Mercato dei chipset di intelligenza artificiale: dimensioni, quota, tendenze, opportunità e previsioni del settore globale, segmentati per tipo di chipset AI (chipset AI GPU (unità di elaborazione grafica), chipset AI CPU (unità di elaborazione centrale), chipset AI FPGA (array di porte programmabili sul campo), chipset AI ASIC (circuito integrato specifico per applicazione) per tecnologia (appren
Published Date: January - 2025 | Publisher: MIR | No of Pages: 320 | Industry: ICT | Format: Report available in PDF / Excel Format
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| Periodo di previsione | 2024-2028 |
| Dimensioni del mercato (2022) | 18,45 miliardi di USD |
| CAGR (2023-2028) | 28,76% |
| Segmento in più rapida crescita | Apprendimento automatico |
| Mercato più grande | Nord America |
Panoramica del mercato
Il mercato globale dei chipset per l'intelligenza artificiale ha registrato una crescita enorme negli ultimi anni ed è destinato a continuare la sua forte espansione. Il mercato dei chipset per l'intelligenza artificiale ha raggiunto un valore di 18,45 miliardi di USD nel 2022 e si prevede che manterrà un tasso di crescita annuale composto del 28,76% fino al 2028. Il mercato dei chipset per l'intelligenza artificiale ha registrato una crescita enorme negli ultimi anni, poiché le organizzazioni sfruttano sempre di più l'intelligenza artificiale e le tecnologie indossabili per ottenere informazioni e automatizzare i processi. Grazie ai progressi nelle capacità dei chipset per l'intelligenza artificiale, le aziende stanno trovando nuovi modi per ottimizzare le operazioni, coinvolgere i talenti e migliorare le esperienze dei clienti. Una delle principali aree di adozione è la gestione dei talenti. Le piattaforme che utilizzano chipset per l'intelligenza artificiale nei dispositivi indossabili possono ora fornire una visibilità senza precedenti sulle prestazioni della forza lavoro. Strumenti come visori per realtà aumentata e virtuale dotati di chipset AI consentono alle aziende di monitorare i comportamenti e rilevare anomalie in tempo reale. Queste analisi comportamentali basate su chipset AI aiutano ad affrontare sfide come la prevenzione delle frodi e la conformità normativa. Gli istituti finanziari sono stati i primi ad adottare queste tecnologie. Man mano che i modelli di lavoro da remoto e ibridi diventano prevalenti, la supervisione basata sui dati delle operazioni globali è più cruciale. Le aziende leader stanno sfruttando i dati di realtà mista e i dispositivi indossabili basati su AI per semplificare la collaborazione tra team distribuiti. Ciò consente un coinvolgimento più efficace dei dipendenti remoti e dei clienti digital-first. I fornitori di chipset AI continuano a investire molto nella modellazione predittiva, nell'integrazione AI e nei design intuitivi. Ciò consentirà un valore ancora maggiore dai dispositivi indossabili in futuro. Applicazioni come la manutenzione predittiva, il processo decisionale ottimizzato e i servizi digitali personalizzati per i clienti sono ben posizionate per crescere. I mercati della gestione dei talenti e dell'esperienza del cliente rimangono forti opportunità di crescita per i fornitori di chipset AI poiché i dispositivi indossabili integrano funzionalità AI più avanzate. Ciò alimenta approfondimenti personalizzati e processi automatizzati che affrontano le esigenze in evoluzione della forza lavoro e dei clienti in un mondo sempre più digitale. Le prospettive di mercato dei chipset per l'intelligenza artificiale rimangono positive.
Fattori chiave del mercato
Crescente domanda di potenza di elaborazione AI
Uno dei principali fattori che alimentano la crescita del mercato dei chipset AI è l'aumento dei requisiti computazionali per carichi di lavoro AI avanzati. Man mano che gli algoritmi AI diventano più sofisticati, generano quantità di dati esponenzialmente maggiori e richiedono velocità di elaborazione più elevate. I tradizionali chip CPU e GPU faticano a tenere il passo con queste crescenti richieste. I chipset AI come ASIC, FPGA e chip neuromorfici sono emersi come una soluzione, progettati specificamente per attività AI ad alte prestazioni. Offrono funzionalità come elaborazione parallela, elaborazione in memoria e funzionamento a basso consumo, ideali per l'AI. Man mano che le aziende di tutti i settori adottano sempre più l'AI per ottenere vantaggi competitivi, ci saranno crescenti esigenze di silicio AI specializzato con throughput esponenzialmente più elevato, efficienza e latenza inferiore rispetto ai chip tradizionali. Questa crescente domanda computazionale sta aprendo molte opportunità per i fornitori di chipset AI.
Integrazione dell'AI nei dispositivi IoT e nell'edge computing
L'integrazione delle capacità AI nei dispositivi connessi a Internet e nei sistemi edge è un altro fattore chiave. Man mano che sempre più "cose" diventano intelligenti con l'AI incorporata, ci saranno enormi requisiti per chipset AI compatti e a basso consumo che possano funzionare all'edge IoT con risorse limitate. Applicazioni come la manutenzione predittiva, la visione artificiale, il riconoscimento vocale e i veicoli autonomi guideranno questa tendenza. I chipset AI progettati per distribuzioni embedded ed edge consentono analisi avanzate localmente sui dispositivi anziché inviare tutti i dati al cloud. Ciò offre vantaggi come latenza ridotta, minore utilizzo della larghezza di banda, maggiore privacy e risparmi sui costi operativi. Consente inoltre casi di utilizzo AI completamente nuovi che richiedono elaborazione in tempo reale sul dispositivo. La proliferazione dell'IA in miliardi di endpoint IoT e nodi edge in tutto il mondo sarà un significativo acceleratore di crescita per i fornitori di chipset AI specializzati.
Incremento delle iniziative governative per le strategie AI nazionali
Principali sfide di mercato
Ostacoli alla complessità della progettazione
Una delle principali sfide che i fornitori di chipset AI devono affrontare è l'immensa complessità coinvolta nella progettazione di silicio specializzato per carichi di lavoro AI avanzati. A differenza dei chip per uso generico, i chip AI richiedono nuove architetture e capacità ottimizzate per attività come l'addestramento e l'inferenza delle reti neurali. Ciò comporta lo sviluppo di set di istruzioni specifici per l'applicazione, gerarchie di memoria, interconnessioni ed elementi di elaborazione da zero. Ottenere un throughput e un'efficienza elevati mantenendo la flessibilità per supportare algoritmi AI in evoluzione pone anche importanti difficoltà tecniche. Garantire che i chip possano essere programmati e integrati facilmente presenta ulteriori complicazioni. Qualsiasi difetto o difetto di progettazione potrebbe avere un impatto significativo sulle prestazioni e sull'esperienza utente. Il processo di progettazione dei chip pluriennale rende inoltre difficile adattarsi rapidamente alle mutevoli esigenze del mercato. Mentre i chip AI specializzati offrono vantaggi in termini di prestazioni, le sfide di progettazione di basso livello continueranno a ostacolare gli sforzi di innovazione e la velocità di time-to-market, limitando le opportunità di fatturato nel breve termine. Superare questi ostacoli attraverso investimenti continui in R&S e competenze di progettazione sarà fondamentale per i fornitori di chipset.
La carenza di talenti ostacola la crescita
Un vincolo significativo per il settore dei chipset AI è la carenza globale di talenti specializzati in semiconduttori, tra cui architetti di chip, ingegneri hardware ed esperti di algoritmi AI. Lo sviluppo di silicio AI all'avanguardia richiede competenze approfondite che sono ancora aree di studio emergenti. Mentre la domanda è in forte aumento da parte delle aziende che cercano soluzioni AI, l'offerta di talenti qualificati non è riuscita a tenere il passo. Questa carenza di talenti limita la scala e la velocità dei nuovi cicli di sviluppo dei prodotti. Ostacola inoltre la ricerca di tecnologie di processo avanzate come 3 nm e inferiori che sono cruciali per i futuri chip AI. La carenza di talenti è aggravata dall'intensa competizione tra i giganti della tecnologia per i professionisti dei semiconduttori. Sebbene i programmi di formazione e le partnership universitarie possano aiutare ad affrontare questo problema, attrarre e trattenere i migliori talenti rimane una preoccupazione urgente per il successo a lungo termine del settore dei chipset AI. Saranno necessarie collaborazioni strategiche e pratiche di compensazione competitive per superare questa sfida del capitale umano.
Principali tendenze di mercato
Ascesa dei chip di elaborazione neuromorfica
L'elaborazione neuromorfica, che mira a emulare le architetture neurali del cervello umano, sta guadagnando una notevole popolarità come nuovo paradigma promettente per carichi di lavoro AI avanzati. I tradizionali chip con architettura von Neumann presentano limitazioni in termini di efficienza energetica e scalabilità per attività come il riconoscimento di pattern complessi. I chip neuromorfici composti da neuroni e sinapsi possono svolgere queste funzioni utilizzando solo una frazione dell'energia. Startup come Loihi di Intel, TrueNorth di IBM e BrainChip stanno sviluppando acceleratori AI neuromorfici focalizzati su applicazioni edge/IoT a basso consumo. Nel frattempo, iniziative di ricerca come l'EU Human Brain Project stanno facendo progressi nei sistemi neuromorfici su larga scala. Questa tendenza rappresenta una minaccia dirompente per i fornitori di chip AI tradizionali che si affidano ad architetture convenzionali. Sebbene permangano sfide tecniche, la commercializzazione di successo di chip AI neuromorfici potrebbe aprire nuovi mercati attorno alla visione incorporata, al riconoscimento vocale e ad altri utilizzi AIoT con limiti di potenza nei prossimi 5 anni. Potrebbe anche portare a processori neuromorfici specializzati per la formazione dei data center a lungo termine.
Proliferazione di acceleratori AI ottimizzati per l'edge
Con l'AI che sta diventando onnipresente nei dispositivi IoT e nei sistemi edge, c'è una crescente domanda di acceleratori AI dedicati progettati specificamente per l'elaborazione locale e sui dispositivi. Questi chip AI edge ottimizzano le prestazioni per watt e riducono al minimo la latenza per attività AI in tempo reale come la visione artificiale, il riconoscimento vocale e l'elaborazione del linguaggio naturale. Sono dotati di core di elaborazione a basso consumo combinati con acceleratori hardware specializzati per operazioni AI comuni. Aziende come Nvidia, Intel e Xilinx stanno investendo molto in moduli e SoC AI incentrati sull'edge. Anche startup come Mythic, Anthropic e Flex Logix sono emerse prendendo di mira questo spazio. La produzione di massa di tali acceleratori sarà fondamentale per alimentare sistemi intelligenti in settori come città intelligenti, sanità , vendita al dettaglio e automazione industriale nel prossimo decennio. Si prevede che questa tendenza guiderà oltre il 50% dei ricavi dei chip AI entro il 2030, poiché l'AI in stile cloud si avvicina a miliardi di dispositivi edge distribuiti.
Emersione di architetture multicore per chip AI
Man mano che i modelli AI crescono esponenzialmente in termini di dimensioni e complessità , la domanda di potenza di elaborazione parallela si sta intensificando. I tradizionali chip AI single/dual-core stanno raggiungendo i loro limiti computazionali. Ciò sta guidando l'ascesa di architetture per chip AI multicore con decine o centinaia di core specializzati ottimizzati per l'apprendimento profondo distribuito. Startup come Graphcore e Cerebras Systems hanno sperimentato questo approccio nei chip di formazione AI per data center con oltre 1000 core. Nel frattempo, aziende come Intel, AMD e Nvidia stanno integrando decine di core AI in CPU e GPU tradizionali. I chip AI multi-core massicci promettono guadagni da 10 a 100 volte nelle prestazioni AI a costi inferiori rispetto ai design single/low core. Sono pronti ad accelerare significativamente le tempistiche di sviluppo dei modelli AI. Sebbene le sfide di programmazione permangano, l'adozione diffusa del silicio AI multi-core nei prossimi 5 anni trasformerà il panorama AI dei data center e consentirà nuove frontiere nell'apprendimento approfondito come gemelli digitali, dati sintetici e sicurezza AI.
Approfondimenti segmentali
Approfondimenti sul tipo di chipset AI
I chipset AI GPU (Graphics Processing Unit) hanno dominato il mercato globale dei chipset per l'intelligenza artificiale nel 2022 e si prevede che manterranno il loro predominio durante il periodo di previsione. I chipset GPU AI hanno detenuto la quota maggiore del mercato globale dei chipset per l'intelligenza artificiale nel 2022. Le GPU sono processori massicciamente paralleli in grado di gestire più attività contemporaneamente. Hanno migliaia di core più piccoli e più efficienti progettati per gestire più attività contemporaneamente. Le GPU sono altamente efficaci negli algoritmi in cui l'elaborazione di grandi blocchi di dati viene eseguita in parallelo suddividendoli in sottoproblemi più piccoli, come nel deep learning e nelle reti neurali. L'addestramento di modelli di deep learning richiede enormi quantità di potenza di calcolo per attività come la messa a punto di iperparametri, che è adatta alle GPU. Inoltre, le GPU offrono maggiore efficienza energetica e prestazioni per dollaro rispetto alle CPU o ad altri tipi di chip, rendendole ideali per i carichi di lavoro AI. Le principali aziende tecnologiche come NVIDIA, AMD e Intel, tra le altre, hanno investito molto nello sviluppo di potenti GPU con Tensor Core dedicati e ampiezze di banda di memoria elevate per soddisfare la crescente esigenza di addestramento e inferenza AI. Con l'aumento delle applicazioni AI in vari settori come l'automotive, l'assistenza sanitaria e altro ancora, si prevede che la domanda di processori AI potenti e convenienti continuerà a crescere rapidamente. Ciò determinerà il predominio dei chipset GPU AI nel mercato globale nel periodo di previsione.
Approfondimenti tecnologici
Il deep learning ha dominato il mercato globale dei chipset di intelligenza artificiale nel 2022 in base alla tecnologia e si prevede che manterrà il suo predominio durante il periodo di previsione. Il deep learning è un ramo dell'apprendimento automatico che utilizza reti neurali con più livelli nascosti tra i livelli di input e output per apprendere rappresentazioni di dati con più livelli di astrazione. Gli algoritmi di deep learning sono in grado di apprendere modelli e correlazioni complessi in grandi set di dati senza essere programmati in modo esplicito su dove cercare le informazioni rilevanti. Questi algoritmi sono modellati sul cervello umano nella progettazione e nello sviluppo di reti neurali per il deep learning che possono apprendere in modo non supervisionato. Il deep learning ha rivoluzionato vari domini come la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, la robotica e altro ancora, ottenendo prestazioni di livello umano in attività come il riconoscimento delle immagini, il riconoscimento vocale e la traduzione automatica. La disponibilità di big data, GPU a basso costo e algoritmi di deep learning migliorati hanno reso il deep learning onnipresente negli ultimi anni. La maggior parte dei chipset AI sviluppati dalle aziende sono ottimizzati per carichi di lavoro di deep learning per accelerare la formazione di reti neurali profonde su enormi set di dati. Poiché le applicazioni di deep learning continuano a crescere in modo esponenziale in tutti i settori per analisi avanzate, modellazione predittiva e automazione, la domanda di chipset di deep learning continuerà a crescere. I chipset di deep learning offrono elevate prestazioni ed efficienza energetica rispetto alle CPU per uso generico per attività di deep learning. Pertanto, la tecnologia di deep learning dominerà il mercato dei chipset di intelligenza artificiale durante il periodo di previsione con le sue capacità superiori e l'adozione diffusa in tutti i settori
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Approfondimenti regionali
Il Nord America ha dominato il mercato globale dei chipset di intelligenza artificiale nel 2022 in base alla regione e si prevede che manterrà il suo predominio durante il periodo di previsione. Gli Stati Uniti detengono la quota di maggioranza nel mercato nordamericano e globale dei chipset di intelligenza artificiale a causa della forte presenza di aziende tecnologiche leader nel paese. Gli Stati Uniti hanno il maggior numero di startup di intelligenza artificiale e ingenti investimenti nella ricerca e nello sviluppo di intelligenza artificiale rispetto ad altre regioni. È un leader globale nello sviluppo di tecnologie AI e chipset associati con la presenza di importanti produttori di chipset AI come NVIDIA, Intel, AMD e Qualcomm con sede negli Stati Uniti. Queste aziende hanno investito miliardi di dollari nello sviluppo di processori e acceleratori AI all'avanguardia. Inoltre, un consistente finanziamento governativo nella ricerca AI tramite DARPA, NASA e altre agenzie ha creato un ambiente favorevole per l'innovazione AI nella regione. L'ampia adozione dell'AI in settori come sanità , automotive, finanza, vendita al dettaglio e altro ha creato un'enorme domanda di prodotti e servizi basati sull'AI in Nord America. L'abbondante disponibilità di dati, potenza di calcolo, forza lavoro qualificata e l'adozione precoce di tecnologie avanzate hanno reso il Nord America il precursore nella commercializzazione dell'AI. Grazie ai continui progressi tecnologici, alla crescente attenzione alle applicazioni di intelligenza artificiale e agli ingenti investimenti nel settore dell'intelligenza artificiale da parte del settore pubblico e privato, si prevede che il Nord America manterrà la sua posizione di leader come più grande mercato regionale per i chipset di intelligenza artificiale durante il periodo di previsione.
Sviluppi recenti
- Nel 2022, NVIDIA ha lanciato la sua nuova architettura GPU Hopper che offre prestazioni fino a 3 volte superiori rispetto alla generazione precedente per i carichi di lavoro di intelligenza artificiale. Le GPU Hopper sono pensate per accelerare le applicazioni di intelligenza artificiale e di elaborazione ad alte prestazioni.
- Intel ha acquisito TowerSemiconductor nel 2022 per espandere i suoi servizi di fonderia e la capacità produttiva dedicata alle tecnologie di packaging avanzate di Intel, tra cui i suoi prodotti di intelligenza artificiale e grafica.
- Nel 2022, Samsung ha presentato il suo nuovo processore Charm AI che offre oltre 260 trilioni di operazioni al secondo (TOPS) di prestazioni di intelligenza artificiale. Si rivolge ad applicazioni AI nei settori mobile, IoT e automotive.
- Qualcomm ha lanciato la piattaforma Snapdragon 8 Gen 2 nel 2022, dotata del motore AI di quarta generazione dell'azienda, che offre prestazioni AI 4 volte più veloci rispetto alla generazione precedente.
- AMD ha lanciato la sua scheda acceleratore AI MI250 nel 2022, basata sulla sua architettura CDNA 2. Offre prestazioni ed efficienza energetica oltre 3 volte migliori rispetto alla generazione precedente.
- Graphcore ha lanciato il suo nuovo processore IPU-POD8I nel 2022, offrendo oltre 1 exaop di potenza di elaborazione AI. Mira alla formazione AI per carichi di lavoro NLP e computer vision.
- Tenstorrent ha presentato il suo nuovo chip AI chiamato Jupiter nel 2022, che offre oltre 100 teraop di prestazioni mirate alle applicazioni di inferenza AI.
- Google ha acquisito Mandiant nel 2022 per rafforzare la sua offerta di sicurezza cloud attraverso l'esperienza di Mandiant nei servizi di risposta agli incidenti e sicurezza informatica.
Principali attori del mercato
- NVIDIA Corporation
- INTEL CORPORATION
- IBM Corporation
- Microsoft Corporation
- Amazon Web Services
- Qualcomm
- AlphabetInc
- SamsungElectronics Co.Ltd
- MicronTechnology, In
- Xilinx,Inc
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