AI インフラストラクチャ市場の規模、シェア、成長、業界分析、傾向とダイナミクス、タイプ別 (ハードウェア、ソフトウェア)、アプリケーション別 (企業、政府機関、クラウド サービス プロバイダー (CSP))、地域別の洞察と 2035 年までの予測

AIインフラ市場規模

世界のAIインフラストラクチャ市場規模は2025年に335億9,000万ドルで、2026年には395億6,000万ドルに達すると予測されており、2027年には465億9,000万ドル、2035年までに1,724億2,000万ドルに達し、2026年から2035年の予測期間中に17.77%のCAGRを示します。

AI インフラストラクチャ市場は、個別のアクセラレータの調達から、コンピューティング、ネットワーキング、ストレージ、オーケストレーション、熱管理を組み合わせた統合システムへと移行しています。人工知能機能を拡張する組織のほぼ 58% がインフラストラクチャのスケーラビリティを重要な展開要件として認識しており、約 47% が処理遅延を削減するために専用アクセラレータの使用を増やしています。ますます複雑になる生成型、マルチモーダル、エージェントベースのワークロードをサポートできるラックスケール設計に対する需要が特に高まっています。

米国の AI インフラストラクチャ市場では、ハイパースケール クラウドの拡張、エンタープライズ生成 AI の導入、半導体イノベーション、および高度なデータセンターの近代化により、インフラストラクチャの展開が強化されています。主要なエンタープライズ AI インフラストラクチャの設置の約 42% は高密度アクセラレータ環境に集中しており、一方、組織の約 36% は集中的な AI ワークロードをより効率的に管理するために水冷式または電力最適化されたコンピューティング システムへの投資を増やしています。 AI インフラストラクチャは、スタンドアロン サーバーの集合ではなく、調整されたコンピューティング環境として設計されることが増えています。

主な調査結果

• 世界のAIインフラストラクチャ市場は、2026年の395億6,000万米ドルから始まり、力強い成長を遂げ、2027年には465億9,000万米ドルに達し、2035年までに1,724億2,000万米ドルに達すると予測されています。市場は、2026年から2035年の予測期間を通じて17.77%のCAGRで拡大すると予想されています。
• 企業、クラウド サービス プロバイダー、政府機関が生成 AI、機械学習、ハイ パフォーマンス コンピューティングのワークロードを拡大するにつれて、AI インフラストラクチャの需要が増加しています。クラウド サービス プロバイダーは、スケーラブルなアクセラレータ クラスター、高速ネットワーキング、分散コンピューティング環境に対する要件の高まりに支えられ、アプリケーション需要の約 47% を占めています。
• AI インフラストラクチャは、モデルのトレーニング、推論、データ処理、エンタープライズ AI の導入をサポートする上で重要な役割を果たします。組織が GPU、専用アクセラレータ、高帯域幅メモリ、高度なストレージ、ネットワーキング機器、高密度コンピューティング システムの採用を増やす中、ハードウェアは市場活動の約 67% を占めています。
• 生成 AI、推論コンピューティング、カスタム アクセラレータ、エネルギー効率の高いデータ センターの成長が市場の拡大を支えています。インフラストラクチャ プログラムの約 52% では推論の最適化がますます優先されており、約 41% では高度な冷却、ラックレベルの電源管理、またはコンピューティング密度と運用効率を向上させるために設計されたその他のテクノロジが組み込まれています。
• 北米は世界の AI インフラストラクチャ市場の約 41% を占めており、ハイパースケールのクラウド容量と先進的な半導体エコシステムに支えられています。アジア太平洋地域が約 31%、ヨーロッパが約 20%、中東とアフリカが約 8% を占め、地域全体の市場シェアは 100% になります。

AI インフラストラクチャの購入決定は、ますますワークロード固有のものになってきています。購入者の約 57% は、処理パフォーマンスを個別の仕様として扱うのではなく、アクセラレータ メモリ、相互接続帯域幅、電力効率、ソフトウェア互換性を合わせて評価しています。この変化は、チップ、サーバー、ネットワーキング、ストレージ、冷却、オーケストレーションを一貫したプラットフォームに統合できるサプライヤーに有利になります。クラウド プロバイダーが市販の GPU と並行してカスタム アクセラレータを開発するにつれて、競争環境も拡大しています。現在、大規模な AI 導入のほぼ 43% が複数のアクセラレータ アーキテクチャを評価しており、組織の約 32% が可用性、コスト管理、ワークロードの柔軟性、および長期的なインフラストラクチャの回復力を向上させるためにマルチベンダー戦略を積極的に検討しています。

AIインフラ市場動向

AI インフラストラクチャ市場は、推論中心のコンピューティングに急速に移行しています。これは、企業がユーザーのリクエスト、自律エージェント、分析パイプライン、マルチモーダル アプリケーションに継続的に応答する AI システムの必要性が高まっているためです。現在、新しいインフラストラクチャ計画の約 54% は、モデルのトレーニングと同等かそれ以上の推論に重点を置いており、これは実験的なモデル開発から継続的な運用環境への展開への移行を反映しています。その結果、ハードウェア アーキテクチャは、アクセラレータ、CPU、専用ネットワーク プロセッサ、高帯域幅メモリ、高速ストレージ、ワークロード固有のソフトウェアを組み合わせて、より異種混合になっています。大規模な AI 環境の約 46% は、前処理、トレーニング、微調整、取得、推論タスクにさまざまな処理リソースを割り当てることができる分散アーキテクチャを採用しています。

電力密度と熱管理は、AI インフラストラクチャ市場のもう 1 つの決定的な傾向を表しています。従来の空冷データセンターのレイアウトは、アクセラレータ密度が上昇するにつれて非効率になる可能性があり、液体冷却、チップへの直接冷却、エアフローエンジニアリングの改善、ラックレベルの温度監視の重要性がますます高まっています。高度な AI インフラストラクチャ プロジェクトの約 42% には、何らかの形で強化された液体冷却またはハイブリッド冷却戦略が含まれており、約 35% は、限られた電気容量内での使用率を向上させるためのインテリジェントな電源管理を優先しています。企業は簡素化された展開、コンテナ オーケストレーション、モデルの最適化、セキュリティ、ワークロード スケジューリング、およびアクセラレータの抽象化を必要としているため、ソフトウェアもインフラストラクチャの差別化の大きな部分を占めるようになってきています。

AI インフラストラクチャ市場のダイナミクス

機会

推論に最適化されたエネルギー効率の高い AI コンピューティングの拡張

生成 AI、推論モデル、レコメンデーション エンジン、コンピューター ビジョン、自律システム、AI エージェントの運用環境での使用が増加することで、効率的な推論を中心に設計されたインフラストラクチャにとって大きな機会が生まれています。 AI ワークロードをスケーリングしている組織の約 52% は、推論の高速化とレイテンシの短縮を優先しており、約 39% は、処理効率を向上させるために特殊なアクセラレータまたはカスタム シリコンを評価しています。液体冷却、高帯域幅メモリ、インテリジェント ネットワーキング、ワークロード オーケストレーション、モジュラー データセンター システムにもチャンスが生まれています。これらのテクノロジーを相互運用可能なプラットフォームに統合できるベンダーは、組織がすべてのインフラストラクチャ層を個別に再設計する必要なく、スケーラブルなコンピューティングに対する企業の需要に応えることができます。

ドライバー

生成 AI と大規模アクセラレーション コンピューティングの迅速な展開

企業による生成 AI の導入は、データセンターの要件を根本的に変えています。これは、高度なモデルでは、従来のアプリケーションよりも大幅に多くの並列処理、メモリ帯域幅、ストレージ スループット、およびネットワーク容量が必要となるためです。 AI の導入を拡大している大規模組織の約 63% は、専用のアクセラレーション コンピューティング リソースを必要としていますが、47% 近くが分散処理をサポートするためにデータセンター ネットワーキングをアップグレードしています。需要はモデルのトレーニングを超えて、推論、微調整、検索拡張生成、マルチモーダル処理、エージェント ワークフローへと広がっています。このワークロード ベースの拡大により、企業、政府、クラウド サービス プロバイダーは、消費電力と運用の複雑さを管理しながら処理能力を拡張できる統合コンピューティング システムへの投資を奨励しています。

市場の制約

"電力の可用性とインフラストラクチャ導入コストが拡張を制約する"

AI コンピューティング環境には、従来のエンタープライズ ワークロードよりも大幅に多くの電気容量、冷却、ネットワーク、物理インフラストラクチャが必要となるため、電力とデータセンターの容量が制限されている場所では導入が制限されます。高密度 AI 環境を拡張する事業者の約 44% が、主なインフラストラクチャの制限として電力の可用性を認識しており、約 36% が冷却や設備の改修の制約に直面しています。アクセラレータ、高帯域幅メモリ、ネットワーク機器、電気部品の調達のボトルネックにより、プロジェクトがさらに遅れる可能性があります。小規模企業では、使用率レベルが大幅に変動する可能性があるため、専用インフラストラクチャを正当化することが難しい場合もあります。

市場の課題

"パフォーマンス、相互運用性、急速に変化するハードウェア アーキテクチャのバランスをとる"

アルゴリズム、データ型、メモリ要件、アクセラレータ アーキテクチャが進化するにつれて、1 つのモデル世代のために購入したインフラストラクチャの効率が低下する可能性があるため、急速なイノベーションによりライフサイクル管理に重大な課題が生じます。組織の約 41% が、AI システムを拡張する際のハードウェアとソフトウェアの相互運用性に関する懸念を報告しており、約 33% はベンダーへの依存が長期的な重大なリスクであると考えています。インフラストラクチャ チームは、アクセラレータのパフォーマンスとソフトウェアの互換性、ネットワーキング、ストレージ、電力、温度制限、セキュリティ要件のバランスを取る必要があります。

セグメンテーション分析

AIインフラストラクチャ市場は、タイプ別にハードウェアとソフトウェアに、アプリケーション別に企業、政府機関、クラウドサービスプロバイダーに分割されています。高速化されたプロセッサ、サーバー、ネットワーキング、ストレージ、電源、冷却が物理コンピューティング基盤を形成するため、ハードウェアはより大きなインフラストラクチャ要件を表します。インフラストラクチャ導入アクティビティの約 67% はハードウェアを中心としたものですが、ソフトウェアはオーケストレーション、最適化、リソース管理、および導入ツールを通じて約 33% を占めます。アプリケーションの需要は、ワークロードの規模、セキュリティ要件、データ主権、待ち時間の予想、優先所有権モデルによって異なります。

タイプ別

ハードウェア

ハードウェアは AI インフラストラクチャの中核を形成し、プロセッサ、アクセラレータ サーバー、高帯域幅メモリ システム、ストレージ、ネットワーク機器、相互接続、サポートするデータセンター コンポーネントが含まれます。トレーニングと推論は並列コンピューティング能力に大きく依存しているため、市場導入活動の約 67% はハードウェア集約型のインフラストラクチャに関連しています。新しいハードウェア構成のほぼ 55% は GPU または特殊なアクセラレータ密度を重視しており、38% は液冷または熱的に最適化された設計を組み込むことが増えています。分散ワークロードでは数百または数千のプロセッサ間の高速通信が必要となるため、高帯域幅ネットワーキングも同様に重要になってきています。

ソフトウェア

ソフトウェアは AI インフラストラクチャ展開アクティビティの約 33% を占めており、異種ハードウェアの運用がより複雑になるにつれて戦略的な重要性が高まっています。インフラストラクチャ ソフトウェアには、ワークロード オーケストレーション、アクセラレータ ドライバー、リソース スケジューリング、仮想化、コンテナ管理、モデルの最適化、監視、セキュリティ ツールが含まれます。約 48% の組織がソフトウェアの互換性を主要なインフラストラクチャ選択基準と考えており、約 36% が混合ワークロード全体でプロセッサの使用率を向上させるツールを優先しています。オープン フレームワークと抽象化レイヤーは、企業が複数のアクセラレータ アーキテクチャを運用している場合に特に重要です。

用途別

企業

組織が顧客サービス、分析、ソフトウェア開発、自動化、サイバーセキュリティ、予測、コンテンツ生成、内部生産性のために AI を導入する際、企業は主要なアプリケーション グループを代表します。 AI インフラストラクチャ需要の約 39% はエンタープライズ ユーザーに関連しており、大規模組織のほぼ 46% は、クラウド アクセラレーションとプライベート制御インフラストラクチャを組み合わせたハイブリッド アプローチを好んでいます。企業は、最大のトレーニング能力だけではなく、予測可能な推論パフォーマンス、強力なデータ ガバナンス、柔軟なスケーリングをますます求めています。したがって、インフラストラクチャの調達では、モジュラー コンピューティング、ソフトウェアの互換性、セキュリティ管理、および個別のテクノロジー スタックを維持することなく複数のビジネス アプリケーションをサポートする能力が重視されます。

政府機関

政府機関はアプリケーション需要の約 14% を占めており、主権 AI イニシアチブ、リサーチ コンピューティング、サイバーセキュリティ、防衛分析、公共サービスの自動化、科学モデリング、国家データ インフラストラクチャによってサポートされています。公共部門の AI インフラストラクチャ プロジェクトの約 43% はデータ主権またはローカル処理を重視しており、約 31% は安全なプライベート クラウドまたはオンプレミス環境を優先しています。システムは多くの場合、より長い運用ライフサイクル、より強力なアクセス制御、および明確に定義されたデータ常駐性を必要とするため、政府の需要は商用展開とは異なる場合があります。これらの要件により、高速化されたコンピューティングとセキュリティ、監査可能性、制御されたインフラストラクチャ管理を組み合わせた統合ハードウェアおよびソフトウェア プラットフォームの機会が生まれます。

クラウド サービス プロバイダー (CSP)

ハイパースケール プラットフォームは世界最大の AI トレーニングおよび推論環境の一部を運用しているため、クラウド サービス プロバイダーはアプリケーション需要の約 47% を占めています。大規模な CSP インフラストラクチャの拡張の約 62% ではアクセラレータ密度と特殊なネットワーキングが重視され、約 45% ではコンピューティング オプションを多様化し、ワークロードの経済性を向上させるためにカスタム シリコンの組み込みが増加しています。 CSP は、ラックスケール システム、分散スケジューリング、液体冷却、高帯域幅メモリ、カスタム アクセラレータ、高速インターコネクトの革新を推進しています。また、その規模により、企業は専用のデータセンター容量を購入せずに高度な AI インフラストラクチャにアクセスできるようになり、ワークロードが変動または急速に変化する組織間での採用が拡大します。

AIインフラストラクチャー市場の地域別展望

AIインフラストラクチャ市場の地域構造は、クラウド容量、半導体エコシステム、データセンターへの投資、エンタープライズAI導入、電気インフラストラクチャ、および政府のテクノロジー政策の違いを反映しています。北米が市場シェア 41% で首位にあり、次いでアジア太平洋地域が 31%、ヨーロッパが 20%、中東とアフリカが 8% となり、地域全体の分布は 100% になります。投資は、信頼性の高い電力、大容量の接続、高度な冷却、半導体アクセス、大規模なクラウド インフラストラクチャを提供できる場所にますます集中しています。

北米

北米は AI インフラストラクチャ市場の約 41% を占めており、大規模なハイパースケール クラウド インフラストラクチャ、主要なアクセラレータ サプライヤー、エンタープライズ AI の導入、大規模なデータセンター建設によって支えられています。主要な地域 AI インフラストラクチャ導入の約 58% には高密度アクセラレーション コンピューティングが含まれており、約 44% には強化された液体冷却または電力最適化テクノロジが含まれています。米国は、クラウド プロバイダーやテクノロジー企業が専用の AI クラスターを拡大し続けているため、この地域での主要な貢献国となっています。需要は、推論指向のシステム、カスタム シリコン、高速ネットワーキング、生成およびエージェント ベースのアプリケーションをサポートできるラック レベル アーキテクチャに移行しています。

ヨーロッパ

ヨーロッパは世界の AI インフラストラクチャ活動の約 20% を占めており、企業のデジタル化、ソブリン コンピューティングの取り組み、科学研究、金融サービス、自動車エンジニアリング、公共部門のテクノロジーの近代化によって支えられています。地域インフラストラクチャ プログラムの約 41% はデータ主権と管理されたデータ常駐を重視しており、約 34% は電力の利用可能性と持続可能性の要件によるエネルギー効率を優先しています。導入は、ハイパースケール クラウドの場所、企業施設、国内の高性能コンピューティング環境全体に分散されます。欧州の需要では、アクセラレーション コンピューティングとセキュリティ、効率的な冷却、相互運用性、コンプライアンス指向のワークロード管理を組み合わせたインフラストラクチャがますます好まれています。

アジア太平洋地域

アジア太平洋地域は AI インフラストラクチャ市場の約 31% を占め、クラウド容量の増加、半導体製造、デジタル サービスの導入、大規模な消費者向けプラットフォーム、政府支援のコンピューティング イニシアチブを通じて拡大しています。地域インフラストラクチャの追加のほぼ 49% はクラウドおよびインターネット規模のサービス プロバイダーに関連しており、約 37% は半導体、電気通信、研究、および高度な製造ワークロードに関係しています。中国、日本、韓国、インド、シンガポール、その他のテクノロジーハブは、ローカルコンピューティング能力を強化しています。この地域はまた、強力なエレクトロニクスとメモリのサプライ チェーンの恩恵を受けており、アクセラレータ サーバー、高帯域幅メモリ、高度なパッケージング、高密度コンピューティング アーキテクチャの迅速な導入をサポートしています。

中東とアフリカ

中東とアフリカは世界の AI インフラストラクチャ活動の約 8% を占めており、投資はクラウド地域、主権 AI プラットフォーム、政府デジタル プログラム、スマートシティ インフラストラクチャ、エネルギー分析、金融サービス、リサーチ コンピューティングに集中しています。地域展開活動のほぼ 36% は政府または政府のテクノロジー イニシアチブに関連しており、約 29% はクラウドとデータセンターの容量拡大に関連しています。湾岸諸国は、新しい電力と接続インフラストラクチャによってサポートされる大規模コンピューティング環境の構築に特に積極的です。アフリカは依然として導入サイクルの初期段階にありますが、クラウドの可用性、デジタル サービス、地域のデータセンターの容量が向上するため、長期的な機会が存在します。

プロファイルされた主要な AI インフラストラクチャ市場企業のリスト

投資分析と機会

AI インフラストラクチャ市場への投資は、高強度のモデル トレーニングと永続的な推論ワークロードの両方をサポートできるコンピューティング能力にますます向けられています。インフラストラクチャ投資プログラムの約 51% は、アクセラレータを豊富に搭載したサーバーと高性能ネットワーキングを優先しており、約 38% は電力、冷却、および配電により重点を置いています。モジュラー AI データセンター、液冷装置、高帯域幅メモリ、ネットワーキング シリコン、光インターコネクト、ストレージ アクセラレーション、ワークロード管理ソフトウェア、エネルギー最適化にチャンスが生まれています。多くの組織は専用のハードウェアを完全に所有するのではなく、容量ベースのアクセスを好むため、企業はマネージド インフラストラクチャ プロバイダーにも機会を生み出しています。

新製品開発

AI インフラストラクチャ市場における新製品開発は、推論スループットの向上、メモリ帯域幅の向上、ラック密度の向上、相互接続の高速化、エネルギー消費の削減に重点を置いています。最近のプラットフォームのイノベーションの約 47% はアクセラレータとカスタム シリコンの改善に関連しており、約 39% はネットワーク、メモリ、冷却、または統合ラック アーキテクチャに関連しています。メーカーは、プロセッサ、CPU、ネットワーク アダプタ、スイッチ、およびソフトウェアが独立したコンポーネントとして供給されるのではなく、一緒に設計されるシステムを導入しています。このシステムレベルのアプローチは、データの移動を削減し、リソースの使用率を向上させるのに役立ちます。製品ロードマップでは、低精度のデータ形式のサポートも拡大しており、AI アプリケーションがより大規模なモデルをより効率的に処理できるようになります。購入者が将来の加速器世代に対応できるアップグレード可能なインフラストラクチャを求める中、モジュラー液冷およびオープンラック規格の重要性がますます高まっています。

最近の動向

• 2024 年 3 月 – NVIDIA Corporation は、Blackwell AI コンピューティング プラットフォームを導入しました。NVIDIA は、非常に大規模な生成 AI ワークロード向けに設計された Blackwell プロセッサとラックスケール インフラストラクチャを発表しました。このアーキテクチャは、指定されたワークロードの下で前世代の構成と比較して、推論の運用コストとエネルギー要件を約 96% も削減するように配置されており、緊密に統合されたアクセラレータ、インターコネクト、ネットワーキング、および液冷システムへの業界の移行を強化します。

• 2024 年 4 月 – Microsoft はカスタム AI インフラストラクチャ戦略を拡張しました。Microsoft は、Azure Maia 100 インフラストラクチャと、専用プロセッサとラックレベルの電源、ネットワーキング、液体冷却を組み合わせた広範なカスタム シリコン開発について詳しく説明しました。関連する Cobalt ベースのインフラストラクチャでは、最大 40% のパフォーマンス向上が実証され、ハイパースケール プロバイダーが汎用アーキテクチャに完全に依存するのではなく、シリコンからデータセンター システムまでのコンピューティングをますます最適化していることが浮き彫りになりました。

• 2024 年 12 月 – アマゾン ウェブ サービスが Trainium2 ベースのインフラストラクチャを開始しました。アマゾン ウェブ サービスは、Trainium2 を利用した Trn2 インスタンスと UltraServers を大規模な生成 AI ワークロードに広く利用できるようにしました。このアーキテクチャは、一部の同等の GPU ベースのインスタンスよりも約 30% ～ 40% 優れた価格パフォーマンスを実現し、最新の接続性によりネットワーク遅延を最大 35% 削減し、カスタム アクセラレータや大規模分散 AI コンピューティングをめぐる競争を強化します。

• 2025 年 4 月 – Google は Ironwood 推論インフラストラクチャを導入しました。Google は、大量の AI 推論および推論ワークロード向けに特別に設計された第 7 世代 Ironwood TPU を発表しました。このプロセッサは、前世代に比べてワットあたりのパフォーマンスが約 100% 向上し、メモリ容量と帯域幅が大幅に増加しており、推論の最適化とエネルギー効率が次世代 AI インフラストラクチャの中心的な設計基準になりつつあることを示しています。

• 2025 年 6 月 – アドバンスト マイクロ デバイセズは、オープン ラック規模の AI インフラストラクチャを拡張しました。Advanced Micro Devices は、Instinct MI350 シリーズと関連するオープン インフラストラクチャ戦略を開始しました。このプラットフォームは、特定の比較において支出単位あたり最大約 40% 多いトークンを提供し、高密度の空冷および液冷展開をサポートし、オープン スタンダード、アクセラレータの選択、高帯域幅メモリ、統合ラックスケール システムに関する競争圧力を強化します。

レポートの対象範囲

AIインフラストラクチャ市場レポートは、ハードウェアとソフトウェアのカテゴリを、アプリケーショングループとして企業、政府機関、クラウドサービスプロバイダーとともにカバーしています。現在の展開アクティビティの約 67% はハードウェア集約型のインフラストラクチャに関連しており、ソフトウェアはオーケストレーション、最適化、管理、仮想化、サポート プラットフォームを通じて約 33% に貢献しています。地域分析によると、市場は北米が 41%、アジア太平洋が 31%、ヨーロッパが 20%、中東とアフリカが 8% となっています。この範囲では、アクセラレータの導入、カスタム シリコン、サーバー アーキテクチャ、ストレージ、高帯域幅メモリ、ネットワーキング、データセンターの電力、冷却、ハイブリッド コンピューティング、ワークロード オーケストレーション、推論の拡張、ソブリン インフラストラクチャ、クラウド キャパシティを評価します。

SWOT プロファイルは、生成 AI、エンタープライズ オートメーション、クラウド コンピューティング、推論ワークロードの増加からの強い構造的需要を示しており、大規模組織の約 58% がアクセラレーション コンピューティングの要件が増加すると予想しています。市場の弱点としては、電力需要の多さ、供給の集中、複雑な導入などが挙げられ、事業者の約 42% が電力または冷却の限界を認識しています。推論の最適化、液体冷却、カスタム アクセラレータ、ソブリン AI、ネットワーキング、ワークロード管理ソフトウェアの分野で最もチャンスが大きくなります。インフラストラクチャ購入者の約 46% は、より多様なハードウェア戦略を検討しています。

将来の範囲

AI インフラストラクチャ市場の将来の範囲は、大規模な推論、自律エージェント、マルチモーダル システム、プライベート AI、およびワークロード要件に応じてコンピューティング リソースを動的に割り当てるインフラストラクチャにますます集中することになります。将来の大規模展開計画の約 57% では、継続的な推論とモデル提供能力が重視されると予想され、一方、44% 近くでは、より高度な冷却および電源管理テクノロジが必要になると考えられます。 GPU、カスタム クラウド プロセッサ、特殊な推論チップ、異種コンピューティング システムがワークロードをめぐって競合するため、アクセラレータの多様性は今後も増加し続けるでしょう。

バイヤーはさまざまなサプライヤーのプロセッサを統合する際の柔軟性を高めることを望んでいることから、オープン ネットワーキングとラック標準も重要性を増すことが予想されます。組織がより高いハードウェア使用率とよりシンプルなマルチベンダー管理を求めるにつれて、ソフトウェア オーケストレーションはより戦略的になります。インフラストラクチャ プログラムの約 40% には、より強力なワークロード ポータビリティが組み込まれる可能性が高く、企業はパフォーマンス、セキュリティ、可用性、およびデータ ガバナンスの要件に従って、プライベート データ センター、地域のインフラストラクチャ、および大規模なクラウド プラットフォーム間でアプリケーションを分散できるようになります。