Tamaño del mercado de conjuntos de chips de aprendizaje profundo, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (unidades de procesamiento de gráficos (Gpus), unidades centrales de procesamiento (Cpus), circuitos integrados de aplicaciones específicas (Asics), matrices de puertas programables de campo (Fpgas) y otros), por aplicación (consumidor, aeroespacial, militar y de defensa, automotriz, industrial, médica y otras), información regional y pronóstico de 2026 a 2035

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DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MERCADO DE CHIPSETS DE APRENDIZAJE PROFUNDO

El tamaño del mercado mundial de chipsets de aprendizaje profundo se estima en 11,99 mil millones de dólares en 2026, y se expandirá a 45,47 mil millones de dólares en 2035, creciendo a una tasa compuesta anual del 15,98% durante el pronóstico de 2026 a 2035.

El tamaño del mercado de chipsets de aprendizaje profundo de Estados Unidos se proyecta en 3,55751 millones de dólares estadounidenses en 2025, el tamaño del mercado de chipsets de aprendizaje profundo de Europa se proyecta en 2,63278 millones de dólares estadounidenses en 2025, y el tamaño del mercado de chipsets de aprendizaje profundo de China se proyecta en 2,64723 millones de dólares estadounidenses en 2025.

El proceso de entrenamiento de redes neuronales profundas se acelera mediante la optimización del chipset de aprendizaje profundo. Son capaces de manejar enormes conjuntos de datos y cálculos complejos, y son más efectivos que los procesadores convencionales en operaciones como multiplicación de matrices y convolución. La aplicación de un modelo de aprendizaje profundo que ha sido entrenado para hacer predicciones o juicios sobre nuevos datos se denomina inferencia. El proceso de inferencia se puede acelerar aprendiendo conjuntos de chips, lo que permite el procesamiento de datos en tiempo real o casi en tiempo real. Esto es esencial para programas como el reconocimiento de voz, la visión por computadora y el procesamiento del lenguaje natural. Con frecuencia, la eficiencia energética recibe la máxima prioridad en los conjuntos de chips de aprendizaje, que maximizan el rendimiento y minimizan el uso de energía. Esta eficacia es esencial para aplicaciones que operan en sistemas de bajo consumo como teléfonos inteligentes, dispositivos IoT y plataformas informáticas de vanguardia.

Para que los conjuntos de chips de aprendizaje profundo se adapten a determinados modelos o tareas de aprendizaje profundo, se pueden modificar o reprogramar. Algunos conjuntos de chips, como los FPGA, brindan flexibilidad en la reconfiguración del hardware, lo que permite a los desarrolladores adaptar el diseño a sus requisitos particulares.

 Los marcos de software de aprendizaje profundo populares como TensorFlow, PyTorch y Caffe son todos compatibles con los conjuntos de chips de aprendizaje profundo. Para los profesionales del aprendizaje profundo, esta integración garantiza compatibilidad y facilidad de desarrollo. El mercado de chipsets de aprendizaje profundo ha aumentado considerablemente la velocidad y eficacia de las tareas de aprendizaje profundo, revolucionando el campo de la inteligencia artificial. Han hecho posible avances en una variedad de campos, incluidos los automóviles autónomos, el procesamiento del lenguaje natural, la visión por computadora y los sistemas de recomendación.

HALLAZGOS CLAVE

IMPACTO DEL COVID-19

La interrupción en la cadena de suministro obstaculizará el crecimiento del mercado

Las redes de suministro internacionales, especialmente las de la industria de los semiconductores, se han visto perturbadas por la pandemia. Para satisfacer la demanda de conjuntos de chips de aprendizaje profundo y mantener los niveles de fabricación, muchos fabricantes de chips encontraron dificultades. Los retrasos en la fabricación y la entrega se deben al cierre de fábricas, la reducción del personal y problemas de transporte. La inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de aprendizaje profundo se han utilizado cada vez más como resultado de la pandemia. A medida que las empresas y organizaciones intentaron crear soluciones basadas en inteligencia artificial para tareas como diagnóstico de atención médica, monitoreo remoto y automatización, esto impulsó la demanda de conjuntos de chips de aprendizaje profundo. La cadena de suministro se vio aún más tensa como resultado del aumento de la demanda. Muchas empresas e instituciones académicas cambiaron a entornos de trabajo remoto como resultado de los cierres y las políticas de aislamiento social. La creación y el uso del aprendizaje profundo se vieron afectados por este cambio.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

Mayor número de núcleos de procesamiento para aumentar el crecimiento del mercado

Los conjuntos de chips para aprendizaje profundo siempre están trabajando para mejorar sus capacidades de rendimiento. Se debe mejorar la arquitectura del chip, aumentar la cantidad de núcleos de procesamiento y optimizar el diseño del chip para actividades de aprendizaje profundo. Para abordar las intensas necesidades de procesamiento de los algoritmos de aprendizaje profundo, muchas empresas están creando aceleradores de aprendizaje profundo especializados. Debido a que estos aceleradores están diseñados para operaciones matriciales y cálculos de redes neuronales, las duraciones de entrenamiento e inferencia se acortan y se vuelven más efectivas. Se están incluyendo técnicas informáticas de precisión mixta en los conjuntos de chips de aprendizaje para aumentar el rendimiento y la eficiencia energética. Los conjuntos de chips pueden realizar cálculos más rápidamente y utilizar menos energía al utilizar formatos de datos de menor precisión, como la mitad de precisión (16 bits) o incluso menos, para algunas operaciones.

• Crecimiento de memoria en chip especializado: la IPU GC200 de Graphcore proporciona 900 MB de memoria en el procesador por IPU para reducir el movimiento de datos de los modelos.

• Escalamiento de HBM en aceleradores: Gaudi2 de Intel se entrega con 96 GB HBM2e y reportó un ancho de banda de 2,45 TB/s en materiales técnicos, lo que subraya la tendencia a incluir memorias muy grandes y de gran ancho de banda en los aceleradores.

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SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE CHIPSETS DE APRENDIZAJE PROFUNDO

Por tipo

Según el tipo de mercado, se clasifica en unidades de procesamiento de gráficos (GPU) y unidades centrales de procesamiento (CPU).

Por aplicación

Según el mercado de aplicaciones, se clasifica en Consumo, Aeroespacial, Militar y Defensa, Automotriz, Industrial, Médico y otros.

FACTORES IMPULSORES

Creación de chipsets especializados para dar impulso al mercado

El aprendizaje profundo se ha convertido en una herramienta clave en varias disciplinas, incluida la visión por computadora, el procesamiento del lenguaje natural, el reconocimiento de voz y los sistemas de recomendación. La creación de conjuntos de chips especializados ha sido impulsada por la creciente demanda de aplicaciones de aprendizaje profundo y la necesidad de un procesamiento más rápido y eficaz. Los modelos de aprendizaje profundo frecuentemente implican cálculos complejos y extensas operaciones matriciales, que requieren mucha potencia de procesamiento. El rendimiento requerido para estas actividades puede estar por encima de las capacidades de las unidades centrales de procesamiento (CPU) convencionales, lo que requiere el uso de aceleradores de hardware especializados, como conjuntos de chips de aprendizaje profundo.

Alto rendimiento y eficiencia energética para mejorar el crecimiento del mercado

Los conjuntos de chips para aprendizaje profundo intentan equilibrar el alto rendimiento y la eficiencia energética. El consumo de energía se convierte en una preocupación importante a medida que los modelos de aprendizaje profundo crecen en complejidad y tamaño. Las cargas de trabajo de aprendizaje profundo se realizan mejor mediante conjuntos de chips especializados, que están diseñados para maximizar la eficiencia computacional, ahorrar uso de batería y mejorar el rendimiento. Es posible que las arquitecturas informáticas convencionales de propósito general no se adapten bien a las necesidades particulares de las redes neuronales profundas. Las operaciones convolucionales, las multiplicaciones de matrices y las funciones de activación son solo algunos de los cálculos de redes neuronales que los conjuntos de chips de aprendizaje están diseñados para acelerar. Existe una demanda creciente de capacidades de aprendizaje profundo potentes y eficaces en el borde de la red debido a la aparición de la informática de borde y los dispositivos de Internet de las cosas (IoT).

• La financiación de políticas impulsa la I+D y las fábricas: La Ley CHIPS y Ciencia autorizó aproximadamente 52 mil millones de dólares en incentivos estadounidenses para fortalecer las capacidades nacionales de semiconductores y aceleradores de IA.

• Aumento en diseños con gran densidad de computación: Las IPU líderes como el GC200 de Graphcore reportan ~250 teraFLOPS (FP16) y 59,4 mil millones de transistores, lo que alienta a más empresas a diseñar procesadores altamente paralelos y centrados en modelos.

FACTORES RESTRICTIVOS

Incapacidad para manejar redes más grandes y complicadas para impedir la expansión del mercado

Los modelos de aprendizaje profundo, en particular las redes neuronales profundas, exigen mucha capacidad informática y de procesamiento. La complejidad de estos modelos puede suponer una carga para los conjuntos de chips de aprendizaje profundo actuales, impidiéndoles manejar redes más grandes y complicadas. Para que los modelos de aprendizaje profundo almacenen pesos, activaciones y salidas intermedias, con frecuencia se necesita mucha memoria. El rendimiento puede verse afectado por restricciones de memoria del chipset que afectan el tamaño de los modelos implementables y la velocidad de acceso a la memoria. Cuando se trabaja con redes neuronales masivas y tareas con uso intensivo de datos, el aprendizaje de conjuntos de chips puede consumir mucha energía. El alto consumo de energía puede hacer que su uso no sea práctico en dispositivos móviles y de borde con fuentes de alimentación limitadas y aumentar el costo de funcionamiento de los centros de datos.

• Capacidad concentrada de nodos avanzados: muchos chips emblemáticos de IA dependen de los nodos de 7 nm/5 nm de las fundiciones (por ejemplo, Graphcore GC200 en 7 nm, IBM Telum II construido en 5 nm), lo que hace que el suministro sea sensible a las limitaciones de capacidad de la fundición.

• Grandes demandas de memoria y energía: los aceleradores de alto rendimiento enumeran TDP y necesidades de energía a nivel de rack de cientos a miles de vatios (por ejemplo, las potencias máximas de Gaudi2 y las cifras de rack que se muestran en las notas técnicas), lo que limita la implementación en algunos entornos.

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PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO DE CHIPSET DE APRENDIZAJE PROFUNDO

América del Norte dominará el mercado debido a su sólido entorno para la investigación

Estados Unidos en particular ha sido un centro destacado para el aprendizaje del desarrollo de chipsets en América del Norte. Las principales empresas de tecnología, instituciones académicas y nuevas empresas con un impacto sustancial en la industria lo consideran su hogar. La innovación de conjuntos de chips de aprendizaje profundo ha sido particularmente activa en Silicon Valley, donde organizaciones como NVIDIA han desempeñado un papel clave. El área es un actor importante en la industria de los chipsets de aprendizaje gracias a su sólido entorno de investigación, desarrollo y financiación. Los conjuntos de chips profundos han experimentado un rápido crecimiento e innovación, particularmente en el área de Asia Pacífico, particularmente en China y Corea del Sur. Las empresas chinas han invertido mucho dinero en la creación de sus propios conjuntos de chips de aprendizaje, incluidas Huawei, Alibaba y Baidu. La investigación y el desarrollo de chipsets de aprendizaje han aumentado significativamente como resultado del énfasis estratégico de la región en la inteligencia artificial (IA). Además, Corea del Sur ha estado invirtiendo en tecnología de semiconductores y de inteligencia artificial, y empresas como Samsung y SK Hynix están avanzando en estos campos.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Los actores clave se centran en asociaciones para obtener una ventaja competitiva

Destacados actores del mercado están realizando esfuerzos de colaboración asociándose con otras empresas para mantenerse por delante de la competencia. Muchas empresas también están invirtiendo en el lanzamiento de nuevos productos para ampliar su cartera de productos. Las fusiones y adquisiciones también se encuentran entre las estrategias clave utilizadas por los actores para ampliar sus carteras de productos.

• BrainChip: se centra en la IP neuromórfica de Akida: las soluciones neuromórficas afirman una inferencia de borde de potencia ultrabaja con procesamiento impulsado por eventos (los documentos de posicionamiento del producto especifican la potencia en el rango de milivatios para implementaciones de borde). 

• TeraDeep: se posiciona en hardware de inferencia de transformadores eficiente; La literatura de la empresa destaca la capacidad de inferencia multi-teraOPS en diseños ASIC personalizados (los resúmenes técnicos hacen referencia al rendimiento de la clase teraOPS). 

Lista de las principales empresas de conjuntos de chips de aprendizaje profundo

• BrainChip
• TeraDeep
• Google
• Wave Computing
• KnuEdge
• Intel
• IBM
• Graphcore
• CEVA
• ARM
• NVIDIA
• AMD
• Xilinx
• Qualcomm

REPAGCOBERTURA TRO

El informe anticipa un análisis detallado del tamaño del mercado global a nivel regional y nacional, el crecimiento del mercado de segmentación y la cuota de mercado. El objetivo principal del informe es ayudar al usuario a comprender el mercado en términos de definición, potencial de mercado, tendencias influyentes y los desafíos que enfrenta el mercado. El análisis de las ventas, el impacto de los actores del mercado, los desarrollos recientes, el análisis de oportunidades, el análisis estratégico del crecimiento del mercado, la expansión del mercado territorial y las innovaciones tecnológicas son el tema explicado en el informe.