Il Global AI In Networks Market è stimato per essere valutato USD 11,5 Bn nel 2024 e si prevede di raggiungere USD 24.3 Bn del 2031, crescendo ad un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 15,7% dal 2024 al 2031.

Il mercato dovrebbe assistere a una crescita significativa durante il periodo di previsione. La crescita di questo mercato può essere attribuita a vari fattori come l'aumento dell'adozione di dispositivi di rete abilitati all'intelligenza artificiale in diversi verticali industriali per migliorare le operazioni di rete e ottimizzare le risorse di rete. Le aziende stanno implementando sempre più soluzioni di rete basate su AI per monitorare e analizzare i modelli di traffico di rete, prevedere guasti di rete e automatizzare le operazioni di rete. La crescente necessità di migliorare l'esperienza del cliente, riducendo i costi di funzionamento, sta anche guidando la domanda di soluzioni AI nel campo della rete. Inoltre, l'aumento degli investimenti da parte di giganti di rete per sviluppare capacità cognitive simili all'uomo nelle reti è previsto per aumentare l'innovazione e l'adozione di carburante delle tecnologie avanzate di rete AI durante il periodo di previsione.

Driver di mercato - Aumento della domanda di reti efficienti in varie industrie

La trasformazione digitale in varie industrie ha notevolmente aumentato la domanda di reti altamente efficienti e scalabili. Mentre le industrie si muovono verso tecnologie avanzate come cloud, analisi e automazione, il volume e la complessità dei dati generati è aumentato esponenzialmente. Ciò ha esposto i limiti delle infrastrutture di rete tradizionali che non sono in grado di supportare la larghezza di banda e i requisiti di tempo di risposta delle applicazioni emergenti. C'è un urgente bisogno tra le organizzazioni di modernizzare le loro reti per derivare il vero valore dagli investimenti digitali e stare davanti alla curva.

Industrie come la produzione stanno adottando tecnologie Industry 4.0 come IoT, robotica e stampa 3D su larga scala per ottimizzare i processi di produzione e migliorare la produttività. Ciò ha aumentato la necessità di bassa latenza, reti ad alto rendimento all'interno dei locali di fabbrica per supportare la macchina alla comunicazione della macchina e analisi in tempo reale. Allo stesso modo, il settore sanitario sta investendo pesantemente nella telemedicina, nel monitoraggio remoto dei pazienti e nei record di salute digitale che generano una quantità massiccia di dati sensibili su base giornaliera. Questo richiede reti sicure e affidabili che possono integrare senza soluzione di continuità diversi sistemi e posizioni. Anche settori come il trasporto e la logistica stanno cercando di trasformare utilizzando tecnologie come veicoli autonomi, consegne di droni e ottimizzazione della supply chain. Tuttavia, le architetture di rete attuali mancano di funzionalità come il edge computing per supportare le applicazioni con rigorosi vincoli di latenza.

La crescente complessità delle reti attraverso i domini ha aumentato la dipendenza da soluzioni abilitate AI che possono aiutare a gestire in modo intelligente le risorse di rete, i flussi di traffico, le politiche di sicurezza e i benchmark delle prestazioni. L'intelligenza artificiale nelle reti offre funzionalità come analisi predittiva, rilevamento di anomalia e risanamento automatico che aiutano le imprese a raggiungere il monitoraggio e l'ottimizzazione della rete continua. Le tecnologie avanzate come SDN e NFV richiedono anche l'integrazione con i framework AI/ML per consentire funzionalità come il provisioning automatizzato, l'auto-guarigione e la gestione delle capacità proattive. Con le industrie che si muovono progressivamente verso un futuro collegato guidato da tecnologie avanzate, la domanda di reti auto-driving alimentate AI dovrebbe aumentare esponenzialmente nei prossimi anni.

Driver del mercato - Rising Adottare tecnologie 5G e IoT Generando grandi volumi di dati

Il diffuso rollout di reti cellulari 5G e la proliferazione di dispositivi IoT sono due tendenze prominenti che stanno influenzando significativamente la crescita di AI nel mercato delle reti. 5G promette velocità ultra-alte, bassa latenza e connettività massiccia che trasformerà il modo in cui interagiamo con le tecnologie e l'un l'altro. Si prevede di alimentare una vasta gamma di applicazioni che vanno dalla realtà aumentata/virtuale ai veicoli autonomi alle città intelligenti. Mentre 5G fornirà la larghezza di banda necessaria per supportare queste innovazioni, la gestione della scala e della complessità delle infrastrutture di nuova generazione richiede soluzioni moderne come AI/ML e analytics. Poiché il numero di dispositivi 5G connessi cresce esponenzialmente nei prossimi anni, l'alluvione risultante di dati da fonti diverse metterà immensa pressione sulle reti di nucleo e bordo.

IoT è un'altra mega tendenza che sta collegando tutto, dalle attrezzature di produzione agli elettrodomestici agli wearables all'infrastruttura attraverso sensori incorporati e connettività internet. Il numero di dispositivi IoT installati in tutti i settori sta crescendo ad un tasso senza precedenti generando volumi enormi di dati su base giornaliera. Entro il 2025, ci saranno oltre 25 miliardi di dispositivi IoT collegati attivamente generando quasi 80 zettabyte di dati all'anno. Tuttavia, le architetture di rete tradizionali mancano della scalabilità e dell'intelligenza per gestire in modo conveniente tali volumi di dati di streaming da fonti sparse. Questo è dove le capacità guidate dall'IA come l'ingegneria del traffico, il rilevamento di anomalie, la manutenzione predittiva e il provisioning automatico diventano indispensabili per le reti IoT.

In sintesi, tecnologie avanzate come 5G e IoT stanno cambiando drasticamente il paesaggio di rete, consentendo nuovi casi di utilizzo, ma anche producendo enormi quantità di dati complessi. Questo cambiamento richiede l'adozione di AI nelle reti per gestire autonomamente i flussi di traffico, le politiche di sicurezza, il monitoraggio delle prestazioni su scala in espansione. Senza reti cognitive che possono auto-ottimizzare sulla mosca, sarà estremamente difficile per le imprese di estrarre il vero valore da 5G e IoT investimenti.

Market Challenge - High Cost of Implementation For AI Network Solutions

Una delle principali sfide del mercato AI in Networks è l'alto costo di implementazione per le soluzioni di rete AI. Lo sviluppo e la distribuzione di capacità AI avanzate per le funzioni di rete elettrica richiede una significativa spesa di capitale per nuovi hardware, licenze software, competenze specialistiche e formazione. Gli operatori di telecomunicazioni si sono tradizionalmente concentrati sull'ottimizzazione delle reti legacy 2G, 3G e 4G e richiedono grandi investimenti upfront per virtualizzare, automatizzare e infondere l'intelligenza nelle moderne piattaforme di infrastruttura 5G e edge computing. Inoltre, implementare tecnologie AI in scala su più domini di rete e regioni geografiche pone sfide di integrazione che spingono i costi di implementazione e di gestione. Sono necessarie soluzioni convenienti per migrare componenti di rete legacy, estrarre il valore dagli investimenti infrastrutturali esistenti e offrire modelli di prezzi pay-as-you-grow per ridurre gli oneri finanziari a breve termine sugli operatori di rete. Affrontare gli alti costi di implementazione sarà un fattore chiave per un'adozione più rapida dell'automazione e dell'ottimizzazione guidata dall'IA all'interno delle reti vettoriali.

Opportunità di mercato: adozione di tecnologia 5G innovativa, creazione di un bisogno di strumenti di automazione intelligente

La maturazione degli standard tecnologici 5G e l'aumento delle implementazioni delle reti 5G in tutto il mondo presentano opportunità lucrative per i fornitori di AI in questo mercato. Le reti 5G di prossima generazione si affidano all'infrastruttura dinamica per supportare tecnologie come l'affilatura della rete, l'elaborazione dei bordi e le applicazioni a bassa latenza. Questo crea un urgente bisogno di strumenti di automazione intelligenti che possono ottimizzare le reti, configurare autonomamente le risorse virtualizzate e assistere gli operatori nella gestione della complessità delle architetture 5G altamente distribuite. Le soluzioni AI-driven sono ben posizionate per facilitare la fornitura di servizi attraverso domini frammentati, prevedere le richieste di capacità, ottimizzare l'utilizzo dello spettro e garantire una rigorosa qualità dei requisiti di esperienza per diversi casi di utilizzo 5G. Poiché l'adozione 5G accelera, la domanda è prevista per sovraccaricare per piattaforme di rete AI che supportano operazioni autonome, manutenzione predittiva e capacità di auto-guarigione essenziali per la gestione di sofisticate reti 5G. Questo rappresenta una grande opportunità per i fornitori di soluzioni AI per offrire prodotti innovativi su misura per le esigenze uniche dell'infrastruttura 5G intelligente.

Heavy Investment in R&D per sviluppare soluzioni AI avanzate: Aziende come Cisco, Huawei, IBM hanno investito fortemente in R&D per sviluppare soluzioni AI all'avanguardia per le reti. Cisco ha investito USD Un miliardo di AI R&D nel 2018 e ha lanciato nuove funzionalità nel suo portafoglio Intent-Based Networking. Huawei ha stabilito sette centri di innovazione congiunti con le università a livello globale nel 2017 focalizzati su AI e reti. Tali investimenti pesanti hanno aiutato queste aziende a costruire forti capacità AI e lanciare soluzioni innovative prima dei concorrenti.

Partenariati per la forza di mercato: I principali giocatori hanno collaborato con altri fornitori di tecnologia e operatori di telecomunicazioni per una maggiore copertura del mercato. Ad esempio, Huawei ha collaborato con i vettori come China Mobile per implementare le sue soluzioni di rete auto-disegnate dall'IA nel 2017 in 100+ città in Cina, aumentando significativamente la sua scala in breve tempo. Cisco collabora anche con i fornitori di servizi a livello globale per implementare le sue soluzioni di rete basate su AI. Tali partnership strategiche hanno accelerato la distribuzione commerciale di soluzioni AI-driven.

Creazione di Ecosistemi partner aperti:Le aziende stanno costruendo ecosistemi partner aperti all'innovazione crowdsource. Ad esempio, IBM ha stabilito l'Open Grid Alliance nel 2020 che riunisce partner che applicano AI/ML per gestire le reti 5G più intelligenti. Tali ecosistemi facilitano lo sviluppo collaborativo di soluzioni interoperabili e basate su standard che sbloccano nuove potenzialità di mercato.

Insights, By Component, Hardware Dominance Guidato da Crucial Computing Infrastructure Needs

Per componente, Hardware dovrebbe contribuire al 44,3% nel 2024 a causa del suo ruolo indispensabile nell'alimentazione di tutte le applicazioni AI. Poiché gli algoritmi AI diventano sempre più sofisticati, c'è una crescente necessità per i computer con capacità di elaborazione esponenzialmente maggiori e di archiviazione dei dati. Hardware progettato specificamente per i carichi di lavoro AI, come GPU e chip personalizzati, sono diventati cruciali per affrontare compiti complessi che coinvolgono set di dati di massa e reti neurali. Le principali aziende tecnologiche stanno correndo per sviluppare hardware più potente ottimizzato per l'apprendimento automatico per ottenere un vantaggio competitivo nello spazio AI. Inoltre, gli aggiornamenti hardware sono necessari per supportare i continui miglioramenti nel software e nei nuovi tipi di algoritmi. Il segmento hardware beneficia di cicli di innovazione regolari ed è al centro dell'infrastruttura AI generale. Poiché le reti diventano più intelligenti, la domanda di hardware avanzato personalizzato per l'elaborazione AI ad alta intensità di calcolo può continuare a rafforzare.

Insights, Da Deployment, Cloud Migration guidato da scalabilità, Accessibilità e Costi Vantaggi

Per la distribuzione, Il segmento cloud dovrebbe contribuire al 63,5% nel 2024 per la sua proposizione di valore convincente per i carichi di lavoro AI. I servizi cloud consentono alle organizzazioni di implementare modelli AI robusti senza enormi investimenti infrastrutturali. Utilizzando piattaforme cloud AI, le aziende di tutte le scale possono facilmente accedere a potenti GPU e hardware specializzato su base flessibile, pay-per-use. Per gli scienziati di dati, il cloud semplifica la collaborazione e accelera la prototipazione di nuove idee attraverso il suo ambiente scalabile e standardizzato. Offre inoltre un'inestimabile memorizzazione dei dati e servizi. Poiché le reti adottano l'IA più avanzata, la capacità di scalare senza soluzione di continuità le risorse computazionali su o giù come richiesto dà al cloud un vantaggio significativo. Nel complesso, l'approccio cloud porta ad abbassare i costi di proprietà rispetto all'installazione dell'hardware on-premise e alla gestione dei data center. Questi fattori stanno spingendo molte organizzazioni a migrare le loro iniziative AI al cloud.

Insights, Machine Learning al centro delle applicazioni AI contemporanee

Grazie alla tecnologia, Machine Learning contribuisce alla quota più alta del mercato grazie al suo ruolo centrale nell'affrontare le sfide della rete moderna. Che si tratti di automatizzare le attività, ottenere informazioni dai dati, o alimentare assistenti virtuali intelligenti, algoritmi di machine learning sono al centro della maggior parte delle attuali applicazioni AI. Le reti complesse generano quotidianamente vasti volumi di dati diversi, creando la necessità di sistemi di autoapprendimento in grado di rilevare schemi utili senza una programmazione esplicita. Poiché le reti diventano più strumentali e interconnesse, vi è una crescente necessità per le macchine di imparare continuamente da nuove informazioni generate. Le tecniche rivoluzionarie di machine learning come deep learning hanno permesso di costruire sistemi AI scalabili in grado di gestire dati complessi e non strutturati. Data la sua attuale prominenza in tutti i settori, l'apprendimento automatico dovrebbe guidare alcune delle innovazioni più efficaci in rete intelligente nei prossimi anni. La sua prevalenza è un driver chiave per la crescita attraverso varie tecnologie AI e segmenti di servizi che sono progettati per supportare applicazioni avanzate di machine learning.

L'AI nel mercato delle reti sta assistendo ad una crescita robusta grazie alla crescente integrazione dell'IA nei sistemi di gestione della rete. Questo è principalmente guidato dall'aumento esponenziale dei dati generati da tecnologie come IoT, 5G e cloud computing, che richiedono strumenti sofisticati per gestire, ottimizzare e proteggere le reti in modo efficace. AI fornisce funzionalità di automazione e predittiva che aiutano a ridurre la latenza, migliorare l'utilizzo della larghezza di banda e migliorare le prestazioni della rete generale. Le società di telecomunicazioni, in particolare, beneficiano dell'ottimizzazione della rete basata su AI, in quanto riduce i costi operativi, previene i tempi di fermo e migliora la soddisfazione del cliente. Il ruolo dell'IA nella sicurezza informatica di rete è anche in crescita, con le aziende che investono in AI per mitigare i rischi informatici e prevedere potenziali attacchi. Il mercato è ulteriormente alimentato da progressi nelle tecnologie AI come l'apprendimento automatico e l'apprendimento approfondito, che consentono soluzioni di gestione della rete più precise e scalabili. Ciò crea significative opportunità di crescita per l'AI nella gestione della rete, soprattutto con l'adozione globale in corso della tecnologia 5G.

I principali giocatori che operano nel mercato delle reti AI includono Arista Networks, Inc., Broadcom, Cisco Systems, Inc., Huawei Technologies Co., Ltd., Nokia, IBM Corporation, Extreme Networks, Juniper Networks, Inc., Telefonaktiebolaget LM Ericsson e ZTE Corporation.