Der Global AI In Networks Market wird geschätzt auf USD 11,5 Mrd. in 2024 und wird voraussichtlich erreichen USD 24,3 Bn von 2031Wachstumsrate (CAGR) von 15,7% von 2024 bis 2031.

Der Markt wird voraussichtlich während des Prognosezeitraums erhebliches Wachstum beobachten. Das Wachstum dieses Marktes kann auf verschiedene Faktoren zurückgeführt werden, wie die zunehmende Einführung von KI-fähigen Netzwerkgeräten in verschiedenen Branchen-Strecken, um den Netzbetrieb zu verbessern und Netzwerkressourcen zu optimieren. Unternehmen implementieren zunehmend KI-gestützte Netzwerklösungen, um Netzwerkverkehrsmuster zu überwachen und zu analysieren, Netzwerkausfälle vorherzusagen und Netzwerkoperationen zu automatisieren. Die zunehmende Notwendigkeit, die Kundenerfahrung zu verbessern und die Betriebskosten zu senken, treibt auch die Nachfrage nach KI-Lösungen in der Vernetzungsdomäne an. Darüber hinaus wird erwartet, dass Investitionen durch die Vernetzung von Giganten zur Entwicklung menschlicher kognitiver Fähigkeiten in Netzwerken die Innovation und die Kraftstoffannahme fortschrittlicher KI-Netzwerktechnologien während der Prognosezeit steigern.

Markttreiber - Erhöhte Nachfrage nach effizienten Netzwerken in verschiedenen Branchen

Die digitale Transformation in verschiedenen Branchen hat die Nachfrage nach hocheffizienten und skalierbaren Netzwerken deutlich erhöht. Da sich Industrien zu fortschrittlichen Technologien wie Cloud, Analytik und Automatisierung bewegen, ist das Volumen sowie die Komplexität der erzeugten Daten exponentiell gestiegen. Dies hat die Einschränkungen traditioneller Netzwerkinfrastrukturen ausgesetzt, die nicht in der Lage sind, die Bandbreiten- und Reaktionszeitenanforderungen an neu entstehende Anwendungen zu unterstützen. Es besteht eine dringende Notwendigkeit von Organisationen, ihre Netze zu modernisieren, um den wahren Wert von digitalen Investitionen abzuleiten und vor der Kurve zu bleiben.

Branchen wie die Fertigung übernehmen Industrie 4.0 Technologien wie IoT, Robotik und 3D-Druck im großen Maßstab, um Produktionsprozesse zu optimieren und die Produktivität zu steigern. Dies hat den Bedarf an niedrigen Latenz, hohen Durchsatz-Netzwerken innerhalb von Fabrikräumen erhöht, um Maschine zur Maschinenkommunikation und Echtzeitanalyse zu unterstützen. In ähnlicher Weise investiert der Gesundheitssektor stark in Telemedizin, Fernpatientenüberwachung und digitale Gesundheitsdaten, die täglich massive Mengen sensibler Daten generieren. Dies erfordert sichere, zuverlässige Netzwerke, die nahtlos verschiedene Systeme und Standorte integrieren können. Selbst Sektoren wie Transport und Logistik wollen sich mit Technologien wie autonomen Fahrzeugen, Drohnenlieferungen und Supply Chain Optimierung umsetzen. Die aktuellen Netzwerkarchitekturen fehlen jedoch Fähigkeiten wie Edge Computing, um Anwendungen mit strengen Latenzbedingungen zu unterstützen.

Die zunehmende Komplexität von Netzwerken über Domänen hat erhöhte Abhängigkeit von AI-fähigen Lösungen, die helfen können, Netzwerkressourcen, Verkehrsflüsse, Sicherheitspolitik und Leistungs-Benchmarks intelligent zu verwalten. KI in Netzwerken bietet Fähigkeiten wie prädiktive Analytik, Anomalie-Erkennung und automatisierte Abhilfe, die Unternehmen helfen, kontinuierliche Netzwerküberwachung und -optimierung zu erreichen. Fortgeschrittene Technologien wie SDN und NFV erfordern auch die Integration mit KI/ML-Frameworks, um Fähigkeiten wie automatisierte Bereitstellung, Selbstheilung und proaktives Kapazitätsmanagement zu ermöglichen. Mit fortschreitenden Branchen in Richtung einer vernetzten Zukunft, die durch fortschrittliche Technologien vorangetrieben wird, wird die Nachfrage nach KI-getriebenen selbstfahrenden Netzwerken in den kommenden Jahren exponentiell steigen.

Markttreiber - Einführung von 5G- und IoT-Technologien zur Generierung großer Datenmengen

Der weit verbreitete Rollout von 5G-zellulären Netzwerken und die Verbreitung von IoT-Geräten sind zwei prominente Trends, die das Wachstum von KI im Netzwerkmarkt signifikant beeinflussen. 5G verspricht ultrahohe Geschwindigkeiten, niedrige Latenz und massive Konnektivität, die die Art und Weise, wie wir mit Technologien interagieren und einander transformieren. Es wird erwartet, dass eine Vielzahl von Anwendungen von augmented/virtual Reality bis autonome Fahrzeuge bis hin zu intelligenten Städten betrieben werden. Während 5G die notwendige Bandbreite zur Unterstützung dieser Innovationen liefern wird, erfordert die Verwaltung der Skala und Komplexität der Infrastrukturen der nächsten Generation moderne Lösungen wie AI/ML und Analytik. Da die Zahl der angeschlossenen 5G-Geräte in den kommenden Jahren exponentiell wächst, wird die daraus resultierende Flut von Daten aus verschiedenen Quellen enormen Druck auf Kern- und Randnetzwerke setzen.

IoT ist ein weiterer Megatrend, der alles von der Herstellung von Geräten über Heimgeräte bis hin zur Infrastruktur über eingebettete Sensoren und Internet-Konnektivität verbindet. Die Anzahl der IoT-Geräte, die über Branchen installiert werden, wächst mit einer beispiellosen Rate, die täglich riesige Datenmengen erzeugt. Bis 2025 wird es mehr als 25 Milliarden aktive vernetzte IoT-Geräte geben, die jährlich fast 80 Zettabytes von Daten generieren. Traditionelle Netzwerkarchitekturen fehlen jedoch der Skalierbarkeit und Intelligenz, um solche Datenmengen aus Streuquellen kostengünstig zu verwalten. Hier sind KI-getriebene Fähigkeiten wie Verkehrstechnik, Anomalieerkennung, vorausschauende Wartung und automatisierte Bereitstellung für IoT-Netzwerke unverzichtbar.

Zusammenfassend werden fortschrittliche Technologien wie 5G und IoT die Vernetzungslandschaft dramatisch verändern, indem sie neue Anwendungsfälle ermöglichen, aber auch massive Mengen komplexer Daten produzieren. Diese Verschiebung erfordert die Annahme von KI in Netzwerken zur autonomen Verwaltung von Verkehrsflüssen, Sicherheitspolitiken, Leistungsüberwachung im gesamten Umfang. Ohne kognitive Netzwerke, die sich selbst optimieren können, wird es für Unternehmen äußerst schwierig sein, den wahren Wert von 5G- und IoT-Investitionen zu extrahieren.

Marktherausforderung - Hohe Kosten für die Implementierung von KI-Netzwerklösungen

Eine der größten Herausforderungen im KI-Markt in Netzwerken sind die hohen Kosten für die Implementierung von KI-Netzwerklösungen. Die Entwicklung und Bereitstellung fortschrittlicher KI-Funktionen für Netzfunktionen erfordert erhebliche Investitionsausgaben für neue Hardware, Softwarelizenzen, spezialisierte Fähigkeiten und Schulungen. Telecom-Operatoren haben sich traditionell darauf konzentriert, ältere 2G-, 3G- und 4G-Netzwerke zu optimieren, und es erfordert große Investitionen vor Ort, um Intelligenz in moderne 5G-Infrastruktur- und Edge-Computing-Plattformen zu virtualisieren, zu automatisieren und zu nutzen. Darüber hinaus stellt das Ausrollen von KI-Technologien in mehreren Netzwerk-Domains und geographischen Regionen Integrationsprobleme dar, die die Implementierungs- und Betriebskosten erhöhen. Kosteneffiziente Lösungen werden benötigt, um ältere Netzwerkkomponenten zu migrieren, den Wert bestehender Infrastrukturinvestitionen zu extrahieren und Pay-as-you-grow-Preismodelle anzubieten, um kurzfristige finanzielle Belastungen für Netzbetreiber zu reduzieren. Die Bewältigung der hohen Kosten der Implementierung wird ein wichtiger Faktor für eine schnellere Übernahme von AI-getriebener Automatisierung und Optimierung innerhalb von Trägernetzen sein.

Marktchance: Annahme innovativer 5G-Technologie, Schaffung eines Bedarfs an intelligenten Automatisierungswerkzeugen

Die Reifung von 5G-Technologiestandards und die zunehmende Bereitstellung von 5G-Netzwerken weltweit bieten lukrative Chancen für KI-Anbieter auf diesem Markt. 5G-Netzwerke der nächsten Generation setzen auf dynamische Infrastruktur, um Technologien wie Netzwerkschneiden, Edge Computing und Low-Latency-Anwendungen zu unterstützen. Dies schafft einen dringenden Bedarf an intelligenten Automatisierungstools, die Netzwerke selbst optimieren, virtualisierte Ressourcen autonom konfigurieren und Betreiber bei der Verwaltung der Komplexität hochverteilter 5G-Architekturen unterstützen können. KI-getriebene Lösungen sind gut positioniert, um die reibungslose Bereitstellung von Dienstleistungen über fragmentierte Domänen hinweg zu unterstützen, Kapazitätsanforderungen vorherzusagen, die Frequenznutzung zu optimieren und eine hohe Qualität der Erfahrungsanforderungen für verschiedene 5G Anwendungsfälle sicherzustellen. Da die 5G-Adoption beschleunigt, wird erwartet, dass die Nachfrage nach KI-Netzwerkplattformen steigt, die autonome Operationen unterstützen, vorausschauende Wartungs- und Selbstheilfähigkeiten, die für die Verwaltung anspruchsvoller 5G-Netzwerke unerlässlich sind. Dies stellt eine große Chance für KI-Lösungsanbieter dar, innovative Produkte anzubieten, die auf die einzigartigen Anforderungen der intelligenten 5G-Infrastruktur zugeschnitten sind.

Schwere Investitionen in FuE zur Entwicklung fortschrittlicher KI-Lösungen: Unternehmen wie Cisco, Huawei, IBM haben stark in FuE investiert, um innovative KI-Lösungen für Netzwerke zu entwickeln. Cisco investiert USD Eine Milliarde KI-FuE im Jahr 2018 und startete neue Fähigkeiten in seinem Intent-Based Networking Portfolio. Huawei gründete 2017 sieben gemeinsame Innovationszentren mit Universitäten weltweit im Fokus auf KI und Netzwerke. Solche schweren Investitionen haben diesen Unternehmen geholfen, starke KI-Fähigkeiten aufzubauen und innovative Lösungen vor Wettbewerbern zu starten.

Partnerschaften für Marktstärke: Führende Spieler haben mit anderen Technologieanbietern sowie Telekommunikationsbetreibern für eine breitere Marktabdeckung zusammengearbeitet. Zum Beispiel hat Huawei mit Carriern wie China Mobile zusammengearbeitet, um seine AI-fähigen Self-Driving Network-Lösungen im Jahr 2017 über 100 Städte in China bereitzustellen, was seine Skala in kurzer Zeit deutlich steigert. Cisco arbeitet mit Dienstleistern weltweit zusammen, um seine KI-basierten Netzwerklösungen einzusetzen. Solche strategischen Partnerschaften beschleunigten den kommerziellen Einsatz von AI-getriebenen Lösungen.

Gründung von Open Partner Ecosystems:Unternehmen bauen offene Partner-Ökosysteme für Crowdsource-Innovation. So hat IBM beispielsweise die Open Grid Alliance im Jahr 2020 gegründet, die Partner zusammenbringt, die AI/ML anwenden, um 5G-Netzwerke intelligenter zu verwalten. Solche Ökosysteme erleichtern die kollaborative Entwicklung standardbasierter, interoperabler Lösungen, die neue Marktpotenziale eröffnen.

Insights, By Component, Hardware Dominance von Crucial Computing Infrastructure Needs

Hardware soll 2024 aufgrund seiner unverzichtbaren Rolle bei der Stromversorgung aller KI-Anwendungen 44,3 % beisteuern. Da KI-Algorithmen zunehmend anspruchsvoller werden, besteht ein wachsender Bedarf an Computern mit exponentiell größerer Verarbeitungsleistung und Datenspeicherfähigkeit. Hardware, die speziell für KI-Workloads entwickelt wurde, wie z.B. GPUs und kundenspezifische Chips, sind entscheidend für die Bewältigung komplexer Aufgaben mit massiven Datensätzen und neuronalen Netzwerken. Führende Technologie-Firmen sind Rennen, um eine stärkere Hardware zu entwickeln, die für maschinelles Lernen optimiert ist, um einen Wettbewerbsvorteil im KI-Raum zu gewinnen. Darüber hinaus sind Hardware-Upgrades notwendig, um die kontinuierliche Verbesserung der Software und neue Arten von Algorithmen zu unterstützen. Das Hardware-Segment profitiert von regelmäßigen Innovationszyklen und ist Kern der gesamten KI-Infrastruktur. Da Netzwerke intelligenter werden, kann die Nachfrage nach fortschrittlicher Hardware, die für die rechnerintensive KI-Verarbeitung angepasst ist, nur weiter gestärkt werden.

Einblicke, Durch Bereitstellung, Cloud Migration durch Skalierbarkeit, Erreichbarkeit und Kosten Vorteile

Durch die Bereitstellung, Cloud-Segment soll im Jahr 2024 63,5% für seine überzeugende Wertvorstellung für AI-Workloads beitragen. Cloud-Dienste ermöglichen es Unternehmen, robuste KI-Modelle ohne massive Infrastrukturinvestitionen vor Ort einzusetzen. Mit Cloud-KI-Plattformen können Unternehmen aller Skalen auf flexible, Pay-per-Use-Basis leicht auf leistungsstarke GPUs und spezialisierte Hardware zugreifen. Für Datenwissenschaftler optimiert die Cloud die Zusammenarbeit und beschleunigt die Prototypisierung neuer Ideen durch ihre skalierbare, standardisierte Umgebung. Es bietet auch eine unschätzbare Datenspeicherung und -dienste. Da Netzwerke fortgeschrittenere KI annehmen, bietet die Fähigkeit, die Rechenressourcen nach Bedarf nahtlos nach oben oder unten zu skaliert, der Cloud einen erheblichen Vorteil. Insgesamt führt der Cloud-Ansatz zu geringeren Eigentumskosten im Vergleich zur Installation von On-Premise-Hardware und der Verwaltung von Rechenzentren. Diese Faktoren führen viele Organisationen dazu, ihre KI-Initiativen in die Cloud zu migrieren.

Einblicke, maschinelles Lernen im Kern zeitgenössischer KI-Anwendungen

Machine Learning trägt durch seine zentrale Rolle bei der Bewältigung moderner Netzwerk-Herausforderungen den höchsten Marktanteil des Marktes bei. Ob die Automatisierung von Aufgaben, die Gewinnung von Erkenntnissen aus Daten oder die Stromversorgung intelligenter virtueller Assistenten, die Algorithmen des maschinellen Lernens stehen im Mittelpunkt der meisten aktuellen KI-Anwendungen. Komplexe Netzwerke erzeugen täglich umfangreiche Datenmengen unterschiedlicher Daten und schaffen damit die Notwendigkeit von Selbstlernsystemen, die nützliche Muster ohne explizite Programmierung erkennen können. Da Netzwerke stärker instrumentiert und miteinander verbunden werden, besteht zunehmend die Notwendigkeit, dass Maschinen aus neuen Informationen ständig lernen. Revolutionäre maschinelle Lerntechniken wie Deep Learning haben es ermöglicht, skalierbare KI-Systeme aufzubauen, die komplexe, unstrukturierte Daten verarbeiten können. Angesichts seiner derzeitigen Bedeutung in der Industrie wird erwartet, dass maschinelles Lernen einige der effektvollsten Innovationen in der intelligenten Vernetzung in den kommenden Jahren vorantreibt. Seine Prävalenz ist ein wichtiger Treiber für das Wachstum in verschiedenen KI-Technologien und -Services-Segmenten, die entwickelt sind, um fortschrittliche maschinelle Lernanwendungen zu unterstützen.

Durch die zunehmende Integration von KI in Netzwerkmanagementsysteme ist der KI-Markt auf dem Markt für Netzwerke ein robustes Wachstum. Dies wird in erster Linie durch den exponentiellen Anstieg der Daten, die von Technologien wie IoT, 5G und Cloud Computing generiert werden, angetrieben, die anspruchsvolle Tools benötigen, um Netzwerke effektiv zu verwalten, zu optimieren und zu sichern. AI bietet Automatisierungs- und Prognosefähigkeiten, die die Latenz reduzieren, die Bandbreitenauslastung verbessern und die Gesamtleistung des Netzwerks verbessern. Insbesondere Telekommunikationsunternehmen profitieren von der KI-getriebenen Netzwerkoptimierung, da sie Betriebskosten reduziert, Ausfallzeiten verhindert und die Kundenzufriedenheit verbessert. Die Rolle von KI in der Netzwerk Cybersicherheit wächst auch, mit Unternehmen, die in KI investieren, um Cyberrisiken zu mildern und potenzielle Angriffe vorherzusagen. Der Markt wird durch Fortschritte in KI-Technologien wie maschinelles Lernen und tiefes Lernen weiter vorangetrieben, die präzisere und skalierbare Netzwerkmanagementlösungen ermöglichen. Dies schafft erhebliche Wachstumschancen für KI im Netzwerkmanagement, insbesondere bei der laufenden globalen Einführung von 5G-Technologie.

Zu den wichtigsten Playern im AI In Networks Market gehören Arista Networks, Inc., Broadcom, Cisco Systems, Inc., Huawei Technologies Co., Ltd., Nokia, IBM Corporation, Extreme Networks, Juniper Networks, Inc., Telefonaktiebolaget LM Ericsson und ZTE Corporation.