Глобальный рынок ИИ в сетях оценивается как 11,5 млрд долларов в 2024 году Ожидается, что он достигнет 24,3 доллара США Bn к 2031 году, растущие с совокупным годовым темпом роста (CAGR) 15,7% с 2024 по 2031 год.

Ожидается, что рынок будет наблюдать значительный рост в течение прогнозируемого периода. Рост этого рынка можно объяснить различными факторами, такими как растущее внедрение сетевых устройств с поддержкой ИИ в различных отраслях промышленности для улучшения сетевых операций и оптимизации сетевых ресурсов. Предприятия все чаще внедряют сетевые решения на основе искусственного интеллекта для мониторинга и анализа моделей сетевого трафика, прогнозирования сбоев в сети и автоматизации сетевых операций. Растущая потребность в повышении качества обслуживания клиентов при одновременном снижении эксплуатационных расходов также стимулирует спрос на решения ИИ в сетевой области. Кроме того, ожидается, что увеличение инвестиций сетевых гигантов для развития когнитивных возможностей, подобных человеческому, в сети будет стимулировать инновации и стимулировать внедрение передовых сетевых технологий ИИ в течение прогнозируемого периода.

Рыночный драйвер: увеличение спроса на эффективные сети в различных отраслях

Цифровая трансформация в различных отраслях значительно увеличила спрос на высокоэффективные и масштабируемые сети. По мере того, как отрасли переходят на передовые технологии, такие как облачные технологии, аналитика и автоматизация, объем и сложность генерируемых данных увеличиваются в геометрической прогрессии. Это выявило ограничения традиционных сетевых инфраструктур, которые не могут поддерживать требования к пропускной способности и времени отклика новых приложений. Существует настоятельная необходимость среди организаций модернизировать свои сети, чтобы получить реальную ценность от цифровых инвестиций и оставаться впереди.

Такие отрасли, как производство, внедряют технологии Индустрии 4.0, такие как IoT, робототехника и 3D-печать, в больших масштабах для оптимизации производственных процессов и повышения производительности. Это увеличило потребность в сетях с низкой задержкой и высокой пропускной способностью в производственных помещениях для поддержки машинной связи и аналитики в реальном времени. Аналогичным образом, сектор здравоохранения вкладывает значительные средства в телемедицину, удаленный мониторинг пациентов и цифровые медицинские записи, которые ежедневно генерируют огромное количество конфиденциальных данных. Это требует безопасных и надежных сетей, которые могут легко интегрировать различные системы и местоположения. Даже такие сектора, как транспорт и логистика, стремятся трансформироваться с использованием таких технологий, как автономные транспортные средства, поставки дронов и оптимизация цепочки поставок. Однако текущие сетевые архитектуры не имеют таких возможностей, как периферийные вычисления, для поддержки приложений со строгими ограничениями задержки.

Растущая сложность сетей в разных доменах увеличила зависимость от решений с поддержкой ИИ, которые могут помочь разумно управлять сетевыми ресурсами, потоками трафика, политиками безопасности и эталонами производительности. ИИ в сетях предоставляет такие возможности, как предиктивная аналитика, обнаружение аномалий и автоматизированное восстановление, которые помогают предприятиям добиваться непрерывного мониторинга и оптимизации сети. Передовые технологии, такие как SDN и NFV, также требуют интеграции с системами AI / ML для обеспечения таких возможностей, как автоматическое обеспечение, самоисцеление и проактивное управление пропускной способностью. Поскольку отрасли постепенно движутся к подключенному будущему, движимому передовыми технологиями, ожидается, что спрос на автономные сети с искусственным интеллектом будет расти экспоненциально в ближайшие годы.

Рыночный водитель Растущее внедрение технологий 5G и IoT, генерирующих большие объемы данных

Широкое распространение сотовых сетей 5G и распространение устройств IoT являются двумя заметными тенденциями, которые значительно влияют на рост ИИ на сетевом рынке. 5G обещает сверхвысокие скорости, низкую задержку и массивную связь, которые изменят наше взаимодействие с технологиями. Ожидается, что он будет использоваться в различных приложениях, начиная от дополненной / виртуальной реальности до автономных транспортных средств и умных городов. В то время как 5G обеспечит необходимую пропускную способность для поддержки этих инноваций, управление масштабами и сложностью инфраструктур следующего поколения требует современных решений, таких как AI / ML и аналитика. По мере того, как количество подключенных устройств 5G будет расти в геометрической прогрессии в ближайшие годы, поток данных из различных источников будет оказывать огромное давление на основные и периферийные сети.

IoT - еще одна мега-тенденция, которая соединяет все, от производственного оборудования до бытовой техники, носимых устройств и инфраструктуры через встроенные датчики и подключение к Интернету. Количество устройств IoT, устанавливаемых в разных секторах, растет беспрецедентными темпами, ежедневно генерируя огромные объемы данных. К 2025 году будет более 25 миллиардов активно подключенных устройств IoT, генерирующих около 80 зеттабайт данных в год. Однако традиционным сетевым архитектурам не хватает масштабируемости и интеллекта для эффективного управления такими объемами потоковых данных из разрозненных источников. Именно здесь управляемые ИИ возможности, такие как проектирование трафика, обнаружение аномалий, профилактическое обслуживание и автоматизированное обеспечение, становятся незаменимыми для сетей IoT.

Таким образом, передовые технологии, такие как 5G и IoT, резко меняют сетевой ландшафт, позволяя использовать новые варианты использования, а также производить огромные объемы сложных данных. Этот сдвиг требует внедрения ИИ в сетях для автономного управления потоками трафика, политики безопасности, мониторинга производительности в расширяющихся масштабах. Без когнитивных сетей, которые могут самооптимизироваться на лету, предприятиям будет чрезвычайно трудно извлечь истинную ценность из инвестиций в 5G и IoT.

Вызов рынка: высокая стоимость внедрения решений для сетей ИИ

Одной из основных проблем на рынке ИИ в сетях является высокая стоимость внедрения сетевых решений ИИ. Разработка и развертывание передовых возможностей ИИ для функций энергосети требует значительных капитальных затрат на новое оборудование, лицензии на программное обеспечение, специализированные навыки и обучение. Операторы связи традиционно сосредоточены на оптимизации устаревших сетей 2G, 3G и 4G и требуют больших первоначальных инвестиций для виртуализации, автоматизации и внедрения интеллекта в современную инфраструктуру 5G и периферийные вычислительные платформы. Кроме того, развертывание технологий ИИ в масштабе в нескольких сетевых доменах и географических регионах создает проблемы интеграции, которые увеличивают затраты на внедрение и операции. Необходимы экономически эффективные решения для миграции устаревших сетевых компонентов, извлечения стоимости из существующих инвестиций в инфраструктуру и предложения моделей ценообразования с оплатой по мере роста для снижения краткосрочной финансовой нагрузки на операторов сетей. Устранение высоких затрат на внедрение станет ключевым фактором для более быстрого внедрения автоматизации и оптимизации на основе ИИ в сетях операторов.

Возможности рынка: внедрение инновационных технологий 5G, создающих потребность в интеллектуальных инструментах автоматизации

Созревание стандартов технологии 5G и расширение развертывания сетей 5G по всему миру предоставляют выгодные возможности для поставщиков ИИ на этом рынке. Сети 5G следующего поколения полагаются на динамическую инфраструктуру для поддержки таких технологий, как нарезка сети, периферийные вычисления и приложения с низкой задержкой. Это создает острую потребность в интеллектуальных средствах автоматизации, которые могут самостоятельно оптимизировать сети, автономно настраивать виртуализированные ресурсы и помогать операторам в управлении сложностью высоко распределенных архитектур 5G. Решения, основанные на искусственном интеллекте, хорошо расположены, чтобы помочь сгладить предоставление услуг по фрагментированным доменам, предсказать потребности в емкости, оптимизировать использование спектра и обеспечить строгие требования к качеству опыта для различных вариантов использования 5G. По мере ускорения внедрения 5G ожидается рост спроса на сетевые платформы ИИ, которые поддерживают автономные операции, предиктивное обслуживание и возможности самовосстановления, необходимые для управления сложными сетями 5G. Это представляет собой важную возможность для поставщиков решений ИИ предлагать инновационные продукты, адаптированные к уникальным требованиям интеллектуальной инфраструктуры 5G.

Инвестиции в исследования и разработки для разработки передовых решений ИИ: Такие компании, как Cisco, Huawei, IBM, вложили значительные средства в исследования и разработки для разработки передовых решений ИИ для сетей. Cisco инвестирует в USD Один миллиард в области исследований и разработок ИИ в 2018 году запустил новые возможности в своем портфеле сетей на основе намерений. В 2017 году Huawei создала семь совместных инновационных центров с университетами по всему миру, ориентированных на ИИ и сети. Такие крупные инвестиции помогли этим компаниям создать сильные возможности ИИ и запустить инновационные решения перед конкурентами.

Партнерство для выхода на рынок Сила: Ведущие игроки сотрудничают с другими поставщиками технологий, а также операторами связи для более широкого охвата рынка. Например, Huawei в партнерстве с такими операторами, как China Mobile, в 2017 году развернула свои решения для автономных сетей с поддержкой ИИ в более чем 100 городах Китая, значительно увеличив масштабы за короткое время. Cisco также сотрудничает с поставщиками услуг по всему миру для развертывания своих сетевых решений на основе ИИ. Такие стратегические партнерства ускорили коммерческое развертывание решений на основе ИИ.

Создание открытых партнерских экосистем:Компании создают открытые партнерские экосистемы для краудсорсинга инноваций. Например, IBM создала Open Grid Alliance в 2020 году, объединив партнеров, применяющих ИИ / ML для более интеллектуального управления сетями 5G. Такие экосистемы способствуют совместной разработке основанных на стандартах интероперабельных решений, открывающих новый рыночный потенциал.

Insights, по компонентам, аппаратное доминирование, обусловленное критическими потребностями вычислительной инфраструктуры

Ожидается, что в 2024 году доля аппаратного обеспечения составит 44,3% благодаря его незаменимой роли в обеспечении всех приложений ИИ. Поскольку алгоритмы ИИ становятся все более изощренными, растет потребность в компьютерах с экспоненциально большей вычислительной мощностью и возможностями хранения данных. Аппаратное обеспечение, разработанное специально для рабочих нагрузок ИИ, таких как графические процессоры и настраиваемые чипы, стало решающим для решения сложных задач, связанных с массивными наборами данных и нейронными сетями. Ведущие технологические компании стремятся разработать более мощное оборудование, оптимизированное для машинного обучения, чтобы получить конкурентное преимущество в области ИИ. Кроме того, аппаратные обновления необходимы для поддержки непрерывных улучшений в программном обеспечении и новых типах алгоритмов. Сегмент оборудования выигрывает от регулярных инновационных циклов и является основой общей инфраструктуры ИИ. По мере того, как сети становятся более интеллектуальными, спрос на передовое оборудование, настроенное для вычислительной обработки ИИ, может только продолжать укрепляться.

По развертыванию, облачная миграция обусловлена масштабируемостью, доступностью и преимуществами затрат

путем развертывания, Ожидается, что в 2024 году сегмент облачных вычислений будет вносить 63,5% в качестве убедительного ценностного предложения для рабочих нагрузок ИИ. Облачные сервисы позволяют организациям внедрять надежные модели ИИ без масштабных предварительных инвестиций в инфраструктуру. Используя облачные платформы ИИ, предприятия всех масштабов могут легко получить доступ к мощным графическим процессорам и специализированному оборудованию на гибкой основе с оплатой за использование. Облако упрощает сотрудничество и ускоряет прототипирование новых идей через масштабируемую стандартизированную среду. Он также предлагает бесценные услуги по хранению данных. По мере того, как сети внедряют более продвинутый ИИ, способность легко масштабировать вычислительные ресурсы вверх или вниз по мере необходимости дает облаку значительное преимущество. В целом, облачный подход приводит к снижению затрат на владение по сравнению с установкой локального оборудования и управлением центрами обработки данных. Эти факторы побуждают многие организации перенести свои инициативы в облако.

Insights, машинное обучение в ядре современных приложений ИИ

Машинное обучение обеспечивает наибольшую долю рынка благодаря своей центральной роли в решении современных сетевых проблем. Будь то автоматизация задач, получение информации из данных или использование интеллектуальных виртуальных помощников, алгоритмы машинного обучения лежат в основе большинства современных приложений ИИ. Сложные сети ежедневно генерируют огромные объемы разнообразных данных, создавая потребность в системах самообучения, которые могут обнаруживать полезные шаблоны без явного программирования. По мере того, как сети становятся все более инструментальными и взаимосвязанными, возникает все большая необходимость в том, чтобы машины постоянно извлекали уроки из новой генерируемой информации. Революционные методы машинного обучения, такие как глубокое обучение, позволили создать масштабируемые системы ИИ, способные обрабатывать сложные, неструктурированные данные. Учитывая его текущую известность в различных отраслях, машинное обучение, как ожидается, будет стимулировать некоторые из самых эффективных инноваций в интеллектуальных сетях в ближайшие годы. Его распространенность является ключевым фактором роста в различных сегментах технологий и услуг ИИ, которые предназначены для поддержки передовых приложений машинного обучения.

ИИ на сетевом рынке демонстрирует устойчивый рост благодаря растущей интеграции ИИ в системы управления сетями. Это в первую очередь обусловлено экспоненциальным ростом данных, генерируемых такими технологиями, как IoT, 5G и облачные вычисления, которые требуют сложных инструментов для эффективного управления, оптимизации и защиты сетей. ИИ обеспечивает автоматизацию и прогнозные возможности, которые помогают уменьшить задержку, улучшить использование полосы пропускания и повысить общую производительность сети. Телекоммуникационные компании, в частности, извлекают выгоду из оптимизации сети на основе ИИ, поскольку она снижает эксплуатационные расходы, предотвращает простои и повышает удовлетворенность клиентов. Роль ИИ в сетевой кибербезопасности также растет, и компании инвестируют в ИИ для снижения киберрисков и прогнозирования потенциальных атак. Рынок также подпитывается достижениями в технологиях ИИ, таких как машинное обучение и глубокое обучение, которые позволяют создавать более точные и масштабируемые решения для управления сетью. Это создает значительные возможности для роста ИИ в управлении сетями, особенно с продолжающимся глобальным внедрением технологии 5G.

Основными игроками, работающими на рынке AI In Networks, являются Arista Networks, Inc., Broadcom, Cisco Systems, Inc., Huawei Technologies Co., Ltd., Nokia, IBM Corporation, Extreme Networks, Juniper Networks, Inc., Telefonaktiebolaget LM Ericsson и ZTE Corporation.