Estima-se que o Global AI In Networks Market seja avaliado em USD 11.5 Bn em 2024 e é esperado alcançar USD 24.3 Bn por 2031, crescendo a uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 15,7% de 2024 a 2031.

O mercado deverá testemunhar um crescimento significativo durante o período de previsão. O crescimento deste mercado pode ser atribuído a vários fatores, como a adoção crescente de dispositivos de rede habilitados para IA em diferentes verticais da indústria para melhorar as operações de rede e otimizar os recursos de rede. As empresas estão implementando cada vez mais soluções de rede movidas por IA para monitorar e analisar padrões de tráfego de rede, prever falhas de rede e automatizar operações de rede. A crescente necessidade de melhorar a experiência do cliente ao mesmo tempo que reduz os custos de operação também está impulsionando a demanda por soluções de IA em domínio de rede. Além disso, o aumento dos investimentos por gigantes em rede para desenvolver capacidades cognitivas semelhantes às humanas em redes é esperado para aumentar a inovação e a adoção de combustível de tecnologias avançadas de rede de IA durante o período de previsão.

Driver de mercado - Aumento da demanda por redes eficientes em várias indústrias

A transformação digital em várias indústrias aumentou significativamente a demanda por redes altamente eficientes e escaláveis. À medida que as indústrias se movem para tecnologias avançadas como nuvem, análise e automação, o volume, bem como a complexidade dos dados gerados, aumentou exponencialmente. Isso expôs as limitações das infraestruturas de rede tradicionais que não podem suportar os requisitos de largura de banda e tempo de resposta de aplicações emergentes. Há uma necessidade urgente entre as organizações para modernizar suas redes para obter o verdadeiro valor dos investimentos digitais e ficar à frente da curva.

Indústrias como a fabricação estão adotando tecnologias da Indústria 4.0 como IoT, robótica e impressão 3D em grande escala para otimizar os processos de produção e aumentar a produtividade. Isso aumentou a necessidade de redes de baixa latência, alta produtividade dentro de instalações de fábrica para apoiar a comunicação da máquina e análise em tempo real. Da mesma forma, o setor de saúde está investindo fortemente em telemedicina, monitoramento remoto do paciente e registros de saúde digitais que geram quantidades maciças de dados sensíveis diariamente. Isso requer redes seguras e confiáveis que podem integrar perfeitamente diferentes sistemas e locais. Mesmo setores como transporte e logística estão olhando para transformar usando tecnologias como veículos autônomos, entregas de drones e otimização da cadeia de suprimentos. No entanto, as arquiteturas atuais de rede não possuem recursos como computação de borda para apoiar aplicações com restrições de latência rígidas.

A crescente complexidade das redes em todos os domínios aumentou a dependência das soluções habilitadas pela IA que podem ajudar a gerenciar recursos de rede, fluxos de tráfego, políticas de segurança e benchmarks de desempenho. AI em redes fornece recursos como análise preditiva, detecção de anomalias e remediação automatizada que ajudam as empresas a alcançar monitoramento e otimização contínuos de rede. Tecnologias avançadas como SDN e NFV também exigem integração com frameworks AI/ML para permitir recursos como provisionamento automatizado, auto-cura e gerenciamento de capacidade proativa. Com as indústrias avançando progressivamente para um futuro conectado impulsionado por tecnologias avançadas, espera-se que a demanda por redes de auto-condução de IA se levante exponencialmente nos próximos anos.

Driver de Mercado - Adoção crescente de tecnologias 5G e IoT Gerando grandes volumes de dados

A implantação generalizada de redes celulares 5G e proliferação de dispositivos IoT são duas tendências proeminentes que estão influenciando significativamente o crescimento da IA no mercado de redes. 5G promete velocidades ultra-altas, baixa latência e conectividade maciça que vai transformar a maneira como interagimos com tecnologias, bem como um ao outro. Espera-se que acionem uma variedade diversificada de aplicações que vão desde a realidade aumentada/virtual até veículos autônomos até cidades inteligentes. Enquanto a 5G fornecerá a largura de banda necessária para apoiar essas inovações, gerenciar a escala e a complexidade das infraestruturas de próxima geração requer soluções modernas, como AI/ML e análise. Como o número de dispositivos 5G conectados cresce exponencialmente nos próximos anos, a inundação resultante de dados de diversas fontes colocará imensa pressão nas redes de núcleo e borda.

A IoT é outra mega tendência que está conectando tudo, desde equipamentos de fabricação até eletrodomésticos até wearables à infraestrutura através de sensores embarcados e conectividade à Internet. O número de dispositivos IoT que estão sendo instalados em todos os setores está crescendo a uma taxa sem precedentes gerando enormes volumes de dados diariamente. Em 2025, haverá mais de 25 bilhões de dispositivos IoT conectados ativamente gerando cerca de 80 zettabytes de dados anualmente. No entanto, as arquiteturas de rede tradicionais não possuem a escalabilidade e a inteligência para gerenciar de forma econômica esses volumes de dados de streaming de fontes dispersas. É aqui que as capacidades de IA como engenharia de tráfego, detecção de anomalias, manutenção preditiva e provisionamento automatizado se tornam indispensáveis para redes de IoT.

Em resumo, tecnologias avançadas como 5G e IoT estão mudando drasticamente a paisagem de rede, permitindo novos casos de uso, mas também produzindo quantidades maciças de dados complexos. Esta mudança requer a adoção de IA em redes para gerenciar autônomas fluxos de tráfego, políticas de segurança, monitoramento de desempenho em escalas de expansão. Sem redes cognitivas que podem auto-otimizar em tempo real, será extremamente difícil para as empresas extrair o verdadeiro valor dos investimentos de 5G e IoT.

Desafio de Mercado - Alto custo de implementação para soluções de rede AI

Um dos principais desafios no mercado AI in Networks é o alto custo de implementação para soluções de rede AI. Desenvolver e implantar recursos avançados de IA para funções de rede de energia requer despesas significativas de capital em novos hardware, licenças de software, habilidades especializadas e treinamento. Os operadores de telecomunicações têm tradicionalmente focado em otimizar as redes 2G, 3G e 4G legados e requer grandes investimentos iniciais para virtualizar, automatizar e infundir a inteligência nas modernas plataformas de computação de infraestrutura e borda 5G. Além disso, lançar tecnologias de IA em escala em vários domínios de rede e regiões geográficas representa desafios de integração que impulsionam os custos de implementação e operações. São necessárias soluções econômicas para migrar componentes de rede legados, extrair valor dos investimentos de infraestrutura existentes e oferecer modelos de preços de pay-as-you-grow para reduzir a carga financeira de curto prazo para os operadores de rede. Enfrentar os altos custos de implementação será um fator chave para a adoção mais rápida da automação e otimização orientadas por IA dentro das redes de suporte.

Oportunidade de mercado: adoção da tecnologia 5G inovadora, criando uma necessidade de ferramentas de automação inteligentes

A maturação dos padrões de tecnologia 5G e o aumento das implantações de redes 5G em todo o mundo apresentam oportunidades lucrativas para os fornecedores de IA neste mercado. Redes 5G de próxima geração dependem de infraestrutura dinâmica para apoiar tecnologias como corte de rede, computação de borda e aplicações de baixa latência. Isso cria uma necessidade urgente de ferramentas de automação inteligentes que podem auto-otimizar redes, configurar de forma autônoma recursos virtualizados e auxiliar os operadores na gestão da complexidade das arquiteturas 5G altamente distribuídas. As soluções orientadas por IA são bem posicionadas para ajudar o fornecimento suave de serviços em domínios fragmentados, prever demandas de capacidade, otimizar o uso do espectro e garantir rigorosos requisitos de qualidade de experiência para diversos casos de uso de 5G. À medida que a adoção 5G acelera, espera-se que a demanda surja para plataformas de rede AI que suportam operações autônomas, manutenção preditiva e recursos de auto-cura essenciais para gerenciar redes 5G sofisticadas. Isso representa uma grande oportunidade para os provedores de soluções AI oferecer produtos inovadores adaptados às demandas únicas de infraestrutura 5G inteligente.

Investimento pesado em R&D para desenvolver soluções avançadas de IA: Empresas como Cisco, Huawei, IBM investiram fortemente em R&D para desenvolver soluções de IA de ponta para redes. A Cisco investiu USD Um bilhão em IA R&D em 2018 e lançou novas capacidades em seu portfólio Intent-Based Networking. A Huawei estabeleceu sete centros de inovação conjunta com universidades globalmente em 2017 focados em IA e redes. Tais investimentos pesados ajudaram essas empresas a construir fortes capacidades de IA e lançar soluções inovadoras antes dos concorrentes.

Parcerias para a força do mercado: Os principais jogadores fizeram parceria com outros fornecedores de tecnologia, bem como operadores de telecomunicações para uma cobertura mais ampla do mercado. Por exemplo, a Huawei fez parceria com operadoras como a China Mobile para implantar suas soluções de Rede Auto-Driving com IA em 2017 em mais de 100 cidades da China, aumentando significativamente sua escala em pouco tempo. A Cisco também colabora com provedores de serviços globalmente para implantar suas soluções de rede baseadas em IA. Tais parcerias estratégicas aceleraram a implantação comercial de soluções orientadas por IA.

Criação de ecossistemas de parceiros abertos:As empresas estão construindo ecossistemas de parceiros abertos para a inovação de crowdsource. Por exemplo, a IBM estabeleceu a Open Grid Alliance em 2020, reunindo parceiros aplicando AI/ML para gerenciar redes 5G mais inteligentes. Esses ecossistemas facilitam o desenvolvimento colaborativo de soluções interoperáveis baseadas em padrões que desbloqueiam novos potenciais de mercado.

Insights, Por Componente, Dominance de Hardware Driven by Crucial Computing Infrastructure Needs

Por Componente, espera-se que o Hardware contribua 44,3% em 2024 devido ao seu papel indispensável no fornecimento de todas as aplicações de IA. À medida que os algoritmos de IA se tornam cada vez mais sofisticados, há uma crescente necessidade de computadores com capacidade de processamento exponencialmente maior e recursos de armazenamento de dados. Hardware projetado especificamente para cargas de trabalho AI, como GPUs e chips personalizados, tornaram-se cruciais para lidar com tarefas complexas envolvendo conjuntos de dados maciços e redes neurais. As principais empresas de tecnologia estão correndo para desenvolver hardware mais poderoso otimizado para aprendizado de máquina para ganhar uma vantagem competitiva no espaço AI. Além disso, as atualizações de hardware são necessárias para suportar as melhorias contínuas em software e novos tipos de algoritmos. O segmento de hardware beneficia de ciclos de inovação regulares e está no centro da infraestrutura geral de IA. À medida que as redes se tornam mais inteligentes, a demanda por hardware avançado personalizado para processamento de IA intensiva em computação só pode continuar a fortalecer.

Insights, por implantação, migração em nuvem impulsionado pela escalabilidade, acessibilidade e vantagens de custos

Por implantação, Espera-se que o segmento de nuvem contribua 63,5% em 2024 para sua proposta de valor convincente para cargas de trabalho AI. Os serviços de nuvem permitem que as organizações implementem modelos de IA robustos sem investimentos em infraestruturas avançadas. Usando plataformas de IA na nuvem, as empresas de todas as escalas podem facilmente acessar GPUs poderosas e hardware especializado em uma base flexível, pay-per-use. Para os cientistas de dados, a nuvem simplifica a colaboração e acelera a prototipagem de novas ideias através de seu ambiente escalável e padronizado. Também oferece armazenamento e serviços de dados inestimáveis. À medida que as redes adotam a IA mais avançada, a capacidade de escalar recursos computacionais sem problemas até ou abaixo, conforme necessário, dá à nuvem uma vantagem significativa. Em geral, a abordagem de nuvem leva a custos mais baixos de propriedade em comparação com a instalação de hardware no local e gerenciamento de data centers. Esses fatores estão impulsionando muitas organizações para migrar suas iniciativas de IA para a nuvem.

Insights, Aprendizagem de Máquinas no Núcleo de Aplicações de IA Contemporânea

Por Tecnologia, Machine Learning contribui para a maior parte do mercado devido ao seu papel central na luta contra os desafios da rede moderna. Quer seja automatizar tarefas, obter insights de dados ou alimentar assistentes virtuais inteligentes, algoritmos de aprendizado de máquina estão no centro da maioria dos aplicativos atuais de IA. Redes complexas geram vastos volumes de dados diversos diariamente, criando a necessidade de sistemas de autoaprendizagem que podem detectar padrões úteis sem programação explícita. À medida que as redes se tornam mais instrumentadas e interligadas, há uma necessidade crescente de as máquinas aprenderem continuamente com novas informações sendo geradas. Técnicas revolucionárias de aprendizado de máquina como aprendizagem profunda permitiram a construção de sistemas de IA escaláveis capazes de lidar com dados complexos e não estruturados. Devido à sua atual proeminência em todas as indústrias, espera-se que o aprendizado de máquina conduza algumas das inovações mais impactantes em redes inteligentes nos próximos anos. Sua prevalência é um driver chave para o crescimento em várias tecnologias de IA e segmentos de serviços que são projetados para apoiar aplicações avançadas de aprendizado de máquina.

A AI no mercado de redes está testemunhando um crescimento robusto devido à crescente integração da AI em sistemas de gerenciamento de rede. Isso é impulsionado principalmente pelo aumento exponencial de dados gerados por tecnologias como IoT, 5G e computação em nuvem, que exigem ferramentas sofisticadas para gerenciar, otimizar e proteger redes de forma eficaz. AI fornece automação e recursos preditivos que ajudam a reduzir a latência, melhorar a utilização de largura de banda e melhorar o desempenho geral da rede. As empresas de telecomunicações, em particular, estão se beneficiando da otimização de rede orientada pela AI, pois reduz os custos operacionais, evita o tempo de inatividade e aumenta a satisfação do cliente. O papel da AI na segurança cibernética da rede também está crescendo, com empresas que investem em IA para mitigar riscos cibernéticos e prever possíveis ataques. O mercado é ainda mais alimentado por avanços em tecnologias de IA, como aprendizado de máquina e aprendizagem profunda, que estão permitindo soluções de gerenciamento de rede mais precisas e escaláveis. Isso cria oportunidades significativas de crescimento para a IA na gestão de rede, especialmente com a adoção global contínua da tecnologia 5G.

Os principais jogadores que operam no AI In Networks Market incluem 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.