Рынок чипсетов для искусственного интеллекта — глобальный размер отрасли, доля, тенденции, возможности и прогноз, сегментированный по типу чипсета для искусственного интеллекта (чипсеты для графического процессора (GPU), чипсеты для центрального процессора (CPU), чипсеты для искусственного интеллекта (FPGA), чипсеты для специализированных интегральных схем (ASIC)), по технологии (глубокое обучение

Обзор рынка

Глобальный рынок наборов микросхем искусственного интеллекта в последние годы пережил колоссальный рост и готов продолжить свое активное расширение. Рынок наборов микросхем искусственного интеллекта достиг значения 18,45 млрд долларов США в 2022 году и, по прогнозам, сохранит совокупный годовой темп роста на уровне 28,76% до 2028 года.Рынок наборов микросхем искусственного интеллекта в последние годы пережил колоссальный рост, поскольку организации все чаще используют технологии искусственного интеллекта и носимых устройств для получения аналитических данных и автоматизации процессов. Благодаря достижениям в области возможностей наборов микросхем искусственного интеллекта компании находят новые способы оптимизации операций, привлечения талантов и улучшения качества обслуживания клиентов.Одной из основных областей внедрения является управление талантами. Платформы, использующие наборы микросхем искусственного интеллекта в носимых устройствах, теперь могут обеспечить беспрецедентную прозрачность производительности труда. Такие инструменты, как гарнитуры дополненной и виртуальной реальности, оснащенные чипсетами ИИ, позволяют компаниям отслеживать поведение и выявлять аномалии в режиме реального времени. Эта поведенческая аналитика на основе чипсетов ИИ помогает решать такие проблемы, как предотвращение мошенничества и соблюдение нормативных требований. Финансовые учреждения были одними из первых, кто внедрил эти технологии. По мере того, как удаленные и гибридные модели работы становятся все более распространенными, все более важным становится контроль глобальных операций на основе данных. Ведущие компании используют данные смешанной реальности и носимые устройства на базе ИИ для оптимизации сотрудничества между распределенными командами. Это позволяет более эффективно вовлекать удаленных сотрудников и клиентов, ориентированных на цифровые технологии. Поставщики чипсетов ИИ продолжают вкладывать значительные средства в прогнозное моделирование, интеграцию ИИ и удобные для пользователя конструкции. Это позволит еще больше повысить ценность носимых устройств в будущем. Такие приложения, как прогнозное обслуживание, оптимизированное принятие решений и персонализированные цифровые услуги для клиентов, имеют хорошие возможности для роста. Рынки управления талантами и клиентского опыта остаются сильными возможностями роста для поставщиков чипсетов ИИ, поскольку носимые устройства интегрируют более продвинутые возможности ИИ. Это подпитывает персонализированные идеи и автоматизированные процессы, отвечающие меняющимся потребностям рабочей силы и клиентов в цифровом мире. Перспективы рынка чипсетов для искусственного интеллекта остаются позитивными.

Ключевые драйверы рынка

Растущий спрос на вычислительную мощность ИИ

Одним из основных драйверов роста рынка чипсетов для ИИ являются растущие вычислительные требования для расширенных рабочих нагрузок ИИ. По мере того, как алгоритмы ИИ становятся все более сложными, они генерируют экспоненциально большие объемы данных и требуют более высоких скоростей обработки. Традиционные чипы ЦП и ГП с трудом поспевают за этими растущими требованиями. Чипсеты ИИ, такие как ASIC, FPGA и нейроморфные чипы, появились как решение, разработанное специально для высокопроизводительных задач ИИ. Они предлагают такие возможности, как параллельная обработка, вычисления в памяти и работа с низким энергопотреблением, идеально подходящие для ИИ. Поскольку компании во всех отраслях все чаще внедряют ИИ для получения конкурентных преимуществ, будут расти потребности в специализированных кремниевых процессорах ИИ с экспоненциально более высокой пропускной способностью, эффективностью и меньшей задержкой, чем у основных чипов. Этот растущий вычислительный спрос открывает множество возможностей для поставщиков чипсетов ИИ.

Интеграция ИИ в устройства IoT и периферийные вычисления

Интеграция возможностей ИИ в подключенные к Интернету устройства и периферийные системы является еще одним ключевым фактором. Поскольку все больше «вещей» становятся интеллектуальными со встроенным ИИ, возникнут огромные потребности в маломощных, компактных чипсетах ИИ, которые могут работать на периферии IoT с ограниченными ресурсами. Такие приложения, как предиктивное обслуживание, компьютерное зрение, распознавание речи и автономные транспортные средства, будут способствовать этой тенденции. Чипсеты ИИ, разработанные для встроенных и периферийных развертываний, позволяют выполнять расширенную аналитику локально на устройствах, а не отправлять все данные в облако. Это обеспечивает такие преимущества, как сокращение задержки, снижение использования полосы пропускания, повышение конфиденциальности и экономия эксплуатационных расходов. Это также открывает совершенно новые возможности использования ИИ, требующие обработки в реальном времени на устройстве. Распространение ИИ на миллиарды конечных точек Интернета вещей и периферийных узлов по всему миру станет значительным ускорителем роста для поставщиков специализированных чипсетов ИИ.

Увеличение государственных инициатив для национальных стратегий ИИ

Основные рыночные проблемы

Препятствия к сложности проектирования

Одной из основных проблем, с которыми сталкиваются поставщики чипсетов ИИ, является огромная сложность проектирования специализированного кремния для расширенных рабочих нагрузок ИИ. В отличие от чипов общего назначения, чипы ИИ требуют новых архитектур и возможностей, оптимизированных для таких задач, как обучение и вывод нейронных сетей. Это включает в себя разработку наборов инструкций, иерархий памяти, межсоединений и элементов обработки с нуля. Достижение высокой пропускной способности и эффективности при сохранении гибкости для поддержки развивающихся алгоритмов ИИ также создает серьезные технические трудности. Обеспечение возможности программирования и интеграции чипов легко создает дополнительные сложности. Любые дефекты или недостатки конструкции могут существенно повлиять на производительность и пользовательский опыт. Многолетний процесс проектирования чипов также затрудняет быструю адаптацию к меняющимся потребностям рынка. В то время как специализированные чипы ИИ обеспечивают преимущества производительности, проблемы проектирования низкого уровня продолжат сдерживать инновационные усилия и скорость выхода на рынок, ограничивая возможности получения дохода в ближайшей перспективе. Преодоление этих препятствий за счет постоянных инвестиций в НИОКР и экспертных знаний в области проектирования будет иметь решающее значение для поставщиков чипсетов.

Нехватка талантов сдерживает рост

Значительным ограничением для отрасли чипсетов ИИ является глобальная нехватка специализированных полупроводниковых талантов, включая архитекторов чипов, инженеров по оборудованию и экспертов по алгоритмам ИИ. Разработка передового кремния ИИ требует глубоких навыков, которые все еще являются новыми областями изучения. Хотя спрос со стороны компаний, ищущих решения ИИ, растет, предложение квалифицированных талантов не поспевает за ним. Этот дефицит талантов ограничивает масштаб и скорость циклов разработки новых продуктов. Это также препятствует достижению передовых технологических процессов, таких как 3 нм и ниже, которые имеют решающее значение для будущих чипов ИИ. Нехватка талантов усугубляется жесткой конкуренцией между технологическими гигантами за специалистов по полупроводникам. Хотя учебные программы и университетские партнерства могут помочь решить эту проблему, привлечение и удержание лучших талантов остается насущной проблемой для долгосрочного успеха сектора чипсетов ИИ. Для преодоления этой проблемы человеческого капитала потребуются стратегическое сотрудничество и конкурентоспособные практики компенсации.

Основные тенденции рынка

Рост нейроморфных вычислительных чипов

Нейроморфные вычисления, которые направлены на эмуляцию нейронных архитектур человеческого мозга, набирают значительную популярность как многообещающая новая парадигма для передовых рабочих нагрузок ИИ. Традиционные чипы архитектуры фон Неймана сталкиваются с ограничениями по энергоэффективности и масштабируемости для таких задач, как сложное распознавание образов. Нейроморфные чипы, состоящие из нейронов и синапсов, могут выполнять эти функции, используя лишь малую часть энергии. Такие стартапы, как Loihi от Intel, TrueNorth от IBM и BrainChip, разрабатывают нейроморфные ускорители ИИ, ориентированные на маломощные периферийные/IoT-приложения. Между тем, исследовательские инициативы, такие как EU Human Brain Project, добиваются прогресса в крупномасштабных нейроморфных системах. Эта тенденция представляет собой разрушительную угрозу для действующих поставщиков чипов ИИ, зависящих от традиционных архитектур. Хотя технические проблемы остаются, успешная коммерциализация нейроморфных чипов ИИ может открыть новые рынки вокруг встроенного зрения, распознавания речи и других ограниченных по мощности применений AIoT в течение следующих 5 лет. Это также может привести к появлению специализированных нейроморфных процессоров для обучения центров обработки данных в долгосрочной перспективе.

Распространение оптимизированных для периферийных вычислений ускорителей ИИ

Поскольку ИИ становится повсеместным в устройствах Интернета вещей и периферийных системах, растет спрос на специализированные ускорители ИИ, разработанные специально для обработки на устройстве и локально. Эти микросхемы периферийного ИИ оптимизируют производительность на ватт и минимизируют задержку для задач ИИ в реальном времени, таких как компьютерное зрение, распознавание речи и обработка естественного языка. Они оснащены маломощными процессорными ядрами в сочетании со специализированными аппаратными ускорителями для обычных операций ИИ. Такие компании, как Nvidia, Intel и Xilinx, вкладывают значительные средства в ориентированные на периферию ИИ-системы и модули. Такие стартапы, как Mythic, Anthropic и Flex Logix, также нацелились на эту сферу. Массовое производство таких ускорителей будет иметь решающее значение для питания интеллектуальных систем в таких отраслях, как умные города, здравоохранение, розничная торговля и промышленная автоматизация в течение следующего десятилетия. Ожидается, что эта тенденция будет обеспечивать более 50% доходов от чипов ИИ к 2030 году, поскольку облачный стиль ИИ приближается к миллиардам распределенных периферийных устройств.

Появление многоядерных архитектур чипов ИИ

Поскольку модели ИИ экспоненциально растут в размерах и сложности, спрос на параллельную вычислительную мощность усиливается. Традиционные одно-/двухъядерные чипы ИИ достигают своих вычислительных пределов. Это стимулирует рост многоядерных архитектур чипов ИИ с десятками или сотнями специализированных ядер, оптимизированных для распределенного глубокого обучения. Такие стартапы, как Graphcore и Cerebras Systems, стали пионерами этого подхода в чипах обучения ИИ для центров обработки данных с более чем 1000 ядрами. Между тем, такие компании, как Intel, AMD и Nvidia, интегрируют десятки ядер ИИ в основные ЦП и ГП. Массовые многоядерные чипы ИИ обещают 10-100-кратный прирост производительности ИИ при меньших затратах по сравнению с одно-/несколькими конструкциями ядер. Они готовы значительно ускорить сроки разработки моделей ИИ. Хотя проблемы программирования остаются, широкое внедрение многоядерных кристаллов ИИ в течение следующих 5 лет преобразует ландшафт ИИ в центрах обработки данных и откроет новые горизонты в глубоком обучении, такие как цифровые близнецы, синтетические данные и безопасность ИИ.

Сегментарные аналитические данные

Тип аналитических данных ИИ

ГП (графические процессоры) ИИ-чипсеты доминировали на мировом рынке чипсетов искусственного интеллекта в 2022 году и, как ожидается, сохранят свое доминирование в течение прогнозируемого периода. ГП ИИ-чипсеты занимали наибольшую долю мирового рынка чипсетов искусственного интеллекта в 2022 году. Графические процессоры — это массивно параллельные процессоры, которые могут обрабатывать несколько задач одновременно. Они имеют тысячи меньших, более эффективных ядер, предназначенных для одновременной обработки нескольких задач. Графические процессоры очень эффективны в алгоритмах, где обработка больших блоков данных выполняется параллельно путем разбиения их на более мелкие подзадачи, например, в глубоком обучении и нейронных сетях. Обучение моделей глубокого обучения требует огромных вычислительных мощностей для таких задач, как настройка гиперпараметров, что хорошо подходит для графических процессоров. Кроме того, графические процессоры обеспечивают более высокую энергоэффективность и производительность на доллар по сравнению с центральными процессорами или другими типами чипов, что делает их идеальными для рабочих нагрузок ИИ. Крупные технологические компании, такие как NVIDIA, AMD и Intel, вкладывают значительные средства в разработку мощных графических процессоров с выделенными ядрами Tensor и высокой пропускной способностью памяти для удовлетворения растущей потребности в обучении и выводе ИИ. С ростом приложений ИИ в различных отраслях, таких как автомобилестроение, здравоохранение и другие, ожидается, что спрос на мощные и экономичные процессоры ИИ будет продолжать быстро расти. Это приведет к доминированию чипсетов ИИ на GPU на мировом рынке в течение прогнозируемого периода.

Технологические идеи

Глубокое обучение доминировало на мировом рынке чипсетов искусственного интеллекта в 2022 году на основе технологий и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Глубокое обучение — это раздел машинного обучения, который использует нейронные сети с несколькими скрытыми слоями между входными и выходными слоями для изучения представлений данных с несколькими уровнями абстракции. Алгоритмы глубокого обучения способны изучать сложные шаблоны и корреляции в больших наборах данных без явного программирования, где искать соответствующую информацию. Эти алгоритмы смоделированы по образцу человеческого мозга при проектировании и разработке нейронных сетей для глубокого обучения, которые могут обучаться без присмотра. Глубокое обучение произвело революцию в различных областях, таких как компьютерное зрение, обработка естественного языка, робототехника и многое другое, достигнув производительности человеческого уровня в таких задачах, как распознавание изображений, распознавание речи и машинный перевод. Доступность больших данных, недорогих графических процессоров и улучшенных алгоритмов глубокого обучения сделали глубокое обучение повсеместным в последние годы. Большинство чипсетов ИИ, разработанных компаниями, оптимизированы для рабочих нагрузок глубокого обучения, чтобы ускорить обучение глубоких нейронных сетей на огромных наборах данных. Поскольку приложения глубокого обучения продолжают экспоненциально расти в отраслях для расширенной аналитики, предиктивного моделирования и автоматизации, спрос на чипсеты глубокого обучения будет продолжать расти. Чипсеты для глубокого обучения обеспечивают высокую производительность и энергоэффективность по сравнению с универсальными процессорами для задач глубокого обучения. Следовательно, технология глубокого обучения будет доминировать на рынке чипсетов для искусственного интеллекта в течение прогнозируемого периода с ее превосходными возможностями и широким распространением во всех отраслях.

.

Региональные данные

Северная Америка доминировала на мировом рынке чипсетов для искусственного интеллекта в 2022 году в зависимости от региона и, как ожидается, сохранит свое доминирование в течение прогнозируемого периода. Соединенные Штаты занимают большую часть на североамериканском, а также на мировом рынке чипсетов для ИИ благодаря сильному присутствию ведущих технологических компаний в стране. В США наибольшее количество стартапов в области ИИ и крупные инвестиции в исследования и разработки в области ИИ по сравнению с другими регионами. Это мировой лидер в разработке технологий ИИ и связанных с ними чипсетов с присутствием основных производителей чипсетов для ИИ, таких как NVIDIA, Intel, AMD и Qualcomm, базирующихся в США. Эти компании инвестируют миллиарды долларов в разработку передовых процессоров и ускорителей ИИ. Кроме того, существенное государственное финансирование исследований ИИ через DARPA, NASA и другие агентства создало благоприятную среду для инноваций в области ИИ в регионе. Широкое внедрение ИИ в таких отраслях, как здравоохранение, автомобилестроение, финансы, розничная торговля и другие, создало огромный спрос на продукты и услуги на основе ИИ в Северной Америке. Обильная доступность данных, вычислительная мощность, квалифицированная рабочая сила и раннее внедрение передовых технологий сделали Северную Америку пионером в коммерциализации ИИ. Благодаря постоянному технологическому прогрессу, растущему вниманию к приложениям ИИ и огромным инвестициям в сферу ИИ со стороны как частного, так и государственного секторов, ожидается, что Северная Америка сохранит лидирующие позиции в качестве крупнейшего регионального рынка чипсетов ИИ в течение прогнозируемого периода.

Последние разработки

• В 2022 году NVIDIA представила новую архитектуру графических процессоров Hopper, которая обеспечивает производительность в 3 раза выше, чем у предыдущего поколения для рабочих нагрузок ИИ. Графические процессоры Hopper предназначены для ускорения приложений ИИ и высокопроизводительных вычислений.
• В 2022 году компания Intel приобрела TowerSemiconductor, чтобы расширить свои услуги по производству полупроводников и выделить производственные мощности для передовых технологий упаковки Intel, включая продукты ИИ и графики.
• В 2022 году компания Samsung представила свой новый процессор ИИ Charm, который обеспечивает производительность ИИ более 260 триллионов операций в секунду (TOPS). Он нацелен на приложения ИИ в секторах мобильных устройств, Интернета вещей и автомобилестроения.
• Qualcomm запустила платформу Snapdragon 8 Gen 2 в 2022 году с 4-м поколением ИИ-движка компании, который обеспечивает в 4 раза более высокую производительность ИИ, чем предыдущее поколение.
• AMD запустила свою карту ускорителя ИИ MI250 в 2022 году на базе своей архитектуры CDNA 2. Она обеспечивает более чем в 3 раза лучшую производительность и энергоэффективность, чем предыдущее поколение.
• Graphcore запустила свой новый процессор IPU-POD8I в 2022 году, обеспечивающий более 1 экзаопс вычислительной мощности ИИ. Он нацелен на обучение ИИ для рабочих нагрузок обработки естественного языка и компьютерного зрения.
• Tenstorrent представила свой новый чип ИИ под названием Jupiter в 2022 году, который обеспечивает более 100 тераопс производительности для приложений вывода ИИ.
• Google приобрела Mandiant в 2022 году, чтобы усилить свои предложения по безопасности в облаке за счет опыта Mandiant в реагировании на инциденты и услугах кибербезопасности.

Ключевые игроки рынка

• Корпорация NVIDIA
• КОРПОРАЦИЯ INTEL
• IBM Корпорация
• Microsoft Corporation
• Amazon Web Services
• Qualcomm
• AlphabetInc
• SamsungElectronics Co.Ltd
• MicronTechnology, In
• Xilinx,Inc