查看購物車
  • Simplified Chinese
  • English
  • Japanese
封面
市場調查報告書
商品編碼
1851646

雲端人工智慧：市場佔有率分析、產業趨勢、統計數據和成長預測（2025-2030 年）

Cloud AI - Market Share Analysis, Industry Trends & Statistics, Growth Forecasts (2025 - 2030)
出版日期: | 出版商: Mordor Intelligence | 英文 120 Pages | 商品交期: 2-3個工作天內

價格

※ 本網頁內容可能與最新版本有所差異。詳細情況請與我們聯繫。

簡介目錄

預計到 2025 年，雲端運算 AI 市場規模將達到 894.3 億美元，到 2030 年將擴大到 3,634.4 億美元，複合年成長率為 32.37%。

雲端人工智慧市場-IMG1

微軟向 OpenAI 投資 130 億美元，亞馬遜向 Anthropic 投資 80 億美元等生成式人工智慧夥伴關係，正在擴大產能、降低進入門檻，並加速企業實現價值的速度。 GPU 分片技術正在降低基礎設施成本，而醫療保健和金融服務等產業的特定法規則更有利於那些能夠展現出強大管治的供應商。供應鏈動態，尤其是高頻寬記憶體的供應鏈動態，正在推動超大規模資料中心營運商採取晶片多元化策略，而注重碳排放的工作負載編配也開始影響資料中心的選址決策。

全球雲端人工智慧市場趨勢與洞察

人工智慧即服務 (AIaaS) 的採用率不斷提高

企業正從資本密集的本地部署轉向計量收費的人工智慧服務。微軟的人工智慧業務在2025會計年度第二季達到130億美元的年收入，為Azure的成長貢獻了16個百分點。 AWS Trainium2等客製化晶片可帶來30-40%的性價比提升，擴大了必須滿足區域資料主權法規的中型企業取得人工智慧的管道。歐洲和亞洲的採用率尤其高，這兩個地區60%的中型企業預計到2025年將擁有本地訓練的語言模型。

巨量資料量不斷成長

非結構化資料佔企業資料資產的 80% 以上，推動了對即時人工智慧分析的需求。醫療保健領域的應用案例包括：梅奧診所處理 10 萬名患者的基因組記錄，以提高疾病早期檢測率；金融服務業應用雲人工智慧將洗錢防制篩檢中的誤報率降低了 95%；邊緣雲融合使製造商能夠以毫秒級的響應時間對物聯網數據流進行預測性維護。

GPU/HBM供應鏈持續短缺

SK海力士控制著70%的HBM市場，並表示其產能將在2025年之前全部售罄，這將給雲端服務供應商帶來成本壓力。 AWS正在透過Trainium客製化晶片來應對，而Oracle購買了數千塊NVIDIA Blackwell GPU以維持訓練能力。記憶體供應緊張導致DDR5和VRAM價格上漲，促使三星與AMD簽署了一項價值30億美元的HBM3E供應協議。

細分市場分析

到2024年，解決方案將佔雲端人工智慧市場的63%。企業已傾向於採用可與現有DevOps流程整合的打包平台，以確保快速部署和效能穩定。隨著採用率的不斷提高，專家指導對於遷移藍圖和管治至關重要，這將推動服務領域的複合年成長率達到33.98%。

服務成長反映了涵蓋策略、模型調優和營運管理等方面的多年轉型計劃。例如，Accenture正在為其在AWS上的Anthropic部署專案對1400名工程師進行再培訓，直接解決企業技能缺口問題。解決方案與服務結合的產品越來越受歡迎，使企業能夠在快速採用人工智慧的同時建立內部能力。

到2024年，銀行、金融服務和保險（BFSI）產業將佔據雲端人工智慧市場佔有率的29%，這主要得益於詐騙分析和智慧投顧等應用情境。然而，醫療保健產業預計將以35.61%的複合年成長率成長，這主要得益於人工智慧驅動的診斷和環境臨床文件記錄。

醫院正在部署大規模語言模型，用於放射科分診和個人化治療建議。美國食品藥物管理局 (FDA) 於 2025 年 1 月發布的指南提供了清晰的監管路徑，並鼓勵資本投資。製造業和零售業分別利用人工智慧進行缺陷檢測和庫存最佳化。

雲端人工智慧市場報告按類型（解決方案和服務）、垂直產業（銀行、金融服務和保險、醫療保健、汽車和旅遊、其他）、部署模式（公共雲端、私有雲端、其他）、應用（詐欺和風險分析、行銷和個人化、其他）、技術（機器學習、生成式人工智慧、其他）和地區進行細分。

區域分析

北美將在2024年維持41%的雲端人工智慧市場佔有率，這主要得益於超大規模資料中心營運商的佈局和創業投資資金。監管政策的明朗化，例如美國食品藥物管理局（FDA）發布的人工智慧設備指南，將推動生命科學和金融領域的應用。包括亞馬遜對Anthropic的80億美元投資以及微軟持續整合OpenAI在內的資本支出，將進一步鞏固該地區的領先地位。

亞太地區是成長最快的地區，複合年成長率高達32.41%。預計到2025年，中國將在雲端運算領域投入460億美元，阿里巴巴的多年資本支出承諾也正在推動基礎設施的擴張。日本的發展勢頭強勁，Oracle投資80億美元，東京也被選為OpenAI在印太地區的首個分公司所在地。印度和東南亞將受益於數位公共基礎設施項目和開發團體。

儘管監管環境複雜，歐洲仍維持穩定成長。歐盟人工智慧法律提供了一個統一的框架，有利於擁有認證管治的供應商。主權雲端舉措和碳減排指令正在推動混合架構的發展。在政府支持的資料中心投資推動下，中東和非洲等新興市場正率先採用人工智慧技術。

其他福利：

  • Excel格式的市場預測（ME）表
  • 3個月的分析師支持

目錄

第1章 引言

  • 研究假設和市場定義
  • 調查範圍

第2章調查方法

第3章執行摘要

第4章 市場情勢

  • 市場概覽
  • 市場促進因素
    • 巨量資料量不斷成長
    • 人工智慧即服務 (AIaaS) 的採用率不斷提高
    • 對虛擬助理和GenAI聊天機器人的需求不斷成長
    • GenAI GPU 分工擴大了中小企業的使用範圍。
    • 邊緣雲端人工智慧互通性標準（ONNX、MEDAL 等）
    • 獎勵碳意識工作負載編配
  • 市場限制
    • 技術工人短缺和資料安全問題
    • GPU/HBM供應鏈持續短缺
    • 人工智慧資料中心的能源限制和碳排放法規
    • 地緣政治GPU出口法律規範
  • 價值鏈分析
  • 監管環境
  • 技術展望
  • 波特五力分析
    • 新進入者的威脅
    • 供應商的議價能力
    • 買方的議價能力
    • 替代品的威脅
    • 競爭對手之間的競爭

第5章 市場規模與成長預測

  • 按類型
    • 解決方案
    • 服務
  • 按最終用戶行業分類
    • BFSI
    • 衛生保健
    • 汽車與出行
    • 零售與電子商務
    • 政府/公共部門
    • 教育
    • 製造業
  • 按部署模式
    • 公有雲
    • 私有雲端
    • 混合/多重雲端
  • 透過使用
    • 人工智慧在客戶服務和客服中心的應用
    • 預測性維護和資產管理
    • 詐欺和風險分析
    • 行銷與個人化
    • 電腦視覺服務
  • 透過技術
    • 機器學習
    • 自然語言處理
    • 電腦視覺
    • 生成式人工智慧
    • 增強型人工智慧和邊緣人工智慧
  • 按地區
    • 北美洲
      • 美國
      • 加拿大
      • 墨西哥
    • 南美洲
      • 巴西
      • 阿根廷
      • 智利
      • 其他南美洲
    • 歐洲
      • 德國
      • 英國
      • 法國
      • 義大利
      • 西班牙
      • 荷蘭
      • 俄羅斯
      • 其他歐洲地區
    • 亞太地區
      • 中國
      • 印度
      • 日本
      • 韓國
      • ASEAN
      • 亞太其他地區
    • 中東和非洲
      • 中東
      • 海灣合作理事會（沙烏地阿拉伯、阿拉伯聯合大公國、卡達等）
      • 土耳其
      • 其他中東地區
      • 非洲
      • 南非
      • 奈及利亞
      • 肯亞
      • 其他非洲地區

第6章 競爭情勢

  • 市場集中度
  • 策略趨勢
  • 市佔率分析
  • 公司簡介
    • Amazon Web Services
    • Microsoft Corp.
    • Google LLC
    • IBM Corp.
    • Salesforce Inc.
    • NVIDIA Corp.
    • Oracle Corp.
    • Alibaba Cloud
    • SAP SE
    • ServiceNow
    • Databricks
    • Snowflake Inc.
    • Hugging Face
    • OpenAI LP
    • Anthropic PBC
    • CoreWeave
    • AMD Inc.
    • Intel Corp.
    • Wipro Ltd.
    • Infosys Ltd.
    • SoundHound AI Inc.
    • Twilio Inc.

第7章 市場機會與未來展望

簡介目錄
Product Code: 62332

The Cloud AI market reached USD 89.43 billion in 2025 and is forecast to advance to USD 363.44 billion by 2030, reflecting a 32.37% CAGR.

Cloud AI - Market - IMG1

Generative AI partnerships, such as Microsoft's USD 13 billion commitment to OpenAI and Amazon's USD 8 billion investment in Anthropic, are expanding capacity, lowering entry barriers, and accelerating time-to-value for enterprises. Mid-market adoption is rising as GPU-fractionalization technologies reduce infrastructure costs, while sector-specific regulations in healthcare and financial services favor providers that can demonstrate robust governance. Supply-chain dynamics, notably in high-bandwidth memory, spur chip diversification strategies among hyperscalers, and carbon-aware workload orchestration begins to influence data-center siting decisions.

Global Cloud AI Market Trends and Insights

Growing Adoption of AI-as-a-Service (AIaaS)

Enterprises are shifting from capital-heavy on-premises deployments to pay-as-you-go AI services. Microsoft's AI business reached a USD 13 billion annual run rate in Q2 FY 2025, contributing 16 percentage points to Azure growth. Custom silicon such as AWS Trainium2 delivers 30-40% price-performance gains, broadening AI accessibility for mid-market firms that must meet regional data-sovereignty rules. Uptake is evident across Europe and Asia, where 60% of mid-size enterprises expect regionally trained language models by 2025.

Rising Big-Data Volume

Unstructured data exceeds 80% of enterprise information assets, driving demand for real-time AI analytics. Healthcare use cases include Mayo Clinic processing genomic records from 100,000 patients to improve early disease detection. Financial services apply cloud AI to reduce false positives in anti-money-laundering screening by 95%. Edge-cloud convergence allows manufacturers to perform predictive maintenance on IoT data streams with millisecond response times.

Persistent GPU/HBM Supply-Chain Shortages

SK Hynix controls 70% of the HBM market and reports full allocation through 2025, creating cost pressures for cloud providers. AWS counters with Trainium custom chips, while Oracle procures thousands of NVIDIA Blackwell GPUs to sustain training capacity. Tight memory supply has triggered price spikes in DDR5 and VRAM, with Samsung inking a USD 3 billion HBM3E supply deal with AMD.

Other drivers and restraints analyzed in the detailed report include:

  1. Increasing Demand for Virtual Assistants and GenAI Chatbots
  2. GenAI GPU-Fractionalization Expanding SME Access
  3. Lack of Skilled Workforce and Data-Security Concerns

For complete list of drivers and restraints, kindly check the Table Of Contents.

Segment Analysis

Solutions represented 63% of the Cloud AI market in 2024. Enterprises gravitated to packaged platforms that integrate with existing DevOps pipelines, ensuring quick deployment and consistent performance. As adoption deepens, professional guidance becomes essential for migration roadmaps and governance, pushing the Services segment to a forecast 33.98% CAGR.

Services growth reflects multi-year transformation programs that include strategy, model tuning, and managed operations. Firms such as Accenture have retrained 1,400 engineers for Anthropic-on-AWS implementations, directly addressing enterprise skills gaps. Combined solution-service offerings are growing in popularity, enabling organizations to onboard AI quickly while building internal competencies.

BFSI held 29% Cloud AI market share in 2024 due to fraud analytics and robo-advisory use cases. However, Healthcare is set to grow at 35.61% CAGR, buoyed by AI-enabled diagnostics and ambient clinical documentation.

Hospitals deploy large language models for radiology triage and personalized treatment recommendations. The FDA's January 2025 guidance provides a clear regulatory path, encouraging capital investment. Manufacturing and retail follow, leveraging AI for defect detection and inventory optimization, respectively.

The Cloud AI Market Report is Segmented by Type (Solution and Service), End-User Vertical (BFSI, Healthcare, Automotive and Mobility, and More), Deployment Model (Public Cloud, Private Cloud, and More), Application (Fraud and Risk Analytics, Marketing and Personalisation, and More), Technology (Machine Learning, Generative AI, and More), and Geography.

Geography Analysis

North America retained 41% Cloud AI market share in 2024, anchored by hyperscaler footprints and venture funding. Regulatory clarity, exemplified by the FDA's AI device guidelines, encourages adoption across life-sciences and finance. Capital outlays include Amazon's USD 8 billion Anthropic investment and Microsoft's continued OpenAI integration, reinforcing regional dominance.

Asia Pacific is the fastest-growing territory with 32.41% CAGR. China's projected USD 46 billion cloud spend for 2025, along with Alibaba's multi-year capex commitment, fuels infrastructure expansion. Japan accelerates with Oracle's USD 8 billion pledge and Tokyo's selection for OpenAI's first Indo-Pacific branch. India and Southeast Asia benefit from digital public-infrastructure programs and rising developer communities.

Europe shows steady growth amid complex regulation. The EU AI Act provides a harmonized framework that advantages providers with certified governance. Sovereign cloud initiatives and carbon-reduction mandates encourage hybrid architectures. Emerging markets in the Middle East and Africa witness early uptake, backed by sovereign-wealth investments in data centers.

  1. Amazon Web Services
  2. Microsoft Corp.
  3. Google LLC
  4. IBM Corp.
  5. Salesforce Inc.
  6. NVIDIA Corp.
  7. Oracle Corp.
  8. Alibaba Cloud
  9. SAP SE
  10. ServiceNow
  11. Databricks
  12. Snowflake Inc.
  13. Hugging Face
  14. OpenAI LP
  15. Anthropic PBC
  16. CoreWeave
  17. AMD Inc.
  18. Intel Corp.
  19. Wipro Ltd.
  20. Infosys Ltd.
  21. SoundHound AI Inc.
  22. Twilio Inc.

Additional Benefits:

  • The market estimate (ME) sheet in Excel format
  • 3 months of analyst support

TABLE OF CONTENTS

1 INTRODUCTION

  • 1.1 Study Assumptions and Market Definition
  • 1.2 Scope of the Study

2 RESEARCH METHODOLOGY

3 EXECUTIVE SUMMARY

4 MARKET LANDSCAPE

  • 4.1 Market Overview
  • 4.2 Market Drivers
    • 4.2.1 Rising big-data volume
    • 4.2.2 Growing adoption of AI-as-a-Service (AIaaS)
    • 4.2.3 Increasing demand for virtual assistants and GenAI chatbots
    • 4.2.4 GenAI GPU-fractionalization expanding SME access
    • 4.2.5 Edge-cloud AI interoperability standards (e.g., ONNX, MEDAL)
    • 4.2.6 Carbon-aware workload orchestration incentives
  • 4.3 Market Restraints
    • 4.3.1 Lack of skilled workforce and data-security concerns
    • 4.3.2 Persistent GPU/HBM supply-chain shortages
    • 4.3.3 AI datacentre energy constraints and carbon regulations
    • 4.3.4 Geopolitical GPU export-control frameworks
  • 4.4 Value Chain Analysis
  • 4.5 Regulatory Landscape
  • 4.6 Technological Outlook
  • 4.7 Porter's Five Forces Analysis
    • 4.7.1 Threat of New Entrants
    • 4.7.2 Bargaining Power of Suppliers
    • 4.7.3 Bargaining Power of Buyers
    • 4.7.4 Threat of Substitutes
    • 4.7.5 Intensity of Competitive Rivalry

5 MARKET SIZE AND GROWTH FORECASTS (VALUE)

  • 5.1 By Type
    • 5.1.1 Solution
    • 5.1.2 Service
  • 5.2 By End-user Vertical
    • 5.2.1 BFSI
    • 5.2.2 Healthcare
    • 5.2.3 Automotive and Mobility
    • 5.2.4 Retail and E-commerce
    • 5.2.5 Government and Public Sector
    • 5.2.6 Education
    • 5.2.7 Manufacturing
  • 5.3 By Deployment Model
    • 5.3.1 Public Cloud
    • 5.3.2 Private Cloud
    • 5.3.3 Hybrid / Multi-cloud
  • 5.4 By Application
    • 5.4.1 Customer Service and Contact-Centre AI
    • 5.4.2 Predictive Maintenance and Asset Ops
    • 5.4.3 Fraud and Risk Analytics
    • 5.4.4 Marketing and Personalisation
    • 5.4.5 Computer-Vision-as-a-Service
  • 5.5 By Technology
    • 5.5.1 Machine Learning
    • 5.5.2 Natural Language Processing
    • 5.5.3 Computer Vision
    • 5.5.4 Generative AI
    • 5.5.5 Reinforcement and Edge AI
  • 5.6 By Geography
    • 5.6.1 North America
      • 5.6.1.1 United States
      • 5.6.1.2 Canada
      • 5.6.1.3 Mexico
    • 5.6.2 South America
      • 5.6.2.1 Brazil
      • 5.6.2.2 Argentina
      • 5.6.2.3 Chile
      • 5.6.2.4 Rest of South America
    • 5.6.3 Europe
      • 5.6.3.1 Germany
      • 5.6.3.2 United Kingdom
      • 5.6.3.3 France
      • 5.6.3.4 Italy
      • 5.6.3.5 Spain
      • 5.6.3.6 Netherlands
      • 5.6.3.7 Russia
      • 5.6.3.8 Rest of Europe
    • 5.6.4 Asia Pacific
      • 5.6.4.1 China
      • 5.6.4.2 India
      • 5.6.4.3 Japan
      • 5.6.4.4 South Korea
      • 5.6.4.5 ASEAN
      • 5.6.4.6 Rest of Asia Pacific
    • 5.6.5 Middle East and Africa
      • 5.6.5.1 Middle East
      • 5.6.5.1.1 GCC (Saudi Arabia, UAE, Qatar, etc.)
      • 5.6.5.1.2 Turkey
      • 5.6.5.1.3 Rest of Middle East
      • 5.6.5.2 Africa
      • 5.6.5.2.1 South Africa
      • 5.6.5.2.2 Nigeria
      • 5.6.5.2.3 Kenya
      • 5.6.5.2.4 Rest of Africa

6 COMPETITIVE LANDSCAPE

  • 6.1 Market Concentration
  • 6.2 Strategic Moves
  • 6.3 Market Share Analysis
  • 6.4 Company Profiles (includes Global level Overview, Market level overview, Core Segments, Financials as available, Strategic Information, Market Rank/Share for key companies, Products and Services, and Recent Developments)
    • 6.4.1 Amazon Web Services
    • 6.4.2 Microsoft Corp.
    • 6.4.3 Google LLC
    • 6.4.4 IBM Corp.
    • 6.4.5 Salesforce Inc.
    • 6.4.6 NVIDIA Corp.
    • 6.4.7 Oracle Corp.
    • 6.4.8 Alibaba Cloud
    • 6.4.9 SAP SE
    • 6.4.10 ServiceNow
    • 6.4.11 Databricks
    • 6.4.12 Snowflake Inc.
    • 6.4.13 Hugging Face
    • 6.4.14 OpenAI LP
    • 6.4.15 Anthropic PBC
    • 6.4.16 CoreWeave
    • 6.4.17 AMD Inc.
    • 6.4.18 Intel Corp.
    • 6.4.19 Wipro Ltd.
    • 6.4.20 Infosys Ltd.
    • 6.4.21 SoundHound AI Inc.
    • 6.4.22 Twilio Inc.

7 MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE OUTLOOK

  • 7.1 White-space and Unmet-need Assessment