网络市场全球AI估计价值 2024年11.5Bn美元 预计将达到 24.3美元 到2031年时以复合年增长率增长 (CAGR)从2024年到2031年占15.7%.

预计在预测期间,市场将大幅增长。 这一市场的增长可归因于各种因素,例如不同行业纵向越来越多地采用AI驱动的网络设备,以加强网络操作和优化网络资源. 企业越来越多地实施AI动力联网解决方案,以监测和分析网络流量模式,预测网络故障,实现网络运行自动化. 在降低运营成本的同时增强客户经验的需求日益增加,这也推动了网络领域对AI解决方案的需求. 此外,预计在预测期间,联网巨头增加投资,发展网络中类似人类的认知能力,将促进创新,推动采用先进的人工智能联网技术。

市场驱动力 -- -- 对各行业高效网络的需求增加

跨行业的数字化转型大大增加了对高效和可扩展网络的需求。 随着工业向云、分析、自动化等先进技术发展,生成的数据的数量和复杂性急剧增加。 这暴露了传统网络基础设施的局限性,这些基础设施无法支持新兴应用的带宽和响应时间要求。 各组织迫切需要使其网络现代化,以便从数字投资中获得真正的价值,并保持领先。

制造业等行业正在大规模采用IOT,机器人等4.0技术,以及3D打印,以优化生产流程,提高生产力. 这增加了工厂房地内低延迟、高吞吐量网络的需求,以支持机器进行机器通信和实时分析。 同样,保健部门正在对远程医疗、远程病人监测和数字健康记录进行大量投资,这些记录每天产生大量敏感数据。 这需要安全可靠的网络,能够无缝地整合不同的系统和地点。 甚至交通和物流等部门也希望利用自主车辆、无人驾驶飞机交付和供应链优化等技术进行转型。 然而,目前的网络架构缺乏边缘计算等能力,无法在严格的延迟制约下支持应用程序.

跨领域的网络日益复杂,增加了对人工智能的依赖,而人工智能能够帮助明智地管理网络资源、流量、安全政策和业绩基准。 网络中的AI提供预测分析、异常检测和自动补救等能力,帮助企业实现持续的网络监测和优化。 诸如SDN和NFV等先进技术也需要与AI/ML框架的结合,以便能够自动提供、自我康复和主动的能力管理。 随着工业在先进技术的驱动下逐步走向连接的未来,对人工智能自动驾驶网络的需求预计在今后几年将急剧上升。

市场驱动器 - 越来越多地采用5G和IOT技术生成大量数据

5G蜂窝网络的广泛推出和IOT设备的扩散是两个显著的趋势,它们极大地影响了AI在网络市场的增长. 5G保证超高速、低延迟和大规模连通性,这将改变我们与技术互动的方式。 预计将为各种应用提供动力,从扩大/虚拟现实到自主车辆到智能城市。 虽然5G公司将提供必要的带宽以支持这些创新,但管理下一代基础设施的规模和复杂性需要AI/ML和分析等现代解决方案。 随着连接的5G设备数量在未来几年成指数增长,由此产生的来自各种来源的数据的泛滥将对核心和边缘网络造成巨大压力。

IoT是另一个巨大的趋势,它正在通过嵌入式传感器和互联网连接,将从制造设备到家用电器到可穿戴设备到基础设施的所有东西连接起来。 跨部门安装的IOT设备数量以前所未有的速度增长,每天产生大量数据。 到2025年,有超过250亿个积极连接的IOT设备每年生成近80个zattabytes的数据. 然而,传统的网络架构缺乏可扩展性和智能,无法以成本效益高的方式管理来自分散来源的此类流量数据。 这就是交通工程,异常检测,预测维护和自动供给等AI驱动能力成为IOT网络不可或缺的.

简言之,5G和IOT等先进技术正在通过促成新的使用案例,同时产生大量复杂的数据,从而大大改变网络环境。 这种转变要求在网络中采用人工智能,以自主管理流量、安全政策和在日益扩大的规模中进行业绩监测。 没有能够自我优化苍蝇的认知网络,企业将极难从5G和IoT投资中获取真正的价值.

市场挑战 - AI网络解决方案的高执行成本

AI在Networks市场的主要挑战之一是AI网络解决方案的实施成本高昂. 开发和应用先进的AI能力为网络功能提供动力,需要在新的硬件、软件许可证、专门技能和培训方面花费大量资本。 电信运营商传统上侧重于优化遗留的2G,3G和4G网络,它需要大量的前期投资,将智能虚拟化,自动化并注入现代5G基础设施和边缘计算平台. 此外,在多个网络领域和地理区域大规模推广人工智能技术,对一体化构成挑战,导致实施和运作成本上升。 需要具有成本效益的解决办法,以迁移遗留的网络组成部分,从现有基础设施投资中提取价值,并提供现收现付定价模式,以减少网络运营商的短期财务负担。 解决实施成本高的问题将是加快采用AI驱动的自动化和载体网络内部优化的一个关键因素。

市场机会:采用创新的5G技术,创造智能自动化工具的需求

5G技术标准的成熟和5G网络在世界各地的部署,为这个市场的AI供应商提供了有利可图的机会。 下一代5G网络依靠动态基础设施支持网络切换,边缘计算和低纬度应用等技术. 这就产生了对智能自动化工具的迫切需要,这些工具可以自我优化网络,自主配置虚拟化资源,并协助操作员管理高度分布的5G架构的复杂性. AI驱动的解决方案定位良好,有助于在分散的领域顺利提供服务,预测能力需求,优化频谱使用,并确保对多种5G使用案例的严格经验要求。 随着5G的采用速度加快,对AI网络平台的需求预计将激增,这些网络平台支持对管理精密的5G网络至关重要的自主操作,预测维护和自愈能力. 这为AI解决方案供应商提供了一次重大机会,提供适合智能5G基础设施独特需求的创新产品。

大力投资研发开发高级AI解决方案: Cisco,Huawei,IBM等公司在研发方面投入巨资,为网络开发尖端AI解决方案. Cisco投资美元 2018年AI研发投入10亿元,在其Intent-based Networking组合中推出新能力. 华威于2017年与全球各大学建立了7个联合创新中心,重点为AI和网络. 这种巨额投资帮助这些公司建立强大的AI能力,并在竞争对手面前推出创新解决方案.

促进进入市场的伙伴关系: 主要参与者与其他技术提供者以及电信运营商结成伙伴关系,以扩大市场覆盖面。 例如,华威与"中国移动"等载体合作,于2017年在中国100+城市部署AI驱动的自驾网络解决方案,在短时间内大幅提升其规模. Cisco还与全球的服务提供商合作,部署基于AI的联网解决方案. 这种战略伙伴关系加快了人工智能驱动解决方案的商业应用。

建立开放伙伴生态系统:公司正在建设开放的合作伙伴生态系统,以进行多方联动的创新。 例如,IBM在2020年建立了开放网格联盟,将应用AI/ML来管理5G网络的合作伙伴聚集一堂. 这种生态系统有助于合作开发基于标准、可互操作的解决办法,释放新的市场潜力。

透视,按组件,硬件支配 驱动,关键计算基础设施需求

按组件计算,硬件预计在2024年贡献44.3%,因为它在为所有AI应用程序提供动力方面发挥着不可或缺的作用. 随着AI算法的日益精密化,越来越需要具有指数级更高处理功率和数据存储能力的计算机. 专门为AI工作量设计的硬件,如GPU和定制芯片,对于处理涉及大规模数据集和神经网络的复杂任务来说,变得至关重要. 领先的技术公司正在竞速开发更强大的硬件优化,以便机器学习在AI空间获得竞争优势. 此外,必须进行硬件升级,以支持软件和新型算法的持续改进。 硬件部分受益于定期创新周期,是整个AI基础设施的核心。 随着网络的智能化程度提高,对为计算密集型AI处理定制的先进硬件的需求只能继续增强.

观察、部署、可扩展性驱动的云移、无障碍性和成本

通过部署, 云段预计将在2024年贡献63.5%的人工智能工作量的令人信服的价值建议. 云服务使各组织能够在没有大规模前期基础设施投资的情况下部署强大的AI模型. 使用云AI平台,各种规模的企业都可以在灵活,按使用付费的基础上方便地访问强大的GPU和专用硬件. 对于数据科学家来说,云通过它的可扩展,标准化的环境来简化协作,加快新思想的原型化. 它还提供宝贵的数据储存和服务。 随着网络采用更先进的AI,能够根据需要无缝地将计算资源向上或向下扩展,使得云具有显著的优势. 总体而言,与安装精密硬件和管理数据中心相比,云层方法导致所有权成本降低。 这些因素促使许多组织将其AI倡议转移到云端.

透视,当代AI应用核心的机器学习

从技术角度看,机器学习因其在应对现代网络挑战方面的中心作用,在市场中所占的份额最高。 无论是在自动化任务,从数据中获得洞察力,还是为智能虚拟助手提供动力,机器学习算法都是目前大多数AI应用的核心. 复杂的网络每天产生大量不同的数据,从而产生自学系统的需求,这种系统可以在没有明确编程的情况下发现有用的模式. 随着网络变得更加有仪器和相互联系,机器越来越有必要不断学习正在生成的新信息。 深层学习等革命机器学习技术使得能够建立能够处理复杂,无结构数据的可伸缩的AI系统. 鉴于机器学习目前在各行业的突出地位,预计在未来几年里,机器学习将推动智能网络的一些最具影响力的创新。 它的普及性是各种人工智能技术和服务部门增长的关键驱动力,这些部门旨在支持先进的机器学习应用。

网络市场上的AI由于AI日益融入网络管理系统而出现强劲增长. 这主要是由于IOT、5G和云计算等技术生成的数据指数上升,需要复杂的工具来有效管理、优化和安全网络。 AI提供自动化和预测能力,有助于降低耐久性,改善带宽利用率,提高整体网络性能. 电信公司尤其受益于AI驱动的网络优化,因为它降低了运营成本,防止故障时间,提高了客户满意度. AI在网络网络安全中的作用也在增长,公司投资于AI以减轻网络风险并预测潜在的攻击. 机器学习和深层学习等AI技术的进步进一步刺激了市场,这些技术使得网络管理解决方案更加精确和可扩展. 这为AI在网络管理方面创造了巨大的增长机会,特别是在全球正在采用5G技术的情况下.

在AI In Networks市场运营的主要角色包括Arista Networks, Inc., Broadcom, Cisco Systems, Inc., Huawei Technologies Co., Ltd., Nokia, IBM Corporation, Extreme Networks, Juniper Networks, Inc., Telefonaktiebolaget LM Ericsson和ZTE Corporation.