Taille, part, croissance et analyse de l’industrie du GPU pour l’IA, par type (unités de traitement graphique (GPU) pour l’intelligence artificielle), par application (développement de l’IA, apprentissage automatique, traitement des données, jeux) et prévisions régionales jusqu’en 2035

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APERÇU DU MARCHÉ DES GPU POUR L'IA

Le marché mondial des GPU pour l'IA est évalué à 24,66 milliards de dollars en 2026 et atteindra finalement 87,64 milliards de dollars d'ici 2035, avec un TCAC de 15,13 % de 2026 à 2035.

Un GPU AI (Graphics Processing Unit) est un processeur spécialisé rapide utilisé pour accélérer les calculs multiplex impliqués dans les tâches d'intelligence artificielle, d'apprentissage extrême et d'apprentissage automatique. Contrairement aux processeurs conventionnels, les GPU sont hautement parallèles, ce qui signifie qu'ils sont efficaces pour exécuter des milliers d'opérations en parallèle. Ils sont donc bien adaptés à la formation et à l'exécution de grands réseaux neuronaux. Grâce à cet énorme parallélisme, les GPU peuvent considérablement accélérer les programmes de reconnaissance d'images, de traitement du langage naturel et d'analyse de données, ce qui peut accélérer le développement et le déploiement de modèles dans les programmes d'intelligence artificielle. Ces performances ont permis aux GPU de devenir un fondement de la recherche et de l'industrie modernes de l'IA.

Le marché des GPU IA connaît actuellement une croissance fulgurante en raison de l'utilisation croissante de la technologie de l'intelligence artificielle par les organisations dans de nombreuses applications. Les unités de traitement graphique (GPU), initialement créées pour accélérer le rendu des images et des vidéos, sont devenues des accélérateurs essentiels des charges de travail d'IA, car leur nature de traitement parallèle est bien supérieure à celle des processeurs traditionnels pour les tâches d'apprentissage automatique qui impliquent de nombreuses multiplications matricielles et opérations tensorielles au cœur des algorithmes d'apprentissage profond. Outre la demande prédéterminée par le développement de l'IA, le GPU destiné au marché de l'IA est également conditionné par la demande croissante en calcul haute performance dans différents secteurs. La croissance des services d'IA dans le cloud, ainsi que l'intégration de l'IA dans des applications telles que les voitures autonomes ou le diagnostic médical, sont des facteurs supplémentaires qui augmentent la pénétration du marché des GPU optimisés pour l'IA.

GPU POUR L'IA CONSTATATION CLÉ DU MARCHÉ

IMPACTS DE LA COVID-19

Les GPU pour l'industrie de l'IA ont eu un effet mitigé en raison de la perturbation de la chaîne d'approvisionnement et de l'augmentation de la transformation numérique pendant la pandémie de COVID-19

La pandémie mondiale de COVID-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché connaissant une demande inférieure aux prévisions dans toutes les régions par rapport aux niveaux d'avant la pandémie. La croissance soudaine du marché reflétée par la hausse du TCAC est attribuable au retour de la croissance du marché et de la demande aux niveaux d'avant la pandémie.

La pandémie de COVID-19 a eu au début un effet négatif sur le marché des GPU pour l'IA en raison de la perturbation des chaînes d'approvisionnement mondiales et du manque de composants semi-conducteurs. Les interdictions de voyager et les confinements ont entraîné un ralentissement des processus de fabrication et de distribution, et les fermetures d'usines ont entraîné des problèmes de volume de production. Mais la pandémie a également fait progresser les efforts de transformation numérique dans la plupart des secteurs, augmentant la demande de solutions d'IA et, par extension, de GPU pour exécuter ces applications.

DERNIÈRES TENDANCES

Adoption croissante de l'IA dans tous les secteurs pour stimuler la croissance du marché

Les développements les plus récents en matière de GPU pour le secteur de l'IA impliquent la popularité croissante des accélérateurs d'IA spécialisés en raison de la demande croissante de produits informatiques économes en énergie. L'utilisation de GPU dans les services d'IA basés sur le cloud est de plus en plus demandée, car elle est plus évolutive et plus rentable pour les organisations appliquant l'IA sans les coûts matériels initiaux élevés. De nouvelles contributions en matière de produits et de services, notamment des GPU dotés de cœurs tenseurs spéciaux et de structures de mémoire modifiées optimisées pour les charges de travail d'IA, décollent également. En outre, on assiste à un boom des GPU dans les applications Edge Computing, ce qui les rend également attrayantes en dehors des centres de données. Le concept de pratiques de fabrication durables et d'éco-conception gagne en importance à mesure que les consommateurs et les organisations sont de plus en plus conscients de l'impact sur l'environnement.

GPU POUR LA SEGMENTATION DU MARCHÉ DE L'IA

Par type

En fonction du type, le marché mondial peut être classé en unités de traitement graphique (GPU) pour l'intelligence artificielle

• Unités de traitement graphique (GPU) pour l'intelligence artificielle : les GPU spécifiques à l'IA ont des capacités de traitement parallèle, qui les conviennent bien aux calculs à grande échelle impliqués dans l'apprentissage profond et les réseaux neuronaux. Ces GPU sont beaucoup plus rapides à former et à déduire des modèles d'IA que les processeurs conventionnels.

Par candidature

En fonction des applications, le marché mondial peut être classé en développement d'IA, apprentissage automatique, traitement de données et jeux.

• Développement de l'IA : formation et déploiement de l'IA La formation et le déploiement de l'IA sont accélérés à l'aide de GPU pour fournir le débit de calcul des cadres d'apprentissage en profondeur intenses, accélérant ainsi les temps d'itération des modèles.
• Apprentissage automatique : en matière d'apprentissage automatique, il a été constaté que les GPU améliorent les performances des machines en termes d'accélération de procédures mathématiques sophistiquées, en particulier pour la cartographie d'énormes ensembles de données et de procédures analytiques en temps réel.
• Traitement des données : la capacité des GPU à accélérer la manipulation et l'analyse des données grâce à l'utilisation d'énormes quantités de données non structurées est inestimable dans les situations de Big Data et les plateformes analytiques basées sur l'IA.

• Jeux : Néanmoins, malgré la connexion conventionnelle avec les jeux, les GPU actuels permettent des fonctionnalités accélérées par l'IA, telles que les technologies de traçage de rayons et de mise à l'échelle en temps réel, pour offrir des expériences de jeu immersives et intelligentes.

DYNAMIQUE DU MARCHÉ

La dynamique du marché comprend des facteurs déterminants et restrictifs, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.                          

Facteurs déterminants

Demande croissante de calcul haute performance pour stimuler le marché

Un facteur de croissance du marché des GPU pour l'IA est la formation de modèles d'IA plus complexes et la demande d'ensembles de données plus volumineux nécessitent d'énormes ressources de calcul, faisant des GPU un élément crucial des cadres de calcul haute performance actuels. La nécessité de traiter des applications d'IA de plus en plus sophistiquées basées sur de grandes quantités de données perpétue la demande croissante de GPU dotés de capacités de traitement et de bande passante mémoire plus élevées. Cette dynamique est particulièrement prononcée dans les instituts de recherche, les fournisseurs de services cloud et les grandes entreprises, qui sont leaders en termes d'innovation et de mise en œuvre de l'IA.

La bande passante et la capacité de la mémoire élargissent le marché

L'augmentation de la bande passante et de la capacité de la mémoire des GPU est une fonctionnalité requise sur le marché de l'IA, car l'échelle des grands modèles de langage (LLM) et des ensembles de données de formation croît de façon exponentielle et est toujours en avance sur les améliorations marginales apportées à la mémoire GPU, ce qui fait de la mémoire la principale contrainte des charges de travail de formation et d'inférence. L'augmentation de la bande passante de la mémoire permet des taux de transfert de données plus élevés, ce qui augmente directement le débit, diminue la latence et une capacité de mémoire plus élevée signifie que les GPU peuvent fonctionner avec des modèles et des ensembles de données volumineux sans déchargements et échanges fréquents, ce qui peut affecter négativement les performances.  

Facteur de retenue

Des coûts élevés et des besoins en énergie susceptibles d'entraver la croissance du marché

L'un des éléments limitants de l'expansion du GPU sur le marché de l'IA est le coût élevé et la consommation d'énergie des implémentations de GPU hautes performances. Les GPU de pointe optimisés pour l'IA peuvent coûter trop cher aux petites organisations et aux startups pour adopter largement l'IA sur le marché. En outre, les clusters GPU consomment des quantités importantes d'énergie, ce qui peut entraîner une augmentation des coûts énergétiques et des problèmes environnementaux, limitant leur déploiement dans des zones disposant de sources d'énergie limitées ou coûteuses. Tout cela limite la croissance des marchés et pourrait décourager une utilisation généralisée, en particulier par les petites organisations disposant de budgets et de capacités d'infrastructure serrés.

Edge AI et systèmes embarqués pour créer des opportunités sur le marché

Opportunité

L'évolution récente vers l'informatique de pointe et le traitement de l'IA au niveau des appareils constitue une grande opportunité pour les fabricants de GPU de fournir des solutions spécialisées à ces applications. Alors que les organisations cherchent à minimiser la latence, à maximiser la confidentialité et à travailler dans des environnements à connectivité limitée, le marché grandit de ceux qui souhaitent des GPU optimisés pour exécuter des modèles d'IA de pointe. Le marché adressable global augmente également à mesure que cette tendance vers le traitement distribué de l'IA ouvre de nouveaux segments de marché de produits GPU optimisés pour les systèmes embarqués, les appareils IoT et les plates-formes informatiques de pointe.

 

La concurrence des accélérateurs spécialisés en IA pourrait constituer un défi potentiel pour les consommateurs

Défi

Bien que les GPU règnent en maître sur la part de marché de l'accélération de l'IA, l'introduction d'accélérateurs d'IA spéciaux sous la forme de circuits intégrés spécifiques à une application (ASIC), de matrices de portes programmables sur site (FPGA) et de puces d'IA personnalisées constitue une grande menace pour les fournisseurs de GPU. De tels accélérateurs personnalisés peuvent surpasser et être plus économes en énergie sur certaines tâches d'IA, et pourraient gruger la part de marché du GPU pour l'IA dans ces applications. En outre, les grandes entreprises technologiques travaillent sur leurs propres puces d'IA pour limiter leur dépendance à l'égard de fournisseurs de GPU externes, ce qui rendra la concurrence encore plus importante sur le marché.

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GPU POUR L'APERÇU RÉGIONAL DU MARCHÉ DE L'IA

• Amérique du Nord (États-Unis)

Sur ce marché, l'Amérique du Nord est le plus grand marché, partageant environ 38 % du marché mondial des GPU en termes d'IA. Les organisations sont de plus en plus conscientes des avantages concurrentiels liés à l'informatique accélérée par l'IA, ce qui alimente son adoption dans des secteurs tels que la santé, la finance, la vente au détail et l'industrie manufacturière. En outre, le financement accru de la recherche et du développement en matière d'IA par de grandes sociétés technologiques et des sociétés de capital-risque sur le marché américain des GPU pour l'IA a également contribué de manière substantielle à la croissance du marché dans la région. De plus, la concentration des principaux producteurs de GPU et l'écosystème développé de startups et de centres de recherche en IA ont fait de l'Amérique du Nord, et en particulier des États-Unis, la plaque tournante de l'innovation dans les technologies d'IA accélérées par GPU.  

• Europe

L'augmentation de la demande d'applications basées sur l'IA dans différents secteurs, en raison des efforts de transformation numérique, stimule le marché des GPU pour l'IA en Europe. Le marché sera probablement tiré par plusieurs utilisations des GPU dans la recherche scientifique, l'automobile, la santé et les services financiers, en plus de l'augmentation des investissements dans les startups d'IA et les programmes de recherche des secteurs privé et public. Les questions de confidentialité des données et de conformité réglementaire, en particulier dans le contexte du RGPD, ont entraîné des changements dans la manière dont les systèmes d'IA sont déployés et pourraient affecter l'adoption d'applications d'IA accélérées par GPU dans certains cas d'utilisation.

• Asie

L'Asie-Pacifique, en particulier des pays comme la Chine, le Japon et la Corée du Sud, contribue pour une part majeure au développement du marché mondial des GPU pour l'IA. Ces pays possèdent des politiques gouvernementales positives en faveur du développement de l'IA et des investissements importants dans des infrastructures technologiques favorables à l'IA. La fabrication et le déploiement de puces d'IA en Chine ont considérablement augmenté, les entreprises nationales gagnant des parts de marché aux côtés des fabricants étrangers de GPU. L'expansion de l'environnement de développement de matériel et de logiciels d'IA est un autre facteur clé qui stimule le marché des GPU dans la région Asie-Pacifique.

ACTEURS CLÉS DE L'INDUSTRIE

Les principaux acteurs de l'industrie façonnent le marché grâce à l'innovation et à l'expansion du marché

Les principaux acteurs influencent le GPU pour le marché de l'IA en effectuant des innovations stratégiques et en élargissant le marché. Ces entreprises lancent de nouvelles architectures GPU dotées de meilleures capacités de performances en matière d'IA, notamment un nombre plus élevé de cœurs tenseurs et des sous-systèmes de mémoire améliorés. Ils diversifient également leurs offres de produits pour en proposer des produits spécifiques ciblant divers cas d'utilisation de la formation en IA à l'inférence, des centres de données et de l'informatique de pointe. En outre, ils utilisent également des plates-formes cloud et des écosystèmes logiciels pour développer des solutions intégrées de développement et de déploiement d'IA. Ces acteurs réalisent ou sont la source de croissance et d'établissement de tendances en matière de GPU pour l'industrie de l'IA grâce à la recherche, aux investissements en développement, aux processus de fabrication avancés et à l'expansion vers de nouveaux marchés régionaux.  

Liste des meilleurs GPU pour les entreprises d'IA    
 

• 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)

DÉVELOPPEMENT D'UNE INDUSTRIE CLÉ

Mars 2024 :La sortie de l'architecture NVIDIA Blackwell constitue une étape importante vers le prochain niveau de calcul de l'IA. Il s'agit d'une toute nouvelle architecture GPU, conçue spécifiquement pour répondre aux besoins du moment, à savoir l'IA générative, les grands modèles de langage, etc., et elle promet des gains de performances et une efficacité énergétique significatifs par rapport à la génération précédente. NVIDIA a présenté Blackwell en tant que plate-forme de développement et de déploiement d'IA de bout en bout avec plus de capacités en matière de tâches de formation et d'inférence dans toutes les applications et tous les secteurs.

COUVERTURE DU RAPPORT   

L'étude comprend une analyse SWOT complète et donne un aperçu des développements futurs du marché. Il examine divers facteurs qui contribuent à la croissance du marché, explorant un large éventail de catégories de marché et d'applications potentielles susceptibles d'avoir un impact sur sa trajectoire dans les années à venir. L'analyse prend en compte à la fois les tendances actuelles et les tournants historiques, fournissant une compréhension globale des composantes du marché et identifiant les domaines potentiels de croissance.

Le marché des GPU pour l'IA est prêt à connaître un essor continu, poussé par la demande croissante de calcul haute performance, de bande passante et de capacité mémoire. Malgré les défis, notamment la concurrence des accélérateurs d'IA spécialisés, la demande d'IA de pointe et de systèmes embarqués soutient l'expansion du marché. Les principaux acteurs de l'industrie progressent grâce aux mises à niveau technologiques et à la croissance stratégique du marché, améliorant ainsi l'offre et l'attrait des GPU pour l'IA.