Рынок облачного ИИ — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по технологиям (глубокое обучение, машинное обучение, обработка естественного языка, другие), по типу (решение, услуги), по вертикали (здравоохранение, розничная торговля, BFSI, ИТ и телекоммуникации, правительство, производство, автомобилестроение и транспорт, другие), по региону, по конкуренц

Обзор рынка

Глобальный рынок облачного ИИ был оценен в 51,03 млрд долларов США в 2022 году и, как ожидается, будет прогнозировать устойчивый рост в прогнозируемый период с CAGR 39,11% до 2028 года.

Ключевые драйверы рынка

Рост спроса на центры обработки данных и их расширение

Одним из основных движущих факторов на мировом рынке облачного ИИ является растущий спрос на центры обработки данных и их расширение для удовлетворения этих потребностей. В сегодняшнюю цифровую эпоху объем данных, генерируемых, обрабатываемых и хранимых организациями, растет беспрецедентными темпами. Этот всплеск данных обусловлен такими факторами, как распространение устройств Интернета вещей, возросшая активность в Интернете и растущая зависимость от принятия решений на основе данных. Поскольку организации стремятся использовать возможности данных для получения конкурентного преимущества, им требуются более крупные и эффективные инфраструктуры центров обработки данных. Этот спрос особенно выражен в таких секторах, как электронная коммерция, финансы, здравоохранение и облачные вычисления, где огромные объемы данных должны обрабатываться в режиме реального времени. Решения облачного ИИ играют ключевую роль в этом сценарии, оптимизируя операции центров обработки данных, повышая энергоэффективность и обеспечивая бесперебойное масштабирование ресурсов для удовлетворения растущих рабочих нагрузок.

Цели экологической устойчивости и энергоэффективности

Еще одним важным фактором на мировом рынке облачного ИИ является глобальный акцент на экологической устойчивости и энергоэффективности. Поскольку мир борется с проблемами изменения климата и стремится сократить выбросы углерода, организации испытывают все большее давление, требуя внедрения экологически чистых практик и технологий. Центры обработки данных традиционно были печально известными потребителями энергии, а системы охлаждения вносили основной вклад в их высокое потребление энергии. Неэффективное охлаждение не только влияет на эксплуатационные расходы, но и оставляет значительный углеродный след. Облачные решения ИИ решают эти проблемы за счет оптимизации процессов охлаждения, внедрения передовых методов охлаждения, таких как жидкостное охлаждение и сдерживание горячих/холодных коридоров, а также использования алгоритмов на основе ИИ для обеспечения точного контроля температуры.

Организации мотивированы использовать решения облачного ИИ не только для сокращения эксплуатационных расходов, но и для достижения целей устойчивого развития и соответствия нормам, связанным с воздействием на окружающую среду. Эти решения позволяют центрам обработки данных добиться существенного сокращения потребления энергии и выбросов парниковых газов, что делает их неотъемлемым компонентом корпоративных инициатив по устойчивому развитию.

Распространение периферийных вычислений и гипермасштабных центров обработки данных

Распространение периферийных вычислений и гипермасштабных центров обработки данных представляет собой третий движущий фактор на мировом рынке облачного ИИ. Периферийные вычисления предполагают обработку данных ближе к источнику или конечным пользователям, что сокращает задержку и позволяет приложениям в реальном времени. Гипермасштабные центры обработки данных, с другой стороны, представляют собой огромные объекты, предназначенные для обработки и хранения огромных объемов данных.

Как периферийные вычисления, так и гипермасштабные центры обработки данных имеют уникальные требования к охлаждению. Периферийные центры обработки данных, часто развертываемые в различных средах, требуют эффективных решений по охлаждению, которые могут адаптироваться к изменяющимся условиям. Гипермасштабным центрам обработки данных нужны решения по охлаждению, которые могут эффективно управлять вычислительным оборудованием высокой плотности, размещенным в них. Технологии облачного ИИ развиваются для удовлетворения этих конкретных потребностей. Они предлагают передовые решения по охлаждению, которые можно адаптировать к периферийным развертываниям, обеспечивая эффективное охлаждение в сложных условиях. Для гипермасштабных центров обработки данных решения облачного ИИ обеспечивают точное управление охлаждением и масштабируемость, оптимизируя потребление энергии и сокращая эксплуатационные расходы.

В заключение следует отметить, что глобальный рынок облачного ИИ обусловлен растущими требованиями к центрам обработки данных, необходимостью обеспечения экологической устойчивости и распространением периферийных вычислений и гипермасштабных центров обработки данных. Эти факторы стимулируют принятие решений облачного ИИ, которые необходимы для оптимизации работы центров обработки данных, снижения потребления энергии и решения задач все более ориентированного на данные и экологически сознательного мира.

Ключевые проблемы рынка

Обеспечение безопасности и конфиденциальности данных

Одной из самых важных проблем на мировом рынке облачного ИИ является обеспечение безопасности и конфиденциальности данных. С ростом зависимости от технологий, основанных на данных, и принятием решений на основе ИИ объем конфиденциальных и персональных данных, обрабатываемых в центрах обработки данных и облачных средах, резко возрос. Эти данные охватывают всеот личной информации и финансовых записей до конфиденциальных бизнес-данных и интеллектуальной собственности.

Поскольку данные становятся все более ценными, они также становятся главной целью для кибератак и утечек данных. Злонамеренные субъекты постоянно совершенствуют свою тактику проникновения в центры обработки данных и облачные системы, создавая значительные риски для организаций и их клиентов. В этом контексте поддержание надежных мер кибербезопасности имеет первостепенное значение.

Однако реализация эффективных мер безопасности без снижения производительности решений на основе ИИ в облаке может быть сложной задачей. Шифрование, контроль доступа, системы обнаружения вторжений и исправления безопасности являются важнейшими компонентами безопасной среды, но могут вносить задержку и сложность. Баланс между необходимостью обеспечения безопасности данных и спросом на высокоскоростную обработку данных и приложения ИИ с малой задержкой является постоянной проблемой на рынке облачного ИИ.

Более того, глобальный ландшафт правил защиты данных, таких как GDPR в Европе и CCPA в Калифорнии, добавляет дополнительный уровень сложности. Организации должны ориентироваться в сложной сети требований соответствия, чтобы гарантировать, что они обрабатывают данные надлежащим образом и законно, которые могут значительно различаться в зависимости от региона и отрасли. Достижение соответствия при сохранении бесперебойных операций ИИ является значительной проблемой для игроков на рынке облачного ИИ.

Решение вопросов энергоэффективности и устойчивости

Хотя решения облачного ИИ предназначены для оптимизации работы центров обработки данных, они также должны решать проблему энергоэффективности и устойчивости. Центры обработки данных являются известными потребителями энергии, а системы охлаждения играют ключевую роль в их общем потреблении энергии. Неэффективное охлаждение может не только увеличить эксплуатационные расходы, но и оказать значительное воздействие на окружающую среду, способствуя выбросам парниковых газов. Чтобы смягчить эту проблему, технологии облачного ИИ включают в себя передовые методы охлаждения, такие как жидкостное охлаждение, прецизионное кондиционирование воздуха и интеллектуальные системы управления охлаждением. Эти решения направлены на снижение потребления энергии и, следовательно, углеродного следа центров обработки данных.

Однако достижение энергоэффективности при поддержании оптимальных рабочих температур для оборудования ИИ — это тонкий баланс. Переохлаждение или недоохлаждение может привести к неэффективности или отказу оборудования, увеличивая риск простоя центра обработки данных и сбоев в работе. Обеспечение того, чтобы специфичное для ИИ оборудование, такое как графические процессоры и TPU, работало в пределах своих температурных порогов, является еще одним аспектом этой проблемы. Давление, направленное на соответствие целям устойчивого развития и экологическим нормам, является движущей силой решения этой проблемы. Организации стремятся продемонстрировать свою приверженность устойчивому развитию, внедряя энергоэффективные решения облачного ИИ. Поиск правильного баланса между производительностью и устойчивостью остается постоянной проблемой на рынке.

Обработка масштабируемости и сложности

Масштабируемость и сложность создают значительные проблемы на мировом рынке облачного ИИ, особенно по мере того, как организации стремятся расширить свои центры обработки данных и облачные инфраструктуры для размещения растущих объемов данных и рабочих нагрузок ИИ. Масштабируемость является основополагающим требованием для обеспечения того, чтобы приложения ИИ могли масштабироваться для удовлетворения возросшего спроса без ущерба для производительности. Однако достижение бесшовной масштабируемости может быть сложной задачей. Решения облачного ИИ должны быть разработаны для адаптации к изменяющимся рабочим нагрузкам, которые могут быть очень динамичными в приложениях ИИ. Масштабируемая инфраструктура, оркестровка облака и автоматизация являются критически важными компонентами, но эффективная настройка и управление этими системами может быть сложной.

Более того, сложность приложений ИИ, включая модели глубокого обучения и нейронные сети, может истощать ресурсы и инфраструктуру центров обработки данных. Оптимизация оборудования и программного обеспечения для обработки вычислительных требований ИИ при сохранении экономической эффективности является постоянной проблемой. Организации также должны учитывать такие факторы, как задержка, пропускная способность и хранение данных при масштабировании рабочих нагрузок ИИ. Кроме того, стратегии многооблачных и гибридных облаков, принятые многими организациями, вносят сложность с точки зрения управления данными в различных средах. Обеспечение совместимости, безопасности и согласованности данных при навигации по сложному облачному ландшафту требует тщательного планирования и внедрения. В заключение следует отметить, что глобальный рынок облачного ИИ сталкивается с проблемами, связанными с безопасностью и конфиденциальностью данных, энергоэффективностью и устойчивостью, а также сложностями масштабируемости и управления инфраструктурой. Решение этих проблем имеет важное значение для дальнейшего роста и успеха решений облачного ИИ в мире, который все больше ориентируется на данные и заботится об окружающей среде.

Основные тенденции рынка

Интеграция периферийного ИИ и периферийных вычислений

Одной из заметных тенденций, меняющих глобальный рынок облачного ИИ, является интеграция периферийного ИИ и технологий периферийных вычислений. Edge AI подразумевает развертывание алгоритмов и моделей искусственного интеллекта непосредственно на периферийных устройствах или в непосредственной близости от источников данных, таких как датчики и устройства IoT. Это позволяет обрабатывать данные и принимать решения в режиме реального времени на периферии сети, сокращая задержку и использование полосы пропускания, одновременно повышая скорость реагирования. Интеграция Edge AI с решениями Cloud AI обусловлена несколькими факторами. Во-первых, по мере того, как Интернет вещей (IoT) продолжает распространяться, объем данных, генерируемых на периферии, стремительно растет. Edge AI позволяет организациям фильтровать и обрабатывать эти данные локально, отправляя только релевантную информацию в центральные центры обработки данных или облачные среды. Это снижает нагрузку на облачные ресурсы и минимизирует затраты на передачу данных.

Во-вторых, некоторые приложения ИИ, такие как приложения в автономных транспортных средствах, промышленной автоматизации и удаленном мониторинге, требуют сверхнизкой задержки ответов. Edge AI может обеспечить мгновенное принятие решений, гарантируя безопасность и эффективность в критических по времени сценариях.

В-третьих, Edge AI повышает конфиденциальность и безопасность данных. Обрабатывая конфиденциальные данные на периферии, организации могут минимизировать риск раскрытия конфиденциальной информации во время передачи данных на централизованные облачные серверы. В результате поставщики облачного ИИ все чаще предлагают решения, которые легко интегрируются с платформами периферийных вычислений. Эта тенденция позволяет организациям использовать объединенные возможности облачного ИИ и периферийных вычислений для более эффективных и отзывчивых приложений ИИ.

Оптимизированная для ИИ облачная инфраструктура

Еще одной важной тенденцией на мировом рынке облачного ИИ является разработка оптимизированной для ИИ облачной инфраструктуры. Традиционные облачные среды изначально не были предназначены для удовлетворения специализированных вычислительных требований рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения, которые часто требуют огромной вычислительной мощности, графических процессоров и TPU. Чтобы решить эту проблему, поставщики облачных услуг развивают свою инфраструктуру, чтобы обслуживать именно приложения ИИ. Это включает предложение экземпляров GPU и TPU, оптимизированных для задач глубокого обучения, высокопроизводительных вычислительных кластеров и фреймворков обучения моделей ИИ. Эти оптимизированные для ИИ облачные сервисы обеспечивают масштабируемость и гибкость, необходимые для эффективного обучения и развертывания сложных моделей ИИ. Кроме того, поставщики облачных услуг предлагают ориентированные на ИИ инструменты и услуги, которые упрощают разработку и развертывание приложений ИИ. Сюда входят управляемые службы ИИ для таких задач, как обработка естественного языка, компьютерное зрение и распознавание речи, что позволяет организациям использовать возможности ИИ без обширных знаний в области ИИ.

Эта тенденция приносит пользу организациям, снижая барьеры для входа на рынок ИИ. Она позволяет им получать доступ к вычислительной мощности и инструментам, необходимым для разработки и развертывания ИИ, без крупных первоначальных инвестиций в оборудование и инфраструктуру.

Федеральное обучение и сохранение конфиденциальности ИИ

Проблемы конфиденциальности и правила защиты данных, такие как GDPR и CCPA, привели к растущему акценту на методах сохранения конфиденциальности ИИ на мировом рынке облачного ИИ. Федеративное обучение стало ключевой тенденцией в этом контексте.

Федеральное обучение — это децентрализованный подход к машинному обучению, при котором обучение модели происходит локально на периферийных устройствах или в отдельных организациях, и только обновления модели передаются на центральный сервер. Это гарантирует, что конфиденциальные данные остаются на устройстве или в помещениях организации, решая проблемы конфиденциальности. Внедрение федеративного обучения обусловлено несколькими факторами. Во-первых, оно соответствует правилам конфиденциальности данных, сводя к минимуму раскрытие персональных или конфиденциальных данных. Во-вторых, оно позволяет организациям сотрудничать в разработке моделей ИИ без обмена необработанными данными, что делает его подходящим для таких отраслей, как здравоохранение, финансы и правительство.

Поскольку федеративное обучение набирает обороты, поставщики облачного ИИ разрабатывают инструменты и платформы, поддерживающие этот подход. Сюда входят фреймворки федеративного обучения, безопасные механизмы агрегации моделей и библиотеки ИИ, сохраняющие конфиденциальность. Подводя итог, можно сказать, что на мировом рынке облачного ИИ наблюдаются значительные тенденции в интеграции периферийного ИИ и периферийных вычислений, разработке оптимизированной для ИИ облачной инфраструктуры и принятии методов сохранения конфиденциальности ИИ, таких как федеративное обучение. Эти тенденции меняют ландшафт приложений ИИ, делая их более эффективными, безопасными и конфиденциальными. Организации, которые принимают эти тенденции, могут получить конкурентное преимущество в развивающемся ландшафте ИИ.

Сегментарные идеи

Технологические идеи

Глубокое обучение является доминирующим сегментом на мировом рынке облачного ИИ по технологиям. Глубокое обучение — это тип машинного обучения, который использует искусственные нейронные сети для обучения на основе данных. Искусственные нейронные сети вдохновлены человеческим мозгом и могут быть обучены выполнять широкий спектр задач, включая распознавание изображений, обработку естественного языка и машинный перевод.

Глубокое обучение является доминирующим сегментом на рынке облачного ИИ, поскольку оно очень эффективно решает сложные проблемы, которые ранее было трудно или невозможно решить с помощью традиционных методов машинного обучения. Например, глубокое обучение используется для питания систем распознавания изображений, которые могут идентифицировать объекты на изображениях с высокой точностью, а также оно используется для питания систем обработки естественного языка, которые могут переводить языки и генерировать текст.

Вот некоторые из ключевых факторов, способствующих росту сегмента глубокого обучения на мировом рынке облачного ИИ

Растущая доступность больших наборов данныхмодели глубокого обучения требуют больших объемов данных для обучения, и растущая доступность больших наборов данных подпитывает рост сегмента глубокого обучения. Растущее внедрение облачных вычисленийплатформы облачных вычислений обеспечивают масштабируемость и вычислительную мощность, необходимые для обучения и развертывания моделей глубокого обучения. Растущая доступность фреймворков глубокого обучения с открытым исходным кодомфреймворки глубокого обучения с открытым исходным кодом, такие как TensorFlow и PyTorch, упрощают разработчикам создание и развертывание моделей глубокого обучения. В целом, глубокое обучение является доминирующим сегментом на мировом рынке облачного ИИ из-за его эффективности в решении сложных задач и растущей доступности больших наборов данных, платформ облачных вычислений и фреймворков глубокого обучения с открытым исходным кодом. Помимо глубокого обучения, машинное обучение и обработка естественного языка (NLP) также являются важными сегментами на мировом рынке облачного ИИ. Машинное обучение является более широкой областью искусственного интеллекта, которая включает глубокое обучение, а NLP является подобластью ИИ, которая занимается взаимодействием между компьютерами и человеческими (естественными) языками.

Региональные исследования

Северная Америка является доминирующим регионом на мировом рынке облачного ИИ. Существует несколько причин доминирования Северной Америки на мировом рынке облачного ИИ. Во-первых, в Северной Америке находятся некоторые из крупнейших и самых инновационных компаний в мире, включая Amazon, Google и Microsoft. Эти компании вкладывают значительные средства в технологии облачного ИИ и используют эти технологии для разработки новых продуктов и услуг.

Во-вторых, в Северной Америке хорошо развита инфраструктура облачных вычислений. Платформы облачных вычислений необходимы для обучения и развертывания моделей облачного ИИ. Наличие хорошо развитой инфраструктуры облачных вычислений в Северной Америке является основным фактором роста рынка облачного ИИ в регионе.

В-третьих, в Северной Америке большой и растущий пул талантов в области ИИ. Этот кадровый резерв необходим для разработки и развертывания решений облачного ИИ.

Вот некоторые из ключевых факторов, способствующих росту рынка облачного ИИ в Северной АмерикеРастущее внедрение облачных вычисленийплатформы облачных вычислений обеспечивают масштабируемость и вычислительную мощность, необходимые для обучения и развертывания моделей облачного ИИ.Растущая доступность больших наборов данныхмодели глубокого обучения требуют больших объемов данных для обучения, а растущая доступность больших наборов данных подпитывает рост рынка облачного ИИ в Северной Америке.Растущий спрос на приложения на базе ИИпредприятия во всех отраслях все чаще внедряют приложения на базе ИИ для улучшения своей деятельности и получения конкурентного преимущества. Это стимулирует рост рынка облачного ИИ в Северной Америке.

Последние разработки

• AmazonWeb Services (AWS) запустила новый сервис под названием AWS SageMaker Canvas, который позволяет непрограммистам создавать и обучать модели машинного обучения. AWS также запустила новый сервис под названием AWS SageMaker Autopilot, который автоматически обучает и развертывает модели машинного обучения.
• GoogleCloud Platform (GCP) запустила новый сервис под названием Vertex AI, который представляет собой унифицированную платформу для разработки и развертывания машинного обучения. GCP также запустила новый сервис под названием AI Platform Prediction, который позволяет компаниям развертывать и управлять моделями машинного обучения в масштабе.

Ключевые игроки рынка

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