Le marché mondial de l'IA dans les réseaux est estimé à USD 11,5 milliards en 2024 et devrait atteindre USD 24,3 Bn par 2031, en croissance à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 15,7 % de 2024 à 2031.

Le marché devrait connaître une croissance importante au cours de la période de prévision. La croissance de ce marché peut être attribuée à divers facteurs tels que l'adoption croissante de dispositifs réseau compatibles avec l'IA sur différentes verticales de l'industrie afin d'améliorer les opérations du réseau et d'optimiser les ressources du réseau. Les entreprises mettent de plus en plus en œuvre des solutions de réseau alimentées par l'IA pour surveiller et analyser les tendances du trafic réseau, prévoir les défaillances du réseau et automatiser les opérations du réseau. La nécessité croissante d'améliorer l'expérience client tout en réduisant les coûts d'exploitation est également à l'origine de la demande de solutions d'IA dans le domaine des réseaux. De plus, l'augmentation des investissements par les géants de la mise en réseau pour développer des capacités cognitives semblables à l'homme dans les réseaux devrait stimuler l'innovation et favoriser l'adoption de technologies avancées de mise en réseau d'IA au cours de la période de prévision.

Moteur du marché - Demande accrue de réseaux efficaces dans diverses industries

La transformation numérique dans diverses industries a considérablement accru la demande de réseaux hautement efficaces et évolutifs. Au fur et à mesure que les industries s'orientent vers des technologies de pointe comme le cloud, l'analyse et l'automatisation, le volume et la complexité des données produites ont augmenté de façon exponentielle. Cela a mis en évidence les limites des infrastructures de réseau traditionnelles qui ne sont pas en mesure de supporter les exigences de bande passante et de temps de réponse des applications émergentes. Il est urgent que les organisations modernisent leurs réseaux pour tirer une véritable valeur des investissements numériques et rester en avance sur la courbe.

Des industries comme la fabrication adoptent des technologies de l'Industrie 4.0 comme l'IoT, la robotique et l'impression 3D à grande échelle pour optimiser les processus de production et améliorer la productivité. Cela a accru le besoin de réseaux à faible latence, à haut débit dans les locaux de l'usine pour soutenir la communication machine et l'analyse en temps réel. De même, le secteur des soins de santé investit massivement dans la télémédecine, la surveillance à distance des patients et les dossiers de santé numériques, qui génèrent quotidiennement des quantités massives de données sensibles. Cela nécessite des réseaux sécurisés et fiables qui peuvent intégrer de manière transparente différents systèmes et emplacements. Même des secteurs comme le transport et la logistique cherchent à transformer en utilisant des technologies comme les véhicules autonomes, les livraisons de drones et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement. Cependant, les architectures réseau actuelles manquent de capacités comme l'informatique de bord pour soutenir les applications avec des contraintes de latence strictes.

La complexité croissante des réseaux d'un domaine à l'autre a accru la dépendance à l'égard des solutions permettant de gérer intelligemment les ressources du réseau, les flux de trafic, les politiques de sécurité et les critères de performance. L'IA dans les réseaux fournit des capacités telles que l'analyse prédictive, la détection d'anomalies et l'assainissement automatisé qui aident les entreprises à atteindre un suivi et une optimisation continus du réseau. Les technologies avancées comme le SDN et le NFV nécessitent également une intégration avec les cadres AI/ML pour permettre des capacités telles que la fourniture automatisée, l'auto-guérison et la gestion proactive des capacités. Avec l'évolution progressive des industries vers un avenir connecté alimenté par des technologies de pointe, la demande de réseaux autonomes alimentés par l'IA devrait augmenter de façon exponentielle dans les années à venir.

Conducteur du marché - L'adoption croissante des technologies 5G et IoT générant de grands volumes de données

La généralisation des réseaux cellulaires 5G et la prolifération des dispositifs IoT sont deux tendances importantes qui influencent de façon significative la croissance de l'IA sur le marché des réseaux. 5G promet des vitesses ultra-hautes, une faible latence et une connectivité massive qui transformera la façon dont nous interagissons avec les technologies ainsi qu'entre elles. Il devrait alimenter un large éventail d'applications allant de la réalité augmentée/virtuelle aux véhicules autonomes aux villes intelligentes. Alors que 5G fournira la bande passante nécessaire pour soutenir ces innovations, gérer l'échelle et la complexité des infrastructures de prochaine génération nécessite des solutions modernes comme l'IA/ML et l'analyse. Alors que le nombre d'appareils 5G connectés augmente de façon exponentielle dans les années à venir, l'inondation de données provenant de diverses sources exercera une pression énorme sur les réseaux de cœur et de bord.

L'IoT est une autre méga tendance qui relie tout, de l'équipement de fabrication aux appareils électroménagers à l'infrastructure grâce à des capteurs embarqués et à la connectivité Internet. Le nombre d'appareils IoT installés dans tous les secteurs augmente à un rythme sans précédent, générant des volumes énormes de données au quotidien. D'ici 2025, il y aura plus de 25 milliards d'appareils IoT activement connectés générant près de 80 zettaoctets de données par an. Cependant, les architectures traditionnelles des réseaux ne disposent pas de l'évolutivité et de l'intelligence nécessaires pour gérer de façon rentable ces volumes de données en continu provenant de sources dispersées. C'est là que les capacités entraînées par l'IA comme l'ingénierie du trafic, la détection d'anomalies, la maintenance prédictive et la fourniture automatisée deviennent indispensables pour les réseaux IoT.

En résumé, les technologies de pointe comme la 5G et l'IoT changent radicalement le paysage des réseaux en permettant de nouveaux cas d'utilisation, mais aussi en produisant des quantités massives de données complexes. Ce changement nécessite l'adoption de l'IA dans les réseaux afin de gérer de façon autonome les flux de trafic, les politiques de sécurité, le suivi des performances à travers les échelles en expansion. Sans réseaux cognitifs qui peuvent s'auto-optimiser à la volée, il sera extrêmement difficile pour les entreprises d'extraire la vraie valeur des investissements 5G et IoT.

Défi du marché - Coût élevé de la mise en oeuvre des solutions de réseau d'IA

L'un des principaux défis du marché de l'IA sur les réseaux est le coût élevé de la mise en œuvre des solutions de réseau d'IA. Le développement et le déploiement de capacités d'IA avancées pour alimenter les fonctions du réseau nécessitent des dépenses en capital importantes pour le nouveau matériel, les licences de logiciels, les compétences spécialisées et la formation. Traditionnellement, les opérateurs de télécommunications se concentrent sur l'optimisation des anciens réseaux 2G, 3G et 4G et nécessitent des investissements initiaux importants pour virtualiser, automatiser et infuser l'intelligence dans les infrastructures 5G modernes et les plateformes informatiques de pointe. De plus, le déploiement à l'échelle des technologies d'IA dans plusieurs domaines de réseau et régions géographiques pose des défis d'intégration qui entraînent des coûts de mise en œuvre et d'exploitation. Des solutions rentables sont nécessaires pour migrer les composantes du réseau existantes, tirer de la valeur des investissements existants dans l'infrastructure et offrir des modèles de tarification à la hausse afin de réduire la charge financière à court terme pour les exploitants de réseau. S'attaquer aux coûts élevés de la mise en œuvre sera un facteur clé pour accélérer l'adoption de l'automatisation et de l'optimisation de l'IA au sein des réseaux de transporteurs.

Opportunité de marché: Adoption de la technologie 5G innovante, Créer un besoin d'outils d'automatisation intelligents

La maturation des standards technologiques 5G et le déploiement croissant des réseaux 5G dans le monde présentent des opportunités lucratives pour les fournisseurs d'IA sur ce marché. Les réseaux 5G de la nouvelle génération s'appuient sur une infrastructure dynamique pour soutenir des technologies telles que le découpage des réseaux, l'informatique de pointe et les applications à faible latence. Cela crée un besoin urgent d'outils d'automatisation intelligents qui peuvent auto-optimiser les réseaux, configurer de manière autonome les ressources virtualisées et aider les opérateurs à gérer la complexité des architectures 5G très distribuées. Les solutions axées sur l'IA sont bien placées pour faciliter la prestation de services dans des domaines fragmentés, prévoir les demandes de capacité, optimiser l'utilisation du spectre et garantir une qualité d'expérience rigoureuse pour divers cas d'utilisation 5G. Au fur et à mesure que l'adoption de la 5G s'accélère, on s'attend à ce que la demande augmente pour les plates-formes de réseau d'IA qui soutiennent les opérations autonomes, la maintenance prédictive et les capacités d'auto-guérison essentielles à la gestion de réseaux 5G sophistiqués. Cela représente une occasion importante pour les fournisseurs de solutions AI d'offrir des produits innovants adaptés aux exigences uniques de l'infrastructure intelligente 5G.

Investissement important en R-D pour développer des solutions d'IA avancées : Des entreprises comme Cisco, Huawei, IBM ont beaucoup investi dans la R-D pour développer des solutions d'IA de pointe pour les réseaux. Cisco a investi USD Un milliard en R-D en AI en 2018 et a lancé de nouvelles capacités dans son portefeuille de réseaux axés sur l'intention. Huawei a créé sept centres d'innovation conjoints avec des universités dans le monde en 2017 axés sur l'IA et les réseaux. Ces investissements lourds ont aidé ces entreprises à développer de solides capacités d'IA et à lancer des solutions innovantes avant les concurrents.

Partenariats pour l'accès au marché Force : Les principaux acteurs se sont associés à d'autres fournisseurs de technologie ainsi qu'aux opérateurs de télécommunications pour élargir la couverture du marché. Par exemple, Huawei s'est associé à des transporteurs comme China Mobile pour déployer en 2017 ses solutions de réseau d'auto-conducteurs compatibles avec l'IA dans plus de 100 villes en Chine, ce qui a permis d'augmenter considérablement son échelle en peu de temps. Cisco collabore également avec les fournisseurs de services à l'échelle mondiale pour déployer ses solutions de réseautage basées sur l'IA. Ces partenariats stratégiques ont accéléré le déploiement commercial de solutions axées sur l'IA.

Établissement d'écosystèmes partenaires ouverts :Les entreprises construisent des écosystèmes partenaires ouverts à l'innovation crowdsource. Par exemple, IBM a créé l'Open Grid Alliance en 2020, réunissant des partenaires qui appliquent l'IA/ML pour gérer les réseaux 5G plus intelligents. Ces écosystèmes facilitent la mise au point en collaboration de solutions interopérables fondées sur des normes permettant de dégager de nouveaux débouchés.

Insights, par composant, dominance matérielle portée par les besoins d'infrastructure informatique cruciale

Par composante, le matériel devrait contribuer à hauteur de 44,3 % en 2024 en raison de son rôle indispensable dans l'alimentation de toutes les applications d'IA. À mesure que les algorithmes d'IA deviennent de plus en plus sophistiqués, il existe un besoin croissant d'ordinateurs dotés d'une puissance de traitement et de capacités de stockage de données exponentiellement plus importantes. Le matériel spécialement conçu pour les charges de travail liées à l'IA, comme les GPU et les puces personnalisées, est devenu crucial pour s'attaquer à des tâches complexes impliquant des ensembles de données et des réseaux neuronaux massifs. Les entreprises technologiques de pointe sont en course pour développer un matériel plus puissant optimisé pour l'apprentissage automatique afin d'obtenir un avantage concurrentiel dans l'espace AI. De plus, des mises à niveau matérielles sont nécessaires pour soutenir les améliorations continues des logiciels et de nouveaux types d'algorithmes. Le segment matériel bénéficie de cycles d'innovation réguliers et est au cœur de l'infrastructure globale de l'IA. À mesure que les réseaux deviennent plus intelligents, la demande de matériel de pointe personnalisé pour le traitement d'IA à forte intensité de calcul ne peut que continuer à se renforcer.

Perspectives, par déploiement, migration en nuage entraînée par l'évolutivité, l'accessibilité et les coûts Avantages

Par déploiement, Le segment cloud devrait contribuer 63,5 % en 2024 pour sa proposition de valeur convaincante pour les charges de travail en AI. Les services Cloud permettent aux organisations de déployer des modèles d'IA robustes sans investissements massifs dans les infrastructures. Grâce aux plateformes d'IA cloud, les entreprises de toutes tailles peuvent facilement accéder à des GPU puissants et à du matériel spécialisé sur une base flexible et payante. Pour les data savants, le cloud rationalise la collaboration et accélère le prototypage des nouvelles idées grâce à son environnement évolutif et standardisé. Il offre également un stockage et des services de données inestimables. À mesure que les réseaux adoptent une AI plus avancée, la capacité d'augmenter ou de diminuer les ressources de calcul au besoin confère un avantage important au cloud. Dans l'ensemble, l'approche cloud entraîne des coûts de propriété plus faibles que l'installation de matériel sur site et la gestion de centres de données. Ces facteurs poussent de nombreuses organisations à migrer leurs initiatives d'IA vers le cloud.

Perspectives, l'apprentissage automatique au cœur des applications contemporaines de l'IA

Par la technologie, Machine Learning contribue à la plus grande part du marché en raison de son rôle central dans la résolution des défis du réseau moderne. Qu'il s'agisse d'automatiser les tâches, d'obtenir des données ou d'alimenter des assistants virtuels intelligents, les algorithmes d'apprentissage automatique sont au cœur de la majorité des applications d'IA actuelles. Les réseaux complexes génèrent quotidiennement un grand nombre de données diverses, ce qui crée le besoin de systèmes d'autoapprentissage qui permettent de détecter des modèles utiles sans programmation explicite. Au fur et à mesure que les réseaux deviennent plus instrumentés et interconnectés, il est de plus en plus nécessaire que les machines tirent des enseignements continus des nouvelles informations générées. Des techniques révolutionnaires d'apprentissage automatique comme l'apprentissage profond ont permis de construire des systèmes d'IA évolutives capables de traiter des données complexes et non structurées. Compte tenu de son importance actuelle dans l'ensemble des industries, l'apprentissage automatique devrait être à l'origine de certaines des innovations les plus importantes en matière de réseautage intelligent au cours des prochaines années. Sa prévalence est un moteur clé de la croissance de divers segments de technologies et services d'IA qui sont conçus pour soutenir les applications avancées d'apprentissage automatique.

L'IA sur le marché des réseaux connaît une forte croissance en raison de l'intégration croissante de l'IA dans les systèmes de gestion de réseau. Ceci est principalement dû à l'augmentation exponentielle des données générées par des technologies comme l'IoT, la 5G et le cloud computing, qui nécessitent des outils sophistiqués pour gérer, optimiser et sécuriser efficacement les réseaux. L'IA fournit des capacités d'automatisation et de prévision qui aident à réduire la latence, à améliorer l'utilisation de la bande passante et à améliorer la performance globale du réseau. Les entreprises de télécommunications, en particulier, bénéficient de l'optimisation du réseau grâce à l'IA, car elle réduit les coûts opérationnels, prévient les temps d'arrêt et améliore la satisfaction de la clientèle. Le rôle de l'IA dans la cybersécurité des réseaux augmente également, les entreprises investissant dans l'IA pour atténuer les risques cybernétiques et prévoir les attaques potentielles. Le marché est alimenté par des progrès dans les technologies d'IA comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond, qui permettent des solutions de gestion de réseau plus précises et évolutives. Cela crée des possibilités de croissance importantes pour l'IA dans la gestion des réseaux, en particulier avec l'adoption mondiale de la technologie 5G.

Les principaux acteurs du marché de l'IA In Networks sont Arista Networks, Inc., Broadcom, Cisco Systems, Inc., Huawei Technologies Co., Ltd., Nokia, IBM Corporation, Extreme Networks, Juniper Networks, Inc., Telefonaktiebolaget LM Ericsson et ZTE Corporation.