Tamaño del mercado global de chipsets de inteligencia artificial por tipo, por aplicación, por tecnología, por alcance geográfico y pronóstico

Tamaño y pronóstico del mercado de chipsets de inteligencia artificial

El tamaño del mercado de chipsets de inteligencia artificial se valoró en USD 30 mil millones en 2023 y se proyecta que alcance los USD 112,62 mil millones para 2030, creciendo a una CAGR del 20,8% durante el período de pronóstico 2024-2030.

El mercado de chipsets de inteligencia artificial se refiere al segmento industrial global que abarca el desarrollo, la producción y la venta de chips semiconductores especializados diseñados para aplicaciones de inteligencia artificial (IA). Estos conjuntos de chips son componentes integrales en dispositivos y sistemas habilitados para IA, que proporcionan la potencia computacional necesaria para tareas como aprendizaje automático, aprendizaje profundo, procesamiento del lenguaje natural y visión artificial.

Impulsores del mercado global de conjuntos de chips de inteligencia artificial

Los impulsores del mercado de conjuntos de chips de inteligencia artificial pueden verse influenciados por varios factores. Estos pueden incluir

• Crecimiento rápido en aplicaciones de IA La necesidad de conjuntos de chips de IA está siendo impulsada por el uso generalizado de IA en varias industrias, incluidas la atención médica, la automotriz, las finanzas, el comercio minorista y la fabricación. La inteligencia artificial (IA) se está utilizando ampliamente en campos como la robótica, la conducción autónoma, la identificación de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y el análisis predictivo. Como resultado, los fabricantes de chips de IA se enfrentan a enormes oportunidades de mercado.
• Creciente necesidad de computación de borde el procesamiento en tiempo real, la menor latencia y la optimización del ancho de banda están impulsando la demanda de computación de borde, que procesa los datos más cerca de la fuente o el dispositivo que en los centros de datos centralizados. Los conjuntos de chips de IA diseñados con la computación de borde en mente facilitan la integración efectiva de aplicaciones de IA en dispositivos como drones, dispositivos IoT, automóviles autónomos y teléfonos inteligentes.
• Avances en aceleración de hardware de IA el rendimiento, la eficiencia energética y la escalabilidad de la IA se están mejorando mediante tecnologías de aceleración de hardware como unidades de procesamiento neuronal (NPU), circuitos integrados específicos de la aplicación (ASIC), unidades de procesamiento gráfico (GPU) y matrices de puertas programables en campo (FPGA). En lo que respecta al rendimiento, los chipsets de IA fabricados especialmente para cargas de trabajo de IA son superiores a las soluciones estándar basadas en CPU.
• Demanda de IA en centros de datos y computación en la nube para aumentar la productividad de los trabajos de inferencia y entrenamiento de IA y acelerar las cargas de trabajo, los centros de datos y los proveedores de computación en la nube están invirtiendo en chipsets de IA. Los chipsets de IA con alto rendimiento, escalabilidad y eficiencia energética que están diseñados para entornos de centros de datos y nube hacen posible la implementación de IA a gran escala.
• Aparición de tecnologías impulsadas por IA la necesidad de chipsets de IA está siendo impulsada por la introducción de tecnologías impulsadas por IA, como ciudades inteligentes, asistentes virtuales, automóviles sin conductor, automatización industrial y diagnósticos de atención médica. Estas tecnologías se basan en modelos y algoritmos de inteligencia artificial (IA), que para obtener los mejores resultados necesitan aceleración de hardware dedicada.
• Énfasis en la sostenibilidad y la eficiencia energética al diseñar chips de IA, la eficiencia energética es especialmente importante para los dispositivos y aplicaciones alimentados por batería que tienen en cuenta el medio ambiente. Una mayor duración de la batería, un menor consumo de energía y menores costos de funcionamiento son posibles gracias a los conjuntos de chips de IA ajustados para la economía energética, lo que los hace atractivos para aplicaciones móviles y de Internet de las cosas.
• Iniciativas e inversiones gubernamentales para promover la innovación, el crecimiento económico y la competitividad, los gobiernos y las instituciones públicas están realizando inversiones en investigación, desarrollo y adopción de IA. El mercado de los conjuntos de chips de IA se ve impulsado por programas de financiación, subsidios y apoyo regulatorio para la tecnología de IA. Estos factores también promueven la cooperación entre la industria y la academia.
• Demanda de bienes y servicios habilitados para IA la incorporación de conjuntos de chips de IA en los bienes electrónicos de consumo está siendo impulsada por la demanda de los clientes de productos y servicios habilitados para IA, incluidos asistentes virtuales, plataformas de transmisión, parlantes inteligentes, teléfonos inteligentes y sistemas de automatización del hogar. La funcionalidad mejorada de estos dispositivos, las experiencias personalizadas y las características de vanguardia son posibles gracias a los conjuntos de chips de IA.
• Competencia e innovación tecnológica la feroz rivalidad entre los fabricantes de semiconductores, los fabricantes de chips de IA y los gigantes tecnológicos impulsa los avances en la tecnología de conjuntos de chips de IA. Las empresas están gastando dinero en I+D para crear diseños de chips de IA de próxima generación, aumentar la eficiencia, reducir los gastos y diferenciarse de los competidores.

Restricciones del mercado global de conjuntos de chips de inteligencia artificial

Varios factores pueden actuar como restricciones o desafíos para el mercado de conjuntos de chips de inteligencia artificial. Estos pueden incluir

• Altos costos de desarrollo se necesita una cantidad sustancial de investigación y desarrollo (I+D) para diseñar y fabricar conjuntos de chips de IA. Crear diseños de hardware personalizados que estén optimizados para cargas de trabajo de IA puede ser costoso, especialmente para empresas nuevas y más pequeñas que recién ingresan al mercado.
• Complejidad y dificultades técnicas la creación de conjuntos de chips de IA requiere resolver una serie de dificultades técnicas, que incluyen escalabilidad, eficiencia energética e interoperabilidad con marcos y algoritmos de IA. Se necesitan conocimientos técnicos de ingeniería y diseño de alto nivel para maximizar el rendimiento y, al mismo tiempo, reducir el uso de energía y la disipación de calor.
• Limitaciones en la cadena de suministro la fabricación de conjuntos de chips de IA depende de intrincadas cadenas de suministro mundiales para componentes, materias primas y procedimientos de fabricación. El malestar geopolítico o la escasez de recursos esenciales pueden provocar interrupciones en la cadena de suministro que afecten los plazos de entrega, los precios y los cronogramas de producción.
• Competencia de actores conocidos Empresas conocidas como NVIDIA, AMD e Intel controlan una gran parte de la industria de los chipsets de IA, que es bastante competitiva. Para superar a estos actores establecidos, los recién llegados deben diferenciar sus productos por su relación costo-beneficio, rendimiento e innovación.
• Preocupaciones regulatorias y éticas La privacidad de los datos, la seguridad, los sesgos y la rendición de cuentas son solo algunos de los problemas regulatorios y éticos que plantea el uso de chipsets de IA. Las empresas que crean chipsets de IA y sus clientes enfrentan incertidumbre como resultado de la evolución continua de los marcos regulatorios que rigen el uso de tecnologías de IA.
• Desafíos de integración Puede resultar difícil integrar chipsets de IA en los ecosistemas de hardware y software actuales, especialmente para la informática de borde, la robótica y los vehículos autónomos. La adopción en algunas industrias puede verse obstaculizada por problemas de compatibilidad, desafíos de interoperabilidad y la necesidad de un desarrollo de software especializado.
• Compatibilidad limitada con el ecosistema para fomentar el uso de chipsets de IA, se debe establecer un sólido ecosistema de herramientas de software, bibliotecas y comunidades de desarrolladores. Sin embargo, para las arquitecturas de chips más recientes, la disponibilidad de dichos recursos podría verse restringida, lo que dificultaría que los desarrolladores utilicen por completo la aceleración de hardware de IA.
• Riesgos de seguridad los chipsets de IA tienen el potencial de crear nuevos vectores de ataque y fallas de seguridad, especialmente en aplicaciones que manejan datos confidenciales o infraestructura vital. Se necesita una inversión constante en medidas de ciberseguridad y mejores prácticas para garantizar la seguridad y la resiliencia de las plataformas de hardware de IA contra los ciberataques.

Análisis de la segmentación del mercado global de chipsets de inteligencia artificial

El mercado global de chipsets de inteligencia artificial está segmentado en función del tipo, la aplicación, la tecnología y la geografía.

Mercado de chipsets de inteligencia artificial, por tipo

• Chips de CPU (unidad central de procesamiento) procesadores tradicionales optimizados para tareas de IA a través de mejoras arquitectónicas, extensiones del conjunto de instrucciones y aceleradores de hardware.
• Chips de GPU (unidad de procesamiento gráfico) tarjetas gráficas reutilizadas para tareas de procesamiento paralelo en aplicaciones de IA, aprendizaje automático y aprendizaje profundo.
• Chips ASIC (circuito integrado específico de la aplicación) chips diseñados a medida específicamente para cargas de trabajo de IA, que ofrecen alto rendimiento, eficiencia energética y escalabilidad.
• Chips FPGA (Field-Programmable Gate Array) Plataformas de hardware reconfigurables utilizadas para acelerar algoritmos de IA a través del procesamiento paralelo y la aceleración de hardware.
• Chips NPU (Neural Processing Unit) Procesadores especializados optimizados para tareas de inferencia y entrenamiento de redes neuronales, que ofrecen alto rendimiento y baja latencia.
• Chips TPU (Tensor Processing Unit) ASIC diseñados a medida de Google optimizados para cargas de trabajo TensorFlow, que ofrecen alto rendimiento y eficiencia energética para entrenamiento e inferencia de IA.
• Chips VPU (Vision Processing Unit) Procesadores especializados optimizados para tareas de visión artificial, como detección de objetos, reconocimiento y procesamiento de imágenes.

Mercado de chipsets de inteligencia artificial, por aplicación

• Aprendizaje automático Chipsets de IA utilizados para tareas de aprendizaje automático, incluido el aprendizaje supervisado, aprendizaje no supervisado, aprendizaje de refuerzo y aprendizaje profundo.
• Aprendizaje profundo chipsets de IA optimizados para arquitecturas de redes neuronales profundas, como redes neuronales convolucionales (CNN), redes neuronales recurrentes (RNN) y redes generativas antagónicas (GAN).
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN) chipsets de IA utilizados para procesar y comprender el lenguaje humano, incluidas tareas como reconocimiento de voz, análisis de sentimientos y traducción de idiomas.
• Visión artificial chipsets de IA optimizados para tareas de percepción visual, como reconocimiento de imágenes, detección de objetos, reconocimiento facial y conducción autónoma.
• Robótica chipsets de IA utilizados en aplicaciones robóticas para tareas de percepción, toma de decisiones, planificación de movimientos, control y manipulación.
• Vehículos autónomos chipsets de IA utilizados en vehículos autónomos para funciones de percepción, navegación, toma de decisiones y control.
• Asistencia sanitaria chipsets de IA aplicados en la asistencia sanitaria para el análisis de imágenes médicas, diagnóstico de enfermedades, descubrimiento de fármacos, medicina personalizada y monitorización de pacientes.
• Finanzas chipsets de IA utilizados en aplicaciones financieras para comercio algorítmico, evaluación de riesgos, detección de fraudes, calificación crediticia y servicio al cliente.
• Ciudades inteligentes chipsets de IA implementados en aplicaciones de ciudades inteligentes para gestión del tráfico, seguridad pública, monitorización medioambiental, gestión energética y optimización de infraestructura.
• Venta minorista chipsets de IA utilizados en aplicaciones minoristas para análisis de clientes, gestión de inventario, previsión de la demanda, recomendaciones personalizadas y optimización de la cadena de suministro.

Mercado de chipsets de inteligencia artificial, por tecnología

• Computación cuántica chipsets de IA basados en principios de computación cuántica para resolver problemas complejos de IA con velocidades de procesamiento exponencialmente más rápidas.
• Computación de borde chipsets de IA optimizados para aplicaciones de computación de borde, lo que permite que las tareas de inferencia y procesamiento de IA se realicen localmente en dispositivos de borde sin depender de la nube conectividad.
• Computación en la nube chipsets de IA implementados en centros de datos en la nube para tareas de procesamiento de datos, inferencia y entrenamiento de IA a gran escala, que ofrecen escalabilidad, flexibilidad y capacidades informáticas de alto rendimiento.

Mercado de chipsets de inteligencia artificial, por geografía

• América del Norte segmento de mercado que cubre Estados Unidos y Canadá, caracterizado por una fuerte presencia de fabricantes de chips de IA, empresas de tecnología, instituciones de investigación e inversión en I+D de IA.
• Europa segmento de mercado que abarca países de la Unión Europea (UE), incluidos Alemania, Francia, el Reino Unido y los Países Bajos, donde el desarrollo y la adopción de chips de IA están impulsados por la innovación tecnológica, las asociaciones industriales y las iniciativas gubernamentales.
• Asia-Pacífico segmento de mercado que incluye países como China, Japón, Corea del Sur, India y Taiwán, que son testigos de un rápido crecimiento en la fabricación, adopción e inversión de chips de IA impulsados por el apoyo del gobierno, la experiencia tecnológica y el mercado. Demanda.
• Medio Oriente y África Segmento de mercado que cubre países en Medio Oriente (por ejemplo, Emiratos Árabes Unidos, Arabia Saudita) y África (por ejemplo, Sudáfrica, Nigeria), donde la adopción de chips de IA está creciendo en sectores como la atención médica, las finanzas y las ciudades inteligentes.
• América Latina Segmento de mercado que abarca países de América Central y del Sur, caracterizado por oportunidades emergentes para la implementación de chips de IA en industrias como la agricultura, la energía y el transporte.

Actores clave

Los principales actores en el mercado de chipsets de inteligencia artificial son

• Intel Corporation (EE. UU.)
• NVIDIA Corporation (EE. UU.)
• AMD (EE. UU.)
• Samsung Electronics Co., Ltd. (Corea del Sur)
• Qualcomm Technologies, Inc (EE. UU.)
• Micron Technology Inc (EE. UU.)
• IBM (EE. UU.)
• Texas Instruments Incorporated (EE. UU.)
• Huawei Technologies Co., Ltd. (China)
• Apple Inc. (EE. UU.)
• Alphabet Inc. (EE. UU.)
• NXP Semiconductors (Países Bajos)
• Infineon Technologies AG (Alemania)
• Graphcore (Reino Unido)

Alcance del informe

Opinión del analista

El mercado de chipsets de inteligencia artificial está preparado para un crecimiento sustancial impulsado por la creciente demanda de productos habilitados para IA en varios sectores, como la atención médica, la automoción, la electrónica de consumo y la automatización industrial. Los avances tecnológicos, las crecientes inversiones en investigación y desarrollo de IA y la proliferación de aplicaciones de IA son factores clave que impulsan la expansión del mercado. Además, el mercado se caracteriza por una intensa competencia entre los actores clave que se esfuerzan por innovar y mejorar el rendimiento y la eficiencia de los conjuntos de chips de IA, impulsando así un mayor crecimiento del mercado en el período de pronóstico.

Metodología de investigación de la investigación de mercado

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