AIインフラ市場：提供製品別（コンピュート（GPU、CPU、FPGA）、メモリ（DDR、HBM）、ネットワーク（NIC/ネットワークアダプタ、インターコネクト）、ストレージ、ソフトウェア）、機能別（トレーニング、推論）、展開別（オンプレミス、クラウド、ハイブリッド） 2030年までの世界予測

AI Infrastructure Market by Offerings (Compute (GPU, CPU, FPGA), Memory (DDR, HBM), Network (NIC/Network Adapters, Interconnect), Storage, Software), Function (Training, Inference), Deployment (On-premises, Cloud, Hybrid) Global Forecast to 2030

AIインフラ市場は、2024年に1,358億1,000万米ドルの規模になると予想され、2024年から2030年にかけて年平均成長率19.4%で成長し、2030年には3,944億6,000万米ドルに達すると推定される。AIインフラ市場は、デジタ... もっと見る

出版社	出版年月	電子版価格	ページ数	図表数	言語
MarketsandMarkets マーケッツアンドマーケッツ	2024年12月2日	US$4,950 シングルユーザライセンスライセンス・価格情報注文方法はこちら	338	326	英語

日本語のページは自動翻訳を利用し作成しています。

サマリー

AIインフラ市場は、2024年に1,358億1,000万米ドルの規模になると予想され、2024年から2030年にかけて年平均成長率19.4%で成長し、2030年には3,944億6,000万米ドルに達すると推定される。AIインフラ市場は、デジタルトランスフォーメーション、IoT、ソーシャルメディア、電子商取引によるデータ生成の急増によって牽引されており、AIや機械学習モデル用の膨大なデータセットを管理するために高度なコンピューティングとストレージが必要とされている。さらに、データセンターにおけるクラウドベースのAIインフラへのニーズの高まりは、企業が複雑なAIワークロードを管理する方法を再構築しており、主要なクラウドプロバイダーは、増大するグローバルおよび業界固有の需要に対応するため、AI対応インフラに多額の投資を行っている。これらの要因は総体的に、AIインフラ市場の成長を推進する主要なドライバーとなっている。

"ジェネレーティブAI分野が予測期間で最も高いCAGRを維持する"
ジェネレーティブAIは、業界全体の高度なAIアプリケーションに対する需要の高まりにより、高い成長率を示すと予想される。ジェネレーティブAIは、コンテンツ作成、言語モデル、画像合成などの機能を強化するもので、いずれも大規模なニューラルネットワークを訓練して実行するための膨大な計算能力に大きく依存している。この需要は、集中的な処理要件をサポートできる高性能GPUとDPU機能に重点を置いた、高額のインフラ投資を必要とします。ジェネレーティブAIの可能性を活かそうとする企業が増えるにつれ、AIインフラ市場は拡大していくだろう。2024年11月、GMOインターネットグループ株式会社（日本）は、NVIDIA Corporation（米国）のH200 Tensor Core GPU、Spectrum-X Ethernet、BlueField-3 DPU、およびNVIDIA AI Enterpriseソフトウェアを搭載した「GMO GPUクラウド」の提供を開始した。Dell PowerEdgeサーバー上で開発されたこのインフラは、待ち時間の短縮と広帯域幅機能により、プロダクショングレードのジェネレーティブAIアプリケーションのニーズをサポートするように調整されています。このようなイノベーションは、ジェネレーティブAIのワークロードに最適化されたインフラの大規模展開における業界の勢いを強調するものです。さらに、このことは、このセグメントの成長の原動力となるローカル・ハイパフォーマンス・クラウド・ソリューションになる。

"予測期間中、AIインフラストラクチャ市場の年平均成長率は企業が高いと予測される"
エンタープライズセグメントは、AIインフラストラクチャ市場で高い成長を記録すると予測されている。企業はAIを活用してデジタルトランスフォーメーションを促進し、業務効率を高め、顧客体験を向上させるため、AIインフラストラクチャの導入が進んでいる。製造、金融、小売企業は、堅牢で拡張性の高いAIインフラストラクチャを必要とするAIを活用した予測分析、プロセス自動化、顧客インサイトツールへの投資を増やしている。企業はまた、プライベート・クラウド・インフラやハイブリッド・クラウド・モデルに投資することで、AI機能を拡張している。特に、クラウドベースのAIの柔軟性と革新性の恩恵を受けながら、機密データを保護しようとしている。各社は、クラウドとオンプレミスの柔軟性を提供するとともに、既存のIT環境と統合可能な適応性の高い高性能AIリソースを求める企業ニーズに沿った包括的なサポートを提供している。2024年2月、シスコとエヌビディアは、企業のAIに必要な高いコンピューティング能力を提供しながら、導入と管理を合理化するように設計された、データセンター向けに調整されたAIインフラストラクチャ・ソリューションを提供するための提携を発表した。シスコとエヌビディアが共同で提供するソリューションには、クラウドベースおよびオンプレミス企業向けの柔軟なAIインフラストラクチャーオプションのほか、堅牢なネットワーキング、セキュリティ、エンドツーエンドの観測可能性機能が含まれる。企業がAIソリューションの展開にスケーラブルでセキュアで管理しやすいインフラを求めているため、こうした協業がエンタープライズAIインフラ市場の成長を支えている。

"アジア太平洋地域は予測期間中に高いCAGRを維持する見込み"
アジア太平洋地域のAIインフラ市場は、予測期間中に高いCAGRで成長する。中国、日本、韓国、インドなどの国々はAIイノベーションの最前線にあり、同地域の政府や民間セクターはAI研究、インフラ、人材育成に高額の投資を行っている。2024年9月、レノボ（香港）はインドにおける高性能AIサーバーの大量生産事業を発表し、最先端の研究開発（R&D）ラボも公開し、レノボのインフラストラクチャー・ソリューションの高度化に拍車をかけた。これらは、インド政府による「Make in India」と「AI for All」のビジョンを支援しつつ、イノベーションと製造のハブとしてのインドの重要な位置づけに向けてレノボが行った重要な取り組みである。このような取り組みは、AI技術におけるアジア太平洋地域のリーダーシップを加速させ、アジア太平洋地域の業界全体におけるAIインフラ導入の大幅な成長につながるだろう。さらに、企業や政府がデジタルトランスフォーメーションやクラウドの導入を推進する中、高性能なAI製品への要求が高まっており、アジア太平洋地域はAIインフラストラクチャの世界的な急成長市場の1つとなっている。

二次調査を通じて収集した様々なセグメントとサブセグメントの市場規模を決定・検証するために、AIインフラ市場分野の主要な業界専門家に広範な一次インタビューを実施した。本レポートの主要参加者の内訳は以下の通りです：この調査には、部品サプライヤーからティア1企業、OEMに至るまで、様々な業界専門家による洞察が含まれています。主要参加者の内訳は以下の通りである：
- 企業タイプ別：ティア1：50％、ティア2：20％、ティア3：30
- 役職別Cレベル幹部：20％、取締役：30％、その他：50
- 地域別北米：30％、欧州：20％、アジア太平洋地域：40％、RoW：10
本レポートでは、AIインフラ市場の主要プレイヤーをそれぞれの市場ランキング分析とともに紹介しています。本レポートに掲載されている主要企業は、NVIDIA Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc.（米国）、SK HYNIX INC.（韓国）、SAMSUNG（韓国）、Micron Technology, Inc.（米国）、Intel Corporation（米国）、Google（米国）、Amazon Web Services, Inc.（米国）、Tesla（米国）、Microsoft（米国）、Meta（米国）、Graphcore（英国）、Cerebras（米国）などである。
これ以外にも、KIOXIA Holdings Corporation（日本）、Western Digital Corporation（米国）、Mythic（米国）、Blaize（米国）、Groq, Inc.（米国）、HAILO TECHNOLOGIES LTD（イスラエル）、SiMa Technologies, Inc.(米国）、Rain Neuromorphics Inc.（米国）、Tenstorrent（カナダ）、SambaNova Systems, Inc.（米国）、Taalas（カナダ）、SAPEON Inc.（米国）、Rebellions Inc.（韓国）、Rivos Inc、Ltd.（中国）などがある。(Ltd.（中国）などがAIインフラ市場の新興企業である。
調査範囲この調査レポートは、AIインフラストラクチャ市場を提供、機能、展開、用途、エンドユーザー、地域に基づいて分類しています。AIインフラ市場に関連する主な促進要因、阻害要因、課題、機会について記載し、2030年までの同市場を予測しています。これらとは別に、レポートはAIインフラストラクチャのエコシステムに含まれるすべての企業のリーダーシップマッピングと分析でも構成されています。
レポート購入の主な利点本レポートは、AIインフラ市場全体とサブセグメントの収益数の最も近い近似値に関する情報を提供することで、本市場の市場リーダー/新規参入者に役立ちます。本レポートは、利害関係者が競争状況を理解し、より良いビジネスの位置付けと適切な市場参入戦略を計画するためのより多くの洞察を得るのに役立ちます。また、本レポートは、関係者が市場の鼓動を理解するのに役立ち、主要な市場促進要因、阻害要因、課題、および機会に関する情報を提供します。
本レポートは、以下のポイントに関する洞察を提供します：
- AIインフラ市場の成長に影響を与える主要促進要因の分析（AIワークロードにおけるハイパフォーマンスコンピューティングの需要増加、AI研究開発に対する政府の取り組みと投資、企業全体におけるAIおよびMLソリューションの導入拡大）。
- 製品開発/イノベーション：AIインフラストラクチャ市場における今後の技術、研究開発活動、新製品・新サービスの発表に関する詳細な洞察。

- 市場開発：有利な市場に関する包括的な情報 - 当レポートでは、さまざまな地域のAIインフラストラクチャ市場を分析しています。
- 市場の多様化：AIインフラストラクチャー市場における新製品＆サービス、未開拓の地域、最近の開発、投資に関する詳細情報

- 競合評価：AIインフラ市場におけるNVIDIA Corporation（米国）、Advanced Micro Devices, Inc.（米国）、SK HYNIX INC.（韓国）、SAMSUNG（韓国）、Micron Technology, Inc.（米国）などの主要企業の市場シェア、成長戦略、サービス内容を詳細に評価。

ページTOPに戻る

1 はじめに 30
1.1 調査目的
1.2 市場の定義 30
1.3 調査範囲 31
1.3.1 調査対象市場 31
1.3.2 対象と除外 32
1.3.3 考慮した年数 33
1.4 考慮した通貨 33
1.5 単位
1.6 制限事項
1.7 利害関係者
1.8 変更点のまとめ 34
2 調査方法 37
2.1 調査データ 37
2.1.1 二次調査と一次調査 39
2.1.2 二次データ 39
2.1.2.1 主要な二次情報源のリスト 40
2.1.2.2 二次資料からの主要データ 40
2.1.3 一次データ 40
2.1.3.1 一次インタビュー参加者リスト 41
2.1.3.2 プライマリーの内訳 41
2.1.3.3 一次資料からの主要データ 42
2.1.3.4 主要業界インサイト 43
2.2 市場規模の推定方法 44
2.2.1 ボトムアップアプローチ 46
2.2.1.1 ボトムアップ分析による市場規模算出のアプローチ
(需要側） 46
2.2.2 トップダウンアプローチ 47
2.2.2.1 トップダウン分析による市場規模推計の考え方
(供給側） 47
2.3 市場の内訳とデータの三角測量 48
2.4 リサーチの前提 49
2.5 リスク分析 49
2.6 リサーチの限界 50
3 エグゼクティブサマリー 51

4 プレミアムインサイト 56
4.1 AIインフラ市場におけるプレーヤーにとっての魅力的な機会 56
4.2 AIインフラ市場、機能別 56
4.3 AIインフラ市場：デプロイメント別 57
4.4 AIインフラ市場：用途別 57
4.5 AIインフラ市場：エンドユーザー別 58
4.6 AIインフラ市場：地域別 58
4.7 AIインフラ市場：国別 59
5 市場の概要
5.1 はじめに 60
5.2 市場ダイナミクス
5.2.1 推進要因
5.2.1.1 AIワークロードにおける高性能コンピューティングへの需要の高まり 61
5.2.1.2 AI研究開発を後押しする政府主導の資金調達 61
5.2.1.3 企業におけるAIおよびMLソリューションの人気の高まり 62
5.2.1.4 急速なデジタルトランスフォーメーションによる大量のデータ生成 63
5.2.2 阻害要因 64
5.2.2.1 レガシーシステムとの互換性の問題 64
5.2.2.2 大量のエネルギー消費 65
5.2.3 機会 67
5.2.3.1 AI-as-a-Serviceプラットフォームの台頭 67
5.2.3.2 クラウドベースのAIインフラに対する需要の急増 67
5.2.3.3 AI主導の意思決定システムの採用拡大 68
5.2.3.4 ニューロモルフィックコンピューティングと量子コンピューティングのAIへの応用の進展 69
5.2.3.5 クラウドサービスプロバイダーによるデータセンターへの投資の増加 70
5.2.4 課題 71
5.2.4.1 高額な初期投資 71
5.2.4.2 分散AIシステムにおけるデータのセキュリティと完全性の維持 72
5.2.4.3 既存のITエコシステムへのAI技術の統合に伴う複雑性 73
5.3 顧客ビジネスに影響を与えるトレンド／破壊 74
5.4 価格分析 74
5.4.1 主要プレイヤーの参考価格（コンピュート別） 75
5.4.2 平均販売価格の動向（地域別） 76
5.5 バリューチェーン分析
5.6 エコシステム分析 80
5.7 投資と資金調達のシナリオ 81
5.8 技術分析 82
5.8.1 主要技術 82
5.8.1.1 ジェネレーティブAI 82
5.8.1.2 会話型AI 83
5.8.1.3 AIに最適化されたクラウドプラットフォーム 83
5.8.2 補完的技術 84
5.8.2.1 ブロックチェーン 84
5.8.2.2 エッジコンピューティング 84
5.8.2.3 サイバーセキュリティ 84
5.8.3 隣接技術 85
5.8.3.1 ビッグデータ 85
5.8.3.2 予測分析 85
5.9 クラウドサービスプロバイダーによるデータセンターの今後の展開 86
5.10 クラウドサービスプロバイダーの設備投資 86
5.11 プロセッサーのベンチマーク 88
5.11.1 NVIDIAによるGPUベンチマーク 88
5.11.2 NVIDIAによるCPUベンチマーク 88
5.12 特許分析 89
5.13 貿易分析 92
5.13.1 輸入シナリオ（HSコード854231） 92
5.13.2 輸出シナリオ（HSコード 854231） 94
5.14 主要会議とイベント（2024-2025年） 95
5.15 ケーススタディ分析 97
5.16 規制情勢 101
5.16.1 規制機関、政府機関
その他の組織 101
5.16.2 規格 105
5.17 ポーターの5つの力分析 108
5.17.1 新規参入の脅威 109
5.17.2 代替品の脅威 110
5.17.3 供給者の交渉力 110
5.17.4 買い手の交渉力 110
5.17.5 競争の激しさ 111
5.18 主要ステークホルダーと購買基準 111
5.18.1 購買プロセスにおける主要ステークホルダー 111
5.18.2 購入基準 112
6 AIサーバー業界の展望 113
6.1 導入 114
6.2 AIサーバーの普及率と成長予測 114
6.3 AIサーバー産業：プロセッサータイプ別 114
6.3.1 Gpuベースのサーバー 115
6.3.1.1 膨大なデータセットを処理し、複雑なアルゴリズムを効率的に実行する能力が市場を牽引 115
6.3.2 FPGAベースのサーバー 116
6.3.2.1 AIワークロードの柔軟性とカスタマイズニーズの高まりが需要を押し上げる 116
6.3.3 ASICベースのサーバー 118
6.3.3.1 高性能コンピューティングと機械学習への需要の高まりが市場成長を促進 118
市場成長を促進する機械学習 118
6.4 AIサーバー産業（機能別） 119
6.4.1 トレーニング 120
6.4.1.1 ディープラーニング技術の採用急増が市場成長を促進 120
6.4.2 推論 121
6.4.2.1 エッジコンピューティングへの急速なシフトが需要を加速 121
6.5 AIサーバー業界シェア分析（2023年） 122
7 AIインフラ市場、提供サービス別 126
7.1 はじめに 127
7.2 コンピューティング 128
7.2.1 GPU 131
7.2.1.1 ハイパースケールクラウドサービスプロバイダーからの需要拡大が市場成長に
市場成長を促進する
7.2.2 CPU 132
7.2.2.1 費用対効果が高く高性能なAIインフラへのニーズが高まる
AIインフラへのニーズの高まりが成長機会をもたらす 132
7.2.3 FPGA 133
7.2.3.1 増加するAIワークロードに対応するためにハードウェアを再構成する必要性の高まりが
AIワークロードに対応するためのハードウェア再構成の必要性の高まりが需要を押し上げる 133
7.2.4 TPU 134
7.2.4.1 深層学習とニューラルネットワーク処理を加速するニーズの高まりが市場成長を促進 134
7.2.5 道場とFSD 135
7.2.5.1 ディープラーニングとニューラルネットワークのトレーニングに伴う計算需要の急増が需要を加速 135
7.2.6 Trainium & Inferentia 135
7.2.6.1 費用対効果の高いトレーニングや推論への需要が高まり、有利な成長機会を提供 135
7.2.7 アテナ 136
7.2.7.1 AIモデルの訓練と推論能力の加速に重点が置かれ、需要が高まる 136
7.2.8 T-HEAD 136
7.2.8.1 データセンター全体でAIを活用したアプリケーションの需要が拡大し、有利な成長機会がもたらされる 136
7.2.9 MTIA 137
7.2.9.1 MLモデルの学習と推論を最適化する需要の高まりが市場成長を促進する 137
7.2.10 LPU 137
7.2.10.1 NLPの厳しい計算要件を処理する必要性の高まりが市場成長を促進する 137
7.2.11 その他ASIC 138

7.3 メモリ 138
7.3.1 DDR 140
7.3.1.1 半導体メーカーの需要増加が市場成長を促進する 140
7.3.2 HBM 141
7.3.2.1 リアルタイム画像認識用途の増加が需要を押し上げる 141
7.4 ネットワーク 142
7.4.1 NIC/ネットワーク・アダプター 144
7.4.1.1 ネットワーク速度の向上が重視され、有利な成長機会をもたらす 144
7.4.1.2 インフィニバンド 146
7.4.1.2.1 大規模AIモデル学習時のレイテンシ低減重視の高まりが市場成長を促進 146
7.4.1.3 イーサネット 147
7.4.1.3.1 次世代AIモデルの需要に対応する高速ソリューションへのニーズが高まり、市場成長を促進 147
7.4.1.4 相互接続 147
7.4.1.4.1 大規模AIモデルへの需要増加が市場成長を促進 147
7.5 ストレージ 148
7.5.1 持続可能で費用対効果の高いストレージ・ソリューションへのニーズの高まりが成長機会をもたらす 148
7.6 サーバーソフトウェア 149
7.6.1 AIデータセンターにおける安全で安定したコンピューティング環境に対するニーズの高まりが
AIデータセンターにおける安全で安定したコンピューティング環境に対するニーズの高まりが市場成長を促進 149
8 AIインフラ市場（機能別） 151
8.1 導入 152
8.2 トレーニング 154
8.2.1 AIモデル開発の複雑化と規模拡大が市場を牽引 154
8.3 推論 155
8.3.1 エッジコンピューティングの普及が市場成長を促進 155
9 AIインフラ市場（展開別） 156
9.1 導入 157
9.2 オンプレミス 159
9.2.1 データプライバシーへの懸念の高まりが市場を牽引 159
9.3 クラウド 159
9.3.1 オンデマンドでリソースを拡張できることが市場成長を促進する 159
9.4 ハイブリッド 160
9.4.1 性能とセキュリティを両立させるスケーラブルなソリューションへの需要の高まりが市場成長を促進する 160

10 AIインフラ市場：用途別 161
10.1 導入 162
10.2 ジェネレーティブAI 163
10.2.1 ルールベースのモデル 165
10.2.1.1 MLやディープラーニングとの統合が有利な成長機会をもたらす 165
10.2.2 統計モデル 165
10.2.2.1 傾向や結果を予測する金融、経済、ヘルスケア分野での応用拡大が市場成長を促進 165
10.2.3 ディープラーニング 166
10.2.3.1 AIが生成するコンテンツと自動化に対する需要の急増が有利な成長機会をもたらす 166
10.2.4 生成敵対ネットワーク（GANS） 167
10.2.4.1 エンターテインメントやゲーム分野での3Dモデル作成用途の増加が市場成長を促進 167
10.2.5 オートエンコーダ 167
10.2.5.1 データの次元数を減らし、複雑なデータセットを扱う必要性の高まりが需要を加速 167
10.2.6 畳み込みニューラルネットワーク（CNN） 168
10.2.6.1 自律走行車とスマートシティの増加が市場を牽引する 168
市場を牽引する 168
10.2.7 トランスフォーマーモデル 169
10.2.7.1 GPTモデルとBERTの人気の高まりが有利な成長機会をもたらす 169
10.3 機械学習 170
10.3.1 リアルタイムの意思決定とデータ分析への応用が増加する
市場成長を促進するデータ分析 170
10.4 自然言語処理 171
10.4.1 センチメント分析、言語翻訳、音声認識への機械利用の増加が需要を加速する 171
10.5 コンピュータビジョン 172
10.5.1 自動視覚認識システムの需要増加が市場成長を促進 172
11 AIインフラ市場：エンドユーザー別 173
11.1 導入 174
11.2 クラウドサービスプロバイダー 177
11.177 2.1 事前構築済みAIモデルの提供重視の高まりが成長機会をもたらす 177
11.3 企業 179
11.3.1 医療 184
11.3.1.1 個別化治療への需要の高まりが市場成長を促進する 184
11.3.2 BFSI 185
11.3.2.1 セキュリティ強化と顧客サービス向上への注目の高まりが市場成長を促進 185
11.3.3 自動車 186
11.3.3.1 コネクテッドカーの普及が成長機会をもたらす 186
11.3.4 小売・電子商取引 188
11.3.4.1 顧客エンゲージメントを強化するデータ中心モデルへの急速なシフトが需要を加速 188
11.3.5 メディア・娯楽 189
11.3.5.1 コンテンツ推薦エンジンと双方向メディア体験への需要の高まりが
市場成長を促進するインタラクティブなメディア体験 189
11.3.6 その他の企業 190
11.4 政府機関 191
11.4.1 公共の安全とセキュリティを強化するニーズの高まりが成長機会をもたらす 191
12 AIインフラ市場（地域別） 193
12.1 はじめに 194
12.2 北米 196
12.2.1 北米のマクロ経済見通し 196
12.2.2 米国 201
12.2.2.1 既存のAIインフラメーカーの存在が市場を牽引 201
12.2.3 カナダ 201
12.2.3.1 AIの商業化重視の高まりが有利な成長機会をもたらす 201
12.2.4 メキシコ 202
12.2.4.1 急速なデジタルトランスフォーメーションとクラウドコンピューティングの採用が市場成長を促進 202
12.3 欧州 203
12.3.1 欧州のマクロ経済見通し 203
12.3.2 英国 208
12.3.2.1 データセンター・インフラへの投資拡大が需要を押し上げる 208
12.3.3 ドイツ 209
12.3.3.1 製造業を促進するスマートテクノロジーの採用が市場を牽引 209
12.3.4 フランス 209
12.3.4.1 AIインフラ強化に向けた政府の積極的な取り組みが市場成長を促進 209
12.3.5 イタリア 210
12.3.5.1 デジタルインフラ整備への重点の高まりが有利な成長機会をもたらす 210
12.3.6 スペイン 211
12.3.6.1 クラウドコンピューティングの急速な普及が需要を加速 211
12.3.7 その他の地域 211

12.4 アジア太平洋地域 212
12.4.1 アジア太平洋地域のマクロ経済見通し 213
12.4.2 中国 218
12.4.2.1 IoTデバイスの普及が市場を牽引する 218
12.4.3 日本 219
12.4.3.1 クラウドインフラへの投資拡大が市場成長を促進 219
12.4.4 インド 219
12.4.4.1 AIインフラ強化に向けた政府主導の取り組みが有利な成長機会をもたらす 219
12.4.5 韓国 220
12.4.5.1 半導体産業の繁栄が需要を加速する 220
12.4.6 その他のアジア太平洋地域 221
12.5 ROW 221
12.5.1 行のマクロ経済見通し 225
12.5.2 中東 226
12.5.2.1 デジタルトランスフォーメーションと技術革新を重視する傾向が強まり
技術革新が市場を牽引する 226
12.5.2.2 GCC 227
12.5.2.3 その他の中東地域 227
12.5.3 アフリカ 228
12.5.3.1 高度なデータ処理要件の管理ニーズの高まりが市場成長を促進 228
12.5.4 南米 228
12.5.4.1 柔軟で安全なクラウドストレージ・ソリューションへの需要の高まりが市場成長を促進 228
13 競争環境 229
13.1 概要 229
13.2 主要プレーヤーの戦略／勝利への権利（2019～2024年） 229
13.3 収益分析、2021-2023年 231
13.4 市場シェア分析、2023年 232
13.4.1 コンピュート市場シェア分析、2023年 232
13.4.2 メモリ市場シェア分析、2023年 235
13.5 企業評価と財務指標、2023年 237
13.6 ブランド・製品比較 238
13.7 企業評価マトリックス：主要企業、2023年 239
13.7.1 スター企業 239
13.7.2 新興リーダー 239
13.7.3 浸透型プレーヤー 239
13.7.4 参加企業 239
13.7.5 企業フットプリント：主要プレーヤー、2023年 241
13.7.5.1 企業フットプリント 241
13.7.5.2 地域別フットプリント 242
13.7.5.3 オファリングのフットプリント 242
13.7.5.4 機能別フットプリント 243
13.7.5.5 展開フットプリント 244
13.7.5.6 アプリケーションフットプリント 244
13.7.5.7 エンドユーザーフットプリント 245
13.8 企業評価マトリクス：新興企業／SM（2023年） 246
13.8.1 進歩的企業 246
13.8.2 対応力のある企業 246
13.8.3 ダイナミックな企業 246
13.8.4 スタートアップ・ブロック 246
13.8.5 競争ベンチマーキング：新興企業／SM、2023年 248
13.8.5.1 主要新興企業／中小企業の競合ベンチマーキング 248
13.8.5.2 主要新興企業／中小企業の詳細リスト 249
13.9 競争シナリオ 249
13.9.1 製品上市 250
13.9.2 取引 251
13.9.3 その他の開発 254
14 企業プロファイル 255
14.1 主要企業 255
14.1.1 エヌビディア・コーポレーション 255
14.1.1.1 事業概要 255
14.1.1.2 提供する製品／ソリューション／サービス 256
14.1.1.3 最近の開発状況 259
14.1.1.3.1 製品の発売 259
14.1.1.3.2 取引 261
14.1.1.4 MnMの見解 262
14.1.1.4.1 主要な強み／勝つための権利 262
14.1.1.4.2 戦略的選択 263
14.1.1.4.3 弱点／競争上の脅威 263
14.1.2 アドバンスト・マイクロ・デバイス264
14.1.2.1 事業概要 264
14.1.2.2 提供する製品／ソリューション／サービス 265
14.1.2.3 最近の動向 267
14.1.2.3.1 製品上市 267
14.1.2.3.2 取引 268
14.1.2.4 MnMの見解 269
14.1.2.4.1 主要な強み／勝つための権利 269
14.1.2.4.2 戦略的選択 270
14.1.2.4.3 弱点／競争上の脅威 270

14.1.3 SKハイニックス271
14.1.3.1 事業概要 271
14.1.3.2 提供する製品／ソリューション／サービス 273
14.1.3.3 最近の動向 274
14.1.3.3.1 製品の発売 274
14.1.3.3.2 取引 274
14.1.3.3.3 その他の動向 275
14.1.3.4 MnMの見解 275
14.1.3.4.1 主要な強み／勝利への権利 275
14.1.3.4.2 戦略的選択 275
14.1.3.4.3 弱点／競争上の脅威 275
14.1.4 サムスン 276
14.1.4.1 事業概要 276
14.1.4.2 提供する製品／ソリューション／サービス 277
14.1.4.3 最近の動向 279
14.1.4.3.1 製品の発売 279
14.1.4.3.2 取引 281
14.1.4.4 MnMの見解 282
14.1.4.4.1 主要な強み／勝つための権利 282
14.1.4.4.2 戦略的選択 282
14.1.4.4.3 弱点／競争上の脅威 282
14.1.5 ミクロン・テクノロジー283
14.1.5.1 事業概要 283
14.1.5.2 提供する製品／ソリューション／サービス 284
14.1.5.3 最近の動向 286
14.1.5.3.1 製品上市 286
14.1.5.3.2 取引 288
14.1.5.4 MnMの見解 289
14.1.5.4.1 主要な強み／勝つための権利 289
14.1.5.4.2 戦略的選択 289
14.1.5.4.3 弱点／競争上の脅威 289
14.1.6 インテルコーポレーション 290
14.1.6.1 事業概要 290
14.1.6.2 提供する製品／ソリューション／サービス 291
14.1.6.3 最近の動向 294
14.1.6.3.1 製品の発売 294
14.1.6.3.2 取引 296
14.1.6.3.3 その他の動向 298

14.1.7 グーグル 299
14.1.7.1 事業概要 299
14.1.7.2 提供する製品／ソリューション／サービス 300
14.1.7.3 最近の動向 301
14.1.7.3.1 製品の発売 301
14.1.7.3.2 取引 302
14.1.8 アマゾンウェブサービス（株304
14.1.8.1 事業概要 304
14.1.8.2 提供する製品／ソリューション／サービス 305
14.1.8.3 最近の動向 305
14.1.8.3.1 製品の発売 305
14.1.8.3.2 取引 306
14.1.9 テスラ 307
14.1.9.1 事業概要 307
14.1.9.2 提供する製品／ソリューション／サービス 308
14.1.10 マイクロソフト 309
14.1.10.1 事業概要 309
14.1.10.2 提供する製品／ソリューション／サービス 310
14.1.10.3 最近の動向 311
14.1.10.3.1 製品の発売 311
14.1.10.3.2 取引 311
14.1.11 META 312
14.1.11.1 事業概要 312
14.1.11.2 提供する製品／ソリューション／サービス 313
14.1.11.3 最近の動向 314
14.1.11.3.1 製品上市 314
14.1.11.3.2 取引 314
14.1.12 グラフコア 315
14.1.12.1 事業概要 315
14.1.12.2 提供する製品／ソリューション／サービス 315
14.1.12.3 最近の動向 316
14.1.12.3.1 製品上市 316
14.1.12.3.2 取引 316
14.1.13 セレブラス 317
14.1.13.1 事業概要 317
14.1.13.2 提供する製品／ソリューション／サービス 317
14.1.13.3 最近の動向 318
14.1.13.3.1 製品上市 318
14.1.13.3.2 取引 318

14.2 その他のプレーヤー 319
14.2.1 キオクシアホールディングス 319
14.2.2 ウエスタンデジタル・コーポレーション 320
14.2.3 MYTHIC 321
14.2.4 BLAIZE 322
14.2.5 GROQ, INC.323
14.2.6 ハイロ・テクノロジーズ 324
14.2.7 シーマ・テクノロジー325
14.2.8 KNERON, INC.325
14.2.9 レイン・ニューロモルフィックス326
14.2.10 テンストレント 326
14.2.11 サンバノバシステムズ（株327
14.2.12 タアラス 327
14.2.13 サペオン328
14.2.14 リベリオンズ328
14.2.15 リヴォス329
14.2.16 上海碧蓮科技有限公司329
15 付録 330
15.1 ディスカッションガイド 330
15.2 Knowledgestore：Marketsandmarketsの購読ポータル 334
15.3 カスタマイズオプション 336
15.4 関連レポート 336
15.5 著者の詳細 337

ページTOPに戻る

Table of Contents

Summary

The AI Infrastructure market is expected to be worth USD 135.81 billion in 2024 and is estimated to reach USD 394.46 billion by 2030, growing at a CAGR of 19.4% between 2024 and 2030. The AI infrastructure market is being driven by the rapid growth in data generation due to digital transformation, IoT, social media, and e-commerce, which requires advanced computing and storage to manage vast datasets for AI and machine learning models. Additionally, the increasing need for cloud-based AI infrastructure in data centers is reshaping how companies manage complex AI workloads, with major cloud providers investing heavily in AI-ready infrastructure to meet growing global and industry-specific demands. These factors collectively serve as key drivers propelling the growth of the AI infrastructure market.

“Generative AI segment will hold highest CAGR in the forecast period.”
Generative AI is expected to exhibit high growth rate due to a rise in demand for advanced AI applications across industries. Generative AI powers capabilities like content creation, language models, and image synthesis, all of which depends heavily on substantial computational power to train and run large neural networks. This demand requires high infrastructure investments, with an emphasis on high-performance GPU and DPU capabilities able to support intensive processing requirements. As more enterprises seek to capitalize on generative AI's potential, the market for AI infrastructure will rise. In November 2024, GMO Internet Group, Inc. (Japan) launched the GMO GPU Cloud, powered by NVIDIA Corporation's (US) H200 Tensor Core GPUs, Spectrum-X Ethernet, BlueField-3 DPUs, and NVIDIA AI Enterprise software, exemplifies the kind of specialized infrastructure needed to support generative AI at scale. This infrastructure, developed on Dell PowerEdge servers, is aligned to support the needs of production-grade generative AI applications, with reduced latency and high-bandwidth capability. Such innovations underline industry momentum in wide-scale deployment of infrastructure optimized for generative AI workloads. Further, this makes the local high-performance cloud solutions to be drivers for growth of this segment.

”Enterprises is projected to grow at a high CAGR of AI Infrastructure market during the forecasted timeline”
The enterprise segment is expected to record high growth in AI Infrastructure Market. Enterprises are increasingly adopting AI infrastructure as they use AI to facilitate digital transformation, enhance operational efficiency, and enhance customer experience. Manufacturing, finance, and retail enterprises are increasing their investments in AI powered predictive analysis, process automation, and customer insight tools that require robust and scalable AI infrastructure. Enterprises are also expanding their AI capabilities by investing in private cloud infrastructure and hybrid cloud models, especially as they seek to protect sensitive data while benefiting from cloud-based AI's flexibility and innovation. Companies are providing cloud and on-premises flexibility along with comprehensive support that aligns with enterprise needs for adaptable, high-performance AI resources that can integrate with existing IT environments. In February 2024, Cisco and NVIDIA announced a partnership to bring AI infrastructure solutions tailored for data centers, designed to streamline deployment and management while offering high computing power necessary for enterprise AI. Its joint offering includes flexible AI infrastructure options for cloud-based and on-premises enterprises, as well as robust networking, security, and end-to-end observability features. Such collaborations support the growth of enterprise AI infrastructure market because companies demand scalable, secure, and manageable infrastructure for the deployment of AI solutions.

“Asia Pacific is expected to hold high CAGR in during the forecast period.”
AI infrastructure market in Asia Pacific will grow at a high CAGR during the forecast period. Countries like China, Japan, South Korea, and India are at the forefront of AI innovation and governments and private sectors in the region are making high investments in AI research, infrastructure, and talent development. In September 2024 Lenovo (Hong Kong) announced its mass manufacturing operations for high-performance AI servers in India, and it also unveiled a cutting-edge research & development (R&D) lab, adding to the advancement of Lenovo's Infrastructure Solutions. These are the significant efforts that Lenovo has taken towards the significant positioning of India as a hub in innovation and manufacturing, while supporting 'Make in India' and 'AI for All' vision by the Indian government. Initiatives like these will speed up region's leadership in AI technology and will lead to significant growth in AI infrastructure deployment across Asia Pacific industries. Moreover, as enterprises and governments are driving digital transformation and cloud adoption, the requirement for high-performance AI offerings is increasing, making Asia Pacific one of the fastest-growing markets for AI Infrastructure globally.

Extensive primary interviews were conducted with key industry experts in the AI Infrastructure market space to determine and verify the market size for various segments and subsegments gathered through secondary research. The break-up of primary participants for the report has been shown below: The study contains insights from various industry experts, from component suppliers to Tier 1 companies and OEMs. The break-up of the primaries is as follows:
• By Company Type: Tier 1 – 50%, Tier 2 – 20%, and Tier 3 – 30%
• By Designation: C-level Executives – 20%, Directors – 30%, and Others – 50%
• By Region: North America – 30%, Europe – 20%, Asia Pacific – 40%, and RoW – 10%
The report profiles key players in the AI Infrastructure market with their respective market ranking analysis. Prominent players profiled in this report are NVIDIA Corporation (US), Advanced Micro Devices, Inc. (US), SK HYNIX INC. (South Korea), SAMSUNG (South Korea), Micron Technology, Inc. (US), Intel Corporation (US), Google (US), Amazon Web Services, Inc. (US), Tesla (US), Microsoft (US), Meta (US), Graphcore (UK), and Cerebras (US), among others.
Apart from this, KIOXIA Holdings Corporation (Japan), Western Digital Corporation (US), Mythic (US), Blaize (US), Groq, Inc. (US), HAILO TECHNOLOGIES LTD (Israel), SiMa Technologies, Inc. (US), Kneron, Inc. (US), Rain Neuromorphics Inc. (US), Tenstorrent (Canada), SambaNova Systems, Inc. (US), Taalas (Canada), SAPEON Inc. (US), Rebellions Inc. (South Korea), Rivos Inc. (US), and Shanghai BiRen Technology Co., Ltd. (China) are among a few emerging companies in the AI Infrastructure market.
Research Coverage: This research report categorizes the AI infrastructure market based on offerings, function, deployment, application, end user, and region. The report describes the major drivers, restraints, challenges, and opportunities pertaining to the AI infrastructure market and forecasts the same till 2030. Apart from these, the report also consists of leadership mapping and analysis of all the companies included in the AI infrastructure ecosystem.
Key Benefits of Buying the Report The report will help the market leaders/new entrants in this market with information on the closest approximations of the revenue numbers for the overall AI infrastructure market and the subsegments. This report will help stakeholders understand the competitive landscape and gain more insights to position their businesses better and plan suitable go-to-market strategies. The report also helps stakeholders understand the pulse of the market and provides them with information on key market drivers, restraints, challenges, and opportunities.
The report provides insights on the following pointers:
• Analysis of key drivers (Rising demand for high-performance computing in AI workloads, government initiatives and investments in AI research and development, and growing implementation of AI and ML solutions across enterprises) influencing the growth of the AI infrastructure market.
• Product Development/Innovation: Detailed insights on upcoming technologies, research & development activities, and new product & service launches in the AI infrastructure market.

• Market Development: Comprehensive information about lucrative markets – the report analysis the AI infrastructure market across varied regions
• Market Diversification: Exhaustive information about new products & services, untapped geographies, recent developments, and investments in the AI infrastructure market

• Competitive Assessment: In-depth assessment of market shares, growth strategies, and service offerings of leading players like NVIDIA Corporation (US), Advanced Micro Devices, Inc. (US), SK HYNIX INC. (South Korea), SAMSUNG (South Korea), Micron Technology, Inc. (US) among others in the AI infrastructure market.

ページTOPに戻る

1 INTRODUCTION 30
1.1 STUDY OBJECTIVES 30
1.2 MARKET DEFINITION 30
1.3 STUDY SCOPE 31
1.3.1 MARKETS COVERED 31
1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 32
1.3.3 YEARS CONSIDERED 33
1.4 CURRENCY CONSIDERED 33
1.5 UNIT CONSIDERED 33
1.6 LIMITATIONS 33
1.7 STAKEHOLDERS 34
1.8 SUMMARY OF CHANGES 34
2 RESEARCH METHODOLOGY 37
2.1 RESEARCH DATA 37
2.1.1 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 39
2.1.2 SECONDARY DATA 39
2.1.2.1 List of key secondary sources 40
2.1.2.2 Key data from secondary sources 40
2.1.3 PRIMARY DATA 40
2.1.3.1 List of primary interview participants 41
2.1.3.2 Breakdown of primaries 41
2.1.3.3 Key data from primary sources 42
2.1.3.4 Key industry insights 43
2.2 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY 44
2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 46
2.2.1.1 Approach to arrive at market size using bottom-up analysis
(demand side) 46
2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 47
2.2.2.1 Approach to arrive at market size using top-down analysis
(supply side) 47
2.3 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 48
2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 49
2.5 RISK ANALYSIS 49
2.6 RESEARCH LIMITATIONS 50
3 EXECUTIVE SUMMARY 51

4 PREMIUM INSIGHTS 56
4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI INFRASTRUCTURE MARKET 56
4.2 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY FUNCTION 56
4.3 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY DEPLOYMENT 57
4.4 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY APPLICATION 57
4.5 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY END USER 58
4.6 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY REGION 58
4.7 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY COUNTRY 59
5 MARKET OVERVIEW 60
5.1 INTRODUCTION 60
5.2 MARKET DYNAMICS 60
5.2.1 DRIVERS 61
5.2.1.1 Rising demand for high-performance computing in AI workloads 61
5.2.1.2 Government-led fundings to boost AI R&D 61
5.2.1.3 Growing popularity AI and ML solutions among enterprises 62
5.2.1.4 Massive data generation due to rapid digital transformation 63
5.2.2 RESTRAINTS 64
5.2.2.1 Compatibility issues with legacy systems 64
5.2.2.2 Consumption of large amount of energy 65
5.2.3 OPPORTUNITIES 67
5.2.3.1 Rise of AI-as-a-Service platforms 67
5.2.3.2 Surging demand for cloud-based AI infrastructure 67
5.2.3.3 Growing adoption of AI-driven decision making systems 68
5.2.3.4 Advancements in neuromorphic and quantum computing for AI 69
5.2.3.5 Increasing investments in data centers by cloud service providers 70
5.2.4 CHALLENGES 71
5.2.4.1 High initial investments 71
5.2.4.2 Maintaining data security and integrity in distributed AI systems 72
5.2.4.3 Complexities associated with integrating AI technologies into existing IT ecosystems 73
5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 74
5.4 PRICING ANALYSIS 74
5.4.1 INDICATIVE PRICING OF KEY PLAYERS, BY COMPUTE 75
5.4.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY REGION 76
5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 77
5.6 ECOSYSTEM ANALYSIS 80
5.7 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 81
5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS 82
5.8.1 KEY TECHNOLOGIES 82
5.8.1.1 Generative AI 82
5.8.1.2 Conversational AI 83
5.8.1.3 AI-optimized cloud platforms 83
5.8.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 84
5.8.2.1 Blockchain 84
5.8.2.2 Edge computing 84
5.8.2.3 Cybersecurity 84
5.8.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 85
5.8.3.1 Big data 85
5.8.3.2 Predictive analysis 85
5.9 UPCOMING DEPLOYMENT OF DATA CENTERS BY CLOUD SERVICE PROVIDERS 86
5.10 CAPEX OF CLOUD SERVICE PROVIDERS 86
5.11 PROCESSOR BENCHMARKING 88
5.11.1 GPU BENCHMARKING BY NVIDIA 88
5.11.2 CPU BENCHMARKING BY NVIDIA 88
5.12 PATENT ANALYSIS 89
5.13 TRADE ANALYSIS 92
5.13.1 IMPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 92
5.13.2 EXPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 94
5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 95
5.15 CASE STUDY ANALYSIS 97
5.16 REGULATORY LANDSCAPE 101
5.16.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES,
AND OTHER ORGANIZATIONS 101
5.16.2 STANDARDS 105
5.17 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 108
5.17.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 109
5.17.2 THREAT OF SUBSTITUTES 110
5.17.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 110
5.17.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 110
5.17.5 INTENSITY OF COMPETITION RIVALRY 111
5.18 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 111
5.18.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 111
5.18.2 BUYING CRITERIA 112
6 AI SERVER INDUSTRY LANDSCAPE 113
6.1 INTRODUCTION 114
6.2 AI SERVER PENETRATION AND GROWTH FORECAST 114
6.3 AI SERVER INDUSTRY, BY PROCESSOR TYPE 114
6.3.1 GPU-BASED SERVERS 115
6.3.1.1 Ability to process massive datasets and run intricate algorithms efficiently to drive market 115
6.3.2 FPGA-BASED SERVERS 116
6.3.2.1 Growing need for flexibility and customization for AI workloads to boost demand 116
6.3.3 ASIC-BASED SERVERS 118
6.3.3.1 Increasing demand for high-performance computing and
machine learning to foster market growth 118
6.4 AI SERVER INDUSTRY, BY FUNCTION 119
6.4.1 TRAINING 120
6.4.1.1 Surging adoption of deep learning technologies to fuel market growth 120
6.4.2 INFERENCE 121
6.4.2.1 Rapid shift toward edge computing to accelerate demand 121
6.5 AI SERVER INDUSTRY SHARE ANALYSIS, 2023 122
7 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY OFFERING 126
7.1 INTRODUCTION 127
7.2 COMPUTE 128
7.2.1 GPU 131
7.2.1.1 Growing demand from hyperscale cloud service providers to
fuel market growth 131
7.2.2 CPU 132
7.2.2.1 Increasing need for cost-effective and high-performance
AI infrastructure to offer lucrative growth opportunities 132
7.2.3 FPGA 133
7.2.3.1 Growing need to reconfigure hardware to address growing
AI workloads to boost demand 133
7.2.4 TPU 134
7.2.4.1 Rising need to accelerate deep learning and neural network processing to foster market growth 134
7.2.5 DOJO & FSD 135
7.2.5.1 Surging computational demands of deep learning and neural network training to accelerate demand 135
7.2.6 TRAINIUM & INFERENTIA 135
7.2.6.1 Growing demand for cost-effective training and inference to offer lucrative growth opportunities 135
7.2.7 ATHENA 136
7.2.7.1 Increasing emphasis on accelerating AI model training and inference capabilities to fuel demand 136
7.2.8 T-HEAD 136
7.2.8.1 Growing demand for AI-powered applications across data centers to offer lucrative growth opportunities 136
7.2.9 MTIA 137
7.2.9.1 Rising demand to optimize training and inference of ML models to foster market growth 137
7.2.10 LPU 137
7.2.10.1 Increasing need to handle demanding computational requirements of NLP to fuel market growth 137
7.2.11 OTHER ASIC 138

7.3 MEMORY 138
7.3.1 DDR 140
7.3.1.1 Increasing demand among semiconductor manufacturers to fuel market growth 140
7.3.2 HBM 141
7.3.2.1 Rising application for real-time image recognition to boost demand 141
7.4 NETWORK 142
7.4.1 NIC/NETWORK ADAPTERS 144
7.4.1.1 Increasing emphasis on advancing network speeds to offer lucrative growth opportunities 144
7.4.1.2 InfiniBand 146
7.4.1.2.1 Growing emphasis on reducing latency during large-scale AI model training to foster market growth 146
7.4.1.3 Ethernet 147
7.4.1.3.1 Rising need for high-speed solutions to meet next-gen AI model demands to foster market growth 147
7.4.1.4 Interconnects 147
7.4.1.4.1 Increasing demand for larger-scale AI models to fuel market growth 147
7.5 STORAGE 148
7.5.1 GROWING NEED FOR SUSTAINABLE AND COST-EFFECTIVE STORAGE SOLUTIONS TO OFFER LUCRATIVE GROWTH OPPORTUNITIES 148
7.6 SERVER SOFTWARE 149
7.6.1 RISING NEED FOR SECURE AND STABLE COMPUTING ENVIRONMENTS IN
AI DATA CENTERS TO FUEL MARKET GROWTH 149
8 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY FUNCTION 151
8.1 INTRODUCTION 152
8.2 TRAINING 154
8.2.1 INCREASING COMPLEXITIES AND SCALE OF AI MODEL DEVELOPMENT TO DRIVE MARKET 154
8.3 INFERENCE 155
8.3.1 RISING POPULARITY OF EDGE COMPUTING TO FUEL MARKET GROWTH 155
9 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY DEPLOYMENT 156
9.1 INTRODUCTION 157
9.2 ON-PREMISES 159
9.2.1 GROWING CONCERNS OF DATA PRIVACY TO DRIVE MARKET 159
9.3 CLOUD 159
9.3.1 ABILITY TO SCALE RESOURCES ON-DEMAND TO FUEL MARKET GROWTH 159
9.4 HYBRID 160
9.4.1 INCREASING DEMAND FOR SCALABLE SOLUTIONS TO BALANCE PERFORMANCE AND SECURITY TO FOSTER MARKET GROWTH 160

10 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY APPLICATION 161
10.1 INTRODUCTION 162
10.2 GENERATIVE AI 163
10.2.1 RULE-BASED MODELS 165
10.2.1.1 Integration with ML and deep learning to offer lucrative growth opportunities 165
10.2.2 STATISTICAL MODELS 165
10.2.2.1 Growing application in finance, economics, and healthcare sectors to predict trends and outcomes to fuel market growth 165
10.2.3 DEEP LEARNING 166
10.2.3.1 Surging demand for AI-generated content and automation to offer lucrative growth opportunities 166
10.2.4 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GANS) 167
10.2.4.1 Increasing application to create 3D models in entertainment and gaming sectors to foster market growth 167
10.2.5 AUTOENCODERS 167
10.2.5.1 Growing need to reduce dimensionality of data and handle complex datasets to accelerate demand 167
10.2.6 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNS) 168
10.2.6.1 Rising number of autonomous vehicles and smart cities to
drive market 168
10.2.7 TRANSFORMER MODELS 169
10.2.7.1 Growing popularity of GPT models and BERT to offer lucrative growth opportunities 169
10.3 MACHINE LEARNING 170
10.3.1 RISING APPLICATION FOR REAL-TIME DECISION-MAKING AND
DATA ANALYSIS TO FOSTER MARKET GROWTH 170
10.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 171
10.4.1 GROWING USAGE OF MACHINES FOR SENTIMENT ANALYSIS, LANGUAGE TRANSLATION, AND SPEECH RECOGNITION TO ACCELERATE DEMAND 171
10.5 COMPUTER VISION 172
10.5.1 INCREASING DEMAND FOR AUTOMATED VISUAL RECOGNITION SYSTEMS TO FUEL MARKET GROWTH 172
11 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY END USER 173
11.1 INTRODUCTION 174
11.2 CLOUD SERVICE PROVIDERS 177
11.2.1 RISING EMPHASIS ON OFFERING PRE-BUILT AI MODELS TO OFFER LUCRATIVE GROWTH OPPORTUNITIES 177
11.3 ENTERPRISES 179
11.3.1 HEALTHCARE 184
11.3.1.1 Growing demand for personalized treatment to fuel market growth 184
11.3.2 BFSI 185
11.3.2.1 Rising focus on enhancing security and improving customer services to foster market growth 185
11.3.3 AUTOMOTIVE 186
11.3.3.1 Increasing popularity of connected vehicles to offer lucrative growth opportunities 186
11.3.4 RETAIL & E-COMMERCE 188
11.3.4.1 Rapid shift toward data-centric models to enhance customer engagement to accelerate demand 188
11.3.5 MEDIA & ENTERTAINMENT 189
11.3.5.1 Rising demand for content recommendation engines and
interactive media experiences to foster market growth 189
11.3.6 OTHER ENTERPRISES 190
11.4 GOVERNMENT ORGANIZATIONS 191
11.4.1 GROWING NEED TO ENHANCE PUBLIC SAFETY AND SECURITY TO OFFER LUCRATIVE GROWTH OPPORTUNITIES 191
12 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY REGION 193
12.1 INTRODUCTION 194
12.2 NORTH AMERICA 196
12.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 196
12.2.2 US 201
12.2.2.1 Presence of established AI infrastructure manufacturers to drive market 201
12.2.3 CANADA 201
12.2.3.1 Growing emphasis on commercializing AI to offer lucrative growth opportunities 201
12.2.4 MEXICO 202
12.2.4.1 Rapid digital transformation and surging adoption of cloud computing to fuel market growth 202
12.3 EUROPE 203
12.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 203
12.3.2 UK 208
12.3.2.1 Growing investments in data center infrastructure to boost demand 208
12.3.3 GERMANY 209
12.3.3.1 Rising adoption smart technologies to boost manufacturing to drive market 209
12.3.4 FRANCE 209
12.3.4.1 Favorable government initiatives to strengthen AI infrastructure to fuel market growth 209
12.3.5 ITALY 210
12.3.5.1 Increasing emphasis on developing digital infrastructure to offer lucrative growth opportunities 210
12.3.6 SPAIN 211
12.3.6.1 Rapid adoption of cloud computing to accelerate demand 211
12.3.7 REST OF EUROPE 211

12.4 ASIA PACIFIC 212
12.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 213
12.4.2 CHINA 218
12.4.2.1 Proliferation of IoT devices to drive market 218
12.4.3 JAPAN 219
12.4.3.1 Rising investments to boost cloud infrastructure to foster market growth 219
12.4.4 INDIA 219
12.4.4.1 Government-led initiatives to strengthen AI infrastructure to offer lucrative growth opportunities 219
12.4.5 SOUTH KOREA 220
12.4.5.1 Thriving semiconductor industry to accelerate demand 220
12.4.6 REST OF ASIA PACIFIC 221
12.5 ROW 221
12.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ROW 225
12.5.2 MIDDLE EAST 226
12.5.2.1 Growing emphasis on digital transformation and
technological innovation to drive market 226
12.5.2.2 GCC 227
12.5.2.3 Rest of Middle East 227
12.5.3 AFRICA 228
12.5.3.1 Rising need for managing advanced data processing requirements to fuel market growth 228
12.5.4 SOUTH AMERICA 228
12.5.4.1 Growing demand for flexible and secure cloud storage solutions to foster market growth 228
13 COMPETITIVE LANDSCAPE 229
13.1 OVERVIEW 229
13.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2019–2024 229
13.3 REVENUE ANALYSIS, 2021–2023 231
13.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 232
13.4.1 COMPUTE MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 232
13.4.2 MEMORY MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 235
13.5 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS, 2023 237
13.6 BRAND/PRODUCT COMPARISON 238
13.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 239
13.7.1 STARS 239
13.7.2 EMERGING LEADERS 239
13.7.3 PERVASIVE PLAYERS 239
13.7.4 PARTICIPANTS 239
13.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 241
13.7.5.1 Company footprint 241
13.7.5.2 Region footprint 242
13.7.5.3 Offering footprint 242
13.7.5.4 Function footprint 243
13.7.5.5 Deployment footprint 244
13.7.5.6 Application footprint 244
13.7.5.7 End user footprint 245
13.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 246
13.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 246
13.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 246
13.8.3 DYNAMIC COMPANIES 246
13.8.4 STARTING BLOCKS 246
13.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 248
13.8.5.1 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 248
13.8.5.2 Detailed list of key startups/SMEs 249
13.9 COMPETITIVE SCENARIO 249
13.9.1 PRODUCT LAUNCHES 250
13.9.2 DEALS 251
13.9.3 OTHER DEVELOPMENTS 254
14 COMPANY PROFILES 255
14.1 KEY PLAYERS 255
14.1.1 NVIDIA CORPORATION 255
14.1.1.1 Business overview 255
14.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 256
14.1.1.3 Recent developments 259
14.1.1.3.1 Product launches 259
14.1.1.3.2 Deals 261
14.1.1.4 MnM view 262
14.1.1.4.1 Key strengths/Right to win 262
14.1.1.4.2 Strategic choices 263
14.1.1.4.3 Weaknesses/Competitive threats 263
14.1.2 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 264
14.1.2.1 Business overview 264
14.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 265
14.1.2.3 Recent developments 267
14.1.2.3.1 Product launches 267
14.1.2.3.2 Deals 268
14.1.2.4 MnM view 269
14.1.2.4.1 Key strengths/Right to win 269
14.1.2.4.2 Strategic choices 270
14.1.2.4.3 Weaknesses/Competitive threats 270

14.1.3 SK HYNIX INC. 271
14.1.3.1 Business overview 271
14.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 273
14.1.3.3 Recent developments 274
14.1.3.3.1 Product launches 274
14.1.3.3.2 Deals 274
14.1.3.3.3 Other developments 275
14.1.3.4 MnM view 275
14.1.3.4.1 Key strengths/Right to win 275
14.1.3.4.2 Strategic choices 275
14.1.3.4.3 Weaknesses/Competitive threats 275
14.1.4 SAMSUNG 276
14.1.4.1 Business overview 276
14.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 277
14.1.4.3 Recent developments 279
14.1.4.3.1 Product launches 279
14.1.4.3.2 Deals 281
14.1.4.4 MnM view 282
14.1.4.4.1 Key strengths/Right to win 282
14.1.4.4.2 Strategic choices 282
14.1.4.4.3 Weaknesses/Competitive threats 282
14.1.5 MICRON TECHNOLOGY, INC. 283
14.1.5.1 Business overview 283
14.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 284
14.1.5.3 Recent developments 286
14.1.5.3.1 Product launches 286
14.1.5.3.2 Deals 288
14.1.5.4 MnM view 289
14.1.5.4.1 Key strengths/Right to win 289
14.1.5.4.2 Strategic choices 289
14.1.5.4.3 Weaknesses/Competitive threats 289
14.1.6 INTEL CORPORATION 290
14.1.6.1 Business overview 290
14.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 291
14.1.6.3 Recent developments 294
14.1.6.3.1 Product launches 294
14.1.6.3.2 Deals 296
14.1.6.3.3 Other developments 298

14.1.7 GOOGLE 299
14.1.7.1 Business overview 299
14.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 300
14.1.7.3 Recent developments 301
14.1.7.3.1 Product launches 301
14.1.7.3.2 Deals 302
14.1.8 AMAZON WEB SERVICES, INC. 304
14.1.8.1 Business overview 304
14.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 305
14.1.8.3 Recent developments 305
14.1.8.3.1 Product launches 305
14.1.8.3.2 Deals 306
14.1.9 TESLA 307
14.1.9.1 Business overview 307
14.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 308
14.1.10 MICROSOFT 309
14.1.10.1 Business overview 309
14.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 310
14.1.10.3 Recent developments 311
14.1.10.3.1 Product launches 311
14.1.10.3.2 Deals 311
14.1.11 META 312
14.1.11.1 Business overview 312
14.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 313
14.1.11.3 Recent developments 314
14.1.11.3.1 Product launches 314
14.1.11.3.2 Deals 314
14.1.12 GRAPHCORE 315
14.1.12.1 Business overview 315
14.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 315
14.1.12.3 Recent developments 316
14.1.12.3.1 Product launches 316
14.1.12.3.2 Deals 316
14.1.13 CEREBRAS 317
14.1.13.1 Business overview 317
14.1.13.2 Products/Solutions/Services offered 317
14.1.13.3 Recent developments 318
14.1.13.3.1 Product launches 318
14.1.13.3.2 Deals 318

14.2 OTHER PLAYERS 319
14.2.1 KIOXIA HOLDINGS CORPORATION 319
14.2.2 WESTERN DIGITAL CORPORATION 320
14.2.3 MYTHIC 321
14.2.4 BLAIZE 322
14.2.5 GROQ, INC. 323
14.2.6 HAILO TECHNOLOGIES LTD 324
14.2.7 SIMA TECHNOLOGIES, INC. 325
14.2.8 KNERON, INC. 325
14.2.9 RAIN NEUROMORPHICS INC. 326
14.2.10 TENSTORRENT 326
14.2.11 SAMBANOVA SYSTEMS, INC. 327
14.2.12 TAALAS 327
14.2.13 SAPEON INC. 328
14.2.14 REBELLIONS INC. 328
14.2.15 RIVOS INC. 329
14.2.16 SHANGHAI BIREN TECHNOLOGY CO., LTD. 329
15 APPENDIX 330
15.1 DISCUSSION GUIDE 330
15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 334
15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 336
15.4 RELATED REPORTS 336
15.5 AUTHOR DETAILS 337

ページTOPに戻る

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

webからのご注文・お問合せはこちらのフォームから承ります

本レポートと同分野（電子部品／半導体）の最新刊レポート

MarketsandMarkets社のSemiconductor and Electronics分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（ai）の最新刊レポート

よくあるご質問

MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?

マーケッツアンドマーケッツ（MarketsandMarkets）は通信、半導体、医療機器、エネルギーなど、幅広い市場に関する調査レポートを出版しています。また広範な市場を対象としたカスタム調査も行って... もっと見る

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。

注文の手続きはどのようになっていますか?

1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ（通常は円払い）の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。

データリソース社はどのような会社ですか?

当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。

サマリー

目次

Summary

Table of Contents

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

本レポートと同分野（電子部品／半導体）の最新刊レポート

MarketsandMarkets社のSemiconductor and Electronics分野での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（ai）の最新刊レポート

よくあるご質問

MarketsandMarkets社はどのような調査会社ですか?

調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?

注文の手続きはどのようになっていますか?

お支払方法の方法はどのようになっていますか?

データリソース社はどのような会社ですか?