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世界の AI サーバー市場規模 - テクノロジー別、ハードウェア コンポーネント別、エンド ユーザー別、地理的範囲別および予測


Published on: 2024-09-12 | No of Pages : 240 | Industry : latest trending Report

Publisher : MIR | Format : PDF&Excel

世界の AI サーバー市場規模 - テクノロジー別、ハードウェア コンポーネント別、エンド ユーザー別、地理的範囲別および予測

AI サーバー市場の規模と予測

AI サーバー市場の規模は 2023 年に 406 億米ドルと評価され、2024 年から 2030 年の予測期間中に 17.45% の CAGR で成長し、2030 年までに 1666 億米ドル に達すると予測されています。

世界の AI サーバー市場の推進要因

AI サーバー市場の推進要因は、さまざまな要因の影響を受ける可能性があります。これには次のものが含まれます。

  • 機械学習 (ML) と AI の採用の増加 AI サーバー市場を推進する主な要因の 1 つは、さまざまな業界で使用される ML および AI アプリケーションの増加です。企業は、データ分析、パターン認識、意思決定などのアクティビティに AI をますます使用しており、複雑な計算を処理できる強力なサーバーの需要が高まっています。
  • ディープラーニングの台頭 ディープラーニング アルゴリズムは機械学習のサブセットであるため、多くの処理能力が必要です。ディープラーニングのワークロードを効果的に動作させるには、高性能 GPU (グラフィックス プロセッシング ユニット) または専用アクセラレータを備えた AI サーバーが必要です。
  • データ爆発 センサー、ソーシャル メディア、IoT デバイスなど、さまざまなソースによって生成されるデータの急増に対処するには、より高度な処理スキルが必要です。AI サーバーは、AI モデルの推論とトレーニングに必要な膨大な量のデータの管理と分析に不可欠です。
  • ハードウェア開発 GPU、TPU (テンソル プロセッシング ユニット)、その他の専用アクセラレータなどのハードウェア開発が進んでいるため、AI サーバーはよりスムーズかつ効率的に動作します。そのため、企業は AI 市場で競争力を維持するために、サーバー アーキテクチャを最新化する必要があります。
  • クラウド採用の拡大 クラウドベースの AI ソリューションを導入する企業が増えるにつれ、クラウド データセンターでの強力な AI サーバーの必要性が高まっています。 AI ワークロード向けにスケーラブルで手頃なソリューションを提供するために、クラウド サービス プロバイダーは AI サーバー インフラストラクチャに継続的に投資しています。
  • エッジ コンピューティングにおける AI AI は、データ ソースに近いエッジで使用されるケースが増えています。リアルタイムで低遅延の AI アプリケーションを実現するには、ネットワークのエッジで処理ジョブを処理できるように最適化されたフォーム ファクターと機能を備えた AI サーバーが必要です。
  • エネルギー効率の高いソリューションの需要 持続可能性がますます重要になるにつれて、エネルギー効率の高い AI サーバーのニーズが高まっています。サーバーの製造業者は、最小限のエネルギーで優れたパフォーマンスを提供するシステムの作成を試みています。
  • 政府の取り組みと投資 AI の研究と採用を支援する政府や規制機関も、その政策、取り組み、投資を通じて AI サーバーの市場を牽引することができます。

世界の AI サーバー市場の制約

AI サーバー市場にとって、制約や課題となる要因はいくつかあります。これには以下が含まれます。

  • 高額な初期費用 高度な AI サーバーをセットアップするには、GPU や TPU などの特殊なハードウェアが含まれている場合は特に、費用がかかります。一部の組織、特に予算が限られている小規模な組織では、この初期投資が法外だと感じる場合があります。
  • 統合の複雑さ 組織の現在の IT インフラストラクチャに AI サーバーを統合することは、特にレガシー システムを使用している組織にとっては困難な場合があります。互換性の問題や専門の作業員の必要性により、AI サーバーを現在のシステムに管理および統合することが困難な場合があります。
  • データ セキュリティとプライバシーの問題 AI システムは機密データを頻繁に処理および分析するため、データ セキュリティとプライバシーに関する懸念が障害となる可能性があります。企業は、AI サーバー ソリューションが適用されるすべてのデータ保護法に準拠し、強力なセキュリティ メカニズムを備えていることを確認する必要があります。
  • 熟練した労働力の不足 AI サーバーを効果的に実装および管理するには、AI、機械学習、およびサーバー インフラストラクチャの専門家が必要です。 AI サーバー ソリューションの採用と効率的な使用は、これらの分野の熟練労働者の不足によって妨げられる可能性があります。
  • 規制コンプライアンス AI アプリケーションに関連する法律やコンプライアンス要件は常に変化しているため、企業は AI サーバーの実装が法的および規制上の枠組みに準拠していることを確認するのに困難に直面する可能性があります。
  • 相互運用性の制限 異なるメーカーの AI サーバー ソリューションが連携しない場合、企業がさまざまなソースからのコンポーネントを組み合わせることは困難になる可能性があります。この制限により、適応性が妨げられ、最良の代替品を使用できなくなる可能性があります。
  • 電力消費の問題 エネルギー効率の高い AI サーバーの市場はありますが、特に要求の厳しい AI ワークロードを処理する大規模なデータ センターでは、電力消費が依然として問題となっています。企業は持続可能性にますます関心を持つようになっており、過剰なエネルギー使用が障壁となる可能性があります。
  • ROI(投資収益率)の不確実性: ROIへの懸念から、一部の企業はAIサーバーインフラへの投資に消極的になる可能性があります。AIの導入を拡大するには、具体的な利点と明らかなビジネス上のメリットを証明することが必要になる場合があります。
  • グローバルサプライチェーンの課題: AIサーバーの構築に必要なコンポーネントの入手可能性とコストは、COVID-19の流行やその他のインシデントによって実証されているように、サプライチェーンの混乱によって影響を受ける可能性があります。サプライチェーンの問題により、遅延やコストの上昇が発生する可能性があります。

グローバル AI サーバー市場のセグメンテーション分析

グローバル AI サーバー市場は、テクノロジー、ハードウェア コンポーネントのエンド ユーザー、および地理に基づいてセグメント化されています。

AI サーバー市場、テクノロジー別

  • 機械学習 (ML) 機械学習タスク専用に設計された AI サーバーで、さまざまな ML アルゴリズムを網羅しています。
  • ディープ ラーニング (DL) ディープ ラーニング アプリケーション向けに最適化されたサーバーで、多くの場合、GPU や TPU などの特殊なハードウェアが搭載されています。

AI サーバー市場、ハードウェア コンポーネント別

  • 中央処理装置 (CPU) サーバー 汎用コンピューティング タスクを処理する CPU を搭載した従来のサーバー。
  • グラフィックス処理装置 (GPU) サーバー GPU を搭載したサーバーで、 AI ワークロードの並列処理と高速化。
  • Tensor Processing Unit (TPU) サーバー ディープラーニングで一般的に使用される最適化されたテンソル演算用に設計された、TPU を搭載したサーバー。

エンドユーザー別 AI サーバー市場

  • エンタープライズ さまざまな業界の大企業のニーズに応える AI サーバー。
  • 研究開発 AI および ML 実験のために研究機関や研究所で使用されるサーバー。
  • クラウド サービス プロバイダー クラウド サービス プロバイダーが顧客に AI 機能を提供するために提供するサーバー。

地域別 AI サーバー市場

  • 北米 米国、カナダ、メキシコの市場状況と需要。
  • ヨーロッパ ヨーロッパの AI サーバー市場の分析
  • アジア太平洋 中国、インド、日本、韓国などの国に焦点を当てています。
  • 中東およびアフリカ 中東およびアフリカ地域の市場動向を調査します。
  • ラテンアメリカ ラテンアメリカ諸国の市場動向と動向をカバーします。

主要プレーヤー

AIサーバー市場の主要プレーヤーは次のとおりです。

  • Amazon Web Services(AWS)
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud Platform(GCP)
  • Alibaba Cloud
  • Tencent Cloud
  • Dell EMC

レポートの範囲

レポート属性詳細
調査期間

2020~2030年

基準年

2023年

予測期間

2024~2030年

履歴期間

2020~2022年

単位

価値(10億米ドル)

主要企業

Amazon Web Services(AWS)、Microsoft Azure、Google Cloud Platform(GCP)、Alibaba Cloud、Tencent Cloud、Dell EMC

セグメント対象

テクノロジー別、ハードウェア コンポーネント別、エンド ユーザー別、および地域別。

カスタマイズ範囲

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