AI網(wǎng)關(guān)是一個中間件平臺，旨在促進(jìn)人工智能 (AI) 模型和服務(wù)在組織IT基礎(chǔ)架構(gòu)中的集成、管理和部署。它充當(dāng)AI系統(tǒng)與最終用戶應(yīng)用程序之間的橋梁，并為充分利用AI功能提供一個具有凝聚力且可擴(kuò)展的環(huán)境。隨著AI技術(shù)爆炸式增長地融入到新的和現(xiàn)有的應(yīng)用程序中，AI網(wǎng)關(guān)對于組織高效管理AI技術(shù)的部署和運(yùn)行，并確保其融入更廣泛的IT生態(tài)系統(tǒng)至關(guān)重要。全球/地區(qū)/單個國家趨勢、競爭、驅(qū)動因素、阻礙因素、行業(yè)發(fā)展機(jī)遇、政策、并購、產(chǎn)能等很多角度
據(jù)QYResearch調(diào)研團(tuán)隊(duì)最新報告“全球人工智能網(wǎng)關(guān)市場報告2024-2030”顯示，預(yù)計2030年全球人工智能網(wǎng)關(guān)市場規(guī)模將達(dá)到1.2億美元，未來幾年年復(fù)合增長率CAGR為45.9%。
圖00001. ? 全球人工智能網(wǎng)關(guān)市場前12強(qiáng)生產(chǎn)商排名及市場占有率（基于2023年調(diào)研數(shù)據(jù)；目前最新數(shù)據(jù)以本公司最新調(diào)研數(shù)據(jù)為準(zhǔn)）
根據(jù)QYResearch頭部企業(yè)研究中心調(diào)研，全球范圍內(nèi)人工智能網(wǎng)關(guān)生產(chǎn)商主要包括Kong Inc.、IBM、Cloudflare、Databricks、Domino Data Lab等。2023年，全球前五大廠商占有大約65.0%的市場份額。
就產(chǎn)品類型而言，目前Cloud-based是最主要的細(xì)分產(chǎn)品，占據(jù)大約77.6%的份額。
就產(chǎn)品應(yīng)用而言，目前Enterprise AI Deployment是最主要的需求來源，占據(jù)大約67.8%的份額。
主要驅(qū)動因素:
人工智能模型和框架的快速演進(jìn)：人工智能領(lǐng)域的快速發(fā)展以及新模型（例如 GPT-4、Claude、LLaMA 3、Mistral）的不斷涌現(xiàn)，推動了對簡化集成的抽象層的需求。人工智能網(wǎng)關(guān)提供對各種 LLM 和 API 的標(biāo)準(zhǔn)化訪問和路由，使企業(yè)無需重新設(shè)計代碼庫即可快速適應(yīng)。
多模型和多云策略采用：企業(yè)越來越多地部署公有（Azure OpenAI、AWS Bedrock）和私有 LLM 的組合。 AI 網(wǎng)關(guān)支持這些提供商之間的無縫編排，提供智能路由、模型回退和統(tǒng)一策略管理，這對于在混合環(huán)境中擴(kuò)展 AI 至關(guān)重要。
日益增長的治理、安全和可追溯性需求：在醫(yī)療保健和金融等受監(jiān)管的行業(yè)中，企業(yè)面臨著嚴(yán)格的審計、訪問控制和身份管理要求。AI 網(wǎng)關(guān)與現(xiàn)有的 IAM 系統(tǒng)集成，提供細(xì)粒度的權(quán)限、日志記錄和加密，以滿足 HIPAA、GDPR 和 SOC 2 等合規(guī)性框架的要求。
市場挑戰(zhàn)：
模型提供商之間缺乏標(biāo)準(zhǔn)化：每個 LLM 提供商提供不同的 API、輸出格式和身份驗(yàn)證流程，使得網(wǎng)關(guān)集成日益復(fù)雜。AI 網(wǎng)關(guān)必須維護(hù)快速發(fā)展的連接器，這會增加維護(hù)開銷并降低大規(guī)?；ゲ僮餍?。
高敏感度用例中的性能延遲：對于金融交易和對話式 AI 等實(shí)時應(yīng)用，引入 AI 網(wǎng)關(guān)層可能會增加延遲。雖然邊緣部署可以緩解部分延遲，但性能調(diào)優(yōu)仍然是一個挑戰(zhàn)，尤其是在回退或多模型路由邏輯方面。
關(guān)稅驅(qū)動的全球擴(kuò)張不確定性：雖然關(guān)稅鼓勵了一些本地化部署，但也給使用美國本土人工智能網(wǎng)關(guān)（例如 Databricks、MosaicML、Cloudflare）的非美國企業(yè)帶來了不確定性。價格波動、服務(wù)中斷和監(jiān)管風(fēng)險等擔(dān)憂，使得全球客戶不愿與美國供應(yīng)商簽訂長期 SaaS 合同。
市場限制：
小型企業(yè)技術(shù)壁壘高：運(yùn)行和定制 AI 網(wǎng)關(guān)（尤其是在本地部署）需要強(qiáng)大的 DevOps、MLOps 和安全專業(yè)知識。許多中小企業(yè)缺乏資源來充分利用其功能，導(dǎo)致利用率不足或部署延遲。
市場對網(wǎng)關(guān)功能的認(rèn)知度有限：AI 網(wǎng)關(guān)經(jīng)常被誤解為傳統(tǒng)的 API 網(wǎng)關(guān)。許多利益相關(guān)者并未意識到其對 AI 運(yùn)營的具體優(yōu)勢，包括負(fù)載均衡、回退編排、成本控制和模型可觀測性。教育和市場成熟度仍在不斷發(fā)展。
對美國 SaaS 的依賴和合規(guī)限制：隨著美國 AI 軟件監(jiān)管日益嚴(yán)格，全球企業(yè)對采用以美國為中心的解決方案持謹(jǐn)慎態(tài)度，擔(dān)心服務(wù)受限、出口管制以及關(guān)稅導(dǎo)致的價格上漲。這不僅影響了基礎(chǔ)設(shè)施決策，也加速了對開源或區(qū)域托管 AI 網(wǎng)關(guān)作為替代方案的需求。
QYResearch行業(yè)涵蓋各高科技行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈細(xì)分市場，橫跨如半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)鏈（半導(dǎo)體設(shè)備及零部件、半導(dǎo)體材料、集成電路、制造、封測、分立器件、傳感器、光電器件）、光伏產(chǎn)業(yè)鏈（設(shè)備、硅料/硅片、電池片、組件、輔料支架、逆變器、電站終端）、新能源汽車產(chǎn)業(yè)鏈（動力電池及材料、電驅(qū)電控、汽車半導(dǎo)體/電子、整車、充電樁）、通信產(chǎn)業(yè)鏈（通信系統(tǒng)設(shè)備、終端設(shè)備、電子元器件、射頻前端、光模塊、4G/5G/6G、寬帶、IoT、數(shù)字經(jīng)濟(jì)、AI）、先進(jìn)材料產(chǎn)業(yè)鏈（金屬材料、高分子材料、陶瓷材料、納米材料等）、機(jī)械制造產(chǎn)業(yè)鏈（數(shù)控機(jī)床、工程機(jī)械、電氣機(jī)械、3C自動化、工業(yè)機(jī)器人、激光、工控、無人機(jī)）、食品藥品、醫(yī)療器械、農(nóng)業(yè)等。
