通过最终用途行业（BFSI，Telecommunications，Healthcomprations，Healthcora Pare，政府和政府和国防，媒体和国防，零售与娱乐，零售与娱乐，零售与电子，零售和数据中心，以及Actiment，零售，零售与娱乐，零售和数据中心，以及，通过部署（机器学习，生成AI，深度学习，自然语言处理等），通过部署（基于本地和云的）在网络市场规模，份额和行业分析中的AI。

由于当代网络的复杂性不断增长，并且需要提高性能和安全性，网络市场中的全球AI正在显着增长。网络技术中的AI正在通过利用机器学习和高级分析来改善性能，安全性和效率来改变网络管理。这些技术被整合到网络系统中，以代替基于规则的算法，从而允许实时数据分析，预测性维护和动态资源分配。一些重要因素是5G，IoT和云计算的快速集成，这需要智能网络管理解决方案。

生成AI对网络市场中AI的影响

生成的AI通过改进数据生成，网络优化和安全性来改变网络中的AI行业。它允许生成人工数据，以增强训练过程中AI模型的精度和可靠性。此外，生成的AI简化了设计和配置网络的过程，从而导致网络更有效和耐用。此外，它通过利用尖端威胁检测和异常识别来增强网络安全性，从而提高了当代网络监督的创新和有效性。例如，

• 在2023年，普华永道美国宣布，将在未来三年内投资100亿美元，以提高其AI功能，特别是与Microsoft合作的生成AI功能。该投资计划的重点是利用OpenAI的GPT-4和Microsoft的Azure OpenAI服务来增强PWC的AI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中AI的关键动力

5G技术的出现通过增强网络能力在网络市场中极大地影响了AI。在5G网络上，数据速度的速度要高得多，并且延迟最小，并且能够一次连接众多设备的能力。 5G使用的日益增长的用法是由于其可能改变不同部门并增强连通性的潜力。例如，

• 根据5G Americas和Omdia的数据，全球5G连接在2024年第一季度达到了近20亿，新增加了1.85亿。

网络市场中的人工智能克制

监管和合规性问题阻碍市场增长

监管和合规性问题在网络市场中的AI中面临重大挑战。各个区域都有不同的规则管理数据使用，隐私和人工智能部署，这使公司遵守挑战。这些法规通常需要强大的合规性框架，这可能是资源密集的且耗时的。例如，

• 欧盟AI法案于2024年8月1日实施，是欧盟AI行业的关键规则。它为AI系统设置了详细的法规，涵盖了高风险和通用模型，影响了它们在网络应用程序中的开发和实施方式。 

网络市场中的AI机会

提高对智能城市的认识为网络市场中的人工智能创造了机会

智能城市创造了对改善城市生活的高级，相互联系的系统的需求，为网络市场提供了AI的主要机会。城市需要先进的网络管理解决方案来处理大量的实时数据，因为它们合并了物联网设备，传感器和智能基础架构等技术。此外，政府对智能城市项目的支持通常涉及对技术集成的财务支持，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，中国宣布了新的指南，以增强智慧城市的发展并促进城市数字化转型。该国的目标是到2027年在开发宜居，弹性和智能城市地区的发展方面取得重大进步。国家数据局和其他政府部门发布了指南，强调将数字技术纳入城市管理不同方面的重要性，例如规划，建筑和服务交付。

分割

关键见解

该报告涵盖了以下关键见解：

• 微宏经济指标
• 驱动因素，限制因素，趋势和机遇
• 主要参与者采用的业务策略
• 生成AI对网络市场中全球AI的影响
• 关键参与者的合并SWOT分析

通过部署分析

通过部署，市场分为本地和基于云的本地。

基于云的部署比网络市场中AI中的本地部署更受欢迎。基于云的解决方案提供了提高的可扩展性，使组织能够根据需求调整资源，而无需大量初始投资。此外，它们提供了更大的灵活性和可访问性，从而允许远程管理和实时更新。大型企业的最新合作伙伴关系支持这一趋势。例如，

• 2024年，IBM和英特尔（IBM）和英特尔（Intel）合作，到2025年初在IBM Cloud上引入Intel Gaudi 3 AI加速器，从而提高了AI的可伸缩性和成本效益。该合作伙伴关系将协助混合和内部设置，与IBM的WATSONX AI平台建立联系，以提高业务AI任务的效率和保护。

通过技术分析

通过技术，市场分为机器学习，生成的AI，深度学习，自然语言处理等。

机器学习（ML）通常占上风。 ML算法擅长分析大量网络数据以找到模式，预测问题并改善网络性能。 ML通过从过去的数据中学习来增强性能的能力对于功能，例如交通控制，发现违规行为和预测维护需求非常有用。此外，ML是灵活的，可以将其纳入不同的网络操作中，从而提高了整体有效性和可靠性。

最终用途行业的分析

根据最终用途的行业，市场分为BFSI，电信，医疗保健，政府和国防，媒体与娱乐，零售和电子商务，数据中心等。

电信行业是网络市场中AI的主要领域。该行业使用人工智能来提高网络效率，提高客户支持并处理当代通信网络的日益复杂性。电信中的人工智能技术有助于预见维护需求，提高网络性能并提供自动化的客户服务，并强调其在AI实施中的重要性。例如，

• 2024年，爱立信与T-Mobile和Nvidia合作，在华盛顿贝尔维尤（Bellevue）建立了AI-Ran Innovation Center。该合作伙伴关系旨在改善AI与无线电访问网络（RAN）的合并，以提高网络性能，可靠性和效率。

区域分析

获取市场的深入见解， 下载定制

在地理方面，全球市场被细分为北美，欧洲，亚太地区，南美和中东和非洲。

由于其先进的技术基础设施和在医疗保健，汽车，金融，零售和制造业等领域的广泛使用，北美拥有网络市场份额最大的AI。该领域在私营公司和政府努力的支持下，在AI研发和开发方面获得了大量投资。例如，

• 2024年，总统乔·拜登（Joe Biden）支持在威斯康星州拉辛（Racine）的微软33亿美元的AI数据中心，显示了基于AI的基础架构的重要性。这些数据中心不仅会增加工作机会和本地技能，而且对于推进AI增强网络管理至关重要。

欧洲拥有第二大市场份额。该地区强大的技术基础和丰富的熟练劳动力支持AI创新的发展。该地区对道德AI，标准化和互操作性的优先级高，以确保对AI技术的安全性，功效和广泛接受。例如，

• 2024年，在欧洲引入了Microsoft支持的值得信赖和负责任的AI网络（火车）。 Train包括欧洲主要医院，例如瑞典的Erasmus MC和Sahlgrenska大学医院，正在努力为医疗保健领域的可靠AI创造资源和保障措施。

亚太地区在网络市场中拥有大部分AI。中国，印度和日本等国家在AI研发和开发方面进行了大量投资，从而在该地区取得了快速的技术进步。公司正在对人工智能进行大量投资，以改善其网络基础架构。例如，

• 2024年，联想将在其印度普杜切里（Puducherry）的工厂开始生产AI服务器，每年为国内和国际市场生产50,000个AI机架服务器和2,400 GPU服务器。此外，联想在班加罗尔建立了一个AI专用的研究和开发实验室。 

关键球员涵盖了

网络市场中的全球AI分散了，有大量团体和独立的提供商。在美国，前5名球员仅占市场的23％。

该报告包括以下主要参与者的配置文件：

• Aristo Networks，Inc。（美国）
• 思科系统公司（美国）
• 戴尔技术（美国）
• 极端网络（美国）
• 惠普Packard Enterprise Development LP（美国）
• 英特尔（美国）
• Nvidia Corporation（美国）
• Supermicro（美国）
• Telefonaktiebolaget LM爱立信（瑞典）

关键行业发展

• 2024年，思科投资了100亿美元，以帮助创建安全可靠的AI解决方案。思科的举动强调了其计划纳入为开发，链接和保护网络的AI的计划，并在AI驱动的网络时代确立了自己为重要的促进者。
• 2024年，在GSMA移动世界大会上揭幕的AI-RAN联盟旨在将AI纳入无线电访问网络（RAN）技术以彻底改变移动网络。利用AI，联盟（包括AWS，Microsoft，Ericsson和Nokia）的知名度正在努力提高网络效率，增强光谱利用率，较低的功率使用并优化当前的基础架构。