシング ユニット (GPU)、およびソフトウェア フレームワークを構築しています。クラウドネイティブ AI 導入への移行を通じて、インフラストラクチャの進歩が加速しています。

• 米国エネルギー省 (DOE) によると、ハイパフォーマンス コンピューティング センターの 70% が、機械学習ワークロードをサポートするために AI に最適化されたデータ センターを拡張しています。

• AI Now Institute の報告によると、AI に投資している企業の 68% は、スケーラビリティとアクセシビリティのためにクラウドベースの AI インフラストラクチャを優先しています。

抑制要因

高額な初期投資が成長を抑制する

AI インフラストラクチャは確かに企業や業界の恩恵を大きく減らしていますが、実装コストという解決すべき最も重要なハードルの 1 つです。 AI インフラストラクチャの実装コストには、ハイ パフォーマンス コンピューティング (HPC)、GPU や TPU などの AI 固有のプロセッサ、エネルギー効率の高いデータ ハブの追求、AI ワークロードに必要な特定のソフトウェアの購入が含まれる場合があります。中小企業は、このような高度な技術を取得する際に、通常、途方に暮れます。このような高額な先行投資は、これらの企業のほとんどにとって法外な金額であることがわかります。さらに、AI インフラストラクチャは継続的に維持、アップグレード、最適化されるため、長期的なコストがかかり、さらに長期的な運用コストが追加されます。

• OECD AI Policy Observatory によると、AI プロジェクトの 59% が、大規模な AI インフラストラクチャの導入による高いエネルギー消費コストに直面しています。

• 米国エネルギー情報局 (EIA) は、小規模組織の 54% がハードウェアとメンテナンスの要件が高いために AI インフラストラクチャの導入を遅らせていると報告しています。

エッジ AI インフラストラクチャの拡張が市場の成長を促進

機会

AI インフラストラクチャが市場に提供する最大の利点の 1 つは、エッジ AI コンピューティングの採用が急速に拡大していることです。これにより、集中型のクラウド コンピューティング リソースに依存する必要がなくなり、AI 処理をそのソースであるデータにはるかに近い場所で実行できるようになります。エッジ AI は遅延を効果的に排除し、セキュリティを強化し、帯域幅の使用を最適化するため、自動運転車や医療監視、スマート監視、産業オートメーションなど、ほぼ瞬時の意思決定を必要とするアプリケーションに最適です。 IoT デバイスの数が増加するにつれて、企業は実際のデータ収集ポイントから遠く離れたデータセンターへのデータの送信までの間のエッジでデータを処理および分析したいと考えているため、エッジ AI の需要はさらに高まっています。 AI による洞察を得るのに必要な時間が短縮され、システム全体の効率が向上します。

• 国際電気通信連合 (ITU) によると、通信会社の 61% が AI インフラストラクチャを統合して、5G ネットワークの自動化と監視を強化しています。

• 米国科学財団 (NSF) は、研究機関の 63% が共同科学シミュレーションのための AI インフラストラクチャの拡張を計画していることを示しています。

データのプライバシーとセキュリティへの懸念が市場の成長の可能性を妨げる

チャレンジ

AI インフラストラクチャがトレーニング、推論、実行のために巨大なデータセットに依存しているため、市場の主な課題としてデータのセキュリティとプライバシーに関する懸念が生じています。これらの攻撃の最終的な最前線は、金融や医療、政府業務などの最も機密性の高い分野に導入される AI ベースのアプリケーションです。これらの分野のアプリケーションでは通常、大量の個人情報や機密データの収集と処理が必要になります。このような情報により、これらのアプリケーションがサイバー攻撃やデータ侵害の主な標的となる可能性もあります。敵対者が意図的に誤解を招く入力を AI モデルに教え込み、不正確または偏った予測を生成する場合、AI システムも敵対的攻撃の標的となります。さらに、欧州の GDPR や米国の CCPA などの世界的な規制は、AI システムがユーザー データを収集、保存、処理する方法について厳格なガイドラインを提供しています。

• 米国会計検査院 (GAO) によると、AI イニシアチブの 57% は、レガシー IT システムと最新の AI インフラストラクチャを統合する際に困難に直面しています。

• European AI Alliance の報告によると、52% の組織が AI インフラストラクチャを導入する際にサイバーセキュリティとデータ プライバシーの課題に苦しんでいます。

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AI インフラストラクチャ市場の地域的洞察

• 北米

北米は、強力な技術サポート、AI テクノロジーの早期採用、大手テクノロジー企業による多額の投資により、AI インフラストラクチャのリーダーであり続けています。この地域の AI インフラストラクチャ プロバイダーには、NVIDIA、Google、Microsoft、IBM、Amazon が含まれており、いずれも AI ハードウェア、クラウドベースの AI ソリューション、AI を活用した自動化のイノベーションに取り組んでいます。米国の AI インフラストラクチャ市場の重要性は、連邦部門と民間部門の両方からの投資によって推進されるイノベーションを通じて世界の AI の発展に影響を与えることにもあります。米国のクラウド大手 AWS、Google Cloud、Microsoft Azure は、AI 機能を開発し、AI に最適化されたデータセンターと AI 専用プロセッサを構築しています。

• ヨーロッパ

ヨーロッパは、倫理的な AI 導入のための強力な政府資金、研究、イノベーションに支えられ、AI インフラストラクチャ市場で重要なプレーヤーになる道を歩んでいます。 AI を規制する EU 法は、AI インフラストラクチャが倫理的かつ責任ある方法で開発および展開されることを保証するために積極的に取り組んできました。ドイツ、イギリス、フランスがAI投資をリード自動車、金融サービス、ヘルスケア、製造。ドイツでは、生産現場の効率を向上させるために AI インフラストラクチャを使用した AI 主導の産業オートメーションとスマート製造に主に焦点を当てています。

• アジア

アジアは現在、政府の支援、AI スタートアップ企業の繁栄、AI 対応産業への支出の集積により、AI インフラストラクチャ市場シェアが前例のない成長を遂げています。 AIの研究、開発、商業化は中国、インド、日本が主導している。 2015年の報告書によると、中国はAIベースの監視システムとともに、自動化とスマートシティへの人工知能の推進において世界の主要なリーダーであると言われている。中国政府は資金提供やさまざまな政策を通じてAI技術の活用を可能にし、AIチップの生産やクラウドコンピューティングに必要なインフラを整備し、市場を拡大させてきた。インドは AI イノベーションのハブとしても急速に台頭しており、TCS、Infosys、Wipro などのトップ IT 企業がエンタープライズ ソリューション、クラウド サービス、AI 対応の自動化施設に最新の AI を追加しています。インド政府は、医療、農業、統治に関連する AI の研究にも注力しています。

主要な業界関係者

主要な業界プレーヤーは、イノベーションを通じて世界の AI インフラストラクチャ市場の成長を推進します。

他の AI 固有のハードウェアの進歩を含むイノベーションとパートナーシップは現在、業界の大手企業の間で AI インフラストラクチャの成長を先導しています。これらはすべて、ザイリンクス、IBM、Cisco、Nutanix、Pure Storage、AMD に影響を及ぼしており、各企業はそれぞれの AI アクセラレータ、クラウドベースの AI ソリューション、ディープ ラーニング フレームワークに投資しています。このような企業は、AI インフラストラクチャのスケーラビリティ、パフォーマンス、およびさまざまな業界にわたるリーチに大きく貢献しています。

• Google: Google Cloud AI ソリューションを通じて、世界の AI スタートアップ企業の 62% 以上に AI インフラストラクチャ サービスを提供しています。

• ザイリンクス: 世界の AI ハードウェア プロバイダーの 65% 以上に FPGA ベースの AI アクセラレーション ソリューションを提供しています。

AIインフラストラクチャートップ企業のリスト

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

主要な産業の発展

主要な業界の発展は、イノベーションを通じて世界のAIインフラストラクチャ市場の成長を促進します。

2022 年 6 月: Advanced Micro Devices (AMD) は、Instinct MI200 シリーズ AI アクセラレータのリリースにより、AI インフラストラクチャ市場に革命を起こしました。この製品は、NVIDIA の AI チップに対抗することを目的としていました。 MI200 シリーズは、HPC ワークロードにおける AI モデルのトレーニングとディープ ラーニングに関して優れたパフォーマンスを発揮するように設計されました。これらの AI アクセラレータはデータを迅速に処理するように設計されており、企業がニーズに合わせて AI アプリケーションの拡張を合理化できるようになります。

レポートの範囲

この調査には包括的な SWOT 分析が含まれており、市場内の将来の発展についての洞察が得られます。市場の成長に寄与するさまざまな要因を調査し、今後数年間の市場の軌道に影響を与える可能性のある幅広い市場カテゴリーと潜在的なアプリケーションを調査します。分析では、現在の傾向と歴史的な転換点の両方が考慮され、市場の構成要素を総合的に理解し、成長の可能性のある分野が特定されます。

この調査レポートは、定量的および定性的方法の両方を使用して市場の細分化を調査し、市場に対する戦略的および財務的観点の影響も評価する徹底的な分析を提供します。さらに、レポートの地域評価では、市場の成長に影響を与える支配的な需要と供給の力が考慮されています。主要な市場競合他社のシェアなど、競争環境が細心の注意を払って詳細に説明されています。このレポートには、予想される期間に合わせて調整された型破りな研究手法、方法論、主要な戦略が組み込まれています。全体として、市場のダイナミクスに関する貴重かつ包括的な洞察を専門的にわかりやすく提供します。