Análisis de participación y tamaño del mercado de infraestructura de IA

El tamaño del mercado de infraestructura de IA se estima en 57,62 mil millones de dólares en 2023, y se espera que alcance los 129,43 mil millones de dólares en 2028, creciendo a una tasa compuesta anual del 17,57% durante el período previsto (2023-2028).

Nueva York, 29 de agosto de 2023 (GLOBE NEWSWIRE) -- Reportlinker.com anuncia la publicación del informe "Análisis de participación y tamaño del mercado de infraestructura de IA: tendencias y pronósticos de crecimiento (2023 - 2028)" - https://www.reportlinker .com/p06484183/?utm_source=GNW La inteligencia artificial ha experimentado un crecimiento y desarrollo significativos en los últimos años y será aún más frecuente en unos pocos años. AI Infrastructure optimiza y agiliza el mundo de los datos corporativos. AI Infrastructure entrena algoritmos de aprendizaje automático que operan en bases de datos y sistemas de colas de mensajes para ofrecer un flujo de entrega de datos.Puntos clave Según el Índice Global de Adopción de IA de IBM, el uso de IA se mantuvo estable el año pasado, y más de un tercio de las empresas (35%) informaron el uso de IA en sus operaciones, un aumento de cuatro puntos con respecto al año anterior. La accesibilidad, que hizo que la IA fuera fácil de aplicar en toda la empresa, fue un gran impulsor de la adopción. Aún así, las empresas también están recurriendo a la IA para ayudarlas a mejorar la automatización de los empleos y reducir costos. La brecha en la adopción de IA entre empresas más grandes y más pequeñas también ha crecido dramáticamente. Las organizaciones más grandes tienen ahora un 100 % más de probabilidades de haber aplicado la IA en su organización que las empresas más pequeñas, en comparación con el 69 % en 2021. Además, para aprovechar las crecientes oportunidades de la IA, una de las primeras consideraciones para cualquier organización es tener una plataforma adecuada. infraestructura para apoyar los desarrollos de IA. Además, las soluciones de IA frecuentemente exigen nueva integración de hardware y software para funcionar. Por ejemplo, para la recopilación y anotación de fuentes de datos, el procesamiento escalable o la creación y ajuste de modelos a medida que hay nuevos datos disponibles se requieren soluciones de IA, como reutilizar el hardware existente y comprar una solución de IA única, creando una plataforma más amplia para soportar múltiples soluciones de IA y subcontratación de la entrega de soluciones de IA. Por lo tanto, la infraestructura juega un papel vital en el crecimiento del panorama de la IA. Según Nvidia, las empresas del mercado de capitales, los fondos de cobertura, los administradores de activos y las bolsas son los consumidores más frecuentes de aprendizaje profundo y representan el 58 % de todos los usuarios. Por el contrario, el 80 % de las fintechs utilizan el aprendizaje automático, que tienen capacidades de inteligencia artificial empresarial disponibles en la nube, pero pueden necesitar más datos para permitir muchos casos de uso de aprendizaje profundo. La rápida digitalización provocada por la pandemia está impulsando a la industria y el mundo académico a venir. juntos en la India para producir más mano de obra calificada. Según Salesforce, la demanda de inteligencia artificial y talento con experiencia en IA ha aumentado en los últimos años y más desde la pandemia. En su plataforma Trailhead, durante la pandemia, las certificaciones/insignias relacionadas con la IA experimentaron un aumento del 148%, seguidas de las certificaciones/insignias relacionadas con blockchain con un 54%. Por otro lado, el informe Adopción de IA en la empresa de O'Reilly, que Encuestó a más de 3.500 líderes empresariales y descubrió que la falta de personas capacitadas y las dificultades para contratar encabezaban los desafíos de la IA, y el 19% de los encuestados la citó como una barrera "significativa". El informe de O'Reilly sugiere que la segunda barrera más importante para la adopción de la IA es la falta de datos de calidad: el 18 % de los encuestados afirma que su organización apenas está empezando a darse cuenta de la importancia de los datos de alta calidad. Tendencias del mercado de infraestructura de IA Aumento de la demanda de Hardware de IA en centros de datos de computación de alto rendimiento El rápido crecimiento de los dispositivos inteligentes conectados y el aumento masivo del consumo de datos están ejerciendo una enorme presión sobre la infraestructura subyacente del centro de datos. Los centros de datos se han vuelto tan complicados que ahora sólo los seres humanos pueden gestionar esta creciente complejidad. El hardware de inteligencia artificial en los centros de datos puede ayudar a mejorar la eficiencia de la operación de datos de manera significativa. Entrenar un modelo de aprendizaje automático en miles de conjuntos de datos es una actividad de computación intensiva que se realiza mejor en los centros de datos. Las GPU han realizado bien esta función y se agrega mucho otro hardware a las opciones. Por ejemplo, el motor Wafer-Scale Engine (WSE) ofrece mucha más potencia informática y memoria. Sin embargo, la inferencia puede ocurrir en el centro de datos moviendo la información de un lado a otro a la nube. En general, se necesita una latencia baja para las aplicaciones en el borde, junto con chips que absorban menos energía. La IA de borde y de centro de datos requiere diferentes infraestructuras de chips. Uno de los conceptos más nuevos de Nvidia en hardware de IA para centros de datos es la DPU (unidad de procesamiento de datos) BlueField para centros de datos. La compañía presentó BlueField-3, una DPU diseñada explícitamente para "IA y computación acelerada". BlueField-3 es la primera DPU de 400 GbE del mundo, dijo Nvidia. Es diez veces más rápido que su predecesor, BlueField-2. El mismo mes, la compañía anunció una CPU de centro de datos basada en Arm para inteligencia artificial y computación de alto rendimiento. La nueva CPU para centros de datos, Grace, creó una nueva competencia para los rivales de CPU x86 Intel y AMD cuando llegó a principios de este año. Según Cloudscene, en enero del año pasado, había 2.701 centros de datos en los Estados Unidos, con 487 más en Alemania. . Con 456, el Reino Unido ocupó el tercer lugar entre los países en términos de número de centros de datos, mientras que China tenía 443. Una cantidad tan grande de centros de datos crearía una oportunidad para que el mercado de estudios creciera. En marzo del año pasado, NVIDIA presentó potentes nueva tecnología que serviría como base para su objetivo de transformar los centros de datos en fábricas de inteligencia artificial, abriendo nuevas perspectivas en la informática técnica. NVIDIA presentó su nueva arquitectura de GPU Hopper y GPU H100 para impulsar esta transformación y nuevos sistemas que optimizarán el hardware más reciente para tareas informáticas masivas, como la creación de gemelos digitales de almacenes de Amazon de millones de pies cuadrados, lo que facilitará el entrenamiento de robots. sistemas para administrar estas instalaciones. Se espera que Asia-Pacífico registre el crecimiento más rápido durante el período de pronóstico. El gobierno chino anunció el establecimiento del Plan de Desarrollo de Inteligencia Artificial de Próxima Generación, que promete apoyo político, coordinación central e inversiones por un total de más de 150 mil millones de dólares. para 2030. Para finales de esta década, se espera que el negocio de IA de China produzca 160 mil millones de dólares en ingresos anuales, y las industrias aliadas generen 1,6 billones de dólares en ventas anuales. El gobierno ha alentado a los gigantes digitales de China a desarrollar inteligencia artificial. Las bibliotecas, plataformas y marcos que permitirán a las pequeñas y medianas empresas utilizar la inteligencia artificial a un precio más bajo impulsarán más relaciones con los actores tradicionales de la industria. También tiene el beneficio adicional de garantizar que cada ecosistema desarrolle una colección más equitativa de complementadores, lo que permite a los gigantes digitales tomar una porción más significativa del valor que genera y crea la inteligencia artificial. Además, el gobierno y las organizaciones están invirtiendo en la investigación. & Desarrollo de tecnologías de IA para la gobernanza. Por ejemplo, en marzo del año pasado, el Gobierno de la India inauguró el Parque Tecnológico de Robótica e Inteligencia Artificial (ARTPARK) en el Instituto Indio de Ciencias (IISc) en Bengaluru. Este ARTPARK es una colaboración público-privada con un capital inicial de INR 230 millones de rupias. Este es un parque de traducción de investigación de primer nivel con un ecosistema colaborativo global, que es una iniciativa conjunta del IISc y AI Foundry. Según el Instituto de Investigación Nomura, se espera que la Inteligencia Artificial en Japón se expanda exponencialmente, con robots de IA realizando la mitad de todas las ocupaciones. en Japón para 2035. Si bien el mercado japonés de IA se ha centrado en la robótica, las empresas extranjeras se han centrado en el desarrollo de software, que es un área de oportunidad para las empresas extranjeras que intentan ingresar al sector japonés de IA. Además, empresas como NEC y Toshiba están desarrollando software y equipos que integran software basado en AI, ML y otras nuevas tecnologías. Por ejemplo, NEC declaró que había desarrollado una tecnología de control para robots móviles autónomos (AMR) en aplicaciones de almacén que puede aumentar la eficiencia en un 100 % manteniendo las características de seguridad. Descripción general de la industria de infraestructura de IA El mercado de infraestructura de IA es altamente competitivo debido a múltiples actores destacados operando en los mercados nacionales e internacionales. El mercado está moderadamente concentrado y los actores importantes adoptan principalmente estrategias efectivas como innovaciones de productos y fusiones y adquisiciones. Se trata de un mercado impulsado por la tecnología en el que los actores realizan importantes esfuerzos en I+D para ampliar la funcionalidad de sus soluciones. Algunos actores importantes del mercado son Nvidia Corporation, Microsoft Corporation, Google e IBM. Diciembre de 2022: EnCharge AI ha anunciado una exitosa ronda de financiación Serie A de 21,7 millones de dólares de las empresas de inversión Anzu Partners, AlleyCorp, Scout Ventures, Silicon Catalyst Angels, Schams Ventures, E14 Fund y Alumni Ventures para promover sus aceleradores de hardware de IA. Encharge AI promete una eficiencia excelente, con chips de prueba que alcanzan 150 TOPS/W para computación de 8 b, una interfaz perfecta de hardware y software con los principales marcos de IA como PyTorch y TF, y un rendimiento por vatio 20 veces mayor y un rendimiento por vatio 14 veces mejor. dólar que los aceleradores de IA comparables. Mayo de 2022: IBM ha revelado el Elastic Storage System 3500, un sistema de almacenamiento 2U destinado exclusivamente a cargas de trabajo de capacitación de IA. La nueva máquina incluye 24 bahías de unidades y una capacidad bruta de 368 TB de almacenamiento NVMe. El ESS 3500 puede alcanzar hasta 91 GB/s de rendimiento utilizando Spectrum Scale, el software de sistema de archivos en clúster de alto rendimiento de IBM.Beneficios adicionales: La hoja de estimación de mercado (ME) en formato Excel 3 meses de soporte de analistas Lea el informe completo: https://www.reportlinker.com/p06484183/?utm_source=GNWAcerca de ReportlinkerReportLinker es una solución de investigación de mercado galardonada. Reportlinker encuentra y organiza los datos más recientes de la industria para que usted obtenga toda la investigación de mercado que necesita, al instante y en un solo lugar.__________________________