[시장보고서]인공지능 및 머신러닝 : 클라우드 AI

인공지능 및 머신러닝 : 클라우드 AI

Artificial Intelligence & Machine Learning: Cloud AI

상품코드 : 1515892

리서치사 : ABI Research

발행일 : 2024년 06월

페이지 정보 : 영문 10 Pages

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한글목차

본 보고서는 클라우드 환경에서의 인공지능(AI) 및 머신러닝 동향을 조사하고, 클라우드 환경에서의 AI 칩셋 시장 규모(출하량 및 매출), 지역별, 아키텍처별, 워크로드별, AI 프레임워크별 상세 내역, 주요 동향 및 시장 영향요인 분석 등을 정리하였습니다.

실용적인 장점:

향후 10년간 클라우드 환경에서의 AI 칩셋 시장 규모(출하량 및 매출)를 파악할 수 있습니다.
클라우드 AI 칩셋의 출하량 및 수익이 주요 지역 및 아키텍처(GPU 등)별로 어떻게 성장하고 있는지 파악할 수 있습니다.
주요 AI 프레임워크와 추론 및 클라우드 AI의 추론과 훈련의 상대적 성장에 따라 전략을 평가할 수 있습니다.
클라우드와 엣지 환경의 AI 칩셋 시장 규모 비교 가능

주요 질문에 대한 답변:

2030년까지 서버에서 AI 칩셋의 채택이 얼마나 중요한가?
각 지역의 AI 칩셋 시장은 앞으로 어떻게 발전할 것인가?
이 칩셋은 어떤 AI 프레임워크를 대상으로 하는가?
2030년까지 클라우드 AI를 지배할 칩셋 아키텍처는 무엇일까?

조사 하이라이트:

2023년부터 2030년까지 클라우드 시장의 AI 칩셋 출하량 및 매출 전망
지역, 아키텍처, 워크로드, AI 프레임워크별 상세 내역

영문목차

Actionable Benefits:

Identify the market size (shipments and revenue) of Artificial Intelligence (AI) chipsets in cloud environments for the rest of the decade.
Understand how cloud AI chipset shipment and revenue will grow by key regions and architectures, e.g., Graphics Processing Units (GPUs).
Evaluate strategies based on relative growth of key AI frameworks and inference versus training in cloud AI.
Compare the market size of AI chipsets in the cloud to edge environments.

Critical Questions Answered:

How significant will AI chipset adoption be in servers until 2030?
How will the AI chipset market for each region develop going forward?
Which AI frameworks will these chipsets target?
Which chipset architecture will dominate cloud AI by 2030?

Research Highlights:

Forecasts for AI chipset shipments and revenue in the cloud market from 2023 to 2030.
Detailed breakdowns by region, architecture, workload, and AI framework.

Who Should Read This?

Chipset vendors seeking greater insight into their market sizes and new growth areas.
Sales and marketing leaders in diverse markets impacted by AI.
Investors gauging the potential for growth in cloud AI.
Strategists across the entire AI stack developing cloud AI product and marketing.

Key Findings

Key Recommendations

What's New

Methodology

Significant Forecasts