Marktgrößen- und Marktanteilsanalyse für KI-Infrastruktur

Die Größe des KI-Infrastrukturmarkts wird im Jahr 2023 auf 57,62 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2028 129,43 Milliarden US-Dollar erreichen, was einem durchschnittlichen jährlichen Wachstum von 17,57 % im Prognosezeitraum (2023–2028) entspricht.

New York, 29. August 2023 (GLOBE NEWSWIRE) – Reportlinker.com gibt die Veröffentlichung des Berichts „AI Infrastructure Market Size & Share Analysis – Growth Trends & Forecasts (2023 – 2028)“ bekannt – https://www.reportlinker .com/p06484183/?utm_source=GNW Künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren ein erhebliches Wachstum und eine erhebliche Entwicklung erlebt und wird in wenigen Jahren noch stärker verbreitet sein. AI Infrastructure optimiert und rationalisiert die Welt der Unternehmensdaten. AI Infrastructure trainiert Algorithmen für maschinelles Lernen, die über Datenbanken und Nachrichtenwarteschlangensysteme hinweg arbeiten, um den Datenübermittlungsfluss bereitzustellen.Schlüssel-Höhepunkte Laut IBM Global AI Adoption Index blieb die KI-Nutzung im vergangenen Jahr konstant, wobei mehr als ein Drittel der Unternehmen (35 %) den Einsatz von KI in ihren Betrieben meldeten, ein Anstieg um vier Prozentpunkte gegenüber dem Vorjahr. Zugänglichkeit, die die einfache Anwendung von KI im gesamten Unternehmen ermöglichte, war ein wichtiger Faktor für die Einführung. Dennoch setzen Unternehmen auch auf KI, um die Automatisierung von Arbeitsplätzen voranzutreiben und Kosten zu senken. Auch die Kluft bei der KI-Einführung zwischen größeren und kleineren Unternehmen ist dramatisch gewachsen. Bei größeren Unternehmen ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie KI in ihrem Unternehmen eingesetzt haben, mittlerweile um 100 % höher als bei kleineren Unternehmen, verglichen mit 69 % im Jahr 2021. Um die zunehmenden Möglichkeiten der KI zu nutzen, ist es außerdem eine der ersten Überlegungen für jedes Unternehmen, über eine geeignete Lösung zu verfügen Infrastruktur zur Unterstützung von KI-Entwicklungen. Darüber hinaus erfordern KI-Lösungen häufig die Integration neuer Hardware und Software, um zu funktionieren. Beispielsweise sind für die Zusammenstellung und Annotation von Datenquellen, die skalierbare Verarbeitung oder die Erstellung und Feinabstimmung von Modellen bei Verfügbarkeit neuer Daten KI-Lösungen erforderlich, etwa die Umnutzung bestehender Hardware und der Kauf einer einmaligen KI-Lösung, um eine breitere Plattform zur Unterstützung aufzubauen mehrere KI-Lösungen und Outsourcing der Bereitstellung von KI-Lösungen. Daher spielt die Infrastruktur eine entscheidende Rolle für das Wachstum der KI-Landschaft. Laut Nvidia sind Kapitalmarktunternehmen, Hedgefonds, Vermögensverwalter und Börsen mit einem Anteil von 58 % aller Nutzer die häufigsten Nutzer von Deep Learning. Im Gegensatz dazu wird maschinelles Lernen von 80 % der Fintechs genutzt, die zwar über geschäftliche KI-Funktionen aus der Cloud verfügen, aber möglicherweise mehr Daten benötigen, um viele Deep-Learning-Anwendungsfälle zu ermöglichen. Die durch die Pandemie ausgelöste rasante Digitalisierung treibt Industrie und Wissenschaft voran in Indien zusammen, um mehr qualifizierte Arbeitskräfte hervorzubringen. Laut Salesforce ist die Nachfrage nach künstlicher Intelligenz und Talenten mit KI-Expertise in den letzten Jahren und seit der Pandemie noch stärker gestiegen. Auf ihrer Trailhead-Plattform verzeichneten KI-bezogene Zertifizierungen/Abzeichen während der Pandemie einen Anstieg von 148 %, gefolgt von Blockchain-bezogenen Zertifizierungen/Abzeichen mit 54 %, auf der anderen Seite O'Reillys AI Adoption in the Enterprise-Bericht, der befragte mehr als 3.500 Unternehmensleiter und kam zu dem Ergebnis, dass der Mangel an Fachkräften und Schwierigkeiten bei der Einstellung die größten Herausforderungen im Bereich KI darstellten. 19 % der Befragten gaben an, dass dies ein „erhebliches“ Hindernis sei. Der O'Reilly-Bericht legt nahe, dass das zweitgrößte Hindernis für die Einführung von KI ein Mangel an qualitativ hochwertigen Daten ist. 18 % der Befragten gaben an, dass ihr Unternehmen erst anfängt, die Bedeutung hochwertiger Daten zu erkennen. Markttrends für KI-InfrastrukturSteigende Nachfrage nach KI-Hardware in Hochleistungsrechner-Rechenzentren Das schnelle Wachstum intelligenter vernetzter Geräte und ein massiver Anstieg des Datenverbrauchs üben enormen Druck auf die zugrunde liegende Infrastruktur des Rechenzentrums aus. Rechenzentren sind so kompliziert geworden, dass diese zunehmende Komplexität nur noch von Menschen bewältigt werden kann. Hardware für künstliche Intelligenz in Rechenzentren kann dazu beitragen, die Effizienz des Datenbetriebs erheblich zu verbessern. Das Training eines ML-Modells anhand Tausender Datensätze ist eine rechenintensive Aktivität, die am besten in Rechenzentren durchgeführt wird. GPUs haben diese Funktion gut erfüllt und den Optionen wurde viel andere Hardware hinzugefügt. Beispielsweise liefert die Wafer-Scale Engine (WSE) deutlich mehr Rechenleistung und Speicher. Allerdings kann es im Rechenzentrum zu Rückschlüssen kommen, indem die Informationen hin und her in die Cloud verschoben werden. Im Allgemeinen sind für Anwendungen am Edge niedrige Latenzzeiten und Chips erforderlich, die weniger Energie verbrauchen. Edge- und Rechenzentrums-KI erfordern unterschiedliche Chip-Infrastrukturen. Eines der neueren Konzepte von Nvidia für KI-Hardware für Rechenzentren ist die BlueField DPU (Datenverarbeitungseinheit) für Rechenzentren. Das Unternehmen stellte BlueField-3 vor, eine DPU, die explizit für „KI und beschleunigtes Computing“ entwickelt wurde. BlueField-3 ist laut Nvidia die weltweit erste 400-GbE-DPU. Es ist zehnmal schneller als sein Vorgänger BlueField-2. Im selben Monat kündigte das Unternehmen eine Arm-basierte Rechenzentrums-CPU für KI und Hochleistungsrechnen an. Die neue Rechenzentrums-CPU Grace schuf mit ihrer Einführung Anfang des Jahres eine neue Konkurrenz für die x86-CPU-Konkurrenten Intel und AMD. Laut cloudscene gab es im Januar letzten Jahres 2.701 Rechenzentren in den Vereinigten Staaten, 487 weitere in Deutschland . Mit 456 lag das Vereinigte Königreich hinsichtlich der Anzahl der Rechenzentren an dritter Stelle der Länder, während China 443 aufwies. Eine solch große Anzahl von Rechenzentren würde eine Chance für das Wachstum des Studienmarktes schaffen. Im März letzten Jahres stellte NVIDIA leistungsstarke Rechenzentren vor neue Technologie, die als Grundlage für ihr Ziel dienen würde, Rechenzentren in KI-Fabriken umzuwandeln und neue Perspektiven im technischen Rechnen zu eröffnen. NVIDIA stellte seine neue Hopper-GPU-Architektur und die H100-GPU vor, um diese Transformation voranzutreiben, sowie neue Systeme, die die neueste Hardware für umfangreiche Rechenaufgaben optimieren, wie beispielsweise die Erstellung digitaler Zwillinge von Amazon-Lagerhäusern mit einer Fläche von einer Million Quadratmetern, was das Training von Robotern erleichtern wird Systeme zur Verwaltung dieser Einrichtungen. Der Asien-Pazifik-Raum dürfte im Prognosezeitraum das schnellste Wachstum verzeichnen. Die chinesische Regierung kündigte die Einrichtung des Next Generation Artificial Intelligence Development Plan an, der politische Unterstützung, zentrale Koordination und Investitionen in Höhe von insgesamt mehr als 150 Milliarden US-Dollar verspricht bis 2030. Bis zum Ende dieses Jahrzehnts wird erwartet, dass Chinas KI-Geschäft einen Jahresumsatz von 160 Milliarden US-Dollar erwirtschaften wird, wobei verwandte Industrien einen Jahresumsatz von 1,6 Billionen US-Dollar erwirtschaften werden. Chinas digitale Giganten wurden von der Regierung ermutigt, künstliche Intelligenz zu entwickeln. Durch Bibliotheken, Plattformen und Frameworks werden mehr Beziehungen zu etablierten Branchenbetreibern gefördert, die es kleinen und mittleren Unternehmen ermöglichen, künstliche Intelligenz zu einem geringeren Preis zu nutzen. Es hat außerdem den zusätzlichen Vorteil, dass jedes Ökosystem eine gerechtere Sammlung von Komplementaren entwickelt, was es den digitalen Giganten ermöglicht, einen größeren Teil des Werts zu übernehmen, den künstliche Intelligenz generiert und schafft. Darüber hinaus investieren die Regierung und Organisationen in die Forschung & Entwicklung von KI-Technologien für die Governance. Beispielsweise hat die indische Regierung im März letzten Jahres den Artificial Intelligence and Robotics Technology Park (ARTPARK) am Indian Institute of Science (IISc) in Bengaluru eröffnet. Dieser ARTPARK ist eine öffentlich-private Zusammenarbeit mit einem Startkapital von INR 230 Crores. Dies ist ein erstklassiger Forschungsübersetzungspark mit dem globalen kollaborativen Ökosystem, das eine gemeinsame Initiative des IISc und der AI Foundry ist. Nach Angaben des Nomura Research Institute wird die künstliche Intelligenz in Japan voraussichtlich exponentiell wachsen, wobei KI-Roboter die Hälfte aller Berufe ausüben in Japan bis 2035. Während sich der japanische KI-Markt auf Robotik konzentriert, haben sich ausländische Unternehmen auf die Softwareentwicklung konzentriert, was für ausländische Unternehmen, die versuchen, in den japanischen KI-Sektor einzusteigen, ein Chancenbereich darstellt. Darüber hinaus sind Unternehmen wie NEC und Toshiba dabei Entwicklung von Software und Geräten zur Integration von Software basierend auf KI, ML und anderen neuen Technologien. NEC gab beispielsweise an, eine Steuerungstechnologie für autonome mobile Roboter (AMR) in Lageranwendungen entwickelt zu haben, die die Effizienz um 100 % steigern und gleichzeitig Sicherheitsfunktionen beibehalten kann. Überblick über die KI-InfrastrukturbrancheDer KI-Infrastrukturmarkt ist aufgrund mehrerer prominenter Akteure hart umkämpft auf nationalen und internationalen Märkten tätig. Der Markt ist mäßig konzentriert, wobei die bedeutenden Akteure vor allem wirksame Strategien wie Produktinnovationen sowie Fusionen und Übernahmen verfolgen. Der Markt ist ein technologiegetriebener Markt, in dem die Akteure erhebliche Anstrengungen in Forschung und Entwicklung unternehmen, um die Funktionalität ihrer Lösungen zu erweitern. Einige wichtige Marktteilnehmer sind Nvidia Corporation, Microsoft Corporation, Google und IBM. Dezember 2022: EnCharge AI hat eine erfolgreiche Serie-A-Finanzierungsrunde über 21,7 Millionen US-Dollar von den Investmentfirmen Anzu Partners, AlleyCorp, Scout Ventures, Silicon Catalyst Angels, angekündigt. Schams Ventures, E14 Fund und Alumni Ventures wollen ihre KI-Hardwarebeschleuniger weiterentwickeln. Encharge AI verspricht eine hervorragende Effizienz: Testchips erreichen 150 TOPS/W für 8-b-Computing, eine nahtlose Hardware-Software-Schnittstelle mit wichtigen KI-Frameworks wie PyTorch und TF sowie eine 20-mal höhere Leistung pro Watt und eine 14-mal bessere Leistung pro Watt. Dollar als vergleichbare KI-Beschleuniger.Mai 2022: IBM hat das Elastic Storage System 3500 vorgestellt, ein 2U-Speichersystem, das ausschließlich für KI-Trainings-Workloads gedacht ist. Die neue Maschine verfügt über 24 Laufwerksschächte und eine Rohkapazität von 368 TB NVMe-Speicher. Der ESS 3500 kann durch den Einsatz von Spectrum Scale, der leistungsstarken Cluster-Dateisystemsoftware von IBM, einen Durchsatz von bis zu 91 GB/s erreichen.Zusätzliche Vorteile: Das Marktschätzungsblatt (ME) im Excel-Format3 Monate AnalystenunterstützungLesen Sie den vollständigen Bericht: https://www.reportlinker.com/p06484183/?utm_source=GNWÜber ReportlinkerReportLinker ist eine preisgekrönte Marktforschungslösung. Reportlinker findet und organisiert die neuesten Branchendaten, sodass Sie sofort und an einem Ort die gesamte Marktforschung erhalten, die Sie benötigen.__________________________