网络中的人工智能市场规模、份额和行业分析，按部署（本地和基于云）、技术（机器学习、生成人工智能、深度学习、自然语言处理等）、最终用途行业（BFSI、电信、医疗保健、政府和国防、媒体和娱乐、零售和电子商务、数据中心等）以及区域预测，2026-2034 年

2025年，全球网络人工智能市场规模为148.2亿美元，预计将从2026年的199.3亿美元增长到2034年的2130.1亿美元，预测期内复合年增长率为34.47%。

由于当代网络的复杂性不断增加以及对提高性能和安全性的需求，全球网络人工智能市场正在显着增长。网络技术中的人工智能正在利用机器学习和高级分析来提高性能、安全性和效率，从而改变网络管理。这些技术被纳入网络系统中，取代传统的基于规则的算法，从而实现实时数据分析、预测性维护和动态资源分配。一些重要因素是5G、物联网和云计算的快速融合，这需要智能网络管理解决方案。

生成式人工智能对网络人工智能市场的影响

生成式人工智能正在通过改进数据生成、网络优化和安全性来改变网络领域的人工智能行业。它允许生成人工数据，以提高人工智能模型在训练过程中的精度和可靠性。此外，生成式人工智能简化了网络设计和配置的过程，从而使网络更加有效和持久。此外，它还通过利用尖端的威胁检测和异常识别来增强网络安全，从而提高当代网络监管的创新性和有效性。例如，

• 2023年，普华永道美国公司宣布将在未来三年内投资10亿美元，与微软合作提升其人工智能能力，特别是生成式人工智能能力。该投资计划的重点是通过利用 OpenAI 的 GPT-4 和微软的 Azure OpenAI 服务的功能来增强普华永道的人工智能服务，以增强客户解决方案并提高效率。 

网络市场中的人工智能司机

5G技术的出现是网络市场人工智能的关键驱动力

5G技术的出现，通过增强网络能力，极大地影响了网络市场中的人工智能。 5G 网络的数据传输速度要快得多，延迟最小，并且能够同时连接多个设备。 5G 的使用不断增长，是因为它具有改变不同行业并增强整体连通性的潜力。例如，

• 根据 5G Americas 和 Omdia 的数据，2024 年第一季度全球 5G 连接数达到近 20 亿，新增 1.85 亿。

网络市场中的人工智能克制

监管和合规问题阻碍市场增长

监管和合规问题给网络市场中的人工智能带来了重大挑战。各个地区对于数据使用、隐私和人工智能部署都有不同的规则，这使得公司遵守起来具有挑战性。这些法规通常需要强大的合规框架，而实施起来可能会占用大量资源且耗时。例如，

• 2024年8月1日实施的《欧盟人工智能法案》是欧盟人工智能行业的一项重要规则。它为人工智能系统制定了详细的规定，涵盖高风险和通用模型，影响它们在网络应用中的开发和实施方式。 

网络市场中的人工智能机会

智慧城市意识的增强为网络市场中的人工智能创造了机会

智慧城市创造了对先进互联系统的需求，以改善城市生活，为网络市场中的人工智能提供了重大机会。城市需要先进的网络管理解决方案来处理大量实时数据，因为它们融合了物联网设备、传感器和智能基础设施等技术。此外，政府对智慧城市项目的支持通常涉及对技术集成的财政支持，从而促进了预测性维护和主动网络管理的必要性。例如，

• 2024年，中国发布新指导意见，加强智慧城市发展，推动城市数字化转型。中国的目标是到2027年在宜居、韧性、智慧城市建设方面取得实质性进展。国家数据局和其他政府部门已发布指导意见，强调将数字技术纳入城市管理各个方面（例如规划、建设和服务提供）的重要性。

分割

主要见解

该报告涵盖以下主要见解：

• 微观 宏观 经济指标
• 驱动因素、限制因素、趋势和机遇
• 主要参与者采取的业务策略
• 生成式人工智能对全球人工智能网络市场的影响
• 主要参与者的综合 SWOT 分析

按部署进行分析

根据部署，市场分为本地和基于云的。

在网络人工智能市场中，基于云的部署比本地部署更受欢迎。基于云的解决方案提供了更高的可扩展性，使组织能够根据需求调整资源，而无需大量初始投资。此外，它们还提供了更高的灵活性和可访问性，允许远程管理和实时更新。最近大型企业之间的合作伙伴关系支持了这一趋势。例如，

• 2024 年，IBM 和英特尔合作，到 2025 年初在 IBM Cloud 上推出英特尔 Gaudi 3 AI 加速器，提高 AI 可扩展性和成本效益。此次合作将协助混合和内部设置，与 IBM 的 Watsonx AI 平台连接，以提高业务 AI 任务的效率和保护。

按技术分析

按技术划分，市场分为机器学习、生成式人工智能、深度学习、自然语言处理等。

机器学习 (ML) 通常占据上风。机器学习算法擅长分析大量网络数据，以发现模式、预测问题并提高网络性能。机器学习通过学习过去的数据来提高性能的能力对于交通控制、发现违规行为和预测维护需求等功能非常有用。此外，机器学习非常灵活，可以融入不同的网络运营中，从而提高整体有效性和可靠性。

最终用途行业分析

按最终用途行业，市场分为 BFSI、电信、医疗保健、政府和国防、媒体和娱乐、零售和电子商务、数据中心等。

电信行业是网络人工智能市场的主导行业。该行业利用人工智能来提高网络效率、提升客户支持并处理日益复杂的当代通信网络。电信领域的人工智能技术有助于预测维护需求、增强网络性能、提供自动化客户服务，凸显了其在人工智能实施中的重要性。例如，

• 2024年，爱立信与T-Mobile和NVIDIA合作，在华盛顿州贝尔维尤设立了AI-RAN创新中心。此次合作旨在改善人工智能与无线接入网络 (RAN) 的融合，以提高网络性能、可靠性和效率。

区域分析

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从地域来看，全球市场分为北美、欧洲、亚太地区、南美、中东和非洲。

由于其先进的技术基础设施以及在医疗保健、汽车、金融、零售和制造等领域的广泛应用，北美在网络市场中占有最大的人工智能份额。在私营公司和政府的支持下，该地区在人工智能研究和开发方面获得了大量投资。例如，

• 2024 年，总统乔·拜登对微软位于威斯康星州拉辛市耗资 33 亿美元的人工智能数据中心的支持，表明基于人工智能的基础设施的重要性日益增强。这些数据中心不仅会增加就业机会和本地技能提升，而且对于推进人工智能增强型网络管理也至关重要。

欧洲占据第二大市场份额。该地区雄厚的技术基础和丰富的熟练劳动力支撑着人工智能创新的进步。该地区高度重视人工智能道德、标准化和互操作性，以保证人工智能技术的安全性、有效性和广泛接受度。例如，

• 2024 年，由微软支持的可信赖和负责任的人工智能网络（TRAIN）已在欧洲推出。 TRAIN 包括伊拉斯谟医学中心 (Erasmus MC) 和瑞典萨尔格伦斯卡大学医院 (Sahlgrenska University Hospital) 等欧洲主要医院，正在努力为医疗保健领域的可靠人工智能创造资源和保障。

亚太地区在网络人工智能市场中占有相当大的份额。中国、印度和日本等国家在人工智能研发方面投入了大量资金，推动了该地区技术的快速进步。公司正在人工智能方面进行大量投资，以改善其网络基础设施。例如，

• 2024年，联想将在印度本地治里工厂开始生产人工智能服务器，每年为国内和国际市场生产5万台人工智能机架服务器和2,400台GPU服务器。此外，联想还在班加罗尔建立了人工智能专用研发实验室。 

涵盖的主要参与者

全球人工智能网络市场较为分散，存在大量集团和独立提供商。在美国，前 5 名参与者仅占市场份额的 23% 左右。

该报告包括以下主要参与者的简介：

• Aristo Networks, Inc. (U.S.)
• Cisco Systems Inc. (U.S.)
• Dell Technologies (U.S.)
• Extreme Networks (U.S.)
• Hewlett Packard Enterprise Development LP (U.S.)
• Intel (U.S.)
• NVIDIA Corporation (U.S.)
• Supermicro (U.S.)
• Telefonaktiebolaget LM Ericsson (Sweden)

主要行业发展

• 2024年，思科投资 10 亿美元帮助创建安全可靠的人工智能解决方案。思科此举凸显了其将人工智能融入网络开发、连接和保护的计划，将自己打造为人工智能驱动网络时代的重要推动者。
• 2024年在 GSMA 世界移动大会上揭晓的 AI-RAN 联盟旨在将 AI 融入无线接入网络 (RAN) 技术，以彻底改变移动网络。该联盟由 AWS、微软、爱立信和诺基亚等知名企业组成，利用人工智能，努力提高网络效率、提高频谱利用率、降低功耗并优化当前基础设施。