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세계의 인공지능(AI) 인프라 시장
Artificial Intelligence (AI) Infrastructure
상품코드 : 1507842
리서치사 : Global Industry Analysts, Inc.
발행일 : 2024년 07월
페이지 정보 : 영문 774 Pages
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한글목차

인공지능(AI) 인프라 세계 시장은 2030년까지 1,510억 달러에 이를 전망

2023년에 343억 달러에 이른 것으로 추정되는 인공지능(AI) 인프라 세계 시장은 2030년에는 1,510억 달러에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년간 CAGR은 23.6%를 나타낼 전망입니다. 본 보고서에서 분석한 부문 중 하나인 인공지능(AI) 인프라 하드웨어는 CAGR 21.3%를 나타내고, 분석 기간 종료시에는 686억 달러에 이를 것으로 예측됩니다. 인공지능(AI) 인프라 소프트웨어 분야의 성장률은 분석 기간중 CAGR 24.4%로 추정됩니다.

미국 시장은 115억 달러, 중국은 CAGR 30.6%로 성장한다고 예측

미국의 인공지능(AI) 인프라 시장은 2023년에 115억 달러로 평가되었습니다. 세계 제2위 경제대국인 중국은 2030년까지 342억 달러 규모에 이를 것으로 예측되며, 분석 기간인 2023-2030년간 CAGR은 30.6%를 나타낼 전망입니다. 기타 주목해야 할 지역별 시장으로는 일본과 캐나다가 있으며, 분석 기간중 CAGR은 각각 17.2%과 18.9%로 예측됩니다. 유럽에서는 독일이 CAGR 20.0%로 성장할 것으로 예측됩니다.

세계 인공지능(AI) 인프라 시장 - 주요 동향 및 촉진요인 정리

인공지능(AI) 인프라에는 AI 용도를 개발, 배포, 유지보수하는 데 필요한 복잡하고 정교한 시스템이 포함됩니다. 이 인프라에는 그래픽 처리 장치(GPU), 텐서 처리 장치(TPU), 특수 AI 가속기와 같은 강력한 하드웨어가 포함되며, 이러한 하드웨어는 AI 워크로드의 높은 컴퓨팅 요구 사항을 처리할 수 있도록 설계되었습니다. 이러한 하드웨어 구성 요소는 대규모 머신러닝 모델 학습에 필수적인 요소로, 더 빠른 처리 속도와 빅데이터의 효율적인 처리를 가능하게 합니다. 하드웨어 외에도 AI 인프라는 TensorFlow, PyTorch, Apache Spark와 같은 고급 소프트웨어 프레임워크와 도구로 구성되어 AI 알고리즘의 개발 및 최적화에 필요한 지원을 제공한다, Microsoft Azure와 같은 클라우드 컴퓨팅 플랫폼은 AI 프로젝트의 특정 요구에 맞게 확장 가능하고 유연한 리소스를 제공함으로써 중요한 역할을 하고 있습니다.

AI 인프라의 아키텍처는 원활한 통합, 고성능 및 견고성을 촉진하도록 설계되었습니다. 주요 구성 요소로는 방대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 관리할 수 있는 데이터 스토리지 시스템, 노드 간 빠른 데이터 전송을 보장하는 고속 네트워킹, 데이터 전처리, 라벨링 및 변환을 처리하는 강력한 데이터 관리 프레임워크 등이 있습니다. 이러한 요소들이 함께 작동하면 AI 모델을 효율적으로 학습, 검증, 도입할 수 있는 환경을 구축할 수 있습니다. 인프라는 실시간 분석과 의사결정을 지원해야 하며, 이는 금융, 헬스케어, 자율주행과 같은 산업 분야의 용도에 필수적입니다. 분산 컴퓨팅과 엣지 컴퓨팅의 활용은 AI 인프라의 기능을 더욱 강화하여 AI 모델을 데이터 소스에 가깝게 배치함으로써 처리 속도를 높이고 대기 시간을 단축할 수 있습니다.

AI 인프라 시장의 성장은 여러 가지 요인에 의해 주도되고 있으며, 이는 다양한 분야에서 AI 기술의 채택과 확장이 증가하고 있음을 반영하고 있습니다. 중요한 촉진요인 중 하나는 AI 용도에 필요한 방대한 데이터 세트를 처리할 수 있는 고성능 컴퓨팅 시스템에 대한 수요가 증가하고 있으며, IoT 기기, 소셜 미디어 및 기타 디지털 소스로부터의 데이터 급증으로 인해 이러한 정보를 효과적으로 관리하고 분석할 수 있는 고도의 인프라가 필요합니다. 관리하고 분석할 수 있는 고도의 인프라가 필요합니다. 더 많은 연산 능력과 고급 하드웨어를 필요로 하는 AI 모델의 복잡성과 고도화도 시장 성장에 기여하고 있습니다. 또한 헬스케어, 자동차, 금융, 소매 등 산업 전반에 걸쳐 AI 기반 용도이 급증함에 따라 강력하고 확장 가능한 AI 인프라의 필요성이 더욱 커지고 있습니다. 클라우드 기반 AI 서비스에 대한 주요 하이테크 기업들의 투자는 기업들이 AI 이니셔티브를 지원하기 위해 유연하고 비용 효율적인 솔루션을 찾고 있기 때문에 시장을 더욱 촉진하고 있습니다. 또한, 차세대 프로세서 및 가속기 개발 등 AI 하드웨어의 지속적인 발전은 보다 효율적이고 강력한 AI 인프라를 구현하여 AI 인프라의 채택과 확장을 촉진하고 있습니다. 이러한 요인들이 결합되어 AI 인프라 시장의 역동적인 성장과 진화를 보장하고 있습니다.

조사 대상 기업 예시(총 152개사)

목차

제1장 조사 방법

제2장 주요 요약

제3장 시장 분석

제4장 경쟁

LSH
영문 목차

영문목차

Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market to Reach US$151.0 Billion by 2030

The global market for Artificial Intelligence (AI) Infrastructure estimated at US$34.3 Billion in the year 2023, is expected to reach US$151.0 Billion by 2030, growing at a CAGR of 23.6% over the analysis period 2023-2030. Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Hardware, one of the segments analyzed in the report, is expected to record a 21.3% CAGR and reach US$68.6 Billion by the end of the analysis period. Growth in the Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Software segment is estimated at 24.4% CAGR over the analysis period.

The U.S. Market is Estimated at US$11.5 Billion While China is Forecast to Grow at 30.6% CAGR

The Artificial Intelligence (AI) Infrastructure market in the U.S. is estimated at US$11.5 Billion in the year 2023. China, the world's second largest economy, is forecast to reach a projected market size of US$34.2 Billion by the year 2030 trailing a CAGR of 30.6% over the analysis period 2023-2030. Among the other noteworthy geographic markets are Japan and Canada, each forecast to grow at a CAGR of 17.2% and 18.9% respectively over the analysis period. Within Europe, Germany is forecast to grow at approximately 20.0% CAGR.

Global Artificial Intelligence (AI) Infrastructure Market - Key Trends & Drivers Summarized

Artificial Intelligence (AI) infrastructure encompasses the complex and sophisticated systems required to develop, deploy, and sustain AI applications. This infrastructure includes powerful hardware like Graphics Processing Units (GPUs), Tensor Processing Units (TPUs), and specialized AI accelerators, which are designed to handle the intense computational demands of AI workloads. These hardware components are essential for training large-scale machine learning models, enabling faster processing and efficient handling of big data. In addition to hardware, AI infrastructure also comprises advanced software frameworks and tools, such as TensorFlow, PyTorch, and Apache Spark, which provide the necessary support for developing and optimizing AI algorithms. Cloud computing platforms, like AWS, Google Cloud, and Microsoft Azure, play a crucial role by offering scalable and flexible resources that can be tailored to the specific needs of AI projects.

The architecture of AI infrastructure is designed to facilitate seamless integration, high performance, and robustness. Key components include data storage systems capable of managing vast amounts of structured and unstructured data, high-speed networking to ensure quick data transfer between nodes, and robust data management frameworks to handle data preprocessing, labeling, and transformation. These elements work in unison to create an environment where AI models can be trained, validated, and deployed efficiently. The infrastructure must also support real-time analytics and decision-making, which is critical for applications in industries such as finance, healthcare, and autonomous driving. The use of distributed computing and edge computing further enhances the capabilities of AI infrastructure, enabling the deployment of AI models closer to data sources for faster processing and reduced latency.

The growth in the AI infrastructure market is driven by several factors, reflecting the increasing adoption and expansion of AI technologies across various sectors. One significant driver is the rising demand for high-performance computing systems capable of processing the massive datasets required for AI applications. The proliferation of data from IoT devices, social media, and other digital sources necessitates advanced infrastructure to manage and analyze this information effectively. The increasing complexity and sophistication of AI models, which require more computational power and advanced hardware, also contribute to market growth. Additionally, the surge in AI-driven applications across industries such as healthcare, automotive, finance, and retail drives the need for robust and scalable AI infrastructure. Investments in cloud-based AI services by major tech companies are further propelling the market, as businesses seek flexible and cost-effective solutions to support their AI initiatives. Moreover, the continuous advancements in AI hardware, including the development of next-generation processors and accelerators, are enabling more efficient and powerful AI infrastructure, driving its adoption and expansion. These factors collectively ensure the dynamic growth and evolution of the AI infrastructure market.

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TABLE OF CONTENTS

I. METHODOLOGY

II. EXECUTIVE SUMMARY

III. MARKET ANALYSIS

IV. COMPETITION

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