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クラウドAI市場の世界産業規模、シェア、動向、機会、予測、技術別(ディープラーニング、機械学習、自然言語処理、その他)、タイプ別(ソリューション、サービス)、分野別(ヘルスケア、小売、BFSI、IT・通信、政府、製造、自動車・運輸、その他)、地域別、競争相手別、2018年~2028年


Cloud AI Market Global Industry Size, Share, Trends, Opportunity, and Forecast, Segmented By Technology (Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing, Others), By Type (Solution, Services), By Vertical (Healthcare, Retail, BFSI, IT & Telecommunication, Government, Manufacturing, Automotive & Transportation, Others), By Region, By Competition, 2018-2028

世界のクラウドAI市場は、2022年に510億3,000万米ドルと評価され、2028年までのCAGRは39.11%で、予測期間中に堅調な成長が予測されている。世界のクラウドAI市場は、デジタル化とデータ中心化が進む世界において... もっと見る

 

 

出版社 出版年月 電子版価格 ページ数 言語
TechSci Research
テックサイリサーチ
2023年11月7日 US$4,900
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182 英語

 

サマリー

世界のクラウドAI市場は、2022年に510億3,000万米ドルと評価され、2028年までのCAGRは39.11%で、予測期間中に堅調な成長が予測されている。世界のクラウドAI市場は、デジタル化とデータ中心化が進む世界において、効率的で持続可能な冷却ソリューションに対する需要の急増に牽引され、現在大きな変革期を迎えている。クラウドAIソリューションは、データセンターの運用を最適化し、エネルギー消費量を削減する優れた技術として評価されており、放熱と環境持続可能性の課題に対処し、現代のデータセンター管理の要になりつつある。本調査では、持続可能性と効率性が最重要視される時代において、データセンターの効率的で環境に優しい運用を保証するクラウドAI技術が、業界全体でどのように大きな変化をもたらしているかを掘り下げる。
クラウドAI技術は、特にデータストレージとデータ処理の需要が拡大し続ける中、現代のデータセンター管理における要として台頭してきた。データセンターは膨大な量の重要なITインフラを収容しており、機器の性能や寿命を損なう可能性のある大きな熱を発生させている。クラウドAIソリューションは、データセンター内の最適な動作温度を維持するための効果的でエネルギー効率の高い手段を提供します。これらのソリューションは、精密空調、液体冷却、ホット/コールドアイル封じ込めなど、さまざまな革新的技術を包含しており、いずれも熱に関連する問題を軽減し、エネルギー消費を削減するように設計されています。
クラウドAI導入の基本的な原動力は、環境の持続可能性に対する意識の高まりである。気候変動への懸念が強まるにつれ、企業は二酸化炭素排出量とエネルギー消費量を削減する必要に迫られている。データセンターは悪名高いエネルギー消費者であり、非効率な冷却ソリューションは環境への影響に大きく寄与している。クラウドAIソリューションは、持続可能性を念頭に置いて設計されており、エネルギー消費を抑え、温室効果ガスの排出を削減し、世界的な持続可能性目標に沿った、より効率的な冷却メカニズムを提供します。さらに、エッジコンピューティングとハイパースケールデータセンターの台頭は、データセンターの景観を再構築しつつある。エッジデータセンターはエンドユーザーにより近い場所に設置されるため、分散アーキテクチャをサポートする高効率で拡張性の高い冷却ソリューションが必要となります。クラウドAIテクノロジーは、こうした施設特有の冷却需要に対応するよう進化しており、多様な環境で効率的な運用を可能にしている。膨大な量のデータ処理を処理するハイパースケールデータセンターも、より高いレベルの効率性と費用対効果を実現する高度な冷却ソリューションの恩恵を受けている。結論として、世界のクラウドAI市場は、データセンター運用における効率性と持続可能性の要請によって、大きな変革を経験している。これらのソリューションは、データセンター管理の先駆けとして、デジタル化が進む世界の基幹であるデータセンターの効率的かつ環境に配慮した運用を保証する。データセンター技術が進歩し続ける中、データセンターの持続可能性と効率性の未来を形作る上でクラウドAIが果たす極めて重要な役割は議論の余地がなく、イノベーション、回復力、そして進化し続けるデジタル環境における揺るぎない信頼を育みます。
主な市場促進要因
データセンター需要の高まりと拡張
世界のクラウドAI市場の主な推進要因の1つは、データセンターに対する需要の高まりと、そのニーズに対応するための拡張である。今日のデジタル時代において、組織が生成、処理、保存するデータ量はかつてない勢いで増加している。このようなデータの急増は、IoTデバイスの普及、オンライン活動の増加、データ主導の意思決定への依存度の高まりなどの要因によってもたらされています。企業がデータの力を競争上の優位に活用しようと努めるにつれ、より大規模で効率的なデータセンター・インフラが必要とされています。この需要は、膨大な量のデータをリアルタイムで処理しなければならない電子商取引、金融、ヘルスケア、クラウド・コンピューティングなどの分野で特に顕著です。クラウドAIソリューションは、データセンターの運用を最適化し、エネルギー効率を高め、増大するワークロードに対応するためのリソースのシームレスな拡張を可能にすることで、このシナリオにおいて極めて重要な役割を果たします。
環境維持とエネルギー効率の目標
世界のクラウドAI市場におけるもう一つの重要な推進力は、環境の持続可能性とエネルギー効率を世界的に重視していることである。世界が気候変動という課題に取り組み、二酸化炭素排出量の削減に努める中、企業は環境に優しい慣行や技術を採用する必要に迫られている。データセンターは伝統的に悪名高いエネルギー消費者であり、冷却システムはその高いエネルギー消費の主な原因となっている。非効率的な冷却は、運用コストに影響を与えるだけでなく、二酸化炭素排出量にも大きく影響します。クラウドAIソリューションは、冷却プロセスを最適化し、液体冷却やホット/コールドアイルの封じ込めなどの高度な冷却技術を実装し、AI主導のアルゴリズムを活用して正確な温度制御を確保することで、こうした課題に対処する。
企業がクラウドAIソリューションを導入する動機は、運用コストの削減だけでなく、持続可能性の目標を達成し、環境への影響に関連する規制に対応するためでもある。これらのソリューションにより、データセンターはエネルギー消費量と温室効果ガス排出量の大幅な削減を達成することができ、企業の持続可能性イニシアチブの不可欠な要素となっている。
エッジコンピューティングとハイパースケールデータセンターの普及
エッジコンピューティングとハイパースケールデータセンターの普及は、世界のクラウドAI市場の第3の推進要因となっている。エッジコンピューティングは、ソースやエンドユーザーに近いところでデータを処理し、待ち時間を短縮してリアルタイムアプリケーションを可能にする。一方、ハイパースケールデータセンターは、膨大な量のデータ処理とストレージを処理するために設計された巨大な施設である。
エッジコンピューティングとハイパースケールデータセンターは、どちらも独自の冷却要件を備えています。エッジデータセンターは多様な環境に設置されることが多く、さまざまな条件に適応できる効率的な冷却ソリューションが必要です。ハイパースケールデータセンターには、高密度のコンピューティング機器を効率的に管理できる冷却ソリューションが必要です。クラウドAIテクノロジーは、こうした特定のニーズに対応するために進化しています。クラウドAIテクノロジーは、このような特定のニーズに対応するために進化しています。クラウドAIテクノロジーは、エッジの展開に合わせて調整できる高度な冷却ソリューションを提供し、厳しい環境でも効率的な冷却を実現します。ハイパースケールデータセンターでは、クラウドAIソリューションが正確な冷却制御と拡張性を実現し、エネルギー使用を最適化して運用コストを削減する。
結論として、世界のクラウドAI市場は、データセンターに対する需要の高まり、環境維持の必要性、エッジコンピューティングとハイパースケールデータセンターの普及によって牽引されている。これらの要因は、データセンター運用の最適化、エネルギー消費の削減、データ駆動と環境意識が高まる世界の課題への対応に不可欠なクラウドAIソリューションの採用を促進している。
主な市場課題
データ・セキュリティとプライバシーの確保
世界のクラウドAI市場における最も重要な課題の1つは、データのセキュリティとプライバシーの確保である。データ駆動型テクノロジーへの依存が高まり、AIソリューションが採用されるにつれて、データセンターやクラウド環境で処理される機密データや個人データの量が急増している。こうしたデータには、個人情報や財務記録から独自のビジネスデータや知的財産まで、あらゆるものが含まれる。
データの価値が高まるにつれ、サイバー攻撃やデータ侵害の格好の標的にもなっている。悪意ある行為者は、データセンターやクラウドシステムに侵入する手口を常に進化させており、組織やその顧客に重大なリスクをもたらしている。このような状況において、強固なサイバーセキュリティ対策を維持することは最も重要である。
しかし、クラウドAIソリューションのパフォーマンスを妨げることなく、効果的なセキュリティ対策を実施することは困難です。暗号化、アクセス制御、侵入検知システム、セキュリティパッチは、セキュアな環境に不可欠な要素ですが、遅延や複雑さをもたらす可能性があります。データ・セキュリティの必要性と、高速データ処理および低遅延AIアプリケーションの需要とのバランスを取ることは、クラウドAI市場における根強い課題である。
さらに、欧州のGDPRやカリフォルニア州のCCPAといったデータ保護規制のグローバルな状況は、複雑さをさらに増している。組織は、地域や業界によって大きく異なる可能性のあるデータを適切かつ合法的に取り扱うために、複雑なコンプライアンス要件の網の目をくぐり抜けなければならない。シームレスなAI運用を維持しながらコンプライアンスを達成することは、クラウドAI市場のプレーヤーにとって重要な課題である。
エネルギー効率と持続可能性への対応
クラウドAIソリューションはデータセンターの運用を最適化するように設計されているが、エネルギー効率と持続可能性という課題にも取り組まなければならない。データセンターは悪名高いエネルギー消費者であり、冷却システムは全体のエネルギー消費において極めて重要な役割を果たしている。非効率的な冷却は、運用コストを増加させるだけでなく、温室効果ガスの排出につながるなど、環境にも大きな影響を与える。この課題を軽減するため、クラウドAIテクノロジーは、液体冷却、精密空調、インテリジェント冷却管理システムなどの高度な冷却技術を取り入れている。これらのソリューションは、エネルギー消費を削減し、結果としてデータセンターのカーボンフットプリントを削減することを目的としている。
しかし、AIハードウェアの最適な動作温度を維持しながらエネルギー効率を達成することは、微妙なバランスが必要です。過冷却や過冷却は機器の非効率や故障につながり、データセンターのダウンタイムや運用中断のリスクを高めます。GPUやTPUなどのAI専用ハードウェアが温度閾値内で確実に動作するようにすることも、この課題のもう一つの側面です。持続可能性の目標や環境規制との整合性を求める圧力は、この課題に取り組む原動力となっている。企業は、エネルギー効率の高いクラウドAIソリューションを採用することで、持続可能性へのコミットメントを示そうとしています。パフォーマンスと持続可能性の適切なバランスを取ることは、市場における継続的な課題である。
スケーラビリティと複雑性への対応
スケーラビリティと複雑性は、特に組織がデータ量とAIワークロードの増加に対応するためにデータセンターとクラウドインフラストラクチャを拡張しようとしているため、世界のクラウドAI市場において重要な課題となっている。スケーラビリティは、AIアプリケーションがパフォーマンスを損なうことなく需要の増加に対応できるようにするための基本的な要件である。しかし、シームレスなスケーラビリティを実現することは困難です。クラウドAIソリューションは、AIアプリケーションでは非常に動的なワークロードの変化に適応できるように設計されていなければなりません。スケーラブルなインフラストラクチャー、クラウド・オーケストレーション、自動化は重要なコンポーネントですが、これらのシステムを効果的に構成し管理することは複雑です。
さらに、ディープラーニングモデルやニューラルネットワークを含むAIアプリケーションの複雑さは、データセンターのリソースとインフラに負担をかける可能性があります。費用対効果を維持しながら、AIの計算需要を処理するためにハードウェアとソフトウェアを最適化することは、継続的な課題です。また、AIワークロードを拡張する際には、レイテンシー、帯域幅、データストレージなどの要素も考慮する必要がある。さらに、多くの組織で採用されているマルチクラウドやハイブリッドクラウド戦略は、多様な環境にまたがるデータの管理という点で複雑さをもたらしている。複雑なクラウドランドスケープをナビゲートしながら、データの相互運用性、セキュリティ、一貫性を確保するには、慎重な計画と実装が必要である。結論として、世界のクラウドAI市場は、データのセキュリティとプライバシー、エネルギー効率と持続可能性、スケーラビリティとインフラ管理の複雑さに関する課題に直面している。これらの課題に対処することは、データ駆動と環境意識が高まる世界でクラウドAIソリューションが継続的に成長し成功するために不可欠である。
主な市場動向
エッジAIとエッジコンピューティングの統合
世界のクラウドAI市場を再構築する顕著なトレンドの1つは、エッジAIとエッジコンピューティング技術の統合である。エッジAIは、人工知能アルゴリズムとモデルをエッジデバイスに直接、またはIoTセンサーやデバイスなどのデータソースに近接して展開する。これにより、ネットワークのエッジでリアルタイムのデータ処理と意思決定が可能になり、応答性を高めながら待ち時間と帯域幅の使用量を削減できる。エッジAIとクラウドAIソリューションの統合は、いくつかの要因によって推進されている。第一に、モノのインターネット(IoT)の普及が進むにつれ、エッジで生成されるデータ量が急増している。エッジAIにより、企業はこのデータをローカルでフィルタリングおよび処理し、関連する情報のみを中央のデータセンターやクラウド環境に送信することができる。これにより、クラウドのリソースへの負担を軽減し、データ転送コストを最小限に抑えることができる。
第二に、自律走行車、産業オートメーション、遠隔監視などの特定のAIアプリケーションでは、超低遅延の応答が要求される。エッジAIは瞬時の意思決定を可能にし、タイムクリティカルなシナリオにおける安全性と効率性を確保します。
第三に、エッジAIはデータのプライバシーとセキュリティを強化する。機密データをエッジで処理することで、企業は集中型クラウドサーバーへのデータ送信中に機密情報が漏洩するリスクを最小限に抑えることができる。その結果、クラウドAIプロバイダーは、エッジ・コンピューティング・プラットフォームとシームレスに統合するソリューションを提供するようになってきている。この傾向により、企業はクラウドベースのAIとエッジコンピューティングの能力を組み合わせて活用し、より効率的で応答性の高いAIアプリケーションを実現できる。
AIに最適化されたクラウド・インフラ
世界のクラウドAI市場におけるもう一つの重要なトレンドは、AIに最適化されたクラウドインフラストラクチャの開発である。従来のクラウド環境は、膨大な計算能力、GPU、TPUを必要とすることが多いAIや機械学習ワークロードの特殊な計算需要に対応するようには当初設計されていなかった。これに対処するため、クラウドサービスプロバイダーはAIアプリケーションに特化したインフラを進化させている。これには、深層学習タスクに最適化されたGPUやTPUインスタンス、高性能コンピューティングクラスター、AIモデルトレーニングフレームワークの提供などが含まれる。こうしたAIに最適化されたクラウド・サービスは、複雑なAIモデルを効率的にトレーニングし、展開するために必要なスケーラビリティと柔軟性を提供する。さらに、クラウドプロバイダーは、AIアプリケーションの開発と展開を簡素化するAIに特化したツールやサービスを提供している。これには、自然言語処理、コンピューター・ビジョン、音声認識などのタスクに対応したマネージドAIサービスも含まれ、企業はAIに関する豊富な専門知識がなくてもAI機能を活用できるようになっている。
この傾向は、AI導入への参入障壁を下げることで組織に利益をもたらす。ハードウェアやインフラに多額の先行投資をすることなく、AIの開発や導入に必要な計算能力やツールにアクセスできるようになる。
統合学習とプライバシー保護AI
GDPRやCCPAなどのプライバシーに関する懸念やデータ保護規制により、世界のクラウドAI市場ではプライバシーを保護するAI技術が重視されるようになっている。このような状況の中で、フェデレーテッド・ラーニングが重要なトレンドとして浮上している。
フェデレーテッド・ラーニングは、機械学習に対する分散型アプローチであり、モデルのトレーニングはエッジ・デバイスまたは個々の組織内でローカルに行われ、モデルの更新のみが中央サーバーと共有される。これにより、機密データはデバイス内または組織内に留まり、プライバシーに関する懸念に対処することができる。フェデレーテッド・ラーニングの採用には、いくつかの要因がある。第一に、個人データや機密データの露出を最小限に抑えることで、データ・プライバシー規制に沿う。第二に、生データを共有することなくAIモデル開発における共同作業が可能になるため、医療、金融、政府などの業界に適している。
連合学習が普及するにつれ、クラウドAIプロバイダーはこのアプローチをサポートするツールやプラットフォームを開発している。まとめると、世界のクラウドAI市場は、エッジAIとエッジコンピューティングの統合、AIに最適化されたクラウドインフラストラクチャの開発、連合学習のようなプライバシーを保護するAI技術の採用という大きなトレンドを目の当たりにしている。これらのトレンドは、AIアプリケーションの状況を再形成し、より効率的で、安全で、プライバシーに配慮したものにしている。これらのトレンドを取り入れる組織は、進化するAIランドスケープにおいて競争力を得ることができる。
セグメント別の洞察
テクノロジーの洞察
ディープラーニングは、世界のクラウドAI市場の技術別セグメントを支配している。ディープラーニングは、人工ニューラルネットワークを使用してデータから学習する機械学習の一種である。人工ニューラルネットワークは人間の脳から着想を得ており、画像認識、自然言語処理、機械翻訳など、幅広いタスクを実行するために訓練することができる。
ディープラーニングは、従来の機械学習技術では解決が困難または不可能であった複雑な問題を解決するのに非常に効果的であるため、クラウドAI市場で圧倒的なシェアを誇っている。例えば、ディープラーニングは、画像内のオブジェクトを高い精度で識別できる画像認識システムの動力源として使用されており、また、言語を翻訳してテキストを生成できる自然言語処理システムの動力源としても使用されている。
以下は、世界のクラウドAI市場におけるディープラーニング分野の成長を促進する主な要因である:
大規模データセットの利用可能性の増加:ディープラーニング・モデルの学習には大量のデータが必要であり、大規模データセットの利用可能性が高まっていることが、ディープラーニング分野の成長を後押ししている。クラウドコンピューティングの採用増加:クラウド・コンピューティング・プラットフォームは、ディープラーニング・モデルの学習と導入に必要なスケーラビリティとコンピューティング・パワーを提供する。オープンソースの深層学習フレームワークの利用可能性の増加:TensorFlowやPyTorchなどのオープンソースの深層学習フレームワークにより、開発者は深層学習モデルの構築と展開が容易になる。全体として、ディープラーニングは、複雑な問題を解決するのに有効であり、大規模なデータセット、クラウドコンピューティングプラットフォーム、オープンソースのディープラーニングフレームワークの利用可能性が高まっているため、世界のクラウドAI市場で支配的なセグメントとなっている。ディープラーニングに加えて、機械学習と自然言語処理(NLP)も世界のクラウドAI市場で重要なセグメントである。機械学習はディープラーニングを含む人工知能の広範な分野であり、NLPはコンピュータと人間の(自然)言語との相互作用を扱うAIのサブ分野である。
地域別洞察
世界のクラウドAI市場では、北米が圧倒的なシェアを占めている。世界のクラウドAI市場における北米の優位性にはいくつかの理由がある。まず、北米にはアマゾン、グーグル、マイクロソフトなど、世界最大かつ最も革新的な企業の本拠地がある。これらの企業はクラウドAI技術に多額の投資を行っており、これらの技術を使って新しい製品やサービスを開発している。
第二に、北米には発達したクラウド・コンピューティング・インフラがある。クラウド・コンピューティング・プラットフォームは、クラウドAIモデルのトレーニングと展開に不可欠である。北米で整備されたクラウド・コンピューティング・インフラが利用可能であることは、同地域におけるクラウドAI市場の成長の主要な促進要因である。
第三に、北米にはAIの人材プールが大きく成長している。この人材プールは、クラウドAIソリューションの開発と展開に不可欠である。
以下は、北米のクラウドAI市場の成長を促進する主な要因である:クラウド・コンピューティング・プラットフォームは、クラウドAIモデルの訓練と展開に必要なスケーラビリティとコンピューティング・パワーを提供する:ディープラーニングモデルの学習には大量のデータが必要であり、大規模なデータセットの利用可能性が高まっていることが北米のクラウドAI市場の成長を後押ししている:あらゆる業界の企業が、業務を改善し競争力を高めるためにAIを搭載したアプリケーションを採用するケースが増えている。これが北米のクラウドAI市場の成長を後押ししている。
主要市場プレイヤー
アマゾン・ドット・コム
マイクロソフト
アルファベット
インターナショナル・ビジネス・マシーンズ・コーポレーション
セールスフォース・ドットコム
オラクル
SAP SE
エヌビディア・コーポレーション
インテル株式会社
デル・テクノロジーズ
レポートの範囲
本レポートでは、クラウドAIの世界市場を以下のカテゴリーに分類し、さらに業界動向についても詳述しています:
- クラウドAI市場、技術別
o ディープラーニング
o 機械学習
o 自然言語処理
o その他
- クラウドAI市場:タイプ別
o ソリューション
サービス
- クラウドAI市場:分野別
o ヘルスケア
o 小売
o BFSI
o IT・通信
o 政府
o 製造業
o 自動車・運輸
o その他
- クラウドAI市場、地域別
o 北米
 米国
 カナダ
 メキシコ
o ヨーロッパ
 フランス
 イギリス
 イタリア
 ドイツ
 スペイン
 ベルギー
o アジア太平洋
 中国
 インド
 日本
 オーストラリア
 韓国
 インドネシア
 ベトナム
南米
 ブラジル
 アルゼンチン
 コロンビア
 チリ
 ペルー
中東・アフリカ
 南アフリカ
 サウジアラビア
 UAE
 トルコ
 イスラエル
競争状況
企業プロフィール:世界のクラウドAI市場に存在する主要企業の詳細分析。
利用可能なカスタマイズ:
Tech Sci Research社は、与えられた市場データを用いた世界のクラウドAI市場レポートにおいて、企業固有のニーズに応じたカスタマイズを提供しています。レポートでは以下のカスタマイズオプションをご利用いただけます:
企業情報
- 追加市場参入企業(最大5社)の詳細分析とプロファイリング

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目次

1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Formulation of the Scope
2.4. Assumptions and Limitations
2.5. Sources of Research
2.5.1. Secondary Research
2.5.2. Primary Research
2.6. Approach for the Market Study
2.6.1. The Bottom-Up Approach
2.6.2. The Top-Down Approach
2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
2.8. Forecasting Methodology
2.8.1. Data Triangulation & Validation
3. Executive Summary
4. Impact of COVID-19 on Global Cloud AI Market
5. Voice of Customer
6. Global Cloud AI Market Overview
7. Global Cloud AI Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Technology (Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing, Others)
7.2.2. By Type (Solution, Services)
7.2.3. By Vertical (Healthcare, Retail, BFSI, IT & Telecommunication, Government, Manufacturing, Automotive & Transportation, Others),
7.2.4. By Region (North America, Europe, South America, Middle East & Africa, Asia Pacific)
7.3. By Company (2022)
7.4. Market Map
8. North America Cloud AI Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Technology
8.2.2. By Type
8.2.3. By Vertical
8.2.4. By Country
8.3. North America: Country Analysis
8.3.1. United States Cloud AI Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Technology
8.3.1.2.2. By Type
8.3.1.2.3. By Vertical
8.3.2. Canada Cloud AI Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Technology
8.3.2.2.2. By Type
8.3.2.2.3. By Vertical
8.3.3. Mexico Cloud AI Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Technology
8.3.3.2.2. By Type
8.3.3.2.3. By Vertical
9. Europe Cloud AI Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Technology
9.2.2. By Type
9.2.3. By Vertical
9.2.4. By Country
9.3. Europe: Country Analysis
9.3.1. Germany Cloud AI Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Technology
9.3.1.2.2. By Type
9.3.1.2.3. By Vertical
9.3.2. France Cloud AI Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Technology
9.3.2.2.2. By Type
9.3.2.2.3. By Vertical
9.3.3. United Kingdom Cloud AI Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Technology
9.3.3.2.2. By Type
9.3.3.2.3. By Vertical
9.3.4. Italy Cloud AI Market Outlook
9.3.4.1. Market Size & Forecast
9.3.4.1.1. By Value
9.3.4.2. Market Share & Forecast
9.3.4.2.1. By Technology
9.3.4.2.2. By Type
9.3.4.2.3. By Vertical
9.3.5. Spain Cloud AI Market Outlook
9.3.5.1. Market Size & Forecast
9.3.5.1.1. By Value
9.3.5.2. Market Share & Forecast
9.3.5.2.1. By Technology
9.3.5.2.2. By Type
9.3.5.2.3. By Vertical
9.3.6. Belgium Cloud AI Market Outlook
9.3.6.1. Market Size & Forecast
9.3.6.1.1. By Value
9.3.6.2. Market Share & Forecast
9.3.6.2.1. By Technology
9.3.6.2.2. By Type
9.3.6.2.3. By Vertical
10. South America Cloud AI Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Technology
10.2.2. By Type
10.2.3. By Vertical
10.2.4. By Country
10.3. South America: Country Analysis
10.3.1. Brazil Cloud AI Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Technology
10.3.1.2.2. By Type
10.3.1.2.3. By Vertical
10.3.2. Colombia Cloud AI Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Technology
10.3.2.2.2. By Type
10.3.2.2.3. By Vertical
10.3.3. Argentina Cloud AI Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Technology
10.3.3.2.2. By Type
10.3.3.2.3. By Vertical
10.3.4. Chile Cloud AI Market Outlook
10.3.4.1. Market Size & Forecast
10.3.4.1.1. By Value
10.3.4.2. Market Share & Forecast
10.3.4.2.1. By Technology
10.3.4.2.2. By Type
10.3.4.2.3. By Vertical
10.3.5. Peru Cloud AI Market Outlook
10.3.5.1. Market Size & Forecast
10.3.5.1.1. By Value
10.3.5.2. Market Share & Forecast
10.3.5.2.1. By Technology
10.3.5.2.2. By Type
10.3.5.2.3. By Vertical
11. Middle East & Africa Cloud AI Market Outlook
11.1. Market Size & Forecast
11.1.1. By Value
11.2. Market Share & Forecast
11.2.1. By Technology
11.2.2. By Type
11.2.3. By Vertical
11.2.4. By Country
11.3. Middle East & Africa: Country Analysis
11.3.1. Saudi Arabia Cloud AI Market Outlook
11.3.1.1. Market Size & Forecast
11.3.1.1.1. By Value
11.3.1.2. Market Share & Forecast
11.3.1.2.1. By Technology
11.3.1.2.2. By Type
11.3.1.2.3. By Vertical
11.3.2. UAE Cloud AI Market Outlook
11.3.2.1. Market Size & Forecast
11.3.2.1.1. By Value
11.3.2.2. Market Share & Forecast
11.3.2.2.1. By Technology
11.3.2.2.2. By Type
11.3.2.2.3. By Vertical
11.3.3. South Africa Cloud AI Market Outlook
11.3.3.1. Market Size & Forecast
11.3.3.1.1. By Value
11.3.3.2. Market Share & Forecast
11.3.3.2.1. By Technology
11.3.3.2.2. By Type
11.3.3.2.3. By Vertical
11.3.4. Turkey Cloud AI Market Outlook
11.3.4.1. Market Size & Forecast
11.3.4.1.1. By Value
11.3.4.2. Market Share & Forecast
11.3.4.2.1. By Technology
11.3.4.2.2. By Type
11.3.4.2.3. By Vertical
11.3.5. Israel Cloud AI Market Outlook
11.3.5.1. Market Size & Forecast
11.3.5.1.1. By Value
11.3.5.2. Market Share & Forecast
11.3.5.2.1. By Technology
11.3.5.2.2. By Type
11.3.5.2.3. By Vertical
12. Asia Pacific Cloud AI Market Outlook
12.1. Market Size & Forecast
12.1.1. By Technology
12.1.2. By Type
12.1.3. By Vertical
12.1.4. By Country
12.2. Asia-Pacific: Country Analysis
12.2.1. China Cloud AI Market Outlook
12.2.1.1. Market Size & Forecast
12.2.1.1.1. By Value
12.2.1.2. Market Share & Forecast
12.2.1.2.1. By Technology
12.2.1.2.2. By Type
12.2.1.2.3. By Vertical
12.2.2. India Cloud AI Market Outlook
12.2.2.1. Market Size & Forecast
12.2.2.1.1. By Value
12.2.2.2. Market Share & Forecast
12.2.2.2.1. By Technology
12.2.2.2.2. By Type
12.2.2.2.3. By Vertical
12.2.3. Japan Cloud AI Market Outlook
12.2.3.1. Market Size & Forecast
12.2.3.1.1. By Value
12.2.3.2. Market Share & Forecast
12.2.3.2.1. By Technology
12.2.3.2.2. By Type
12.2.3.2.3. By Vertical
12.2.4. South Korea Cloud AI Market Outlook
12.2.4.1. Market Size & Forecast
12.2.4.1.1. By Value
12.2.4.2. Market Share & Forecast
12.2.4.2.1. By Technology
12.2.4.2.2. By Type
12.2.4.2.3. By Vertical
12.2.5. Australia Cloud AI Market Outlook
12.2.5.1. Market Size & Forecast
12.2.5.1.1. By Value
12.2.5.2. Market Share & Forecast
12.2.5.2.1. By Technology
12.2.5.2.2. By Type
12.2.5.2.3. By Vertical
12.2.6. Indonesia Cloud AI Market Outlook
12.2.6.1. Market Size & Forecast
12.2.6.1.1. By Value
12.2.6.2. Market Share & Forecast
12.2.6.2.1. By Technology
12.2.6.2.2. By Type
12.2.6.2.3. By Vertical
12.2.7. Vietnam Cloud AI Market Outlook
12.2.7.1. Market Size & Forecast
12.2.7.1.1. By Value
12.2.7.2. Market Share & Forecast
12.2.7.2.1. By Technology
12.2.7.2.2. By Type
12.2.7.2.3. By Vertical
13. Market Dynamics
13.1. Drivers
13.2. Challenges
14. Market Trends and Developments
15. Company Profiles
15.1. Amazon.com, Inc.
15.1.1. Business Overview
15.1.2. Key Revenue and Financials
15.1.3. Recent Developments
15.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.1.5. Key Product/Services Offered
15.2. Microsoft Corporation
15.2.1. Business Overview
15.2.2. Key Revenue and Financials
15.2.3. Recent Developments
15.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.2.5. Key Product/Services Offered
15.3. Alphabet Inc.
15.3.1. Business Overview
15.3.2. Key Revenue and Financials
15.3.3. Recent Developments
15.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.3.5. Key Product/Services Offered
15.4. International Business Machines Corporation
15.4.1. Business Overview
15.4.2. Key Revenue and Financials
15.4.3. Recent Developments
15.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.4.5. Key Product/Services Offered
15.5. Salesforce.com, Inc.
15.5.1. Business Overview
15.5.2. Key Revenue and Financials
15.5.3. Recent Developments
15.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.5.5. Key Product/Services Offered
15.6. Oracle Corporation
15.6.1. Business Overview
15.6.2. Key Revenue and Financials
15.6.3. Recent Developments
15.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.6.5. Key Product/Services Offered
15.7. SAP SE
15.7.1. Business Overview
15.7.2. Key Revenue and Financials
15.7.3. Recent Developments
15.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.7.5. Key Product/Services Offered
15.8. NVIDIA Corporation
15.8.1. Business Overview
15.8.2. Key Revenue and Financials
15.8.3. Recent Developments
15.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.8.5. Key Product/Services Offered
15.9. Intel Corporation
15.9.1. Business Overview
15.9.2. Key Revenue and Financials
15.9.3. Recent Developments
15.9.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.9.5. Key Product/Services Offered
15.10. Dell Technologies Inc.
15.10.1. Business Overview
15.10.2. Key Revenue and Financials
15.10.3. Recent Developments
15.10.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.10.5. Key Product/Services Offered
16. Strategic Recommendations
17. About Us & Disclaimer

 

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Summary

Global Cloud AI Market was valued at USD 51.03 Billion in 2022 and is anticipated to project robust growth in the forecast period with a CAGR of 39.11% through 2028. The Global Cloud AI Market is presently undergoing a significant transformation, driven by the surging demand for efficient and sustainable cooling solutions in an increasingly digital and data-centric world. Cloud AI solutions, celebrated for their prowess in optimizing data center operations and reducing energy consumption, are becoming a cornerstone of modern data center management, addressing the challenges of heat dissipation and environmental sustainability. This exploration delves into how Cloud AI technology is driving substantial changes across industries, ensuring the efficient and eco-friendly operation of data centers in an era where sustainability and efficiency are paramount.
Cloud AI technology has emerged as a linchpin in modern data center management, particularly as the demand for data storage and processing continues to escalate. Data centers house an immense amount of critical IT infrastructure, generating significant heat that can compromise equipment performance and longevity. Cloud AI solutions provide an effective and energy-efficient means of maintaining optimal operating temperatures within data centers. These solutions encompass a range of innovative technologies, including precision air conditioning, liquid cooling, and hot/cold aisle containment, all designed to mitigate heat-related issues and reduce energy consumption.
A fundamental driver of Cloud AI adoption is the growing awareness of environmental sustainability. As concerns about climate change intensify, organizations are under increasing pressure to reduce their carbon footprint and energy consumption. Data centers are notorious energy consumers, and inefficient cooling solutions contribute significantly to their environmental impact. Cloud AI solutions are designed with sustainability in mind, offering more efficient cooling mechanisms that lower energy consumption, reduce greenhouse gas emissions, and align with global sustainability goals. Moreover, the rise of edge computing and hyperscale data centers is reshaping the data center landscape. Edge data centers, located closer to end-users, require highly efficient and scalable cooling solutions to support their distributed architecture. Cloud AI technologies are evolving to meet the unique cooling demands of these facilities, ensuring that they can operate efficiently in diverse environments. Hyperscale data centers, which handle massive amounts of data processing, also benefit from advanced cooling solutions that enable them to achieve higher levels of efficiency and cost-effectiveness. In conclusion, the Global Cloud AI Market is experiencing a profound transformation, driven by the imperative of efficiency and sustainability in data center operations. These solutions stand as the vanguard of data center management, ensuring the efficient and environmentally conscious operation of data centers, which are the backbone of our increasingly digital world. As data center technology continues to advance, the pivotal role of Cloud AI in shaping the future of data center sustainability and efficiency is indisputable, fostering innovation, resilience, and unwavering confidence in an ever-evolving digital landscape.
Key Market Drivers:
Escalating Data Center Demands and Expansion
One of the primary driving factors in the Global Cloud AI Market is the escalating demands on data centers and their expansion to meet these needs. In today's digital age, the volume of data generated, processed, and stored by organizations is growing at an unprecedented rate. This surge in data is driven by factors such as the proliferation of IoT devices, increased online activities, and the growing reliance on data-driven decision-making.As organizations strive to harness the power of data for competitive advantage, they require larger and more efficient data center infrastructures. This demand is particularly pronounced in sectors like e-commerce, finance, healthcare, and cloud computing, where vast amounts of data must be processed in real-time. Cloud AI solutions play a pivotal role in this scenario by optimizing data center operations, enhancing energy efficiency, and enabling the seamless scaling of resources to accommodate growing workloads.
Environmental Sustainability and Energy Efficiency Goals
Another significant driver in the Global Cloud AI Market is the global emphasis on environmental sustainability and energy efficiency. As the world grapples with the challenges of climate change and strives to reduce carbon emissions, organizations are under increasing pressure to adopt eco-friendly practices and technologies. Data centers have traditionally been notorious energy consumers, with cooling systems being a major contributor to their high energy consumption. Inefficient cooling not only impacts operational costs but also leaves a substantial carbon footprint. Cloud AI solutions address these challenges by optimizing cooling processes, implementing advanced cooling techniques like liquid cooling and hot/cold aisle containment, and leveraging AI-driven algorithms to ensure precise temperature control.
Organizations are motivated to embrace Cloud AI solutions not only to reduce operational expenses but also to meet sustainability goals and align with regulations related to environmental impact. These solutions allow data centers to achieve substantial reductions in energy consumption and greenhouse gas emissions, making them an integral component of corporate sustainability initiatives.
Proliferation of Edge Computing and Hyperscale Data Centers
The proliferation of edge computing and hyperscale data centers represents a third driving factor in the Global Cloud AI Market. Edge computing involves processing data closer to the source or end-users, reducing latency and enabling real-time applications. Hyperscale data centers, on the other hand, are massive facilities designed to handle vast amounts of data processing and storage.
Both edge computing and hyperscale data centers have unique cooling requirements. Edge data centers, often deployed in diverse environments, require efficient cooling solutions that can adapt to varying conditions. Hyperscale data centers need cooling solutions that can efficiently manage the high-density computing equipment they house.Cloud AI technologies are evolving to address these specific needs. They offer advanced cooling solutions that can be tailored to edge deployments, ensuring efficient cooling in challenging environments. For hyperscale data centers, Cloud AI solutions enable precise cooling control and scalability, optimizing energy usage and reducing operational costs.
In conclusion, the Global Cloud AI Market is being driven by the escalating demands on data centers, the imperative of environmental sustainability, and the proliferation of edge computing and hyperscale data centers. These factors are propelling the adoption of Cloud AI solutions, which are essential for optimizing data center operations, reducing energy consumption, and meeting the challenges of an increasingly data-driven and eco-conscious world.
Key Market Challenges
Ensuring Data Security and Privacy
One of the most significant challenges in the Global Cloud AI Market is the assurance of data security and privacy. With the increasing reliance on data-driven technologies and the adoption of AI solutions, the volume of sensitive and personal data being processed in data centers and cloud environments has surged. This data encompasses everything from personal information and financial records to proprietary business data and intellectual property.
As data becomes more valuable, it also becomes a prime target for cyberattacks and data breaches. Malicious actors are constantly evolving their tactics to infiltrate data centers and cloud systems, posing significant risks to organizations and their customers. In this context, maintaining robust cybersecurity measures is paramount.
However, implementing effective security measures without hindering the performance of Cloud AI solutions can be challenging. Encryption, access controls, intrusion detection systems, and security patches are essential components of a secure environment but may introduce latency and complexity. Balancing the need for data security with the demand for high-speed data processing and low-latency AI applications is a persistent challenge in the Cloud AI Market.
Moreover, the global landscape of data protection regulations, such as GDPR in Europe and CCPA in California, adds an extra layer of complexity. Organizations must navigate a complex web of compliance requirements to ensure that they are handling data appropriately and legally, which can vary significantly across regions and industries. Achieving compliance while maintaining seamless AI operations is a significant challenge for players in the Cloud AI Market.
Addressing Energy Efficiency and Sustainability
While Cloud AI solutions are designed to optimize data center operations, they must also grapple with the challenge of energy efficiency and sustainability. Data centers are notorious energy consumers, and cooling systems play a pivotal role in their overall energy consumption. Inefficient cooling can not only increase operational costs but also have a significant environmental impact, contributing to greenhouse gas emissions. To mitigate this challenge, Cloud AI technologies incorporate advanced cooling techniques such as liquid cooling, precision air conditioning, and intelligent cooling management systems. These solutions aim to reduce energy consumption and, consequently, the carbon footprint of data centers.
However, achieving energy efficiency while maintaining optimal operating temperatures for AI hardware is a delicate balance. Overcooling or undercooling can lead to equipment inefficiency or failure, increasing the risk of data center downtime and operational disruption. Ensuring that AI-specific hardware, such as GPUs and TPUs, operate within their temperature thresholds is another aspect of this challenge. The pressure to align with sustainability goals and environmental regulations is a driving force behind addressing this challenge. Organizations seek to demonstrate their commitment to sustainability by adopting energy-efficient Cloud AI solutions. Striking the right balance between performance and sustainability remains a continuous challenge in the market.
Handling Scalability and Complexity
Scalability and complexity pose significant challenges in the Global Cloud AI Market, particularly as organizations seek to expand their data center and cloud infrastructures to accommodate growing data volumes and AI workloads. Scalability is a fundamental requirement to ensure that AI applications can scale out to meet increased demand without compromising performance. However, achieving seamless scalability can be challenging. Cloud AI solutions must be designed to adapt to changing workloads, which can be highly dynamic in AI applications. Scalable infrastructure, cloud orchestration, and automation are critical components, but configuring and managing these systems effectively can be complex.
Moreover, the complexity of AI applications, including deep learning models and neural networks, can strain data center resources and infrastructure. Optimizing hardware and software to handle the computational demands of AI while maintaining cost-effectiveness is an ongoing challenge. Organizations must also consider factors like latency, bandwidth, and data storage as they scale AI workloads. Additionally, the multi-cloud and hybrid cloud strategies adopted by many organizations introduce complexity in terms of managing data across diverse environments. Ensuring data interoperability, security, and consistency while navigating a complex cloud landscape requires careful planning and implementation. In conclusion, the Global Cloud AI Market faces challenges related to data security and privacy, energy efficiency and sustainability, and the complexities of scalability and infrastructure management. Addressing these challenges is essential for the continued growth and success of Cloud AI solutions in an increasingly data-driven and environmentally conscious world.
Key Market Trends
Edge AI and Edge Computing Integration
One prominent trend reshaping the Global Cloud AI Market is the integration of Edge AI and edge computing technologies. Edge AI involves deploying artificial intelligence algorithms and models directly on edge devices or within close proximity to data sources, such as IoT sensors and devices. This enables real-time data processing and decision-making at the edge of the network, reducing latency and bandwidth usage while enhancing responsiveness. The integration of Edge AI with Cloud AI solutions is driven by several factors. First, as the Internet of Things (IoT) continues to proliferate, the volume of data generated at the edge is skyrocketing. Edge AI allows organizations to filter and process this data locally, sending only relevant information to central data centers or cloud environments. This reduces the strain on cloud resources and minimizes data transfer costs.
Second, certain AI applications, such as those in autonomous vehicles, industrial automation, and remote monitoring, require ultra-low latency responses. Edge AI can provide instantaneous decision-making, ensuring safety and efficiency in time-critical scenarios.
Third, Edge AI enhances data privacy and security. By processing sensitive data at the edge, organizations can minimize the risk of exposing confidential information during data transmission to centralized cloud servers. As a result, Cloud AI providers are increasingly offering solutions that seamlessly integrate with edge computing platforms. This trend empowers organizations to harness the combined capabilities of cloud-based AI and edge computing for more efficient and responsive AI applications.
AI-Optimized Cloud Infrastructure
Another significant trend in the Global Cloud AI Market is the development of AI-optimized cloud infrastructure. Traditional cloud environments were not initially designed to meet the specialized computational demands of AI and machine learning workloads, which often require vast computational power, GPUs, and TPUs. To address this, cloud service providers are evolving their infrastructure to cater specifically to AI applications. This includes offering GPU and TPU instances optimized for deep learning tasks, high-performance computing clusters, and AI model training frameworks. These AI-optimized cloud services provide the scalability and flexibility needed to train and deploy complex AI models efficiently. Furthermore, cloud providers are offering AI-focused tools and services that simplify the development and deployment of AI applications. This includes managed AI services for tasks like natural language processing, computer vision, and speech recognition, allowing organizations to leverage AI capabilities without extensive AI expertise.
This trend benefits organizations by reducing the barriers to entry for AI adoption. It allows them to access the computational power and tools necessary for AI development and deployment without heavy upfront investments in hardware and infrastructure.
Federated Learning and Privacy-Preserving AI
Privacy concerns and data protection regulations, such as GDPR and CCPA, have prompted a growing emphasis on privacy-preserving AI techniques in the Global Cloud AI Market. Federated learning has emerged as a key trend in this context.
Federated learning is a decentralized approach to machine learning where model training occurs locally on edge devices or within individual organizations, with only model updates being shared with a central server. This ensures that sensitive data remains on the device or within the organization's premises, addressing privacy concerns. The adoption of federated learning is driven by several factors. First, it aligns with data privacy regulations by minimizing the exposure of personal or sensitive data. Second, it enables organizations to collaborate on AI model development without sharing raw data, making it suitable for industries like healthcare, finance, and government.
As federated learning gains traction, Cloud AI providers are developing tools and platforms that support this approach. This includes federated learning frameworks, secure model aggregation mechanisms, and privacy-preserving AI libraries.In summary, the Global Cloud AI Market is witnessing significant trends in the integration of Edge AI and edge computing, the development of AI-optimized cloud infrastructure, and the adoption of privacy-preserving AI techniques like federated learning. These trends are reshaping the landscape of AI applications, making them more efficient, secure, and privacy-conscious. Organizations that embrace these trends can gain a competitive edge in the evolving AI landscape.
Segmental Insights
Technology Insights
Deep learning is the dominating segment in the global Cloud AI market by technology. Deep learning is a type of machine learning that uses artificial neural networks to learn from data. Artificial neural networks are inspired by the human brain and can be trained to perform a wide range of tasks, including image recognition, natural language processing, and machine translation.
Deep learning is the dominating segment in the Cloud AI market because it is very effective at solving complex problems that were previously difficult or impossible to solve with traditional machine learning techniques. For example, deep learning is used to power image recognition systems that can identify objects in images with high accuracy, and it is also used to power natural language processing systems that can translate languages and generate text.
Here are some of the key factors driving the growth of the deep learning segment in the global Cloud AI market:
The increasing availability of large datasets: Deep learning models require large amounts of data to train, and the increasing availability of large datasets is fueling the growth of the deep learning segment. The increasing adoption of cloud computing: Cloud computing platforms provide the scalability and computing power needed to train and deploy deep learning models. The increasing availability of open source deep learning frameworks: Open source deep learning frameworks, such as TensorFlow and PyTorch, make it easier for developers to build and deploy deep learning models. Overall, deep learning is the dominating segment in the global Cloud AI market due to its effectiveness at solving complex problems and the increasing availability of large datasets, cloud computing platforms, and open source deep learning frameworks. In addition to deep learning, machine learning and natural language processing (NLP) are also important segments in the global Cloud AI market. Machine learning is a broader field of artificial intelligence that includes deep learning, and NLP is a subfield of AI that deals with the interaction between computers and human (natural) languages.
Regional Insights
North America is the dominating region in the global Cloud AI market. There are a few reasons for the dominance of North America in the global Cloud AI market. First, North America is home to some of the largest and most innovative companies in the world, including Amazon, Google, and Microsoft. These companies are investing heavily in Cloud AI technologies, and they are using these technologies to develop new products and services.
Second, North America has a well-developed cloud computing infrastructure. Cloud computing platforms are essential for training and deploying Cloud AI models. The availability of a well-developed cloud computing infrastructure in North America is a major driver of the growth of the Cloud AI market in the region.
Third, North America has a large and growing pool of AI talent. This talent pool is essential for the development and deployment of Cloud AI solutions.
Here are some of the key factors driving the growth of the Cloud AI market in North America:The increasing adoption of cloud computing: Cloud computing platforms provide the scalability and computing power needed to train and deploy Cloud AI models.The increasing availability of large datasets: Deep learning models require large amounts of data to train, and the increasing availability of large datasets is fueling the growth of the Cloud AI market in North America.The increasing demand for AI-powered applications: Businesses across all industries are increasingly adopting AI-powered applications to improve their operations and gain a competitive edge. This is driving the growth of the Cloud AI market in North America.
Key Market Players
Amazon.com, Inc.
Microsoft Corporation
Alphabet Inc.
International Business Machines Corporation
Salesforce.com, Inc.
Oracle Corporation
SAP SE
NVIDIA Corporation
Intel Corporation
Dell Technologies Inc.
Report Scope:
In this report, the Global Cloud AI Market has been segmented into the following categories, in addition to the industry trends which have also been detailed below:
• Cloud AI Market, By Technology:
o Deep Learning
o Machine Learning
o Natural Language Processing
o Others
• Cloud AI Market, By Type:
o Solution
o Services
• Cloud AI Market, By Vertical:
o Healthcare
o Retail
o BFSI
o IT & Telecommunication
o Government
o Manufacturing
o Automotive & Transportation
o Others
• Cloud AI Market, By Region:
o North America
 United States
 Canada
 Mexico
o Europe
 France
 United Kingdom
 Italy
 Germany
 Spain
 Belgium
o Asia-Pacific
 China
 India
 Japan
 Australia
 South Korea
 Indonesia
 Vietnam
o South America
 Brazil
 Argentina
 Colombia
 Chile
 Peru
o Middle East & Africa
 South Africa
 Saudi Arabia
 UAE
 Turkey
 Israel
Competitive Landscape
Company Profiles: Detailed analysis of the major companies present in the Global Cloud AI Market.
Available Customizations:
Global Cloud AI market report with the given market data, Tech Sci Research offers customizations according to a company's specific needs. The following customization options are available for the report:
Company Information
• Detailed analysis and profiling of additional market players (up to five).



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Table of Contents

1. Product Overview
1.1. Market Definition
1.2. Scope of the Market
1.2.1. Markets Covered
1.2.2. Years Considered for Study
1.2.3. Key Market Segmentations
2. Research Methodology
2.1. Objective of the Study
2.2. Baseline Methodology
2.3. Formulation of the Scope
2.4. Assumptions and Limitations
2.5. Sources of Research
2.5.1. Secondary Research
2.5.2. Primary Research
2.6. Approach for the Market Study
2.6.1. The Bottom-Up Approach
2.6.2. The Top-Down Approach
2.7. Methodology Followed for Calculation of Market Size & Market Shares
2.8. Forecasting Methodology
2.8.1. Data Triangulation & Validation
3. Executive Summary
4. Impact of COVID-19 on Global Cloud AI Market
5. Voice of Customer
6. Global Cloud AI Market Overview
7. Global Cloud AI Market Outlook
7.1. Market Size & Forecast
7.1.1. By Value
7.2. Market Share & Forecast
7.2.1. By Technology (Deep Learning, Machine Learning, Natural Language Processing, Others)
7.2.2. By Type (Solution, Services)
7.2.3. By Vertical (Healthcare, Retail, BFSI, IT & Telecommunication, Government, Manufacturing, Automotive & Transportation, Others),
7.2.4. By Region (North America, Europe, South America, Middle East & Africa, Asia Pacific)
7.3. By Company (2022)
7.4. Market Map
8. North America Cloud AI Market Outlook
8.1. Market Size & Forecast
8.1.1. By Value
8.2. Market Share & Forecast
8.2.1. By Technology
8.2.2. By Type
8.2.3. By Vertical
8.2.4. By Country
8.3. North America: Country Analysis
8.3.1. United States Cloud AI Market Outlook
8.3.1.1. Market Size & Forecast
8.3.1.1.1. By Value
8.3.1.2. Market Share & Forecast
8.3.1.2.1. By Technology
8.3.1.2.2. By Type
8.3.1.2.3. By Vertical
8.3.2. Canada Cloud AI Market Outlook
8.3.2.1. Market Size & Forecast
8.3.2.1.1. By Value
8.3.2.2. Market Share & Forecast
8.3.2.2.1. By Technology
8.3.2.2.2. By Type
8.3.2.2.3. By Vertical
8.3.3. Mexico Cloud AI Market Outlook
8.3.3.1. Market Size & Forecast
8.3.3.1.1. By Value
8.3.3.2. Market Share & Forecast
8.3.3.2.1. By Technology
8.3.3.2.2. By Type
8.3.3.2.3. By Vertical
9. Europe Cloud AI Market Outlook
9.1. Market Size & Forecast
9.1.1. By Value
9.2. Market Share & Forecast
9.2.1. By Technology
9.2.2. By Type
9.2.3. By Vertical
9.2.4. By Country
9.3. Europe: Country Analysis
9.3.1. Germany Cloud AI Market Outlook
9.3.1.1. Market Size & Forecast
9.3.1.1.1. By Value
9.3.1.2. Market Share & Forecast
9.3.1.2.1. By Technology
9.3.1.2.2. By Type
9.3.1.2.3. By Vertical
9.3.2. France Cloud AI Market Outlook
9.3.2.1. Market Size & Forecast
9.3.2.1.1. By Value
9.3.2.2. Market Share & Forecast
9.3.2.2.1. By Technology
9.3.2.2.2. By Type
9.3.2.2.3. By Vertical
9.3.3. United Kingdom Cloud AI Market Outlook
9.3.3.1. Market Size & Forecast
9.3.3.1.1. By Value
9.3.3.2. Market Share & Forecast
9.3.3.2.1. By Technology
9.3.3.2.2. By Type
9.3.3.2.3. By Vertical
9.3.4. Italy Cloud AI Market Outlook
9.3.4.1. Market Size & Forecast
9.3.4.1.1. By Value
9.3.4.2. Market Share & Forecast
9.3.4.2.1. By Technology
9.3.4.2.2. By Type
9.3.4.2.3. By Vertical
9.3.5. Spain Cloud AI Market Outlook
9.3.5.1. Market Size & Forecast
9.3.5.1.1. By Value
9.3.5.2. Market Share & Forecast
9.3.5.2.1. By Technology
9.3.5.2.2. By Type
9.3.5.2.3. By Vertical
9.3.6. Belgium Cloud AI Market Outlook
9.3.6.1. Market Size & Forecast
9.3.6.1.1. By Value
9.3.6.2. Market Share & Forecast
9.3.6.2.1. By Technology
9.3.6.2.2. By Type
9.3.6.2.3. By Vertical
10. South America Cloud AI Market Outlook
10.1. Market Size & Forecast
10.1.1. By Value
10.2. Market Share & Forecast
10.2.1. By Technology
10.2.2. By Type
10.2.3. By Vertical
10.2.4. By Country
10.3. South America: Country Analysis
10.3.1. Brazil Cloud AI Market Outlook
10.3.1.1. Market Size & Forecast
10.3.1.1.1. By Value
10.3.1.2. Market Share & Forecast
10.3.1.2.1. By Technology
10.3.1.2.2. By Type
10.3.1.2.3. By Vertical
10.3.2. Colombia Cloud AI Market Outlook
10.3.2.1. Market Size & Forecast
10.3.2.1.1. By Value
10.3.2.2. Market Share & Forecast
10.3.2.2.1. By Technology
10.3.2.2.2. By Type
10.3.2.2.3. By Vertical
10.3.3. Argentina Cloud AI Market Outlook
10.3.3.1. Market Size & Forecast
10.3.3.1.1. By Value
10.3.3.2. Market Share & Forecast
10.3.3.2.1. By Technology
10.3.3.2.2. By Type
10.3.3.2.3. By Vertical
10.3.4. Chile Cloud AI Market Outlook
10.3.4.1. Market Size & Forecast
10.3.4.1.1. By Value
10.3.4.2. Market Share & Forecast
10.3.4.2.1. By Technology
10.3.4.2.2. By Type
10.3.4.2.3. By Vertical
10.3.5. Peru Cloud AI Market Outlook
10.3.5.1. Market Size & Forecast
10.3.5.1.1. By Value
10.3.5.2. Market Share & Forecast
10.3.5.2.1. By Technology
10.3.5.2.2. By Type
10.3.5.2.3. By Vertical
11. Middle East & Africa Cloud AI Market Outlook
11.1. Market Size & Forecast
11.1.1. By Value
11.2. Market Share & Forecast
11.2.1. By Technology
11.2.2. By Type
11.2.3. By Vertical
11.2.4. By Country
11.3. Middle East & Africa: Country Analysis
11.3.1. Saudi Arabia Cloud AI Market Outlook
11.3.1.1. Market Size & Forecast
11.3.1.1.1. By Value
11.3.1.2. Market Share & Forecast
11.3.1.2.1. By Technology
11.3.1.2.2. By Type
11.3.1.2.3. By Vertical
11.3.2. UAE Cloud AI Market Outlook
11.3.2.1. Market Size & Forecast
11.3.2.1.1. By Value
11.3.2.2. Market Share & Forecast
11.3.2.2.1. By Technology
11.3.2.2.2. By Type
11.3.2.2.3. By Vertical
11.3.3. South Africa Cloud AI Market Outlook
11.3.3.1. Market Size & Forecast
11.3.3.1.1. By Value
11.3.3.2. Market Share & Forecast
11.3.3.2.1. By Technology
11.3.3.2.2. By Type
11.3.3.2.3. By Vertical
11.3.4. Turkey Cloud AI Market Outlook
11.3.4.1. Market Size & Forecast
11.3.4.1.1. By Value
11.3.4.2. Market Share & Forecast
11.3.4.2.1. By Technology
11.3.4.2.2. By Type
11.3.4.2.3. By Vertical
11.3.5. Israel Cloud AI Market Outlook
11.3.5.1. Market Size & Forecast
11.3.5.1.1. By Value
11.3.5.2. Market Share & Forecast
11.3.5.2.1. By Technology
11.3.5.2.2. By Type
11.3.5.2.3. By Vertical
12. Asia Pacific Cloud AI Market Outlook
12.1. Market Size & Forecast
12.1.1. By Technology
12.1.2. By Type
12.1.3. By Vertical
12.1.4. By Country
12.2. Asia-Pacific: Country Analysis
12.2.1. China Cloud AI Market Outlook
12.2.1.1. Market Size & Forecast
12.2.1.1.1. By Value
12.2.1.2. Market Share & Forecast
12.2.1.2.1. By Technology
12.2.1.2.2. By Type
12.2.1.2.3. By Vertical
12.2.2. India Cloud AI Market Outlook
12.2.2.1. Market Size & Forecast
12.2.2.1.1. By Value
12.2.2.2. Market Share & Forecast
12.2.2.2.1. By Technology
12.2.2.2.2. By Type
12.2.2.2.3. By Vertical
12.2.3. Japan Cloud AI Market Outlook
12.2.3.1. Market Size & Forecast
12.2.3.1.1. By Value
12.2.3.2. Market Share & Forecast
12.2.3.2.1. By Technology
12.2.3.2.2. By Type
12.2.3.2.3. By Vertical
12.2.4. South Korea Cloud AI Market Outlook
12.2.4.1. Market Size & Forecast
12.2.4.1.1. By Value
12.2.4.2. Market Share & Forecast
12.2.4.2.1. By Technology
12.2.4.2.2. By Type
12.2.4.2.3. By Vertical
12.2.5. Australia Cloud AI Market Outlook
12.2.5.1. Market Size & Forecast
12.2.5.1.1. By Value
12.2.5.2. Market Share & Forecast
12.2.5.2.1. By Technology
12.2.5.2.2. By Type
12.2.5.2.3. By Vertical
12.2.6. Indonesia Cloud AI Market Outlook
12.2.6.1. Market Size & Forecast
12.2.6.1.1. By Value
12.2.6.2. Market Share & Forecast
12.2.6.2.1. By Technology
12.2.6.2.2. By Type
12.2.6.2.3. By Vertical
12.2.7. Vietnam Cloud AI Market Outlook
12.2.7.1. Market Size & Forecast
12.2.7.1.1. By Value
12.2.7.2. Market Share & Forecast
12.2.7.2.1. By Technology
12.2.7.2.2. By Type
12.2.7.2.3. By Vertical
13. Market Dynamics
13.1. Drivers
13.2. Challenges
14. Market Trends and Developments
15. Company Profiles
15.1. Amazon.com, Inc.
15.1.1. Business Overview
15.1.2. Key Revenue and Financials
15.1.3. Recent Developments
15.1.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.1.5. Key Product/Services Offered
15.2. Microsoft Corporation
15.2.1. Business Overview
15.2.2. Key Revenue and Financials
15.2.3. Recent Developments
15.2.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.2.5. Key Product/Services Offered
15.3. Alphabet Inc.
15.3.1. Business Overview
15.3.2. Key Revenue and Financials
15.3.3. Recent Developments
15.3.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.3.5. Key Product/Services Offered
15.4. International Business Machines Corporation
15.4.1. Business Overview
15.4.2. Key Revenue and Financials
15.4.3. Recent Developments
15.4.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.4.5. Key Product/Services Offered
15.5. Salesforce.com, Inc.
15.5.1. Business Overview
15.5.2. Key Revenue and Financials
15.5.3. Recent Developments
15.5.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.5.5. Key Product/Services Offered
15.6. Oracle Corporation
15.6.1. Business Overview
15.6.2. Key Revenue and Financials
15.6.3. Recent Developments
15.6.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.6.5. Key Product/Services Offered
15.7. SAP SE
15.7.1. Business Overview
15.7.2. Key Revenue and Financials
15.7.3. Recent Developments
15.7.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.7.5. Key Product/Services Offered
15.8. NVIDIA Corporation
15.8.1. Business Overview
15.8.2. Key Revenue and Financials
15.8.3. Recent Developments
15.8.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.8.5. Key Product/Services Offered
15.9. Intel Corporation
15.9.1. Business Overview
15.9.2. Key Revenue and Financials
15.9.3. Recent Developments
15.9.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.9.5. Key Product/Services Offered
15.10. Dell Technologies Inc.
15.10.1. Business Overview
15.10.2. Key Revenue and Financials
15.10.3. Recent Developments
15.10.4. Key Personnel/Key Contact Person
15.10.5. Key Product/Services Offered
16. Strategic Recommendations
17. About Us & Disclaimer

 

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