Рынок серверов ИИ переживает стремительный рост, обусловленный все более широким внедрением ИИ в различных отраслях. По прогнозам Fundamental Business Insights & Consulting, к 2032 году объём рынка составит около 183 млрд долларов США.
По данным исследовательской компании, ожидается, что мировой рынок серверов ИИ будет расти с совокупным годовым темпом роста (CAGR) примерно на 18,5% в период с 2024 по 2032 год.
Рост рынка серверов ИИ обусловлен растущим внедрением ИИ в таких отраслях, как ИТ, телекоммуникации, здравоохранение и производство, которые используют ИИ для автоматизации, предиктивной аналитики и принятия решений.
Этот всплеск особенно силен в таких секторах, как ИТ и телекоммуникации, где требуются расширенные возможности обработки данных. В то же время, достижения в области аппаратного обеспечения ИИ , особенно графических процессоров, которые захватили 56% рынка в 2023 году, обеспечивают более быструю обработку и более эффективное обучение моделей ИИ.
Более того, постоянные инвестиции в исследования и разработки в области ИИ стимулируют инновации в моделях и приложениях ИИ, ещё больше увеличивая спрос на высокопроизводительные серверы ИИ для обработки сложных рабочих нагрузок.
Драйверы роста рынка серверов ИИ
К основным факторам роста мирового рынка серверов ИИ относятся следующие:
-
Рост внедрения ИИ: поскольку такие отрасли, как ИТ, телекоммуникации, здравоохранение и производство, внедряют ИИ для автоматизации, предиктивной аналитики и принятия решений, спрос на инфраструктуру серверов ИИ стремительно растёт. Этот рост подпитывается такими секторами, как ИТ и телекоммуникации, на которые приходится значительная часть инвестиций в серверы ИИ из-за их потребности в расширенных возможностях обработки и управления данными.
-
Достижения в области аппаратного обеспечения ИИ: спрос на специализированное оборудование, такое как графические процессоры (которые захватили 56% рынка в 2023 году), является основным драйвером. Графические процессоры предлагают значительные преимущества производительности для рабочих нагрузок ИИ, таких как глубокое обучение и нейронные сети, обеспечивая более быструю обработку и обучение моделей.
-
Исследования и разработки в области ИИ: постоянные инвестиции в исследования и разработки в области ИИ, включая инициативы в академических учреждениях и отраслях, стимулируют инновации в моделях и приложениях ИИ. Это увеличивает спрос на высокопроизводительные серверы, способные обрабатывать сложные рабочие нагрузки ИИ.
10 главных тенденций на рынке серверов ИИ
Вот 10 основных тенденций, которые в настоящее время формируют рынок серверов ИИ:
Решения Edge AI: тенденция к Edge AI , которая подразумевает обработку данных в источнике (например, датчики или устройства IoT), трансформирует рынок серверов AI. Edge AI снижает задержку, использование полосы пропускания и риски конфиденциальности, сводя к минимуму необходимость в центральной обработке.
Рост числа серверов обучения ИИ: серверы обучения ИИ приобретают известность из-за растущей сложности моделей ИИ, особенно в машинном обучении. Эти серверы доминируют на рынке, обеспечивая значительную долю дохода, и их важность будет продолжать расти по мере развития приложений ИИ.
Облачные и гибридные развёртывания: Облачные серверы ИИ становятся все более популярными благодаря своей масштабируемости и экономической эффективности. Однако гибридные модели, которые сочетают локальные и облачные возможности, также растут, поскольку компании ищут гибкость в управлении своими рабочими нагрузками ИИ.
Архитектуры, оптимизированные для ИИ: все больше внимания уделяется проектированию архитектур серверов, специально оптимизированных для рабочих нагрузок ИИ. Это включает в себя специальные чипы и ускорители ИИ, которые могут обеспечить более высокую производительность и эффективность по сравнению с оборудованием общего назначения. Компании инвестируют в разработку специализированных процессоров, таких как тензорные процессоры (TPU), которые специально предназначены для задач ИИ.
Устойчивость и энергоэффективность: с ростом числа развёртываний серверов ИИ все больше внимания уделяется повышению энергоэффективности и экологичности этих систем. Инновации в технологиях охлаждения, энергоэффективном оборудовании и устойчивых методах работы центров обработки данных становятся ключевыми факторами для компаний, стремящихся сократить свой углеродный след.
AI-as-a-Service (AIaaS): Рост моделей AI-as-a-Service преобразует то, как компании получают доступ к технологиям AI и используют их. Вместо того, чтобы инвестировать в собственную инфраструктуру AI и поддерживать её, компании могут использовать облачные службы AI, предлагаемые такими поставщиками, как AWS, Google Cloud и Microsoft Azure. Эта тенденция стимулирует рост облачных серверных решений AI.
Усиленные меры безопасности: поскольку серверы ИИ обрабатывают все более конфиденциальные и критически важные данные, все больше внимания уделяется внедрению надёжных мер безопасности . Сюда входят расширенное шифрование, безопасный контроль доступа и системы обнаружения угроз для защиты от киберугроз и обеспечения целостности данных.
Повышенное внимание к совместимости: с учетом разнообразия технологий и платформ ИИ растёт потребность в совместимости между различными системами и инструментами. Решения сервера ИИ все чаще разрабатываются для поддержки бесшовной интеграции с различными фреймворками ИИ, источниками данных и приложениями.
Интеграция 5G: Развёртывание сетей 5G стимулирует прогресс в технологии серверов ИИ, обеспечивая более быструю передачу данных и сокращение задержек. Эта интеграция особенно актуальна для приложений, требующих обработки в реальном времени, таких как автономные транспортные средства и инициативы умных городов.
Гибридные модели ИИ: Разработка и внедрение гибридных моделей ИИ, которые объединяют несколько типов методов ИИ (например, сочетание глубокого обучения с символическим ИИ), набирают обороты. Эти модели направлены на использование сильных сторон различных подходов для повышения производительности и адаптивности в сложных сценариях.
Её конек схемы в бизнесе, банковской и финансовой сфере.
