AI 인프라 시장 규모, 점유율, 동향 분석 리포트 : 컴포넌트별, 기술별, 용도별, 도입별, 최종 용도별, 지역별, 부문 예측(2024-2030년)
AI Infrastructure Market Size, Share & Trends Analysis Report By Component (Hardware, Software, Services), By Technology (Machine Learning, Deep Learning), By Application, By Deployment, By End-user, By Region, And Segment Forecasts, 2024 - 2030
상품코드:1493469
리서치사:Grand View Research
발행일:2024년 05월
페이지 정보:영문 120 Pages
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AI 인프라 시장 성장과 동향 :
Grand View Research, Inc.의 최신 리포트에 따르면 세계의 AI 인프라 시장은 2030년까지 2,234억 5,000만 달러에 달할 것으로 예측되며, 2024-2030년의 CAGR은 30.4%로 성장할 것으로 예측되고 있습니다.
인공지능은 시장의 급격한 성장에 힘입어 큰 변화의 시기를 맞이하고 있으며, AI 인프라는 기업이 인공지능의 진정한 힘을 활용할 수 있는 필수적인 리소스를 제공합니다.
생성형 AI에 대한 수요가 급증함에 따라 복잡한 계산을 처리할 수 있는 강력한 인프라가 필요합니다. 기업은 AI 모델을 신속하게 개발 및 배포할 수 있으며, AI 기반 솔루션 시장 출시를 가속화할 수 있습니다. 클라우드 기반 솔루션은 값비싼 온프레미스 하드웨어 관리의 필요성을 없애고, 핵심 AI 개발을 위한 리소스를 확보할 수 있습니다. 또한 AI 기술, 특히 딥러닝과 신경망의 지속적인 발전은 AI 시스템의 역량을 확장하고 더욱 정교하고 영향력 있는 AI 시스템을 만들고 있습니다. 이러한 요인들은 시장 성장을 더욱 촉진하고 있습니다.
AI 인프라 시장 보고서 하이라이트
컴포넌트별로는 하드웨어 부문이 2023년 63.0%의 가장 큰 매출 점유율을 차지할 것으로 예상됩니다. 복잡한 알고리즘을 계산하기 위한 특수 칩과 프로세서에 대한 수요 증가가 이 부문의 성장을 주도하고 있습니다. 시스템에서 AI가 증가함에 따라 데이터를 처리하기 위해 더 강력한 칩이 필요합니다. 이 칩은 에너지 소비를 줄이고 성능을 향상시키는 데 도움이 됩니다.
기술별로는 머신러닝 부문이 2023년 58.4%의 가장 큰 매출 점유율을 차지하며 시장을 주도했습니다. 데이터 증가, 알고리즘 모델의 발전, 클라우드 컴퓨팅의 부상은 시장 성장의 원동력이 되고 있습니다. 머신러닝은 프로그래밍 없이도 AI 시스템이 자동으로 학습하고 경험을 통해 개선할 수 있도록 도와줍니다. 대규모 데이터베이스의 복잡한 패턴을 처리하기 위해 AI 인프라에서 사용되고 있습니다.
용도별로는 트레이닝 분야가 2023년 71.4%의 최대 매출 점유율로 시장을 주도할 것으로 예측되었습니다. 훈련은 언어 번역, 음성 인식, 네트워크 트래픽 이상 감지 등 특정 작업에 특화된 모델을 개발하는 데 도움이 됩니다.
배치를 기준으로 온프레미스 부문은 2023년 50.0%의 가장 큰 매출 점유율을 차지하며 시장을 주도했습니다. 이는 저지연 데이터 전송, 운영 비용 절감, 맞춤형 AI 인프라 솔루션에 대한 수요 증가에 기인합니다. 온프레미스 인프라 구축을 통해 조직은 요구 사항에 따라 설정을 맞춤화할 수 있습니다. 온프레미스 배포를 통해 데이터 보안을 제어할 수 있습니다.
최종 용도별로는 기업 부문이 예측 기간 중 가장 빠른 CAGR로 성장할 것으로 예상됩니다. 기업의 디지털 전환과 데이터 복잡성 증가가 시장 성장의 원동력이 될 것으로 예상됩니다. 기업은 데이터 관리, 저장 및 처리를 위해 AI 인프라를 사용하고 있으며, 운영 효율성을 높이기 위해 AI 인프라를 필요로 하고 있습니다.
2023년 매출 점유율은 38.4%로 북미가 시장을 독점하고 있습니다. 북미에는 구글, 아마존, 마이크로소프트, IBM 등 클라우드 기반 서비스를 제공하는 세계 유수의 하이테크 기업이 다수 진출해 있습니다.
2023년 가장 큰 시장 점유율을 차지한 국가는 미국입니다. 미국은 AI, 머신러닝, 컴퓨팅 하드웨어 혁신의 최전선에 있는 주요 기술 기업과 스타트업의 본거지이며, AI 연구 및 개발을 위한 강력한 생태계를 구축하고 강력한 AI 인프라를 필요로 합니다.
목차
제1장 조사 방법과 범위
제2장 주요 요약
제3장 AI 인프라 시장 변수, 동향, 범위
시장 서론/계통 전망
시장 규모·성장 전망
업계 밸류체인 분석
시장 역학
시장 촉진요인 분석
시장 억제요인 분석
업계의 과제
업계의 기회
AI 인프라 시장 분석 툴
Porter의 산업 분석
PESTEL 분석
제4장 AI 인프라 시장 : 컴포넌트 추정·동향 분석
컴포넌트 변동 분석과 시장 점유율, 2023년·2030년
컴포넌트별, 2018-2030년
하드웨어
소프트웨어
서비스
제5장 AI 인프라 시장 : 기술 추정·동향 분석
기술 변동 분석과 시장 점유율, 2023년·2030년
기술별, 2018-2030년
기계학습
딥러닝
제6장 AI 인프라 시장 : 용도 추정·동향 분석
용도 변동 분석과 시장 점유율, 2023년·2030년
용도별, 2018-2030년
트레이닝
추론
제7장 AI 인프라 시장 : 도입 추정·동향 분석
도입 변동 분석과 시장 점유율, 2023년·2030년
도입별, 2018-2030년
온프레미스
클라우드
하이브리드
제8장 AI 인프라 시장 : 최종사용자 추정·동향 분석
최종사용자 변동 분석과 시장 점유율, 2023년·2030년
최종사용자별, 2018-2030년
기업
정부기관
클라우드 서비스 프로바이더(CSP)
제9장 AI 인프라 시장 : 지역 추정·동향 분석
AI 인프라 시장 점유율, 지역별, 2023년·2030년, 10억 달러
북미
북미의 AI 인프라 시장 추산·예측, 2017-2030년
미국
캐나다
유럽
유럽의 AI 인프라 시장 추산·예측, 2017-2030년
영국
독일
프랑스
아시아태평양
아시아태평양의 AI 인프라 시장 추산·예측, 2017-2030년
중국
일본
인도
한국
호주
라틴아메리카
라틴아메리카의 AI 인프라 시장 추산·예측, 2017-2030년
브라질
멕시코
중동 및 아프리카
중동 및 아프리카의 AI 인프라 시장 추산·예측, 2017-2030년
사우디아라비아 왕국(KSA)
아랍에미리트
남아프리카공화국
제10장 AI 인프라 시장 - 경쟁 구도
최근 동향과 영향 분석 : 주요 시장 참여 기업별
기업 분류
기업의 시장 점유율/포지션 분석, 2023년
기업 히트맵 분석
전략 매핑
기업 개요
Google LLC
참여 기업의 개요
재무 실적
제품 벤치마킹
최근 동향
Nvidia Corporation
참여 기업의 개요
재무 실적
제품 벤치마킹
최근 동향
AIBrain
참여 기업의 개요
재무 실적
제품 벤치마킹
최근 동향
IBM
참여 기업의 개요
재무 실적
제품 벤치마킹
최근 동향
Microsoft
참여 기업의 개요
재무 실적
제품 벤치마킹
최근 동향
ConcertAI
참여 기업의 개요
재무 실적
제품 벤치마킹
최근 동향
Oracle
참여 기업의 개요
재무 실적
제품 벤치마킹
최근 동향
Salesforce, Inc.
참여 기업의 개요
재무 실적
제품 벤치마킹
최근 동향
Amazon.com Inc
참여 기업의 개요
재무 실적
제품 벤치마킹
최근 동향
Alibaba Cloud
참여 기업의 개요
재무 실적
제품 벤치마킹
최근 동향
KSA
영문 목차
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AI Infrastructure Market Growth & Trends:
The global AI infrastructure market is anticipated to reach USD 223.45 billion by 2030 and is projected to grow at a CAGR of 30.4% from 2024 to 2030, according to a new report by Grand View Research, Inc. Artificial intelligence is undergoing a significant transformation fueled by the rapid market growth. AI infrastructure provides the essential resources businesses need to leverage the true power of artificial intelligence.
The surging demand for generative AI necessitates robust infrastructure to handle complex computations. Businesses can develop and deploy AI models faster, accelerating their ability to bring AI-powered solutions to market. Cloud-based solutions eliminate the need for expensive on-premise hardware management, freeing up resources for core AI development. In addition, continuous advancements in AI technologies, particularly in deep learning and neural networks, are expanding the capabilities of AI systems, making them more sophisticated and impactful. Such factors are further driving the market growth.
AI Infrastructure Market Report Highlights:
Based on components, the hardware segment held the market with the largest revenue share of 63.0% in 2023. The increasing demand for specialized chips and processors to compute complex algorithms drives the segment growth. With the rise in AI in systems, more powerful chips are required to process the data. The chips help reduce energy consumption and increase performance
Based on technology, the machine learning segment held the market with the largest revenue share of 58.4% in 2023. Increasing data, advancements in algorithm models, and the rise in cloud computing drive the market growth. Machine learning helps AI systems automatically learn and improve from experience without the need for programming. It's used in AI infrastructure to handle complex patterns in large databases
Based on application, the training segment led the market with the largest revenue share of 71.4% in 2023. Training helps develop models specialized in specific tasks such as language translation, voice recognition, or anomaly detection in network traffic
Based on deployment, the on-premise segment held the market with the largest revenue share of 50.0% in 2023. This is due to the increasing demand for low-latency data transfer, reduced operational costs, and customized AI infrastructure solutions. With on-premise infrastructure deployment, organizations can customize the setup based on their requirements. On-premise deployment offers control over data security.
Based on end-user, the enterprise segment is expected to grow at the fastest CAGR over the forecast period. The increasing digital transformation of businesses and the increasing complexity of data are expected to drive market growth. Enterprises use AI infrastructure for data management, storage, and processing; they also need AI infrastructure for operational efficiency
North America dominated the market with the revenue share of 38.4% in 2023. North America is home to many of the world's leading tech companies, such as Google, Amazon, Microsoft, and IBM, which offer cloud-based services
The U.S. accounted for the largest market share in 2023. The U.S. is home to leading technology companies and startups at the forefront of AI, machine learning, and computing hardware innovations, creating a strong ecosystem for AI research and development and necessitating robust AI infrastructure
Table of Contents
Chapter 1. Methodology and Scope
1.1. Market Segmentation & Scope
1.2. Segment Definitions
1.2.1. Component
1.2.2. Technology
1.2.3. Application
1.2.4. Deployment
1.2.5. End-user
1.2.6. Regional Scope
1.2.7. Estimates and forecasts timeline
1.3. Research Methodology
1.4. Information Procurement
1.4.1. Information Procurement
1.4.2. Information or Data Analysis
1.4.3. Market Formulation & Data Visualization
1.4.4. Data Validation & Publishing
1.5. Research Scope and Assumptions
1.5.1. List of Data Sources
Chapter 2. Executive Summary
2.1. Market Snapshot
2.2. Segment Snapshot
2.2.1. Component Outlook
2.2.2. Technology Outlook
2.2.3. Application Outlook
2.2.4. Deployment Outlook
2.2.5. End-user Outlook
2.3. Competitive Landscape Snapshot
Chapter 3. AI Infrastructure Market Variables, Trends & Scope
3.1. Market Introduction/Lineage Outlook
3.2. Market Size and Growth Prospects (USD Million)
3.3. Industry Value Chain Analysis
3.4. Market Dynamics
3.4.1. Market Driver Analysis
3.4.2. Market Restraint Analysis
3.4.3. Industry Challenges
3.4.4. Industry Opportunities
3.5. AI Infrastructure Market Analysis Tools
3.5.1. Porter's Analysis
3.5.1.1. Bargaining power of the suppliers
3.5.1.2. Bargaining power of the buyers
3.5.1.3. Threats of substitution
3.5.1.4. Threats from new entrants
3.5.1.5. Competitive rivalry
3.5.2. PESTEL Analysis
3.5.2.1. Political landscape
3.5.2.2. Economic and Social landscape
3.5.2.3. Technological landscape
3.5.2.4. Environmental landscape
3.5.2.5. Legal landscape
Chapter 4. AI Infrastructure Market: Component Estimates & Trend Analysis
4.1. Component Movement Analysis & Market Share, 2023 & 2030
4.2. AI Infrastructure Market Estimates & Forecast, By Component, 2018 to 2030 (USD Million)
