Marché des infrastructures d'IA

Définition du marché

L'infrastructure d'IA fait référence au matériel fondamental, aux logiciels et aux composants de réseautage qui permettent le développement, la formation, le déploiement et l'exécution de modèles d'intelligence artificielle.

Le marché comprend des systèmes informatiques hautes performances tels que les GPU, les accélérateurs d'IA et les technologies de stockage de données, ainsi que les plateformes logicielles pour la formation de modèles, l'orchestration et le déploiement.

Il comprend en outre les environnements informatiques basés sur le cloud, sur site et les bords qui facilitent les opérations d'IA évolutives et efficaces. Cette infrastructure soutient un large éventail d'industries en permettant l'exécution de charges de travail d'IA complexes à forte intensité de données.

Marché des infrastructures d'IAAperçu

La taille du marché mondial des infrastructures d'IA était évaluée à 71,42 milliards USD en 2024 et devrait passer de 86,96 milliards USD en 2025 à 408,91 milliards USD d'ici 2032, présentant un TCAC de 24,75% au cours de la période de prévision. Le marché se développe rapidement, tiré par les exigences de calcul croissantesintelligence artificielleDes modèles, y compris des modèles de grands langues et des systèmes d'IA génératifs.

Le développement et le déploiement de ces modèles nécessitent une puissance de traitement élevée, des capacités de transfert de données rapides et des environnements informatiques évolutifs, qui dépassent souvent les limites de l'infrastructure informatique traditionnelle.

Faits saillants du marché clés:

1. La taille de l'industrie des infrastructures d'IA était évaluée à 71,42 milliards USD en 2024.
2. Le marché devrait croître à un TCAC de 24,75% de 2025 à 2032.
3. L'Amérique du Nord a détenu une part de marché de 36,87% en 2024, avec une évaluation de 26,33 milliards USD.
4. Le segment de calcul a récolté 27,31 milliards de dollars de revenus en 2024.
5. Le segment de la formation devrait atteindre 204,48 milliards USD d'ici 2032.
6. Le segment des nuages devrait atteindre 263,15 milliards USD d'ici 2032.
7. Le segment des fournisseurs de services cloud (CSP) devrait atteindre 244,69 milliards USD d'ici 2032.
8. Le marché en Asie-Pacifique devrait croître à un TCAC de 27,65% au cours de la période de prévision.

Major companies operating in the AI infrastructure market are Amazon.com, Inc., Microsoft, Alphabet Inc., Alibaba Group Holding Limited, IBM, NVIDIA Corporation, Intel Corporation, Advanced Micro Devices, Inc., Qualcomm Technologies, Inc., Graphcore, Cisco Systems, Inc., Hewlett Packard Enterprise Development LP, Dell Inc., Cerebras, and SambaNova Systems, Inc.

Les organisations du secteur privé déploient des capacités d'IA font des investissements importants dans des centres de données spécialisés, des processeurs optimisés par l'IA et des systèmes de stockage haute performance pour prendre en charge les opérations internes.

Ce changement accélère la croissance du marché alors que les entreprises cherchent à créer des infrastructures internes qui minimisent la dépendance à l'égard des services informatiques externes, renforcent la gouvernance des données et permet un déploiement plus rapide des charges de travail de l'IA.

• Par exemple, en septembre 2024, Microsoft a rejoint un partenariat d'infrastructure d'IA de 100 milliards USD avec BlackRock, GIP et MGX pour investir dans des centres de données de nouvelle génération et soutenir les systèmes énergétiques. L'initiative est axée sur la mise à l'échelle des infrastructures d'IA en interne aux États-Unis et aux pays partenaires, accélérant le déploiement d'IA et réduisant la dépendance à l'égard des ressources informatiques tierces.

Moteur du marché

La demande croissante de calculs hautes performances

Le marché est motivé par la demande croissante de calculs hautes performances (HPC) pour prendre en charge les charges de travail de l'IA de plus en plus complexes et à forte intensité de ressources.

À mesure que les organisations accélèrent le développement et le déploiement de modèles à grande échelle, y compris la fondation et les modèles génératifs, le besoin d'environnements de calcul puissants est devenu critique. L'infrastructure informatique traditionnelle n'a pas la capacité de gérer efficacement ces charges de travail, ce qui incite les organisations à adopter des systèmes et services spécialisés.

L'infrastructure capable de soutenir des environnements de calcul à haute densité avec une distribution d'énergie fiable et un soutien opérationnel devient essentiel pour répondre aux demandes de performance des charges de travail de l'IA. Ce changement renforce la nécessité d'infrastructures spéciales qui peuvent assurer les performances, la fiabilité et l'évolutivité dans les environnements axés sur l'IA.

• En avril 2025, Compu Dynamics a lancé son unité complète de services de cycle de vie et d'informatique haute performance (HPC), offrant des solutions de centre de données de bout en bout, notamment la conception, l'approvisionnement, la construction, l'exploitation et la maintenance. Les services comprennent la distribution d'énergie, l'installation du système de refroidissement liquide, la mise en service du système, la gestion des fluides, la dotation technique sur place et les interventions d'urgence 24h / 24 et 24 pour soutenir l'infrastructure AI et HPC à haute densité.

Défi du marché

Gestion thermique et de l'énergie dans des environnements de calcul à haute densité

Un défi majeur sur le marché des infrastructures d'IA consiste à gérer les charges thermiques et la consommation d'énergie dans des environnements de calcul à haute densité. L'augmentation de la complexité du modèle et l'augmentation des demandes de calcul entraînent le déploiement de grappes de processeurs à grande échelle et à haute performance qui génèrent une chaleur et une contrainte intenses dans les systèmes d'alimentation existants.

Les méthodes traditionnelles de refroidissement aérien s'avèrent inadéquates, conduisant à une dégradation des performances, à des coûts énergétiques plus élevés et à un risque accru de temps d'arrêt. En réponse, les organisations adoptent des solutions avancées de refroidissement des liquides telles que le refroidissement direct sur la puce et l'immersion pour maintenir la stabilité du système et améliorer l'efficacité énergétique.

Ces solutions offrent une amélioration de l'efficacité thermique, prennent en charge les densités de rack plus élevées et réduisent la consommation d'énergie globale, ce qui les rend essentielles pour maintenir une infrastructure d'IA fiable et évolutive.

• En février 2025, Vertiv a lancé Vertiv Liquid Cooling Services pour prendre en charge l'ensemble du cycle de vie des systèmes refroidis par liquide utilisés dans l'IA et les environnements informatiques hautes performances. L'offre comprend l'installation, la mise en service, la gestion des fluides, la maintenance préventive et le support d'urgence, visant à améliorer la disponibilité du système et l'efficacité opérationnelle dans une augmentation des densités de rack de centres de données et des charges thermiques.

Tendance

Adoption de puces AI personnalisées

Le marché connaît une tendance croissante vers la prolifération des puces d'IA personnalisées, car les organisations hiérarchisent les performances optimisées, l'efficacité énergétique et le traitement spécifique à la charge de travail. Les processeurs à usage général sont de plus en plus inadéquats pour gérer l'échelle et la complexité des charges de travail actuelles de l'IA, en particulier dans la formation de modèles à grande échelle et l'inférence en temps réel.

En réponse, les entreprises adoptent des circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC) conçus pour maximiser les performances pour des algorithmes, des modèles ou des environnements de déploiement spécifiques. Ces puces personnalisées permettent une consommation d'énergie plus faible, un traitement plus rapide et une intégration plus stricte entre les systèmes.

Avec l'adoption de l'IA se développant dans toutes les industries, les puces d'IA personnalisées deviennent essentielles à la construction d'infrastructures qui répondent aux demandes croissantes de performance, d'efficacité et d'évolutivité.

• Par exemple, en mai 2025, NVIDIA a dévoilé NVLink Fusion pour permettre une infrastructure AI semi-personnalisée en collaboration avec Mediatek, Marvell, Alchip, Astera Labs, Synopsys et Cadence. Ces sociétés ont adopté la technologie pour construire un silicium AI personnalisé, tandis que Fujitsu et Qualcomm ont intégré leurs CPU aux GPU NVIDIA en utilisant NVLink Fusion et Spectrum-X pour les usines AI de nouvelle génération.

Rapport sur le marché des infrastructures de l'IA

Segmentation	Détails
En offrant	Calcul (GPU, CPU, FPGA, TPU, Dojo et FSD, Trainium et Inferentia, Athena, T-Head, MTIA (LPU, autre ASIC)), Memory (DDR, HBM), réseau (NIC / Réseau Adaptères (Infiniband, Ethernet)), stockage, logiciel Server
Par fonction	Formation, inférence
Par déploiement	Sur site, cloud, hybride (IA génératif (modèles basés sur des règles, modèles statistiques, en profondeur, réseaux adversaires génératifs, autoencoders, réseaux neuronaux convolutionnels, modèles de transformateurs), apprentissage automatique, traitement du langage naturel, vision par ordinateur)
Par l'utilisateur final	Fournisseurs de services cloud (CSP), entreprises (soins de santé, BFSI, automobile, commerce de détail et e-commerce, médias et divertissement, autres), organisations gouvernementales
Par région	Amérique du Nord: États-Unis, Canada, Mexique
	Europe: France, Royaume-Uni, Espagne, Allemagne, Italie, Russie, reste de l'Europe
	Asie-Pacifique: Chine, Japon, Inde, Australie, ASEAN, Corée du Sud, reste de l'Asie-Pacifique
	Moyen-Orient et Afrique: Turquie, U.A.E., Arabie saoudite, Afrique du Sud, reste du Moyen-Orient et de l'Afrique
	Amérique du Sud: Brésil, Argentine, reste de l'Amérique du Sud

Segmentation du marché

• En offrant (calcul, mémoire, réseau, stockage et logiciel de serveur): le segment de calcul a gagné 27,31 milliards USD en 2024 en raison de l'adoption croissante de processeurs accélérés en AI, y compris des GPU et des puces AI personnalisées, pour prendre en charge la formation complexe et les charges de travail d'inférence.
• Par fonction (formation et inférence): le segment de formation détenait 55,34% du marché en 2024, en raison de la demande croissante d'infrastructures à haute performance pour soutenir le développement de fondements à grande échelle et de modèles d'IA génératifs.
• Par déploiement (sur site, cloud et hybride): le segment cloud devrait atteindre 263,15 milliards USD d'ici 2032, en raison de l'évolutivité et de la flexibilité qu'il offre aux entreprises pour le déploiement de charges de travail d'IA sans coûts d'infrastructure initiaux lourds.
• Par l'utilisateur final (fournisseurs de services cloud (CSP), les entreprises et les organisations gouvernementales): le segment des fournisseurs de services cloud (CSP) devrait atteindre 244,69 milliards USD d'ici 2032, en raison des investissements en hyperscaler continue dans les centres de données d'IA pour soutenir la demande mondiale de l'AI-As-A-Service.

Marché des infrastructures d'IAAnalyse régionale

Sur la base de la région, le marché a été classé en Amérique du Nord, en Europe, en Asie-Pacifique, au Moyen-Orient et en Afrique et en Amérique du Sud.

L'Amérique du Nord a représenté 36,87% du marché des infrastructures d'IA en 2024, avec une évaluation de 26,33 milliards USD, soutenue par des investissements soutenus dans la fabrication de matériel d'IA intérieur et le déploiement des infrastructures.

Les entreprises et les entreprises manufacturières construisent des installations de production à grande échelle pour les puces d'IA, les systèmes de calcul et le matériel de centre de données à travers les États-Unis pour répondre à la demande croissante de capacités d'IA à haute performance.

Ces investissements permettent un déploiement plus rapide des infrastructures optimisées pour la formation des modèles, l'inférence et les charges de travail d'IA à l'échelle de l'entreprise. Le changement vers la production localisée améliore également la disponibilité des infrastructures et réduit les délais opérationnels pour les principaux déploiements cloud et d'entreprise.

• En avril 2025, Nvidia, en collaboration avec TSMC, Foxconn, Wistron, Amkor et Spil, a commencé la production de ses puces AI Blackwell en Arizona et a lancé le développement d'installations de fabrication de super-ordinateurs au Texas. L'initiative couvre plus d'un million de pieds carrés d'espace de fabrication, soutenant la production intérieure à grande échelle d'infrastructures d'IA.
• En juin 2025, Jabil Inc. a annoncé un investissement de 500 millions USD pour étendre ses opérations de fabrication aux États-Unis à l'appui des clients des infrastructures du Cloud et de l'IA Data Center. L'investissement comprenait l'acquisition de Mikros Technologies pour renforcer les capacités de Jabil dans les systèmes de refroidissement et de gestion thermique des liquides essentiels pour le matériel d'IA à haute densité.

L'Amérique du Nord continue de mener dans le développement et le déploiement de systèmes d'infrastructure d'IA de nouvelle génération à travers les principaux secteurs verticaux. Ce leadership est soutenu par un pipeline robuste de projets à forte intensité de capital visant à améliorer la densité de calcul, l'intégration du système et l'évolutivité.

L'industrie des infrastructures de l'IA en Asie-Pacifique devrait enregistrer la croissance la plus rapide, avec un TCAC projeté de 27,65% au cours de la période de prévision. Cette croissance est motivée par l'augmentation des investissements dans des grappes d'IA à haute performance à travers des centres technologiques stratégiques tels que Hong Kong et Singapour, soutenus par des initiatives gouvernementales, une expansion robuste du centre de données et une demande croissante d'entreprise d'applications alimentées par l'IA.

Des architectures de centre de données avancées incorporant le refroidissement liquide et les configurations de rack à haute densité sont en cours d'adoption pour soutenir la formation et l'inférence à grande échelle. Une interconnectivité accrue entre les centres de données régionaux permet également un traitement plus rapide et plus efficace des charges de travail d'IA dans des environnements distribués.

Les fournisseurs de cloud et les sociétés d'infrastructure de cette région investissent dans des offres GPU en tant que service et géré la capacité de calcul pour répondre à la demande des entreprises.

L'économie numérique croissante de la région, l'adoption multilingue de l'IA et la concentration du développement de l'IA dans la logistique, la finance et la fabrication renforcent davantage le besoin d'infrastructures évolutives et à faible latence alignées sur les exigences régionales de performance et de disponibilité.

• En décembre 2024, Zenlayer et Global Switch ont conclu un partenariat stratégique pour fournir une infrastructure d'IA avancée dans la région de l'Asie-Pacifique. La collaboration se concentre sur l'activation des clusters d'IA à haute performance via des centres de données à haute densité à refroidissement liquide de Global Switch à Hong Kong et à Singapour, combinés avec le tissu d'interconnectivité ultra-laté de Zenlayer. La solution conjointe est conçue pour soutenir les charges de travail de formation et d'inférence avec une connectivité régionale transparente et des ressources de calcul GPU gérées.

 Cadres réglementaires

• Aux États-Unis, plusieurs agences supervisent l'infrastructure de l'IA, la Commission fédérale des communications (FCC) réglemente les réseaux de communication essentiels aux centres de données de l'IA, la Commission fédérale du commerce (FTC) surveille la confidentialité des données et la protection des consommateurs et le National Institute of Standards and Technology (NIST) fournit des normes techniques volontaires pour l'IA et la cybersécurité.
• En Europe, la loi sur l'IA, proposée par la Commission européenne, établit un cadre juridique complet pour le développement et le déploiement de systèmes d'IA, les classant en fonction du risque. L'Office européen de protection des données (EDPB) et les autorités nationales de protection des données régissent également les applications d'IA qui impliquent des données personnelles en vertu du règlement général sur la protection des données (RGPD).
• Au Japon, le ministère de l'économie, du commerce et de l'industrie (METI) et la Commission personnelle de protection de l'information (PPC) sont responsables de la supervision du développement de l'IA. Les «directives de gouvernance de METI pour la mise en œuvre des principes de l'IA» offrent aux entreprises un cadre volontaire pour une utilisation responsable de l'IA.

Paysage compétitif

Le marché mondial des infrastructures d'IA subit un changement stratégique vers des déploiements localisés, évolutifs et spécifiques à l'application.

Les acteurs clés se concentrent sur l'informatique Edge en développant des systèmes d'IA adaptés à des environnements décentralisés tels que les installations de fabrication, l'infrastructure de la ville intelligente et les réseaux d'énergie où le traitement en temps réel est essentiel.

En outre, les principales sociétés de technologie et les fournisseurs de cloud régionaux investissent dans des infrastructures souverains d'IA pour améliorer la capacité de calcul locale et réduire la dépendance à l'égard des hyperscaleurs mondiaux.

Ces actions stratégiques accélèrent le changement vers des modèles d'infrastructure AI évolutifs et autonomes qui s'alignent sur les priorités évolutives des entreprises et des écosystèmes nationaux.

• En mars 2025, Intel a lancé ses systèmes AI Edge, ses suites AI Edge et sa plate-forme Open Edge pour accélérer le déploiement de l'IA dans les industries telles que le commerce de détail, la fabrication et les villes intelligentes. Ces offres visent à simplifier l'intégration de l'IA à la pointe en fournissant des plans standardisés, des kits de développement de logiciels spécifiques à l'industrie et des outils modulaires open-source pour prendre en charge les performances, la rentabilité et l'évolutivité dans des environnements réels.
• En juin 2025, Nvidia s'est associée aux gouvernements européens et aux fournisseurs de technologies à travers la France, l'Italie, l'Allemagne et le Royaume-Uni pour construire des infrastructures régionales d'IA utilisant plus de 3 000 exaflops de systèmes Nvidia Blackwell. La collaboration vise à soutenir les capacités de l'IA souverain et la transformation industrielle à travers le déploiement de centres de données, d'usines d'IA et d'infrastructure d'IA spécialisée par des télécommunications régionales et des partenaires cloud. De plus, NVIDIA établit des centres de technologie d'IA à travers l'Europe pour renforcer la main-d'œuvre et accélérer la recherche scientifique.

Les entreprises clés du marché des infrastructures d'IA:

• Amazon.com, Inc.
• Microsoft
• Alphabet Inc
• Groupe Alibaba Holding Limited
• Ibm
• Nvidia Corporation
• Intel Corporation
• Advanced Micro Devices, Inc.
• Qualcomm Technologies, Inc.
• Graphique
• Cisco Systems, Inc.
• Hewlett Packard Enterprise Development LP
• Dell Inc.
• Cérébras
• Sambanova Systems, Inc.

Développements récents (collaboration / partenariat / accord / lancement de produit)

• En juin 2025, Xai a conclu une collaboration avec Oracle pour rendre ses modèles Grok disponibles via le service d'IA génératif de l'infrastructure Oracle Cloud (OCI). Le partenariat permet aux clients de tirer parti des modèles GROK pour des cas d’utilisation tels que la création de contenu, la recherche et l’automatisation des processus métier, tandis que XAI bénéficie de l’infrastructure d’IA évolutive, haute performance et rentable d’OCI pour la formation des modèles et l’inférence.
• En juin 2025, NTT Data a lancé les services d'infrastructure définie par les logiciels AI pour les logiciels (SDI) pour l'infrastructure et les produits logiciels de Cisco, marquant une étape importante dans leur collaboration sur 30 ans. Les nouveaux services sont conçus pour améliorer l'optimisation des infrastructures, réduire les coûts opérationnels et accélérer la transformation numérique par l'automatisation intelligente.
• En mars 2025, BlackRock, Global Infrastructure Partners (GIP), Microsoft et MGX ont élargi le partenariat d'infrastructure AI (AIP) par l'inclusion de NVIDIA et XAI en tant que partenaires stratégiques. La collaboration vise à stimuler les investissements dans les centres de données d'IA de nouvelle génération et à permettre une infrastructure. Nvidia servira également de conseiller technique à l'initiative.
• En mars 2025, Coreweave a conclu un accord stratégique avec OpenAI pour fournir des infrastructures d'IA, offrant une capacité de calcul dédiée à la formation et aux services de modèle. Ce partenariat vise à étendre les capacités de calcul d'Openai et complète ses collaborations d'infrastructure existantes avec Microsoft, Oracle et SoftBank.