人工智能基础设施市场规模、份额、增长和行业分析，按类型（硬件和软件）、按应用（政府组织和云服务提供商 (CSP)）以及 2026 年至 2035 年区域洞察和预测

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人工智能基础设施市场概览

全球人工智能基础设施市场预计将从 2026 年的约 389.2 亿美元增长，到 2035 年有望达到 1463.7 亿美元，2026 年至 2035 年间复合年增长率为 18.01%。得益于超大规模企业和人工智能实验室，北美占据主导地位，占据 40-45% 的份额；随着数据中心投资的增加，欧洲和亚太地区合计占据约 50-55% 的份额。

人工智能基础设施市场的指数级增长可归因于人工智能在各种工业应用中的快速采用。人工智能基础设施是指为支持人工智能驱动的工作负载而定制的硬件和软件解决方案，包括机器学习、深度学习和神经网络。各大巨头都在基于人工智能的计算和数据中心上投入巨资，主要目的是优化利用自动化，进一步提高数据处理和决策能力。此外，由于大数据与人工智能驱动分析相结合的出现，对高性能增材制造基础设施的需求不断增加。人们对生成式人工智能、计算机视觉和自然语言处理的兴趣不断增长，进一步增加了对人工智能基础设施解决方案的需求。

主要发现

COVID-19 的影响

COVID-19 大流行对 AI 基础设施市场产生了积极影响

全球 COVID-19 大流行是史无前例的、令人震惊的，与大流行前的水平相比，所有地区的市场需求都高于预期。复合年增长率的上升反映了市场的突然增长，这归因于市场的增长和需求恢复到大流行前的水平。

新冠疫情一直是人工智能基础设施市场增长的主要催化剂。随着封锁的实施，许多企业转向数字化转型，推动了市场对基于人工智能的自动化解决方案和云计算以及各种形式的远程工作解决方案的需求。人工智能基础设施对于医疗保健行业非常重要。患者监测系统、药物发现和人工智能诊断工具等术语需要大量计算能力来进行疫苗研究。此外，依赖人工智能的电子商务、在线学习和虚拟客户的应用不断增长，预计将为人工智能基础设施市场带来进一步的需求。除了最初因供应链挑战而导致硬件可用性中断外，整个市场出现了健康的好转，因为许多组织开始增加对人工智能基础设施的投资，以支持远程操作和扩展业务连续性，这一点在疫情下得到了证实。

最新趋势

人工智能优化硬件的兴起推动人工智能基础设施市场增长

值得注意的是，在人工智能基础设施市场的增长中，人工智能优化硬件的巨大发展和部署已被战略性地插入。公司正在发明定制处理器，例如 GPU（图形处理单元）、TPU（张量处理单元）和 AI 加速器芯片，以有效管理复杂的 AI 工作负载。传统的CPU根本无法应对人工智能繁重的计算需求，从而引发了人工智能专用芯片的诞生，这些芯片在处理速度上实现了质的飞跃，同时节省了能源消耗，这一点同样重要。 NVIDIA、AMD 和 Google 等主要科技公司正在大力投资人工智能优化的硬件，旨在支持深度学习模型并提高人工智能性能。

• 根据美国国家标准与技术研究所（NIST）的数据，美国 72% 的人工智能研究实验室已经升级了基于 GPU 的计算集群，用于人工智能模型训练。

• 欧盟委员会数字战略报告显示，65% 的欧盟人工智能初创公司已采用边缘计算基础设施进行实时人工智能分析。

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人工智能基础设施市场细分

按类型

根据类型，全球市场可分为硬件和软件

• 硬件:人工智能基础设施市场硬件的特色是计算、人工智能处理器、网络系统和高性能存储解决方案。 GPU 或 FPGA（现场可编程门阵列）和 ASIC（专用集成电路）等受 AI 启发的硬件对于 AI 模型的训练和有效运行至关重要。因此，这些组件为使用人工智能进行数据处理提供了巨大的推动力，导致更快的实时分析和深度学习应用程序的出现。由于对人工智能硬件的高需求，对数据中心、云计算和边缘人工智能解决方案的投资不断增加，这反过来又使企业能够有效扩展其人工智能应用。

• 软件:人工智能基础设施软件包含一系列平台、框架和工具，旨在促进人工智能模型的培训、部署和监控。机器学习库——TensorFlow、PyTorch 和 Keras——共同为人工智能模型的开发做出了巨大贡献。人工智能驱动的软件解决方案允许组织成员访问灵活且经济高效的基于云的人工智能服务。随着越来越多的组织依赖人工智能驱动的洞察力，专注于人工智能效率、工作流程自动化和人工智能治理的软件解决方案变得越来越流行。特别是，基于云的人工智能平台的使用量激增，因为它们为企业提供了访问高端人工智能计算的机会，而无需筹集大量资本支出。

按申请

根据应用，全球市场可分为政府组织和云服务提供商（CSP）

• 政府组织:全球各地的政府机构利用人工智能基础设施来开发智能城市、监控、网络安全和政策制定。人工智能支持的分析使政府能够维护公共安全、应对灾难并改进管理。基于人工智能的数据处理使政府组织能够识别欺诈、预测犯罪模式并改善城市规划。人工智能还用于国防和国家安全，以加强情报收集和威胁检测。随着政府参与人工智能研究和监管框架，公共领域人工智能基础设施的采用预计将获得进一步的动力。

• 云服务提供商 (CSP):CSP 在人工智能基础设施的最前沿运营，为全球企业提供人工智能即服务 (AIaaS) 解决方案。 AWS、Microsoft Azure 和 Google Cloud 等主要 CSP 投资于 AI 优化的数据中心，使企业能够大规模运行 AI 应用程序。这些提供商为企业提供预先训练的人工智能模型、机器学习平台和基于云的人工智能工具，同时消除了对内部基础设施的需求。

市场动态

市场动态包括驱动和限制因素、机遇和挑战，说明市场状况。

驱动因素

企业越来越多地采用人工智能，人工智能驱动的云计算的增长推动了增长

Increased energy for automation, analytics, and customer engagement solutions with AI is driving companies to invest in AI infrastructure.从金融、医疗保健到零售等各个领域的企业都在采用人工智能技术来提高绩效、提高运营效率并推进决策。 When clouds become increasingly favored for AI solutions, this creates a demand for an AI infrastructure to support it.提供商正在建立人工智能就绪的数据中心、图形处理单元 (GPU) 和软件框架，以使人工智能在企业中普及。 There is an accelerated advancement in infrastructure through the transition to cloud-native AI deployment.

• 据美国能源部 (DOE) 称，70% 的高性能计算中心正在扩展人工智能优化的数据中心，以支持机器学习工作负载。

• AI Now Institute 报告称，投资人工智能的企业中有 68% 优先考虑基于云的人工智能基础设施，以实现可扩展性和可访问性。

制约因素

高初始投资限制增长

人工智能基础设施确实正在大幅减少企业和行业的利益，但需要解决的最重要障碍之一:实施成本。 AI 基础设施的实施成本可能包括追求高性能计算 (HPC)、GPU 和 TPU 等 AI 专用处理器、节能数据中心以及购买 AI 工作负载所需的特定软件。中小企业在获取如此先进的技术时往往会不知所措。对于大多数此类企业来说，如此高的前期资本支出简直令人望而却步。此外，由于人工智能基础设施不断维护、升级和优化，长期成本也随之增加，这进一步增加了长期运营成本。

• 根据经合组织人工智能政策观察站的数据，59%的人工智能项目面临大规模人工智能基础设施部署带来的高能耗成本。

• 美国能源信息管理局 (EIA) 报告称，由于硬件和维护要求较高，54% 的小型组织推迟了人工智能基础设施的采用。

边缘人工智能基础设施的扩展推动市场增长

机会

人工智能基础设施将为市场带来的最大好处之一是边缘人工智能计算的采用迅速增长，这消除了对集中式云计算资源的依赖，并使执行人工智能处理更接近其来源:数据成为可能。边缘人工智能有效消除延迟、提高安全性并优化带宽使用，非常适合需要近乎即时决策的应用，例如自动驾驶汽车和医疗保健监控、智能监控和工业自动化。随着物联网设备数量的不断增加，对边缘人工智能的需求进一步增长，因为企业希望在实际数据收集点和将数据发送到遥远的数据中心之间的边缘处理和分析数据。它减少了获得人工智能驱动的见解所需的时间，从而使系统整体更加高效。

• 根据国际电信联盟（ITU）的数据，61%的电信公司正在整合人工智能基础设施，以增强5G网络自动化和监控。

• 美国国家科学基金会 (NSF) 表示，63% 的研究机构计划扩展用于协作科学模拟的人工智能基础设施。

数据隐私和安全问题阻碍了市场增长潜力

挑战

人工智能基础设施对海量数据集的训练、推理和执行的依赖引发了人们对数据安全和隐私的担忧，将其视为市场的主要挑战。这些攻击的最终前线是基于人工智能的应用程序，这些应用程序将被引入一些最敏感的领域，例如金融和医疗保健以及政府运营。这些领域的应用通常需要收集和处理大量的个人信息和敏感数据。此类信息还可能使这些应用程序成为网络攻击和数据泄露的主要目标。人工智能系统也将成为对抗性攻击的目标，只要对手用故意误导性的输入来教导人工智能模型，以产生不正确或有偏见的预测。此外，欧洲的 GDPR 和美国的 CCPA 等全球法规对人工智能系统如何收集、存储和处理用户数据提供了严格的指导方针。

• 据美国政府问责办公室 (GAO) 称，57% 的人工智能计划在将遗留 IT 系统与现代人工智能基础设施集成方面面临困难。

• 欧洲人工智能联盟报告称，52% 的组织在部署人工智能基础设施时面临网络安全和数据隐私挑战。

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人工智能基础设施市场区域洞察

• 北美

由于强大的技术支持、人工智能技术的早期采用以及大型科技公司的大量投资，北美仍然是人工智能基础设施的领导者。该地区的人工智能基础设施提供商包括 NVIDIA、谷歌、微软、IBM 和亚马逊，它们都致力于人工智能硬件、基于云的人工智能解决方案和人工智能驱动的自动化领域的创新。美国人工智能基础设施市场的重要性还在于通过联邦和私营部门投资驱动的创新影响全球人工智能的发展。美国云巨头AWS、谷歌云和微软Azure创建了人工智能功能，构建人工智能优化的数据中心和人工智能专用处理器。

• 欧洲

在政府大力资助、研究和创新以促进道德人工智能采用的支持下，欧洲正在成为人工智能基础设施市场的重要参与者。欧盟监管人工智能的法案一直积极主动地确保人工智能基础设施以道德和负责任的方式开发和部署。德国、英国和法国引领人工智能投资汽车、金融服务、医疗保健和制造业。在德国，主要关注人工智能驱动的工业自动化和智能制造，利用人工智能基础设施来提高生产车间的效率。

• 亚洲

在政府支持、蓬勃发展的人工智能初创企业以及人工智能行业的集聚支出的推动下，亚洲目前的人工智能基础设施市场份额正处于前所未有的增长状态。人工智能的研究、开发和商业化由中国、印度和日本带头。根据 2015 年的报告，中国据称是人工智能在自动化和智慧城市以及基于人工智能的监控系统领域的全球主要领导者。中国政府通过资金和各种政策提供支持，促进人工智能技术的使用，并为人工智能芯片生产和云计算开发必要的基础设施，从而扩大了市场。印度也正在迅速崛起为人工智能创新中心，TCS、Infosys 和 Wipro 等顶级 IT 公司现在将现代人工智能添加到其企业解决方案、云服务和支持人工智能的自动化设施中。印度政府还重点关注与医疗保健、农业和治理相关的人工智能研究。

主要行业参与者

主要行业参与者通过创新推动全球人工智能基础设施市场的增长。

创新和合作伙伴关系，包括其他人工智能专用硬件的进步，目前正在引领行业领先公司的人工智能基础设施发展。它们都影响着 Xilinx、IBM、Cisco、Nutanix、Pure Storage 和 AMD，所有这些公司都投资于各自的 AI 加速器、基于云的 AI 解决方案和深度学习框架。这些公司在人工智能基础设施的可扩展性、性能和跨行业的影响力方面做出了巨大贡献。

• 谷歌:通过Google Cloud AI解决方案为全球超过62%的AI初创公司提供AI基础设施服务。

• Xilinx:为全球超过 65% 的 AI 硬件提供商提供基于 FPGA 的 AI 加速解决方案。

顶级人工智能基础设施公司名单

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

主要行业发展

主要行业发展通过创新促进全球人工智能基础设施市场的增长。

2022 年 6 月:Advanced Micro Devices (AMD) 发布 Instinct MI200 系列人工智能加速器，彻底改变了人工智能基础设施市场。该产品旨在与NVIDIA的AI芯片竞争。 MI200 系列经过精心设计，在 HPC 工作负载中的 AI 模型训练和深度学习方面表现出色。这些人工智能加速器旨在快速处理数据，使公司能够根据其需求简化人工智能应用程序的扩展。

报告范围

该研究包括全面的 SWOT 分析，并提供对市场未来发展的见解。它研究了促进市场增长的各种因素，探索了可能影响未来几年发展轨迹的广泛市场类别和潜在应用。该分析考虑了当前趋势和历史转折点，提供对市场组成部分的全面了解并确定潜在的增长领域。

本研究报告使用定量和定性方法研究市场细分，提供全面的分析，还评估战略和财务观点对市场的影响。此外，该报告的区域评估考虑了影响市场增长的主导供需力量。竞争格局非常详细，包括重要市场竞争对手的份额。该报告纳入了针对预期时间框架量身定制的非常规研究技术、方法论和关键策略。总体而言，它以专业且易于理解的方式提供了对市场动态的有价值且全面的见解。