网络市场中的人工智能（2024 - 2030）

网络人工智能市场摘要

预计 2023 年全球人工智能网络市场规模为 86.7 亿美元，预计到 2030 年将达到 606 亿美元，2024 年至 2030 年复合年增长率为 32.5%。 物联网带来的指数级数据增长设备、云计算和数字服务催生了对先进网络管理解决方案的迫切需求。

人工智能技术有助于优化带宽、减少延迟并增强整体网络性能，以应对不断增长的流量。此外，组织越来越多地寻求自动化以降低运营成本并提高效率。 AI 驱动的解决方案可以自动执行日常网络管理任务，例如监控、故障排除和配置，使 IT 团队能够专注于更具战略性的计划。

网络威胁的增加使网络安全成为首要业务优先事项。人工智能可以通过提供实时威胁检测、异常识别和对安全事件的自动响应，使网络更能抵御攻击。企业从网络数据中寻求实时洞察，以做出明智的决策。人工智能技术支持预测分析，使组织能够在问题出现之前进行预测，并相应地优化网络性能。

5G 网络的引入和边缘计算的发展需要先进的网络管理解决方案。人工智能在管理这些技术的复杂性、确保自动驾驶汽车和智能城市等应用的无缝连接和低延迟方面发挥着至关重要的作用。此外，组织可以利用人工智能进行网络管理，通过改进资源分配和减少停机时间来显着节省成本。人工智能有助于识别低效率并简化流程，从而更好地利用网络资源。组织努力利用先进技术推动了市场增长，这些技术增强网络能力并满足数字化转型不断变化的需求。

组件洞察

软件细分市场在 2023 年占据市场领先地位，占全球收入份额超过 43.0%。人工智能技术的不断采用、对实时数据处理、网络管理自动化和云迁移的需求不断增长，是该领域增长的主要贡献者。此外，人工智能软件解决方案通常是可定制和可扩展的，允许组织根据其特定需求进行定制，并随着需求的发展扩展其功能。此外，人工智能软件能够与现有网络基础设施和管理系统无缝集成，这对于那些希望在不进行大规模改革的情况下增强当前能力的组织来说是一项宝贵的资产。

预计服务领域将在预测期内大幅增长。组织寻求量身定制的解决方案，与他们的业务目标和网络要求。服务提供商提供定制服务，确保人工智能解决方案针对独特的运营需求进行优化。此外，持续的人工智能系统监控、维护和更新对于确保最佳性能至关重要。托管服务可帮助组织有效维护其网络。此外，随着组织迁移到云和边缘计算环境，对支持这些网络的管理和优化的服务的需求不断增加，从而推动服务领域的增长。

部署见解

云领域在 2023 年占据最大的市场收入份额。基于云的解决方案提供可扩展性，使组织能够根据需求轻松调整其资源。这种灵活性对于处理不同的工作负载和适应未来的增长至关重要。此外，云部署减少了对硬件和软件的大量前期投资的需求。基础设施。组织可以采用现收现付模式，这有助于有效管理运营成本。此外，云解决方案提供对网络管理工具的远程访问，使团队无论身在何处都能够有效协作。这些因素共同促进了市场上云部署的日益普及。

预计本地细分市场在预测期内将呈现显着的复合年增长率。数据隐私和安全、定制和控制以及减少对互联网连接的依赖等众多因素是本地市场的显着驱动因素。尽管初始投资成本可能较高，但组织可能会发现通过本地解决方案可以节省长期成本。这适用于具有可预测工作负载的企业，这些企业更喜欢资本支出而不是持续的运营成本。此外，本地解决方案不依赖互联网连接进行操作，这使得它们非常适合

技术洞察

2023 年，机器学习 (ML) 占据最大的市场收入份额。随着物联网设备、云服务和 5G 技术的集成，网络变得更加复杂，ML 算法可以分析大量数据，以优化性能并有效管理网络运营。ML 可以实时分析网络数据，从而实现快速决策和主动管理网络资源。此功能对于保持最佳性能和最大限度地减少停机时间至关重要。组织越来越多地采用机器学习来自动化日常网络管理任务，例如监控、配置和故障排除。这减少了人工干预的需要并提高了运营效率。

预计深度学习领域在预测期内将呈现显着的复合年增长率。 va 生成的数据量不断增加物联网设备和云服务等丰富的资源为深度学习算法分析和提取有价值的见解创造了最佳环境，从而提高网络管理能力。深度学习技术，尤其是神经网络，擅长识别模式并根据复杂的数据集进行预测。此功能改进了流量管理、异常检测和网络优化等任务。此外，开发强大的GPU和深度学习专用硬件有助于更快地处理和训练模型，使在网络应用中实施深度学习解决方案变得更加可行。

应用洞察

网络优化细分市场在2023年占据最大的市场收入份额。数据量增加、实时性能监控和网络管理自动化等各种因素是该细分市场增长的主要推动力。此外，组织通过优化网络资源和减少停机时间，可以显着节省成本。人工智能解决方案有助于识别效率低下的情况，从而更好地分配和利用资源。优化的网络可以最大限度地减少延迟和停机时间，从而改善用户体验。组织越来越注重为用户提供无缝连接，从而推动对网络优化解决方案的需求。

预计网络安全领域在预测期内将呈现最高的复合年增长率。包括勒索软件、网络钓鱼和高级持续威胁 (APT) 在内的网络攻击频率不断上升，需要采取先进的网络安全措施。人工智能增强了威胁检测和响应能力，使其对组织至关重要。此外，人工智能技术可以实时分析大量网络数据，比传统方法更快地识别异常和潜在威胁。这种能力对于及时干预和降低风险至关重要。此外，人工智能驱动的自动化可以更快地响应安全事件，减少人工干预的需要。自动化流程有助于简化安全运营并缩短事件响应时间。

最终用户洞察

电信在 2023 年占据最大的市场收入份额。人工智能驱动的预测性维护使电信提供商能够在网络问题导致服务中断之前预测并解决它们。这种方法减少了停机时间和维护成本，提高了运营效率。此外，人工智能技术使电信公司能够分析客户数据和行为，从而实现个性化服务和有针对性的营销策略。改善的客户体验可以提高满意度和保留率。此外，电信运营商利用人工智能进行高级数据分析，从而实现更好的决策和战略规划。来自网络数据的洞察可以推动创新n 服务产品和运营改进。

预计 IT 部门在预测期内将呈现显着的复合年增长率。 IT 基础设施复杂性的增加、对实时数据处理、网络管理自动化的需求不断增长以及云服务采用的增加正在推动该领域的增长。此外，人工智能还可以实现监控、配置和故障排除等日常任务的自动化，使 IT 团队能够专注于战略计划并提高整体运营效率。人工智能解决方案通过识别效率低下、优化资源分配以及通过预测性维护最大限度地减少停机时间来帮助组织降低运营成本。

区域洞察

北美在 2023 年以超过 40.0% 的收入份额主导市场。其完善的技术生态系统拥有先进的 IT基础设施支持快速广告用于网络管理的人工智能解决方案选项。此外，随着网络威胁的增加，北美的组织优先考虑先进的安全措施。人工智能技术为威胁检测和响应提供了有效的解决方案，推动了市场需求。

美国网络人工智能市场趋势

预计美国网络人工智能市场在预测期内将呈现显着的复合年增长率。专注于人工智能创新的大型科技公司和初创公司的存在营造了一个竞争环境，加速了人工智能驱动的网络解决方案的开发和部署。此外，该国的公司正在采用人工智能来自动化网络管理任务，提高运营效率并降低成本，从而推动了对网络人工智能的需求。

欧洲人工智能网络市场趋势

预计欧洲网络市场的人工智能将在预测期内出现显着增长。OD。欧洲组织面临严格的数据保护法规，例如 GDPR。人工智能解决方案通过自动化数据管理流程和增强安全措施来帮助确保合规性。此外，欧洲政府和企业正在大力投资数字化转型举措。人工智能技术对于优化网络性能、实现高级应用和推动市场增长至关重要。

亚太地区人工智能网络市场趋势

预计亚太地区人工智能网络市场在预测期内将实现最高的复合年增长率。  亚太地区各国正在经历各行业的重大数字化转型，增加了对支持新技术和服务的先进网络解决方案的需求。此外，互联网用户和移动设备普及率的快速增长带来了更高的数据流量，需要由人工智能技术支持的高效网络管理

网络中主要人工智能公司见解

网络中主要人工智能公司包括诺基亚、思科系统公司和华为技术有限公司。活跃于市场的公司正在积极致力于扩大客户群并获得相对于竞争对手的竞争优势。因此，他们采取各种战略举措，包括合作伙伴关系、并购、合作以及新产品/技术开发。例如，2024年6月，ICT基础设施和智能设备提供商华为技术有限公司宣布将人工智能融入网络的倡议；该战略旨在与网络运营商合作创建RAN智能代理生态系统，以提高网络效率。初始阶段的目标是吸引 1,000 名现场工程师，并在六个月内扩展到广州、杭州、深圳、济南和曼谷等城市的 10,000 个地点。

最新动态

• 2024 年 9 月，Telefonaktiebolaget LM Ericsson 与无线网络运营商 T‑Mobile USA, Inc. 和 NVIDIA Corporation 合作，图形处理单元 (GPU) 开发商，创建联合 AI-RAN 创新中心。 AI-RAN 创新中心旨在推动 AI-RAN 技术在整个行业的标准化和广泛接受。该中心将专注于提高网络性能、可靠性和效率。

• 2024 年 9 月，诺基亚推出事件驱动自动化 (EDA) 平台，标志着人工智能领域取得重大进步。这一创新平台利用 Kubernetes，通过提供高度可靠、简化且灵活的解决方案来管理数据中心网络的生命周期，从而改变数据中心网络运营。诺基亚 EDA 旨在消除网络运营中的人为错误，显着减少网络中断和应用程序停机时间，并将运营工作量减少高达 40%。

• 2024 年 6 月，思科系统公司与图形处理单元 (GPU) 开发商 NVIDIA 公司合作，推出了 Nexus HyperFabric AI 集群，这是一款专为生成式 AI 量身定制的简化数据中心基础设施解决方案。该解决方案融合了思科系统公司和 NVIDIA 公司的技术进步，以简化生成式人工智能应用程序的实施。它确保全面的 IT 可见性和分析概述整个人工智能基础设施堆栈。

网络市场中的人工智能