1.序文
1.1.研究の目的
1.2.市場細分化とカバー範囲
1.3.調査対象年
1.4.通貨と価格
1.5.言語
1.6.ステークホルダー
2.調査方法
2.1.定義調査目的
2.2.決定する研究デザイン
2.3.準備調査手段
2.4.収集するデータソース
2.5.分析する：データの解釈
2.6.定式化するデータの検証
2.7.発表研究報告書
2.8.リピート：レポート更新
3.エグゼクティブ・サマリー
4.市場概要
5.市場インサイト
5.1.市場ダイナミクス
5.1.1.促進要因
5.1.1.1.大規模データセットを処理する高性能コンピューティング・プラットフォームの必要性
5.1.1.2.スマート・マニュファクチャリングとインダストリー4.0施設を推進する政府のイニシアティブ
5.1.1.3.世界的なエッジ・ツー・クラウドAIインフラの台頭
5.1.2.阻害要因
5.1.2.1.AIインフラの設計、展開、保守の複雑さ
5.1.3.機会
5.1.3.1.AIインフラにおける新たな技術統合と進歩
5.1.3.2.AIインフラにおける新たな5Gネットワーク展開
5.1.4.課題
5.1.4.1.サイバー攻撃やデータ侵害に対する脆弱性
5.2.市場セグメンテーション分析
5.2.1.提供：AIエコシステムの特定のニーズに応える革新的なソリューションとサービス
5.2.2.展開：AIを活用したサービスの俊敏性と迅速な展開に焦点を当てた、クラウドベースのAIインフラストラクチャの利用の増加
5.2.3.エンドユーザー：企業や政府機関へのAIインフラ導入の増加
5.3.市場動向分析
5.3.1.経験豊富なAIインフラ技術プロバイダーや研究機関の存在感が強く、米州では膨大な数の特許登録がある
5.3.2.政府のイニシアティブとグローバル技術ベンダーの浸透の高まりが、APAC地域におけるAIインフラストラクチャの将来を形成している。
5.3.3.EMEAではAI導入のための規制と基準が重視され、AIガバナンスが進む
5.4.高インフレの累積的影響
5.5.ポーターのファイブフォース分析
5.5.1.新規参入の脅威
5.5.2.代替品の脅威
5.5.3.顧客の交渉力
5.5.4.サプライヤーの交渉力
5.5.5.業界のライバル関係
5.6.バリューチェーンとクリティカルパス分析
5.7.規制枠組み分析
6.AIインフラ市場、オファリング別
6.1.はじめに
6.2.ハードウェア
6.3.サービス
6.4.ソフトウェア
7.AIインフラ市場、デプロイメント別
7.1.導入
7.2.オンクラウド
7.3.オンプレミス
8.AIインフラ市場、エンドユーザー別
8.1.はじめに
8.2.クラウドサービスプロバイダー
8.3.企業
8.4.政府機関
9.米州のAIインフラ市場
9.1.はじめに
9.2.アルゼンチン
9.3.ブラジル
9.4.カナダ
9.5.メキシコ
9.6.アメリカ
10.アジア太平洋地域のAIインフラ市場
10.1.はじめに
10.2.オーストラリア
10.3.中国
10.4.インド
10.5.インドネシア
10.6.日本
10.7.マレーシア
10.8.フィリピン
10.9.シンガポール
10.10.韓国
10.11.台湾
10.12.タイ
10.13.ベトナム
11.欧州・中東・アフリカのAIインフラ市場
11.1.はじめに
11.2.デンマーク
11.3.エジプト
11.4.フィンランド
11.5.フランス
11.6.ドイツ
11.7.イスラエル
11.8.イタリア
11.9.オランダ
11.10.ナイジェリア
11.11.ノルウェー
11.12.ポーランド
11.13.カタール
11.14.ロシア
11.15.サウジアラビア
11.16.南アフリカ
11.17.スペイン
11.18.スウェーデン
11.19.スイス
11.20.トルコ
11.21.アラブ首長国連邦
11.22.イギリス
12.競争環境
12.1.市場シェア分析（2023年
12.2.FPNVポジショニングマトリックス（2023年
12.3.競合シナリオ分析
12.3.1.サウジアラビア、アラビア語ベースのAIシステム構築で中国と提携
12.3.2.AMD、オープンソースのAIソフトウェア専門企業Nod.aiを買収
12.3.3.サンバノヴァ、フルスタックAIプラットフォーム「SN40L」を発表
12.3.4.EY、14億ドルの投資を受けて人工知能プラットフォームEY.aiの立ち上げを発表
12.3.5.世界初のAI国家としてUAEを立ち上げるパートナーシップ
12.3.6.Jio Platforms、クラウドベースのAIインフラ構築でNVIDIAと提携
12.3.7.タタ、大規模AIインフラ構築でエヌビディアと提携
12.3.8.マイクロソフト、UAEのG42パートナーシップをクラウド、AIツールに拡大
12.3.9.グーグル・クラウドとエヌビディア、AIコンピューティング、ソフトウェア、サービスを推進するためにパートナーシップを拡大
12.3.10.コンテクスチュアルAIとグーグル・クラウドが提携し、ジェネレーティブAIを企業に導入
12.3.11.Nutanix、新しいNutanix GPT-in-a-BoxソリューションでジェネレーティブAIの導入を簡素化
12.3.12.VASTデータ、AI時代の統合データプラットフォームを発表
12.3.13.AMD、アイルランドのアダプティブ・コンピューティング研究・開発・エンジニアリング事業拡大のために1億3500万米ドルを投資する計画を発表
12.3.14.レノボ、AIインフラの拡張と最適化に3年間で10億ドルを投資
12.3.15.ヒューレット・パッカード・エンタープライズ、再現可能なAIでAIアットスケール機能を拡張するためPachyderm社を買収
13.競合ポートフォリオ
13.1.主要企業のプロフィール
13.2.主要製品ポートフォリオ
図 1.AIインフラ市場の調査プロセス
図2.AIインフラ市場規模、2023年対2030年
図3.世界のAIインフラ市場規模、2018年～2030年（百万米ドル）
図4.AIインフラの世界市場規模、地域別、2023年対2030年(%)
図5. AIインフラの世界市場規模、地域別、2023年対2024年対2030年(百万米ドル)
図6.AIインフラ市場のダイナミクス
図7.AIインフラの世界市場規模、提供サービス別、2023年対2030年(%)
図8.Aiインフラの世界市場規模、オファリング別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図9.AIインフラの世界市場規模、展開別、2023年対2030年(%)
図10.AIインフラの世界市場規模、展開別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図11.AIインフラの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2030年(%)
図12.AIインフラの世界市場規模、エンドユーザー別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図13.アメリカAIインフラ市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図14.アメリカのAIインフラ市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図15.米国のAIインフラ市場規模、州別、2023年対2030年 (%)
図16.米国のAIインフラ市場規模、州別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図17.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図18.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図 19.欧州、中東、アフリカのAIインフラ市場規模、国別、2023年対2030年(%)
図 20.欧州、中東、アフリカのAIインフラ市場規模、国別、2023年対2024年対2030年（百万米ドル）
図21.AIインフラ市場シェア、主要プレーヤー別、2023年
図22. AIインフラ市場、FPNVポジショニングマトリックス、2023年 [表一覧］
表1.Aiインフラ市場のセグメンテーションとカバレッジ
表2.米ドル為替レート、2018年～2023年
表3.世界のAIインフラ市場規模、2018年～2023年（百万米ドル）
表4.AIインフラの世界市場規模、2024-2030年（百万米ドル）
表5.AIインフラの世界市場規模、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表6.AIインフラの世界市場規模、地域別、2024-2030年（百万米ドル）
表7.Aiインフラの世界市場規模、オファリング別、2018年～2023年（百万米ドル）
表8.Aiインフラの世界市場規模、オファリング別、2024-2030年（百万米ドル）
表9.AIインフラの世界市場規模、ハードウェア別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表10.AIインフラの世界市場規模、ハードウェア別、地域別、2024-2030年（百万米ドル）
表11.AIインフラの世界市場規模、ハードウェア別、2018-2023年（百万米ドル）
表12.AIインフラの世界市場規模、ハードウェア別、2024-2030年（百万米ドル）
表13.Aiインフラの世界市場規模、CPU＆GPU別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表14.AIインフラの世界市場規模、CPU＆GPU別、地域別、2024-2030年（百万米ドル）
表15.AIインフラの世界市場規模、メモリ＆ストレージ別、地域別、2018-2023年（百万米ドル）
表16.AIインフラの世界市場規模、メモリ＆ストレージ別、地域別、2024～2030年（百万米ドル）
表17.AIインフラの世界市場規模、ネットワーク機器別、地域別、2018～2023年（百万米ドル）
表18.AIインフラの世界市場規模、ネットワーク機器別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 19.AIインフラの世界市場規模、サービス別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 20.AIインフラの世界市場規模、サービス別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表21.AIインフラの世界市場規模、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表22. AIインフラの世界市場規模、サービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
表23.AIインフラの世界市場規模、データ取り込み・統合別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表24.AIインフラの世界市場規模、データ取り込み・統合別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表25.AIインフラの世界市場規模、データ前処理＆フィーチャーエンジニアリング別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表26.AIインフラの世界市場規模、データ前処理＆フィーチャーエンジニアリング別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表27.AIインフラの世界市場規模、データストレージ＆管理別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表28.AIインフラの世界市場規模、データストレージ＆管理別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表29.AIインフラの世界市場規模、機械学習フレームワーク＆ライブラリ別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 30.AIインフラの世界市場規模、機械学習フレームワーク＆ライブラリ別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表31.AIインフラの世界市場規模、モデルデプロイメント＆サービング別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 32.AIインフラの世界市場規模、モデルデプロイメント＆サービング別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 33.AIインフラの世界市場規模、モデルトレーニング＆検証別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表34.AIインフラの世界市場規模、モデルトレーニング＆検証別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 35.AIインフラの世界市場規模、モニタリング＆メンテナンス別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表36.AIインフラの世界市場規模、モニタリング＆メンテナンス別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 37.AIインフラの世界市場規模、セキュリティ＆コンプライアンス別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 38.AIインフラの世界市場規模、セキュリティ＆コンプライアンス別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 39.AIインフラの世界市場規模、ソフトウェア別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 40.AIインフラの世界市場規模、ソフトウェア別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 41.AIインフラの世界市場規模、展開別、2018年～2023年（百万米ドル）
表42.AIインフラの世界市場規模、展開別、2024年～2030年（百万米ドル）
表43.AIインフラの世界市場規模、オンクラウド別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表44.AIインフラの世界市場規模、オンクラウド別、地域別、2024-2030年（百万米ドル）
表45.AIインフラの世界市場規模、オンプレミス別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表46.Aiインフラの世界市場規模、オンプレミス別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表47.AIインフラの世界市場規模、エンドユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 48.AIインフラの世界市場規模、エンドユーザー別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 49.AIインフラの世界市場規模、クラウドサービスプロバイダー別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 50.Aiインフラの世界市場規模、クラウドサービスプロバイダー別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表51.AIインフラの世界市場規模、企業別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 52.AIインフラの世界市場規模、企業別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 53.AIインフラの世界市場規模、政府別、地域別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 54.AIインフラの世界市場規模、政府別、地域別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 55.アメリカのAIインフラ市場規模、提供サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 56.アメリカのAIインフラ市場規模、オファリング別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 57.アメリカのAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 58.アメリカのAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2024-2030年（百万米ドル）
表 59.アメリカのAIインフラ市場規模、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 60.アメリカのAIインフラ市場規模、サービス別、2024-2030年（百万米ドル）
表 61.アメリカのAIインフラ市場規模、展開別、2018年～2023年（百万米ドル）
表62. 米国のAIインフラ市場規模、展開別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 63.アメリカのAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 64.アメリカのAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 65.アメリカのAIインフラ市場規模、国別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 66.アメリカのAIインフラ市場規模、国別、2024-2030年（百万米ドル）
表 67.アルゼンチンAIインフラ市場規模、オファリング別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 68.アルゼンチンAIインフラ市場規模、オファリング別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 69.アルゼンチンAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 70.アルゼンチンAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 71.アルゼンチンAIインフラ市場規模、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 72.アルゼンチンAIインフラ市場規模、サービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 73.アルゼンチンAIインフラ市場規模、展開別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 74.アルゼンチンAIインフラ市場規模、展開別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 75.アルゼンチンAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 76.アルゼンチンAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 77.ブラジルのAIインフラ市場規模、オファリング別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 78.ブラジルのAIインフラ市場規模、オファリング別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 79.ブラジルのAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 80.ブラジルのAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 81.ブラジルのAIインフラ市場規模、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表82.ブラジルのAIインフラ市場規模、サービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 83.ブラジルのAIインフラ市場規模、展開別、2018年～2023年（百万米ドル）
表84.ブラジルのAIインフラ市場規模、展開別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 85.ブラジルのAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 86.ブラジルのAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2024年～2030年（百万米ドル）
表87.カナダAIインフラ市場規模、オファリング別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 88.カナダAIインフラ市場規模、オファリング別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 89.カナダAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2018年～2023年（百万米ドル）
表90. カナダのAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 91.カナダAIインフラ市場規模、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 92.カナダAIインフラ市場規模、サービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 93.カナダAIインフラ市場規模、展開別、2018年～2023年（百万米ドル）
表94.カナダAIインフラ市場規模、展開別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 95.カナダAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 96.カナダAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 97.メキシコAIインフラ市場規模、オファリング別、2018年～2023年（百万米ドル）
表98.メキシコAIインフラ市場規模、オファリング別、2024年～2030年（百万米ドル）
表99. メキシコAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 100.メキシコAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2024年～2030年（百万米ドル）
表101.メキシコAIインフラ市場規模、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表102.メキシコAIインフラ市場規模、サービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
表103.メキシコAIインフラ市場規模、展開別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 104.メキシコAIインフラ市場規模、展開別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 105.メキシコAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル）
表106.メキシコAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 107.米国AIインフラ市場規模、オファリング別、2018年～2023年（百万米ドル）
表108.米国AIインフラ市場規模、オファリング別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 109.米国AIインフラ市場規模、ハードウェア別、2018年～2023年（百万米ドル）
表110.米国のAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2024年～2030年（百万米ドル）
表111.米国AIインフラ市場規模、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表112.米国のAIインフラ市場規模、サービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 113.米国AIインフラ市場規模、展開別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 114.米国のAIインフラ市場規模、展開別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 115.米国AIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 116.米国のAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 117.米国AIインフラ市場規模、州別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 118.米国のAIインフラ市場規模、州別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 119.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、提供サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 120.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、提供サービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 121.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 122.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 123.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 124.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、サービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 125.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、展開別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 126.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、展開別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 127.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 128.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、エンドユーザー別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 129.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、国別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 130.アジア太平洋地域のAIインフラ市場規模、国別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 131.オーストラリアAIインフラ市場規模、提供サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 132.オーストラリアAIインフラ市場規模、オファリング別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 133.オーストラリアのAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 134.オーストラリアのAIインフラ市場規模、ハードウェア別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 135.オーストラリアのAIインフラ市場規模、サービス別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 136.オーストラリアのAIインフラ市場規模、サービス別、2024年～2030年（百万米ドル）
表 137.オーストラリアのAIインフラ市場規模、展開別、2018年～2023年（百万米ドル）
表 138. ……..
…………..
………….. [187 Pages Report] The AI Infrastructure Market size was estimated at USD 36.52 billion in 2023 and expected to reach USD 45.11 billion in 2024, at a CAGR 24.08% to reach USD 165.40 billion by 2030.
The AI infrastructure market refers to the ecosystem of hardware, software, and services that support the deployment, scaling, and management of artificial intelligence (AI) applications and machine learning (ML) models for various end-use industries. The AI infrastructure includes specialized processors such as GPUs, TPUs, ASICs, memory and storage solutions, networking equipment, software platforms for model training, and consulting services to facilitate AI adoption. The increasing need for high-performance computing platforms to process large datasets and the rising edge-to-cloud AI infrastructure worldwide are surging the demand for AI Infrastructure solutions. Additionally, the government initiatives promoting smart manufacturing and Industry 4.0 facilities contribute to market growth. However, the design complexities, deployment, and maintenance issues may limit the adoption of AI infrastructure solutions. The vulnerability to cyberattacks and data breach incidents poses challenges to the market. Moreover, the technological advancements and integration of AI infrastructure with 5G technology is expected to facilitate a new era of ultra-low latency and high-bandwidth applications, opening up additional opportunities for the market.
[Regional Insights]
The Americas represent a highly developed infrastructure with significant growth in investments associated with AI research and development and the presence of significant global market players. The United States, Canada, and Mexico are major countries with rising consumer demands, boosting the adoption of AI infrastructure solutions. In the European Union, countries such as France and Germany are spearheading efforts to increase investments in research and development to develop AI technology. Government initiatives and policies play an essential role in driving AI adoption across various industries in the Asia-Pacific region. Governments in countries including China, Japan, and India have recognized the importance of AI for future economic growth and are heavily investing in research and development (R&D) programs to boost innovation. Additionally, the thriving startup ecosystem contributes significantly to the market growth.
[Market Insights]
● Market Dynamics
The market dynamics represent an ever-changing landscape of the AI Infrastructure Market by providing actionable insights into factors, including supply and demand levels. Accounting for these factors helps design strategies, make investments, and formulate developments to capitalize on future opportunities. In addition, these factors assist in avoiding potential pitfalls related to political, geographical, technical, social, and economic conditions, highlighting consumer behaviors and influencing manufacturing costs and purchasing decisions.
● Market Drivers ● Need for high-performance computing platforms to process large datasets
● Government initiatives promoting smart manufacturing and industry 4.0 facilities
● Rise of edge-to-cloud AI infrastructure worldwide
● Market Restraints ● Complexity of designing, deploying, and maintaining AI infrastructure
● Market Opportunities ● New technological integration and advancements in AI infrastructure
● Emerging 5G network deployment in AI infrastructure
● Market Challenges ● Vulnerability to cyberattacks and data breaches
● Market Segmentation Analysis ● Offering: Innovative solution and services catering to specific needs of the AI ecosystem
● Deployment: Increasing utilization of the cloud-based AI infrastructure focusing on the agility and swift deployment of AI-powered services
● End-Users: Rising deployment of the AI infrastructure into the enterprises and Government entities
● Market Disruption Analysis
● Porter’s Five Forces Analysis
● Value Chain & Critical Path Analysis
● Pricing Analysis
● Technology Analysis
● Patent Analysis
● Trade Analysis
● Regulatory Framework Analysis
[FPNV Positioning Matrix]
The FPNV positioning matrix is essential in evaluating the market positioning of the vendors in the AI Infrastructure Market. This matrix offers a comprehensive assessment of vendors, examining critical metrics related to business strategy and product satisfaction. This in-depth assessment empowers users to make well-informed decisions aligned with their requirements. Based on the evaluation, the vendors are then categorized into four distinct quadrants representing varying levels of success, namely Forefront (F), Pathfinder (P), Niche (N), or Vital (V).
[Market Share Analysis]
The market share analysis is a comprehensive tool that provides an insightful and in-depth assessment of the current state of vendors in the AI Infrastructure Market. By meticulously comparing and analyzing vendor contributions, companies are offered a greater understanding of their performance and the challenges they face when competing for market share. These contributions include overall revenue, customer base, and other vital metrics. Additionally, this analysis provides valuable insights into the competitive nature of the sector, including factors such as accumulation, fragmentation dominance, and amalgamation traits observed over the base year period studied. With these illustrative details, vendors can make more informed decisions and devise effective strategies to gain a competitive edge in the market.
[Recent Developments]
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Saudi Arabia Partners with China to Create Arabic-based AI System
The King Abdullah University of Science and Technology (KAUST) in Saudi Arabia established a strategic partnership with two Chinese universities to develop a specialized AI system for the Arabic language. This initiative involves the collaboration of a Chinese-American professor at KAUST, along with the School of Data Science at the Chinese University of Hong Kong, Shenzhen (CUHKSZ) and Shenzhen Research Institute of Big Data (SRIBD). [Published On: 2023-10-11]
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AMD to Acquire Open-Source AI Software Expert Nod.ai
Advanced Micro Devices Inc. entered into a definitive agreement to acquire Nod.ai, a move aimed at expanding its open AI software capabilities. This strategic acquisition is expected to accelerate the development of open-source compiler technology, enabling the creation of portable and high-performance AI solutions across AMD's product portfolio. [Published On: 2023-10-10]
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SambaNova Unveils the SN40L, Powering its Full Stack AI Platform
SambaNova Systems introduced its SN40L AI chip, which exhibits the capability to run models with up to 5 trillion parameters. This cutting-edge chip is designed with dense and sparse computing capabilities, along with large and fast memory, to assist enterprises in deploying generative AI with superior performance. [Published On: 2023-09-20]
[Strategy Analysis & Recommendation]
The strategic analysis is essential for organizations seeking a solid foothold in the global marketplace. Companies are better positioned to make informed decisions that align with their long-term aspirations by thoroughly evaluating their current standing in the AI Infrastructure Market. This critical assessment involves a thorough analysis of the organization’s resources, capabilities, and overall performance to identify its core strengths and areas for improvement.
[Key Company Profiles]
The report delves into recent significant developments in the AI Infrastructure Market, highlighting leading vendors and their innovative profiles. These include Accenture PLC, Advanced Micro Devices Inc., Amazon Web Services, Inc., Appinventiv Technology Pvt. Ltd., Cerebras Systems, Cisco Systems, Inc., DataRobot, Inc., Fortinet, Inc., G-Core Labs S.A., Google LLC by Alphabet Inc., Graphcore Limited, Groq, Inc., Hailo Technologies Ltd., Hewlett Packard Enterprise Development LP, Huawei Technologies Co., Ltd., Intel Corporation, International Business Machines Corporation, Lenovo Group Limited, Lightmatter, Inc., Meta Platforms, Inc., Micron Technology Inc., Microsoft Corporation, Mythic, Inc., NEC Corporation, Nutanix, Inc., NVIDIA Corporation, OpenAI OpCo, LLC, Oracle Corporation, Pure Storage, Inc., Salesforce, Inc., SambaNova Systems, Inc, Samsung Electronics Co., Ltd., SAP SE, SenseTime Group Inc., Siemens AG, Sony Group Corporation, Synopsys Inc., and Toshiba Corporation.
[Market Segmentation & Coverage]
This research report categorizes the AI Infrastructure Market to forecast the revenues and analyze trends in each of the following sub-markets:
● Offering ● Hardware ● CPU & GPU
● Memory & Storage
● Networking Equipment
● Services ● Data Ingestion & Integration
● Data Preprocessing & Feature Engineering
● Data Storage & Management
● Machine Learning Frameworks & Libraries
● Model Deployment & Serving
● Model Training & Validation
● Monitoring & Maintenance
● Security & Compliance
● Software
● Deployment ● On-Cloud
● On-Premise
● End-Users ● Cloud Service Providers
● Enterprises
● Government
● Region ● Americas ● Argentina
● Brazil
● Canada
● Mexico
● United States ● California
● Florida
● Illinois
● New York
● Ohio
● Pennsylvania
● Texas
● Asia-Pacific ● Australia
● China
● India
● Indonesia
● Japan
● Malaysia
● Philippines
● Singapore
● South Korea
● Taiwan
● Thailand
● Vietnam
● Europe, Middle East & Africa ● Denmark
● Egypt
● Finland
● France
● Germany
● Israel
● Italy
● Netherlands
● Nigeria
● Norway
● Poland
● Qatar
● Russia
● Saudi Arabia
● South Africa
● Spain
● Sweden
● Switzerland
● Turkey
● United Arab Emirates
● United Kingdom
