詳細検索

詳細検索

×

キーワード検索の使い方

×
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
日

お問い合わせ

AIグリッドの導入戦略

AIグリッドの導入戦略


AI Grid Deployment Strategies

具体的なメリット 分散型人工知能（AI）インフラが、集中型のハイパースケーラーAIインフラと競合できるほどの十分なビジネス価値を生み出すタイミングを評価する。 無線アクセスネットワーク（RAN）... もっと見る

　

　

出版社
ABI Research
ABIリサーチ
出版年月
2026年9月21日
電子版価格
US$1,950
ベーシックライセンス
ライセンス・価格情報／注文方法はこちら
納期
2営業日程度
ページ数
14
言語
英語

　

サマリー

具体的なメリット
  • 分散型人工知能（AI）インフラが、集中型のハイパースケーラーAIインフラと競合できるほどの十分なビジネス価値を生み出すタイミングを評価する。
  • 無線アクセスネットワーク（RAN）レベルの高速化コンピューティング展開に資本を投じる前に、AIグリッドへの投資を、集中型および地域レベルの推論の機会に向けて集中させる。
  • レイテンシ、データ主権、またはデータ移動の削減といった要因により導入が正当化される、エンタープライズおよび産業用AIのユースケースを優先する。
 
調査のハイライト
  • トークンあたりのコスト、グラフィックス処理ユニット（GPU）の利用率、電力および冷却コスト、ワークロード密度、レイテンシの価値、ならびに集中型ハイパースケーラーインフラとの比較を含む、AIグリッドの経済性の評価。
  • サイトリース、GPU ベースの直接コンピューティングサービス、コンピューティングとネットワークサービスのバンドル、および API（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）、オーケストレーション、メータリングを備えた AI アプリケーション・プラットフォームなど、通信事業者の収益化オプションの評価。
 
重要な疑問への回答
  • ハイパースケーラーがAIバリューチェーンの大部分を占める中、通信事業者はどのようにして低利益率のインフラ役割に限定されることを回避できるか？
  • 分散型AIインフラを経済的に成立させる上で、オーケストレーションはどのような役割を果たすのか？
  • 分散型AIインフラへの需要を牽引する可能性が最も高い企業、産業、規制対象、および消費者向けのユースケースはどれか？
 
この記事は誰に役立つか？
  • 既存のデータセンター、中央局、交換局、エッジ資産をどのように活用してAIグリッドの収益機会を創出できるかを検討する必要がある、通信事業者およびインフラ戦略担当者。
  • サイトのリース、GPUの導入、AI推論と接続サービスのバンドル、あるいはAIアプリケーションプラットフォームの構築の是非を検討している通信事業者。
  • 分散型AIのワークロード配置、課金、およびサービスレベル契約（SLA）に関するソリューションを持つ、AIインフラベンダー、ネットワークサプライヤー、およびオーケストレーションプラットフォームプロバイダー。


お問い合わせ

お問合せ種類／内容 *

補足が有ればご記入ください
貴社名*
ご担当者名 * 姓 名
メールアドレス *

ページTOPに戻る


目次

目次
1. 主な調査結果
2. 主な予測
3. 主要企業およびエコシステム
3.1. アカマイ
3.2. AT&T
3.3. シスコ
3.4. 中国のエコシステム（チャイナ・モバイル、チャイナ・テレコム、チャイナ・ユニコム、ファーウェイ）
3.5. ハイパースケーラー（AWS、グーグル、マイクロソフト）
3.6. マベニル
3.7. ノキア
3.8. NVIDIA
4. AIグリッドの導入戦略
4.1. レベル1：集中型AIインフラ
4.2. レベル 2：分散型 AI インフラストラクチャ
4.3. レベル3：AIネイティブ・ネットワーク・グリッド
5. AIグリッドの経済性と収益化
5.1. AIグリッドのユースケース
5.2. 通信事業者が収益を上げられる分野
5.3. AIグリッドの経済性
6. 提言

　

ページTOPに戻る


　

Summary

Actionable Benefits
  • Evaluate when distributed Artificial Intelligence (AI) infrastructure creates enough business value to compete with centralized hyperscaler AI infrastructure.
  • Focus AI grid investments toward centralized and regional inference opportunities before committing capital to Radio Access Network (RAN)-level accelerated compute deployments.
  • Prioritize enterprise and industrial AI use cases where latency, data sovereignty, or reduced data movement can justify deployments.
 
Research Highlights
  • Assessment of AI grid economics, including cost-per-token, Graphics Processing Unit (GPU) utilization, power and cooling costs, workload density, latency value, and comparisons with centralized hyperscaler infrastructure.
  • Evaluation of telco monetization options, including site leasing, direct GPU-based compute services, bundled compute and network services, and AI application platforms with Application Programming Interfaces (APIs), orchestration, and metering.
 
Critical Questions Answered
  • How can telcos avoid being limited to low-margin infrastructure roles while hyperscalers capture most of the AI value chain?
  • What role will orchestration play in making distributed AI infrastructure economically viable?
  • Which enterprise, industrial, regulated, and consumer use cases are most likely to drive demand for distributed AI infrastructure?
 
Who Should Read This?
  • Telco and infrastructure strategists who need to determine how existing data center, central office, exchange, and edge assets can support AI grid revenue opportunities.
  • Operators assessing whether to lease sites, deploy GPUs, bundle AI inference with connectivity, or build AI application platforms.
  • AI infrastructure vendors, networking suppliers, and orchestration platform providers with solutions for distributed AI workload placement, billing, and Service-Level Agreements (SLAs).


ページTOPに戻る


Table of Contents

Table of Contents
1. KEY FINDINGS
2. KEY FORECASTS
3. KEY COMPANIES AND ECOSYSTEMS
3.1. AKAMAI
3.2. AT&T
3.3. CISCO
3.4. CHINESE ECOSYSTEM (CHINA MOBILE, CHINA TELECOM, CHINA UNICOM, AND HUAWEI)
3.5. HYPERSCALERS (AWS, GOOGLE, AND MICROSOFT)
3.6. MAVENIR
3.7. NOKIA
3.8. NVIDIA
4. AI GRID DEPLOYMENT STRATEGIES
4.1. LEVEL 1—CENTRALIZED AI INFRASTRUCTURE
4.2. LEVEL 2—DISTRIBUTED AI INFRASTRUCTURE
4.3. LEVEL 3—AI-NATIVE NETWORK GRID
5. AI GRID ECONOMICS AND MONETIZATION
5.1. AI GRID USE CASES
5.2. WHERE CAN TELCOS MAKE MONEY
5.3. AI GRID ECONOMICS
6. RECOMMENDATIONS

　

ページTOPに戻る

ご注文は、お電話またはWEBから承ります。お見積もりの作成もお気軽にご相談ください。

webからのご注文・お問合せはこちらのフォームから承ります

本レポートと同分野（通信・IT）の最新刊レポート

ABI Research社の 5G、クラウド、ネットワーク分野 での最新刊レポート

本レポートと同じKEY WORD（）の最新刊レポート

  • 本レポートと同じKEY WORDの最新刊レポートはありません。

よくあるご質問


ABI Research社はどのような調査会社ですか?


ABIリサーチは、米国ニューヨークに本社をおき、幅広い視点で通信関連分野についての調査レポートを出版しています。通信、移動体・無線、IoTとM2M、位置情報、自動車技術、セキュリティ等に関して、産業・... もっと見る


調査レポートの納品までの日数はどの程度ですか?


在庫のあるものは速納となりますが、平均的には 3-４日と見て下さい。
但し、一部の調査レポートでは、発注を受けた段階で内容更新をして納品をする場合もあります。
発注をする前のお問合せをお願いします。


注文の手続きはどのようになっていますか?


1)お客様からの御問い合わせをいただきます。
2)見積書やサンプルの提示をいたします。
3)お客様指定、もしくは弊社の発注書をメール添付にて発送してください。
4)データリソース社からレポート発行元の調査会社へ納品手配します。
5) 調査会社からお客様へ納品されます。最近は、pdfにてのメール納品が大半です。


お支払方法の方法はどのようになっていますか?


納品と同時にデータリソース社よりお客様へ請求書（必要に応じて納品書も）を発送いたします。
お客様よりデータリソース社へ（通常は円払い）の御振り込みをお願いします。
請求書は、納品日の日付で発行しますので、翌月最終営業日までの当社指定口座への振込みをお願いします。振込み手数料は御社負担にてお願いします。
お客様の御支払い条件が60日以上の場合は御相談ください。
尚、初めてのお取引先や個人の場合、前払いをお願いすることもあります。ご了承のほど、お願いします。


データリソース社はどのような会社ですか?


当社は、世界各国の主要調査会社・レポート出版社と提携し、世界各国の市場調査レポートや技術動向レポートなどを日本国内の企業・公官庁及び教育研究機関に提供しております。
世界各国の「市場・技術・法規制などの」実情を調査・収集される時には、データリソース社にご相談ください。
お客様の御要望にあったデータや情報を抽出する為のレポート紹介や調査のアドバイスも致します。


詳細検索

このレポートへのお問合せ

お問合せはこちらから

03-3582-2531

電話お問合せもお気軽に

 

当社ご利用のメリット
  1. ① お探しの情報に合わせてレポートをご紹介
  2. ② レポートで不足している情報はカスタマイズで対応可能
  3. ③ 特許情報、海外の法規制の取り組みなどディープな調査も対応可能
  4. ④ 円貨で請求書払い＆万全のアフターフォロー

 

2026/09/25　10:26

159.78 円

182.06 円

213.80 円

ページTOPに戻る

株式会社 データリソース　Data Resource, Inc.
東京都千代田区丸の内3-3-1 新東京ビル4F 430


A member of CORSS Business Producers Inc.
データリソースは2025年5月より
CROSS Business Producers株式会社 の100%子会社になりました。

電話：03-3582-2531
FAX：03-6551-2556
Eメール：office@dri.co.jp

会社概要 FAQ サイトマップ プライバシーポリシー お問合せ

関連会社:
株式会社ユーディーアール

COPYRIGHT(C) 2011-2025　DATA RESOURCE, Inc. ALL RIGHTS RESERVED.