Marché des chipsets d’intelligence artificielle – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par type de chipset d’IA (chipsets d’IA GPU (unité de traitement graphique), chipsets d’IA CPU (unité centrale de traitement), chipsets d’IA FPGA (Field-Programmable Gate Array), chipsets d’IA ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)) par technologie (Deep L
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 CustomizationMarché des chipsets d’intelligence artificielle – Taille de l’industrie mondiale, part, tendances, opportunités et prévisions, segmenté par type de chipset d’IA (chipsets d’IA GPU (unité de traitement graphique), chipsets d’IA CPU (unité centrale de traitement), chipsets d’IA FPGA (Field-Programmable Gate Array), chipsets d’IA ASIC (Application-Specific Integrated Circuit)) par technologie (Deep L
| Période de prévision | 2024-2028 |
| Taille du marché (2022) | 18,45 milliards USD |
| TCAC (2023-2028) | 28,76 % |
| Segment à la croissance la plus rapide | Apprentissage automatique |
| Marché le plus important | Amérique du Nord |
Aperçu du marché
Le marché mondial des chipsets d'intelligence artificielle a connu une croissance considérable ces dernières années et est sur le point de poursuivre sa forte expansion. Le marché des chipsets d'intelligence artificielle a atteint une valeur de 18,45 milliards USD en 2022 et devrait maintenir un taux de croissance annuel composé de 28,76 % jusqu'en 2028. Le marché des chipsets d'intelligence artificielle a connu une croissance considérable ces dernières années, les organisations tirant de plus en plus parti de l'IA et des technologies portables pour obtenir des informations et automatiser les processus. Grâce aux avancées des capacités des chipsets d'IA, les entreprises trouvent de nouvelles façons d'optimiser leurs opérations, d'engager les talents et d'améliorer l'expérience client. L'un des principaux domaines d'adoption est la gestion des talents. Les plateformes utilisant des chipsets d'IA dans des appareils portables peuvent désormais offrir une visibilité sans précédent sur les performances de la main-d'œuvre. Des outils tels que des casques de réalité augmentée et virtuelle équipés de chipsets d’IA permettent aux entreprises de surveiller les comportements et de détecter les anomalies en temps réel. Ces analyses comportementales alimentées par des chipsets d’IA aident à relever des défis tels que la prévention de la fraude et la conformité réglementaire. Les institutions financières ont été les premières à adopter ces technologies. À mesure que les modèles de travail à distance et hybrides se généralisent, la surveillance des opérations mondiales basée sur les données est plus cruciale. Les grandes entreprises exploitent les données de réalité mixte et les objets connectés alimentés par l’IA pour rationaliser la collaboration entre les équipes distribuées. Cela permet un engagement plus efficace des employés distants et des clients qui privilégient le numérique. Les fournisseurs de chipsets d’IA continuent d’investir massivement dans la modélisation prédictive, l’intégration de l’IA et les conceptions conviviales. Cela permettra de tirer encore plus de valeur des objets connectés à l’avenir. Des applications telles que la maintenance prédictive, la prise de décision optimisée et les services numériques personnalisés pour les clients sont bien placées pour se développer. Les marchés de la gestion des talents et de l’expérience client restent de fortes opportunités de croissance pour les fournisseurs de chipsets d’IA, car les objets connectés intègrent des capacités d’IA plus avancées. Cela alimente des informations personnalisées et des processus automatisés répondant aux besoins évolutifs de la main-d’œuvre et des clients dans un monde de plus en plus numérique. Les perspectives du marché des chipsets d'intelligence artificielle restent positives.
Principaux moteurs du marché
Demande croissante de puissance de traitement de l'IA
L'un des principaux moteurs de la croissance du marché des chipsets d'IA est l'augmentation des besoins de calcul pour les charges de travail d'IA avancées. À mesure que les algorithmes d'IA deviennent plus sophistiqués, ils génèrent des quantités de données exponentiellement plus importantes et nécessitent des vitesses de traitement plus rapides. Les puces CPU et GPU traditionnelles ont du mal à suivre le rythme de ces demandes croissantes. Les chipsets d'IA tels que les ASIC, les FPGA et les puces neuromorphiques sont apparus comme une solution, conçue spécifiquement pour les tâches d'IA hautes performances. Ils offrent des fonctionnalités telles que le traitement parallèle, le calcul en mémoire et le fonctionnement à faible consommation d'énergie, idéales pour l'IA. À mesure que les entreprises de tous les secteurs adoptent de plus en plus l'IA pour obtenir des avantages concurrentiels, les besoins en silicium d'IA spécialisé avec un débit, une efficacité et une latence exponentiellement plus élevés que les puces classiques vont augmenter. Cette demande croissante de calcul ouvre de nombreuses opportunités pour les fournisseurs de chipsets d'IA.
Intégration de l'IA dans les appareils IoT et l'informatique de pointe
L'intégration des capacités d'IA dans les appareils connectés à Internet et les systèmes de pointe est un autre facteur clé. À mesure que de plus en plus d'objets deviennent intelligents grâce à l'IA intégrée, les besoins en chipsets d'IA compacts et à faible consommation d'énergie, capables de fonctionner à la périphérie de l'IoT avec des ressources limitées, vont devenir considérables. Des applications telles que la maintenance prédictive, la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et les véhicules autonomes vont favoriser cette tendance. Les chipsets d'IA conçus pour les déploiements intégrés et de pointe permettent d'effectuer des analyses avancées localement sur les appareils plutôt que d'envoyer toutes les données vers le cloud. Cela offre des avantages tels qu'une latence réduite, une utilisation réduite de la bande passante, une confidentialité améliorée et des économies de coûts opérationnels. Cela permet également des cas d'utilisation d'IA entièrement nouveaux nécessitant un traitement en temps réel sur l'appareil. La prolifération de l'IA dans des milliards de points de terminaison et de nœuds périphériques IoT dans le monde entier constituera un accélérateur de croissance significatif pour les fournisseurs de chipsets d'IA spécialisés.
Initiatives gouvernementales croissantes pour les stratégies nationales d'IA
Principaux défis du marché
Obstacles à la complexité de la conception
L'un des principaux défis auxquels sont confrontés les fournisseurs de chipsets d'IA est l'immense complexité impliquée dans la conception de silicium spécialisé pour les charges de travail d'IA avancées. Contrairement aux puces à usage général, les puces d'IA nécessitent de nouvelles architectures et capacités optimisées pour des tâches telles que la formation et l'inférence de réseaux neuronaux. Cela implique de développer des ensembles d'instructions spécifiques à l'application, des hiérarchies de mémoire, des interconnexions et des éléments de traitement à partir de zéro. Atteindre un débit et une efficacité élevés tout en maintenant la flexibilité nécessaire pour prendre en charge l'évolution des algorithmes d'IA pose également des difficultés techniques majeures. La programmation et l’intégration aisées des puces présentent d’autres complications. Tout défaut ou imperfection de conception peut avoir un impact significatif sur les performances et l’expérience utilisateur. Le processus de conception des puces, qui s’étend sur plusieurs années, rend également difficile une adaptation rapide aux besoins changeants du marché. Si les puces d’IA spécialisées offrent des avantages en termes de performances, les défis de conception de bas niveau continueront d’entraver les efforts d’innovation et les délais de mise sur le marché, limitant ainsi les opportunités de revenus à court terme. Surmonter ces obstacles grâce à des investissements continus en R&D et à une expertise en conception sera essentiel pour les fournisseurs de chipsets.
La pénurie de talents freine la croissance
La pénurie mondiale de talents spécialisés dans les semi-conducteurs, notamment d’architectes de puces, d’ingénieurs en matériel et d’experts en algorithmes d’IA, constitue une contrainte importante pour l’industrie des chipsets d’IA. Le développement de silicium d’IA de pointe nécessite des compétences approfondies qui sont encore des domaines d’étude émergents. Alors que la demande des entreprises à la recherche de solutions d’IA augmente, l’offre de talents qualifiés n’a pas réussi à suivre le rythme. Cette pénurie de talents limite l’échelle et la vitesse des cycles de développement de nouveaux produits. Elle entrave également la poursuite de technologies de processus avancées telles que 3 nm et moins, qui sont cruciales pour les futures puces d’IA. La pénurie de talents est exacerbée par la concurrence intense entre les géants de la technologie pour les professionnels des semi-conducteurs. Bien que les programmes de formation et les partenariats universitaires puissent aider à résoudre ce problème, attirer et retenir les meilleurs talents reste une préoccupation pressante pour le succès à long terme du secteur des puces d'IA. Des collaborations stratégiques et des pratiques de rémunération compétitives seront nécessaires pour surmonter ce défi du capital humain.
Principales tendances du marché
Montée en puissance des puces informatiques neuromorphiques
L'informatique neuromorphique, qui vise à imiter les architectures neuronales du cerveau humain, gagne du terrain en tant que nouveau paradigme prometteur pour les charges de travail d'IA avancées. Les puces d'architecture von Neumann traditionnelles sont confrontées à des limites en termes d'efficacité énergétique et d'évolutivité pour des tâches telles que la reconnaissance de formes complexes. Les puces neuromorphiques composées de neurones et de synapses peuvent exécuter ces fonctions en utilisant seulement une fraction de l'énergie. Des startups comme Loihi d'Intel, TrueNorth d'IBM et BrainChip développent des accélérateurs d'IA neuromorphiques axés sur les applications edge/IoT à faible consommation d'énergie. Parallèlement, des initiatives de recherche comme le projet Human Brain de l'UE progressent dans les systèmes neuromorphiques à grande échelle. Cette tendance constitue une menace perturbatrice pour les fournisseurs de puces d'IA en place qui dépendent des architectures conventionnelles. Bien que des défis techniques subsistent, la commercialisation réussie de puces d'IA neuromorphiques pourrait ouvrir de nouveaux marchés autour de la vision intégrée, de la reconnaissance vocale et d'autres utilisations de l'IAoT à faible consommation d'énergie au cours des cinq prochaines années. Cela pourrait également conduire à des processeurs neuromorphiques spécialisés pour la formation des centres de données à plus long terme.
Prolifération d'accélérateurs d'IA optimisés pour les périphériques
L'IA devenant omniprésente dans les appareils IoT et les systèmes périphériques, la demande d'accélérateurs d'IA dédiés conçus spécifiquement pour le traitement sur appareil et local augmente. Ces puces d'IA de pointe optimisent les performances par watt et minimisent la latence pour les tâches d'IA en temps réel comme la vision par ordinateur, la reconnaissance vocale et le traitement du langage naturel. Ils sont dotés de cœurs de processeur à faible consommation d'énergie combinés à des accélérateurs matériels spécialisés pour les opérations d'IA courantes. Des entreprises comme Nvidia, Intel et Xilinx investissent massivement dans les SoC et modules d'IA axés sur la périphérie. Des startups comme Mythic, Anthropic et Flex Logix ont également émergé en ciblant cet espace. La production de masse de tels accélérateurs sera essentielle pour alimenter les systèmes intelligents dans des secteurs tels que les villes intelligentes, la santé, la vente au détail et l'automatisation industrielle au cours de la prochaine décennie. Cette tendance devrait générer plus de 50 % des revenus des puces d'IA d'ici 2030, car l'IA de type cloud se rapproche de milliards d'appareils de périphérie distribués.
Émergence des architectures multicœurs de puces d'IA
À mesure que les modèles d'IA augmentent de manière exponentielle en taille et en complexité, la demande de puissance de traitement parallèle s'intensifie. Les puces d'IA traditionnelles à un ou deux cœurs atteignent leurs limites de calcul. Cela entraîne l'essor des architectures de puces d'IA multicœurs avec des dizaines à des centaines de cœurs spécialisés optimisés pour l'apprentissage profond distribué. Des startups comme Graphcore et Cerebras Systems ont été les pionnières de cette approche dans les puces de formation d'IA de centre de données comportant plus de 1000 cœurs. Pendant ce temps, des entreprises comme Intel, AMD et Nvidia intègrent des dizaines de cœurs d'IA dans les processeurs et les GPU grand public. Les puces d'IA massivement multicœurs promettent des gains de performances d'IA de 10 à 100 fois à moindre coût par rapport aux conceptions à un ou quelques cœurs. Elles sont sur le point d'accélérer considérablement les délais de développement des modèles d'IA. Bien que les défis de programmation demeurent, l'adoption généralisée du silicium d'IA multicœur au cours des 5 prochaines années transformera le paysage de l'IA des centres de données et ouvrira de nouvelles frontières dans l'apprentissage profond comme les jumeaux numériques, les données synthétiques et la sécurité de l'IA.
Informations sectorielles
Informations sur le type de chipset d'IA
Les chipsets d'IA GPU (Graphics Processing Unit) ont dominé le marché mondial des chipsets d'intelligence artificielle en 2022 et devraient maintenir leur domination au cours de la période de prévision. Les chipsets d'IA GPU détenaient la plus grande part du marché mondial des chipsets d'intelligence artificielle en 2022. Les GPU sont des processeurs massivement parallèles qui peuvent gérer plusieurs tâches simultanément. Ils possèdent des milliers de cœurs plus petits et plus efficaces conçus pour gérer plusieurs tâches simultanément. Les GPU sont très efficaces dans les algorithmes où le traitement de gros blocs de données est effectué en parallèle en les divisant en sous-problèmes plus petits, comme dans l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux. La formation de modèles d'apprentissage profond nécessite d'énormes quantités de puissance de calcul pour des tâches telles que le réglage des hyperparamètres, ce qui est bien adapté aux GPU. De plus, les GPU offrent une efficacité énergétique et des performances par dollar supérieures par rapport aux CPU ou à d'autres types de puces, ce qui les rend idéaux pour les charges de travail d'IA. Les grandes entreprises technologiques comme NVIDIA, AMD et Intel, entre autres, ont investi massivement dans le développement de GPU puissants avec des cœurs Tensor dédiés et des bandes passantes mémoire élevées pour répondre au besoin croissant de formation et d'inférence de l'IA. Avec l'augmentation des applications d'IA dans divers secteurs comme l'automobile, la santé et bien d'autres, la demande de processeurs d'IA puissants et rentables devrait continuer à croître rapidement. Cela favorisera la domination des chipsets GPU AI sur le marché mondial au cours de la période de prévision.
Informations technologiques
L'apprentissage profond a dominé le marché mondial des chipsets d'intelligence artificielle en 2022 sur la base de la technologie et devrait maintenir sa domination au cours de la période de prévision. L'apprentissage profond est une branche de l'apprentissage automatique qui utilise des réseaux neuronaux avec plusieurs couches cachées entre les couches d'entrée et de sortie pour apprendre des représentations de données avec plusieurs niveaux d'abstraction. Les algorithmes d'apprentissage profond sont capables d'apprendre des modèles et des corrélations complexes dans de grands ensembles de données sans être explicitement programmés où chercher les informations pertinentes. Ces algorithmes sont calqués sur le cerveau humain dans la conception et le développement de réseaux neuronaux pour l'apprentissage profond qui peuvent apprendre de manière non supervisée. L'apprentissage profond a révolutionné divers domaines comme la vision par ordinateur, le traitement du langage naturel, la robotique et plus encore en atteignant des performances de niveau humain dans des tâches comme la reconnaissance d'images, la reconnaissance vocale et la traduction automatique. La disponibilité du big data, des GPU à faible coût et des algorithmes d'apprentissage profond améliorés ont rendu l'apprentissage profond omniprésent ces dernières années. La majorité des chipsets d'IA développés par les entreprises sont optimisés pour les charges de travail d'apprentissage profond afin d'accélérer la formation de réseaux neuronaux profonds sur des ensembles de données massifs. Alors que les applications d'apprentissage profond continuent de croître de manière exponentielle dans tous les secteurs pour l'analyse avancée, la modélisation prédictive et l'automatisation, la demande de chipsets d'apprentissage profond va continuer à augmenter. Les chipsets d'apprentissage profond offrent des performances et une efficacité énergétique élevées par rapport aux processeurs à usage général pour les tâches d'apprentissage profond. Par conséquent, la technologie d'apprentissage profond dominera le marché des chipsets d'intelligence artificielle au cours de la période de prévision avec ses capacités supérieures et son adoption généralisée dans tous les secteurs.
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Informations régionales
L'Amérique du Nord a dominé le marché mondial des chipsets d'intelligence artificielle en 2022 en fonction de la région et devrait maintenir sa domination au cours de la période de prévision. Les États-Unis détiennent la part majoritaire sur le marché nord-américain et mondial des chipsets d'IA en raison de la forte présence d'entreprises technologiques de premier plan dans le pays. Les États-Unis comptent le plus grand nombre de startups d'IA et de lourds investissements dans la recherche et le développement d'IA par rapport aux autres régions. L’Amérique du Nord est un leader mondial dans le développement des technologies d’IA et des chipsets associés, avec la présence de grands fabricants de chipsets d’IA comme NVIDIA, Intel, AMD et Qualcomm basés aux États-Unis. Ces entreprises ont investi des milliards de dollars dans le développement de processeurs et d’accélérateurs d’IA de pointe. En outre, le financement gouvernemental substantiel de la recherche sur l’IA par l’intermédiaire de la DARPA, de la NASA et d’autres agences a créé un environnement propice à l’innovation en IA dans la région. L’adoption généralisée de l’IA dans des secteurs tels que la santé, l’automobile, la finance, la vente au détail et bien d’autres a créé une énorme demande de produits et de services basés sur l’IA en Amérique du Nord. La disponibilité abondante des données, la puissance de calcul, la main-d’œuvre qualifiée et l’adoption précoce de technologies avancées ont fait de l’Amérique du Nord le précurseur de la commercialisation de l’IA. FrançaisAvec les avancées technologiques continues, l'accent croissant mis sur les applications d'IA et les investissements massifs dans le domaine de l'IA de la part des secteurs privé et public, l'Amérique du Nord devrait conserver sa position de leader en tant que plus grand marché régional pour les chipsets d'IA au cours de la période de prévision.
Développements récents
- En 2022, NVIDIA a lancé sa nouvelle architecture GPU Hopper qui offre des performances jusqu'à 3 fois supérieures à celles de la génération précédente pour les charges de travail d'IA. Les GPU Hopper visent à accélérer les applications d'IA et de calcul haute performance.
- Intel a acquis TowerSemiconductor en 2022 pour étendre ses services de fonderie et sa capacité de production dédiée aux technologies de packaging avancées d'Intel, y compris ses produits d'IA et graphiques.
- Samsung a dévoilé son nouveau processeur Charm AI en 2022 qui offre plus de 260 000 milliards d'opérations par seconde (TOPS) de performances d'IA. Elle cible les applications d'IA dans les secteurs de la téléphonie mobile, de l'IoT et de l'automobile.
- Qualcomm a lancé la plate-forme Snapdragon 8 Gen 2 en 2022, dotée du moteur d'IA de 4e génération de la société, qui offre des performances d'IA 4 fois plus rapides que la génération précédente.
- AMD a lancé sa carte accélératrice d'IA MI250 en 2022, alimentée par son architecture CDNA 2. Elle offre des performances et une efficacité énergétique plus de 3 fois supérieures à celles de la génération précédente.
- Graphcore a lancé son nouveau processeur IPU-POD8I en 2022, offrant plus de 1 exaops de puissance de traitement d'IA. Elle cible la formation de l'IA pour les charges de travail de PNL et de vision par ordinateur.
- Tenstorrent a dévoilé sa nouvelle puce d'IA appelée Jupiter en 2022, qui offre plus de 100 téraoctets de performances ciblant les applications d'inférence d'IA.
- Google a acquis Mandiant en 2022 pour renforcer ses offres de sécurité cloud grâce à l'expertise de Mandiant en matière de réponse aux incidents et de services de cybersécurité.
Principaux acteurs du marché
- NVIDIA Corporation
- INTEL CORPORATION
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Amazon Web Services
- Qualcomm
- AlphabetInc
- SamsungElectronics Co.Ltd
- MicronTechnology, In
- Xilinx, Inc
| Par type de chipset IA | Par Technologie | Par secteur d'activité de l'utilisateur final | Par région |
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