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Jul 10, 2023

AI 인프라 시장 규모 및 점유율 분석

AI 인프라 시장 규모는 2023년 576억 2천만 달러로 추산되며, 예측 기간(2023~2028) 동안 CAGR 17.57% 성장하여 2028년에는 1,294억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

AI 인프라 시장 규모는 2023년 576억 2천만 달러로 추산되며, 예측 기간(2023~2028) 동안 CAGR 17.57% 성장하여 2028년에는 1,294억 3천만 달러에 이를 것으로 예상됩니다.

뉴욕, Aug. 29, 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- Reportlinker.com은 "AI 인프라 시장 규모 및 점유율 분석 - 성장 추세 및 예측(2023~2028)" 보고서 출시를 발표했습니다. - https://www.reportlinker .com/p06484183/?utm_source=GNW 인공 지능은 최근 몇 년 동안 상당한 성장과 발전을 보였으며 짧은 몇 년 안에 훨씬 더 널리 퍼질 것입니다. AI 인프라는 기업 데이터의 세계를 최적화하고 간소화합니다. AI 인프라는 데이터 전달 흐름을 제공하기 위해 데이터베이스와 메시지 대기열 시스템 전반에서 작동하는 기계 학습 알고리즘을 훈련합니다.주요 하이라이트 IBM 글로벌 AI 채택 지수(Global AI Adoption Index)에 따르면 지난해 AI 사용량은 꾸준히 유지되었으며, 기업의 3분의 1 이상(35%)이 운영에 AI를 사용했다고 보고했는데, 이는 전년도보다 4포인트 증가한 수치입니다. AI를 기업 전체에 쉽게 적용할 수 있게 해주는 접근성이 채택의 큰 원동력이었습니다. 그럼에도 불구하고 기업들은 작업 자동화를 강화하고 비용을 절감하는 데 도움이 되는 AI를 찾고 있습니다. 대기업과 중소기업 간의 AI 도입 격차도 급격히 커졌습니다. 2021년의 69%에 비해 이제 대규모 조직은 소규모 기업보다 조직에 AI를 적용할 가능성이 100% 더 높습니다. 또한 증가하는 AI 기회를 활용하기 위해 모든 조직에서 가장 먼저 고려해야 할 사항 중 하나는 적합한 솔루션을 갖추는 것입니다. AI 개발을 지원하는 인프라. 또한 AI 솔루션이 작동하려면 새로운 하드웨어와 소프트웨어 통합이 필요한 경우가 많습니다. 예를 들어, 데이터 소스의 대조 및 주석, 확장 가능한 처리 또는 새로운 데이터가 사용 가능해짐에 따른 모델 생성 및 미세 조정을 위해서는 기존 하드웨어의 용도 변경, 일회성 AI 솔루션 구매, 이를 지원하기 위한 더 광범위한 플랫폼 구축과 같은 AI 솔루션이 필요합니다. 다양한 AI 솔루션, AI 솔루션 제공 아웃소싱. 따라서 인프라는 AI 환경의 성장에 중요한 역할을 합니다. Nvidia에 따르면 캐피탈 시장 회사, 헤지 펀드, 자산 관리자 및 거래소는 딥 러닝의 가장 빈번한 소비자로 전체 사용자의 58%를 차지합니다. 대조적으로, 기계 학습은 클라우드에서 사용할 수 있는 비즈니스 AI 기능을 갖춘 핀테크 기업의 80%에서 사용되지만 많은 딥 러닝 사용 사례를 허용하려면 더 많은 데이터가 필요할 수 있습니다. 팬데믹으로 인한 급속한 디지털화는 업계와 학계의 성장을 주도하고 있습니다. 더 숙련된 노동력을 생산하기 위해 인도에서 함께 일합니다. Salesforce에 따르면 인공 지능과 AI 전문 지식을 갖춘 인재에 대한 수요가 팬데믹 이후 최근 몇 년간 급증했습니다. Trailhead 플랫폼에서는 팬데믹을 통해 AI 관련 인증/배지가 148% 증가했고, 블록체인 관련 인증/배지가 54%로 그 뒤를 이었습니다. 반면, O'Reilly의 기업 내 AI 채택 보고서에서는 3,500명이 넘는 비즈니스 리더를 대상으로 설문 조사를 실시한 결과, 숙련된 인력 부족과 채용의 어려움이 AI의 가장 큰 과제로 나타났으며, 응답자의 19%가 AI를 "중요한" 장벽으로 꼽았습니다. O'Reilly 보고서는 AI 도입에 있어 두 번째로 큰 장벽이 품질 데이터 부족이라고 밝혔으며, 응답자의 18%는 자신의 조직이 이제 고품질 데이터의 중요성을 깨닫기 시작했다고 말했습니다. AI 인프라 시장 동향에 대한 수요 증가 고성능 컴퓨팅 데이터 센터의 AI 하드웨어 스마트 연결 장치의 급속한 성장과 데이터 소비의 엄청난 증가는 기본 데이터 센터 인프라에 엄청난 압박을 가하고 있습니다. 데이터 센터는 너무 복잡해져서 이제 인간만이 급증하는 복잡성을 관리하는 것이 가능해졌습니다. 데이터 센터의 인공 지능 하드웨어는 데이터 운영 효율성을 크게 향상시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 수천 개의 데이터 세트에 대한 ML 모델을 교육하는 것은 데이터 센터에서 가장 잘 수행되는 컴퓨팅 집약적 활동입니다. GPU는 이 기능을 잘 수행했으며 다른 많은 하드웨어도 옵션에 추가되었습니다. 예를 들어 WSE(웨이퍼 스케일 엔진)는 훨씬 더 많은 컴퓨팅 성능과 메모리를 제공합니다. 그러나 정보를 클라우드로 앞뒤로 이동하면 데이터 센터에서 추론이 발생할 수 있습니다. 일반적으로 에지의 애플리케이션에는 낮은 대기 시간이 필요하며, 에너지를 덜 흡수하는 칩도 필요합니다. 엣지 및 데이터 센터 AI는 다양한 칩 인프라를 요구합니다. 데이터 센터용 AI 하드웨어에 대한 Nvidia의 최신 개념 중 하나는 데이터 센터용 BlueField DPU(데이터 처리 장치)입니다. 이 회사는 "AI 및 가속 컴퓨팅"을 위해 명시적으로 설계된 DPU인 BlueField-3를 공개했습니다. BlueField-3는 세계 최초의 400GbE DPU라고 Nvidia는 말했습니다. 이전 버전인 BlueField-2보다 10배 빠릅니다. 같은 달, 회사는 AI 및 고성능 컴퓨팅을 위한 Arm 기반 데이터센터 CPU를 발표했습니다. 새로운 데이터 센터 CPU인 Grace는 올해 초 출시되면서 x86 CPU 경쟁사인 Intel 및 AMD와의 새로운 경쟁을 불러일으켰습니다. cloudscene에 따르면 지난해 1월 현재 미국에는 2,701개의 데이터 센터가 있으며 독일에는 487개가 더 있습니다. . 데이터센터 수 기준으로 영국은 456개로 국가 중 3위를 차지했고, 중국은 443개를 기록했다. 이처럼 엄청난 수의 데이터센터는 연구 시장이 성장할 수 있는 기회가 될 것이다. 지난해 3월 엔비디아는 강력한 데이터센터를 출시했다. 데이터 센터를 AI 공장으로 전환하고 기술 컴퓨팅에 새로운 지평을 열겠다는 목표의 기반이 될 신기술입니다. NVIDIA는 이러한 변화를 뒷받침할 새로운 Hopper GPU 아키텍처와 H100 GPU를 공개했으며, 수백만 평방피트 규모의 Amazon 창고에 대한 디지털 트윈 생성과 같은 대규모 컴퓨팅 작업을 위해 최신 하드웨어를 최적화하는 새로운 시스템을 공개했습니다. 아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 가장 빠른 성장을 기록할 것으로 예상됩니다. 중국 정부는 총 1,500억 달러 이상의 정책 지원, 중앙 조정 및 투자를 약속하는 차세대 인공 지능 개발 계획 수립을 발표했습니다. 2030년까지. 이번 10년 말까지 중국의 AI 사업은 연간 매출 1,600억 달러를 창출할 것으로 예상되며, 관련 산업은 연간 매출 1조 6,000억 달러를 창출할 것으로 예상됩니다. 중국의 디지털 거대 기업은 정부로부터 인공 지능 개발을 장려받았습니다. 업계 기존 업체와의 더 많은 관계는 중소기업이 저렴한 가격으로 인공 지능을 사용할 수 있도록 지원하는 라이브러리, 플랫폼 및 프레임워크를 통해 촉진될 것입니다. 또한 각 생태계가 보다 공평한 보완자 컬렉션을 개발하여 디지털 거대 기업이 인공 지능이 생성하고 창출하는 가치의 더 중요한 부분을 차지할 수 있도록 하는 추가 이점도 있습니다. 또한 정부와 조직은 연구에 투자하고 있습니다. 거버넌스를 위한 AI 기술 개발. 예를 들어, 지난해 3월 인도 정부는 벵갈루루에 있는 인도과학연구소(IISc)에 인공지능 및 로봇공학 기술 공원(ARTPARK)을 설립했습니다. 이 ARTPARK는 INR 230 Crores의 시드머니를 갖춘 민관 협력입니다. 이곳은 IISc와 AI Foundry의 공동 이니셔티브인 글로벌 협업 생태계를 갖춘 최고의 연구 번역 파크입니다. 노무라종합연구소에 따르면 AI 로봇이 전체 직업의 절반을 수행하는 등 일본의 인공 지능이 기하급수적으로 확대될 것으로 예상됩니다. 일본 AI 시장이 로봇공학에 집중되어 있는 반면, 해외 기업들은 소프트웨어 개발에 집중해 왔으며, 이는 일본 AI 분야에 진출하려는 외국 기업들에게는 기회의 영역이다. 또한 NEC, Toshiba 등의 기업들은 AI, ML 등 신기술을 기반으로 소프트웨어와 장비를 통합한 소프트웨어를 개발합니다. 예를 들어, NEC는 안전 기능을 유지하면서 효율성을 100% 높일 수 있는 창고 애플리케이션의 자율 이동 로봇(AMR)을 위한 제어 기술을 개발했다고 밝혔습니다. AI 인프라 산업 개요AI 인프라 시장은 여러 저명한 플레이어로 인해 경쟁이 매우 치열합니다. 국내 및 국제 시장에서 운영됩니다. 시장은 적당히 집중되어 있으며 주요 플레이어는 주로 제품 혁신, 인수 합병과 같은 효과적인 전략을 채택합니다. 시장은 플레이어가 솔루션의 기능을 확장하기 위해 R&D에 상당한 노력을 기울이는 것을 목격하는 기술 중심 시장입니다. 시장의 일부 주요 업체로는 Nvidia Corporation, Microsoft Corporation, Google 및 IBM이 있습니다. 2022년 12월: EnCharge AI는 투자 회사인 Anzu Partners, AlleyCorp, Scout Ventures, Silicon Catalyst Angels, Schams Ventures, E14 Fund 및 Alumni Ventures는 AI 하드웨어 가속기를 더욱 발전시킵니다. Encharge AI는 8b 컴퓨팅의 경우 150 TOPS/W에 도달하는 테스트 칩, PyTorch 및 TF와 같은 주요 AI 프레임워크와의 완벽한 하드웨어-소프트웨어 인터페이스, 20배 더 높은 와트당 성능 및 14배 더 나은 와트당 성능을 통해 뛰어난 효율성을 약속합니다. 2022년 5월: IBM은 AI 훈련 워크로드 전용 2U 스토리지 시스템인 Elastic Storage System 3500을 공개했습니다. 새 머신에는 24개의 드라이브 베이와 368TB의 원시 용량 NVMe 스토리지가 포함됩니다. ESS 3500은 IBM의 고성능 클러스터 파일 시스템 소프트웨어인 Spectrum Scale을 활용하여 최대 91GB/s의 처리량을 달성할 수 있습니다.