Размер мирового рынка чипсетов искусственного интеллекта по типу, применению, технологии, географическому охвату и прогнозу

Размер и прогноз рынка чипсетов для искусственного интеллекта

Размер рынка чипсетов для искусственного интеллекта оценивался в 30 миллиардов долларов США в 2023 году и, по прогнозам, достигнет 112,62 миллиарда долларов США к 2030 году, увеличившись сосреднегодовым темпом роста 20,8% в прогнозируемый период 2024-2030 годов.

Рынок чипсетов для искусственного интеллекта относится к мировому сегменту промышленности, охватывающему разработку, производство и продажу специализированных полупроводниковых чипов, предназначенных для приложений искусственного интеллекта (ИИ). Эти чипсеты являются неотъемлемыми компонентами устройств и систем с поддержкой ИИ, обеспечивая вычислительную мощность, необходимую для таких задач, как машинное обучение, глубокое обучение, обработка естественного языка и компьютерное зрение.

Глобальные драйверы рынка чипсетов для искусственного интеллекта

На драйверы рынка чипсетов для искусственного интеллекта могут влиять различные факторы. К ним могут относиться

• Быстрый рост приложений ИИ Потребность в чипсетах ИИ обусловлена широким использованием ИИ в ряде отраслей, включая здравоохранение, автомобилестроение, финансы, розничную торговлю и производство. Искусственный интеллект (ИИ) находит широкое применение в таких областях, как робототехника, автономное вождение, идентификация изображений, обработка естественного языка и предиктивная аналитика. В результате производители микросхем ИИ сталкиваются с огромными рыночными возможностями.
• Растущая потребность в периферийных вычислениях Обработка в реальном времени, меньшая задержка и оптимизация полосы пропускания стимулируют спрос на периферийные вычисления, которые обрабатывают данные ближе к источнику или устройству, чем в централизованных центрах обработки данных. Чипсеты ИИ, разработанные с учетом периферийных вычислений, облегчают эффективную интеграцию приложений ИИ в такие гаджеты, как дроны, устройства Интернета вещей, автономные автомобили и смартфоны.
• Разработки в области аппаратного ускорения ИИ Производительность, энергоэффективность и масштабируемость ИИ повышаются за счет технологий аппаратного ускорения, таких как нейронные процессоры (NPU), специализированные интегральные схемы (ASIC), графические процессоры (GPU) и программируемые пользователем вентильные матрицы (FPGA). Что касается производительности, чипсеты ИИ, созданные специально для рабочих нагрузок ИИ, превосходят стандартные решения на базе ЦП.
• Спрос на ИИ в центрах обработки данных и облачных вычислениях Чтобы повысить производительность задач обучения и вывода ИИ, а также ускорить рабочие нагрузки, центры обработки данных и поставщики облачных вычислений инвестируют в чипсеты ИИ. Чипсеты ИИ с высокой производительностью, масштабируемостью и энергоэффективностью, адаптированные для центров обработки данных и облачных сред, делают возможным крупномасштабное развертывание ИИ.
• Появление технологий, продвигаемых ИИ Потребность в чипсетах ИИ подталкивается внедрением технологий, управляемых ИИ, таких как умные города, виртуальные помощники, беспилотные автомобили, промышленная автоматизация и диагностика в здравоохранении. Эти технологии основаны на моделях и алгоритмах искусственного интеллекта (ИИ), которым для достижения наилучших результатов необходимо специальное аппаратное ускорение.
• Упор на устойчивость и энергоэффективность При проектировании чипов ИИ энергоэффективность особенно важна для устройств и приложений с батарейным питанием, которые учитывают окружающую среду. Более длительный срок службы батареи, меньшее энергопотребление и более низкие эксплуатационные расходы становятся возможными благодаря чипсетам ИИ, настроенным на экономию энергии, что делает их привлекательными для мобильных приложений и приложений Интернета вещей.
• Правительственные инициативы и инвестиции Для содействия инновациям, экономическому росту и конкурентоспособности правительства и государственные учреждения вкладывают средства в исследования, разработки и внедрение ИИ. Рынок чипсетов ИИ стимулируется программами финансирования, субсидиями и нормативной поддержкой технологий ИИ. Эти факторы также способствуют сотрудничеству между промышленностью и академическими кругами.
• Спрос на товары и услуги с поддержкой ИИ Внедрение чипсетов ИИ в потребительскую электронику обусловлено спросом клиентов на продукты и услуги с поддержкой ИИ, включая виртуальных помощников, потоковые платформы, интеллектуальные колонки, смартфоны и системы домашней автоматизации. Улучшенная функциональность этих устройств, индивидуальный опыт и передовые функции стали возможны благодаря чипсетам ИИ.
• Конкуренция и технологические инновации Жесткое соперничество между производителями полупроводников, производителями чипсетов ИИ и технологическими гигантами стимулирует прогресс в технологии чипсетов ИИ. Компании тратят деньги на НИОКР, чтобы создавать конструкции чипсетов ИИ следующего поколения, повышать эффективность, сокращать расходы и выделяться среди конкурентов.

Ограничения на мировом рынке чипсетов искусственного интеллекта

Несколько факторов могут выступать в качестве ограничений или проблем для рынка чипсетов ИИ. Они могут включать

• Высокие затраты на разработку Для проектирования и производства чипсетов ИИ требуется значительный объем исследований и разработок (НИОКР). Создание индивидуальных аппаратных конструкций, оптимизированных для рабочих нагрузок ИИ, может быть дорогостоящим, особенно для новых и небольших предприятий, только выходящих на рынок.
• Сложность и технические трудности Создание чипсетов ИИ требует решения ряда технических трудностей, включая масштабируемость, энергоэффективность и совместимость с фреймворками и алгоритмами ИИ. Для максимизации производительности при одновременном снижении энергопотребления и тепловыделения необходимы высокоуровневые инженерные и проектные знания.
• Ограничения в цепочке поставок Производство чипсетов ИИ зависит от сложных всемирных цепочек поставок компонентов, сырья и производственных процедур. Геополитические волнения или нехватка основных ресурсов могут вызвать сбои в цепочке поставок, которые влияют на сроки выполнения заказов, цены и графики производства.
• Конкуренция со стороны известных игроков Такие известные компании, как NVIDIA, AMD и Intel, контролируют большую часть отрасли чипсетов ИИ, которая является довольно конкурентоспособной. Чтобы превзойти этих устоявшихся игроков, новички должны дифференцировать свою продукцию по экономической эффективности, производительности и инновациям.
• Нормативные и этические проблемы Конфиденциальность данных, безопасность, предвзятость и подотчетность — это лишь некоторые из нормативных и этических проблем, которые возникают при использовании чипсетов ИИ. Компании, создающие чипсеты ИИ, и их клиенты сталкиваются с неопределенностью в результате продолжающейся эволюции нормативно-правовой базы, регулирующей использование технологий ИИ.
• Проблемы интеграции Может быть сложно интегрировать чипсеты ИИ в текущие аппаратные и программные экосистемы, особенно для периферийных вычислений, робототехники и автономных транспортных средств. Внедрение в некоторых отраслях может быть затруднено проблемами совместимости, проблемами взаимодействия и необходимостью разработки специализированного программного обеспечения.
• Ограниченная поддержка экосистемы чтобы поощрять использование чипсетов ИИ, необходимо создать сильную экосистему программных инструментов, библиотек и сообществ разработчиков. Однако для более поздних архитектур чипов доступность таких ресурсов может быть ограничена, что затруднит разработчикам полное использование аппаратного ускорения ИИ.
• Риски безопасности чипсеты ИИ могут создавать новые векторы атак и уязвимости безопасности, особенно в приложениях, которые обрабатывают конфиденциальные данные или жизненно важную инфраструктуру. Требуются постоянные инвестиции в меры кибербезопасности и передовые практики, чтобы гарантировать безопасность и устойчивость аппаратных платформ ИИ к кибератакам.

Анализ сегментации мирового рынка наборов микросхем для искусственного интеллекта

Глобальный рынок наборов микросхем для искусственного интеллекта сегментирован по типу, применению, технологии и географии.

Рынок наборов микросхем для искусственного интеллекта по типу

• Микросхемы ЦП (центрального процессора) Традиционные процессоры, оптимизированные для задач ИИ за счет архитектурных улучшений, расширений набора инструкций и аппаратных ускорителей.
• Микросхемы ГП (графического процессора) Видеокарты, перепрофилированные для задач параллельной обработки в приложениях ИИ, машинного обучения и глубокого обучения.
• Микросхемы ASIC (интегральной схемы специального назначения) Специально разработанные микросхемы, специально разработанные для рабочих нагрузок ИИ, обеспечивающие высокую производительность, энергоэффективность и масштабируемость.
• Чипы FPGA (программируемая пользователем вентильная матрица) реконфигурируемые аппаратные платформы, используемые для ускорения алгоритмов ИИ за счет параллельной обработки и аппаратного ускорения.
• Чипы NPU (нейронный процессор) специализированные процессоры, оптимизированные для задач вывода и обучения нейронных сетей, обеспечивающие высокую пропускную способность и низкую задержку.
• Чипы TPU (тензорный процессор) специально разработанные компанией Google микросхемы ASIC, оптимизированные для рабочих нагрузок TensorFlow, обеспечивающие высокую производительность и энергоэффективность для обучения и вывода ИИ.
• Чипы VPU (визуальный процессор) специализированные процессоры, оптимизированные для задач компьютерного зрения, таких как обнаружение объектов, распознавание и обработка изображений.

Рынок чипсетов для искусственного интеллекта по применению

• Машинное обучение ИИ Чипсеты, используемые для задач машинного обучения, включая контролируемое обучение, неконтролируемое обучение, обучение с подкреплением и глубокое обучение.
• Глубокое обучение Чипсеты ИИ, оптимизированные для архитектур глубоких нейронных сетей, таких как сверточные нейронные сети (CNN), рекуррентные нейронные сети (RNN) и генеративно-состязательные сети (GAN).
• Обработка естественного языка (NLP) Чипсеты ИИ, используемые для обработки и понимания человеческого языка, включая такие задачи, как распознавание речи, анализ настроений и языковой перевод.
• Компьютерное зрение Чипсеты ИИ, оптимизированные для задач визуального восприятия, таких как распознавание изображений, обнаружение объектов, распознавание лиц и автономное вождение.
• Робототехника Чипсеты ИИ, используемые в робототехнических приложениях для задач восприятия, принятия решений, планирования движения, управления и манипуляции.
• Автономные транспортные средства Чипсеты ИИ, используемые в автономных транспортных средствах для восприятия, навигации, принятия решений и управления. функции.
• Здравоохранение чипсеты ИИ, применяемые в здравоохранении для анализа медицинских изображений, диагностики заболеваний, разработки лекарств, персонализированной медицины и мониторинга состояния пациентов.
• Финансы чипсеты ИИ, используемые в финансовых приложениях для алгоритмической торговли, оценки рисков, обнаружения мошенничества, кредитного скоринга и обслуживания клиентов.
• Умные города чипсеты ИИ, используемые в приложениях умных городов для управления дорожным движением, общественной безопасности, мониторинга окружающей среды, управления энергопотреблением и оптимизации инфраструктуры.
• Розничная торговля чипсеты ИИ, используемые в розничных приложениях для аналитики клиентов, управления запасами, прогнозирования спроса, персонализированных рекомендаций и оптимизации цепочки поставок.

Рынок чипсетов для искусственного интеллекта по технологиям

• Квантовые вычисления чипсеты ИИ, основанные на принципах квантовых вычислений, для решения сложных задач ИИ с экспоненциально более высокой скоростью обработки.
• Edge Вычисления Наборы микросхем ИИ, оптимизированные для периферийных вычислительных приложений, позволяющие выполнять задачи вывода и обработки ИИ локально на периферийных устройствах, не полагаясь на облачное подключение.
• Облачные вычисления Наборы микросхем ИИ, развернутые в облачных центрах обработки данных для крупномасштабных задач обучения, вывода и обработки данных ИИ, предлагающие масштабируемость, гибкость и высокопроизводительные вычислительные возможности.

Рынок наборов микросхем искусственного интеллекта по географии

• Северная Америка Сегмент рынка, охватывающий США и Канаду, характеризующийся сильным присутствием производителей микросхем ИИ, технологических компаний, научно-исследовательских институтов и инвестиций в НИОКР в области ИИ.
• Европа Сегмент рынка, охватывающий страны Европейского союза (ЕС), включая Германию, Францию, Великобританию и Нидерланды, где разработка и внедрение микросхем ИИ обусловлены технологическими инновациями, промышленным партнерством и правительственными инициативами.
• Азиатско-Тихоокеанский регион Сегмент рынка включая такие страны, как Китай, Япония, Южная Корея, Индия и Тайвань, где наблюдается быстрый рост производства, внедрения и инвестиций в чипы ИИ, обусловленный государственной поддержкой, технологической экспертизой и рыночным спросом.
• Ближний Восток и Африка сегмент рынка, охватывающий страны Ближнего Востока (например, ОАЭ, Саудовская Аравия) и Африки (например, Южная Африка, Нигерия), где внедрение чипов ИИ растет в таких секторах, как здравоохранение, финансы и умные города.
• Латинская Америка сегмент рынка, охватывающий страны Центральной и Южной Америки, характеризующийся новыми возможностями для внедрения чипов ИИ в таких отраслях, как сельское хозяйство, энергетика и транспорт.

Ключевые игроки

Основными игроками на рынке чипсетов для искусственного интеллекта являются

• Intel Corporation (США)
• NVIDIA Corporation (США)
• AMD (США)
• Samsung Electronics Co., Ltd. (Южная Корея)
• Qualcomm Technologies, Inc (США)
• Micron Technology Inc (США)
• IBM (США)
• Texas Instruments Incorporated (США)
• Huawei Technologies Co., Ltd. (Китай)
• Apple Inc. (США)
• Alphabet Inc. (США)
• NXP Semiconductors (Нидерланды)
• Infineon Technologies AG (Германия)
• Graphcore (Великобритания)

Область отчета

Мнение аналитика

Рынок чипсетов искусственного интеллекта готов к существенному росту, обусловленному растущим спросом на продукты с поддержкой ИИ в различных секторах, таких как здравоохранение, автомобилестроение, бытовая электроника и промышленная автоматизация. Технологические достижения, растущие инвестиции в исследования и разработки ИИ, а также распространение приложений ИИ являются ключевыми факторами, стимулирующими расширение рынка. Кроме того, рынок характеризуется интенсивной конкуренцией между ключевыми игроками, стремящимися внедрять инновации и повышать производительность и эффективность чипсетов ИИ, тем самым подпитывая дальнейший рост рынка в прогнозируемый период.

Методология исследования рынка

Чтобы узнать больше о методологии исследования и других аспектах исследования, свяжитесь с нашим .

Причины приобретения этого отчета

Качественный и количественный анализ рынка на основе сегментации, включающей как экономические, так и неэкономические факторы Предоставление данных о рыночной стоимости (млрд долларов США) для каждого сегмента и подсегмента Указывает регион и сегмент, которые, как ожидается, будут демонстрировать самый быстрый рост, а также будут доминировать на рынке Анализ по географии, подчеркивающий потребление продукта/услуги в регионе, а также указывающий факторы, влияющие на рынок в каждом регионе Конкурентная среда, которая включает рыночный рейтинг основных игроков, а также запуск новых услуг/продуктов, партнерства, расширения бизнеса и приобретения в за последние пять лет профилирования компаний Обширные профили компаний, включающие обзор компании, аналитику компании, сравнительный анализ продуктов и SWOT-анализ для основных игроков рынка Текущие и будущие рыночные перспективы отрасли с учетом последних событий (включая возможности и драйверы роста, а также проблемы и ограничения как развивающихся, так и развитых регионов) Включает углубленный анализ рынка с различных точек зрения с помощью анализа пяти сил Портера Предоставляет понимание рынка с помощью сценария динамики рынка цепочки создания стоимости, а также возможностей роста рынка в ближайшие годы 6-месячная поддержка аналитиков после продажи

Настройка отчета

В случае возникновения каких-либо проблем свяжитесь с нашей командой по продажам, которая обеспечит выполнение ваших требований.