Рынок серверов для искусственного интеллекта переживает бурный рост, вызванный все более широким внедрением ИИ в различных отраслях. По прогнозам Fundamental Business Insights & Consulting, к 2032 г. глобальный объем этого рынка составит около 183 млрд. долл., сообщает портал Data Center Knowledge.

По данным исследовательской компании, ожидается, что в период с 2024 по 2032 гг. мировой рынок ИИ-серверов будет расти со среднегодовым темпом (CAGR) около 18,5%.

Драйверы роста рынка ИИ-серверов

К основным факторам роста мирового рынка ИИ-серверов относятся следующие:

  • Рост внедрения ИИ. По мере того как такие отрасли, как ИТ, телекоммуникации, здравоохранение и промышленное производство, внедряют ИИ для автоматизации, предиктивной аналитики и принятия решений, спрос на инфраструктуру ИИ-серверов резко возрастает. Этот рост особенно стимулируется такими отраслями, как ИТ и телекоммуникации, на которые приходится значительная часть инвестиций в ИИ-серверы, из-за их потребности в расширенных возможностях обработки и управления данными.
  • Развитие аппаратного обеспечения ИИ. Спрос на специализированное оборудование, такое как графические процессоры (которые заняли 56% рынка в 2023 г.), является одним из основных факторов. GPU обеспечивают значительные преимущества в производительности для таких рабочих нагрузок ИИ, как глубокое обучение и нейронные сети, позволяя ускорить обработку и обучение моделей.
  • Исследования и разработки в области ИИ. Продолжающиеся инвестиции в исследования и разработки в области ИИ, включая инициативы академических институтов и отраслевых предприятий, стимулируют инновации в моделях и приложениях ИИ. Это повышает спрос на высокопроизводительные серверы, способные справляться со сложными рабочими нагрузками ИИ.

Топ-10 тенденций на рынке ИИ-серверов

Вот десять основных тенденций, формирующих рынок ИИ-серверов:

  1. Решения Edge AI. Тенденция роста периферийного ИИ, который предполагает обработку данных у источников (например, датчиков или IoT-устройств), трансформирует рынок ИИ-серверов. Периферийный ИИ снижает задержки, использование полосы пропускания и риски конфиденциальности, сводя к минимуму необходимость в централизованной обработке.
  2. Рост обучающих ИИ-серверов. Серверы, применяемые для обучения ИИ, занимают все более заметное место в связи с ростом сложности моделей ИИ, особенно в области машинного обучения. Эти серверы доминируют на рынке, на их долю приходится значительная часть доходов, и их значение будет продолжать расти по мере развития приложений ИИ.
  3. Облачные и гибридные развертывания. Облачные ИИ-серверы становятся все более популярными благодаря своей масштабируемости и экономичности. Однако также растет применение гибридных моделей, сочетающих локальные и облачные возможности, поскольку предприятия стремятся к гибкости в управлении своими рабочими нагрузками ИИ.
  4. Оптимизированные для ИИ архитектуры. Все большее внимание уделяется разработке серверных архитектур, специально оптимизированных для рабочих нагрузок ИИ. Сюда входят специализированные ИИ-чипы и ускорители, которые могут обеспечить более высокую производительность и эффективность по сравнению с оборудованием общего назначения. Компании инвестируют в разработку специализированных ускорителей, таких как тензорные процессоры (TPU), которые предназначены специально для задач ИИ.
  5. Экологичность и энергоэффективность. С ростом числа развертываний ИИ-серверов все большее внимание уделяется повышению энергоэффективности и экологичности этих систем. Инновации в технологиях охлаждения, энергоэффективное оборудование и практики устойчивого развития дата-центров становятся ключевыми факторами для предприятий, стремящихся сократить выбросы углекислого газа.
  6. ИИ как сервис (AI-as-a-Service, AIaaS). Развитие этих моделей меняет способы доступа и использования технологий ИИ. Вместо того чтобы инвестировать в собственную ИИ-инфраструктуру и поддерживать ее, компании могут воспользоваться облачными ИИ-сервисами, предлагаемыми крупными облачными провайдерами. Эта тенденция стимулирует рост облачных серверных решений для ИИ.
  7. Усиленные меры безопасности. Поскольку ИИ-серверы обрабатывают все больше конфиденциальных и критически важных данных, повышенное внимание уделяется внедрению надежных мер безопасности. К ним относятся шифрование, контроль доступа и системы обнаружения угроз для защиты от киберугроз и обеспечения целостности данных.
  8. Повышенное внимание к совместимости. С учетом разнообразия технологий и платформ ИИ растет потребность во взаимодействии между различными системами и инструментами. Серверные ИИ-решения все чаще разрабатываются для поддержки бесшовной интеграции с различными ИИ-фреймворками, источниками данных и приложениями.
  9. Интеграция 5G. Развертывание сетей 5G способствует развитию серверных ИИ-технологий, обеспечивая более быструю передачу данных и снижение задержек. Такая интеграция особенно актуальна для приложений, требующих обработки данных в реальном времени, таких как автономные транспортные средства и инициативы «умного города».
  10. Гибридные модели ИИ. Разработка и внедрение гибридных моделей ИИ, сочетающих в себе несколько типов ИИ-методов (например, объединение глубокого обучения с символьным ИИ), набирает обороты. Эти модели призваны использовать сильные стороны различных подходов для повышения производительности и адаптивности в сложных сценариях.