GPU für KI -Marktgröße, Aktien, Wachstum und Branchenanalyse nach Typ (Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) für künstliche Intelligenz), nach Anwendung (KI -Entwicklung, maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Spiele) und regionale Prognose bis 2034

•   
•   
  

  Kostenloses Muster anfordern um mehr über diesen Bericht zu erfahren

    

GPU für KI -Marktübersicht

Die globale GPU für den KI -Markt wurde im Jahr 2025 mit 21,42 Milliarden USD bewertet und wird voraussichtlich bis 2034 auf 76,12 Mrd. USD wachsen, wobei im Prognosezeitraum 2025 bis 2034 eine CAGR von 15,13% prognostiziert wurde.

Eine AI -GPU (Grafikverarbeitungseinheit) ist ein schnell spezialisierter Prozessor, der zur Beschleunigung von Multiplex -Berechnungen, die an Aufgaben künstlicher Intelligenz, extremes Lernen und maschinellem Lernen beteiligt sind. Im Gegensatz zu herkömmlichen CPUs sind die GPUs sehr parallel, was bedeutet, dass sie die Ausführung von Tausenden von Operationen parallelig ausführen können. Daher ist GPUs gut geeignet, um große neuronale Netze zu trainieren und zu betreiben. Mit dieser enormen Parallelität kann GPUs die Programme zur Erkennung von Bild und der natürlichen Sprache und Datenanalyse stark beschleunigen, die die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen in künstlichen Intelligenzprogrammen beschleunigen können. Diese Leistung hat dazu geführt, dass GPUs eine Grundlage für moderne KI -Forschung und -industrie wurde.

Der AI -GPU -Marktplatz steigt derzeit erstaunlich, da Organisationen in zahlreichen Anwendungen erhöht werden. Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs), die ursprünglich zur Beschleunigung des Bildes und der Videowiedergabe erstellt wurden, haben sich als kritische Beschleuniger von KI -Workloads herausgestellt, da ihre parallele Verarbeitung der Natur den herkömmlichen CPUs bei maschinellen Lernaufgaben mit maschinellem Lernaufgaben weitaus überlegener ist. Neben der durch die Entwicklung von AI vorgegebenen Nachfrage ist die GPU für den KI-Markt auch durch die erhöhte Nachfrage bei Hochleistungs-Computing in verschiedenen Sektoren vorkonditioniert. Das Wachstum von Cloud-KI-Diensten sowie die Integration von KI in Anwendungen wie autonome Autos oder medizinische Diagnose sind zusätzliche Treiber, die die Marktdurchdringung von AI-optimierten GPUs erhöhen.

GPU für den KI -Marktschlüsselfund

Covid-19-Auswirkungen

Die GPU für die KI-Industrie hatte aufgrund der Störung der Lieferkette und einer erhöhten digitalen Transformation während der Covid-19-Pandemie gemischte Auswirkungen

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erstaunlich, wobei der Markt im Vergleich zu vor-pandemischen Niveaus in allen Regionen niedriger als erwartete Nachfrage aufwies. Das plötzliche Marktwachstum, das sich auf den Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist auf das Wachstum des Marktes und die Nachfrage zurückzuführen, die auf das vor-pandemische Niveau zurückkehrt.

Die Covid-19-Pandemie hatte zu Beginn einen nachteiligen Einfluss auf die GPU für den KI-Markt aufgrund gestörter globaler Lieferketten und mangelnder Halbleiterkomponenten. Reiseverbote und Sperren führten zu langsamen Herstellungs- und Verteilungsprozessen, und die Fabrikstillungen verursachten Probleme mit dem Produktionsvolumen. Die Pandemie drängte jedoch auch die digitalen Transformationsbemühungen in den meisten Branchen vor, wodurch die Nachfrage nach KI -Lösungen und im weiteren Sinne für die GPUs diese Anwendungen vorgestellt wurde.

Neueste Trends

Wachsende KI -Einführung in den Branchen, um das Marktwachstum voranzutreiben

Die neuesten Entwicklungen in der GPU für das KI-Geschäft beinhalten die steigende Beliebtheit spezialisierter KI-Beschleuniger aufgrund der eskalierenden Anforderung für energieeffiziente Computerprodukte. Die Verwendung von GPUs in Cloud-basierten KI-Diensten wächst nach Bedarf, da sie für Unternehmen, die KI anwenden, ohne die starken Hardwarekosten im Voraus skalierbar und kosteneffizienter sind. Neue Beiträge in Produkten und Dienstleistungen, einschließlich GPUs mit speziellen Tensor -Kernen und modifizierten Speicherstrukturen, die auf KI -Workloads optimiert sind, starten ebenfalls. Außerdem gibt es einen GPU -Ausleger in Edge Computing -Anwendungen, wodurch sie auch außerhalb von Rechenzentren attraktiv sind. Das Konzept der nachhaltigen Fertigungspraxis und der Öko-Designs gewinnt an Bedeutung, wenn Verbraucher und Organisationen die Auswirkungen auf die Umwelt bewusst werden.

GPU für KI -Marktsegmentierung

Nach Typ

Basierend auf dem Typ kann der globale Markt für künstliche Intelligenz in Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) eingeteilt werden

• Grafikverarbeitungseinheiten (GPUs) für künstliche Intelligenz: AI-spezifische GPUs verfügen über parallele Verarbeitungsfunktionen, die ihnen gut zu großen Berechnungen für tiefgreifende Lernen und neuronalen Netzwerke entsprechen. Diese GPUs sind im Training und Abschluss von KI -Modellen viel schneller als herkömmliche CPUs.

Durch Anwendung

Basierend auf der Anwendung kann der globale Markt in KI -Entwicklung, maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und Spiele eingeteilt werden

• KI -Entwicklung: AI -Schulungs- und -bereitstellungs -KI -Schulungen und -Bereitungen werden mit GPUs beschleunigt, um die intensiven Deep -Learning -Frameworks für den Berechnungsdurchsatz zu liefern und die Modell -Iterationszeiten zu beschleunigen.
• Maschinelles Lernen: Wenn es um maschinelles Lernen geht, wurde festgestellt, dass GPUs die Maschinenleistung im Hinblick auf die Beschleunigung von anspruchsvollen mathematischen Verfahren erhöht, insbesondere bei der Darstellung großer Datensätze und Analyseverfahren in Echtzeit.
• Datenverarbeitung: Die Fähigkeit von GPUs, die Manipulation und Analyse von Daten durch die Verwendung massiver Mengen unstrukturierter Daten zu beschleunigen, ist in Big-Data-Situationen und AI-basierten Analyseplattformen von unschätzbarem Wert.

• Gaming: Trotz der konventionellen Verbindung mit Spielen ermöglichen aktuelle GPUs AI-Beschleunigungsfunktionen wie Echtzeit-Ray-Tracing- und Upscaling-Technologien, um immersive und intelligente Spielerlebnisse zu bieten.

Marktdynamik

Die Marktdynamik umfasst das Fahren und Einstiegsfaktoren, Chancen und Herausforderungen, die die Marktbedingungen angeben.                          

Antriebsfaktoren

Steigende Nachfrage nach Hochleistungs-Computing, um den Markt zu steigern

Ein Faktor in der GPU für das KI-Marktwachstum ist die Schulung komplizierterer KI-Modelle und die Nachfrage nach größeren Datensätzen erfordert riesige Rechenressourcen, wodurch GPUs zu einem entscheidenden Element der aktuellen Hochleistungs-Computer-Frameworks zu einem entscheidenden Element wird. Die Notwendigkeit, immer mehr anspruchsvollere KI -Anwendungen zu verarbeiten, basiert auf großen Datenmengen, die den Anstieg der GPUs mit höheren Verarbeitungsfunktionen und Speicherbandbreite steigern. Diese Dynamik ist besonders in Forschungsinstitutionen, Cloud -Service -Anbietern und großen Unternehmen ausgeprägt, die in Bezug auf KI -Innovation und -umsetzung führend sind.

Speicherbandbreite und Kapazität erweitern den Markt

Die Erhöhung der Memory -Bandbreite und der Kapazitäts -GPUs sind ein erforderliches Merkmal auf dem KI -Markt, da das Ausmaß der großsprachigen Modelle (LLMs) und die Trainingsdatensätze exponentiell wachsen und immer den Grenzverbesserungen im GPU -Speicher vorhanden sind. Dies führt zu Speicher als Hauptbeschränkung sowohl bei den Trainingslasten als auch bei der Inferenzarbeit. Eine erhöhte Speicherbandbreite des Speichers ermöglicht höhere Datenübertragungsraten, was den Durchsatz direkt erhöht, die Latenz verringert und höherer Speicherkapazität bedeutet, dass GPUs mit großen Modellen und Datensätzen ohne häufige Auslastung und Tauschung arbeiten können, was die Leistung negativ beeinflussen kann.  

Einstweiliger Faktor

Hohe Kosten und Stromanforderungen, um das Marktwachstum möglicherweise zu behindern

Eine der begrenzenden Komponenten bei der Ausdehnung der GPU auf den KI-Markt ist der hohe Kosten- und Stromverbrauch von Hochleistungs-GPU-Implementierungen. In modernen AI-optimierten GPUs können kleinere Organisationen und Startups zu viel kosten, um KI auf dem Markt weit verbreitet zu machen. Außerdem verbrauchen GPU-Cluster, die erhebliche Mengen an Strom verbrauchen, was Energiekosten und Umweltprobleme in Anspruch nehmen und ihren Einsatz in Gebieten mit eingeschränkten oder kostengünstigen Energiequellen einschränken. All dies begrenzt das Wachstum der Märkte und könnte die breite Nutzung abschrecken, insbesondere von kleinen Organisationen mit engen Budgets und Infrastrukturkapazitäten.

Edge AI und eingebettete Systeme, um Chancen auf dem Markt zu schaffen

Gelegenheit

Der jüngste Schritt in Richtung Edge Computing und KI -Verarbeitung auf Geräteebene ist für die GPU -Hersteller eine große Chance, diese Anwendungen spezialisierte Lösungen bereitzustellen. Da Unternehmen versuchen, die Latenz zu minimieren, die Privatsphäre zu maximieren und in Konnektivitätsumgebungen zu arbeiten, wächst der Markt, der die GPUs wünscht, die optimiert werden, um Edge-KI-Modelle durchzuführen. Der allgemeine adressierbare Markt wird ebenfalls erhöht, da dieser Trend zur verteilten KI -Verarbeitung neue Marktsegmente von GPU -Produkten eröffnet, die für eingebettete Systeme, IoT -Geräte und Edge -Computing -Plattformen optimiert sind.

 

Der Wettbewerb durch spezialisierte KI -Beschleuniger könnte eine potenzielle Herausforderung für die Verbraucher sein

Herausforderung

Obwohl die GPUs im Marktanteil der KI-Beschleunigung herrscht, die Einführung spezieller KI-Beschleuniger in Form von anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreisen (ASICs), Feldprogrammiergate-Arrays (FPGAs) und benutzerdefinierte KI-Chips stellen die GPU-Anbieter mit großer Bedrohung dar. Solche benutzerdefinierten Beschleuniger können bei bestimmten KI -Aufgaben übertrieben und energieeffizienter sein und für den KI -Marktanteil in diesen Anwendungen in die GPU essen. Darüber hinaus arbeiten größere technische Unternehmen an ihren eigenen KI -Chips, um ihre Abhängigkeit von externen GPU -Lieferanten zu beschränken, was den Wettbewerb auf dem Markt noch wichtiger macht.

•   
•   
  Kostenloses Muster anfordern um mehr über diesen Bericht zu erfahren

    

GPU für KI -Markt regionale Erkenntnisse

• Nordamerika (USA)

In diesem Markt ist Nordamerika der größte Markt, der etwa 38 Prozent des weltweiten GPU -Marktes für KI -Aktien teilt. Organisationen sind ein Bewusstsein für die Wettbewerbsvorteile, die mit A-A-Bemerken-Computing einhergehen, was die Einführung in Branchen wie Gesundheitswesen, Finanzen, Einzelhandel und Fertigung annimmt. Darüber hinaus haben die zunehmende Finanzierung der KI -Forschung und -entwicklung durch große Technologieunternehmen und Risikokapitalunternehmen in der US -amerikanischen GPU für den KI -Markt erheblich zum Marktwachstum in der Region beigetragen. Darüber hinaus haben die Konzentration der großen GPU-Produzenten und des entwickelten Ökosystems von KI-Startups und Forschungszentren Nordamerika und insbesondere die USA zum Zentrum der Innovation in GPU-bewerteten KI-Technologien gemacht.  

• Europa

Der Anstieg der Nachfrage nach AI-angetriebenen Anwendungen in verschiedenen Sektoren aufgrund der digitalen Transformationsbemühungen erhöht die GPU für den KI-Markt in Europa. Der Markt dürfte von mehreren Nutzungen von GPUs in wissenschaftlichen Forschung, Automobil-, Gesundheits- und Finanzdienstleistungen sowie der zunehmenden Investitionen in KI -Startups und Forschungsprogramme durch den privaten und öffentlichen Sektor vorangetrieben werden. Fragen der Datenschutz- und Regulierungseinhaltung, insbesondere im Kontext der DSGVO, haben Änderungen in der Art und Weise vorgenommen, wie AI-Systeme bereitgestellt werden, und können die Aufnahme von GPU-bewerteten KI-Anwendungen in einigen Anwendungsfällen beeinflussen.

• Asien

Der asiatisch -pazifische Raum, insbesondere Nationen wie China, Japan und Südkorea, trägt einen großen Anteil an der GPU für die weltweite KI -Marktentwicklung bei. Diese Nationen besitzen positive Regierungspolitik in Bezug auf KI-Entwicklung und erhebliche Investitionen in die Technologieinfrastruktur, die AI-freundlich wären. Die KI -Chip -Herstellung und der Einsatz in China haben erheblich zugenommen, wobei inländische Unternehmen zusätzlich zu den ausländischen GPU -Herstellern Marktanteile gewonnen haben. Die Erweiterung der Umgebung von AI-Hardware und Softwareentwicklung ist ein weiterer Schlüsselfaktor, der den GPU-Markt in der asiatisch-pazifischen Region stärkt.

Hauptakteure der Branche

Die wichtigsten Akteure der Branche, die den Markt durch Innovation und Markterweiterung prägen

Große Teilnehmer beeinflussen die GPU für den KI -Markt, indem sie strategische Innovationen und Markterweiterung durchführen. Solche Unternehmen starten neue GPU -Architekturen mit besseren KI -Leistungsfähigkeiten, einschließlich einer höheren Anzahl von Tensorkernen und verbesserten Speichersubsystemen. Sie diversifizieren auch ihre Produktangebote, damit bestimmte KI -Schulungen auf Inferenz abzielen, und das Rechenzentrum für Edge -Computing -Anwendungsfälle. Darüber hinaus verwenden sie Cloud -Plattformen und Software -Ökosysteme, um integrierte KI -Entwicklungs- und Bereitstellungslösungen zu entwickeln. Diese Akteure erreichen oder sind die Quelle des Wachstums und der Einrichtung von Trends in der GPU an die KI -Branche durch Forschung, Entwicklungsinvestitionen, fortschrittliche Herstellungsprozesse und Expansion auf neue regionale Märkte.  

Liste der Top -GPU für KI -Unternehmen    
 

• NVIDIA (U.S.)
• AMD (U.S.)
• Intel (U.S.)
• Google (U.S.)
• Graphcore (U.K.)
• Habana Labs (Israel)
• Cerebras Systems (U.S.)
• Tenstorrent (Canada)
• SambaNova Systems (U.S.)
• Baidu (China)

Schlüsselentwicklung der Branche

März 2024:Die Veröffentlichung der Nvidia Blackwell -Architektur ist ein bedeutender Schritt in Richtung der nächsten Ebene des AI -Computers. Dies ist eine ganz neue GPU -Architektur, die speziell für die Bedürfnisse des Augenblicks erstellt wurde, nämlich generative KI, Großsprachenmodelle und dergleichen, und verspricht erhebliche Leistungsgewinne und Energieeffizienz der vorherigen Generation. NVIDIA hat Blackwell als End-to-End-KI-Entwicklungs- und Bereitstellungsplattform mit mehr Funktionen für Schulungs- und Inferenzaufgaben in Bezug auf Anwendungen und Branchen eingeführt.

Berichterstattung   

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT -Analyse und liefert Einblicke in zukünftige Entwicklungen auf dem Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen und eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen untersuchen, die sich in den kommenden Jahren auf den Weg auswirken können. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, wodurch ein ganzheitliches Verständnis der Komponenten des Marktes und die Ermittlung potenzieller Wachstumsbereiche berücksichtigt wird.

Die GPU für den KI-Markt ist für einen fortgesetzten Boom bereit, der durch die steigende Nachfrage nach Hochleistungs-Computing, Speicherbandbreite und Kapazität vorangetrieben wird. Trotz der Herausforderungen, die den Wettbewerb von spezialisierten KI -Beschleunigern umfassen, unterstützt die Nachfrage nach Edge AI und eingebettete Systeme die Expansion des Marktes. Die wichtigsten Akteure der Branche treten durch technologische Upgrades und das strategische Marktwachstum vor und verbessern das Angebot und die Attraktion von GPUs für KI.