Mercado de IA en la nube: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por tecnología (aprendizaje profundo, aprendizaje automático, procesamiento del lenguaje natural, otros), por tipo (solución, servicios), por vertical (asistencia sanitaria, comercio minorista, BFSI, TI y telecomunicaciones, gobierno, fabricación, automoción y transporte, otro

Descripción general del mercado

El mercado global de IA en la nube se valoró en USD 51.03 mil millones en 2022 y se anticipa que proyectará un crecimiento sólido en el período de pronóstico con una CAGR del 39,11% hasta 2028.

Impulsores clave del mercado

Aumento de las demandas y expansión de los centros de datos

Uno de los principales factores impulsores del mercado global de IA en la nube son las crecientes demandas de los centros de datos y su expansión para satisfacer estas necesidades. En la era digital actual, el volumen de datos generados, procesados y almacenados por las organizaciones está creciendo a un ritmo sin precedentes. Este aumento de los datos está impulsado por factores como la proliferación de dispositivos IoT, el aumento de las actividades en línea y la creciente dependencia de la toma de decisiones basada en datos. A medida que las organizaciones se esfuerzan por aprovechar el poder de los datos para obtener una ventaja competitiva, requieren infraestructuras de centros de datos más grandes y eficientes. Esta demanda es particularmente pronunciada en sectores como el comercio electrónico, las finanzas, la atención médica y la computación en la nube, donde se deben procesar grandes cantidades de datos en tiempo real. Las soluciones de IA en la nube desempeñan un papel fundamental en este escenario al optimizar las operaciones del centro de datos, mejorar la eficiencia energética y permitir la ampliación perfecta de los recursos para adaptarse a las crecientes cargas de trabajo.

Objetivos de sostenibilidad ambiental y eficiencia energética

Otro impulsor importante en el mercado global de IA en la nube es el énfasis global en la sostenibilidad ambiental y la eficiencia energética. A medida que el mundo lidia con los desafíos del cambio climático y se esfuerza por reducir las emisiones de carbono, las organizaciones están bajo una presión cada vez mayor para adoptar prácticas y tecnologías ecológicas. Los centros de datos han sido tradicionalmente notorios consumidores de energía, y los sistemas de enfriamiento son un contribuyente importante a su alto consumo de energía. La refrigeración ineficiente no solo afecta los costos operativos, sino que también deja una huella de carbono sustancial. Las soluciones de IA en la nube abordan estos desafíos optimizando los procesos de refrigeración, implementando técnicas de refrigeración avanzadas como refrigeración líquida y contención de pasillos fríos/calientes, y aprovechando algoritmos impulsados por IA para garantizar un control preciso de la temperatura.

Las organizaciones están motivadas a adoptar soluciones de IA en la nube no solo para reducir los gastos operativos, sino también para cumplir con los objetivos de sostenibilidad y alinearse con las regulaciones relacionadas con el impacto ambiental. Estas soluciones permiten a los centros de datos lograr reducciones sustanciales en el consumo de energía y las emisiones de gases de efecto invernadero, lo que los convierte en un componente integral de las iniciativas de sostenibilidad corporativa.

Proliferación de la informática de borde y los centros de datos a gran escala

La proliferación de la informática de borde y los centros de datos a gran escala representa un tercer factor impulsor en el mercado global de la IA en la nube. La informática de borde implica procesar datos más cerca de la fuente o de los usuarios finales, lo que reduce la latencia y habilita aplicaciones en tiempo real. Los centros de datos a hiperescala, por otro lado, son instalaciones enormes diseñadas para manejar grandes cantidades de procesamiento y almacenamiento de datos.

Tanto la computación de borde como los centros de datos a hiperescala tienen requisitos de refrigeración únicos. Los centros de datos de borde, a menudo implementados en diversos entornos, requieren soluciones de refrigeración eficientes que puedan adaptarse a condiciones variables. Los centros de datos a hiperescala necesitan soluciones de refrigeración que puedan administrar de manera eficiente el equipo informático de alta densidad que albergan. Las tecnologías de IA en la nube están evolucionando para abordar estas necesidades específicas. Ofrecen soluciones de refrigeración avanzadas que se pueden adaptar a las implementaciones de borde, lo que garantiza una refrigeración eficiente en entornos desafiantes. Para los centros de datos a hiperescala, las soluciones de IA en la nube permiten un control de refrigeración preciso y escalabilidad, optimizando el uso de energía y reduciendo los costos operativos.

En conclusión, el mercado global de IA en la nube está siendo impulsado por las crecientes demandas de los centros de datos, el imperativo de la sostenibilidad ambiental y la proliferación de la computación de borde y los centros de datos a hiperescala. Estos factores están impulsando la adopción de soluciones de IA en la nube, que son esenciales para optimizar las operaciones de los centros de datos, reducir el consumo de energía y afrontar los desafíos de un mundo cada vez más impulsado por los datos y con mayor conciencia ecológica.

Principales desafíos del mercado

Garantizar la seguridad y la privacidad de los datos

Uno de los desafíos más importantes en el mercado global de IA en la nube es la garantía de la seguridad y la privacidad de los datos. Con la creciente dependencia de las tecnologías basadas en datos y la adopción de soluciones de IA, el volumen de datos confidenciales y personales que se procesan en los centros de datos y los entornos de nube ha aumentado. Estos datos abarcan todo, desde información personal y registros financieros hasta datos comerciales patentados y propiedad intelectual.

A medida que los datos se vuelven más valiosos, también se convierten en un objetivo principal de los ciberataques y las violaciones de datos. Los actores maliciosos están evolucionando constantemente sus tácticas para infiltrarse en los centros de datos y los sistemas en la nube, lo que plantea riesgos significativos para las organizaciones y sus clientes. En este contexto, es primordial mantener medidas de ciberseguridad sólidas.

Sin embargo, implementar medidas de seguridad efectivas sin obstaculizar el rendimiento de las soluciones de IA en la nube puede ser un desafío. El cifrado, los controles de acceso, los sistemas de detección de intrusiones y los parches de seguridad son componentes esenciales de un entorno seguro, pero pueden introducir latencia y complejidad. Equilibrar la necesidad de seguridad de los datos con la demanda de procesamiento de datos de alta velocidad y aplicaciones de IA de baja latencia es un desafío constante en el mercado de IA en la nube.

Además, el panorama global de las regulaciones de protección de datos, como GDPR en Europa y CCPA en California, agrega una capa adicional de complejidad. Las organizaciones deben navegar por una red compleja de requisitos de cumplimiento para garantizar que manejan los datos de manera adecuada y legal, que pueden variar significativamente entre regiones e industrias. Lograr el cumplimiento mientras se mantienen operaciones de IA sin problemas es un desafío importante para los actores del mercado de IA en la nube.

Abordar la eficiencia energética y la sostenibilidad

Si bien las soluciones de IA en la nube están diseñadas para optimizar las operaciones del centro de datos, también deben lidiar con el desafío de la eficiencia energética y la sostenibilidad. Los centros de datos son notorios consumidores de energía, y los sistemas de enfriamiento juegan un papel fundamental en su consumo energético general. Un enfriamiento ineficiente no solo puede aumentar los costos operativos, sino que también tiene un impacto ambiental significativo, lo que contribuye a las emisiones de gases de efecto invernadero. Para mitigar este desafío, las tecnologías de IA en la nube incorporan técnicas de enfriamiento avanzadas, como enfriamiento líquido, aire acondicionado de precisión y sistemas de gestión de enfriamiento inteligente. Estas soluciones tienen como objetivo reducir el consumo de energía y, en consecuencia, la huella de carbono de los centros de datos. Sin embargo, lograr la eficiencia energética y, al mismo tiempo, mantener temperaturas de funcionamiento óptimas para el hardware de IA es un equilibrio delicado. El enfriamiento excesivo o insuficiente puede provocar ineficiencia o falla del equipo, lo que aumenta el riesgo de tiempo de inactividad del centro de datos e interrupción operativa. Garantizar que el hardware específico de IA, como las GPU y las TPU, funcione dentro de sus umbrales de temperatura es otro aspecto de este desafío. La presión para alinearse con los objetivos de sostenibilidad y las regulaciones ambientales es una fuerza impulsora para abordar este desafío. Las organizaciones buscan demostrar su compromiso con la sostenibilidad mediante la adopción de soluciones de IA en la nube energéticamente eficientes. Lograr el equilibrio adecuado entre rendimiento y sostenibilidad sigue siendo un desafío continuo en el mercado.

Manejo de la escalabilidad y la complejidad

La escalabilidad y la complejidad plantean desafíos significativos en el mercado global de IA en la nube, particularmente a medida que las organizaciones buscan expandir sus centros de datos e infraestructuras en la nube para acomodar volúmenes de datos crecientes y cargas de trabajo de IA. La escalabilidad es un requisito fundamental para garantizar que las aplicaciones de IA puedan escalar para satisfacer una mayor demanda sin comprometer el rendimiento. Sin embargo, lograr una escalabilidad perfecta puede ser un desafío. Las soluciones de IA en la nube deben diseñarse para adaptarse a cargas de trabajo cambiantes, que pueden ser muy dinámicas en las aplicaciones de IA. La infraestructura escalable, la orquestación en la nube y la automatización son componentes críticos, pero configurar y administrar estos sistemas de manera efectiva puede ser complejo.

Además, la complejidad de las aplicaciones de IA, incluidos los modelos de aprendizaje profundo y las redes neuronales, puede sobrecargar los recursos y la infraestructura del centro de datos. Optimizar el hardware y el software para manejar las demandas computacionales de la IA manteniendo la rentabilidad es un desafío constante. Las organizaciones también deben considerar factores como la latencia, el ancho de banda y el almacenamiento de datos a medida que escalan las cargas de trabajo de IA. Además, las estrategias de nube híbrida y multicloud adoptadas por muchas organizaciones introducen complejidad en términos de gestión de datos en diversos entornos. Garantizar la interoperabilidad, la seguridad y la coherencia de los datos mientras se navega por un panorama de nube complejo requiere una planificación e implementación cuidadosas. En conclusión, el mercado global de IA en la nube enfrenta desafíos relacionados con la seguridad y la privacidad de los datos, la eficiencia energética y la sostenibilidad, y las complejidades de la escalabilidad y la gestión de la infraestructura. Abordar estos desafíos es esencial para el crecimiento continuo y el éxito de las soluciones de IA en la nube en un mundo cada vez más impulsado por los datos y consciente del medio ambiente.

Tendencias clave del mercado

Integración de IA de borde y computación de borde

Una tendencia destacada que está remodelando el mercado global de IA en la nube es la integración de tecnologías de IA de borde y computación de borde. La inteligencia artificial de borde implica la implementación de algoritmos y modelos de inteligencia artificial directamente en dispositivos de borde o muy cerca de fuentes de datos, como sensores y dispositivos de IoT. Esto permite el procesamiento de datos y la toma de decisiones en tiempo real en el borde de la red, lo que reduce la latencia y el uso del ancho de banda y mejora la capacidad de respuesta. La integración de la inteligencia artificial de borde con las soluciones de inteligencia artificial en la nube está impulsada por varios factores. En primer lugar, a medida que la Internet de las cosas (IoT) continúa proliferando, el volumen de datos generados en el borde se está disparando. La inteligencia artificial de borde permite a las organizaciones filtrar y procesar estos datos localmente, enviando solo la información relevante a los centros de datos centrales o entornos de nube. Esto reduce la presión sobre los recursos de la nube y minimiza los costos de transferencia de datos. En segundo lugar, ciertas aplicaciones de IA, como las de los vehículos autónomos, la automatización industrial y la monitorización remota, requieren respuestas de latencia ultrabaja. La inteligencia artificial de borde puede proporcionar una toma de decisiones instantánea, lo que garantiza la seguridad y la eficiencia en escenarios críticos en cuanto al tiempo. En tercer lugar, la inteligencia artificial de borde mejora la privacidad y la seguridad de los datos. Al procesar datos confidenciales en el borde, las organizaciones pueden minimizar el riesgo de exponer información confidencial durante la transmisión de datos a servidores centralizados en la nube. Como resultado, los proveedores de IA en la nube ofrecen cada vez más soluciones que se integran perfectamente con las plataformas de computación en el borde. Esta tendencia permite a las organizaciones aprovechar las capacidades combinadas de la IA basada en la nube y la computación en el borde para aplicaciones de IA más eficientes y receptivas.

Infraestructura en la nube optimizada para IA

Otra tendencia significativa en el mercado global de IA en la nube es el desarrollo de una infraestructura en la nube optimizada para IA. Los entornos de nube tradicionales no fueron diseñados inicialmente para satisfacer las demandas computacionales especializadas de las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, que a menudo requieren una gran potencia computacional, GPU y TPU. Para abordar esto, los proveedores de servicios en la nube están evolucionando su infraestructura para atender específicamente a las aplicaciones de IA. Esto incluye ofrecer instancias de GPU y TPU optimizadas para tareas de aprendizaje profundo, clústeres de computación de alto rendimiento y marcos de entrenamiento de modelos de IA. Estos servicios en la nube optimizados para IA brindan la escalabilidad y flexibilidad necesarias para entrenar e implementar modelos de IA complejos de manera eficiente. Además, los proveedores de la nube ofrecen herramientas y servicios centrados en la IA que simplifican el desarrollo y la implementación de aplicaciones de IA. Esto incluye servicios de IA gestionados para tareas como el procesamiento del lenguaje natural, la visión artificial y el reconocimiento de voz, lo que permite a las organizaciones aprovechar las capacidades de IA sin una amplia experiencia en IA.

Esta tendencia beneficia a las organizaciones al reducir las barreras de entrada para la adopción de la IA. Les permite acceder a la potencia computacional y las herramientas necesarias para el desarrollo y la implementación de la IA sin grandes inversiones iniciales en hardware e infraestructura.

Aprendizaje federado e IA que preserva la privacidad

Las preocupaciones por la privacidad y las regulaciones de protección de datos, como el RGPD y la CCPA, han impulsado un énfasis creciente en las técnicas de IA que preservan la privacidad en el mercado global de IA en la nube. El aprendizaje federado ha surgido como una tendencia clave en este contexto.

El aprendizaje federado es un enfoque descentralizado del aprendizaje automático en el que el entrenamiento de modelos se produce localmente en dispositivos de borde o dentro de organizaciones individuales, y solo las actualizaciones de modelos se comparten con un servidor central. Esto garantiza que los datos confidenciales permanezcan en el dispositivo o dentro de las instalaciones de la organización, lo que aborda las preocupaciones por la privacidad. La adopción del aprendizaje federado está impulsada por varios factores. En primer lugar, se alinea con las regulaciones de privacidad de datos al minimizar la exposición de datos personales o confidenciales. En segundo lugar, permite a las organizaciones colaborar en el desarrollo de modelos de IA sin compartir datos sin procesar, lo que lo hace adecuado para industrias como la atención médica, las finanzas y el gobierno.

A medida que el aprendizaje federado gana terreno, los proveedores de IA en la nube están desarrollando herramientas y plataformas que respaldan este enfoque. Esto incluye marcos de aprendizaje federado, mecanismos seguros de agregación de modelos y bibliotecas de IA que preservan la privacidad. En resumen, el mercado global de IA en la nube está presenciando tendencias significativas en la integración de la IA de borde y la computación de borde, el desarrollo de infraestructura de nube optimizada para IA y la adopción de técnicas de IA que preservan la privacidad como el aprendizaje federado. Estas tendencias están remodelando el panorama de las aplicaciones de IA, haciéndolas más eficientes, seguras y conscientes de la privacidad. Las organizaciones que adopten estas tendencias pueden obtener una ventaja competitiva en el cambiante panorama de la IA.

Información segmentaria

Información tecnológica

El aprendizaje profundo es el segmento dominante en el mercado global de IA en la nube por tecnología. El aprendizaje profundo es un tipo de aprendizaje automático que utiliza redes neuronales artificiales para aprender de los datos. Las redes neuronales artificiales se inspiran en el cerebro humano y se pueden entrenar para realizar una amplia gama de tareas, incluido el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y la traducción automática.

El aprendizaje profundo es el segmento dominante en el mercado de la IA en la nube porque es muy eficaz para resolver problemas complejos que antes eran difíciles o imposibles de resolver con las técnicas tradicionales de aprendizaje automático. Por ejemplo, el aprendizaje profundo se utiliza para impulsar sistemas de reconocimiento de imágenes que pueden identificar objetos en imágenes con alta precisión, y también se utiliza para impulsar sistemas de procesamiento del lenguaje natural que pueden traducir idiomas y generar texto.

A continuación, se muestran algunos de los factores clave que impulsan el crecimiento del segmento de aprendizaje profundo en el mercado global de IA en la nube

La creciente disponibilidad de grandes conjuntos de datoslos modelos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos para entrenarse, y la creciente disponibilidad de grandes conjuntos de datos está impulsando el crecimiento de este segmento. La creciente adopción de la computación en la nubelas plataformas de computación en la nube brindan la escalabilidad y la potencia computacional necesarias para entrenar e implementar modelos de aprendizaje profundo. La creciente disponibilidad de marcos de aprendizaje profundo de código abiertolos marcos de aprendizaje profundo de código abierto, como TensorFlow y PyTorch, facilitan a los desarrolladores la creación e implementación de modelos de aprendizaje profundo. En general, el aprendizaje profundo es el segmento dominante en el mercado global de IA en la nube debido a su eficacia para resolver problemas complejos y la creciente disponibilidad de grandes conjuntos de datos, plataformas de computación en la nube y marcos de aprendizaje profundo de código abierto. Además del aprendizaje profundo, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural (PLN) también son segmentos importantes en el mercado global de IA en la nube. El aprendizaje automático es un campo más amplio de la inteligencia artificial que incluye el aprendizaje profundo, y el PLN es un subcampo de la IA que se ocupa de la interacción entre las computadoras y los lenguajes humanos (naturales).

Información regional

América del Norte es la región dominante en el mercado global de IA en la nube. Hay algunas razones para el dominio de América del Norte en el mercado global de IA en la nube. En primer lugar, América del Norte alberga algunas de las empresas más grandes e innovadoras del mundo, incluidas Amazon, Google y Microsoft. Estas empresas están invirtiendo fuertemente en tecnologías de IA en la nube y están utilizando estas tecnologías para desarrollar nuevos productos y servicios. En segundo lugar, América del Norte tiene una infraestructura de computación en la nube bien desarrollada. Las plataformas de computación en la nube son esenciales para entrenar e implementar modelos de IA en la nube. La disponibilidad de una infraestructura de computación en la nube bien desarrollada en América del Norte es un importante impulsor del crecimiento del mercado de IA en la nube en la región. En tercer lugar, América del Norte tiene un grupo grande y creciente de talentos en IA. Este grupo de talentos es esencial para el desarrollo y la implementación de soluciones de IA en la nube.

A continuación, se presentan algunos de los factores clave que impulsan el crecimiento del mercado de IA en la nube en América del NorteLa creciente adopción de la computación en la nubelas plataformas de computación en la nube brindan la escalabilidad y la potencia informática necesarias para entrenar e implementar modelos de IA en la nube.La creciente disponibilidad de grandes conjuntos de datoslos modelos de aprendizaje profundo requieren grandes cantidades de datos para entrenarse, y la creciente disponibilidad de grandes conjuntos de datos está impulsando el crecimiento del mercado de IA en la nube en América del Norte.La creciente demanda de aplicaciones impulsadas por IAlas empresas de todas las industrias están adoptando cada vez más aplicaciones impulsadas por IA para mejorar sus operaciones y obtener una ventaja competitiva. Esto está impulsando el crecimiento del mercado de IA en la nube en América del Norte.

Desarrollos recientes

• AmazonWeb Services (AWS) ha lanzado un nuevo servicio llamado AWS SageMaker Canvas, que permite a los no programadores crear y entrenar modelos de aprendizaje automático. AWS también ha lanzado un nuevo servicio llamado AWS SageMaker Autopilot, que entrena e implementa automáticamente modelos de aprendizaje automático.
• Google Cloud Platform (GCP) ha lanzado un nuevo servicio llamado Vertex AI, que es una plataforma unificada para el desarrollo e implementación de aprendizaje automático. GCP también ha lanzado un nuevo servicio llamado AI Platform Prediction, que permite a las empresas implementar y administrar modelos de aprendizaje automático a escala.

Principales actores del mercado

• Amazon.com, Inc.
• Microsoft Corporation
• AlphabetInc.
• InternationalBusiness Machines Corporación
• Salesforce.com, Inc.
•  Oracle Corporation
• SAPSE
• NVIDIACorporation
• IntelCorporation
• DellTechnologies Inc.