AI网关是一个中间件平台,旨在促进人工智能 (AI) 模型和服务在组织IT基础架构中的集成、管理和部署。它充当AI系统与最终用户应用程序之间的桥梁,并为充分利用AI功能提供一个具有凝聚力且可扩展的环境。随着AI技术爆炸式增长地融入到新的和现有的应用程序中,AI网关对于组织高效管理AI技术的部署和运行,并确保其融入更广泛的IT生态系统至关重要。全球/地区/单个国家趋势、竞争、驱动因素、阻碍因素、行业发展机遇、政策、并购、产能等很多角度

据QYResearch调研团队最新报告“全球人工智能网关市场报告2024-2030”显示,预计2030年全球人工智能网关市场规模将达到1.2亿美元,未来几年年复合增长率CAGR为45.9%。

图00001.   全球人工智能网关市场前12强生产商排名及市场占有率(基于2023年调研数据;目前最新数据以本公司最新调研数据为准)

根据QYResearch头部企业研究中心调研,全球范围内人工智能网关生产商主要包括Kong Inc.、IBM、Cloudflare、Databricks、Domino Data Lab等。2023年,全球前五大厂商占有大约65.0%的市场份额。

产品类型而言,目前Cloud-based是最主要的细分产品,占据大约77.6%的份额。

就产品应用而言,目前Enterprise AI Deployment是最主要的需求来源,占据大约67.8%的份额。

主要驱动因素:

人工智能模型和框架的快速演进:人工智能领域的快速发展以及新模型(例如 GPT-4、Claude、LLaMA 3、Mistral)的不断涌现,推动了对简化集成的抽象层的需求。人工智能网关提供对各种 LLM 和 API 的标准化访问和路由,使企业无需重新设计代码库即可快速适应。

多模型和多云策略采用:企业越来越多地部署公有(Azure OpenAI、AWS Bedrock)和私有 LLM 的组合。 AI 网关支持这些提供商之间的无缝编排,提供智能路由、模型回退和统一策略管理,这对于在混合环境中扩展 AI 至关重要。

日益增长的治理、安全和可追溯性需求:在医疗保健和金融等受监管的行业中,企业面临着严格的审计、访问控制和身份管理要求。AI 网关与现有的 IAM 系统集成,提供细粒度的权限、日志记录和加密,以满足 HIPAA、GDPR 和 SOC 2 等合规性框架的要求。

市场挑战:

模型提供商之间缺乏标准化:每个 LLM 提供商提供不同的 API、输出格式和身份验证流程,使得网关集成日益复杂。AI 网关必须维护快速发展的连接器,这会增加维护开销并降低大规模互操作性。

高敏感度用例中的性能延迟:对于金融交易和对话式 AI 等实时应用,引入 AI 网关层可能会增加延迟。虽然边缘部署可以缓解部分延迟,但性能调优仍然是一个挑战,尤其是在回退或多模型路由逻辑方面。

关税驱动的全球扩张不确定性:虽然关税鼓励了一些本地化部署,但也给使用美国本土人工智能网关(例如 Databricks、MosaicML、Cloudflare)的非美国企业带来了不确定性。价格波动、服务中断和监管风险等担忧,使得全球客户不愿与美国供应商签订长期 SaaS 合同

市场限制:

小型企业技术壁垒高:运行和定制 AI 网关(尤其是在本地部署)需要强大的 DevOps、MLOps 和安全专业知识。许多中小企业缺乏资源来充分利用其功能,导致利用率不足或部署延迟。

市场对网关功能的认知度有限:AI 网关经常被误解为传统的 API 网关。许多利益相关者并未意识到其对 AI 运营的具体优势,包括负载均衡、回退编排、成本控制和模型可观测性。教育和市场成熟度仍在不断发展。

对美国 SaaS 的依赖和合规限制:随着美国 AI 软件监管日益严格,全球企业对采用以美国为中心的解决方案持谨慎态度,担心服务受限、出口管制以及关税导致的价格上涨。这不仅影响了基础设施决策,也加速了对开源或区域托管 AI 网关作为替代方案的需求。


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原文来自邦阅网 (52by.com) - www.52by.com/article/186337

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