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世界のAIインフラ市場規模調査、提供方法別（ハードウェア、サーバーソフトウェア）技術別（機械学習、深層学習）機能別（トレーニング、推論）展開タイプ別（オンプレミス、クラウド、ハイブリッド）エンドユーザー別（企業、政府機関、クラウドサービスプロバイダー）、地域別予測2021-2027年Global AI Infrastructure Market Size study, by Offering (Hardware, Server Software) Technology (Machine learning, deep learning) Function (Training, Inference) Deployment Type (On-premises, cloud, hybrid) End User (Enterprises, Government Organizations, Cloud Service Providers) and Regional Forecasts 2021-2027 世界のAIインフラ市場は、2020年には約186億米ドルとなり、2021年から2027年の予測期間には27.3%以上の健全な成長率が見込まれています。人工知能（AI）インフラストラクチャーとは、企業が予測可能で人の介入を... もっと見る
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サマリー世界のAIインフラ市場は、2020年には約186億米ドルとなり、2021年から2027年の予測期間には27.3%以上の健全な成長率が見込まれています。人工知能（AI）インフラストラクチャーとは、企業が予測可能で人の介入をほとんど必要としないインテリジェントなアプリケーションを作成するために使用する可能性のあるプラットフォームを指します。IoT、モビリティ、ビッグデータなどの新世代技術は、ITインフラを圧迫しています。AIプラットフォームのパワーを活用するためには、インテリジェントなインフラがこれまで以上に重要になります。機械学習のワークフローのすべての段階は、AIインフラによってカバーされています。データエンジニア、データサイエンティスト、DevOpsチーム、ソフトウェアエンジニアが、AIアルゴリズムのトレーニング、デプロイメント、テストのためのコンピュータリソースを管理し、アクセスすることを可能にします。ワークロードは、AIインフラストラクチャを使用して、仮想マシンとサーバーの適切な構成にマッピングされます。組織は、AIインフラストラクチャにより、キャパシティプランニング、ストレージ管理、リソース使用、異常検知、脅威検知、分析に注力できるようになります。AIインフラストラクチャ市場は、企業におけるクラウド機械学習プラットフォームの利用の増加と、ハイパフォーマンス・コンピューティング・データセンターにおけるAIハードウェアの需要の高まりにより成長しています。AIインフラストラクチャ市場は、ヘルスケア、自動車、BFSI、観光などの垂直セクターにおけるAIアプリケーションの利用が拡大するにつれて成長すると予測されます。一方で、この分野ではAIハードウェアの専門家が少ないことが、市場の成長を制限しています。一方で、人間を意識したAIシステムの構築への注目が高まっていることは、AIインフラストラクチャ業界にとって今後数年間のチャンスとなります。例えば、GeForce GTX Titan Xのメモリ帯域幅は336.5GB/sで、主にデスクトップPCに利用されていますが、Tesla V100 16GBのメモリ帯域幅は900GB/sで、主にAIアプリケーションに利用されています。シスコシステムズ社の最新の記録によると、世界のIPトラフィックは、2021年には年間1.2ZB、月間96EBを超え、2022年には年間3.3ZBになると言われています。これは、IPトラフィック全体が急増しており、近い将来、より多くのデータが生成されることを示しています。その結果、より大きな計算能力を持つデバイスが必要となります。自動車やヘルスケアなどの業界で生成されるデータ量の増加、計算能力の向上、ハードウェアコストの低下、業界を超えたパートナーシップやコラボレーションの増加、ヘルスケア、自動車、金融、観光などの業界におけるAIアプリケーションの拡大などが、主に市場の成長を促進しています。世界のAIインフラ市場の地理的分析には、アジア太平洋、北米、欧州、ラテンアメリカ、その他の地域の主要地域が含まれています。世界のAIインフラストラクチャ市場は、北米が支配的であり、この成長は今後も続くと予測されます。AIベースのサーバーは、米国とカナダで広く使用されると予測されています。また、新技術の開発のためのR&D事業への投資に大きく力を入れていることから、これらの国は北米の中でも技術的に発展した経済圏となっています。米国は、AI技術の最大の開発国の一つです。さらに、IBM、Google、Microsoft、NVIDIA、Intel、Facebook、MetaMind、Amazonなどの主要なAI技術サプライヤーが国内に存在することが、AIインフラストラクチャ市場の成長を促進しています。 このレポートに含まれる主な市場プレーヤーは以下の通りです。 インテル・コーポレーション エヌビディア・コーポレーション IBM ザイリンクス アドバンスト・マイクロ・デバイセズ サムスン電子 マイクロンテクノロジー グーグル マイクロソフト アマゾン ウェブ サービス 本調査の目的は、近年の異なるセグメントおよび国の市場規模を定義し、今後8年間の値を予測することです。本レポートは、調査対象となる各地域・国における産業の質的・量的側面を取り込むように設計されています。さらに、市場の今後の成長を決定づける要因や課題などの重要な側面に関する詳細情報も提供しています。さらに、競合状況や主要企業の製品提供に関する詳細な分析とともに、利害関係者が投資するミクロ市場での利用可能な機会についても記載しています。市場の詳細なセグメントとサブセグメントを以下に説明します。 オファリング別。 ハードウェア サーバーソフトウェア テクノロジー別 機械学習 深層学習 機能別 トレーニング 推論 デプロイメントタイプ別 オンプレミス クラウド ハイブリッド エンドユーザー別 企業 政府機関 クラウドサービスプロバイダー 地域別 北アメリカ U.S. カナダ ヨーロッパ イギリス ドイツ フランス スペイン イタリア ROE アジアパシフィック 中国 インド 日本 オーストラリア 韓国 RoAPAC ラテンアメリカ ブラジル メキシコ 世界のその他の地域 さらに、本調査で考慮した年は以下の通りです。 ヒストリカルイヤー - 2018年、2019年 基準年 - 2020年 予測期間 - 2021年から2027年 世界のAIインフラ市場の市場調査でのターゲットオーディエンス 主要コンサルティング会社・アドバイザー 大企業、中堅企業、中小企業 ベンチャー企業 付加価値再販業者(VAR) サードパーティのナレッジプロバイダー 投資銀行家 投資家 目次第1章エグゼクティブサマリー1.1.マーケットスナップショット 1.2.世界およびセグメント別市場推定・予測、2019-2027年（10億米ドル 1.2.1.AIインフラ市場、地域別、2019-2027年（10億米ドル 1.2.2.AIインフラ市場、オファリング別、2019年～2027年（10億米ドル 1.2.3.AIインフラストラクチャ市場、技術別、2019年～2027年（10億米ドル 1.2.4.AIインフラストラクチャ市場、機能別、2019年～2027年 (10億米ドル) 1.2.5.AIインフラストラクチャ市場、デプロイメントタイプ別、2019年～2027年（10億米ドル 1.2.6.AIインフラストラクチャ市場、エンドユーザー別、2019年～2027年（10億米ドル 1.3.主要動向 1.4.推計方法 1.5.調査の前提条件 第2章世界のAIインフラ市場の定義と範囲 2.1.調査の目的 2.2.市場の定義と範囲 2.2.1.調査の範囲 2.2.2.産業の発展 2.3.調査の対象となる年 2.4.通貨換算レート 第3章世界のAIインフラ市場のダイナミクス 3.1.AIインフラ市場のインパクト分析（2019年～2027年 3.1.1.市場ドライバー 3.1.1.1.クラウド機械学習プラットフォームの利用率上昇 3.1.1.2.データトラフィックの増加と高いコンピューティングパワーの必要性 3.1.2.市場の課題 3.1.2.1.AIプラットフォームにおけるデータプライバシーに関する懸念 3.1.3.市場の機会 3.1.3.1.神経学的機能の革新 第4章.世界のAIインフラ市場の産業分析 4.1.ポーターの5フォースモデル 4.1.1.サプライヤーのバーゲニング・パワー 4.1.2.バイヤーの交渉力（Bargaining Power of Buyers 4.1.3.新規参入者の脅威 4.1.4.代替品の脅威 4.1.5.競合他社への対抗 4.1.6.ポーターの5フォースモデルに対する未来志向のアプローチ（2018-2027年 4.2.PEST分析 4.2.1.政治的要因 4.2.2.経済的側面 4.2.3.社会 4.2.4.技術的 4.3.投資導入モデル 4.4.アナリストの推薦と結論 第5章世界のAIインフラ市場、オファリング別 5.1.市場スナップショット 5.2.世界のAIインフラ市場、オファリング別、パフォーマンス-ポテンシャル分析 5.3.世界のAIインフラ市場のオファリング別推定・予測 2018-2027年（10億米ドル 5.4.AIインフラストラクチャ市場、サブセグメント分析 5.4.1.ハードウェア 5.4.2.サーバーソフトウェア 第6章世界のAIインフラ市場、技術別 6.1.市場スナップショット 6.2.世界のAIインフラ市場、技術別、パフォーマンス-ポテンシャル分析 6.3.世界のAIインフラ市場の推定・予測（テクノロジー別）2018-2027年（10億米ドル 6.4.AIインフラストラクチャ市場、サブセグメント分析 6.4.1.マシンラーニング 6.4.2.ディープラーニング 第7章世界のAIインフラ市場、機能別 7.1.市場スナップショット 7.2.世界のAIインフラ市場の機能別、パフォーマンス-ポテンシャル分析 7.3.世界のAIインフラ市場の機能別推定・予測 2018-2027年（10億米ドル 7.4.AIインフラストラクチャ市場、サブセグメント分析 7.4.1.トレーニング 7.4.2.推論 第8章 展開タイプ別世界のAIインフラ市場、デプロイメントタイプ別。 8.1.市場スナップショット 8.2.AIインフラストラクチャの世界市場、デプロイメントタイプ別、パフォーマンス-ポテンシャル分析 8.3.世界のAIインフラ市場のデプロイメントタイプ別推定・予測 2018-2027年（10億米ドル 8.4.AIインフラストラクチャ市場、サブセグメント分析 8.4.1.オンプレミス 8.4.2.クラウド 8.4.3.ハイブリッド 第9章世界のAIインフラ市場、エンドユーザー別。 9.1.市場スナップショット 9.2.世界のAIインフラ市場、エンドユーザー別、パフォーマンス-ポテンシャル分析 9.3.世界のAIインフラ市場のエンドユーザー別推定・予測 2018-2027年（10億米ドル 9.4.AIインフラストラクチャ市場、サブセグメント分析 9.4.1.企業 9.4.2.政府機関 9.4.3.クラウドサービス事業者 第10章世界のAIインフラ市場、地域別分析 10.1.AIインフラストラクチャ市場、地域別市場スナップショット 10.2.北米のAIインフラ市場 10.2.1.米国のAIインフラストラクチャ市場 10.2.1.1.オファリング内訳推定・予測、2018-2027年 10.2.1.2.テクノロジーの内訳の推定・予測、2018-2027年 10.2.1.3.機能の内訳（推定・予測）、2018-2027年 10.2.2.カナダのAIインフラ市場 10.3.欧州のAIインフラ市場スナップショット 10.3.1.イギリスのAIインフラ市場 10.3.2.ドイツのAIインフラ市場 10.3.3.フランスAIインフラストラクチャ市場 10.3.4.スペインAIインフラストラクチャー市場 10.3.5.イタリアのAIインフラ市場 10.3.6.その他のヨーロッパ諸国のAIインフラ市場 10.4.アジア太平洋地域のAIインフラ市場の概要 10.4.1.中国のAIインフラ市場 10.4.2.インドのAIインフラ市場 10.4.3.日本のAIインフラ市場 10.4.4.オーストラリアのAIインフラストラクチャ市場 10.4.5.韓国のAIインフラストラクチャ市場 10.4.6.その他のアジア太平洋地域のAIインフラストラクチャ市場 10.5.ラテンアメリカのAIインフラ市場スナップショット 10.5.1.ブラジルのAIインフラ市場 10.5.2.メキシコのAIインフラ市場 10.6.その他の国のAIインフラ市場 第11章競合他社の情報 11.1.トップの市場戦略 11.2.会社概要 11.2.1.インテル コーポレーション 11.2.1.1.主要情報 11.2.1.2.概要 11.2.1.3.財務（データが入手可能な場合のみ 11.2.1.4.製品概要 11.2.1.5.最近の開発状況 11.2.2.エヌビディア・コーポレーション 11.2.3.IBM 11.2.4.ザイリンクス 11.2.5.アドバンスト・マイクロ・デバイセズ 11.2.6.サムスン電子 11.2.7.マイクロンテクノロジー 11.2.8.グーグル 11.2.9.マイクロソフト 11.2.10.アマゾンウェブサービス 第12章リサーチプロセス 12.1.研究プロセス 12.1.1.データマイニング 12.1.2.分析 12.1.3.市場推定 12.1.4.検証 12.1.5.出版 12.2.研究属性 12.3.研究の前提条件 表のリスト 表1.世界のAIインフラ市場、レポートスコープ 表2.世界のAIインフラ市場の地域別推定・予測 2018-2027年 (10億米ドル) 表3.世界のAIインフラ市場の推定・予測：オファリング別 2018-2027年 (10億米ドル) 表4.世界のAIインフラ市場の推定・予測：技術別 2018-2027年 (10億米ドル) 表5.世界のAIインフラ市場の推定・予測：機能別 2018-2027年 (10億米ドル) 表6.世界のAIインフラ市場のセグメント別推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表7.世界のAIインフラ市場：地域別、推定・予測、2018-2027年（10億米ドル 表8.世界のAIインフラ市場：セグメント別、推定・予測、2018-2027年（10億米ドル 表9.世界のAIインフラ市場：地域別、推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表10.世界のAIインフラ市場：セグメント別、推定・予測、2018-2027年（10億米ドル 表11.世界のAIインフラ市場：地域別、推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表12.世界のAIインフラ市場：セグメント別、推定・予測、2018-2027年（10億米ドル 表13.世界のAIインフラ市場：地域別、推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表14.世界のAIインフラ市場：セグメント別、推定・予測、2018-2027年（10億米ドル 表15.世界のAIインフラ市場：地域別、推定・予測、2018-2027年（10億米ドル 表16.米国のAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表17.米国のAIインフラ市場の推定&予測、2018-2027年、セグメント別(10億米ドル) 表18.米国のAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表19.カナダのAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表20.カナダのAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表21.カナダのAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表22: イギリスのAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表23.イギリスAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表24.英国AIインフラストラクチャ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表25.ドイツAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表26.ドイツAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表 27.ドイツAIインフラストラクチャ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表28.アラブ首長国連邦（RoE）のAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年（10億米ドル 表29.東欧のAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年のセグメント別(10億米ドル) 表 30.大西洋のAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年、セグメント別（10億米ドル 表31.中国のAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表 32.中国AIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年セグメント別(10億米ドル) 表33.中国AIインフラ市場の推定&予測、2018-2027年セグメント別(10億米ドル) 表34.インドのAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表35.インドのAIインフラ市場の推定&予測、2018-2027年セグメント別(10億米ドル) 表36.インドAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表 37.日本のAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表38.日本のAIインフラ市場の推定&予測、2018-2027年のセグメント別(10億米ドル) 表39.日本のAIインフラ市場の推定&予測、2018-2027年のセグメント別(10億米ドル) 表 40.RoAPAC AIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表 41.RoAPAC AIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表 42.RoAPAC AIインフラストラクチャ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表43.ブラジルのAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表44.ブラジルAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表 45.ブラジルAIインフラストラクチャ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表 46.メキシコAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表47.メキシコAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表 48.メキシコAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表49.アラブ首長国連邦のAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表 49.アラブ首長国連邦のAIインフラ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表 51.RoLA AIインフラストラクチャ市場の推定・予測：2018-2027年 セグメント別 (10億米ドル) 表52.列国のAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年 (10億米ドル) 表 53.列島のAIインフラ市場の推定・予測、2018-2027年セグメント別 (10億米ドル) 表 54.列島のAIインフラ市場の推定と予測、2018-2027年のセグメント別（10億米ドル 表 55.世界のAIインフラ市場の調査に使用された二次資料のリスト 表56.世界のAIインフラ市場の調査に使用された一次資料のリスト 表57.研究に考慮した年数 表58.考慮した為替レート 図のリスト FIG 1.世界のAIインフラ市場、調査方法 FIG 2.世界のAIインフラ市場、市場推定技術 FIG 3.世界の市場規模の推定と予測方法 FIG 4.AIインフラストラクチャの世界市場、主要トレンド2020 FIG 5.AIインフラストラクチャの世界市場、成長見通し2021-2027年 図6. AIインフラストラクチャの世界市場、ポーターズ5フォースモデル FIG 7.AIインフラの世界市場、ペスト分析 図8.世界のAIインフラ市場、バリューチェーン分析 図9.世界のAIインフラストラクチャ市場、セグメント別、2018年および2027年（10億米ドル FIG 10.世界のAIインフラ市場、セグメント別、2018年および2027年（10億米ドル FIG 11.世界のAIインフラ市場のセグメント別、2018年および2027年（10億米ドル FIG 12.世界のAIインフラ市場のセグメント別、2018年および2027年（10億米ドル 図13.世界のAIインフラ市場のセグメント別、2018年および2027年（10億米ドル 図14.世界のAIインフラ市場、地域別スナップショット 2018年・2027年 図15.北米AIインフラストラクチャ市場 2018年・2027年（10億米ドル FIG 16.ヨーロッパのAIインフラ市場2018年・2027年（10億米ドル FIG 17.アジア太平洋地域のAIインフラストラクチャ市場2018年・2027年（10億米ドル 図18.ラテンアメリカのAIインフラストラクチャ市場2018年・2027年（10億米ドル FIG 19.世界のAIインフラ市場、企業市場シェア分析（2020年
SummaryGlobal AI Infrastructure Market is valued approximately USD 18.6 billion in 2020 and is anticipated to grow with a healthy growth rate of more than 27.3% over the forecast period 2021-2027. Artificial intelligence (AI) infrastructure refers to the platforms that businesses may use to create intelligent applications that are predictive, and require little human interaction. New generation technologies such as IoT, Mobility, and Big Data are putting a pressure on IT infrastructure. For utilizing the power of AI platforms, intelligent infrastructure is more important than ever. Every stage of the machine learning workflow is covered by AI infrastructure. It enables data engineers, data scientists, DevOps teams, and software engineers to manage and access computer resources for AI algorithm training, deployment, and testing. The workload is mapped to the right configuration of virtual machines and servers using AI infrastructure. Organizations may now focus on capacity planning, storage management, resource usage, anomaly detection, threat detection, and analysis due to AI infrastructure. The AI infrastructure market is growing due to increasing use of cloud machine learning platforms in businesses and rising demand for AI hardware in high-performance computing data centres. The market for AI infrastructure is projected to grow as the use of AI applications in vertical sectors such as healthcare, automotive, BFSI, and tourism grows. The dearth of AI hardware specialists in the sector, on the other hand, is limiting the market's growth. Increasing attention on building human-aware AI systems, on the other hand, represents an opportunity for the AI infrastructure industry in the forecasting years. For instance, The GeForce GTX Titan X has a memory bandwidth of 336.5 GB/s and is mostly utilized in desktop computers, whereas the Tesla V100 16 GB has a memory bandwidth of 900 GB/s and is primarily used in AI applications. According to Cisco Systems, Inc.'s most recent records, global IP traffic will exceed 1.2 ZB per year or 96 EB per month in 2021, and 3.3 ZB per year in 2022. This indicates that overall IP traffic is booming, and that more data will be generated in the near future. As a result, greater computational power devices are required. The growing volume of data produced in industries such as automotive and healthcare, improved computing power, lower hardware costs, a growing number of cross-industry partnerships and collaborations, and expanding AI applications in industries such as healthcare, automotive, finance, and tourism are mostly driving the market growth. Table of ContentsChapter 1. Executive Summary
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