报告概述

到 2034 年，全球人工智能工作负载管理市场规模预计将从 2024 年的135 亿美元增长到1634 亿美元左右，在预测期内以28.3%的复合年增长率增长2025 年至 2034 年。2024 年，北美占据主导市场地位，占据45.7%以上份额，收入61 亿美元。

AI 工作负载管理市场是指旨在编排和优化 AI 任务（包括跨计算基础设施的训练和推理）分配的系统和工具。这些系统旨在确保资源的高效利用、减少延迟并保持混合或多云环境中的操作一致性。

推动该市场增长的主要驱动因素包括人工智能应用程序的爆炸式增长，这些应用程序需要强大的计算能力和经济高效的资源利用。优化硬件使用和减少运营支出的经济必要性至关重要。此外，组织越来越多地采用混合和多云策略，需要智能工作负载管理来在不同环境之间无缝分配 AI 工作负载。

据 Telehouse 称， 企业越来越多地将其基础设施的很大一部分专门用于 AI 工作负载。总工作量的 16% 到 20% 已经与 AI 相关，另一个重要群体分配了 21% 到 30%。 拥有 5,000 名或更多员工的大型公司报告称，其总工作量的平均 31% 投入到了 AI 上，而在雇用 5,000 名或以上员工的小型公司中，平均 31% 投入到了 AI 上，而雇用100和999人。

行业层面的格局进一步凸显了AI融合的蔓延。技术和医疗保健/生命科学领域的公司将大约 30% 的工作负载专门用于人工智能，处于领先地位。紧随其后的是金融和保险服务以及制造业，各自报告的中位数为 25%。相比之下，媒体、娱乐和电信等行业分配的中位数较低，为 20%，反映了数字化成熟度和运营需求的差异。

由于复杂 AI 模型的兴起以及企业 IT 运营中对自动化的需求不断增长，AI 工作负载管理受到了关注。这个市场的投资机会是巨大的，因为需要创新人工智能工作负载管理工具来支持新兴的人工智能模型和复杂的 IT 环境。

开发跨本地和云设置工作的可扩展、灵活的系统是一个利润丰厚的领域。而且，将先进的人工智能和机器学习技术集成到工作负载管理软件中，为新进入者和老牌供应商创造了机会，通过智能自动化和预测分析实现差异化。

关键见解摘要

• 软件占据70.3%份额，因为企业依靠智能平台有效处理复杂的人工智能工作负载。
• 云部署占了60.4% 的份额，得益于可扩展性、灵活性和较低的基础设施成本。
• 由于人工智能采用和工作负载优化方面的投资增加，大型企业占据了 65.7% 的份额。
• 深度学习技术占据了 61.4% 的份额，反映了它们在训练和管理大容量数据模型方面的核心作用。
• BFSI 占据了 25.1% 的份额随着银行和金融机构越来越多地将人工智能用于最终用户r 欺诈检测、风险管理和客户分析。

区域洞察

美国2024 年，人工智能工作负载管理市场的估值为59 亿美元，预计到 2034 年将达到约616 亿美元，在 2025 年至 2034 年的预测期内，复合年增长率 (CAGR) 为 26.4%。

2024 年， 北美占据主导市场地位，占据超过45.7%的份额，在人工智能工作负载管理市场中贡献了约61亿美元的收入。这种领先地位与该地区人工智能基础设施的早期采用、GPU 集群的广泛可用性以及强大的云服务提供商的存在密切相关。

此外，企业对混合人工智能部署模型的战略推动需要先进的工作负载用于优化性能并减少延迟的编排工具。随着组织越来越多地管理大规模生成式人工智能和机器学习模型，智能工作负载分配已成为一项关键能力。

北美的主导地位还受到人工智能治理框架的监管清晰度和机构投资的推动。美国等国家围绕模型透明度和数据可追溯性引入了合规标准，要求工作负载管理系统支持精细化监控和审计功能。

此外，由于人工智能任务的复杂性需要高效的资源调度和任务自动化，医疗保健、国防和金融等行业的需求仍然很高。这些行业不断寻求确保人工智能管道高可用性和可靠性的解决方案，进一步推动了对复杂工作负载管理工具的需求。

关键好处和影响因素

从业务角度来看，人工智能工作负载管理的好处是显而易见的。公司通过根据需求波动自动分配任务并平衡计算资源来提高运营效率。这可以减少延迟，更好地利用硬件，并通过避免过度配置来节省成本。增强的工作负载可视性可实现主动管理，及时调整工作负载优先级并防止出现瓶颈。

围绕 AI 工作负载管理的监管环境反映了更广泛的 AI 治理格局，强调合规性、透明度和风险缓解。组织必须应对不断变化的人工智能道德、数据隐私和系统责任方面的法规。欧盟人工智能法案等框架以及 ISO 和 NIST 标准为负责任的人工智能实施（包括工作负载管理）提供了指导。

主要影响影响人工智能工作负载管理市场的因素包括人工智能技术和模型的快速进步，这些技术和模型增加了计算复杂性、多云和混合 IT 策略的日益采用，以及优化 IT 支出的经济压力。围绕云和人工智能环境的网络安全问题也影响初创公司和企业寻求更安全、更合规的管理解决方案。

主要增长因素

主要趋势和创新

按组件：软件 (70.3%)

2024 年，软件是驱动力人工智能工作负载管理市场的主力军，占据 70.3% 的主导份额。这种强势地位的出现是因为软件解决方案对于编排复杂的人工智能工作负载、管理计算资源以及跨不同人工智能框架自动化任务至关重要。这些软件平台使企业能够通过优化资源分配、减少处理时间和提高可扩展性来实现运营效率。

随着人工智能应用变得越来越复杂和资源密集型，对复杂的工作负载管理软件的需求正在激增。这些解决方案提供作业调度、资源监控和云集成等重要功能，提供无缝管理

按部署：云 (60.4%)

2024 年，云部署占据 60.4% 的市场份额，反映出云基础设施在 AI 工作负载执行和管理中的广泛采用。云环境提供可扩展且灵活的计算资源，可满足人工智能工作负载的动态需求。

它还促进分布式团队之间的协作，并支持结合本地和云资源的混合基础设施策略。云平台的可扩展性、成本效益和可访问性使其对于需要管理大型人工智能项目的企业极具吸引力。基于云的工作负载管理还增强了敏捷性，从而实现更快的实验和部署周期。

按组织规模：大型企业 (65.7%)

2024 年，大型企业将主导市场由于他们对各种业务功能的人工智能进行了大量投资，因此占据了 65.7% 的份额。这些组织需要先进的工作负载管理解决方案来处理广泛的人工智能部署、管理数据复杂性并保持法规遵从性。

大型企业受益于可简化人工智能运营和优化基础设施利用率的可扩展平台。此类企业中人工智能计划的规模和复杂性需要强大而灵活的管理工具。这些解决方案可帮助大型企业高效编排 AI 工作负载、减少运营开销并加速创新。

按技术分类：深度学习 (61.4%)

2024 年，深度学习因其资源密集型性质和神经网络的日益普及而占技术市场的 61.4%模型。管理深度学习工作负载需要专门的工具来优化 GPU 使用、安排训练作业以及自动执行超参数调整。

有效的工作负载管理可确保减少培训时间并提高生产力。随着深度学习应用扩展到图像和语音识别、自主系统和自然语言处理等领域，相应的工作负载管理解决方案市场持续成比例增长。

按最终用户：BFSI（25.1%）

2024年，BFSI行业占据人工智能工作负载管理市场的25.1%，反映出其依赖性日益增强人工智能驱动的风险评估、欺诈检测、客户个性化和监管报告洞察。 AI 工作负载管理使 BFSI 公司能够安全高效地处理大量财务数据，同时遵守严格的运营标准。

管理 AI 工作负载的效率对于 BFSI 提供强大且合规的服务至关重要。该行业正在进行的数字化转型并专注于自动化合作继续推动对先进人工智能工作负载管理解决方案的需求。

主要细分市场

按组件划分

• 软件
• 服务
  • 集成和部署
  • 培训和咨询
  •  托管服务

按部署划分

• 云
• 本地

按组织规模

• 大型企业
• 中小型企业

按技术

• 机器学习
• 深度学习
• 自然语言处理
• 其他

按最终用户划分

• BFSI
• 医疗保健
• 零售和电子商务
• 电信
• 其他

区域分析和覆盖

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • R欧洲东部地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 其他拉丁地区美洲
• 拉丁美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 其他地区MEA

驱动因素

对数据和先进人工智能技术不断增长的需求

加速人工智能工作负载管理采用的主要驱动因素是数据可用性的激增与人工智能技术的进步相结合。组织每天生成和收集前所未有的大量数据，需要能够有效处理和分析这些信息的复杂人工智能解决方案。

数据的庞大规模和复杂性需要强大的人工智能工作负载管理策略来组织整理、分配和优化计算资源。高性能人工智能系统依靠数据、强大算法以及 GPU 和 TPU 等专用硬件的组合来快速交付结果。

公司在内部或通过外部人工智能生态系统协调这些组件的能力对于充分发挥人工智能的潜力至关重要。先进人工智能模型的可用性和集成，以及企业内部不断增强的人工智能技能和协调能力，在推动人工智能工作负载部署和获得竞争优势方面发挥着至关重要的作用。

限制

资源强度和基础设施复杂性

阻碍人工智能工作负载管理的主要限制之一是与人工智能基础设施相关的巨大资源强度和复杂性。人工智能工作负载需要大量的处理能力、内存和存储，通常需要昂贵的专用硬件、复杂的网络和架构良好的数据管道s.

跨分布式环境部署、扩展和编排这些人工智能工作负载所涉及的复杂性可能会带来重大的运营挑战。此外，人工智能工作负载通常会表现出不可预测的模式，需求出现高峰和低谷，从而使资源分配变得复杂。

在不配置资源不足或过度的情况下有效管理这些波动会增加技术和财务压力。缺乏构建弹性基础设施的专业知识或资本的组织发现很难保持一致的人工智能性能和运营敏捷性。

机遇

增强的自动化和生产力收益

人工智能工作负载管理提供了一个明显的机会，可以在整个行业实现显着的自动化和生产力改进。通过根据员工技能、能力和截止日期智能分配任务，人工智能工作负载平台可以减少瓶颈并更有效地平衡工作。

<重复性任务的自动化和实时监控使员工能够专注于更高价值的活动，从而提高整体生产力和工作满意度。此外，集成到人工智能工作负载管理系统中的预测分析使组织能够预测工作负载激增并主动适应。

这种准备提高了运营弹性和服务质量，使客户服务、制造和 IT 等行业能够从更高的效率中受益。随着业务增长无缝扩展人工智能工作负载，同时控制成本，使工作负载管理成为面向未来的企业的战略杠杆。

挑战

数据治理、安全性和合规性复杂性

人工智能工作负载管理的一个关键挑战在于满足严格的数据治理、安全性和合规性要求。人工智能工作负载严重依赖于庞大的数据集，通常包括敏感或受监管的信息n.

确保数据隐私和法律合规性，同时保持人工智能流程的数据可访问性，需要强大的治理框架和强大的网络安全措施。这增加了工作负载管理系统的复杂性，工作负载管理系统必须集成控制来监控和执行策略，同时又不影响人工智能性能。

如果发生治理失败，组织将面临数据泄露、监管罚款或失去客户信任等风险。因此，平衡人工智能工作负载的创新需求与维护数据完整性和道德标准仍然是一个需要持续关注的关键挑战。

竞争分析

人工智能工作负载管理市场的特点是存在全球技术领导者，这些领导者塑造了其竞争格局。 Amazon Web Services、Google、Microsoft 和 Oracle 是最有影响力的公司之一，它们提供基于云的工作负载管理解决方案来帮助企业优化性能并降低成本。

传统 IT 巨头还通过以企业为中心的平台和混合解决方案保持强势地位。 IBM 和 Hewlett Packard Enterprise 因其在企业计算方面的传统以及向 AI 驱动的工作负载管理的过渡而受到认可。戴尔科技集团和瞻博网络支持与人工智能采用相一致的可扩展架构和网络功能。

专业公司凭借数据优先战略正在成为主要挑战者。 Equinix、Snowflake、Salesforce 和 Teradata 提供的平台可提高工作负载效率、数据集成和人工智能驱动的决策。他们的优势在于增强可扩展性、支持多云环境和实现高级分析。

市场主要参与者

• Amazon Web Services Inc.
• Dell Technologies Inc.
• Equinix Inc.
• Google LLC
• Hewlett Packard Enterprise Co.
• Intel Corp.
• IBM Corporation
• Juniper Networks Inc.
• Microsoft Corporation
• NVIDIA Corporation
• Oracle Corp
• Salesforce Inc.
• Schneider Electric Services
• Snowflake Inc.
• Teradata Corp.
• 其他

近期发展

• 到 2025 年 5 月，戴尔宣布推出支持端到端人工智能基础设施管理的新托管服务，包括自动化生命周期操作和混合云编排。此托管服务组合的可用性大大减轻了客户的运营负担，使他们能够加快 AI 部署和扩展速度。
• 2024 年，AWS reinvent 展示了通过 Amazon Bedrock 对 AI 工作负载的优化以及与 New Relic 等 AI 监控工具的集成，从而提高了性能和资源利用率。 AWS 提供广泛的人工智能基础设施，包括用于机器学习模型开发的 SageMaker 和 GPU 驱动的实例es（P3、P4）用于深度学习训练。
• 2024 年HPE 推出了与 NVIDIA 共同开发的 AI 工作负载管理解决方案组合，HPE 品牌为 NVIDIA AI 计算。该产品于 2024 年 6 月推出，其中包括创新的 HPE 私有云 AI，具有 OpsRamp AI 副驾驶员，可实现工作负载效率和全生命周期管理。