报告概述

全球新云市场正在进入高速增长阶段，预计将从 2024 年的162.1 亿美元激增至 2034 年的11,100 亿美元，复合年增长率为52.6%。到 2024 年，北美地区的价值将达到 66.9 亿美元，由于企业向云原生基础设施和 DevOps 自动化的快速迁移，该地区的采用率处于领先地位。

Neocloud 市场代表了云计算的新浪潮，专注于提供专为 AI 和 ML 工作负载设计的高性能、以 GPU 为中心的基础设施。 Neoclouds 与传统云提供商的区别在于，它专注于 GPU 即服务 (GPUaaS)，提供更快的部署、更低的延迟以及更经济高效地访问强大的计算资源。这种专注的方法主要迎合人工智能初创公司、研究实验室、媒体公司需要针对 AI 需求量身定制的可扩展且灵活的基础架构的企业和企业团队。

关键要点

• 公共 Neocloud 细分市场占主导地位，占 53.8%，这是由高可扩展性、成本效率以及从传统云环境过渡的企业不断采用的推动推动的。
• 基础设施即代码 (IaC) 和DevOps 支持服务占34.7%，反映了它们在自动化工作流程和提高混合云和多云环境中部署敏捷性方面的关键作用。
• 大型企业占据了73.4%的强劲份额，这得益于对弹性、人工智能驱动且灵活的基础设施的需求不断增长，以管理复杂的工作负载。
• IT 和电信行业以 27.5% 的优势领先，用于高级数据编排、边缘计算和人工智能模型部署的 neocloud 解决方案。
• 数据管理和分析工作负载占 27.2%，凸显了实时洞察和智能自动化日益增长的重要性。
• 北美占据了全球市场的 41.3%，反映出对下一代云框架的早期采用和强大的生态系统支持。
• 美国市场在 2024 年达到60.6 亿美元，并以惊人的 49.8% 速度扩张由企业现代化、人工智能集成和云原生转型举措推动的复合年增长率。

Neocloud 采用率

• 总体采用率：绝大多数组织现在都在使用 Neocloud 平台。最近的行业调查表明，90% 的组织正在积极使用 Neoclouds、进行试点或计划在未来六个月内采用 Neoclouds。
• 当前使用情况：
  • 25% 的企业已经广泛使用 Neoclouds 来应对关键任务l 工作负载。
  • 34% 处于积极试点阶段，特别是对于延迟敏感、边缘计算或人工智能驱动的应用程序。
  • 21% 计划在未来六个月内采用 Neocloud 平台，这表明持续增长的巨大潜力。
• 以企业为重点：2024 年，大型企业占据 Neocloud 市场份额的 70% 以上。然而，由于对更灵活、更具成本效益的计算资源的需求，中小型企业 (SME) 是增长最快的部分。

关键使用统计数据和趋势

• 主要工作负载 (AI/ML)：人工智能和机器学习是最主要且增长最快的用例。预计 2025 年至 2030 年间，neocloud 平台上运行的 AI/ML 工作负载将以 67.32% 的复合年增长率增长。这与传统的数据管理和分析工作负载形成鲜明对比，传统的数据管理和分析工作负载在预计将于 2024 年实现，但目前扩张速度较慢。
• GPU 稀缺是驱动因素：通过传统云提供商访问 GPU 的困难正在加速 Neocloud 的采用。大约 33% 的企业报告 GPU 等待时间为 2-4 周，而 20% 的企业面临三个月或更长时间的延迟。 Neocloud 供应商通过提供对高性能计算资源的即时访问来吸引这些客户。
• 成本和效率：Neocloud 提供引人注目的成本优势。与领先的超大规模企业相比，企业可以节省高达 66% 的 GPU 实例成本。除了降低成本之外，这些平台还提供更加透明和可预测的定价模型，对寻求预算清晰性的组织具有吸引力。

生成式 AI 的作用

生成式 AI 通过实现智能自动化、自我修复基础设施和自适应资源优化，在 Neocloud 生态系统转型中发挥着关键作用。整合Gen AI 在 Neocloud 平台内分析大量运营数据集，以预测工作负载、优化容量并以最少的人工干预实现自动化扩展。

它通过 AI 驱动的代码生成、异常检测和预测性维护来增强 DevOps 工作流程，确保更快的部署周期并减少停机时间。在数据分析和治理方面，Gen AI 促进了合成数据创建、实时模型训练，并提高了 BFSI、医疗保健和电信等行业的决策准确性。

此外，它还通过自主威胁检测和动态策略生成来加强网络安全。通过将人工智能模型直接合并到云原生架构中，企业可以实现跨混合和边缘环境的智能编排。这种集成不仅提高了效率和可持续性，而且将 Neocloud 重新定义为自学习的数字基础设施，在全球范围内推动持续创新和业务弹性。

美国市场规模

美国 Neocloud 市场预计将从 2024 年的60.6 亿美元增长到 2034 年的3448 亿美元，复合年增长率高达 49.8%。这种强劲的扩张反映了人工智能集成云平台的日益普及， DevOps 自动化和跨行业的基础设施即代码 (IaC) 解决方案。企业优先考虑 Neocloud，以实现敏捷的可扩展性、优化的数据工作流程以及跨 IT、金融、医疗保健和制造生态系统的安全混合部署。

Neocloud 平台代表了向集成人工智能、边缘计算和容器化操作的智能、自动化和软件定义云环境的重大转变。美国各地的企业正在大力投资云原生架构，以加速数字化转型、减少延迟并提高多云框架内的合规性。Neocloud提供连接公共、私有和混合环境的统一基础设施，为现代企业提供实时数据访问和持续部署。

由于云超大规模企业、人工智能驱动的基础设施提供商的强大存在以及美国和加拿大的大规模企业采用，北美在全球 Neocloud 市场中占据主导地位，到 2024 年价值将达到 66.9 亿美元。该地区受益于成熟的 IT 生态系统、政府支持的数字化转型计划和先进的网络安全框架，使其成为 Neocloud 服务最有利可图的市场。

全球 Neocloud 市场表现出强大的区域多样性，每个地区都为其扩张做出了独特的贡献。北美因其先进的 IT 生态系统、云创新以及企业规模采用人工智能集成基础设施而处于领先地位。欧洲紧随其后，在数据治理和混合云采用的推动下实现了显着增长，与此同时，亚太地区成为在政府数字化举措支持下增长最快的地区。随着公有云基础设施和智能转型项目投资的不断增加，拉丁美洲和中东和非洲地区正在稳步发展。

5 大用例

• 人工智能驱动的基础设施自动化：Neocloud 使用人工智能和机器学习实现智能编排、自我修复网络和自动配置，从而提高正常运行时间并减少手动操作
• 混合和多云管理：企业使用 Neocloud 统一私有、公共和边缘环境中的运营，确保无缝数据移动性和成本优化。
• 开发运营和持续集成/部署 (CI/CD)：Neocloud 中的自动化管道加速软件交付、增强可扩展性并支持敏捷产品创新。
• 数据管理和分析：Adva先进的数据编排工具实时处理大量数据集，使企业能够获得可行的见解和预测分析。
• 安全与合规自动化：基于策略的集成框架可检测异常、自动执行合规检查，并加强 BFSI 和医疗保健等受监管行业的数据保护。

新兴趋势

• 边缘 Neocloud 部署的兴起，增强物联网和 5G 应用程序的低延迟性能。
• 集成生成式 AI，实现自动编码、预测性维护和动态工作负载优化。
• 注重可持续发展的云模型采用绿色数据中心和节能工作负载。
• 更多地采用行业特定 Neocloud 解决方案医疗保健、汽车和金融等行业。
• 扩展人工智能驱动的安全即服务框架，以应对不断变化的网络威胁并确保安全持续的合规性。

增长因素

Neocloud 市场的增长以 52.6% 的复合年增长率增长，这是由企业快速采用人工智能嵌入式云架构、自动化框架和可扩展的混合基础设施推动的。

组织预计将在46.3% 在未来五年内，他们将实现 IT 环境现代化以满足实时分析和合规性需求。 DevOps 支持和基础设施即代码 (IaC) 的不断实施预计会将运营效率提高 38.7%，从而减少手动工作量并加快部署时间。

大型企业继续主导采用，因为它们利用混合和基于边缘的模型进行智能数据处理和敏捷工作负载分配。对预测分析、人工智能治理和零信任安全架构的投资不断增加未来正在进一步加速自适应 Neocloud 平台的集成。

此外，促进数字化转型和注重可持续发展的数据中心的政府支持举措正在增强市场动力。总的来说，这些因素使 Neocloud 成为智能企业生态系统的基石，在全球范围内实现安全、自我优化和高性能的数字基础设施。

按部署模型

2024 年，公共 Neocloud 平台占据了大部分市场，占有53.8%的份额。这些平台对寻求按需、可扩展的人工智能基础设施且无需管理自己的数据中心的企业来说很有吸引力。公共 Neocloud 可以轻松访问强大的基于 GPU 的计算资源，适合训练和部署 AI 模型。

其灵活性和即用即付结构可帮助企业优化成本并快速实现适应不断变化的项目需求。公共部署的主导地位还反映出人工智能和机器学习工作流程中更广泛地转向云使用。

组织优先考虑公共新云很容易提供的快速部署和资源可扩展性。此外，公共平台通常受益于大型工具和服务生态系统，使开发人员和数据科学家能够有效地构建和测试模型。这一趋势凸显了市场对可访问且多功能的计算功能的偏好。

按服务类型

到 2024 年，基础设施即代码 (IaC) 和 DevOps 支持构成最大的服务细分市场，占 34.7%。这些服务通过代码自动配置和管理云资源，使基础设施部署更快、更高效可预测的。 IaC 促进开发团队之间的高效协作，同时确保基础设施的一致性效率和可重复性，这在人工智能和以数据为中心的环境中至关重要。

DevOps 实践与云原生开发相结合的日益普及加速了对可编程基础设施的需求。 IaC 使企业能够轻松管理复杂的 AI 工作流程和大规模 GPU 集群，减少人工错误和运营开销。随着人工智能项目规模和复杂性的不断增长，对此类自动化和编排工具的需求不断增加。

按组织规模

2024 年，大型企业在 Neocloud 市场中占据73.4%份额。这些组织通常拥有大量人工智能工作负载，需要 Neocloud 提供商专门提供的可扩展、高性能计算能力。大型企业通过避免前期资本支出并专注于运营效率和上市速度，从 Neocloud 服务中受益。

他们的规模还使他们能够利用灵活的 GPU 分配和先进的监控功能，优化人工智能项目的成本和结果。 Neocloud 的价值主张对于具有多样化工作负载的大型组织来说尤其引人注目，使他们能够在保持对预算和基础设施的控制的同时尝试人工智能创新。

按最终用户行业

2024 年，IT 和电信行业作为 Neocloud 服务最大的最终用户行业占据27.5%份额。这些行业需要大量计算和快速数据处理来支持人工智能驱动的网络自动化、5G 部署和云原生服务。 Neocloud 平台可帮助电信提供商推出人工智能增强型服务，并通过分布式计算节点和低延迟基础设施提高网络效率。

在 IT 领域，neocloud 通过高 GPU 和计算能力支持快速人工智能模型开发和软件交付周期。可用性和灵活的计算环境。随着这些行业数字化转型的加速，neocloud 基础设施的集成对于保持竞争情报和运营敏捷性变得至关重要。

按工作负载类型

2024 年，数据管理和分析工作负载占 Neocloud 市场使用量的27.2%。这些工作负载涉及处理大型数据集、应用人工智能和机器学习模型以及实时生成可操作的见解。 Neocloud 通过提供 GPU 加速计算和高带宽存储来优化这些任务的性能，从而减少数据处理的瓶颈。

处理大数据的组织依靠 Neocloud 平台来管理可扩展的分析管道，而无需大量投资物理基础设施。快速启动和扩展数据处理环境的能力使企业能够更快地获得见解和迭代更有效地进行人工智能模型，提高运营效率。

主要细分市场

按部署模型

• 公共 Neocloud
• 私有 Neocloud
• 混合 Neocloud
• 边缘 Neocloud

按服务类型

• 云原生基础设施
• 平台即服务 (PaaS)
• 基础设施即代码 (IaC) 和 DevOps 支持
• 边缘和混合云服务
• 人工智能/机器学习和数据服务
• 安全性和合规性即服务

按组织规模

• 大型企业
• 中小企业

按最终用户行业划分

• IT和电信
• BFSI
• 医疗保健和生命科学
• 制造业
• 零售和电子商务
• 政府和公共部门行业

按工作负载类型

• 人工智能和机器学习
• 数据管理和分析
• 网络和移动应用程序
• 开发和技术
• 备份与灾难恢复

重点地区和国家

• 北美
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 欧洲其他地区
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 亚洲其他地区太平洋地区
• 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

驱动程序分析

对 AI 工作负载的需求不断增长

AI 开发的激增推动了对能够处理密集 GPU 工作负载的专用计算基础设施的需求。 Neoclouds 通过提供高性能来满足这一需求专为 AI 和机器学习任务设计的 formance GPU 资源。这使得企业能够以具有竞争力的价格快速获得所需的计算能力，从而加快其人工智能项目的进度。

由于人工智能工作负载需要强大、可扩展的 GPU 设置，neocloud 已成为推动人工智能创新的行业的重要合作伙伴。此外，neoclouds 还针对人工智能的独特需求优化基础设施，包括更快的网络和定制的软件堆栈。与专业性较低的传统云相比，其专注的方法可实现更好的性能并节省成本，从而推动医疗保健、金融和汽车等领域的广泛采用，这些领域的人工智能使用正在快速增长。

约束分析

来自超大规模企业的激烈竞争

Neocloud 提供商面临来自运营大规模全球基础设施的大型超大规模云公司的激烈竞争。这些超大规模企业受益于重大巨大的规模优势，使他们能够提供更低的价格和一站式的全套云服务，这对许多大型企业有吸引力。这种广泛的服务生态系统对专注于人工智能基础设施的新云提出了挑战，限制了其在价格和便利性方面的竞争能力。

此外，企业通常更喜欢计算、存储和网络无缝捆绑的集成云环境。 Neocloud 必须不断在性能和定价方面保持差异化才能生存，因为超大规模企业可能会通过在更广泛的平台内扩展以 AI 为中心的服务来侵蚀其市场份额。

机会分析

具有成本效益的 AI 基础设施

Neocloud 拥有比传统超大规模云更实惠、更专用的 AI 基础设施来占领市场份额的绝佳机会。用户经常表示，与 GPU 驱动的 AI 工作负载相比，成本节省高达 66%已发送给主要云提供商。简化的定价模型和更快的部署选项可提供额外的财务收益，使 neoclouds 对致力于人工智能快速增长的初创公司、研究机构和企业具有吸引力。

此外，neoclouds 基础设施部署的灵活性有助于满足本地化和专业化的需求，例如法规遵从性和敏感数据处理。这种敏捷性与具有吸引力的定价相结合，使 Neocloud 成为全球不断发展的人工智能市场的一个引人注目的选择。

挑战分析

数据主权和合规性

满足严格的数据主权和监管合规性要求仍然是 Neocloud 提供商面临的重大挑战。受到严格监管的行业中的许多客户要求他们的数据保留在一定的地理边界内，这需要 Neoclouds 建立或与区域合规的数据中心合作。这增加了 neoclouds 公司的复杂性和成本对于拥有广泛国际基础设施的全球超大规模企业来说，这是红色的。

如果不遵守这些法规，可能会失去政府、医疗保健和金融等优先考虑数据安全和法律合规性的部门的业务。成功应对这一挑战对于 Neocloud 建立信任并在受监管市场中扩大影响力至关重要。

SWOT 分析

优势

• 通过 AI 驱动的自动化、基础设施即代码 (IaC) 和容器化部署实现强大的可扩展性。
• 在大型企业中得到高度采用， 73.4%，原因在于管理混合云和多云环境的灵活性。
• 借助 GPU 加速基础架构，在数据分析、人工智能训练和实时工作负载方面具有卓越的性能。
• 先进的安全性和合规性功能与零信任和数据治理模型相集成。
• 与领先的半导体、

弱点

• 高密度 GPU 基础设施和冷却系统的资本支出要求较高。
• 由于电力、网络和监管限制，发展中地区的可及性有限。
• 对主要企业客户的依赖带来收入集中风险。
• 人工智能驱动的云运营和 DevOps 人才短缺自动化。
• 不断上升的能源消耗正在导致可持续发展挑战和运营成本上升。

机遇

• 汽车、医疗保健和零售行业对边缘计算和延迟敏感应用的需求不断增长。
• AI即服务和GPU即服务模式的扩展，增加了盈利机会。
• 数据分析和人工智能的快速增长预计到 2034 年，工作负载的复合年增长率将达到 52.6%。
• 集成生成式人工智能以实现预测性工作基础设施管理和工作流程优化。
• 政府和企业加大对数字化转型和绿色数据中心的投资。

威胁

• 超大规模云提供商进入新云领域的竞争加剧。
• 全球半导体短缺正在影响 GPU 供应和成本稳定性。
• 围绕数据主权和跨境数据传输的监管压力。
• 市场波动过度依赖人工智能基础设施需求周期。
• 多租户环境中的网络安全风险和潜在漏洞正在影响客户信任。

关键参与者分析

主要参与者

• CoreWeave, Inc.
• Nebius International B.V.
• Lambda Labs, Inc.
• Genesis Cloud GmbH
• Vast.ai, Inc.
• RunPod, Inc.
• G-Core Labs S.A.
• Crusoe Cloud（Crusoe Energy Systems）LLC）
• The Constant Company, LLC (Vultr)
• Paperspace, Inc.
• LeptonTogether AI
• Amazon Web Services Inc.
• Microsoft Azure (Microsoft Corporation)
• Google Cloud Platform (Google LLC)
• Oracle Cloud (Oracle Corporation)
• 可持续金属云 (Firmus Metal International Pte.有限公司）
• Together AI (Together Computer Inc.)
• Hyperstack (NexGen Cloud Limited)
• Scaleway (Scaleway SAS)
• DataCrunch (DataCrunch Oy)
• White Fiber, Inc.
• 其他

近期进展

• CoreWeave 报告称，2025 年将迎来强劲开局，对其以人工智能为中心的云平台的需求不断增长。该公司将其合同数据中心容量从 600 兆瓦大幅扩大至 2.2 吉瓦，目标是到年底达到 900 兆瓦，受益于不断飙升的人工智能计算需求。它获得了重要的合作伙伴关系，包括与 OpenAI 的战略协议并收购了 Weights &a议员； Biases，凸显了其在高性能 AI 云服务领域的领先地位。
• Lambda Labs 在其价格具有竞争力的 GPU 云租赁业务迅速普及的推动下，到 2025 年中期将实现5 亿美元收入运行率。 2025 年上半年，该公司的租金收入同比增长近一倍，专注于为开发商和企业提供经济高效的人工智能计算。该公司的毛利率约为50%，随着规模的扩大，净亏损也在缩小。