GPU für KI-Marktgröße, Anteil, Wachstum und Branchenanalyse, nach Typ (Grafikprozessoren (GPUs) für künstliche Intelligenz), nach Anwendung (KI-Entwicklung, maschinelles Lernen, Datenverarbeitung, Spiele) und regionale Prognose bis 2035

•   
•   
  

  Kostenloses Muster herunterladen um mehr über diesen Bericht zu erfahren

    

GPU FÜR KI-MARKTÜBERSICHT

Der globale GPU-Markt für KI wird im Jahr 2026 einen Wert von 24,66 Milliarden US-Dollar haben und bis 2035 schließlich 87,64 Milliarden US-Dollar erreichen, wobei er von 2026 bis 2035 mit einer jährlichen Wachstumsrate von 15,13 % wächst.

Eine KI-GPU (Graphics Processing Unit) ist ein schneller Spezialprozessor, der zur Beschleunigung von Multiplex-Berechnungen bei Aufgaben der künstlichen Intelligenz, des extremen Lernens und des maschinellen Lernens verwendet wird. Im Gegensatz zu herkömmlichen CPUs sind GPUs hochgradig parallel, was bedeutet, dass sie Tausende von Operationen effizient parallel ausführen können und sich daher gut zum Trainieren und Betreiben großer neuronaler Netze eignen. Mit dieser enormen Parallelität können GPUs die Bilderkennung, die Verarbeitung natürlicher Sprache und Datenanalyseprogramme erheblich beschleunigen, was die Entwicklung und Bereitstellung von Modellen in Programmen für künstliche Intelligenz beschleunigen kann. Diese Leistung hat dazu geführt, dass GPUs zu einer Grundlage der modernen KI-Forschung und -Industrie geworden sind.

Der KI-GPU-Markt wächst derzeit mit erstaunlicher Geschwindigkeit, da Unternehmen zunehmend Technologien der künstlichen Intelligenz in zahlreichen Anwendungen einsetzen. Grafikprozessoren (GPUs), die ursprünglich zur Beschleunigung der Bild- und Videowiedergabe entwickelt wurden, haben sich zu entscheidenden Beschleunigern von KI-Workloads entwickelt, da ihre Parallelverarbeitungseigenschaften herkömmlichen CPUs bei maschinellen Lernaufgaben, die viele Matrixmultiplikationen und Tensoroperationen im Kern von Deep-Learning-Algorithmen beinhalten, weit überlegen sind. Neben der durch die Entwicklung der KI vorgegebenen Nachfrage wird die GPU für den KI-Markt auch durch die gestiegene Nachfrage nach Hochleistungsrechnen in verschiedenen Sektoren bestimmt. Das Wachstum von Cloud-KI-Diensten sowie die Integration von KI in Anwendungen wie autonome Autos oder medizinische Diagnose sind weitere Treiber, die die Marktdurchdringung von KI-optimierten GPUs erhöhen.

GPU FÜR DEN KI-MARKT: WICHTIGSTE ERKENNTNISSE

AUSWIRKUNGEN VON COVID-19

Die GPU für die KI-Branche hatte aufgrund der Unterbrechung der Lieferkette und der zunehmenden digitalen Transformation während der COVID-19-Pandemie gemischte Auswirkungen

Die globale COVID-19-Pandemie war beispiellos und erschütternd, da der Markt im Vergleich zum Niveau vor der Pandemie in allen Regionen eine geringere Nachfrage als erwartet verzeichnete. Das plötzliche Marktwachstum, das sich im Anstieg der CAGR widerspiegelt, ist darauf zurückzuführen, dass das Marktwachstum und die Nachfrage wieder das Niveau vor der Pandemie erreichen.

Die COVID-19-Pandemie wirkte sich zunächst negativ auf den GPU-Markt für KI aus, da die globalen Lieferketten unterbrochen waren und es an Halbleiterkomponenten mangelte. Reiseverbote und Lockdowns führten zu langsamen Herstellungs- und Vertriebsprozessen und Fabrikschließungen führten zu Problemen mit dem Produktionsvolumen. Die Pandemie hat aber auch die Bemühungen zur digitalen Transformation in den meisten Branchen vorangetrieben und die Nachfrage nach KI-Lösungen und damit auch nach GPUs zur Ausführung dieser Anwendungen erhöht.

NEUESTE TRENDS

Steigende KI-Einführung in allen Branchen zur Förderung des Marktwachstums

Zu den neuesten Entwicklungen bei GPUs für das KI-Geschäft gehört die zunehmende Beliebtheit spezialisierter KI-Beschleuniger aufgrund des steigenden Bedarfs an energieeffizienten Computerprodukten. Der Einsatz von GPUs in Cloud-basierten KI-Diensten wird zunehmend nachgefragt, da er für Unternehmen, die KI einsetzen, skalierbarer und kosteneffizienter ist, ohne dass hohe Hardware-Vorabkosten anfallen. Auch neuartige Beiträge zu Produkten und Dienstleistungen, darunter GPUs mit speziellen Tensorkernen und modifizierten Speicherstrukturen, die für KI-Workloads optimiert sind, nehmen Fahrt auf. Außerdem gibt es einen GPU-Boom bei Edge-Computing-Anwendungen, was sie auch außerhalb von Rechenzentren attraktiv macht. Das Konzept der nachhaltigen Herstellungspraxis und des Ökodesigns gewinnt an Bedeutung, da sich Verbraucher und Organisationen der Auswirkungen auf die Umwelt bewusst werden.

GPU FÜR DIE KI-MARKTSEGMENTIERUNG

Nach Typ

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

• Grafikprozessoren (GPUs) für künstliche Intelligenz: KI-spezifische GPUs verfügen über parallele Verarbeitungsfunktionen, die sich gut für umfangreiche Berechnungen im Zusammenhang mit Deep Learning und neuronalen Netzen eignen. Diese GPUs sind beim Training und Ableiten von KI-Modellen viel schneller als herkömmliche CPUs.

Auf Antrag

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

• KI-Entwicklung: KI-Training und -Bereitstellung KI-Training und -Bereitstellung werden mithilfe von GPUs beschleunigt, um den Rechendurchsatz intensiver Deep-Learning-Frameworks bereitzustellen und so die Iterationszeiten des Modells zu beschleunigen.
• Maschinelles Lernen: Beim maschinellen Lernen steigern GPUs nachweislich die Maschinenleistung im Hinblick auf die Beschleunigung anspruchsvoller mathematischer Verfahren, insbesondere bei der Diagrammerstellung durch große Datensätze und analytische Verfahren in Echtzeit.
• Datenverarbeitung: Die Fähigkeit von GPUs, die Datenmanipulation und -analyse durch die Nutzung riesiger Mengen unstrukturierter Daten zu beschleunigen, ist in Big-Data-Situationen und KI-basierten Analyseplattformen von unschätzbarem Wert.

• Gaming: Dennoch ermöglichen aktuelle GPUs trotz der herkömmlichen Verbindung mit Gaming KI-beschleunigte Funktionen wie Echtzeit-Raytracing und Upscaling-Technologien, um immersive und intelligente Gaming-Erlebnisse zu bieten.

MARKTDYNAMIK

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

Treibende Faktoren

Steigende Nachfrage nach Hochleistungsrechnen zur Ankurbelung des Marktes

Ein Faktor für das Wachstum des GPU-Marktes für KI ist das Training komplizierterer KI-Modelle und die Nachfrage nach größeren Datensätzen erfordert enorme Rechenressourcen, was GPUs zu einem entscheidenden Element aktueller Hochleistungs-Computing-Frameworks macht. Die Notwendigkeit, immer anspruchsvollere KI-Anwendungen auf der Grundlage großer Datenmengen zu verarbeiten, führt zu einer steigenden Nachfrage nach GPUs mit höherer Verarbeitungskapazität und Speicherbandbreite. Besonders ausgeprägt ist diese Dynamik bei Forschungseinrichtungen, Cloud-Dienstleistern und Großunternehmen, die hinsichtlich KI-Innovation und -Implementierung führend sind.

Speicherbandbreite und -kapazität erweitern den Markt

Die Erhöhung der Speicherbandbreite und -kapazität von GPUs ist ein erforderliches Merkmal auf dem KI-Markt, da der Umfang großer Sprachmodelle (LLMs) und Trainingsdatensätze exponentiell wächst und den geringfügigen Verbesserungen des GPU-Speichers immer voraus ist, was dazu führt, dass der Speicher die Hauptbeschränkung sowohl bei Trainings- als auch bei Inferenz-Workloads darstellt. Eine erhöhte Speicherbandbreite ermöglicht höhere Datenübertragungsraten, was den Durchsatz direkt erhöht, die Latenz verringert und eine höhere Speicherkapazität bedeutet, dass GPUs mit großen Modellen und Datensätzen ohne häufiges Auslagern und Auslagern arbeiten können, was sich negativ auf die Leistung auswirken kann.  

Zurückhaltender Faktor

Hohe Kosten und Strombedarf behindern möglicherweise das Marktwachstum

Eine der limitierenden Komponenten bei der Ausweitung der GPU auf den KI-Markt sind die hohen Kosten und der Stromverbrauch von Hochleistungs-GPU-Implementierungen. Hochmoderne, für KI optimierte GPUs könnten kleinere Unternehmen und Startups zu viel kosten, um KI flächendeckend auf dem Markt einzuführen. Außerdem verbrauchen GPU-Cluster erhebliche Mengen an Strom, was zu Energiekosten und Umweltproblemen führen kann, was ihren Einsatz in Gebieten mit begrenzten oder teuren Energiequellen einschränkt. All dies schränkt das Wachstum der Märkte ein und könnte eine breite Nutzung, insbesondere durch kleine Organisationen mit knappen Budgets und Infrastrukturkapazitäten, verhindern.

Edge-KI und eingebettete Systeme schaffen Chancen auf dem Markt

Gelegenheit

Der jüngste Trend hin zu Edge Computing und KI-Verarbeitung auf Geräteebene ist eine große Chance für GPU-Hersteller, spezielle Lösungen für diese Anwendungen anzubieten. Da Unternehmen versuchen, die Latenz zu minimieren, den Datenschutz zu maximieren und in Umgebungen mit eingeschränkter Konnektivität zu arbeiten, wächst der Markt, der GPUs benötigt, die für die Ausführung modernster KI-Modelle optimiert sind. Der insgesamt adressierbare Markt wird ebenfalls vergrößert, 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.

 

Die Konkurrenz durch spezialisierte KI-Beschleuniger könnte eine potenzielle Herausforderung für Verbraucher darstellen

Herausforderung

Obwohl GPUs den Marktanteil der KI-Beschleunigung dominieren, stellt die Einführung spezieller KI-Beschleuniger in Form von anwendungsspezifischen integrierten Schaltkreisen (ASICs), feldprogrammierbaren Gate-Arrays (FPGAs) und kundenspezifischen KI-Chips eine große Bedrohung für die GPU-Anbieter dar. Solche benutzerdefinierten Beschleuniger können bestimmte KI-Aufgaben übertreffen und energieeffizienter sein und könnten den GPU-Marktanteil für KI in diesen Anwendungen schmälern. Darüber hinaus arbeiten größere Technologiekonzerne an eigenen KI-Chips, um ihre Abhängigkeit von externen GPU-Lieferanten zu begrenzen, was die Konkurrenz auf dem Markt noch wichtiger machen wird.

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

    

GPU FÜR REGIONALE EINBLICKE IN DEN KI-MARKT

• Nordamerika (USA)

In diesem Markt ist Nordamerika der größte Markt, der etwa 38 Prozent des weltweiten GPU-Marktes in Bezug auf KI ausmacht. Unternehmen werden sich zunehmend der Wettbewerbsvorteile bewusst, die KI-beschleunigtes Computing mit sich bringt, was seine Einführung in Branchen wie dem Gesundheitswesen, dem Finanzwesen, dem Einzelhandel und der Fertigung vorantreibt. Darüber hinaus haben auch die erhöhten Mittel für die KI-Forschung und -Entwicklung durch große Technologiekonzerne und Risikokapitalfirmen auf dem US-amerikanischen GPU-Markt für KI erheblich zum Marktwachstum in der Region beigetragen. Darüber hinaus haben die Konzentration großer GPU-Hersteller und das entwickelte Ökosystem von KI-Startups und Forschungszentren Nordamerika und insbesondere die Vereinigten Staaten zum Innovationszentrum für GPU-beschleunigte KI-Technologien gemacht.  

• Europa

Die steigende Nachfrage nach KI-gestützten Anwendungen in verschiedenen Sektoren aufgrund der Bemühungen zur digitalen Transformation kurbelt den GPU-Markt für KI in Europa an. Der Markt wird wahrscheinlich durch verschiedene Anwendungen von GPUs in der wissenschaftlichen Forschung, im Automobilbau, im Gesundheitswesen und bei Finanzdienstleistungen sowie durch zunehmende Investitionen des privaten und öffentlichen Sektors in KI-Startups und Forschungsprogramme angetrieben. Fragen des Datenschutzes und der Einhaltung gesetzlicher Vorschriften, insbesondere im Zusammenhang mit der DSGVO, haben zu Veränderungen in der Art und Weise geführt, wie KI-Systeme eingesetzt werden, und könnten sich in einigen Anwendungsfällen auf die Einführung GPU-beschleunigter KI-Anwendungen auswirken.

• Asien

Der asiatisch-pazifische Raum, insbesondere Länder wie China, Japan und Südkorea, trägt einen Großteil der GPU für die KI-Marktentwicklung weltweit bei. Diese Länder verfügen über eine positive Regierungspolitik in Bezug auf die KI-Entwicklung und erhebliche Investitionen in eine KI-freundliche Technologieinfrastruktur. Die Herstellung und der Einsatz von KI-Chips in China haben erheblich zugenommen, wobei neben den ausländischen GPU-Herstellern auch inländische Unternehmen Marktanteile gewinnen konnten. Die Erweiterung des Umfelds der KI-Hardware- und Softwareentwicklung ist ein weiterer Schlüsselfaktor, der den GPU-Markt im asiatisch-pazifischen Raum ankurbelt.

WICHTIGSTE INDUSTRIE-AKTEURE

Wichtige Akteure der Branche gestalten den Markt durch Innovation und Marktexpansion

Wichtige Teilnehmer nehmen Einfluss auf die GPU für den KI-Markt, indem sie strategische Innovationen und Markterweiterungen durchführen. Solche Unternehmen bringen neue GPU-Architekturen auf den Markt, die über bessere KI-Leistungsfähigkeiten verfügen, darunter eine höhere Anzahl von Tensorkernen und verbesserte Speichersubsysteme. Sie diversifizieren auch ihr Produktangebot, um spezifische Produkte anzubieten, die auf verschiedene Anwendungsfälle für KI-Training und Inferenz sowie für Rechenzentren und Edge-Computing abzielen. Darüber hinaus nutzen sie auch Cloud-Plattformen und Software-Ökosysteme, um integrierte KI-Entwicklungs- und Bereitstellungslösungen zu entwickeln. Diese Akteure erzielen oder sind die Quelle für Wachstum und Etablierung von Trends in der GPU- und KI-Branche durch Forschung, Entwicklungsinvestitionen, fortschrittliche Herstellungsprozesse und die Expansion in neue regionale Märkte.  

Liste der Top-GPU-Unternehmen für KI    
 

• 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)

ENTWICKLUNG DER SCHLÜSSELINDUSTRIE

März 2024:Die Veröffentlichung der NVIDIA Blackwell-Architektur ist ein bedeutender Schritt auf dem Weg zur nächsten Stufe des KI-Computings. Hierbei handelt es sich um eine völlig neue GPU-Architektur, die speziell auf die Bedürfnisse der Gegenwart zugeschnitten ist, nämlich generative KI, große Sprachmodelle und dergleichen, und die im Vergleich zur vorherigen Generation erhebliche Leistungssteigerungen und Energieeffizienz verspricht. NVIDIA hat Blackwell als End-to-End-KI-Entwicklungs- und Bereitstellungsplattform mit mehr Möglichkeiten für Schulungs- und Inferenzaufgaben in verschiedenen Anwendungen und Branchen eingeführt.

BERICHTSBEREICH   

Die Studie umfasst eine umfassende SWOT-Analyse und gibt Einblicke in zukünftige Entwicklungen im Markt. Es untersucht verschiedene Faktoren, die zum Wachstum des Marktes beitragen, und untersucht eine breite Palette von Marktkategorien und potenziellen Anwendungen, die sich auf seine Entwicklung in den kommenden Jahren auswirken könnten. Die Analyse berücksichtigt sowohl aktuelle Trends als auch historische Wendepunkte, bietet ein ganzheitliches Verständnis der Marktkomponenten und identifiziert potenzielle Wachstumsbereiche.

Der GPU-Markt für KI steht vor einem anhaltenden Boom, der durch die steigende Nachfrage nach Hochleistungsrechnern, Speicherbandbreite und -kapazität vorangetrieben wird. Trotz der Herausforderungen, zu denen auch die Konkurrenz durch spezialisierte KI-Beschleuniger gehört, unterstützt die Nachfrage nach Edge AI und eingebetteten Systemen die Marktexpansion. Wichtige Akteure der Branche schreiten durch technologische Upgrades und strategisches Marktwachstum voran und erhöhen das Angebot und die Attraktivität von GPUs für KI.