| ■ 영문 제목 : AI Infrastructure Market by Offerings (Compute (GPU, CPU, FPGA), Memory (DDR, HBM), Network (NIC/Network Adapters, Interconnect), Storage, Software), Function (Training, Inference), Deployment (On-premises, Cloud, Hybrid) – Global Forecast to 2030 | |
 | ■ 상품코드 : SE 7201 ■ 조사/발행회사 : MarketsandMarkets ■ 발행일 : 2024년 12월 ■ 페이지수 : 338 ■ 작성언어 : 영문 ■ 보고서 형태 : PDF ■ 납품 방식 : Email (주문후 24시간내 납품) ■ 조사대상 지역 : 글로벌 ■ 산업 분야 : 반도체＆전자 |
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“AI 인프라 시장은 2024년에 1,358억 1,000만 달러 규모에 이를 것으로 예상되며, 2024년부터 2030년까지 연평균 성장률 19.4%로 성장하여 2030년에는 3,944억 6,000만 달러에 이를 것으로 예측” AI 인프라 시장을 견인하는 것은 디지털 트랜스포메이션, IoT, 소셜 미디어, 전자상거래로 인한 데이터 생성량의 급증으로, AI 및 기계학습 모델용 방대한 데이터 세트를 관리하기 위해 고도의 컴퓨팅과 스토리지가 필요하게 되었습니다. 또한 데이터 센터에서 클라우드 기반 AI 인프라에 대한 수요가 증가함에 따라 기업이 복잡한 AI 워크로드를 관리하는 방법이 재구축되고 있으며, 주요 클라우드 제공업체는 AI 대응 인프라에 막대한 투자를 통해 글로벌 및 산업별 수요 증가에 대응하고 있습니다. 이러한 요인은 AI 인프라 시장의 성장을 촉진하는 주요 추진 요인입니다.
“생성 AI 분야가 예측 기간 동안 가장 높은 CAGR을 유지”
생성 AI는 전체 산업의 고급 AI 애플리케이션에 대한 수요 증가로 인해 높은 성장률을 보일 것으로 예상됩니다. 생성 AI는 콘텐츠 제작, 언어 모델, 이미지 합성 등의 기능을 강화하는 것으로, 모두 대규모 신경망을 훈련하고 실행하기 위한 방대한 계산 능력에 크게 의존하고 있습니다. 이 수요는 집중적인 처리 요건을 지원할 수 있는 고성능 GPU와 DPU 기능에 중점을 둔 고액의 인프라 투자를 필요로 합니다. 제너레이티브 AI의 잠재력을 활용하려는 기업이 늘어남에 따라 AI 인프라 시장은 확대될 것입니다. 2024년 11월, GMO 인터넷 그룹 주식회사(일본)는 NVIDIA Corporation(미국)의 H200 Tensor Core GPU, Spectrum-X Ethernet, BlueField -3 DPU 및 NVIDIA AI Enterprise 소프트웨어가 탑재된 “GMO GPU 클라우드” 제공을 시작했습니다. Dell PowerEdge 서버에서 개발된 이 인프라는 지연 시간 감소 및 광대역폭 기능으로 인해 프로덕션 등급의 생성적 AI 애플리케이션의 요구를 지원하도록 조정되었습니다. 이러한 혁신은 생성적 AI 워크로드에 최적화된 인프라의 대규모 배포에 대한 업계의 추진력을 강조합니다. 또한, 이 점은 이 세그먼트의 성장 동력이 되는 로컬 고성능 클라우드 솔루션이 될 것입니다.
“예측 기간 동안 AI 인프라 시장 연평균 성장률은 기업이 높을 것으로 예측”
엔터프라이즈 세그먼트는 AI 인프라 시장에서 높은 성장을 기록할 것으로 예측됩니다. 기업은 AI를 활용하여 디지털 트랜스포메이션을 촉진하고 업무 효율성을 높이며 고객 경험을 향상시키기 위해 AI 인프라를 도입하고 있습니다. 제조, 금융, 소매 기업은 강력하고 확장 가능한 AI 인프라가 필요한 AI를 활용한 예측 분석, 프로세스 자동화, 고객 인사이트 툴에 대한 투자를 늘리고 있습니다. 기업은 또한 프라이빗 클라우드 인프라와 하이브리드 클라우드 모델에 투자하여 AI 기능을 확장하고 있습니다. 특히 클라우드 기반 AI의 유연성과 혁신성의 혜택을 받으면서 기밀 데이터를 보호하려고 합니다. 각 회사는 클라우드와 온프레미스의 유연성을 제공함과 동시에 기존 IT 환경과 통합 가능한 적응성이 뛰어난 고성능 AI 리소스를 요구하는 기업의 요구에 부합하는 포괄적인 지원을 제공하고 있습니다. 2024년 2월, 시스코와 엔비디아는 기업의 AI에 필요한 높은 컴퓨팅 능력을 제공하면서 도입과 관리를 합리화하도록 설계된 데이터센터용으로 조정된 AI 인프라스트럭처 솔루션을 제공하기 위한 제휴를 발표했습니다. 시스코와 엔비디아는 클라우드 기반 및 온프레미스 기업을 위한 유연한 AI 인프라 옵션과 더불어 강력한 네트워킹, 보안, 엔드투엔드 관찰 가능한 기능을 공동으로 제공합니다. 기업이 AI 솔루션 배포를 위해 확장 가능하고 안전하며 관리하기 쉬운 인프라를 원하기 때문에 이러한 협업은 엔터프라이즈 AI 인프라 시장의 성장을 뒷받침하고 있습니다.
“아시아 태평양 지역은 예측 기간 동안 높은 CAGR을 유지할 것으로 전망”
아시아 태평양 지역의 AI 인프라 시장은 예측 기간 동안 높은 CAGR로 성장할 것입니다. 중국, 일본, 한국, 인도 등 국가들은 AI 혁신의 최전선에 있으며, 이들 지역의 정부와 민간 부문은 AI 연구, 인프라, 인재 육성에 막대한 투자를 하고 있습니다. 2024년 9월, 레노버(홍콩)는 인도에서 고성능 AI 서버의 대량 생산 사업을 발표하고 최첨단 연구개발(R&D) 연구소도 공개하여 레노버의 인프라스트럭처 솔루션의 진화를 촉진했습니다. 이는 인도 정부의 ‘메이크 인 인디아’와 ‘AI 포 올’ 비전을 지원하면서 혁신과 제조의 허브로서 인도의 중요한 위치를 확립하기 위해 레노버가 진행한 중요한 노력입니다. 이러한 노력은 AI 기술 분야에서 아시아 태평양 지역의 리더십을 가속화하고 아시아 태평양 지역 산업 전반에 걸친 AI 인프라 도입의 대폭적인 성장으로 이어질 것입니다. 또한 기업과 정부가 디지털 전환과 클라우드의 도입을 추진하는 가운데 고성능 AI 제품에 대한 요구가 높아지고 있으며, 아시아 태평양 지역은 AI 인프라의 세계적인 급성장 시장 중 하나입니다.
2차 조사를 통해 수집한 다양한 세그먼트와 하위 세그먼트의 시장 규모를 결정하고 검증하기 위해 AI 인프라 시장 분야의 주요 업계 전문가를 대상으로 광범위한 1차 인터뷰를 실시했습니다. 본 보고서의 주요 참가자 내역은 다음과 같습니다. 이 조사에는 부품 공급업체부터 티어 1 기업, OEM에 이르기까지 다양한 업계 전문가의 통찰력이 포함되어 있습니다.
주요 참가자의 내역은 다음과 같다.
– 기업 유형별 티어 1: 50%, 티어 2: 20%, 티어 3: 30
– 직책별 C급 임원: 20%, 이사: 30%, 기타: 50
– 지역별 북미: 30%, 유럽: 20%, 아시아 태평양 지역: 40%, RoW: 10
본 보고서에서는 AI 인프라스트럭처 시장의 주요 플레이어를 각 시장 랭킹 분석과 함께 소개하고 있습니다. 본 보고서에 수록된 주요 기업은 NVIDIA Corporation(미국), Advanced Micro Devices, Inc.(미국), SK HYNIX INC.(한국), SAMSUNG(한국), Micron Technology, Inc.(미국), Intel Corporation(미국), Google(미국), Amazon Web Services, Inc.(미국), Tesla(미국), Microsoft(미국), Meta(미국), Graphcore(영국), Cerebras(미국) 등입니다.
이 외에도 KIOXIA Holdings Corporation(일본), Western Digital Corporation(미국), Mythic(미국), Blaize(미국), Groq, Inc. (미국), Rain Neuromorphics Inc.(미국), Tenstorrent (캐나다), SambaNova Systems, Inc. (미국), Taalas (캐나다), SAPEON Inc. (미국), Rebellions Inc. (한국), Rivos Inc. Ltd. (중국) 등이 AI 인프라 시장의 신흥 기업으로 꼽힙니다.
조사 대상 범위 이 조사 보고서는 AI 인프라 시장을 제공, 기능, 전개, 용도, 최종 사용자, 지역을 기준으로 분류하고 있습니다. AI 인프라 시장과 관련된 주요 촉진 요인, 저해 요인, 과제, 기회에 대해 설명하고 2030년까지 동시장을 예측합니다. 이와는 별도로 본 보고서는 AI 인프라 생태계에 포함된 모든 기업의 리더십 매핑과 분석으로 구성되어 있습니다.
보고서 구매의 주요 이점 본 보고서는 AI 인프라 시장 전체 및 하위 세그먼트의 수익 수에 대한 가장 근접한 근사치에 대한 정보를 제공함으로써 시장 리더/신규 진입자에게 도움이 됩니다. 본 보고서는 이해관계자가 경쟁 상황을 이해하고 더 많은 통찰력을 얻음으로써 자신의 비즈니스를 더 잘 포지셔닝하고 적절한 시장 진입 전략을 계획하는 데 도움이 됩니다. 또한 이 보고서는 관계자들이 시장의 맥박을 이해하는 데 도움이 되고 주요 시장 촉진 요인, 억제 요인, 과제 및 기회에 대한 정보를 제공합니다.
이 보고서는 다음 사항에 대한 통찰력을 제공합니다.
– AI 인프라 시장의 성장에 영향을 미치는 주요 촉진 요인(AI 워크로드에 대한 고성능 컴퓨팅 수요 증가, AI 연구 개발에 대한 정부 노력 및 투자, 기업 전반에 걸친 AI 및 ML 솔루션 도입 확대) 분석.
– 제품 개발/혁신: AI 인프라 시장에서 향후 기술, 연구개발 활동, 신제품 및 신서비스 발표에 대한 심층적인 통찰력.
– 시장 개발: 유리한 시장에 대한 포괄적인 정보 – 이 보고서는 다양한 지역의 AI 인프라 시장을 분석합니다.
– 시장 다양화: AI 인프라 시장에서 신제품 및 서비스, 미개척 지역, 최근 개발, 투자에 대한 포괄적인 정보
– 경쟁사 평가: AI 인프라 시장에서 NVIDIA Corporation(미국), Advanced Micro Devices, Inc.(미국), SK HYNIX INC.(한국), SAMSUNG(한국), Micron Technology, Inc.(미국) 등 주요 기업의 시장 점유율, 성장 전략, 서비스 내용을 상세히 평가.
1 서론 30 4 프리미엄 인사이트 56 7.3 메모리 138 10 AI 인프라 시장: 용도별 161 12.4 아시아 태평양 지역 212 1.1 STUDY OBJECTIVES 30 1.2 MARKET DEFINITION 30 1.3 STUDY SCOPE 31 1.3.1 MARKETS COVERED 31 1.3.2 INCLUSIONS AND EXCLUSIONS 32 1.3.3 YEARS CONSIDERED 33 1.4 CURRENCY CONSIDERED 33 1.5 UNIT CONSIDERED 33 1.6 LIMITATIONS 33 1.7 STAKEHOLDERS 34 1.8 SUMMARY OF CHANGES 34 2 RESEARCH METHODOLOGY 37 2.1 RESEARCH DATA 37 2.1.1 SECONDARY AND PRIMARY RESEARCH 39 2.1.2 SECONDARY DATA 39 2.1.2.1 List of key secondary sources 40 2.1.2.2 Key data from secondary sources 40 2.1.3 PRIMARY DATA 40 2.1.3.1 List of primary interview participants 41 2.1.3.2 Breakdown of primaries 41 2.1.3.3 Key data from primary sources 42 2.1.3.4 Key industry insights 43 2.2 MARKET SIZE ESTIMATION METHODOLOGY 44 2.2.1 BOTTOM-UP APPROACH 46 2.2.1.1 Approach to arrive at market size using bottom-up analysis (demand side) 46 2.2.2 TOP-DOWN APPROACH 47 2.2.2.1 Approach to arrive at market size using top-down analysis (supply side) 47 2.3 MARKET BREAKDOWN AND DATA TRIANGULATION 48 2.4 RESEARCH ASSUMPTIONS 49 2.5 RISK ANALYSIS 49 2.6 RESEARCH LIMITATIONS 50 3 EXECUTIVE SUMMARY 51 4 PREMIUM INSIGHTS 56 4.1 ATTRACTIVE OPPORTUNITIES FOR PLAYERS IN AI INFRASTRUCTURE MARKET 56 4.2 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY FUNCTION 56 4.3 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY DEPLOYMENT 57 4.4 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY APPLICATION 57 4.5 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY END USER 58 4.6 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY REGION 58 4.7 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY COUNTRY 59 5 MARKET OVERVIEW 60 5.1 INTRODUCTION 60 5.2 MARKET DYNAMICS 60 5.2.1 DRIVERS 61 5.2.1.1 Rising demand for high-performance computing in AI workloads 61 5.2.1.2 Government-led fundings to boost AI R&D 61 5.2.1.3 Growing popularity AI and ML solutions among enterprises 62 5.2.1.4 Massive data generation due to rapid digital transformation 63 5.2.2 RESTRAINTS 64 5.2.2.1 Compatibility issues with legacy systems 64 5.2.2.2 Consumption of large amount of energy 65 5.2.3 OPPORTUNITIES 67 5.2.3.1 Rise of AI-as-a-Service platforms 67 5.2.3.2 Surging demand for cloud-based AI infrastructure 67 5.2.3.3 Growing adoption of AI-driven decision making systems 68 5.2.3.4 Advancements in neuromorphic and quantum computing for AI 69 5.2.3.5 Increasing investments in data centers by cloud service providers 70 5.2.4 CHALLENGES 71 5.2.4.1 High initial investments 71 5.2.4.2 Maintaining data security and integrity in distributed AI systems 72 5.2.4.3 Complexities associated with integrating AI technologies into existing IT ecosystems 73 5.3 TRENDS/DISRUPTIONS IMPACTING CUSTOMER BUSINESS 74 5.4 PRICING ANALYSIS 74 5.4.1 INDICATIVE PRICING OF KEY PLAYERS, BY COMPUTE 75 5.4.2 AVERAGE SELLING PRICE TREND, BY REGION 76 5.5 VALUE CHAIN ANALYSIS 77 5.6 ECOSYSTEM ANALYSIS 80 5.7 INVESTMENT AND FUNDING SCENARIO 81 5.8 TECHNOLOGY ANALYSIS 82 5.8.1 KEY TECHNOLOGIES 82 5.8.1.1 Generative AI 82 5.8.1.2 Conversational AI 83 5.8.1.3 AI-optimized cloud platforms 83 5.8.2 COMPLEMENTARY TECHNOLOGIES 84 5.8.2.1 Blockchain 84 5.8.2.2 Edge computing 84 5.8.2.3 Cybersecurity 84 5.8.3 ADJACENT TECHNOLOGIES 85 5.8.3.1 Big data 85 5.8.3.2 Predictive analysis 85 5.9 UPCOMING DEPLOYMENT OF DATA CENTERS BY CLOUD SERVICE PROVIDERS 86 5.10 CAPEX OF CLOUD SERVICE PROVIDERS 86 5.11 PROCESSOR BENCHMARKING 88 5.11.1 GPU BENCHMARKING BY NVIDIA 88 5.11.2 CPU BENCHMARKING BY NVIDIA 88 5.12 PATENT ANALYSIS 89 5.13 TRADE ANALYSIS 92 5.13.1 IMPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 92 5.13.2 EXPORT SCENARIO (HS CODE 854231) 94 5.14 KEY CONFERENCES AND EVENTS, 2024–2025 95 5.15 CASE STUDY ANALYSIS 97 5.16 REGULATORY LANDSCAPE 101 5.16.1 REGULATORY BODIES, GOVERNMENT AGENCIES, AND OTHER ORGANIZATIONS 101 5.16.2 STANDARDS 105 5.17 PORTER’S FIVE FORCES ANALYSIS 108 5.17.1 THREAT OF NEW ENTRANTS 109 5.17.2 THREAT OF SUBSTITUTES 110 5.17.3 BARGAINING POWER OF SUPPLIERS 110 5.17.4 BARGAINING POWER OF BUYERS 110 5.17.5 INTENSITY OF COMPETITION RIVALRY 111 5.18 KEY STAKEHOLDERS AND BUYING CRITERIA 111 5.18.1 KEY STAKEHOLDERS IN BUYING PROCESS 111 5.18.2 BUYING CRITERIA 112 6 AI SERVER INDUSTRY LANDSCAPE 113 6.1 INTRODUCTION 114 6.2 AI SERVER PENETRATION AND GROWTH FORECAST 114 6.3 AI SERVER INDUSTRY, BY PROCESSOR TYPE 114 6.3.1 GPU-BASED SERVERS 115 6.3.1.1 Ability to process massive datasets and run intricate algorithms efficiently to drive market 115 6.3.2 FPGA-BASED SERVERS 116 6.3.2.1 Growing need for flexibility and customization for AI workloads to boost demand 116 6.3.3 ASIC-BASED SERVERS 118 6.3.3.1 Increasing demand for high-performance computing and machine learning to foster market growth 118 6.4 AI SERVER INDUSTRY, BY FUNCTION 119 6.4.1 TRAINING 120 6.4.1.1 Surging adoption of deep learning technologies to fuel market growth 120 6.4.2 INFERENCE 121 6.4.2.1 Rapid shift toward edge computing to accelerate demand 121 6.5 AI SERVER INDUSTRY SHARE ANALYSIS, 2023 122 7 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY OFFERING 126 7.1 INTRODUCTION 127 7.2 COMPUTE 128 7.2.1 GPU 131 7.2.1.1 Growing demand from hyperscale cloud service providers to fuel market growth 131 7.2.2 CPU 132 7.2.2.1 Increasing need for cost-effective and high-performance AI infrastructure to offer lucrative growth opportunities 132 7.2.3 FPGA 133 7.2.3.1 Growing need to reconfigure hardware to address growing AI workloads to boost demand 133 7.2.4 TPU 134 7.2.4.1 Rising need to accelerate deep learning and neural network processing to foster market growth 134 7.2.5 DOJO & FSD 135 7.2.5.1 Surging computational demands of deep learning and neural network training to accelerate demand 135 7.2.6 TRAINIUM & INFERENTIA 135 7.2.6.1 Growing demand for cost-effective training and inference to offer lucrative growth opportunities 135 7.2.7 ATHENA 136 7.2.7.1 Increasing emphasis on accelerating AI model training and inference capabilities to fuel demand 136 7.2.8 T-HEAD 136 7.2.8.1 Growing demand for AI-powered applications across data centers to offer lucrative growth opportunities 136 7.2.9 MTIA 137 7.2.9.1 Rising demand to optimize training and inference of ML models to foster market growth 137 7.2.10 LPU 137 7.2.10.1 Increasing need to handle demanding computational requirements of NLP to fuel market growth 137 7.2.11 OTHER ASIC 138 7.3 MEMORY 138 7.3.1 DDR 140 7.3.1.1 Increasing demand among semiconductor manufacturers to fuel market growth 140 7.3.2 HBM 141 7.3.2.1 Rising application for real-time image recognition to boost demand 141 7.4 NETWORK 142 7.4.1 NIC/NETWORK ADAPTERS 144 7.4.1.1 Increasing emphasis on advancing network speeds to offer lucrative growth opportunities 144 7.4.1.2 InfiniBand 146 7.4.1.2.1 Growing emphasis on reducing latency during large-scale AI model training to foster market growth 146 7.4.1.3 Ethernet 147 7.4.1.3.1 Rising need for high-speed solutions to meet next-gen AI model demands to foster market growth 147 7.4.1.4 Interconnects 147 7.4.1.4.1 Increasing demand for larger-scale AI models to fuel market growth 147 7.5 STORAGE 148 7.5.1 GROWING NEED FOR SUSTAINABLE AND COST-EFFECTIVE STORAGE SOLUTIONS TO OFFER LUCRATIVE GROWTH OPPORTUNITIES 148 7.6 SERVER SOFTWARE 149 7.6.1 RISING NEED FOR SECURE AND STABLE COMPUTING ENVIRONMENTS IN AI DATA CENTERS TO FUEL MARKET GROWTH 149 8 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY FUNCTION 151 8.1 INTRODUCTION 152 8.2 TRAINING 154 8.2.1 INCREASING COMPLEXITIES AND SCALE OF AI MODEL DEVELOPMENT TO DRIVE MARKET 154 8.3 INFERENCE 155 8.3.1 RISING POPULARITY OF EDGE COMPUTING TO FUEL MARKET GROWTH 155 9 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY DEPLOYMENT 156 9.1 INTRODUCTION 157 9.2 ON-PREMISES 159 9.2.1 GROWING CONCERNS OF DATA PRIVACY TO DRIVE MARKET 159 9.3 CLOUD 159 9.3.1 ABILITY TO SCALE RESOURCES ON-DEMAND TO FUEL MARKET GROWTH 159 9.4 HYBRID 160 9.4.1 INCREASING DEMAND FOR SCALABLE SOLUTIONS TO BALANCE PERFORMANCE AND SECURITY TO FOSTER MARKET GROWTH 160 10 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY APPLICATION 161 10.1 INTRODUCTION 162 10.2 GENERATIVE AI 163 10.2.1 RULE-BASED MODELS 165 10.2.1.1 Integration with ML and deep learning to offer lucrative growth opportunities 165 10.2.2 STATISTICAL MODELS 165 10.2.2.1 Growing application in finance, economics, and healthcare sectors to predict trends and outcomes to fuel market growth 165 10.2.3 DEEP LEARNING 166 10.2.3.1 Surging demand for AI-generated content and automation to offer lucrative growth opportunities 166 10.2.4 GENERATIVE ADVERSARIAL NETWORKS (GANS) 167 10.2.4.1 Increasing application to create 3D models in entertainment and gaming sectors to foster market growth 167 10.2.5 AUTOENCODERS 167 10.2.5.1 Growing need to reduce dimensionality of data and handle complex datasets to accelerate demand 167 10.2.6 CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS (CNNS) 168 10.2.6.1 Rising number of autonomous vehicles and smart cities to drive market 168 10.2.7 TRANSFORMER MODELS 169 10.2.7.1 Growing popularity of GPT models and BERT to offer lucrative growth opportunities 169 10.3 MACHINE LEARNING 170 10.3.1 RISING APPLICATION FOR REAL-TIME DECISION-MAKING AND DATA ANALYSIS TO FOSTER MARKET GROWTH 170 10.4 NATURAL LANGUAGE PROCESSING 171 10.4.1 GROWING USAGE OF MACHINES FOR SENTIMENT ANALYSIS, LANGUAGE TRANSLATION, AND SPEECH RECOGNITION TO ACCELERATE DEMAND 171 10.5 COMPUTER VISION 172 10.5.1 INCREASING DEMAND FOR AUTOMATED VISUAL RECOGNITION SYSTEMS TO FUEL MARKET GROWTH 172 11 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY END USER 173 11.1 INTRODUCTION 174 11.2 CLOUD SERVICE PROVIDERS 177 11.2.1 RISING EMPHASIS ON OFFERING PRE-BUILT AI MODELS TO OFFER LUCRATIVE GROWTH OPPORTUNITIES 177 11.3 ENTERPRISES 179 11.3.1 HEALTHCARE 184 11.3.1.1 Growing demand for personalized treatment to fuel market growth 184 11.3.2 BFSI 185 11.3.2.1 Rising focus on enhancing security and improving customer services to foster market growth 185 11.3.3 AUTOMOTIVE 186 11.3.3.1 Increasing popularity of connected vehicles to offer lucrative growth opportunities 186 11.3.4 RETAIL & E-COMMERCE 188 11.3.4.1 Rapid shift toward data-centric models to enhance customer engagement to accelerate demand 188 11.3.5 MEDIA & ENTERTAINMENT 189 11.3.5.1 Rising demand for content recommendation engines and interactive media experiences to foster market growth 189 11.3.6 OTHER ENTERPRISES 190 11.4 GOVERNMENT ORGANIZATIONS 191 11.4.1 GROWING NEED TO ENHANCE PUBLIC SAFETY AND SECURITY TO OFFER LUCRATIVE GROWTH OPPORTUNITIES 191 12 AI INFRASTRUCTURE MARKET, BY REGION 193 12.1 INTRODUCTION 194 12.2 NORTH AMERICA 196 12.2.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR NORTH AMERICA 196 12.2.2 US 201 12.2.2.1 Presence of established AI infrastructure manufacturers to drive market 201 12.2.3 CANADA 201 12.2.3.1 Growing emphasis on commercializing AI to offer lucrative growth opportunities 201 12.2.4 MEXICO 202 12.2.4.1 Rapid digital transformation and surging adoption of cloud computing to fuel market growth 202 12.3 EUROPE 203 12.3.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR EUROPE 203 12.3.2 UK 208 12.3.2.1 Growing investments in data center infrastructure to boost demand 208 12.3.3 GERMANY 209 12.3.3.1 Rising adoption smart technologies to boost manufacturing to drive market 209 12.3.4 FRANCE 209 12.3.4.1 Favorable government initiatives to strengthen AI infrastructure to fuel market growth 209 12.3.5 ITALY 210 12.3.5.1 Increasing emphasis on developing digital infrastructure to offer lucrative growth opportunities 210 12.3.6 SPAIN 211 12.3.6.1 Rapid adoption of cloud computing to accelerate demand 211 12.3.7 REST OF EUROPE 211 12.4 ASIA PACIFIC 212 12.4.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ASIA PACIFIC 213 12.4.2 CHINA 218 12.4.2.1 Proliferation of IoT devices to drive market 218 12.4.3 JAPAN 219 12.4.3.1 Rising investments to boost cloud infrastructure to foster market growth 219 12.4.4 INDIA 219 12.4.4.1 Government-led initiatives to strengthen AI infrastructure to offer lucrative growth opportunities 219 12.4.5 SOUTH KOREA 220 12.4.5.1 Thriving semiconductor industry to accelerate demand 220 12.4.6 REST OF ASIA PACIFIC 221 12.5 ROW 221 12.5.1 MACROECONOMIC OUTLOOK FOR ROW 225 12.5.2 MIDDLE EAST 226 12.5.2.1 Growing emphasis on digital transformation and technological innovation to drive market 226 12.5.2.2 GCC 227 12.5.2.3 Rest of Middle East 227 12.5.3 AFRICA 228 12.5.3.1 Rising need for managing advanced data processing requirements to fuel market growth 228 12.5.4 SOUTH AMERICA 228 12.5.4.1 Growing demand for flexible and secure cloud storage solutions to foster market growth 228 13 COMPETITIVE LANDSCAPE 229 13.1 OVERVIEW 229 13.2 KEY PLAYER STRATEGIES/RIGHT TO WIN, 2019–2024 229 13.3 REVENUE ANALYSIS, 2021–2023 231 13.4 MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 232 13.4.1 COMPUTE MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 232 13.4.2 MEMORY MARKET SHARE ANALYSIS, 2023 235 13.5 COMPANY VALUATION AND FINANCIAL METRICS, 2023 237 13.6 BRAND/PRODUCT COMPARISON 238 13.7 COMPANY EVALUATION MATRIX: KEY PLAYERS, 2023 239 13.7.1 STARS 239 13.7.2 EMERGING LEADERS 239 13.7.3 PERVASIVE PLAYERS 239 13.7.4 PARTICIPANTS 239 13.7.5 COMPANY FOOTPRINT: KEY PLAYERS, 2023 241 13.7.5.1 Company footprint 241 13.7.5.2 Region footprint 242 13.7.5.3 Offering footprint 242 13.7.5.4 Function footprint 243 13.7.5.5 Deployment footprint 244 13.7.5.6 Application footprint 244 13.7.5.7 End user footprint 245 13.8 COMPANY EVALUATION MATRIX: STARTUPS/SMES, 2023 246 13.8.1 PROGRESSIVE COMPANIES 246 13.8.2 RESPONSIVE COMPANIES 246 13.8.3 DYNAMIC COMPANIES 246 13.8.4 STARTING BLOCKS 246 13.8.5 COMPETITIVE BENCHMARKING: STARTUPS/SMES, 2023 248 13.8.5.1 Competitive benchmarking of key startups/SMEs 248 13.8.5.2 Detailed list of key startups/SMEs 249 13.9 COMPETITIVE SCENARIO 249 13.9.1 PRODUCT LAUNCHES 250 13.9.2 DEALS 251 13.9.3 OTHER DEVELOPMENTS 254 14 COMPANY PROFILES 255 14.1 KEY PLAYERS 255 14.1.1 NVIDIA CORPORATION 255 14.1.1.1 Business overview 255 14.1.1.2 Products/Solutions/Services offered 256 14.1.1.3 Recent developments 259 14.1.1.3.1 Product launches 259 14.1.1.3.2 Deals 261 14.1.1.4 MnM view 262 14.1.1.4.1 Key strengths/Right to win 262 14.1.1.4.2 Strategic choices 263 14.1.1.4.3 Weaknesses/Competitive threats 263 14.1.2 ADVANCED MICRO DEVICES, INC. 264 14.1.2.1 Business overview 264 14.1.2.2 Products/Solutions/Services offered 265 14.1.2.3 Recent developments 267 14.1.2.3.1 Product launches 267 14.1.2.3.2 Deals 268 14.1.2.4 MnM view 269 14.1.2.4.1 Key strengths/Right to win 269 14.1.2.4.2 Strategic choices 270 14.1.2.4.3 Weaknesses/Competitive threats 270 14.1.3 SK HYNIX INC. 271 14.1.3.1 Business overview 271 14.1.3.2 Products/Solutions/Services offered 273 14.1.3.3 Recent developments 274 14.1.3.3.1 Product launches 274 14.1.3.3.2 Deals 274 14.1.3.3.3 Other developments 275 14.1.3.4 MnM view 275 14.1.3.4.1 Key strengths/Right to win 275 14.1.3.4.2 Strategic choices 275 14.1.3.4.3 Weaknesses/Competitive threats 275 14.1.4 SAMSUNG 276 14.1.4.1 Business overview 276 14.1.4.2 Products/Solutions/Services offered 277 14.1.4.3 Recent developments 279 14.1.4.3.1 Product launches 279 14.1.4.3.2 Deals 281 14.1.4.4 MnM view 282 14.1.4.4.1 Key strengths/Right to win 282 14.1.4.4.2 Strategic choices 282 14.1.4.4.3 Weaknesses/Competitive threats 282 14.1.5 MICRON TECHNOLOGY, INC. 283 14.1.5.1 Business overview 283 14.1.5.2 Products/Solutions/Services offered 284 14.1.5.3 Recent developments 286 14.1.5.3.1 Product launches 286 14.1.5.3.2 Deals 288 14.1.5.4 MnM view 289 14.1.5.4.1 Key strengths/Right to win 289 14.1.5.4.2 Strategic choices 289 14.1.5.4.3 Weaknesses/Competitive threats 289 14.1.6 INTEL CORPORATION 290 14.1.6.1 Business overview 290 14.1.6.2 Products/Solutions/Services offered 291 14.1.6.3 Recent developments 294 14.1.6.3.1 Product launches 294 14.1.6.3.2 Deals 296 14.1.6.3.3 Other developments 298 14.1.7 GOOGLE 299 14.1.7.1 Business overview 299 14.1.7.2 Products/Solutions/Services offered 300 14.1.7.3 Recent developments 301 14.1.7.3.1 Product launches 301 14.1.7.3.2 Deals 302 14.1.8 AMAZON WEB SERVICES, INC. 304 14.1.8.1 Business overview 304 14.1.8.2 Products/Solutions/Services offered 305 14.1.8.3 Recent developments 305 14.1.8.3.1 Product launches 305 14.1.8.3.2 Deals 306 14.1.9 TESLA 307 14.1.9.1 Business overview 307 14.1.9.2 Products/Solutions/Services offered 308 14.1.10 MICROSOFT 309 14.1.10.1 Business overview 309 14.1.10.2 Products/Solutions/Services offered 310 14.1.10.3 Recent developments 311 14.1.10.3.1 Product launches 311 14.1.10.3.2 Deals 311 14.1.11 META 312 14.1.11.1 Business overview 312 14.1.11.2 Products/Solutions/Services offered 313 14.1.11.3 Recent developments 314 14.1.11.3.1 Product launches 314 14.1.11.3.2 Deals 314 14.1.12 GRAPHCORE 315 14.1.12.1 Business overview 315 14.1.12.2 Products/Solutions/Services offered 315 14.1.12.3 Recent developments 316 14.1.12.3.1 Product launches 316 14.1.12.3.2 Deals 316 14.1.13 CEREBRAS 317 14.1.13.1 Business overview 317 14.1.13.2 Products/Solutions/Services offered 317 14.1.13.3 Recent developments 318 14.1.13.3.1 Product launches 318 14.1.13.3.2 Deals 318 14.2 OTHER PLAYERS 319 14.2.1 KIOXIA HOLDINGS CORPORATION 319 14.2.2 WESTERN DIGITAL CORPORATION 320 14.2.3 MYTHIC 321 14.2.4 BLAIZE 322 14.2.5 GROQ, INC. 323 14.2.6 HAILO TECHNOLOGIES LTD 324 14.2.7 SIMA TECHNOLOGIES, INC. 325 14.2.8 KNERON, INC. 325 14.2.9 RAIN NEUROMORPHICS INC. 326 14.2.10 TENSTORRENT 326 14.2.11 SAMBANOVA SYSTEMS, INC. 327 14.2.12 TAALAS 327 14.2.13 SAPEON INC. 328 14.2.14 REBELLIONS INC. 328 14.2.15 RIVOS INC. 329 14.2.16 SHANGHAI BIREN TECHNOLOGY CO., LTD. 329 15 APPENDIX 330 15.1 DISCUSSION GUIDE 330 15.2 KNOWLEDGESTORE: MARKETSANDMARKETS’ SUBSCRIPTION PORTAL 334 15.3 CUSTOMIZATION OPTIONS 336 15.4 RELATED REPORTS 336 15.5 AUTHOR DETAILS 337 |
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