Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Art des KI-Chipsatzes (KI-Chipsätze mit GPU (Graphics Processing Unit), KI-Chipsätze mit CPU (Central Processing Unit), KI-Chipsätze mit FPGA (Field-Programmable Gate Array), KI-Chipsätze mit ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), nach Technologie (Deep Learning,
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
View Details Buy Now 2890 Download Sample Ask for Discount Request CustomizationMarkt für Chipsätze für künstliche Intelligenz – Globale Branchengröße, Anteil, Trends, Chancen und Prognosen, segmentiert nach Art des KI-Chipsatzes (KI-Chipsätze mit GPU (Graphics Processing Unit), KI-Chipsätze mit CPU (Central Processing Unit), KI-Chipsätze mit FPGA (Field-Programmable Gate Array), KI-Chipsätze mit ASIC (Application-Specific Integrated Circuit), nach Technologie (Deep Learning,
| Prognosezeitraum | 2024–2028 |
| Marktgröße (2022) | 18,45 Milliarden USD |
| CAGR (2023–2028) | 28,76 % |
| Am schnellsten wachsendes Segment | Maschinelles Lernen |
| Größter Markt | Nordamerika |
Marktübersicht
Der globale Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren ein enormes Wachstum erlebt und ist bereit, seine starke Expansion fortzusetzen. Der Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz erreichte 2022 einen Wert von 18,45 Milliarden USD und wird voraussichtlich bis 2028 eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate von 28,76 % beibehalten.Der Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz hat in den letzten Jahren ein enormes Wachstum erlebt, da Unternehmen zunehmend KI und tragbare Technologien nutzen, um Erkenntnisse zu gewinnen und Prozesse zu automatisieren. Angetrieben von den Fortschritten bei den KI-Chipsätzen finden Unternehmen neue Wege, um Abläufe zu optimieren, Talente zu engagieren und das Kundenerlebnis zu verbessern.Ein wichtiger Anwendungsbereich ist das Talentmanagement. Plattformen, die KI-Chipsätze in tragbaren Geräten verwenden, können jetzt beispiellose Einblicke in die Leistung der Belegschaft bieten. Tools wie Augmented- und Virtual-Reality-Headsets, die mit KI-Chipsätzen ausgestattet sind, ermöglichen es Unternehmen, Verhaltensweisen zu überwachen und Anomalien in Echtzeit zu erkennen. Diese Verhaltensanalysen auf Basis von KI-Chipsätzen helfen bei der Bewältigung von Herausforderungen wie Betrugsprävention und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Finanzinstitute haben diese Technologien schon früh eingeführt. Da Remote- und Hybrid-Arbeitsmodelle immer häufiger zum Einsatz kommen, ist eine datengesteuerte Überwachung globaler Betriebsabläufe von entscheidender Bedeutung. Führende Unternehmen nutzen Mixed-Reality-Daten und KI-gestützte Wearables, um die Zusammenarbeit zwischen verteilten Teams zu optimieren. Dies ermöglicht eine effektivere Einbindung von Remote-Mitarbeitern und digital geprägten Kunden. Anbieter von KI-Chipsätzen investieren weiterhin stark in prädiktive Modellierung, KI-Integration und benutzerfreundliche Designs. Dadurch können Wearables in Zukunft noch mehr Nutzen bringen. Anwendungen wie vorausschauende Wartung, optimierte Entscheidungsfindung und personalisierte digitale Dienste für Kunden sind gut positioniert, um zu wachsen. Die Märkte für Talentmanagement und Kundenerlebnis bieten weiterhin starke Wachstumschancen für Anbieter von KI-Chipsätzen, da Wearables fortschrittlichere KI-Funktionen integrieren. Dies fördert personalisierte Erkenntnisse und automatisierte Prozesse, die den sich entwickelnden Bedürfnissen der Belegschaft und der Kunden in einer zunehmend digitalen Welt gerecht werden. Die Aussichten für den Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz bleiben positiv.
Wichtige Markttreiber
Steigende Nachfrage nach KI-Verarbeitungsleistung
Einer der Haupttreiber für das Wachstum im KI-Chipsatzmarkt ist der steigende Rechenleistungsbedarf für fortgeschrittene KI-Workloads. Da KI-Algorithmen immer ausgefeilter werden, erzeugen sie exponentiell größere Datenmengen und erfordern schnellere Verarbeitungsgeschwindigkeiten. Herkömmliche CPU- und GPU-Chips haben Mühe, mit diesen steigenden Anforderungen Schritt zu halten. KI-Chipsätze wie ASICs, FPGAs und neuromorphe Chips haben sich als Lösung herausgestellt, die speziell für KI-Aufgaben mit hoher Leistung entwickelt wurden. Sie bieten Funktionen wie Parallelverarbeitung, In-Memory-Computing und einen für KI idealen Betrieb mit geringem Stromverbrauch. Da Unternehmen branchenübergreifend zunehmend KI einsetzen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen, wird der Bedarf an spezialisiertem KI-Silizium mit exponentiell höherem Durchsatz, höherer Effizienz und geringerer Latenz als bei herkömmlichen Chips steigen. Dieser wachsende Rechenleistungsbedarf eröffnet Anbietern von KI-Chipsätzen viele Möglichkeiten.
Integration von KI in IoT-Geräte und Edge Computing
Die Integration von KI-Funktionen in internetfähige Geräte und Edge-Systeme ist ein weiterer wichtiger Treiber. Da immer mehr „Dinge“ durch eingebettete KI intelligent werden, entsteht ein enormer Bedarf an stromsparenden, kompakten KI-Chipsätzen, die mit begrenzten Ressourcen am IoT-Edge betrieben werden können. Anwendungen wie vorausschauende Wartung, Computer Vision, Spracherkennung und autonome Fahrzeuge werden diesen Trend vorantreiben. KI-Chipsätze, die für eingebettete und Edge-Bereitstellungen entwickelt wurden, ermöglichen erweiterte Analysen lokal auf Geräten, anstatt alle Daten in die Cloud zu senden. Dies bietet Vorteile wie geringere Latenz, geringere Bandbreitennutzung, verbesserten Datenschutz und Einsparungen bei den Betriebskosten. Es ermöglicht auch völlig neue KI-Anwendungsfälle, die eine Echtzeitverarbeitung auf dem Gerät erfordern. Die Verbreitung von KI in Milliarden von IoT-Endpunkten und Edge-Knoten weltweit wird für spezialisierte KI-Chipsatzanbieter ein erheblicher Wachstumsbeschleuniger sein.
Zunehmende Regierungsinitiativen für nationale KI-Strategien
Wichtige Marktherausforderungen
Hürden durch Designkomplexität
Eine der wichtigsten Herausforderungen für KI-Chipsatzanbieter ist die enorme Komplexität, die mit der Entwicklung spezialisierter Siliziumchips für fortgeschrittene KI-Workloads verbunden ist. Im Gegensatz zu Allzweckchips erfordern KI-Chips neuartige Architekturen und Funktionen, die für Aufgaben wie das Training und die Inferenz neuronaler Netzwerke optimiert sind. Dies beinhaltet die Entwicklung anwendungsspezifischer Befehlssätze, Speicherhierarchien, Verbindungen und Verarbeitungselemente von Grund auf. Das Erreichen eines hohen Durchsatzes und einer hohen Effizienz bei gleichzeitiger Wahrung der Flexibilität zur Unterstützung sich entwickelnder KI-Algorithmen wirft auch große technische Schwierigkeiten auf. Die Gewährleistung einer einfachen Programmierung und Integration von Chips bringt weitere Komplikationen mit sich. Defekte oder Designfehler können die Leistung und das Benutzererlebnis erheblich beeinträchtigen. Der mehrjährige Chip-Designprozess erschwert zudem eine schnelle Anpassung an sich ändernde Marktanforderungen. Während spezialisierte KI-Chips Leistungsvorteile bieten, werden Designherausforderungen auf niedriger Ebene weiterhin Innovationsbemühungen und Markteinführungsgeschwindigkeiten behindern und so die Umsatzmöglichkeiten in naher Zukunft einschränken. Die Überwindung dieser Hindernisse durch kontinuierliche F&E-Investitionen und Design-Know-how wird für Chipsatzanbieter von entscheidender Bedeutung sein.
Talentmangel behindert Wachstum
Eine erhebliche Einschränkung der KI-Chipsatzbranche ist der weltweite Mangel an spezialisierten Halbleitertalenten, darunter Chiparchitekten, Hardwareingenieure und KI-Algorithmusexperten. Die Entwicklung hochmoderner KI-Siliziumchips erfordert tiefgreifende Fähigkeiten, die noch in der Entwicklung sind. Während die Nachfrage von Unternehmen, die nach KI-Lösungen suchen, steigt, kann das Angebot an qualifizierten Talenten nicht Schritt halten. Dieser Talentmangel begrenzt den Umfang und die Geschwindigkeit neuer Produktentwicklungszyklen. Er behindert auch die Entwicklung fortschrittlicher Prozesstechnologien wie 3 nm und darunter, die für zukünftige KI-Chips entscheidend sind. Der Fachkräftemangel wird durch den intensiven Wettbewerb der Technologiegiganten um Halbleiterfachleute noch verschärft. Obwohl Schulungsprogramme und Universitätspartnerschaften Abhilfe schaffen können, bleibt die Gewinnung und Bindung der besten Talente ein dringendes Problem für den langfristigen Erfolg des KI-Chipsatzsektors. Um diese Herausforderung im Bereich Humankapital zu meistern, sind strategische Kooperationen und wettbewerbsfähige Vergütungspraktiken erforderlich.
Wichtige Markttrends
Aufstieg neuromorpher Computerchips
Neuromorphes Computing, das die neuronalen Architekturen des menschlichen Gehirns nachbilden soll, gewinnt als vielversprechendes neues Paradigma für fortgeschrittene KI-Workloads zunehmend an Bedeutung. Traditionelle Chips mit Von-Neumann-Architektur haben bei Aufgaben wie der Erkennung komplexer Muster Einschränkungen in Bezug auf Energieeffizienz und Skalierbarkeit. Neuromorphe Chips, die aus Neuronen und Synapsen bestehen, können diese Funktionen mit nur einem Bruchteil der Energie ausführen. Startups wie Loihi von Intel, TrueNorth von IBM und BrainChip entwickeln neuromorphe KI-Beschleuniger, die sich auf stromsparende Edge-/IoT-Anwendungen konzentrieren. Gleichzeitig machen Forschungsinitiativen wie das Human Brain Project der EU Fortschritte bei groß angelegten neuromorphen Systemen. Dieser Trend stellt eine disruptive Bedrohung für etablierte KI-Chip-Anbieter dar, die auf konventionelle Architekturen angewiesen sind. Zwar bleiben technische Herausforderungen bestehen, aber die erfolgreiche Kommerzialisierung neuromorpher KI-Chips könnte in den nächsten fünf Jahren neue Märkte rund um Embedded Vision, Spracherkennung und andere stromsparende AIoT-Anwendungen eröffnen. Längerfristig könnte dies auch zu spezialisierten neuromorphen Prozessoren für das Training von Rechenzentren führen.
Verbreitung von Edge-optimierten KI-Beschleunigern
Da KI in IoT-Geräten und Edge-Systemen allgegenwärtig wird, besteht eine wachsende Nachfrage nach dedizierten KI-Beschleunigern, die speziell für die geräteinterne und lokale Verarbeitung entwickelt wurden. Diese Edge-KI-Chips optimieren die Leistung pro Watt und minimieren die Latenz für Echtzeit-KI-Aufgaben wie Computer Vision, Spracherkennung und Verarbeitung natürlicher Sprache. Sie verfügen über stromsparende Prozessorkerne in Kombination mit speziellen Hardwarebeschleunigern für gängige KI-Operationen. Unternehmen wie Nvidia, Intel und Xilinx investieren massiv in Edge-fokussierte KI-SoCs und -Module. Auch Startups wie Mythic, Anthropic und Flex Logix haben sich auf diesen Bereich konzentriert. Die Massenproduktion solcher Beschleuniger wird im nächsten Jahrzehnt entscheidend sein, um intelligente Systeme in Branchen wie Smart Cities, Gesundheitswesen, Einzelhandel und industrieller Automatisierung mit Strom zu versorgen. Dieser Trend wird voraussichtlich bis 2030 über 50 % des KI-Chip-Umsatzes ausmachen, da Cloud-artige KI immer näher an Milliarden verteilter Edge-Geräte heranrückt.
Aufkommen von Multicore-Architekturen für KI-Chips
Da KI-Modelle exponentiell an Größe und Komplexität zunehmen, steigt die Nachfrage nach paralleler Verarbeitungsleistung. Herkömmliche Single-/Dual-Core-KI-Chips stoßen an ihre Rechengrenzen. Dies treibt den Aufstieg von Multicore-KI-Chiparchitekturen mit Dutzenden bis Hunderten spezialisierter Kerne voran, die für verteiltes Deep Learning optimiert sind. Startups wie Graphcore und Cerebras Systems haben diesen Ansatz bei KI-Trainingschips für Rechenzentren mit über 1000 Kernen als Vorreiter eingeführt. Mittlerweile integrieren Unternehmen wie Intel, AMD und Nvidia Dutzende von KI-Kernen in gängige CPUs und GPUs. Massive Multicore-KI-Chips versprechen eine 10- bis 100-fache Steigerung der KI-Leistung bei geringeren Kosten im Vergleich zu Designs mit einem oder wenigen Kernen. Sie sind bereit, die Entwicklungszeiten für KI-Modelle erheblich zu verkürzen. Auch wenn Programmierherausforderungen bestehen bleiben, wird die weitverbreitete Einführung von Multicore-KI-Silizium in den nächsten fünf Jahren die KI-Landschaft in Rechenzentren verändern und neue Grenzen im Bereich Deep Learning wie digitale Zwillinge, synthetische Daten und KI-Sicherheit ermöglichen.
Segmentelle Einblicke
Einblicke in die Art von KI-Chipsatz
GPU-KI-Chipsätze (Graphics Processing Unit) dominierten den globalen Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz im Jahr 2022 und werden ihre Dominanz im Prognosezeitraum voraussichtlich beibehalten. GPU-KI-Chipsätze hielten 2022 den größten Anteil am globalen Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz. GPUs sind massiv parallele Prozessoren, die mehrere Aufgaben gleichzeitig verarbeiten können. Sie haben Tausende kleinerer, effizienterer Kerne, die für die gleichzeitige Verarbeitung mehrerer Aufgaben ausgelegt sind. GPUs sind hocheffektiv in Algorithmen, bei denen die Verarbeitung großer Datenblöcke parallel erfolgt, indem sie in kleinere Teilprobleme zerlegt werden, wie bei Deep Learning und neuronalen Netzwerken. Das Trainieren von Deep-Learning-Modellen erfordert enorme Rechenleistung für Aufgaben wie Hyperparameter-Tuning, was für GPUs gut geeignet ist. Darüber hinaus bieten GPUs im Vergleich zu CPUs oder anderen Chiptypen eine höhere Energieeffizienz und Leistung pro Dollar, was sie ideal für KI-Workloads macht. Große Technologieunternehmen wie NVIDIA, AMD und Intel haben unter anderem stark in die Entwicklung leistungsstarker GPUs mit dedizierten Tensor-Kernen und hohen Speicherbandbreiten investiert, um den wachsenden Bedarf an KI-Training und -Inferenz zu decken. Mit dem Anstieg der KI-Anwendungen in verschiedenen Branchen wie der Automobilindustrie, dem Gesundheitswesen und mehr wird erwartet, dass die Nachfrage nach leistungsstarken und kostengünstigen KI-Prozessoren weiterhin schnell wächst. Dies wird die Dominanz von GPU-KI-Chipsätzen auf dem Weltmarkt im Prognosezeitraum vorantreiben.
Technologieeinblicke
Deep Learning dominierte den globalen Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz im Jahr 2022 technologisch und wird seine Dominanz voraussichtlich im Prognosezeitraum beibehalten. Deep Learning ist ein Zweig des maschinellen Lernens, der neuronale Netzwerke mit mehreren verborgenen Schichten zwischen den Eingabe- und Ausgabeschichten nutzt, um Darstellungen von Daten mit mehreren Abstraktionsebenen zu lernen. Deep-Learning-Algorithmen sind in der Lage, komplexe Muster und Korrelationen in großen Datensätzen zu lernen, ohne explizit programmiert zu werden, wo sie nach den relevanten Informationen suchen sollen. Diese Algorithmen sind dem menschlichen Gehirn nachempfunden und entwickeln neuronale Netzwerke für Deep Learning, die unbeaufsichtigt lernen können. Deep Learning hat zahlreiche Bereiche wie Computer Vision, natürliche Sprachverarbeitung, Robotik und mehr revolutioniert, indem es bei Aufgaben wie Bilderkennung, Spracherkennung und maschineller Übersetzung eine Leistung auf menschlichem Niveau erreicht. Die Verfügbarkeit von Big Data, kostengünstigen GPUs und verbesserten Deep-Learning-Algorithmen hat Deep Learning in den letzten Jahren allgegenwärtig gemacht. Die Mehrheit der von Unternehmen entwickelten KI-Chipsätze ist für Deep-Learning-Workloads optimiert, um das Training tiefer neuronaler Netzwerke auf riesigen Datensätzen zu beschleunigen. Da Deep-Learning-Anwendungen in allen Branchen für fortgeschrittene Analytik, prädiktive Modellierung und Automatisierung weiterhin exponentiell wachsen, wird die Nachfrage nach Deep-Learning-Chipsätzen weiter steigen. Deep-Learning-Chipsätze bieten im Vergleich zu Allzweck-CPUs für Deep-Learning-Aufgaben eine hohe Leistung und Energieeffizienz. Daher wird die Deep-Learning-Technologie mit ihren überlegenen Fähigkeiten und ihrer weit verbreiteten Akzeptanz in allen Branchen im Prognosezeitraum den Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz dominieren
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Regionale Einblicke
Nordamerika dominierte den globalen Markt für Chipsätze für künstliche Intelligenz im Jahr 2022 nach Regionen und wird seine Dominanz im Prognosezeitraum voraussichtlich beibehalten. Die Vereinigten Staaten halten aufgrund der starken Präsenz führender Technologieunternehmen im Land den größten Anteil am nordamerikanischen sowie globalen Markt für KI-Chipsätze. Die USA haben im Vergleich zu anderen Regionen die größte Anzahl an KI-Startups und hohe Investitionen in KI-Forschung und -Entwicklung. Mit der Präsenz großer KI-Chipsatzhersteller wie NVIDIA, Intel, AMD und Qualcomm mit Sitz in den USA ist das Land weltweit führend in der Entwicklung von KI-Technologien und zugehörigen Chipsätzen. Diese Unternehmen haben Milliarden von Dollar in die Entwicklung hochmoderner KI-Prozessoren und -Beschleuniger investiert. Darüber hinaus hat eine erhebliche staatliche Förderung der KI-Forschung durch DARPA, NASA und andere Agenturen ein förderliches Umfeld für KI-Innovationen in der Region geschaffen. Die breite Einführung von KI in Branchen wie dem Gesundheitswesen, der Automobilindustrie, dem Finanzwesen, dem Einzelhandel und vielen mehr hat in Nordamerika eine enorme Nachfrage nach KI-basierten Produkten und Dienstleistungen geschaffen. Die reichliche Verfügbarkeit von Daten, Rechenleistung, qualifizierten Arbeitskräften und die frühe Einführung fortschrittlicher Technologien haben Nordamerika zum Vorreiter bei der Kommerzialisierung von KI gemacht. Angesichts des anhaltenden technologischen Fortschritts, des zunehmenden Fokus auf KI-Anwendungen und der massiven Investitionen in den KI-Bereich aus dem privaten und öffentlichen Sektor wird Nordamerika im Prognosezeitraum voraussichtlich seine führende Position als größter regionaler Markt für KI-Chipsätze behalten.
Jüngste Entwicklungen
- 2022 brachte NVIDIA seine neue Hopper-GPU-Architektur auf den Markt, die für KI-Workloads eine bis zu dreimal höhere Leistung als die vorherige Generation liefert. Hopper-GPUs zielen darauf ab, KI- und Hochleistungs-Computing-Anwendungen zu beschleunigen.
- Intel hat 2022 Tower Semiconductor übernommen, um seine Gießereidienste und dedizierte Produktionskapazität für Intels fortschrittliche Verpackungstechnologien, einschließlich seiner KI- und Grafikprodukte, zu erweitern.
- Samsung stellte 2022 seinen neuen Charm-KI-Prozessor vor, der über 260 Billionen Operationen pro Sekunde (TOPS) KI-Leistung liefert. Es zielt auf KI-Anwendungen in den Bereichen Mobil, IoT und Automobil ab.
- Qualcomm hat 2022 die Plattform Snapdragon 8 Gen 2 auf den Markt gebracht, die die KI-Engine der 4. Generation des Unternehmens enthält und eine 4-mal schnellere KI-Leistung als die vorherige Generation bietet.
- AMD hat 2022 seine KI-Beschleunigerkarte MI250 auf den Markt gebracht, die auf seiner CDNA 2-Architektur basiert. Sie bietet eine über 3-mal bessere Leistung und Energieeffizienz als die vorherige Generation.
- Graphcore hat 2022 seinen neuen IPU-POD8I-Prozessor auf den Markt gebracht, der über 1 Exaops KI-Verarbeitungsleistung bietet. Es zielt auf KI-Training für NLP- und Computer-Vision-Workloads ab.
- Tenstorrent stellte 2022 seinen neuen KI-Chip namens Jupiter vor, der über 100 Teraops Leistung für KI-Inferenzanwendungen liefert.
- Google hat Mandiant 2022 übernommen, um sein Cloud-Sicherheitsangebot durch Mandiants Expertise in den Bereichen Incident Response und Cybersicherheitsdienste zu stärken.
Wichtige Marktteilnehmer
- NVIDIA Corporation
- INTEL CORPORATION
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Amazon Web Services
- Qualcomm
- AlphabetInc
- SamsungElectronics Co.Ltd
- MicronTechnology, In
- Xilinx,Inc
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