Taille et Part du March¨¦ des Centres de Donn¨¦es Optimis¨¦s par l'Intelligence Artificielle (IA) en Asie Pacifique

March¨¦ des Centres de Donn¨¦es Optimis¨¦s par l'Intelligence Artificielle (IA) en Asie Pacifique (2025 - 2030)
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Analyse du March¨¦ des Centres de Donn¨¦es Optimis¨¦s par l'Intelligence Artificielle (IA) en Asie Pacifique par Âé¶¹ÊÓÆµ

Le march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique est ¨¦valu¨¦ ¨¤ 9,59 milliards USD en 2025 et, avec un CAGR de 22,69%, devrait atteindre 26,67 milliards USD d'ici 2030, soulignant la plus forte expansion quinquennale jamais observ¨¦e dans les d¨¦penses d'infrastructure num¨¦rique r¨¦gionale. Les op¨¦rateurs cloud hyperscale continuent d'ancrer la demande, mais la l¨¦gislation sur l'IA souveraine, l'incertitude li¨¦e aux contr?les des exportations et le saut de densit¨¦ thermique li¨¦ aux charges de travail d'IA g¨¦n¨¦rative red¨¦finissent le choix des sites, les solutions de refroidissement et les strat¨¦gies d'approvisionnement en ¨¦nergie. Au cours des cinq prochaines ann¨¦es, les modernisations avec refroidissement liquide devraient d¨¦passer la construction de nouvelles salles refroidies par air, tandis que les dur¨¦es de pr¨¦-location en colocation s'allongent ¨¤ mesure que les banques et les agences du secteur public s'empressent de s¨¦curiser des capacit¨¦s GPU domestiques. Les accords d'achat d'¨¦nergie r¨¦gionaux attachent de plus en plus des garanties d'¨¦nergie renouvelable pour couvrir les p¨¦nuries de transformateurs dans les villes indiennes de niveau 2, et les primes de talents pour les ing¨¦nieurs d'infrastructure qualifi¨¦s en IA restent 35 ¨¤ 50% sup¨¦rieures aux r?les traditionnels, cimentant la disponibilit¨¦ de la main-d'?uvre comme facteur de risque au niveau du conseil d'administration. En cons¨¦quence, les op¨¦rateurs capables d'associer des certifications de cloud souverain ¨¤ un refroidissement avanc¨¦ et des blocs de m¨¦gawatts d¨¦di¨¦s sont en position de capter la plus grande part de la prochaine vague de croissance.

Points Cl¨¦s du Rapport

  • Par type de centre de donn¨¦es, les fournisseurs de cloud hyperscale ont men¨¦ avec une part de march¨¦ de 55,82% dans le march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique en 2024, tandis que les installations de colocation sont en bonne voie pour un CAGR de 24,23% jusqu'en 2030.
  • Par composant, les logiciels d¨¦tenaient 45,83% de la taille du march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique en 2024, tandis que l'infrastructure mat¨¦rielle devrait se d¨¦velopper ¨¤ un CAGR de 23,67% jusqu'en 2030.
  • Par norme de niveau, les installations de Niveau IV commandaient 61,63% de la taille du march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique en 2024 ; les installations de Niveau III progressent ¨¤ un CAGR de 24,77%.
  • Par secteur d'utilisation final, l'informatique et les services informatiques repr¨¦sentaient 33,82% de la taille du march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique en 2024, tandis qu'internet et les m¨¦dias num¨¦riques affichent le CAGR le plus ¨¦lev¨¦ de 23,45% jusqu'en 2030.

Note : La taille du march¨¦ et les pr¨¦visions figurant dans ce rapport sont g¨¦n¨¦r¨¦es ¨¤ l'aide du cadre d'estimation exclusif de Âé¶¹ÊÓÆµ, mis ¨¤ jour avec les derni¨¨res donn¨¦es et informations disponibles en janvier 2026.

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Analyse des Segments

Par type de centre de donn¨¦es :

La croissance de la colocation ¨¦clipse les normes historiques

Les installations de colocation ont capt¨¦ 28,35% des d¨¦penses mais se d¨¦velopperont ¨¤ un CAGR de 24,23%, ¨¦clipsant la croissance hyperscale ¨¤ mesure que les r¨¨gles d'IA souveraine rendent le contr?le des racks domestiques obligatoire pour les banques, les assureurs et les minist¨¨res gouvernementaux. Les hyperscalers conservent une avance de 55,82%, mais leur part de march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique a plafonn¨¦ ¨¤ mesure que les n?uds sur site et de p¨¦riph¨¦rie prolif¨¨rent. Les op¨¦rateurs de colocation qui pr¨¦-provisionnent le refroidissement liquide et des blocs de transformateurs de 20+ MW remportent des pr¨¦-locations disproportionn¨¦es, en particulier ¨¤ Singapour et ¨¤ Kuala Lumpur o¨´ les plafonds fonciers limitent l'¨¦chelle sur terrain vierge. Les d¨¦ploiements en entreprise et en p¨¦riph¨¦rie, favoris¨¦s par les keiretsu japonais, absorbent le risque li¨¦ aux contr?les des exportations en conservant la garde physique des GPU. La taille du march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique li¨¦e aux n?uds sur site d'entreprise d¨¦passera 3 milliards USD d'ici 2030, refl¨¦tant une diversification soutenue par rapport au cloud public. Sur l'horizon de pr¨¦vision, les d¨¦veloppements hyperscale devraient se consolider autour de cinq corridors riches en ¨¦nergie, cimentant leur r?le dans les charges de travail d'entra?nement tout en d¨¦chargeant l'inf¨¦rence critique en termes de latence vers les pods de colocation en p¨¦riph¨¦rie. 

De 2025 ¨¤ 2030, les engagements d'expansion hyperscale, 2,9 milliards USD de Microsoft au Japon et 3 milliards USD de Google en Asie du Sud-Est continentale, font passer le CAGR historique du segment de 18,4% ¨¤ 21,8%. Les fournisseurs qui int¨¨grent les droits d'atterrissage de c?bles sous-marins avec une capacit¨¦ GPU directe cr¨¦ent un avantage d¨¦fendable contre les concurrents nationaux. Par ailleurs, le march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique continue de r¨¦compenser les groupes de colocation qui obtiennent des certifications de gouvernance IA et int¨¨grent des infrastructures d'interconnexion ¨¤ faible latence, permettant aux locataires de relier des clusters priv¨¦s aux GPU hyperscale lorsque les limites d'exportation se rel?chent.

March¨¦ des Centres de Donn¨¦es Optimis¨¦s par l'Intelligence Artificielle (IA) en Asie Pacifique : Part de March¨¦ par Type de Centre de Donn¨¦es
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Note: Les parts de segments de tous les segments individuels sont disponibles ¨¤ l'achat du rapport

Par composant :

La mont¨¦e en puissance du mat¨¦riel arrive au moment o¨´ l'IA passe du pilote ¨¤ la production

Les logiciels commandent toujours 45,83% des d¨¦penses de 2024 parce que les cadres de mod¨¨les, les couches d'orchestration et les plateformes d'observabilit¨¦ restent fondamentaux pour le d¨¦veloppement de l'IA. Pourtant, le mat¨¦riel, la tranche ¨¤ la croissance la plus rapide avec un CAGR de 23,67%, devrait d¨¦passer 10 milliards USD de la taille du march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique d'ici 2030, propuls¨¦ par le pivot de l'exp¨¦rimentation bas¨¦e sur le cloud vers des clusters d'inf¨¦rence ¨¤ grande ¨¦chelle qui sollicitent les seuils de densit¨¦ des racks. Les op¨¦rateurs r¨¦servent d¨¦sormais plus de la moiti¨¦ des d¨¦penses d'investissement de 2025 pour les boucles de refroidissement, les chemins de c?bles et l'appareillage de commutation ¨¤ moyenne tension pouvant maintenir des thermiques sup¨¦rieurs ¨¤ 40 kW par rack. 

L'alimentation et le refroidissement absorbent les d¨¦penses mat¨¦rielles les plus importantes ; chaque rack GPU consomme jusqu'¨¤ 10 fois le courant d'un rack CPU, poussant de nombreuses salles vers des alimentations d'utilit¨¦ de 30 MVA. L'approvisionnement en refroidissement liquide cro?t seul ¨¤ 35% annuellement au Japon, augmentant la part de march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle du pays en Asie Pacifique dans la cat¨¦gorie mat¨¦riel. Les services, repr¨¦sentant 31,52% des d¨¦penses, s'orientent vers des offres g¨¦r¨¦es ¨¤ mesure que les clients externalisent l'optimisation des r¨¦pliques, des points de contr?le de gradient et de la planification adapt¨¦e ¨¤ l'¨¦nergie. La croissance des services professionnels est ¨¤ la tra?ne car les hyperscalers internalisent les comp¨¦tences en conception et les petits fournisseurs s'appuient sur des architectures de r¨¦f¨¦rence de fournisseurs comme Schneider Electric. Dans toute la r¨¦gion, les contraintes de cha?ne d'approvisionnement en GPU et en infrastructure r¨¦seau am¨¨nent les op¨¦rateurs ¨¤ maintenir des stocks tampons de trois mois, immobilisant du fonds de roulement mais assurant la continuit¨¦ du d¨¦ploiement.

Par norme de niveau :

La dynamique du Niveau III se d¨¦veloppe en p¨¦riph¨¦rie

Les salles de Niveau IV dominent toujours avec une part de 61,63% car les temps d'arr¨ºt lors de l'entra?nement IA peuvent effacer des semaines de travail de calcul et empi¨¦ter sur les budgets de r¨¦-entra?nement des mod¨¨les. Cependant, les sites de Niveau III, pr¨¦vus ¨¤ un CAGR de 24,77%, captent une nouvelle demande pour l'inf¨¦rence, o¨´ de br¨¨ves interruptions peuvent ¨ºtre absorb¨¦es par le routage du trafic et la replanification par micro-lots. La taille du march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique li¨¦e aux empreintes de Niveau III d¨¦passera 6 milliards USD d'ici 2030, aid¨¦e par les d¨¦ploiements en p¨¦riph¨¦rie dans les centraux t¨¦l¨¦phoniques et les armoires de fibres m¨¦tropolitaines. 

Les charges de travail d'IA souveraine de la Chine continuent d'insister sur la redondance de Niveau IV, mais l'Asie du Sud-Est se d¨¦tend jusqu'aux niveaux de Niveau III qui ¨¦changent les cinq neuf de disponibilit¨¦ contre des d¨¦lais de construction plus courts et des d¨¦penses d'investissement inf¨¦rieures de 18 ¨¤ 20%. Les r¨¦gulateurs japonais acceptent d¨¦sormais des pods de Niveau III modulaires dans les usines pour raccourcir les boucles de conception de semi-conducteurs. Pendant ce temps, la croissance du Niveau IV progresse l¨¦g¨¨rement vers un CAGR de 22,1% ¨¤ mesure que les hyperscalers riches en capitaux doublent les accords de liquidit¨¦ avec les fournisseurs pour s¨¦curiser l'appareillage de commutation et les refroidisseurs 12 mois ¨¤ l'avance. La r¨¦partition de la part de march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique entre les niveaux se r¨¦duira, mais les deux restent indispensables : l'un pour l'entra?nement ininterrompu et l'autre pour l'inf¨¦rence sensible ¨¤ la latence en p¨¦riph¨¦rie du r¨¦seau.

March¨¦ des Centres de Donn¨¦es Optimis¨¦s par l'Intelligence Artificielle (IA) en Asie Pacifique : Part de March¨¦ par Norme de Niveau
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Par secteur d'utilisation final :

Internet et ²Ñ¨¦»å¾±²¹²õ Num¨¦riques en forte progression

L'informatique et les services informatiques d¨¦tenaient 33,82% des d¨¦penses de 2024 gr?ce ¨¤ l'adoption pr¨¦coce des pipelines d'int¨¦gration continue et des cadres de tests automatis¨¦s aliment¨¦s par des grands mod¨¨les de langage. En revanche, Internet et ²Ñ¨¦»å¾±²¹²õ Num¨¦riques cro?t ¨¤ un CAGR de 23,45%, port¨¦ par la g¨¦n¨¦ration de contenu en temps r¨¦el, les moteurs de recommandation et les exp¨¦riences sociales immersives qui n¨¦cessitent une inf¨¦rence de l'ordre de la milliseconde. Le secteur des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique est t¨¦moin de la part des t¨¦l¨¦communications de 18,7% des d¨¦penses vers des n?uds de p¨¦riph¨¦rie ¨¤ acc¨¨s multiple pour permettre des superpositions de r¨¦alit¨¦ augment¨¦e par vision par ordinateur pour les abonn¨¦s 5G.[1]GSMA Future Networks Team, "Multi-access edge computing overview", GSMA, gsma.com

La part de 15,2% du secteur BFSI est stable car les ¨¦quipes de risque et de conformit¨¦ doivent h¨¦berger les cycles d'ajustement fin ¨¤ l'int¨¦rieur des fronti¨¨res nationales, faisant monter les primes de cloud souverain. Sant¨¦ et Sciences de la Vie ajoutent 22,8% de CAGR en exploitant l'IA g¨¦n¨¦rative dans la d¨¦couverte de m¨¦dicaments et le triage en radiologie, souvent sous des r¨¨gles de confidentialit¨¦ de niveau hospitalier.[2]Health-Tech Editors, "AI accelerates drug discovery and imaging", Nature Medicine, nature.com Les cas d'utilisation en fabrication se regroupent autour de la maintenance pr¨¦dictive et de la d¨¦tection de d¨¦fauts en ligne, n¨¦cessitant une int¨¦gration de p¨¦riph¨¦rie avec contr?leur qui favorise les clusters sur site dans les usines. Gouvernement et D¨¦fense, bien que plus petits, b¨¦n¨¦ficient d'un acc¨¨s prioritaire aux blocs de transformateurs et aux droits sur l'eau, garantissant que les installations atteignent l'¨¦tat de pr¨¦paration avant leurs homologues civils.

Analyse G¨¦ographique

March¨¦ des centres de donn¨¦es optimis¨¦s pour l'intelligence artificielle (IA) en Chine

La Chine domine le march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie-Pacifique avec une part de 42,74 % en 2024, prot¨¦g¨¦e par des directives imposant que 80 % des charges de travail d'entra?nement restent sur le territoire national d'ici 2026. La croissance annuelle s'acc¨¦l¨¨re ¨¤ 22,3 % alors que les vents contraires li¨¦s aux contr?les ¨¤ l'exportation provoquent des pics de 180 % d'une ann¨¦e sur l'autre dans les d¨¦ploiements de GPU nationaux. Les mandats de refroidissement liquide soutenus par P¨¦kin pour les salles de plus de 10 MW d¨¦clenchent des vagues de modernisation sur les campus existants, soutenant le rythme de d¨¦penses d'investissement disproportionn¨¦ du pays.

March¨¦ des centres de donn¨¦es optimis¨¦s pour l'intelligence artificielle (IA) au Japon

Le Japon, avec une part de 21,3 %, tire parti d'investissements directs ¨¦trangers records ¡ª 8 milliards USD d'Oracle et 2,9 milliards USD de Microsoft ¡ª pour consolider son r?le de laboratoire de refroidissement le plus avanc¨¦ de la r¨¦gion. Les approbations nationales acc¨¦l¨¦r¨¦es pour les salles affichant un PUE inf¨¦rieur ¨¤ 1,3 permettent aux projets de d¨¦marrer les travaux en moins de 90 jours, et les parties prenantes des keiretsu ajoutent 2 milliards USD en clusters sur site pour s¨¦curiser la propri¨¦t¨¦ intellectuelle de conception.

March¨¦ des centres de donn¨¦es optimis¨¦s pour l'intelligence artificielle (IA) en Cor¨¦e du Sud

La Cor¨¦e du Sud affiche le TCAC le plus rapide de la r¨¦gion ¨¤ 26,61 %, port¨¦e par un plan de relance pour l'IA de 7 milliards USD ax¨¦ sur des subventions ¨¤ la capacit¨¦ nationale et des cr¨¦dits d'imp?t. Le mandat de calcul en p¨¦riph¨¦rie de r¨¦seau du r¨¦gulateur des t¨¦l¨¦communications pour 2025 oriente davantage les d¨¦penses vers des n?uds 5G distribu¨¦s, cr¨¦ant des dynamiques de demande parall¨¨les pour les op¨¦rateurs hyperscale et de micro-colocation.

March¨¦s APAC plus larges

La part de l'Inde de 18,9 % reste limit¨¦e par des goulets d'¨¦tranglement li¨¦s aux transformateurs et des files d'attente sur le r¨¦seau ¨¦lectrique dans les m¨¦tropoles de niveau 2, mais les accords d'achat d'¨¦nergie renouvelable et la constitution de r¨¦serves fonci¨¨res le long des corridors c?tiers pr¨¦servent les perspectives ¨¤ long terme. L'Australie et la Nouvelle-Z¨¦lande d¨¦tiennent conjointement une part de 8,4 %, en attirant les investisseurs gr?ce ¨¤ des espaces d¨¦di¨¦s au cloud souverain destin¨¦s aux agences de d¨¦fense et de sant¨¦.[3]Claire Jones, "Infrastructure d'IA en cloud souverain en Australie," Australian Financial Review, afr.com Singapour, bien que repr¨¦sentant seulement 6,1 % des revenus, exerce une influence r¨¦glementaire disproportionn¨¦e ; son cadre de gouvernance de l'IA sert d¨¦sormais de mod¨¨le de certification ¨¤ l'ensemble de l'ASEAN. Les autres nations d'Asie du Sud-Est exploitent les pouss¨¦es de d¨¦penses d'investissement des hyperscalers pour d¨¦passer les infrastructures h¨¦rit¨¦es, positionnant ce corridor comme la zone de croissance adjacente la plus dynamique au monde pour les charges de travail d'IA.

Paysage Concurrentiel

La concentration du march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique est mod¨¦r¨¦e car les hyperscalers, les op¨¦rateurs t¨¦l¨¦com r¨¦gionaux et les entreprises de colocation ind¨¦pendantes poursuivent des strat¨¦gies qui se recoupent. Alibaba Cloud, Tencent Cloud, AWS et Microsoft continuent d'associer des services cloud ¨¤ des actifs immobiliers d¨¦tenus en propre, mais la mont¨¦e des r¨¨gles de r¨¦sidence des donn¨¦es permet ¨¤ des champions nationaux comme NTT Global Data Centers et STT GDC de d¨¦fendre leurs parts de march¨¦ gr?ce ¨¤ des certifications de conformit¨¦ et des boucles de refroidissement liquide pr¨¦-install¨¦es. 

Les mouvements strat¨¦giques comprennent les partenariats de cloud souverain de Microsoft avec les minist¨¨res tha?landais, le m¨¦ga-cluster Tokyo-Osaka d'Oracle optimis¨¦ pour les racks IA de 40 kW, et l'acquisition par STT GDC pour 800 millions USD de salles indiennes d¨¦j¨¤ ¨¦quip¨¦es pour des densit¨¦s GPU sup¨¦rieures ¨¤ 30 kW. Les alliances technologiques s'approfondissent : Schneider Electric et Vertiv fournissent des modules de refroidissement en boucle ferm¨¦e, tandis que NVIDIA et Huawei se disputent les victoires en conception d'acc¨¦l¨¦rateurs dans le contexte des restrictions ¨¤ l'exportation. Les op¨¦rateurs disposant d'une propri¨¦t¨¦ intellectuelle de refroidissement liquide en interne capturent des loyers premium et peuvent diff¨¦rer les d¨¦pr¨¦ciations des sites existants en doublant la densit¨¦ des racks sans agrandir leurs empreintes. 

La p¨¦nurie de talents fa?onne la logique des fusions-acquisitions ; les entreprises consid¨¨rent les effectifs d'ing¨¦nierie comme un actif rare et paient des primes d'acquisition pour les ¨¦quipes capables d'int¨¦grer le refroidissement direct vers la puce, les planificateurs de charges de travail IA et les logiciels DC-IM adaptatifs ¨¤ l'¨¦nergie. L'intensit¨¦ concurrentielle augmente ¨¦galement en p¨¦riph¨¦rie, o¨´ NTT et Singtel exploitent les droits d'acc¨¨s ¨¤ la fibre pour d¨¦ployer des pods de micro-colocation qui relient les sites de r¨¦seau d'acc¨¨s radio 5G aux acc¨¦l¨¦rateurs GPU, r¨¦duisant ainsi la latence du dernier kilom¨¨tre pour les charges de travail de r¨¦alit¨¦ augment¨¦e et de jeux vid¨¦o. Dans l'ensemble, le march¨¦ r¨¦compense les acteurs capables d'unifier la conformit¨¦ r¨¦glementaire, le refroidissement haute densit¨¦ et la r¨¦silience ¨¦nerg¨¦tique dans une seule offre commerciale.

Leaders du Secteur des Centres de Donn¨¦es Optimis¨¦s par l'Intelligence Artificielle (IA) en Asie Pacifique

  1. NVIDIA Corporation

  2. Huawei Technologies Co., Ltd.

  3. Sunbird Software, Inc.

  4. Delta Electronics

  5. Daikin Industries

  6. *Avis de non-responsabilit¨¦ : les principaux acteurs sont tri¨¦s sans ordre particulier
Concentration du March¨¦ des Centres de Donn¨¦es Optimis¨¦s par l'Intelligence Artificielle (IA) en Asie Pacifique
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March¨¦ des centres de donn¨¦es optimis¨¦s pour l'intelligence artificielle (IA) en Asie-Pacifique

  • Alibaba Cloud (Alibaba Group)
  • Tencent Cloud
  • Amazon Web Services
  • Microsoft Azure
  • Google Cloud
  • Huawei Technologies
  • NVIDIA Corp.
  • Advanced Micro Devices
  • Baidu Inc.
  • NTT Global Data Centers
  • Equinix Inc.
  • Digital Realty
  • STT GDC
  • GDS Holdings
  • Yotta Infrastructure
  • AirTrunk
  • OneAsia Network
  • Sunbird Software
  • Nlyte Software
  • Schneider Electric
  • Delta Electronics
  • Vertiv Group
  • Fuji Electric
  • Daikin Industries

Recent Industry Developments in March¨¦ des centres de donn¨¦es optimis¨¦s pour l'intelligence artificielle (IA) en Asie-Pacifique

  • Mars 2025 : Alibaba Cloud a d¨¦voil¨¦ sa derni¨¨re addition ¨¤ la ' s¨¦rie Qwen ' de mod¨¨les d'intelligence artificielle. Ce lancement intervient dans un contexte de concurrence accrue sur l'ar¨¨ne des grands mod¨¨les de langage en Chine, notamment apr¨¨s le c¨¦l¨¨bre ' moment DeepSeek '. Le nouveau mod¨¨le, Qwen2.5-Omni-7B, dispose de capacit¨¦s multimodales, lui permettant de traiter des entr¨¦es diverses telles que du texte, des images, de l'audio et de la vid¨¦o. En retour, il g¨¦n¨¨re des sorties de texte instantan¨¦es et de parole naturelle.
  • F¨¦vrier 2025 : Daikin a d¨¦voil¨¦ sa derni¨¨re offre, le Pro-C Computer Room Air Handler (CRAH), renfor?ant sa gamme de produits pour centres de donn¨¦es. Con?u pour r¨¦pondre aux diverses exigences de refroidissement des centres de donn¨¦es, l'unit¨¦ pr¨¦sente une conception am¨¦lior¨¦e et des m¨¦canismes de contr?le sophistiqu¨¦s.
  • Janvier 2025 : Microsoft a ajout¨¦ 1,5 milliard USD au d¨¦veloppement IA de la Tha?lande, introduisant des zones de cloud souverain pour les clients du secteur financier et du secteur public.
  • D¨¦cembre 2024 : Oracle a ouvert la premi¨¨re tranche de 8 milliards USD de salles GPU au Japon ¨¤ Tokyo et ¨¤ Osaka avec des racks refroidis par liquide de 40 kW.

Table des mati¨¨res du rapport sur l'industrie march¨¦ des centres de donn¨¦es optimis¨¦s pour l'intelligence artificielle (ia) en asie-pacifique

1. INTRODUCTION

  • 1.1 Hypoth¨¨ses de l'?tude et D¨¦finition du March¨¦
  • 1.2 P¨¦rim¨¨tre de l'?tude

2. M?THODOLOGIE DE RECHERCHE

3. R?SUM? EX?CUTIF

4. PAYSAGE DU MARCH?

  • 4.1 Aper?u du March¨¦
  • 4.2 Facteurs Moteurs du March¨¦
    • 4.2.1 D¨¦veloppements hyperscale cloud en Asie du Sud-Est
    • 4.2.2 Subventions gouvernementales pour le calcul IA en Chine et en Cor¨¦e du Sud
    • 4.2.3 Modernisation par l'IA des installations existantes vers le refroidissement liquide
    • 4.2.4 Trafic d'inf¨¦rence d'IA g¨¦n¨¦rative en hausse aux n?uds de p¨¦riph¨¦rie t¨¦l¨¦com
    • 4.2.5 Clusters GPU sur site des fabricants keiretsu japonais
    • 4.2.6 Mandats d'IA souveraine acc¨¦l¨¦rant la pr¨¦-location de colocation en ASEAN
  • 4.3 Facteurs de Restriction du March¨¦
    • 4.3.1 P¨¦nuries aigu?s d'¨¦nergie de qualit¨¦ transformateur dans les villes indiennes de niveau 2
    • 4.3.2 Contr?les des exportations d'ASIC/GPU impactant les d¨¦lais d'approvisionnement
    • 4.3.3 Restrictions croissantes sur les prises d'eau de mer aux m¨¦ga-sites c?tiers
    • 4.3.4 P¨¦nurie de talents pour les ing¨¦nieurs en logiciels DC-IM optimis¨¦s par l'IA
  • 4.4 Impact sur la Durabilit¨¦ et les Objectifs de Neutralit¨¦ Carbone
    • 4.4.1 Source d'?nergie Durable et Gestion
    • 4.4.1.1 Sources d'?nergie Renouvelables et Non Renouvelables (Centres de Donn¨¦es Verts et Innovations IA)
    • 4.4.1.2 R¨¦duction de l'Empreinte Carbone (Pompes ¨¤ Chaleur, Refroidissement et Chauffage de Quartier, autres)
    • 4.4.2 Solutions et Gestion du Refroidissement Durable
    • 4.4.2.1 Solutions de Refroidissement Efficaces pour les Centres de Donn¨¦es Optimis¨¦s par l'IA
    • 4.4.2.2 Ratio PUE, Ratio WUE - Analyse
  • 4.5 Analyse de l'?cosyst¨¨me Sectoriel
  • 4.6 Perspectives R¨¦glementaires ou Technologiques
  • 4.7 Analyse des Cinq Forces de Porter
    • 4.7.1 Menace des Nouveaux Entrants
    • 4.7.2 Pouvoir de N¨¦gociation des Fournisseurs
    • 4.7.3 Pouvoir de N¨¦gociation des Acheteurs
    • 4.7.4 Menace des Substituts
    • 4.7.5 Intensit¨¦ de la Rivalit¨¦ Concurrentielle

5. TAILLE DU MARCH? ET PR?VISIONS DE CROISSANCE (VALEUR)

  • 5.1 Par Type de Centre de Donn¨¦es
    • 5.1.1 Fournisseurs de Services Cloud
    • 5.1.2 Installations de Colocation
    • 5.1.3 Entreprise / Sur Site / P¨¦riph¨¦rie
  • 5.2 Par Composant
    • 5.2.1 Mat¨¦riel Informatique
    • 5.2.1.1 Infrastructure d'Alimentation
    • 5.2.1.2 Infrastructure de Refroidissement
    • 5.2.1.3 ?quipement Informatique
    • 5.2.1.4 Racks et Autre Mat¨¦riel Informatique
    • 5.2.2 Technologie Logicielle
    • 5.2.2.1 Apprentissage Automatique
    • 5.2.2.2 Apprentissage Profond
    • 5.2.2.3 Traitement du Langage Naturel
    • 5.2.2.4 Vision par Ordinateur
    • 5.2.3 Services
    • 5.2.3.1 Services G¨¦r¨¦s
    • 5.2.3.2 Services Professionnels
  • 5.3 Par Norme de Niveau
    • 5.3.1 Niveau III
    • 5.3.2 Niveau IV
  • 5.4 Par Secteur d'Utilisation Final
    • 5.4.1 Informatique et Services Informatiques
    • 5.4.2 Internet et ²Ñ¨¦»å¾±²¹²õ Num¨¦riques
    • 5.4.3 Op¨¦rateurs de T¨¦l¨¦communications
    • 5.4.4 BFSI
    • 5.4.5 Sant¨¦ et Sciences de la Vie
    • 5.4.6 Fabrication et IoT Industriel
    • 5.4.7 Gouvernement et D¨¦fense
  • 5.5 Par Pays
    • 5.5.1 Chine
    • 5.5.2 Japon
    • 5.5.3 Inde
    • 5.5.4 Malaisie
    • 5.5.5 Cor¨¦e du Sud
    • 5.5.6 Singapour
    • 5.5.7 Reste de l'Asie Pacifique

6. PAYSAGE CONCURRENTIEL

  • 6.1 Concentration du March¨¦
  • 6.2 Mouvements Strat¨¦giques
  • 6.3 Analyse des Parts de March¨¦
  • 6.4 Profils d'Entreprises (comprend l'aper?u au niveau mondial, l'aper?u au niveau du march¨¦, les segments principaux, les donn¨¦es financi¨¨res disponibles, les informations strat¨¦giques, le rang/la part de march¨¦, les produits et services, les d¨¦veloppements r¨¦cents)
    • 6.4.1 Alibaba Cloud (Alibaba Group)
    • 6.4.2 Tencent Cloud
    • 6.4.3 Amazon Web Services
    • 6.4.4 Microsoft Azure
    • 6.4.5 Google Cloud
    • 6.4.6 Huawei Technologies
    • 6.4.7 NVIDIA Corp.
    • 6.4.8 Advanced Micro Devices
    • 6.4.9 Baidu Inc.
    • 6.4.10 NTT Global Data Centers
    • 6.4.11 Equinix Inc.
    • 6.4.12 Digital Realty
    • 6.4.13 STT GDC
    • 6.4.14 GDS Holdings
    • 6.4.15 Yotta Infrastructure
    • 6.4.16 AirTrunk
    • 6.4.17 OneAsia Network
    • 6.4.18 Sunbird Software
    • 6.4.19 Nlyte Software
    • 6.4.20 Schneider Electric
    • 6.4.21 Delta Electronics
    • 6.4.22 Vertiv Group
    • 6.4.23 Fuji Electric
    • 6.4.24 Daikin Industries

7. OPPORTUNIT?S DE MARCH? ET PERSPECTIVES FUTURES

  • 7.1 ?valuation des Espaces Blancs et des Besoins Non Satisfaits

P¨¦rim¨¨tre du Rapport sur le March¨¦ des Centres de Donn¨¦es Optimis¨¦s par l'Intelligence Artificielle (IA) en Asie Pacifique

Le terme ' Intelligence Artificielle (IA) dans les centres de donn¨¦es ' explore l'int¨¦gration de diverses technologies d'IA, couvrant l'apprentissage automatique, l'apprentissage profond, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur dans les op¨¦rations des centres de donn¨¦es. Ces op¨¦rations englobent un spectre de composants, allant de l'infrastructure et la gestion de l'¨¦nergie au stockage, la mise en r¨¦seau, la cybers¨¦curit¨¦ et l'automatisation des installations.

Le rapport sur le march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle (IA) en Asie Pacifique est segment¨¦ par type de centre de donn¨¦es (centres de donn¨¦es de fournisseurs de services cloud, centres de donn¨¦es en colocation, et autres (entreprise et p¨¦riph¨¦rie), par composant (mat¨¦riel (alimentation, refroidissement, ¨¦quipement informatique et autres), technologie logicielle (apprentissage automatique, apprentissage profond, traitement du langage naturel et vision par ordinateur)), et services, et par pays (Chine, Inde, Japon, Malaisie, Australie, Singapour, Indon¨¦sie, Tha?lande, Cor¨¦e du Sud et reste de l'Asie Pacifique). Les tailles de march¨¦ et les pr¨¦visions sont fournies en valeurs (USD) pour tous les segments ci-dessus.

Par Type de Centre de Donn¨¦es
Fournisseurs de Services Cloud
Installations de Colocation
Entreprise / Sur Site / P¨¦riph¨¦rie
Par Composant
Mat¨¦riel Informatique Infrastructure d'Alimentation
Infrastructure de Refroidissement
?quipement Informatique
Racks et Autre Mat¨¦riel Informatique
Technologie Logicielle Apprentissage Automatique
Apprentissage Profond
Traitement du Langage Naturel
Vision par Ordinateur
Services Services G¨¦r¨¦s
Services Professionnels
Par Norme de Niveau
Niveau III
Niveau IV
Par Secteur d'Utilisation Final
Informatique et Services Informatiques
Internet et ²Ñ¨¦»å¾±²¹²õ Num¨¦riques
Op¨¦rateurs de T¨¦l¨¦communications
BFSI
Sant¨¦ et Sciences de la Vie
Fabrication et IoT Industriel
Gouvernement et D¨¦fense
Par Pays
Chine
Japon
Inde
Malaisie
Cor¨¦e du Sud
Singapour
Reste de l'Asie Pacifique
Par Type de Centre de Donn¨¦es Fournisseurs de Services Cloud
Installations de Colocation
Entreprise / Sur Site / P¨¦riph¨¦rie
Par Composant Mat¨¦riel Informatique Infrastructure d'Alimentation
Infrastructure de Refroidissement
?quipement Informatique
Racks et Autre Mat¨¦riel Informatique
Technologie Logicielle Apprentissage Automatique
Apprentissage Profond
Traitement du Langage Naturel
Vision par Ordinateur
Services Services G¨¦r¨¦s
Services Professionnels
Par Norme de Niveau Niveau III
Niveau IV
Par Secteur d'Utilisation Final Informatique et Services Informatiques
Internet et ²Ñ¨¦»å¾±²¹²õ Num¨¦riques
Op¨¦rateurs de T¨¦l¨¦communications
BFSI
Sant¨¦ et Sciences de la Vie
Fabrication et IoT Industriel
Gouvernement et D¨¦fense
Par Pays Chine
Japon
Inde
Malaisie
Cor¨¦e du Sud
Singapour
Reste de l'Asie Pacifique

Questions Cl¨¦s R¨¦pondues dans le Rapport

Quel taux de croissance est pr¨¦vu pour le march¨¦ des centres de donn¨¦es d'intelligence artificielle en Asie Pacifique jusqu'en 2030 ?

Le march¨¦ devrait se d¨¦velopper ¨¤ un CAGR de 22,69%, atteignant 26,67 milliards USD d'ici 2030.

Quel segment conna?t la croissance la plus rapide dans les centres de donn¨¦es IA en Asie Pacifique ?

Les installations de colocation m¨¨nent avec un CAGR de 24,23% car les r¨¨gles d'IA souveraine stimulent la demande en racks domestiques.

Pourquoi les modernisations par refroidissement liquide s'acc¨¦l¨¨rent-elles dans les salles GPU en Asie Pacifique ?

Les racks d'IA g¨¦n¨¦rative g¨¦n¨¨rent 3 ¨¤ 4 fois la chaleur des serveurs traditionnels, et le refroidissement liquide maintient le PUE en dessous de 1,3 tout en doublant la densit¨¦ des racks.

Quel pays affiche le rythme de croissance le plus ¨¦lev¨¦ ?

La Cor¨¦e du Sud affiche le CAGR le plus fort ¨¤ 26,61%, soutenu par 7 milliards USD d'incitations sp¨¦cifiques aux centres de donn¨¦es IA.

Comment les contr?les des exportations influencent-ils les strat¨¦gies d'infrastructure IA r¨¦gionales ?

Les restrictions allongent les d¨¦lais de livraison des GPU ¨¤ 6 ¨¤ 12 mois, poussant les entreprises chinoises et japonaises ¨¤ constituer des stocks d'acc¨¦l¨¦rateurs et ¨¤ favoriser les clusters sur site.

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