全世界のAI最適化サービス型インフラ(IaaS)支出が来年までに96%増加し、420億ドルに達するとの予測が発表された。エージェンティックAIの普及により、推論ワークロードの比重が拡大し、クラウド投資の優先順位も再編されると見込まれている。
11日、ガートナーによると、全世界のAI最適化IaaS市場は高い成長を続け、2027年には660億ドルに達する見込みである。今年の支出は215億ドルで、前年に比べ180%増加し、来年には96.4%増の422億ドル、2027年には56.5%増の661億ドルに達すると予測されている。
同期間における全体のサービス型インフラ支出は、今年2221億ドルから2026年には2873億ドル、2027年には3599億ドルに増加する見込みである。
ハディップ・シンガートナーの上級アナリストは、「大規模言語モデル(LLM)の学習を支えるインフラ需要が持続し、企業アプリケーションや業務プロセス全般にわたってAIが急速に商業化されていることが市場成長を牽引している」と述べた。
ただし、成長を牽引する軸は学習から推論へと移行している。エージェンティックAIの普及により、多段階の自律処理過程でコンピューティング集約度が高まり、それに伴い資源消費も推論中心に再編されているとの分析がある。今年の全世界の推論部門支出は233億ドルで、学習関連支出190億ドルを上回る見込みである。全体のAI最適化IaaS支出における推論の比率は、2026年には55%から2027年には59%に拡大すると予測されている。
シンアナリストは、「企業がモデル開発から大規模商業展開に移行する中で、微調整モデルやドメイン特化モデル(DSM)が顧客対応や運用システムに迅速に統合されている」とし、「これらのシステムには一回限りの学習ではなく、継続的なリアルタイム実行が必要であるため、クラウド消費が加速し、AI最適化インフラに対する持続的な需要が生まれている」と説明した。
* この記事はAIによって翻訳されました。
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