Der Markt für KI-Infrastrukturen wächst durch den zunehmenden Einsatz von Cloud-KI, Rechenzentren und Edge-Computing-Lösungen

Eine neue Marktanalyse unterstreicht das erwartete dramatische und schnelle Wachstum des globalen Marktes für KI-Infrastruktur. Der Markt wird im Jahr 2024 auf 71,42 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll von 86,96 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025 auf beachtliche 408,91 Milliarden US-Dollar im Jahr 2032 wachsen , bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 24,75 % im Prognosezeitraum. Dieses beeindruckende Wachstum ist vor allem auf die steigende Nachfrage nach Hochleistungsrechnern zur Bewältigung komplexer KI-Workloads, den rasanten Aufstieg generativer KI-Anwendungen und großer Sprachmodelle (LLMs) sowie erhebliche Investitionen von Cloud-Service-Providern (CSPs) und Unternehmen in den Aufbau robuster und skalierbarer KI-Ökosysteme zurückzuführen.

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Berichtshighlights

Der vollständige Bericht analysiert den globalen Markt für KI-Infrastruktur und segmentiert ihn nach Angebot (Rechenleistung, Speicher, Netzwerk, Speicher, Serversoftware), nach Funktion (Training, Inferenz), nach Bereitstellung (vor Ort, Cloud, Hybrid), nach Endbenutzer (Cloud-Service-Provider (CSPs), Unternehmen, Regierungsorganisationen) und regionaler Analyse .

Wichtige Marktfaktoren

Explosives Wachstum von KI-Workloads und Modellkomplexität: Die zunehmende Komplexität von KI-Modellen, insbesondere von Large Language Models (LLM) und Generativer KI (GenAI), erfordert enorme Rechenleistung sowohl für Training als auch für Inferenz. Dieses exponentielle Wachstum der KI-Workloads ist der Haupttreiber für eine robuste und skalierbare KI-Infrastruktur.
Wachsende KI-Nutzung in verschiedenen Branchen: Branchen wie das Gesundheitswesen, das Bank-, Finanzdienstleistungs- und Versicherungswesen (BFSI), die Automobilindustrie, die Fertigung und der Einzelhandel integrieren KI schnell in ihre Kerngeschäfte, um die Effizienz zu steigern, Prozesse zu automatisieren, die Entscheidungsfindung zu optimieren und personalisierte Erlebnisse zu bieten. Diese breite KI-Nutzung erfordert eine robuste Infrastruktur.
Fortschritte bei KI-optimierter Hardware: Kontinuierliche Innovationen bei spezialisierter KI-Hardware, insbesondere bei Grafikprozessoren (GPUs), Tensorprozessoren (TPUs) und anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreisen (ASICs), treiben das Marktwachstum maßgeblich voran. Diese Fortschritte ermöglichen unübertroffene Leistung, Energieeffizienz und Skalierbarkeit für KI-Anwendungen.
Ausbau von KI-Diensten in der Cloud: Cloud-Service-Provider (CSPs) investieren erheblich in ihre KI-Infrastruktur, um skalierbare KI-Ressourcen und -Dienste auf Abruf anzubieten. Dies macht leistungsstarke KI-Tools für Unternehmen jeder Größe zugänglicher, senkt die anfänglichen Investitionshürden und fördert eine breite Akzeptanz.
Datenwachstum und Bedarf an Hochleistungsrechnen (HPC): Der exponentielle Anstieg der Datengenerierung in allen Branchen erfordert eine hochentwickelte Infrastruktur zur effizienten Speicherung, Verarbeitung und Analyse riesiger Datensätze. Die KI-Infrastruktur, insbesondere ihre Rechen- und Speicherkomponenten, ist entscheidend, um aus diesen Daten Erkenntnisse zu gewinnen.
Der Aufstieg von Edge-KI und Echtzeitverarbeitung: Die wachsende Nachfrage nach Echtzeit-KI-Analysen und Entscheidungsfindung am Rand (näher an der Datenquelle) in Anwendungen wie autonomen Fahrzeugen, IoT-Geräten und intelligenter Fertigung treibt den Bedarf an verteilter KI-Infrastruktur voran, die eine Verarbeitung mit geringer Latenz ermöglicht.

Wichtige Markttrends

Das Computing-Segment dominiert, die Software wächst am schnellsten: Das Computing- Segment (vor allem GPUs und KI-Beschleuniger) wird voraussichtlich den größten Marktanteil einnehmen, da es eine entscheidende Rolle bei der Verarbeitung intensiver KI-Berechnungen spielt. Das Server-Software- Segment dürfte jedoch am schnellsten wachsen, angetrieben von Fortschritten bei KI/ML-Frameworks, MLOps-Plattformen und Orchestrierungstools, die die Hardware-Auslastung optimieren und den KI-Einsatz rationalisieren.
Inferenzfunktionalität gewinnt deutlich an Bedeutung: Während Training für die Entwicklung neuer KI-Modelle weiterhin entscheidend ist, wird die Inferenzfunktionalität (Anwendung trainierter Modelle auf neue Daten) voraussichtlich schnell wachsen. Da immer mehr KI-Modelle in einer Vielzahl von Anwendungen von der Forschung in die Produktion übergehen, steigt die Nachfrage nach effizienter Inferenz im großen Maßstab, insbesondere für Echtzeitanwendungen.
Cloud-Implementierungen werden das Wachstum anführen, während Hybrid-Implementierungen ein starkes Wachstum verzeichnen werden: Cloud- Implementierungen werden voraussichtlich den größten Marktanteil einnehmen, da sie skalierbar, flexibel und investitionsärmer sind. Hybrid- Implementierungen werden jedoch voraussichtlich deutlich wachsen, da sie ein Gleichgewicht zwischen der Vielseitigkeit von Cloud-Ressourcen und der Kontrolle und Sicherheit der lokalen Infrastruktur bieten und so vielfältige Geschäftsanforderungen und regulatorische Auflagen erfüllen.
Cloud-Service-Provider (CSPs) als führende Endnutzer: Cloud-Service-Provider (CSPs) sind die größten Endnutzer und investieren massiv in den Aufbau einer umfassenden KI-Infrastruktur, um ihre eigenen KI-Dienste und die ihrer Unternehmenskunden zu unterstützen. Unternehmen erhöhen zudem ihre Investitionen in KI-Infrastrukturen rapide, um KI in ihre Betriebsabläufe zu integrieren und so Automatisierung, Datenverarbeitung und Entscheidungsfindung zu ermöglichen.
Erhöhte Investitionen in KI-spezifische Netzwerkinfrastruktur: Die großen Datenmengen, die zwischen KI-Beschleunigern und -Speichern übertragen werden, erfordern Netzwerklösungen mit hoher Bandbreite und geringer Latenz. Technologien wie InfiniBand und Hochgeschwindigkeits-Ethernet (z. B. 800G) werden zu entscheidenden Komponenten der KI-Infrastruktur.
Fokus auf Energieeffizienz und nachhaltige KI: Der hohe Stromverbrauch großer KI-Infrastrukturen führt zu einem Trend hin zu energieeffizienterer Hardware (z. B. der NVIDIA Blackwell-Plattform, die erhebliche Energieeinsparungen bietet) und zur Einführung fortschrittlicher Kühllösungen (wie Flüssigkeitskühlung), um Betriebskosten und Umweltbelastung zu senken.
Entwicklung spezialisierter KI-Beschleuniger über GPUs hinaus: GPUs sind zwar nach wie vor vorherrschend, es gibt jedoch zunehmend Forschung und Entwicklung im Bereich alternativer KI-Beschleuniger wie FPGAs (Field Programmable Gate Arrays) und ASICs, die für bestimmte KI-Workloads konzipiert sind und das Potenzial für noch mehr Effizienz und Leistung bieten.