Un nuevo análisis de mercado destaca la drástica y rápida expansión prevista para el mercado global de infraestructura de IA. Con un valor de 71 420 millones de dólares en 2024 , se proyecta que el mercado crezca de 86 960 millones de dólares en 2025 a la notable cifra de 408 910 millones de dólares en 2032 , con una tasa de crecimiento anual compuesta (TCAC) del 24,75 % durante el período de pronóstico. Este impresionante crecimiento se debe principalmente a la creciente demanda de computación de alto rendimiento para gestionar cargas de trabajo complejas de IA, el rápido auge de las aplicaciones de IA generativas y los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM), y las importantes inversiones de los proveedores de servicios en la nube (CSP) y las empresas para construir ecosistemas de IA robustos y escalables.
Lea los detalles completos del informe: https://www.kingsresearch.com/ai-infrastructure-market-2495
Aspectos destacados del informe
El informe completo analiza el mercado global de infraestructura de IA, segmentándolo por oferta (computación, memoria, red, almacenamiento, software de servidor), por función (capacitación, inferencia), por implementación (local, nube, híbrido), por usuario final (proveedores de servicios en la nube (CSP), empresas, organizaciones gubernamentales) y análisis regional .
Factores clave del mercado
- Crecimiento explosivo de las cargas de trabajo de IA y la complejidad de los modelos: La creciente sofisticación de los modelos de IA, especialmente los modelos de lenguaje grande (LLM) y la IA generativa (GenAI), exige una enorme potencia computacional tanto para el entrenamiento como para la inferencia. Este crecimiento exponencial de las cargas de trabajo de IA es el principal impulsor de una infraestructura de IA robusta y escalable.
- Creciente adopción de la IA en diversos sectores: Sectores como la salud, la banca, los servicios financieros y los seguros (BFSI), la automoción, la fabricación y el comercio minorista están integrando rápidamente la IA en sus operaciones principales para mejorar la eficiencia, automatizar procesos, optimizar la toma de decisiones y ofrecer experiencias personalizadas. Esta adopción generalizada de la IA requiere una infraestructura sólida.
- Avances en hardware optimizado para IA: La innovación continua en hardware especializado para IA, en particular en unidades de procesamiento gráfico (GPU), unidades de procesamiento tensorial (TPU) y circuitos integrados específicos de aplicación (ASIC), está impulsando significativamente el crecimiento del mercado. Estos avances ofrecen un rendimiento, una eficiencia energética y una escalabilidad inigualables para las aplicaciones de IA.
- Expansión de los servicios de IA en la nube: Los proveedores de servicios en la nube (CSP) están realizando inversiones sustanciales en su infraestructura de IA para ofrecer recursos y servicios de IA escalables y bajo demanda. Esto facilita el acceso a potentes herramientas de IA para empresas de todos los tamaños, reduciendo las barreras de inversión inicial e impulsando su adopción generalizada.
- Proliferación de datos y necesidad de computación de alto rendimiento (HPC): El aumento exponencial de la generación de datos en todos los sectores requiere una infraestructura sofisticada para almacenar, procesar y analizar conjuntos de datos masivos de forma eficiente. La infraestructura de IA, en particular sus componentes de computación y almacenamiento, es fundamental para extraer información de estos datos.
- El auge de la IA de borde y el procesamiento en tiempo real: la creciente demanda de análisis de IA en tiempo real y toma de decisiones en el borde (más cerca de la fuente de datos) en aplicaciones como vehículos autónomos, dispositivos de IoT y fabricación inteligente está impulsando la necesidad de una infraestructura de IA distribuida capaz de realizar un procesamiento de baja latencia.
Tendencias clave del mercado
- El segmento de computación dominará, el software crecerá con mayor rapidez: Se espera que el segmento de computación (principalmente GPU y aceleradores de IA) ocupe la mayor cuota de mercado debido a su papel fundamental en el procesamiento de cálculos intensivos de IA. Sin embargo, se proyecta que el segmento de software de servidor presente el crecimiento más rápido, impulsado por los avances en los frameworks de IA/ML, las plataformas MLOps y las herramientas de orquestación que optimizan el uso del hardware y agilizan la implementación de IA.
- La función de inferencia cobra un impulso significativo: Si bien el entrenamiento sigue siendo crucial para el desarrollo de nuevos modelos de IA, se prevé que la función de inferencia (aplicación de modelos entrenados a nuevos datos) crezca rápidamente. A medida que más modelos de IA pasan de la investigación a la producción en diversas aplicaciones, la demanda de inferencia eficiente a escala está en auge, especialmente para aplicaciones en tiempo real.
- La implementación en la nube liderará el crecimiento y la híbrida experimentará un fuerte crecimiento: Se prevé que la implementación en la nube ocupe la mayor cuota de mercado gracias a su escalabilidad, flexibilidad y menor inversión de capital para los usuarios. Sin embargo, se espera que la implementación híbrida crezca significativamente, ofreciendo un equilibrio entre la versatilidad de los recursos en la nube y el control y la seguridad de la infraestructura local, satisfaciendo así las diversas necesidades empresariales y los requisitos regulatorios.
- Proveedores de Servicios en la Nube (CSP) como Usuarios Finales Líderes: Los proveedores de servicios en la nube (CSP) son los usuarios finales más grandes y realizan inversiones masivas para construir una infraestructura de IA a gran escala que respalde sus propios servicios de IA y los de sus clientes empresariales. Las empresas también están incrementando rápidamente su inversión en infraestructura de IA para integrar la IA en sus operaciones, con el fin de automatizar, procesar datos y tomar decisiones.
- Aumento de la inversión en estructuras de red específicas para IA: El gran volumen de datos transferidos entre los aceleradores de IA y el almacenamiento requiere soluciones de red de alto ancho de banda y baja latencia. Tecnologías como InfiniBand y Ethernet de alta velocidad (p. ej., 800G) se están convirtiendo en componentes cruciales de la infraestructura de IA.
- Enfoque en la eficiencia energética y la IA sustentable: el alto consumo de energía de la infraestructura de IA a gran escala está impulsando una tendencia hacia hardware más eficiente energéticamente (por ejemplo, la plataforma NVIDIA Blackwell que ofrece importantes ahorros de energía) y la adopción de soluciones de enfriamiento avanzadas (como enfriamiento líquido) para reducir los costos operativos y el impacto ambiental.
- Desarrollo de aceleradores de IA especializados más allá de las GPU: si bien las GPU siguen siendo dominantes, existe una creciente investigación y desarrollo en aceleradores de IA alternativos como FPGA (matrices de puertas programables en campo) y ASIC diseñados para cargas de trabajo de IA específicas, que ofrecen potencial para una eficiencia y un rendimiento aún mayores.
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