AIインフラ：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）

株式会社グローバルインフォメーション（所在地：神奈川県川崎市、代表者：小野悟、証券コード：東証スタンダード 4171）は、市場調査レポート「AIインフラ：市場シェア分析、産業動向・統計、成長予測（2025年～2030年）」（Mordor Intelligence）の販売を4月11日より開始しました。

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AIインフラの市場規模は2025年に822億3,000万米ドルと推計され、予測期間（2025年～2030年）のCAGRは20.12%で、2030年には2,056億5,000万米ドルに達すると予測されます。

AIインフラ市場イノベーションと効率化を促進

高性能コンピューティング・データセンターの需要急増：AIインフラ市場は、ハイパフォーマンス・コンピューティング（HPC）データセンターにおけるAIハードウェアの需要増加に牽引され、飛躍的な成長を遂げています。企業は人工知能の変革の可能性を認識し、さまざまな業界への投資を促進しています。
NvidiaのBlueField-3 DPU：世界初の400GbEデータ・プロセッシング・ユニット（DPU）であるこのテクノロジーは、従来のDPUよりも10倍高速であり、AIハードウェアの大幅な進歩を裏付けています。
グーグル・クラウドとインテルの協業：これらの技術大手は、データセンターにおけるAI機能、セキュリティ、生産性を強化するために設計されたチップを共同開発し、戦略的パートナーシップの傾向を示しました。
AMDのMI300Xシリーズ：アドバンスト・マイクロ・デバイセズ社はMI300Xチップ・シリーズを発表し、最大800億のパラメータを持つ生成AIモデルの実行を可能にし、AIモデルの複雑化が進んでいることを実証しました。
成長を促進するIIoTとオートメーション技術：産業用モノのインターネット（IIoT）とオートメーション技術の統合は、AIインフラ市場を大幅に押し上げています。これらの技術革新は、効率を高め、プロセスを最適化し、価値あるデータを生成しています。
AFCOM 2021の調査結果：参加企業の40%以上が、2024年までにデータセンターの監視とメンテナンスにロボティクスと自動化を導入する予定であり、自動化の急激な高まりを示唆しています。
アドバンテックとアクティリティ・インテグレーション：これらの企業は、機械の予後診断と健康管理のためのAIベースのソリューションを発表し、リアルタイムでの機械の状態監視を可能にしました。
TD SYNNEXのData-IoTSolv：このソリューション・スイートは、データ分析とIoTを活用するためのツールをパートナーに提供するもので、AIを活用したIoTソリューションに対する需要の高まりを示します。
イノベーションを推進する機械学習とディープラーニング：機械学習とディープラーニングの技術は、AIインフラの成長の重要な原動力であり、企業が膨大なデータセットから価値ある洞察を引き出せるようにします。
TAZI.AIの資金調達の成功：TAZI.AIは、ヘルスケア、保険、製薬の分野で機械学習ソリューションを展開するために460万米ドルを獲得しており、分野別のAI採用を強調しています。
政府部門での活用：機械学習は、業務の自動化やデータ分析に活用され、人的リソースを中核機能に振り向けることができます。
パンデミック時代の加速：パンデミックはネットワーク自動化のためのAIとMLの採用を加速させ、ネットワークプロバイダーは運用合理化におけるAIの重要な役割を認識しました。
自動車やヘルスケア分野でのデータ爆発：自動車やヘルスケアなどの業界ではデータ量が増加しており、データを効率的に管理・分析する高度なAI技術の必要性が高まっています。
アルパイン・ヘルス・システムズのAI搭載プラットフォーム：このプラットフォームは、複雑な病状の患者の退院プロセスを簡素化し、ヘルスケア管理におけるAIの可能性を示しています。
Intangles LabのEV向けアンビエント認知AI：このイノベーションは、電気自動車、特に商用EV分野での航続距離不安に対応します。
ヘルスケア・アプリケーションにおけるAI：AIは臨床上の意思決定、疾病診断、患者データ管理への利用が増加しており、ヘルスケアにおけるその汎用性を示しています。
市場情勢と将来展望：AIインフラ市場は、最先端ソリューションを提供するハイテク大手、新興企業、クラウドプロバイダーが混在し、持続的な成長が見込まれています。
クラウドセグメントの成長：AIインフラのクラウド市場は、2022年に161億2,000万米ドルと評価され、2028年にはCAGR 20.22%を反映して492億9,000万米ドルに達すると予測されます。
北米市場のリーダーシップ北米は2022年に195億7,000万米ドルでAIインフラ市場をリードし、2028年には565億9,000万米ドルに達し、CAGR 19.10%で成長すると予測されます。
新たなテクノロジー：量子コンピューティング、6Gコネクティビティ、高度なロボット工学などのイノベーションがAIインフラ機能の限界を押し広げ、新たなアプリケーションや使用事例を可能にすると予想されます。

市場規模と成長：ハードウェアセグメントは、AIインフラ市場の基幹です。2022年には市場シェアの73.70%を占め、345億2,000万米ドルとなりました。CAGR19.19%で成長し、2028年には1,002億9,000万米ドルに達すると予測されます。
プロセッササブセグメントがリード：プロセッサーは2022年に207億3,000万米ドルと評価され、より強力な処理を必要とするAIアルゴリズムの複雑化により、2028年には575億6,000万米ドルに達すると予測されます。
カスタマイズ動向：TensorFlowを使用して一般的なカードの2倍の学習速度を実証したファーウェイのAscend 910 AIプロセッサのように、企業はカスタムAIチップにシフトしています。
エッジコンピューティングの影響力：エッジコンピューティングの台頭がAIプロセッサ開発を形成しています。各メーカーは、特にIoTアプリケーションにおいて、ユースポイントでのリアルタイムのデータ処理を可能にするプロセッサに注力しています。
ハイブリッド・プロセッサー：各社は、CPUとGPUまたはNPU（Neural Processing Unit）を組み合わせたハイブリッドAIプロセッサを開発し、多様なAIアプリケーションの汎用性と効率性を高めています。

クラウドセグメント：AI民主化の起爆剤

急速な成長軌道：2022年に161億2,000万米ドルだったクラウド分野は、CAGR 20.22％で成長し、2028年には492億9,000万米ドルに達すると予測されます。この成長は市場全体のCAGRを上回っており、AIインフラにおけるクラウドソリューションの重要な役割を示しています。
AIの民主化：クラウドベースのAIインフラは導入障壁を下げ、あらゆる規模の企業がAIテクノロジーにアクセスできるようにします。この民主化により、デジタルトランスフォーメーションが加速し、イノベーションが促進されます。
拡張性と柔軟性：クラウドプラットフォームは比類のないスケーラビリティを提供するため、企業はデータ集約型のモデルトレーニングや推論などのAIワークロードを容易に管理できます。
AI-as-a-Serviceの普及：AI-as-a-Service（AIaaS）の台頭により、企業は事前に訓練されたモデルやツールセットにアクセスできるようになりました。例えば、NvidiaのDGX CloudはAIモデルのトレーニングのためのスーパーコンピューティングサービスを提供し、SalesforceのAI Cloudはエンタープライズ対応のAIツールを提供しています。
戦略的コラボレーション：Google CloudとシンガポールのSmart Nationイニシアチブの提携など、AIハードウェア・プロバイダーとクラウド・プラットフォーム間のコラボレーションにより、分野に特化したAIクラウド・ソリューションが構築されつつあります。
市場の展望：AIインフラ市場は、ハードウェアとクラウドの両分野が相乗的に発展することで、今後も進化を続けると思われます。AIアプリケーションの普及に伴い、スケーラブルで堅牢なインフラへの需要が高まり、AIハードウェアとクラウドネイティブ・ソリューションの専門化に拍車がかかると思われます。

ハイテク大手が市場をリードAIインフラ市場は、インテル、Nvidia、IBM、マイクロソフト、サムスンなどのハイテク大手が独占しています。これらの企業は、豊富なリソース、包括的なAIソリューション、世界のリーチにより、大きな市場シェアを占めています。

エヌビディアのDGXクラウドサービス：このAIスーパーコンピューティング・サービスは、企業が高度な生成AIモデルを訓練することを可能にし、エンド・ツー・エンドのAIインフラ・ソリューション提供における同社のリーダーシップを示します。

IBMとマイクロソフトのハイブリッドソリューション：両社はAI機能を統合したハイブリッドクラウドソリューションを開発し、企業がさまざまな環境にAIを効率的に展開できるようにしています。

多額の研究開発投資：大手企業は競争力を維持するために研究開発に多額の投資を行い、AI技術の進歩の最前線にいることを確実にしています。

イノベーションと専門化が市場の成功を促進AIインフラ市場での成功は、継続的なイノベーションと業界固有の専門性にかかっています。

シスコのジェネレーティブAIソリューションシスコは、ジェネレーティブAIを活用した新しいネットワーク、セキュリティ、観測可能性を発表し、競争優位性を獲得するためのイノベーションの重要性を強調しました。

Mphasis.aiの産業フォーカス：Mphasisは、既存の技術環境にAI機能を統合し、特定分野の業務効率を最適化することに注力しています。

戦略的パートナーシップ：グーグル・クラウドのAIコンサルティング・サービスの拡大は、企業が戦略的提携を活用して提供するサービスを拡大し、新たな市場を開拓する方法を例証しています。

・エクセル形式の市場予測（ME）シート
・3ヶ月間のアナリストサポート

第1章 イントロダクション
第2章 調査手法
第3章 エグゼクティブサマリー
第4章 市場洞察
第5章 市場力学
第6章 市場セグメンテーション
第7章 競合情勢
第8章 投資分析
第9章 市場の将来

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