人工智能基础设施市场

市场定义

AI基础架构是指实现人工智能模型的开发，培训，部署和执行的基础硬件，软件和网络组件。

市场包括GPU，AI加速器和数据存储技术等高性能计算系统，以及用于模型培训，编排和部署的软件平台。

它进一步包括基于云的，本地和边缘计算环境，可促进可扩展有效的AI操作。通过实现复杂的，数据密集型的AI工作负载，该基础设施支持广泛的行业。

人工智能基础设施市场概述

全球AI基础设施市场规模在2024年价值714.2亿美元，预计到2032年，2025年的869.6亿美元增加到4089.1亿美元，在预测期间的复合年增长率为24.75％。在高级计算要求的推动下，市场正在迅速扩展人工智能模型，包括大型语言模型和生成AI系统。

这些模型的开发和部署需要高处理能力，快速数据传输功能以及可扩展的计算环境，这些计算环境通常超过传统IT基础架构的限制。

主要市场亮点：

1. AI基础设施行业的规模在2024年价值714.2亿美元。
2. 从2025年到2032年，市场预计将以24.75％的复合年增长率增长。
3. 北美在2024年的市场份额为36.87％，估值为263.3亿美元。
4. 该计算部门在2024年获得了273.1亿美元的收入。
5. 到2032年，培训部门预计将达到2044.8亿美元。
6. 到2032年，云段预计将达到2631.5亿美元。
7. 到2032年，云服务提供商（CSP）细分市场预计将达到2446.9亿美元。
8. 预计在预测期内，亚太市场的复合年增长率为27.65％。

在AI基础架构市场运营的主要公司是Amazon.com，Inc。，Microsoft，Alphabet Inc.，Albaba Group Holding Limited，IBM，IBM，NVIDIA Corporation，Intel Corporation，Intel Corporation，Advanced Micro Decession，Inc。，Qualcomm Technologies，Qualcomm Technologies，Inc.公司

部署AI功能的私营部门组织正在对专业数据中心，AI优化的处理器和高性能存储系统进行大量投资，以支持内部运营。

随着企业寻求建立内部基础架构，这一转变正在加速市场的增长，从而最大程度地减少对外部计算服务，增强数据治理的依赖，并可以更快地部署AI工作量。

• 例如，在2024年9月，Microsoft与BlackRock，GIP和MGX加入了1000亿美元的AI基础设施伙伴关系，以投资于下一代数据中心并支持能源系统。该计划的重点是在美国和合作伙伴国家进行内部AI基础设施扩展，从而加快了AI部署并减少对第三方计算资源的依赖。

市场驱动力

对高性能计算的需求激增

市场对高性能计算（HPC）的需求不断增长，以支持日益复杂和资源密集的AI工作负载。

随着组织加速大型模型的开发和部署，包括基础和生成模型，对强大的计算环境的需求变得至关重要。传统的IT基础设施缺乏有效处理这些工作负载的能力，促使组织采用专业的系统和服务。

能够支持具有可靠的电源分配和操作支持的高密度计算环境的基础架构对于满足AI工作负载的性能需求至关重要。这种转变正在加强对专门建立的基础架构的需求，以确保AI驱动环境中的性能，可靠性和可伸缩性。

• 2025年4月，Compu Dynamics启动了完整的生命周期AI和高性能计算（HPC）服务单元，提供了端到端数据中心解决方案，包括设计，采购，建筑，操作和维护。该服务包括配电，液体冷却系统安装，系统调试，流体管理，现场技术人员配备以及24x7紧急响应，以支持高密度AI和HPC基础架构。

市场挑战

高密度计算环境中的热和电源管理

AI基础设施市场的主要挑战是管理高密度计算环境中的热负载和功耗。增加的模型复杂性和计算需求的增加正在推动大规模高性能处理器簇的部署，从而在现有的电力系统中产生强烈的热量和压力。

传统的空气冷却方法证明是不足的，导致绩效退化，更高的能源成本和停机风险增加。作为回应，组织正在采用先进的液体冷却解决方案，例如直接芯片和沉浸式冷却，以维持系统稳定性并提高能源效率。

这些解决方案提供了提高的热效率，支持更高的机架密度并减少总体能源的使用，这对于维持可靠和可扩展的AI基础设施至关重要。

• 2025年2月，Vertiv推出了Vertiv液体冷却服务，以支持AI和高性能计算环境中使用的液体冷却系统的整个生命周期。产品包括安装，调试，流体管理，预防性维护和紧急支持，旨在在数据中心机架密度和热负载的增加，旨在提高系统可用性和操作效率。

市场趋势

采用自定义AI芯片

由于组织优先考虑优化的绩效，能源效率和特定于工作量的处理，因此市场正在见证了定制AI芯片扩散的日益增长的趋势。通用处理器越来越不足以管理当前AI工作负载的规模和复杂性，尤其是在大型模型培训和实时推理中。

作为回应，公司正在采用特定于应用程序的集成电路（ASIC），旨在最大程度地提高特定算法，模型或部署环境的性能。这些自定义芯片可实现较低的功耗，更快的处理和整个系统的更紧密集成。

随着AI采用跨行业的扩大，定制AI芯片对于建立满足性能，效率和可扩展性需求不断增长的基础设施至关重要。

• 例如，在2025年5月，NVIDIA宣布了NVLink融合，以与Mediatek，Marvell，Alchip，Alchip，Astera Labs，Synopsys和Cadence合作启用半定期AI基础架构。这些公司采用了这项技术来构建自定义AI硅，而富士通和高通公司使用NVLink Fusion和Spectrum-X将CPU与NVIDIA GPU集成在一起，用于下一代AI工厂。

AI基础设施市场报告快照

分割	细节
通过奉献	计算（GPU，CPU，FPGA，TPU，DOJO和FSD，TRAINIUM和PLEANENTIA，ATHENA，T-HEAD，MTIA，MTIA（LPU，其他ASIC）），内存（DDR，HBM），Network（NIC/网络适配器）（NIC/网络适配器（Infiniband，Ethernet，Ethernet），储存，服务器软件
按功能	培训，推理
通过部署	本地，云，混合动力（生成AI（基于规则的模型，统计模型，深度学习，生成对抗网络，自动编码器，卷积神经网络，变压器模型），机器学习，自然语言处理，计算机视觉）
由最终用户	云服务提供商（CSP），企业（医疗保健，BFSI，汽车，零售和电子商务，媒体和娱乐），政府组织
按地区	北美：美国，加拿大，墨西哥
	欧洲：法国，英国，西班牙，德国，意大利，俄罗斯，欧洲其他地区
	亚太：中国，日本，印度，澳大利亚，东盟，韩国，亚太其他地区
	中东和非洲：土耳其，阿联酋，沙特阿拉伯，南非，中东和非洲的其他地区
	南美洲：巴西，阿根廷，南美其他地区

市场细分

• 通过提供（计算，内存，网络，存储和服务器软件）：由于采用AI-Accelerated处理器（包括GPU和自定义AI芯片）的采用率不断增加，该计算部分在2024年获得了273.1亿美元，以支持复杂的模型培训和推理工作负载。
• 按功能（培训和推理）：培训部门在2024年持有55.34％的市场，这是由于对高性能基础设施的需求不断增长，以支持大型基础和生成AI模型的发展。
• 通过部署（本地，云和混合动力车）：云部分预计到2032年将达到2631.5亿美元，这是由于其可伸缩性和灵活性为其提供了用于部署AI工作负载而无需重大前期基础架构成本的企业。
• 由最终用户（云服务提供商（CSP），企业和政府组织）：云服务提供商（CSP）细分市场估计到2032年将达到2446.9亿美元，这是由于在AI数据中心的持续高度投资，以支持全球AI-AS-AS-AS-AS-A-Service需求。

人工智能基础设施市场区域分析

根据地区，该市场已分为北美，欧洲，亚太地区，中东和非洲以及南美。

北美在2024年占AI基础设施市场的36.87％，其估值为263.3亿美元，并得到了对国内AI硬件制造和基础设施部署的持续投资的支持。

企业和制造公司正在美国各地为AI芯片，计算系统和数据中心硬件建立大规模生产设施，以满足对高性能AI功能的不断增长的需求。

这些投资可以更快地部署用于模型培训，推理和企业规模的AI工作负载的基础架构。向局部生产的转变还改善了基础架构的可用性，并减少了主要云和企业部署的运营交货时间。

• 2025年4月，NVIDIA与TSMC，Foxconn，Wistron，Amkor和Spil合作，开始生产其在亚利桑那州的Blackwell AI芯片，并在德克萨斯州启动了超级计算机制造设施的开发。该计划涵盖了超过一百万平方英尺的制造空间，支持大规模的国内生产AI基础设施。
• 2025年6月，Jabil Inc.宣布了5亿美元的投资，以扩大其美国制造业务，以支持Cloud和AI数据中心基础设施客户。这项投资包括收购Mikros Technologies，以增强Jabil在液体冷却和热管理系统中对高密度AI硬件至关重要的热量管理系统。

北美继续领导着关键垂直领域的下一代AI基础设施系统的开发和部署。该领导力是由旨在提高计算密度，系统集成和可扩展性的资本密集型项目的强大管道支持的。

预计亚太AI基础设施行业的增长最快，预计在预测期内的复合年增长率为27.65％。这种增长是由在政策技术中心（例如香港和新加坡）对高性能AI集群的投资增加的推动，得到了政府倡议，强大的数据中心扩展以及对AI驱动应用程序的企业需求的增加。

采用了液体冷却和高密度机架配置的高级数据中心体系结构，以支持训练和规模推断。区域数据中心之间的增强互连性也使得对分布式环境的AI工作负载更快，更有效地处理。

该地区的云提供商和基础设施公司正在投资GPU-AS-Service产品，并托管计算能力以满足企业需求的激增。

该地区不断增长的数字经济，多语言AI的采用以及物流，金融和制造业中AI发展的集中度进一步加强了对与区域绩效和可用性要求一致的可扩展，低延迟基础设施的需求。

• 2024年12月，Zenlayer和Global Switch建立了战略合作伙伴关系，以在亚太地区提供先进的AI基础设施。该协作的重点是通过全球开关在香港和新加坡的液冷，高密度数据中心促进高性能AI集群，并结合了Zenlayer的超低延迟互连性结构。该联合解决方案旨在通过无缝的区域连接和管理GPU计算资源来支持AI培训和推理工作量。

 监管框架

• 在美国，多个机构负责AI基础设施，联邦通信委员会（FCC）调节了对AI数据中心必不可少的通信网络，联邦贸易委员会（FTC）监视数据隐私和消费者保护以及国家标准与技术研究所（NIST）为AI和网络公司提供自愿技术标准。
• 在欧洲，欧洲委员会提出的《 AI法》为开发和部署AI系统建立了一个全面的法律框架，并根据风险对其进行分类。欧洲数据保护委员会（EDPB）和国家数据保护当局还管辖涉及一般数据保护法规（GDPR）的个人数据的AI应用程序。
• 在日本，经济，贸易和工业部（METI）和个人信息保护委员会（PPC）负责监督AI开发。 METI的“实施AI原则的治理指南”为企业提供了一个自愿使用的AI使用框架。

竞争格局

全球AI基础设施市场正在朝着局部，可扩展和针对特定应用的部署进行战略转变。

主要参与者通过开发针对分散环境（例如制造设施，智能城市基础架构以及实时处理至关重要的能源网络）量身定制的AI系统来关注边缘计算。

此外，领先的技术公司和区域云提供商正在对主权AI基础设施进行投资，以增强本地计算能力并减少对全球超级评分者的依赖。

这些战略行动正在加速向与企业和国家生态系统不断发展的优先事项保持一致的可扩展，自力更生的AI基础设施模型的转变。

• 2025年3月，英特尔推出了其AI Edge Systems，Edge AI Suites和Open Edge Platform，以加速跨零售，制造和智能城市等行业的AI部署。这些产品旨在通过提供标准化的蓝图，特定于行业的软件开发套件以及模块化开源工具来简化EDEN的AI集成，以支持实际环境中的性能，成本效益和可扩展性。
• 2025年6月，NVIDIA与法国，意大利，德国和英国各地的欧洲政府和技术提供商合作，使用3,000多个Exaflops Nvidia Blackwell Systems建立了区域AI基础设施。该合作旨在通过区域电信和云合作伙伴的数据中心，AI工厂和专门的AI基础架构来支持主权AI能力和工业转型。此外，NVIDIA正在整个欧洲建立AI技术中心，以增强劳动力提高和加速科学研究。

AI基础设施市场的主要公司：

• Amazon.com，Inc。
• 微软
• Alphabet Inc
• 阿里巴巴集团控股有限公司
• IBM
• Nvidia Corporation
• 英特尔公司
• Advanced Micro Devices，Inc。
• 高通技术公司
• GraphCore
• 思科系统公司
• 惠普Packard Enterprise Development LP
• 戴尔公司
• 脑
• Sambanova Systems，Inc。

最近的发展（协作/合伙/协议/产品发布）

• 2025年6月，XAI与Oracle合作，通过Oracle Cloud Infrstructure（OCI）生成AI服务提供其Grok模型。该合作伙伴关系使客户能够为诸如内容创建，研究和业务流程自动化之类的用例利用Grok模型，而XAI则从OCI的可扩展，高性能和具有成本效益的AI基础架构中受益于模型培训和推断。
• 2025年6月，NTT数据为思科的基础架构和软件产品推出了AI驱动的软件定义的基础架构（SDI）服务，这是其30年合作的重要里程碑。新服务旨在增强基础架构优化，降低运营成本并通过智能自动化加速数字转换。
• 2025年3月，贝莱德，全球基础设施合作伙伴（GIP），微软和MGX通过将NVIDIA和XAI作为战略合作伙伴，扩大了AI基础设施伙伴关系（AIP）。该合作旨在推动对下一代AI数据中心的投资并启用基础架构。 NVIDIA还将担任该计划的技术顾问。
• 2025年3月，CoreWeave与OpenAI订立了战略协议，以提供AI基础设施，为模型培训和服务提供专用的计算能力。该合作伙伴关系旨在扩展OpenAI的计算功能，并与Microsoft，Oracle和Softbank的现有基础架构合作进行补充。