Mercado de chipsets de inteligencia artificial: tamaño de la industria global, participación, tendencias, oportunidades y pronóstico, segmentado por tipo de chipset de IA (chipsets de IA de GPU (unidad de procesamiento gráfico), chipsets de IA de CPU (unidad central de procesamiento), chipsets de IA de FPGA (matriz de puertas programables en campo), chipsets de IA de ASIC (circuito integrado espec

Descripción general del mercado

El mercado global de chipsets de inteligencia artificial ha experimentado un tremendo crecimiento en los últimos años y está preparado para continuar su fuerte expansión. El mercado de chipsets de inteligencia artificial alcanzó un valor de USD 18.45 mil millones en 2022 y se proyecta que mantendrá una tasa de crecimiento anual compuesta del 28,76% hasta 2028. El mercado de chipsets de inteligencia artificial ha experimentado un tremendo crecimiento en los últimos años a medida que las organizaciones aprovechan cada vez más la IA y las tecnologías portátiles para obtener información y automatizar procesos. Impulsadas por los avances en las capacidades de los chipsets de IA, las empresas están encontrando nuevas formas de optimizar las operaciones, involucrar al talento y mejorar las experiencias de los clientes. Un área importante de adopción es la gestión del talento. Las plataformas que utilizan chipsets de IA en dispositivos portátiles ahora pueden proporcionar una visibilidad sin precedentes del desempeño de la fuerza laboral. Herramientas como los cascos de realidad aumentada y virtual equipados con chipsets de IA permiten a las empresas monitorear comportamientos y detectar anomalías en tiempo real. Estos análisis de comportamiento impulsados por chipsets de IA ayudan a abordar desafíos como la prevención del fraude y el cumplimiento normativo. Las instituciones financieras han sido las primeras en adoptar estas tecnologías. A medida que los modelos de trabajo remoto e híbrido se vuelven más frecuentes, la supervisión basada en datos de las operaciones globales es más crucial. Las empresas líderes están aprovechando los datos de realidad mixta y los wearables impulsados por IA para agilizar la colaboración entre equipos distribuidos. Esto permite una participación más efectiva de los empleados remotos y los clientes digitales. Los proveedores de chipsets de IA continúan invirtiendo fuertemente en modelos predictivos, integración de IA y diseños fáciles de usar. Esto permitirá que los wearables sean aún más valiosos en el futuro. Las aplicaciones como el mantenimiento predictivo, la toma de decisiones optimizada y los servicios digitales personalizados para los clientes están bien posicionadas para crecer. Los mercados de gestión de talentos y experiencia del cliente siguen siendo fuertes oportunidades de crecimiento para los proveedores de chipsets de IA a medida que los wearables integran capacidades de IA más avanzadas. Esto impulsa conocimientos personalizados y procesos automatizados que abordan las necesidades cambiantes de la fuerza laboral y los clientes en un mundo cada vez más digital. Las perspectivas del mercado de chipsets de inteligencia artificial siguen siendo positivas.

Principales impulsores del mercado

Crecimiento de la demanda de potencia de procesamiento de IA

Uno de los principales impulsores del crecimiento del mercado de chipsets de IA son los crecientes requisitos computacionales para cargas de trabajo de IA avanzadas. A medida que los algoritmos de IA se vuelven más sofisticados, generan cantidades exponencialmente mayores de datos y requieren velocidades de procesamiento más rápidas. Los chips de CPU y GPU tradicionales luchan por seguir el ritmo de estas demandas cada vez más intensas. Los chipsets de IA como los ASIC, los FPGA y los chips neuromórficos han surgido como una solución, diseñados específicamente para tareas de IA de alto rendimiento. Ofrecen capacidades como procesamiento paralelo, computación en memoria y operación de bajo consumo ideal para IA. A medida que las empresas de todas las industrias adopten cada vez más la IA para obtener ventajas competitivas, habrá necesidades crecientes de silicio de IA especializado con un rendimiento, una eficiencia y una latencia exponencialmente mayores que los chips convencionales. Esta creciente demanda computacional está abriendo muchas oportunidades para los proveedores de chipsets de IA.

Integración de IA en dispositivos IoT y Edge Computing

La integración de capacidades de IA en dispositivos conectados a Internet y sistemas edge es otro factor clave. A medida que más "cosas" se vuelvan inteligentes con IA incorporada, habrá grandes requisitos para chipsets de IA compactos y de bajo consumo que puedan operar en el borde de IoT con recursos limitados. Aplicaciones como mantenimiento predictivo, visión artificial, reconocimiento de voz y vehículos autónomos impulsarán esta tendencia. Los chipsets de IA diseñados para implementaciones integradas y edge permiten que se realicen análisis avanzados localmente en los dispositivos en lugar de enviar todos los datos a la nube. Esto ofrece beneficios como latencia reducida, menor uso de ancho de banda, privacidad mejorada y ahorros en costos operativos. También permite casos de uso de IA completamente nuevos que requieren procesamiento en tiempo real en el dispositivo. La proliferación de la IA en miles de millones de puntos finales y nodos de borde de IoT en todo el mundo será un acelerador de crecimiento significativo para los proveedores de conjuntos de chips de IA especializados.

Iniciativas gubernamentales cada vez mayores para estrategias nacionales de IA

Desafíos clave del mercado

Obstáculos de complejidad del diseño

Uno de los desafíos clave que enfrentan los proveedores de conjuntos de chips de IA es la inmensa complejidad que implica el diseño de silicio especializado para cargas de trabajo de IA avanzadas. A diferencia de los chips de uso general, los chips de IA requieren arquitecturas y capacidades novedosas optimizadas para tareas como el entrenamiento y la inferencia de redes neuronales. Esto implica desarrollar conjuntos de instrucciones específicos de la aplicación, jerarquías de memoria, interconexiones y elementos de procesamiento desde cero. Lograr un alto rendimiento y eficiencia manteniendo la flexibilidad para soportar algoritmos de IA en evolución también plantea importantes dificultades técnicas. Garantizar que los chips se puedan programar e integrar fácilmente presenta más complicaciones. Cualquier defecto o falla de diseño podría afectar significativamente el rendimiento y la experiencia del usuario. El proceso de diseño de chips, que dura varios años, también dificulta la adaptación rápida a las cambiantes necesidades del mercado. Si bien los chips de IA especializados ofrecen ventajas de rendimiento, los desafíos de diseño de bajo nivel seguirán obstaculizando los esfuerzos de innovación y las velocidades de comercialización, lo que restringirá las oportunidades de ingresos en el corto plazo. Superar estos obstáculos mediante inversiones continuas en I+D y experiencia en diseño será fundamental para los proveedores de chipsets.

La escasez de talento obstaculiza el crecimiento

Una limitación importante para la industria de chipsets de IA es la escasez mundial de talento especializado en semiconductores, incluidos arquitectos de chips, ingenieros de hardware y expertos en algoritmos de IA. El desarrollo de silicio de IA de vanguardia requiere habilidades profundas que aún son áreas de estudio emergentes. Si bien la demanda está aumentando por parte de las empresas que buscan soluciones de IA, la oferta de talento calificado no ha podido seguir el ritmo. Esta escasez de talento limita la escala y la velocidad de los ciclos de desarrollo de nuevos productos. También obstaculiza la búsqueda de tecnologías de proceso avanzadas como 3 nm y menores que son cruciales para los futuros chips de IA. La escasez de talento se ve agravada por la intensa competencia entre los gigantes tecnológicos por los profesionales de los semiconductores. Aunque los programas de formación y las asociaciones con universidades pueden ayudar a abordar este problema, atraer y retener a los mejores talentos sigue siendo una preocupación apremiante para el éxito a largo plazo del sector de los chipsets de IA. Se necesitarán colaboraciones estratégicas y prácticas de compensación competitivas para superar este desafío del capital humano.

Tendencias clave del mercado

Auge de los chips informáticos neuromórficos

La computación neuromórfica, que tiene como objetivo emular las arquitecturas neuronales del cerebro humano, está ganando terreno como un nuevo paradigma prometedor para las cargas de trabajo de IA avanzadas. Los chips de arquitectura von Neumann tradicionales enfrentan limitaciones en la eficiencia energética y la escalabilidad para tareas como el reconocimiento de patrones complejos. Los chips neuromórficos compuestos de neuronas y sinapsis pueden realizar estas funciones utilizando solo una fracción de la energía. Startups como Loihi de Intel, TrueNorth de IBM y BrainChip están desarrollando aceleradores de IA neuromórficos enfocados en aplicaciones de IoT/edge de bajo consumo. Mientras tanto, iniciativas de investigación como el Proyecto Cerebro Humano de la UE están logrando avances en sistemas neuromórficos a gran escala. Esta tendencia plantea una amenaza disruptiva para los proveedores de chips de IA que dependen de arquitecturas convencionales. Si bien persisten los desafíos técnicos, la comercialización exitosa de chips de IA neuromórficos podría abrir nuevos mercados en torno a la visión integrada, el reconocimiento de voz y otros usos de AIoT con limitaciones de potencia en los próximos 5 años. También puede conducir a procesadores neuromórficos especializados para la capacitación en centros de datos a largo plazo.

Proliferación de aceleradores de IA optimizados para el borde

Con la IA volviéndose omnipresente en los dispositivos IoT y los sistemas de borde, existe una creciente demanda de aceleradores de IA dedicados diseñados específicamente para el procesamiento local y en el dispositivo. Estos chips de IA de borde optimizan el rendimiento por vatio y minimizan la latencia para tareas de IA en tiempo real como la visión por computadora, el reconocimiento de voz y el procesamiento del lenguaje natural. Cuentan con núcleos de procesador de bajo consumo combinados con aceleradores de hardware especializados para operaciones comunes de IA. Empresas como Nvidia, Intel y Xilinx están invirtiendo fuertemente en SoC y módulos de IA enfocados en el borde. También han surgido empresas emergentes como Mythic, Anthropic y Flex Logix que apuntan a este espacio. La producción en masa de dichos aceleradores será fundamental para impulsar sistemas inteligentes en industrias como ciudades inteligentes, atención médica, comercio minorista y automatización industrial durante la próxima década. Se espera que esta tendencia impulse más del 50% de los ingresos de los chips de IA para 2030 a medida que la IA de estilo nube se acerca a miles de millones de dispositivos de borde distribuidos.

Aparición de arquitecturas multinúcleo de chips de IA

A medida que los modelos de IA crecen exponencialmente en tamaño y complejidad, la demanda de potencia de procesamiento paralelo se está intensificando. Los chips de IA tradicionales de uno o dos núcleos están alcanzando sus límites computacionales. Esto está impulsando el auge de las arquitecturas de chips de IA multinúcleo con decenas a cientos de núcleos especializados optimizados para el aprendizaje profundo distribuido. Las empresas emergentes como Graphcore y Cerebras Systems han sido pioneras en este enfoque en chips de entrenamiento de IA para centros de datos con más de 1000 núcleos. Mientras tanto, empresas como Intel, AMD y Nvidia están integrando docenas de núcleos de IA en las CPU y GPU convencionales. Los chips de IA de múltiples núcleos masivos prometen ganancias de 10 a 100 veces en el rendimiento de la IA a menores costos en comparación con los diseños de un solo núcleo o pocos núcleos. Están preparados para acelerar significativamente los plazos de desarrollo de modelos de IA. Si bien los desafíos de programación persisten, la adopción generalizada de silicio de IA de múltiples núcleos durante los próximos 5 años transformará el panorama de la IA de los centros de datos y permitirá nuevas fronteras en el aprendizaje profundo como los gemelos digitales, los datos sintéticos y la seguridad de la IA.

Información segmentaria

Información sobre el tipo de chipset de IA

Los chipsets de IA de GPU (unidad de procesamiento de gráficos) dominaron el mercado global de chipsets de inteligencia artificial en 2022 y se espera que mantengan su dominio durante el período de pronóstico. Los chipsets de IA con GPU ocuparon la mayor parte del mercado mundial de chipsets de inteligencia artificial en 2022. Las GPU son procesadores masivamente paralelos que pueden manejar múltiples tareas simultáneamente. Tienen miles de núcleos más pequeños y eficientes diseñados para manejar múltiples tareas simultáneamente. Las GPU son muy eficaces en algoritmos en los que el procesamiento de grandes bloques de datos se realiza en paralelo dividiéndolos en subproblemas más pequeños, como en el aprendizaje profundo y las redes neuronales. El entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo requiere enormes cantidades de potencia computacional para tareas como el ajuste de hiperparámetros, que es muy adecuado para las GPU. Además, las GPU ofrecen una mayor eficiencia energética y rendimiento por dólar en relación con las CPU u otros tipos de chips, lo que las hace ideales para cargas de trabajo de IA. Las principales empresas de tecnología como NVIDIA, AMD e Intel, entre otras, han estado invirtiendo mucho en el desarrollo de potentes GPU con núcleos Tensor dedicados y grandes anchos de banda de memoria para satisfacer la creciente necesidad de entrenamiento e inferencia de IA. Con el aumento de las aplicaciones de IA en varias industrias como la automotriz, la atención médica y más, se espera que la demanda de procesadores de IA potentes y rentables continúe creciendo rápidamente. Esto impulsará el dominio de los chipsets de IA de GPU en el mercado global durante el período de pronóstico.

Perspectivas tecnológicas

El aprendizaje profundo dominó el mercado global de chipsets de inteligencia artificial en 2022 en función de la tecnología y se espera que mantenga su dominio durante el período de pronóstico. El aprendizaje profundo es una rama del aprendizaje automático que utiliza redes neuronales con múltiples capas ocultas entre las capas de entrada y salida para aprender representaciones de datos con múltiples niveles de abstracción. Los algoritmos de aprendizaje profundo son capaces de aprender patrones complejos y correlaciones en grandes conjuntos de datos sin estar programados explícitamente para buscar la información relevante. Estos algoritmos se basan en el cerebro humano en el diseño y desarrollo de redes neuronales para el aprendizaje profundo que pueden aprender de manera no supervisada. El aprendizaje profundo ha revolucionado varios dominios como la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, la robótica y más al lograr un rendimiento a nivel humano en tareas como el reconocimiento de imágenes, el reconocimiento de voz y la traducción automática. La disponibilidad de big data, GPU de bajo costo y algoritmos de aprendizaje profundo mejorados han hecho que el aprendizaje profundo sea omnipresente en los últimos años. La mayoría de los conjuntos de chips de IA desarrollados por las empresas están optimizados para cargas de trabajo de aprendizaje profundo para acelerar el entrenamiento de redes neuronales profundas en conjuntos de datos masivos. A medida que las aplicaciones de aprendizaje profundo continúan creciendo exponencialmente en todas las industrias para análisis avanzados, modelado predictivo y automatización, la demanda de conjuntos de chips de aprendizaje profundo seguirá aumentando. Los conjuntos de chips de aprendizaje profundo ofrecen un alto rendimiento y eficiencia energética en comparación con las CPU de propósito general para tareas de aprendizaje profundo. Por lo tanto, la tecnología de aprendizaje profundo dominará el mercado de conjuntos de chips de inteligencia artificial durante el período de pronóstico con sus capacidades superiores y su adopción generalizada en todas las industrias.

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Perspectivas regionales

América del Norte dominó el mercado global de conjuntos de chips de inteligencia artificial en 2022 según la región y se espera que mantenga su dominio durante el período de pronóstico. Estados Unidos tiene la participación mayoritaria en el mercado de conjuntos de chips de IA de América del Norte y mundial debido a la fuerte presencia de empresas de tecnología líderes en el país. Estados Unidos tiene la mayor cantidad de nuevas empresas de IA y grandes inversiones en investigación y desarrollo de IA en comparación con otras regiones. Es un líder mundial en el desarrollo de tecnologías de IA y chipsets asociados con la presencia de importantes fabricantes de chipsets de IA como NVIDIA, Intel, AMD y Qualcomm con sede en los EE. UU. Estas empresas han estado invirtiendo miles de millones de dólares en el desarrollo de procesadores y aceleradores de IA de vanguardia. Además, la importante financiación gubernamental en investigación de IA a través de DARPA, NASA y otras agencias ha creado un entorno propicio para la innovación en IA en la región. La amplia adopción de IA en industrias como la atención médica, la automotriz, las finanzas, el comercio minorista y más ha creado una gran demanda de productos y servicios basados en IA en América del Norte. La abundante disponibilidad de datos, la potencia informática, la fuerza laboral calificada y la adopción temprana de tecnologías avanzadas han convertido a América del Norte en el precursor de la comercialización de IA. Con los continuos avances tecnológicos, el creciente enfoque en las aplicaciones de IA y las enormes inversiones que fluyen hacia el espacio de IA tanto de los sectores privado como público, se espera que América del Norte mantenga su posición de liderazgo como el mayor mercado regional de chipsets de IA durante el período de pronóstico.

Acontecimientos recientes

• En 2022, NVIDIA lanzó su nueva arquitectura de GPU Hopper que ofrece hasta 3 veces más rendimiento que la generación anterior para cargas de trabajo de IA. Las GPU Hopper están destinadas a acelerar la IA y las aplicaciones informáticas de alto rendimiento.
• Intel adquirió Tower Semiconductor en 2022 para expandir sus servicios de fundición y su capacidad de producción dedicada para las tecnologías de empaquetado avanzadas de Intel, incluidos sus productos de IA y gráficos.
• Samsung presentó su nuevo procesador Charm AI en 2022, que ofrece más de 260 billones de operaciones por segundo (TOPS) de rendimiento de IA. Está dirigido a aplicaciones de IA en los sectores de la telefonía móvil, la IoT y la automoción.
• Qualcomm lanzó la plataforma Snapdragon 8 Gen 2 en 2022 con el motor de IA de cuarta generación de la empresa, que ofrece un rendimiento de IA 4 veces más rápido que la generación anterior.
• AMD lanzó su tarjeta aceleradora de IA MI250 en 2022 impulsada por su arquitectura CDNA 2. Ofrece un rendimiento y una eficiencia energética más de 3 veces mejores que la generación anterior.
• Graphcore lanzó su nuevo procesador IPU-POD8I en 2022, que ofrece más de 1 exaops de potencia de procesamiento de IA. Su objetivo es el entrenamiento de IA para cargas de trabajo de PNL y visión artificial.
• Tenstorrent presentó su nuevo chip de IA llamado Jupiter en 2022, que ofrece más de 100 teraoperaciones de rendimiento dirigidas a aplicaciones de inferencia de IA.
• Google adquirió Mandiant en 2022 para fortalecer sus ofertas de seguridad en la nube a través de la experiencia de Mandiant en servicios de respuesta a incidentes y ciberseguridad.

Actores clave del mercado

• Corporación NVIDIA
• Corporación Intel
• IBM Corporación
• Microsoft Corporation
• Amazon Web Services
• Qualcomm
• AlphabetInc
• SamsungElectronics Co.Ltd
• MicronTechnology, In
• Xilinx,Inc