پایگاه خبری راه پرداخت دارای مجوز به شماره ۷۴۵۷۲ از وزارت فرهنگ و ارشاد اسلامی و بخشی از «شبکه عصر تراکنش» است. راه پرداخت فعالیت خود را از دوم اردیبهشت‌ماه ۱۳۹۰ شروع کرده و اکنون پرمخاطب‌ترین رسانه ایران در زمینه فناوری‌های مالی، بانکداری و پرداخت و استارت‌آپ‌های فین‌تک است.
مهدی حسینی، مدیر ارشد صنعت هوشمند فناپ زیرساخت / با نقش و کاربردهای رو به رشد هوش مصنوعی در صنایع مختلف، اکنون شاهد رشد سریع بازار سرورهای هوش مصنوعی هستیم؛ به‌طوری‌که در برآوردهای بنیاد «بینش‌ها و مشاوره کسب‌وکار» اندازه این بازار تا سال 2032 حدود 183 میلیارد دلار برآورد شده است. به گفته این مجموعه تحقیقاتی، انتظار می‌رود نرخ رشد مرکب سالیانه (CAGR) بازار جهانی سرورهای هوش مصنوعی از سال 2024 تا 2032 چیزی نزدیک به 18.5 درصد باشد.
رشد بازار سرورهای هوش مصنوعی، ناشی از کاربردهای رو به گسترش این فناوری در صنایعی مانند فناوری اطلاعات، مخابرات، سلامت و تولید است؛ این صنایع برای خودکارسازی، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده و تصمیم‌گیری به هوش مصنوعی متکی‌اند. این رشد به‌ویژه در بخش‌هایی مانند فناوری اطلاعات و ارتباطات که به قابلیت‌های پردازش داده پیشرفته، نیاز دارند، بیشتر است. هم‌زمان، پیشرفت‌ها در تولید سخت‌افزار هوش مصنوعی به‌ویژه پردازنده‌های گرافیکی (GPU) که ۵۶ درصد بازار را در سال ۲۰۲۳ به خود اختصاص دادند، پردازش سریع‌تر و آموزش کارآمدتر مدل‌های هوش مصنوعی را ممکن کرده‌اند.
افزون بر این، سرمایه‌گذاری مستمر در زمینه تحقیق و توسعه هوش مصنوعی، انگیزه‌ای برای نوآوری در مدل‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی ایجاد می‌کند و تقاضا برای سرورهای هوش مصنوعی با کارایی بالا برای مدیریت فرایندهای کسب‌وکاری پیچیده را افزایش می‌دهد.
بازار سرورهای هوش مصنوعی و 3 محرک رشد
پیشران اصلی رشد بازار جهانی سرورهای هوش مصنوعی شامل موارد زیر است:
- افزایش بهره‌گیری از هوش مصنوعی: ازآنجایی‌که صنایعی مانند فناوری اطلاعات، مخابرات، سلامت و تولید از هوش مصنوعی برای خودکارسازی فرایندها، تجزیه‌وتحلیل پیش‌بینی‌کننده و تصمیم‌گیری استفاده می‌کنند، تقاضا برای توسعه زیرساخت‌های سرور هوش مصنوعی در حال افزایش است. توسعه فناوری اطلاعات و مخابرات این رشد را تقویت می‌کند و به علت نیاز این بخش‌ها به پردازش داده و قابلیت‌های مدیریت پیشرفته، میزان قابل‌توجهی از سرمایه‌گذاری در توسعه سرورهای هوش مصنوعی را آنها انجام می‌دهند.
- پیشرفت‌ها در سخت‌افزار هوش مصنوعی: تقاضا برای توسعه سخت‌افزارهای تخصصی مانند واحدهای پردازش گرافیکی (GPU) که ۵۶ درصد بازار را در سال ۲۰۲۳ به خود اختصاص داده‌اند یکی از محرک‌های اصلی رشد بازار جهانی سرورهای هوش مصنوعی است. پردازنده‌های گرافیکی مزایای عملکردی قابل‌توجهی در پیشبرد فرایندهای پیچیده هوش مصنوعی مانند یادگیری عمیق و شبکه‌های عصبی دارند و پردازش سریع‌تر و مدل‌سازی بهتر را ممکن می‌کنند.
- پژوهش و توسعه در زمینه هوش مصنوعی: سرمایه‌گذاری‌های پیوسته در پژوهش و توسعه هوش مصنوعی شامل خلاقیت‌های مؤسسه‌ها و صنایع دانشگاهی، محرک نوآوری در مدل‌ها و برنامه‌های هوش مصنوعی است. این امر تقاضا برای سرورهای با کارایی بالا را که توانایی مدیریت حجم کارهای پیچیده هوش مصنوعی را دارند، افزایش می‌دهد.
10 روند برتر در بازار سرور هوش مصنوعی
روند برتری که هم‌اکنون در حال شکل‌دهی به بازار سرورهای هوش مصنوعی هستند شامل موارد زیر است:
- راهکارهای هوش مصنوعی لبه (Edge Proccessing): گرایش به هوش مصنوعی لبه که شامل پردازش داده‌ها در مبدأ (مانند حس‌گرها یا دستگاه‌های اینترنت اشیا) است، در حال تغییر معادلات در بازار سرورهای هوش مصنوعی است. هوش مصنوعی لبه نیاز به پردازش مرکزی را کمینه می‌کند و درنتیجه موجب کاهش تأخیر، استفاده از پهنای باند و خطرات حریم خصوصی می‌شود.
- رشد سرورهای آموزش هوش مصنوعی: سرورهای آموزش هوش مصنوعی به دلیل افزایش پیچیدگی مدل‌های هوش مصنوعی، به‌ویژه در زمینه یادگیری ماشین، اهمیت پیدا می‌کنند. این سرورها که سهم قابل‌توجهی از درآمد بازار را به خودشان اختصاص می‌دهند بر بازار مسلط هستند و با رشد برنامه‌های هوش مصنوعی اهمیتشان همچنان رو به افزایش است.
- استقرار ابر و هیبرید: سرورهای هوش مصنوعی مبتنی بر ابر، به علت مقیاس‌پذیری و مقرون‌به‌صرفه بودن روزبه‌روز طرفداران بیشتری پیدا می‌کنند. بااین‌حال مدل‌های هیبریدی که قابلیت‌های ابری و غیرابری را ترکیب می‌کنند نیز در حال رشد هستند؛ چون کسب‌وکارها به دنبال انعطاف‌پذیری در مدیریت حجم کار هوش مصنوعی‌شان هستند.
- ساختارهای بهینه‌شده با هوش مصنوعی: این روزها خیلی تأکید می‌شود که طراحی ساختار سرورها برای پردازش حجم بالای کارهای هوش مصنوعی بهینه‌سازی شود. این موضوع شامل تراشه‌های هوش مصنوعی و شتاب‌دهنده‌های سفارشی‌سازی شده‌ای است که در مقایسه با سخت‌افزارهای همه‌کاره می‌توانند عملکرد و کارایی بالاتری ارائه کنند. شرکت‌ها عموماً در توسعه پردازنده‌های تخصصی مانند واحدهای پردازشی تنسور (TPU) که به طور خاص برای یادگیری ماشین توسط گوگل طراحی شده است، سرمایه‌گذاری می‌کنند که به‌صورت خاص، وظایف هوش مصنوعی را انجام می‌دهند.
- پایداری و بهره‌وری انرژی: با افزایش استقرار سرورهای هوش مصنوعی، حالا بیشتر از هر زمانی روی کارآمدتر سازی این سیستم‌ها از نظر مصرف انرژی و سازگاری با محیط‌زیست تمرکز می‌شود. نوآوری در فناوری‌های خنک‌کننده، سخت‌افزارهای کارآمد در مصرف انرژی و اتخاذ شیوه‌های پایدار در توسعه مراکز داده به ملاحظات کلیدی برای کسب‌وکارهایی تبدیل شده‌اند که به دنبال کاهش ردپای کربن خود هستند.
- هوش مصنوعی به‌عنوان سرویس (AIaaS): ظهور مدل‌های هوش مصنوعی به‌عنوان سرویس، در حال تغییردادن شیوه دسترسی کسب‌وکارها به فناوری‌های هوش مصنوعی و استفاده از آنهاست. اکنون شرکت‌ها می‌توانند بجای سرمایه‌گذاری روی توسعه و نگهداری زیرساخت هوش مصنوعی خودشان، از خدمات هوش مصنوعی مبتنی بر ابرهایی بهره ببرند که شرکت‌های معتبر و مشهوری مانند آمازون، گوگل کلود و مایکروسافت ارائه می‌دهند. این روند باعث رشد راهکارهای سرور هوش مصنوعی مبتنی بر ابر شده است.
- اقدامات امنیتی پیشرفته: ازآنجاکه سرورهای هوش مصنوعی برخی از داده‌های حساس و حیاتی را مدیریت می‌کنند، تمرکز زیادی بر اجرای اقدامات امنیتی شدید وجود دارد. این اقدامات شامل رمزگذاری پیشرفته، کنترل دسترسی ایمن و سیستم‌های تشخیص تهدید برای محافظت در برابر تهدیدهای سایبری و اطمینان از یکپارچگی داده‌هاست.
- افزایش تمرکز بر هم‌کنش‌پذیری: با توجه به طیف متنوع فناوری‌ها و پلتفرم‌های هوش مصنوعی، نیاز روزافزونی به قابلیت هم‌کنش‌پذیری بین سیستم‌ها و ابزارهای مختلف وجود دارد. راهکارهای سرور هوش مصنوعی به طور فزاینده‌ای برای پشتیبانی از یکپارچه‌سازی کامل با چارچوب‌های هوش مصنوعی، منابع داده و برنامه‌های کاربردی مختلف طراحی می‌شوند.
- یکپارچه‌سازی نسل پنجم شبکه مخابرات سیار: استقرار نسل پنجم شبکه مخابرات سیار (5G) با انتقال سریع‌تر داده‌ها و کاهش تأخیر باعث پیشرفت در فناوری سرورهای هوش مصنوعی شده است. این یکپارچه‌سازی به‌ویژه برای اجرای برنامه‌هایی که به پردازش بلادرنگ نیاز دارند، مانند وسایل نقلیه خودران و پروژه‌های شهر هوشمند، مناسب است.
- مدل‌های هوش مصنوعی هیبریدی: توسعه و استقرار مدل‌های هوش مصنوعی هیبریدی که انواع متعددی از تکنیک‌های هوش مصنوعی (برای مثال، ترکیب یادگیری عمیق با هوش مصنوعی نمادین) را با هم ترکیب می‌کنند در حال افزایش است. هدف این مدل‌ها به‌کارگیری نقاط قوت رویکردهای مختلف برای بهبود عملکرد و سازگاری با سناریوهای پیچیده است.