GPU para IA Tamaño del mercado, participación, crecimiento y análisis de la industria, por tipo (unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para inteligencia artificial), por aplicación (desarrollo de IA, aprendizaje automático, procesamiento de datos, juegos) y pronóstico regional hasta 2035

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DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MERCADO DE GPU PARA IA

El mercado mundial de GPU para IA tiene un valor de 24,66 mil millones de dólares en 2026 y eventualmente alcanzará los 87,64 mil millones de dólares en 2035, expandiéndose a una tasa compuesta anual del 15,13% de 2026 a 2035.

Una GPU AI (Unidad de procesamiento de gráficos) es un procesador rápido especializado que se utiliza para acelerar los cálculos multiplex involucrados en tareas de inteligencia artificial, aprendizaje extremo y aprendizaje automático. A diferencia de las CPU convencionales, las GPU son altamente paralelas, lo que significa que son eficientes a la hora de ejecutar miles de operaciones en paralelo y, por lo tanto, las GPU son adecuadas para entrenar y ejecutar grandes redes neuronales. Con este enorme paralelismo, las GPU pueden acelerar en gran medida el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural y los programas de análisis de datos, lo que puede acelerar el desarrollo y la implementación de modelos en programas de inteligencia artificial. Ese rendimiento ha provocado que las GPU se conviertan en la base de la investigación y la industria modernas de la IA.

El mercado de GPU con IA está creciendo actualmente a un ritmo asombroso debido al mayor uso de tecnología de inteligencia artificial por parte de las organizaciones en numerosas aplicaciones. Las unidades de procesamiento de gráficos (GPU), que se crearon inicialmente para acelerar la representación de imágenes y videos, se han convertido en aceleradores críticos de las cargas de trabajo de IA, ya que su naturaleza de procesamiento paralelo es mucho más superior a las CPU tradicionales en tareas de aprendizaje automático que involucran muchas multiplicaciones de matrices y operaciones tensoriales en el núcleo de los algoritmos de aprendizaje profundo. Además de la demanda predeterminada por el desarrollo de la IA, la GPU para el mercado de la IA también está condicionada por la creciente demanda de informática de alto rendimiento en diferentes sectores. El crecimiento de los servicios de IA en la nube, así como la integración de la IA en aplicaciones como automóviles autónomos o diagnóstico médico, son factores adicionales que aumentan la penetración en el mercado de las GPU optimizadas para IA.

GPU PARA LA HALLAZGO CLAVE DEL MERCADO DE IA

IMPACTO DEL COVID-19

La GPU para la industria de la IA tuvo un efecto mixto debido a la interrupción de la cadena de suministro y a una mayor transformación digital durante la pandemia de COVID-19

La pandemia mundial de COVID-19 no ha tenido precedentes y ha sido asombrosa, y el mercado ha experimentado una demanda inferior a la prevista en todas las regiones en comparación con los niveles previos a la pandemia. El repentino crecimiento del mercado reflejado por el aumento de la CAGR es atribuible al crecimiento del mercado y al regreso de la demanda a niveles prepandémicos.

La pandemia de COVID-19 tuvo un efecto adverso en el mercado de GPU para IA al principio debido a la interrupción de las cadenas de suministro globales y la falta de componentes semiconductores. Las prohibiciones de viaje y los cierres provocaron procesos lentos de fabricación y distribución, y los cierres de fábricas provocaron problemas con el volumen de producción. Pero la pandemia también impulsó los esfuerzos de transformación digital en la mayoría de las industrias, aumentando la demanda de soluciones de inteligencia artificial y, por extensión, de GPU para ejecutar estas aplicaciones.

ÚLTIMAS TENDENCIAS

Creciente adopción de IA en todas las industrias para impulsar el crecimiento del mercado

Los últimos avances en GPU para el negocio de la IA implican la creciente popularidad de los aceleradores de IA especializados debido a la creciente necesidad de productos informáticos energéticamente eficientes. El uso de GPU en servicios de IA basados ​​en la nube tiene una demanda cada vez mayor, ya que es más escalable y rentable para las organizaciones que aplican IA sin los altos costos iniciales de hardware. También están despegando contribuciones novedosas en productos y servicios, incluidas GPU con núcleos tensoriales especiales y estructuras de memoria modificadas optimizadas para cargas de trabajo de IA. Además, hay un auge de las GPU en las aplicaciones informáticas de vanguardia, lo que las hace atractivas también fuera de los centros de datos. El concepto de práctica de fabricación sostenible y diseño ecológico está ganando importancia a medida que los consumidores y las organizaciones se vuelven conscientes del efecto sobre el medio ambiente.

GPU PARA LA SEGMENTACIÓN DEL MERCADO DE IA

Por tipo

Según el tipo, el mercado global se puede clasificar en unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para inteligencia artificial.

• Unidades de procesamiento de gráficos (GPU) para inteligencia artificial: las GPU específicas de IA tienen capacidades de procesamiento paralelo, lo que las adapta bien a los cálculos a gran escala involucrados en el aprendizaje profundo y las redes neuronales. Estas GPU son mucho más rápidas a la hora de entrenar e inferir modelos de IA que las CPU convencionales.

Por aplicación

Según la aplicación, el mercado global se puede clasificar en desarrollo de IA, aprendizaje automático, procesamiento de datos y juegos.

• Desarrollo de IA: capacitación e implementación de IA La capacitación y la implementación de IA se aceleran utilizando GPU para ofrecer marcos de aprendizaje profundo intensos con rendimiento computacional, lo que acelera los tiempos de iteración del modelo.
• Aprendizaje automático: cuando se trata de aprendizaje automático, se ha descubierto que las GPU mejoran el rendimiento de la máquina en términos de acelerar procedimientos matemáticos sofisticados, particularmente en gráficos a través de enormes conjuntos de datos y procedimientos analíticos en tiempo real.
• Procesamiento de datos: la capacidad de las GPU para acelerar la manipulación y el análisis de datos mediante el uso de cantidades masivas de datos no estructurados es invaluable en situaciones de big data y plataformas analíticas basadas en inteligencia artificial.

• Juegos: Sin embargo, a pesar de la conexión convencional con los juegos, las GPU actuales permiten funciones aceleradas por IA, como el trazado de rayos en tiempo real y tecnologías de mejora, para ofrecer experiencias de juego inmersivas e inteligentes.

DINÁMICA DEL MERCADO

La dinámica del mercado incluye factores impulsores y restrictivos, oportunidades y desafíos que indican las condiciones del mercado.                          

Factores impulsores

La creciente demanda de informática de alto rendimiento para impulsar el mercado

Un factor en el crecimiento del mercado de GPU para IA es el entrenamiento de modelos de IA más complicados y la demanda de conjuntos de datos más grandes exige enormes recursos computacionales, lo que convierte a las GPU en un elemento crucial de los marcos informáticos actuales de alto rendimiento. La necesidad de procesar aplicaciones de IA cada vez más sofisticadas basadas en grandes cantidades de datos perpetúa la creciente demanda de GPU con mayores capacidades de procesamiento y ancho de banda de memoria. Esta dinámica es especialmente pronunciada en las instituciones de investigación, los proveedores de servicios en la nube y las grandes empresas, que son líderes en términos de innovación e implementación de IA.

El ancho de banda y la capacidad de la memoria amplían el mercado

El aumento del ancho de banda de memoria y la capacidad de las GPU son una característica necesaria en el mercado de la IA porque la escala de los grandes modelos de lenguaje (LLM) y los conjuntos de datos de entrenamiento está creciendo exponencialmente y siempre está por delante de las mejoras marginales realizadas en la memoria de la GPU, lo que resulta en que la memoria sea la principal limitación tanto en las cargas de trabajo de entrenamiento como de inferencia. El aumento del ancho de banda de la memoria permite velocidades de transferencia de datos más altas, lo que aumenta directamente el rendimiento, disminuye la latencia y una mayor capacidad de memoria significa que las GPU pueden trabajar con modelos y conjuntos de datos grandes sin descargas e intercambios frecuentes, lo que puede afectar negativamente al rendimiento.  

Factor de restricción

Altos costos y requisitos de energía que podrían impedir el crecimiento del mercado

Uno de los componentes limitantes en la expansión de la GPU al mercado de la IA es el alto costo y el consumo de energía de las implementaciones de GPU de alto rendimiento. Las GPU de última generación optimizadas para IA pueden costar demasiado a las organizaciones más pequeñas y a las nuevas empresas adoptar la IA ampliamente en el mercado. Además, se considera que los clústeres de GPU consumen cantidades significativas de energía, lo que puede generar costos de energía y preocupaciones ambientales, limitando su implementación en áreas con fuentes de energía restringidas o de alto costo. Todo esto limita el crecimiento de los mercados y podría disuadir su uso generalizado, especialmente por parte de organizaciones pequeñas con presupuestos y capacidades de infraestructura ajustados.

Edge AI y sistemas integrados para crear oportunidades en el mercado

Oportunidad

El reciente movimiento hacia la informática de punta y el procesamiento de IA a nivel de dispositivo es una gran oportunidad para que los fabricantes de GPU proporcionen soluciones especializadas para esas aplicaciones. A medida que las organizaciones buscan minimizar la latencia, maximizar la privacidad y trabajar en entornos con conectividad limitada, crece el mercado que quiere GPU optimizadas para ejecutar modelos de IA de vanguardia. El mercado general al que se dirige también aumenta a medida que esta tendencia hacia el procesamiento distribuido de IA abre nuevos segmentos de mercado de productos GPU optimizados para sistemas integrados, dispositivos IoT y plataformas informáticas de vanguardia.

 

La competencia de los aceleradores de IA especializados podría ser un desafío potencial para los consumidores

Desafío

Aunque las GPU han estado reinando en la cuota de mercado de aceleración de IA, la introducción de aceleradores de IA especiales en forma de circuitos integrados de aplicaciones específicas (ASIC), matrices de puertas programables en campo (FPGA) y chips de IA personalizados plantea una gran amenaza para los proveedores de GPU. Estos aceleradores personalizados pueden tener un rendimiento superior y ser más eficientes energéticamente en ciertas tareas de IA, y podrían consumir la participación de mercado de GPU para IA en esas aplicaciones. Además de eso, las corporaciones tecnológicas más grandes están trabajando en sus propios chips de IA para limitar su dependencia de proveedores externos de GPU, lo que hará que la competencia sea aún más importante en el mercado.

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GPU PARA IA PERSPECTIVAS REGIONALES DEL MERCADO

• América del Norte (EE.UU.)

En este mercado, América del Norte es el mercado más grande y comparte alrededor del 38 por ciento del mercado mundial de GPU en participación de IA. Las organizaciones son cada vez más conscientes de las ventajas competitivas que conlleva la computación acelerada por IA, lo que está impulsando su adopción en industrias como la atención médica, las finanzas, el comercio minorista y la manufactura. Además, el aumento de la financiación en la investigación y el desarrollo de la IA por parte de grandes corporaciones tecnológicas y empresas de capital de riesgo en la GPU de los Estados Unidos para el mercado de la IA también ha contribuido sustancialmente al crecimiento del mercado en la región. Además, la concentración de los principales productores de GPU y el ecosistema desarrollado de nuevas empresas y centros de investigación de IA han convertido a América del Norte, y especialmente a Estados Unidos, en el centro de innovación en tecnologías de IA aceleradas por GPU.  

• Europa

El aumento de la demanda de aplicaciones impulsadas por IA en diferentes sectores, debido a los esfuerzos de transformación digital, está impulsando el mercado de GPU para IA en Europa. Es probable que el mercado se vea impulsado por varios usos de las GPU en la investigación científica, la automoción, la atención sanitaria y los servicios financieros, además del aumento de las inversiones en nuevas empresas de IA y programas de investigación por parte de los sectores público y privado. Las cuestiones de privacidad de datos y cumplimiento normativo, especialmente en el contexto del RGPD, han impulsado cambios en la forma en que se implementan los sistemas de IA y podrían afectar la adopción de aplicaciones de IA aceleradas por GPU en algunos casos de uso.

• Asia

Asia Pacífico, especialmente países como China, Japón y Corea del Sur, aporta una parte importante de la GPU para el desarrollo del mercado de IA a nivel mundial. Esas naciones poseen políticas gubernamentales positivas hacia el desarrollo de la IA e inversiones significativas en infraestructura tecnológica que serían favorables a la IA. La fabricación y el despliegue de chips de IA en China han aumentado considerablemente, y las empresas nacionales han ganado cuota de mercado además de los fabricantes extranjeros de GPU. La expansión del entorno circundante para el desarrollo de hardware y software de IA es otro factor clave que impulsa el mercado de GPU en la región de Asia y el Pacífico.

JUGADORES CLAVE DE LA INDUSTRIA

Actores clave de la industria que dan forma al mercado a través de la innovación y la expansión del mercado

Los principales participantes están influyendo en la GPU para el mercado de la IA mediante la realización de innovaciones estratégicas y la expansión del mercado. Estas empresas están lanzando nuevas arquitecturas de GPU que tienen mejores capacidades de rendimiento de IA, incluido un mayor número de núcleos tensoriales y subsistemas de memoria mejorados. También están diversificando sus ofertas de productos para tener productos específicos dirigidos a diversos casos de uso de capacitación de IA a inferencia y de centro de datos a computación de borde. Además, también están utilizando plataformas en la nube y ecosistemas de software para desarrollar soluciones integradas de desarrollo e implementación de IA. Estos actores están logrando o son la fuente de crecimiento y establecimiento de tendencias en GPU para la industria de la IA a través de investigación, inversiones en desarrollo, procesos de fabricación avanzados y expansión a nuevos mercados regionales.  

Lista de las principales empresas de GPU para Ai    
 

• 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)

DESARROLLO CLAVE DE LA INDUSTRIA

Marzo de 2024:El lanzamiento de la arquitectura NVIDIA Blackwell es un paso importante hacia el siguiente nivel de informática de IA. Se trata de una arquitectura de GPU completamente nueva, construida específicamente para satisfacer las necesidades del momento, que son IA generativa, modelos de lenguaje grandes y similares, y promete importantes mejoras de rendimiento y eficiencia energética con respecto a la generación anterior. NVIDIA ha presentado Blackwell como una plataforma de implementación y desarrollo de IA de extremo a extremo con más capacidades en tareas de capacitación e inferencia en aplicaciones e industrias.

COBERTURA DEL INFORME   

El estudio abarca un análisis FODA completo y proporciona información sobre la evolución futura del mercado. Examina varios factores que contribuyen al crecimiento del mercado, explorando una amplia gama de categorías de mercado y aplicaciones potenciales que pueden afectar su trayectoria en los próximos años. El análisis tiene en cuenta tanto las tendencias actuales como los puntos de inflexión históricos, proporcionando una comprensión holística de los componentes del mercado e identificando áreas potenciales de crecimiento.

El mercado de GPU para IA está preparado para un auge continuo impulsado por la creciente demanda de informática de alto rendimiento, ancho de banda de memoria y capacidad. A pesar de los desafíos, que incluyen la competencia de aceleradores de IA especializados, la demanda de IA perimetral y sistemas integrados respalda la expansión del mercado. Los actores clave de la industria están avanzando a través de actualizaciones tecnológicas y un crecimiento estratégico del mercado, mejorando la oferta y la atracción de GPU para IA.