Блог

Jul 10, 2023

Анализ размера и доли рынка инфраструктуры искусственного интеллекта

Размер рынка инфраструктуры искусственного интеллекта оценивается в 57,62 миллиарда долларов США в 2023 году и, как ожидается, достигнет 129,43 миллиарда долларов США к 2028 году, а среднегодовой темп роста составит 17,57% в течение прогнозируемого периода (2023-2028 годы).

Размер рынка инфраструктуры искусственного интеллекта оценивается в 57,62 миллиарда долларов США в 2023 году и, как ожидается, достигнет 129,43 миллиарда долларов США к 2028 году, а среднегодовой темп роста составит 17,57% в течение прогнозируемого периода (2023-2028 годы).

Нью-Йорк, 29 августа 2023 г. (GLOBE NEWSWIRE) — Reportlinker.com объявляет о выпуске отчета «Анализ размера и доли рынка инфраструктуры искусственного интеллекта — тенденции роста и прогнозы (2023–2028 гг.)» — https://www.reportlinker .com/p06484183/?utm_source=GNW Искусственный интеллект в последние годы демонстрирует значительный рост и развитие и через несколько лет станет еще более распространенным. Инфраструктура искусственного интеллекта оптимизирует и упрощает мир корпоративных данных. Инфраструктура искусственного интеллекта обучает алгоритмы машинного обучения, которые работают в базах данных и системах очередей сообщений, для обеспечения потока доставки данных.Ключевые моменты По данным IBM Global AI Adoption Index, использование искусственного интеллекта в прошлом году оставалось стабильным: более трети предприятий (35%) сообщили об использовании искусственного интеллекта в своей деятельности, что на четыре пункта больше, чем в предыдущем году. Доступность, которая облегчила применение ИИ на предприятии, стала важным фактором внедрения. Тем не менее, предприятия также надеются на ИИ, который поможет им повысить автоматизацию рабочих мест и сократить расходы. Разрыв в внедрении ИИ между крупными и малыми предприятиями также резко увеличился. Более крупные организации теперь на 100% чаще применяют ИИ в своей организации, чем более мелкие компании, по сравнению с 69% в 2021 году. Кроме того, чтобы воспользоваться растущими возможностями ИИ, одной из первых задач для любой организации является наличие подходящего инфраструктура для поддержки разработок ИИ. Более того, для работы решений искусственного интеллекта часто требуется интеграция нового аппаратного и программного обеспечения. Например, для сопоставления и аннотирования источников данных, масштабируемой обработки или создания и точной настройки моделей по мере появления новых данных требуются решения ИИ, такие как перепрофилирование существующего оборудования и покупка одноразового решения ИИ, создание более широкой платформы для поддержки несколько решений искусственного интеллекта и аутсорсинг доставки решений искусственного интеллекта. Таким образом, инфраструктура играет жизненно важную роль в развитии сферы искусственного интеллекта. По данным Nvidia, компании рынка капитала, хедж-фонды, управляющие активами и биржи являются наиболее частыми потребителями глубокого обучения, на их долю приходится 58 % всех пользователей. Напротив, машинное обучение используется 80 % финтех-компаний, у которых есть возможности бизнес-ИИ, доступные из облака, но им может потребоваться больше данных для реализации многих сценариев использования глубокого обучения. Быстрая цифровизация, вызванная пандемией, стимулирует развитие промышленности и научных кругов. вместе в Индии, чтобы производить более квалифицированную рабочую силу. По данным Salesforce, спрос на искусственный интеллект и таланты, обладающие знаниями в области ИИ, резко возрос в последние годы и даже больше после пандемии. На их платформе Trailhead во время пандемии количество сертификатов/значков, связанных с ИИ, увеличилось на 148%, за ними следовали сертификаты/значки, связанные с блокчейном, на 54%. опросив более 3500 бизнес-лидеров, обнаружил, что нехватка квалифицированных кадров и трудности с наймом сотрудников являются главными проблемами в сфере ИИ, при этом 19% респондентов назвали это «значительным» барьером. В отчете О'Рейли говорится, что вторым по значимости препятствием для внедрения ИИ является отсутствие качественных данных: 18% респондентов говорят, что их организации только начинают осознавать важность высококачественных данных. Тенденции рынка инфраструктуры ИИ: растущий спрос на Аппаратное обеспечение искусственного интеллекта в высокопроизводительных вычислительных центрах обработки данных. Быстрый рост количества интеллектуальных подключенных устройств и значительный рост потребления данных оказывают огромное давление на базовую инфраструктуру центров обработки данных. Центры обработки данных стали настолько сложными, что теперь только люди могут справиться с этой растущей сложностью. Аппаратное обеспечение искусственного интеллекта в центрах обработки данных может помочь существенно повысить эффективность работы с данными. Обучение модели ML на тысячах наборов данных — это трудоемкая деятельность, которую лучше всего проводить в центрах обработки данных. Графические процессоры хорошо выполняют эту функцию, и к опциям добавлено много другого оборудования. Например, Wafer-Scale Engine (WSE) обеспечивает гораздо больше вычислительной мощности и памяти. Однако вывод может происходить в центре обработки данных путем перемещения информации туда и обратно в облако. В общем, для периферийных приложений необходима низкая задержка, а также чипы, потребляющие меньше энергии. Искусственный интеллект периферийных устройств и центров обработки данных требует использования различных инфраструктур чипов. Одной из новых концепций Nvidia в области аппаратного обеспечения искусственного интеллекта для центров обработки данных является BlueField DPU (блок обработки данных) для центров обработки данных. Компания представила BlueField-3, DPU, специально разработанный для «ИИ и ускоренных вычислений». По словам Nvidia, BlueField-3 — это первый в мире DPU 400GbE. Он в десять раз быстрее своего предшественника BlueField-2. В том же месяце компания анонсировала процессор для центров обработки данных на базе Arm для искусственного интеллекта и высокопроизводительных вычислений. Новый процессор для центров обработки данных Grace, появившийся в начале этого года, создал новую конкуренцию конкурентам процессоров x86 Intel и AMD. По данным Cloudscene, по состоянию на январь прошлого года в США существовал 2701 центр обработки данных, еще 487 — в Германии . Великобритания с их 456 заняла третье место среди стран по количеству дата-центров, тогда как в Китае их было 443. Такое огромное количество дата-центров создало бы возможность для роста рынка исследований. В марте прошлого года NVIDIA представила мощные новая технология, которая послужит основой для достижения цели по преобразованию центров обработки данных в фабрики искусственного интеллекта, открывая новые перспективы в технических вычислениях. NVIDIA представила свою новую архитектуру графического процессора Hopper и графический процессор H100 для поддержки этой трансформации, а также новые системы, которые оптимизируют новейшее оборудование для масштабных вычислительных задач, таких как создание цифровых двойников складов Amazon площадью в миллионы квадратных футов, что облегчит обучение роботов. Ожидается, что в Азиатско-Тихоокеанском регионе будет зарегистрирован самый быстрый рост в течение прогнозируемого периода. Правительство Китая объявило о создании Плана развития искусственного интеллекта следующего поколения, который обещает политическую поддержку, централизованную координацию и инвестиции на общую сумму более 150 миллиардов долларов США. к 2030 году. Ожидается, что к концу этого десятилетия китайский бизнес в области искусственного интеллекта будет приносить 160 миллиардов долларов годового дохода, а смежные отрасли генерируют 1,6 триллиона долларов США в годовом объеме продаж. Правительство Китая поощряет цифровых гигантов развивать искусственный интеллект. Расширение отношений с представителями отрасли будет стимулироваться библиотеками, платформами и структурами, позволяющими малому и среднему бизнесу использовать искусственный интеллект по более низкой цене. Это также имеет дополнительное преимущество, заключающееся в том, что каждая экосистема развивает более справедливый набор дополняющих элементов, что позволяет цифровым гигантам получать более значительную часть ценности, которую генерирует и создает искусственный интеллект. Кроме того, правительство и организации инвестируют в исследования. & Разработка технологий искусственного интеллекта для управления. Например, в марте прошлого года правительство Индии открыло Технологический парк искусственного интеллекта и робототехники (ARTPARK) при Индийском институте науки (IISc) в Бангалоре. Этот АРТПАРК представляет собой результат государственно-частного сотрудничества, стартовый капитал которого составляет 230 крор индийских рупий. Это ведущий исследовательский парк переводов с глобальной экосистемой сотрудничества, которая является совместной инициативой IISc и AI Foundry. По данным Исследовательского института Nomura, искусственный интеллект в Японии, как ожидается, будет расширяться в геометрической прогрессии: роботы с искусственным интеллектом будут выполнять половину всех профессий. в Японии к 2035 году. В то время как японский рынок искусственного интеллекта был сосредоточен на робототехнике, зарубежные компании сосредоточились на разработке программного обеспечения, что представляет собой область возможностей для иностранных компаний, пытающихся войти в японский сектор искусственного интеллекта. Кроме того, такие компании, как NEC и Toshiba, разработка программного обеспечения и оборудования, интегрирующего программное обеспечение на основе искусственного интеллекта, машинного обучения и других новых технологий. Например, NEC заявила, что разработала технологию управления автономными мобильными роботами (AMR) в складских приложениях, которая может повысить эффективность на 100% при сохранении функций безопасности. Обзор отрасли инфраструктуры искусственного интеллекта. Рынок инфраструктуры искусственного интеллекта является высококонкурентным благодаря множеству известных игроков. работающие на внутреннем и международном рынках. Рынок умеренно концентрирован, при этом крупные игроки в основном применяют эффективные стратегии, такие как инновации в продуктах, а также слияния и поглощения. Рынок — это рынок, ориентированный на технологии, на котором игроки вкладывают значительные усилия в исследования и разработки для расширения функциональности своих решений. Некоторыми крупными игроками на рынке являются Nvidia Corporation, Microsoft Corporation, Google и IBM. Декабрь 2022 г.: EnCharge AI объявила об успешном раунде финансирования серии A на сумму 21,7 млн ​​долларов США от инвестиционных компаний Anzu Partners, AlleyCorp, Scout Ventures, Silicon Catalyst Angels, Schams Ventures, E14 Fund и Alumni Ventures для продвижения своих аппаратных ускорителей искусственного интеллекта. Encharge AI обещает превосходную эффективность: тестовые чипы достигают 150 TOPS/Вт для 8-битных вычислений, бесшовный аппаратно-программный интерфейс с основными платформами искусственного интеллекта, такими как PyTorch и TF, а также производительность на ватт в 20 раз выше и производительность на ватт в 14 раз выше. долларов, чем сопоставимые ускорители искусственного интеллекта. Май 2022 г.: IBM представила Elastic Storage System 3500, систему хранения данных высотой 2U, предназначенную исключительно для рабочих нагрузок обучения искусственному интеллекту. Новая машина включает в себя 24 отсека для дисков и хранилище NVMe емкостью 368 ТБ. ESS 3500 может достичь пропускной способности до 91 ГБ/с за счет использования Spectrum Scale, высокопроизводительного программного обеспечения кластерной файловой системы IBM.