Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse für Beschleuniger für künstliche Intelligenz (KI), nach Typ (GPUs, TPUs, FPGAs und ASICs), nach Anwendung (Datenzentren, Unterhaltungselektronik, Automobil und Robotik) und regionaler Prognose von 2026 bis 2035

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ÜBERBLICK ÜBER KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI)-BESCHLEUNIGER

Der globale Markt für Beschleuniger für künstliche Intelligenz (KI) wird im Jahr 2026 schätzungsweise 13,92 Milliarden US-Dollar wert sein. Der Markt soll bis 2035 ein Volumen von 94 Milliarden US-Dollar erreichen und von 2026 bis 2035 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate von 23,64 % wachsen. Nordamerika hält einen Anteil von ca. 45–50 %, angetrieben durch Hyperscaler und Chip-Innovatoren. Auf den asiatisch-pazifischen Raum entfallen etwa 30–35 % mit einem starken Wachstum der Halbleiterfertigung.

Der Markt für Beschleuniger für künstliche Intelligenz (KI) ist in den letzten Jahren exponentiell gewachsen, angetrieben durch den explodierenden Bedarf an Hochgeschwindigkeits-Datenverarbeitung, maschinellem Lernen und intelligenter Automatisierung in allen Branchen. KI-Beschleuniger sind Rechenelemente, die speziell auf die Beschleunigung von KI-Arbeitslasten zugeschnitten sind, insbesondere solche, die Deep Learning und neuronale Netze umfassen. Dazu gehören Grafikprozessoren (GPUs), Tensorprozessoren (TPUs), feldprogrammierbare Gate-Arrays (FPGAs) und anwendungsspezifische integrierte Schaltkreise (ASICs). Da KI zum Kern von Rechenzentrumsanwendungen, autonomen Fahrzeugen, Robotik und Unterhaltungselektronik wird, wächst die Nachfrage nach leistungsstarken, energieeffizienten Beschleunigern sehr schnell. Der Markt ist von Natur aus wettbewerbsintensiv und innovativ, wobei die Hauptakteure darum konkurrieren, die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen und die Latenz und den Stromverbrauch zu senken.

AUSWIRKUNGEN DES RUSSLAND-UKRAINE-KRIEGES

Der Markt für Beschleuniger für künstliche Intelligenz (KI) wirkte sich aufgrund der Instabilität in der weltweiten Lieferkette während des Russland-Ukraine-Krieges negativ aus

Der Krieg zwischen Russland und der Ukraine hat sich negativ auf den Markt für KI-Beschleuniger ausgewirkt, indem er die globalen Lieferketten für Halbleiter durcheinander gebracht, die geopolitischen Spannungen verschärft und die Preise für Seltenerdelemente und Rohstoffe erhöht hat, die für die Herstellung von Chips erforderlich sind. Die russischen Sanktionen und eingeschränkten Handelswege haben den uneingeschränkten Fluss von Komponenten, insbesondere in Zentralasien und Osteuropa, behindert, wodurch die Produktionszeitpläne beeinträchtigt und die Produktionskosten in die Höhe getrieben wurden. Darüber hinaus hat die stärkere Betonung von Verteidigung und Cybersicherheit zu einer Umverteilung der Forschungs- und Entwicklungsausgaben geführt, wodurch sich Investitionen in einigen Fällen weg von der kommerziellen Entwicklung von KI-Hardware verlagerten. Solche Störungen haben zu Volatilität in einem Sektor geführt, der bereits hochkomplizierten internationalen Abhängigkeiten unterliegt.

NEUESTE TRENDS

Steigerung des Edge-Ai-Computing zur Förderung des Marktwachstums

Einer der wichtigsten Trends, die den Markt für KI-Beschleuniger antreiben, ist die Zunahme des Edge-KI-Computing. Da sich Unternehmen von zentralisierten, cloudbasierten Architekturen hin zu einer lokalisierten Echtzeitverarbeitung bewegen, ist der Bedarf an Beschleunigern, die KI-Berechnungen am Netzwerkrand ausführen können, gestiegen. Dies beinhaltet den Einsatz in intelligenten Sensoren, selbstfahrenden Autos, Drohnen und IoT-Geräten. Unternehmen entwickeln jetzt ultrakleine, energieeffiziente KI-Beschleuniger, die Inferenzanwendungen direkt auf Geräten ausführen können, ohne mit Cloud-Servern kommunizieren zu müssen. Dies verringert nicht nur die Latenz, sondern erhöht auch den Datenschutz und die Sicherheit und positioniert Edge AI als revolutionären Trend in verschiedenen Branchen wie der Fertigung, dem Gesundheitswesen und Smart Cities.

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Marktsegmentierung für Beschleuniger für künstliche Intelligenz (KI).

Nach Typ

Je nach Typ ist der globale Markt in GPUs, TPUs, FPGAs und ASICs unterteilt.

• GPUs (Graphics Processing Units): Mit ihrem parallelen Verarbeitungsmodell und der universellen Verwendung in maschinellen und Deep-Learning-Anwendungen bleiben sie führend im Bereich der KI-Beschleuniger. Ursprünglich für das Rendern von Grafiken konzipiert, sind GPUs heute beim Training von KI-Modellen nicht mehr wegzudenken, insbesondere bei Cloud- und Rechenzentrumsbereitstellungen. NVIDIA und andere Anbieter haben ihre GPUs für KI-Workloads optimiert, um herausragende Leistung und Skalierbarkeit zu bieten.

• TPUs (Tensor Processing Units): Hierbei handelt es sich um speziell entwickelte Prozessoren, die ausschließlich für die Datenverarbeitung in neuronalen Netzwerken entwickelt wurden. Durch Google populär gemacht, bieten TPUs beeindruckende Geschwindigkeitsvorteile für KI-Anwendungen, insbesondere bei Tensorberechnungen, die im Deep Learning eingesetzt werden. TPUs werden häufig in Big-Data-KI-Anwendungen wie Sprachverarbeitung, Bilderkennung und autonomen Systemen eingesetzt und sind ein wesentlicher Bestandteil der Ausweitung unternehmensweiter KI-Einsätze.

• FPGAs (Field Programmable Gate Arrays): Sie bieten Flexibilität und Energieeffizienz, wodurch sie sich am besten für Nischen-KI-Funktionen eignen, die einen Echtzeitbetrieb erfordern. FPGAs sind nach der Herstellung programmierbar und ermöglichen so ein maßgeschneidertes Logikdesign, das für verschiedene KI-Frameworks geeignet ist. Sie werden am besten in den Bereichen Telekommunikation, Luft- und Raumfahrt und Edge-Computing eingesetzt, wo Agilität und geringe Latenz wichtig sind.

• ASICs (Application-Specific Integrated Circuits): Sie sind sehr effektive KI-Beschleuniger, die für bestimmte Anwendungen optimiert sind, mit maximaler Leistung und minimalem Stromverbrauch. ASICs sind teuer in Design und Herstellung und werden in Massenmarktanwendungen wie Smartphones, autonomen Autos und IoT-Geräten bevorzugt, wo sie eine aufgabenspezifische Hochgeschwindigkeitsverarbeitung ermöglichen. Die Chips spielen eine entscheidende Rolle für die Skalierbarkeit der KI in der kommerziellen Elektronik.

Auf Antrag

Basierend auf der Anwendung ist der globale Markt in Rechenzentren, Unterhaltungselektronik, Automobil und Robotik unterteilt.

• Rechenzentren: Sie sind die größten Verbraucher von KI-Beschleunigern und sind auf GPUs, TPUs und ASICs angewiesen, um enorme KI-Arbeitslasten wie die Verarbeitung natürlicher Sprache, Empfehlungsmaschinen und Computer Vision zu steuern. In diesen Zentren werden leistungsstarke, skalierbare und energieeffiziente Lösungen zur Verarbeitung von Petabytes an Daten benötigt, weshalb sie eine Brutstätte für Innovationen und Investitionen sind.

• Unterhaltungselektronik: Unterhaltungselektronik wie Smartphones, Tablets, intelligente Lautsprecher und Wearables sind zunehmend mit KI-Beschleunigern ausgestattet, um durch Gesichtserkennung, Sprachunterstützung und prädiktives Verhalten ein verbessertes Benutzererlebnis zu bieten. Edge-KI-Beschleuniger unterstützen diese Geräte bei der lokalen Datenverarbeitung und sorgen so für schnelle Reaktionszeiten und erhöhte Sicherheit.

• Automotive: Automotive-Anwendungsfälle, insbesondere beim autonomen Fahren und fortschrittlichen Fahrerassistenzsystemen (ADAS), erfordern Echtzeitentscheidungen auf Basis von KI-Beschleunigern. Zu diesen Aufgaben gehören die Fahrspurerkennung, die Objekterkennung und die Routenplanung. Der Automobilsektor setzt FPGAs und ASICs aufgrund ihrer Energieeffizienz und Platzbeschränkungen schnell für den Einsatz im Auto ein.

• Robotik: Robotik ist ein weiterer Bereich, der sich für KI-Beschleuniger sehr schnell entwickelt. Industrieroboter, Serviceroboter und medizinische Roboter benötigen integrierte KI, um zu navigieren, Objekte zu manipulieren und mit Menschen zu interagieren. Maschinelles Lernen in Echtzeit wird durch Hochleistungsbeschleuniger unterstützt, um Roboter in dynamischen Umgebungen effizienter und reaktionsfähiger zu machen.

MARKTDYNAMIK

Die Marktdynamik umfasst treibende und hemmende Faktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.

Treibende Faktoren

Dramatischer Anstieg von KI-Anwendungsfällen in Branchen, die das Marktwachstum fördern

Einer der wichtigsten Katalysatoren für das Wachstum des Marktes für Beschleuniger für künstliche Intelligenz (KI) ist die dramatische Zunahme von KI-Anwendungsfällen in Branchen, insbesondere im Gesundheitswesen, im Finanzwesen und im E-Commerce. Da wachsende Unternehmen bei der Automatisierung, Datenverarbeitung und Kundeninteraktion immer mehr auf KI setzen, ist die Nachfrage nach schnellen Prozessoren mit der Fähigkeit, umfangreiche KI-Modelle zu verarbeiten, zu einer zwingenden Notwendigkeit geworden. Dieser umfangreiche Einsatz steigert den Bedarf an Beschleunigern, die die Recheneffizienz steigern, die Inferenzzeit verkürzen und dichte neuronale Netze ermöglichen.

Das Aufkommen der 5G-Technologie und die weit verbreitete Verfügbarkeit vernetzter Geräte sollen das Marktwachstum ankurbeln

Der andere wichtige Treiber ist das Aufkommen der 5G-Technologie und die weit verbreitete Verfügbarkeit vernetzter Geräte. Die höhere Geschwindigkeit und geringere Latenz von 5G-Netzwerken erleichtern die Datenerfassung und -analyse in Echtzeit in Edge-Umgebungen, was die Installation von KI-Beschleunigern auf entfernten und mobilen Geräten erfordert. Dies eröffnet neue Anwendungen in den Bereichen Smart Manufacturing, autonome Mobilität und Augmented Reality und schafft so einen viel größeren Spielraum für den Markt für KI-Beschleuniger.

Zurückhaltender Faktor

Hohe Kosten für die Entwicklung und Bereitstellung dieser proprietären Chips, die möglicherweise das Marktwachstum behindern

Eine weitere bemerkenswerte Zurückhaltung für den Markt für KI-Beschleuniger ist der hohe Preis für die Entwicklung und den Einsatz dieser proprietären Chips. Komplexe KI-Beschleuniger wie ASICs und TPUs verursachen enorme Forschungs- und Entwicklungskosten sowie einen hohen Fertigungsaufwand, was sie für KMU kostspielig macht. Darüber hinaus erfordert der Prozess der Integration in das aktuelle Setup weitere Investitionen in kompatible Hardware- und Software-Frameworks, was die Akzeptanz bei kostenbewussten Benutzern einschränkt.

Schaffung von Open-Source-KI-Hardware-Ökosystemen, um Chancen für das Produkt auf dem Markt zu schaffen

Gelegenheit

Eine wichtige Chance auf dem Markt ist die Schaffung von Open-Source-KI-Hardware-Ökosystemen. Durch die Zusammenführung von Chipherstellern, KI-Wissenschaftlern und Softwareentwicklern können Open-Source-Plattformen den Zugang zu KI-Beschleunigern demokratisieren und die Entwicklungskosten senken. Dies kann insbesondere Startups, Universitäten und Entwicklungsländern die Möglichkeit geben, KI-Lösungen ohne die Fesseln proprietärer Einschränkungen zu entwickeln und einzusetzen. Offene Hardware-Bewegungen fördern auch Innovation und Interoperabilität und beschleunigen die weltweite Einführung von KI-Technologien.

Stromverbrauch und Wärmeableitung beim Hochleistungsrechnen könnten potenziell eine Herausforderung für die Verbraucher darstellen

Herausforderung

Eine seit langem bestehende Herausforderung für Verbraucher auf dem Markt für Beschleuniger für künstliche Intelligenz (KI) ist der Stromverbrauch und die Wärmeableitung beim Hochleistungsrechnen. Da KI-Modelle immer ausgefeilter und rechenintensiver werden, erzeugen Beschleuniger zu viel Wärme, was zu Leistungseinbußen und Problemen mit der Hardware-Lebensdauer führt. Kühltechnik und Energiemanagement tragen zu den Infrastrukturkosten bei, insbesondere in Rechenzentren und Automobilanwendungen. Verbraucher müssen ein Gleichgewicht zwischen Rechenleistung und Energieeffizienz finden, um eine optimale Leistung ohne hohe Betriebskosten zu gewährleisten.

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KÜNSTLICHE INTELLIGENZ (KI) BESCHLEUNIGER MARKT REGIONALE EINBLICKE

• Nordamerika

Nordamerika ist aufgrund der Präsenz führender Technologieunternehmen, hochentwickelter Forschungs- und Entwicklungszentren und einer starken digitalen Infrastruktur führend auf dem US-amerikanischen Markt für Beschleuniger für künstliche Intelligenz (KI). Das Silicon Valley in den USA ist führend bei regionalen Innovationen im Chipdesign und der KI-Softwareentwicklung. Große Unternehmen investieren erheblich in KI-Beschleuniger-Start-ups und stärken Partnerschaften, um technologische Überlegenheit und Marktanteile zu sichern.

• Europa

Europa macht im Segment der KI-Beschleuniger mit gut durchdachten Regierungsinitiativen und wachsenden Investitionen in KI und halbleiterbezogene Forschung und Entwicklung rasante Fortschritte. Deutschland, Frankreich und die Niederlande investieren in KI für intelligente Fertigung, Gesundheitswesen und Nachhaltigkeit. Europäische Unternehmen konzentrieren sich auf die ethische Entwicklung von KI und energieeffizientem Chipdesign im Einklang mit den Nachhaltigkeitsbestrebungen der Region.

• Asien

Asien ist ein aufstrebender Markt, der von der Produktionskraft und dem aufkeimenden Technologie-Ökosystem in Ländern wie China, Südkorea, Japan und Taiwan angetrieben wird. China ist besonders entschlossen, im Bereich der KI autark zu werden, indem es eigene KI-Beschleuniger entwickelt und die Abhängigkeit von in den USA ansässiger Technologie verringert. Asien wird auch durch die Masseneinführung von Unterhaltungselektronik begünstigt und ist daher eine wichtige Region für das Marktwachstum.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch Innovation und Marktexpansion

Zu den wichtigsten Unternehmen, die auf dem Markt für KI-Beschleuniger tätig sind, gehören NVIDIA, Intel Corporation, AMD, Google LLC, Qualcomm Technologies, Xilinx und Huawei Technologies. Die Unternehmen verbessern ihre Produkte kontinuierlich durch Forschung in den Bereichen Chipdesign, Energieeffizienz und KI-Softwareintegration. NVIDIA bleibt mit seinen CUDA-fähigen GPUs führend, während Intel seine neuromorphen und FPGA-basierten Angebote vorantreibt. Auch AMD ist mit seinen leistungsstarken GPU-Produktreihen, die für KI-Workloads optimiert sind, auf dem Vormarsch. Google-TPUs spielen weiterhin eine zentrale Rolle bei der Skalierung cloudbasierter KI-Anwendungen, während Qualcomm auf KI-Prozessoren für Mobilgeräte und Edge abzielt. Diese Unternehmen suchen auch nach Fusionen, Partnerschaften und strategischen Investitionen, um ihre globale Präsenz und ihre technischen Fähigkeiten zu erweitern.

Liste der führenden Unternehmen für Beschleuniger im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI).

• NVIDIA Corporation (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Google LLC (U.S.)
• Advanced Micro Devices, Inc. (U.S.)
• Xilinx (U.S.)
• Qualcomm Incorporated (U.S.)
• Baidu (China)
• ARM Ltd. (U.K.)
• Graphcore (U.K.)
• Cerebras Systems (U.S.)

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

August 2024:Im Jahr 2024 erreichte Google LLC mit der Einführung seiner Tensor Processing Unit (TPU v4) der vierten Generation einen wichtigen Meilenstein in der Welt der KI-Beschleuniger. Dieser neueste Chip bietet eine deutliche Leistungssteigerung im Vergleich zur Vorgängerversion und bietet bis zu doppelt so viel Rechenleistung pro Watt. TPU v4 wurde für die Ermöglichung der KI-Arbeitslasten von Google in Rechenzentren optimiert und auf der Grundlage modernster 5-nm-Technologie entwickelt und mit integrierten Google Cloud-Diensten ausgestattet. Das Debüt stellte einen bedeutenden Meilenstein in der Effizienz und Skalierbarkeit der KI-Verarbeitung dar und unterstützte ein schnelleres Training von Modellen und Echtzeit-Inferenz für Anwendungen wie Sprachmodellierung und Bilderkennung. TPU v4 unterstützt außerdem die Nachhaltigkeitsinitiative von Google, indem es die Energieeffizienz bei der Cloud-Nutzung steigert.

BERICHTSBEREICH

Der Bericht geht ausführlich auf die Marktdynamik von Beschleunigern für künstliche Intelligenz (KI) ein und bietet eine gründliche Analyse seiner Segmentierung nach Typ und Anwendung. Es untersucht die jüngsten geopolitischen Auswirkungen, insbesondere den Russland-Ukraine-Konflikt, und analysiert, wie sie sich auf die Marktentwicklung ausgewirkt haben. Der Bericht weist auf einen grundlegenden Trend hin – das Aufkommen von Edge-KI – und listet zentrale Treiber, Hemmnisse, Chancen und Herausforderungen für den Kunden auf. Eine umfassende regionale Analyse von Nordamerika, Europa und Asien bietet eine globale Abdeckung des Marktwachstums. Der Bericht enthält außerdem einen Überblick über die wichtigsten Akteure und einen Höhepunkt einer wichtigen Entwicklung von Google LLC. Dieser Bericht richtet sich an Stakeholder von Halbleiterunternehmen bis hin zu Dienstleistern für künstliche Intelligenz und Investoren und bietet detaillierte Einblicke in die Technologie und das Wettbewerbsumfeld des Marktes für KI-Beschleuniger.