GPU pour la taille du marché de l'IA, la part, la croissance et l'analyse de l'industrie, 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 2034

•   
•   
  

  Demander un échantillon gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

    

Aperçu du GPU pour le marché de l'IA

Le GPU mondial pour le marché de l'IA était évalué à 21,42 milliards USD en 2025 et devrait passer à 76,12 milliards USD d'ici 2034, avec un TCAC projeté de 15,13% au cours de la période de prévision 2025 à 2034.

Un GPU AI (unité de traitement graphique) est un processeur spécialisé rapide utilisé pour accélérer les calculs multiplex impliqués dans des tâches d'intelligence artificielle, d'apprentissage extrême et d'apprentissage automatique. Contrairement aux CPU conventionnels, les GPU sont très parallèles, ce qui signifie qu'ils sont efficaces pour exécuter des milliers d'opérations en parallèle, et par conséquent, les GPU sont bien adaptés à la formation et à la gestion de grands réseaux de neurones. Avec cet énorme parallélisme, les GPU peuvent accélérer considérablement la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et les programmes d'analyse des données, ce qui peut accélérer le développement et le déploiement de modèles dans les programmes d'intelligence artificielle. Cette performance a fait que les GPU deviennent un fondement de la recherche et de l'industrie de l'IA moderne.

Le marché de l'IA GPU augmente actuellement à un rythme étonnant en raison de l'utilisation accrue de la technologie de l'intelligence artificielle par les organisations dans de nombreuses applications. Les unités de traitement des graphiques (GPU), qui ont été initialement créées pour accélérer le rendu de l'image et de la vidéo, sont devenues des accélérateurs critiques des charges de travail de l'IA, car leur nature de traitement parallèle est beaucoup plus supérieure aux CPU traditionnels aux tâches d'apprentissage automatique qui impliquent de nombreuses multiplications matricielles et des opérations de tenseur au cœur des algorithmes d'apprentissage profond. Outre la demande prédéterminée par le développement de l'IA, le GPU pour le marché de l'IA est également préconditionné par la demande accrue de l'informatique haute performance dans différents secteurs. La croissance des services d'IA cloud, ainsi que l'intégration de l'IA dans des applications telles que les voitures autonomes ou le diagnostic médical, sont des moteurs supplémentaires augmentant la pénétration du marché des GPU optimisés par l'IA.

GPU pour la découverte clé du marché de l'IA

Impact Covid-19

Le GPU pour l'industrie de l'IA a eu un effet mixte en raison de la perturbation de la chaîne d'approvisionnement et de l'augmentation de la transformation numérique pendant la pandémie Covid-19

La pandémie mondiale Covid-19 a été sans précédent et stupéfiante, le marché subissant une demande inférieure à celle-ci dans toutes les régions par rapport aux niveaux pré-pandemiques. La croissance soudaine du marché reflétée par l'augmentation du TCAC est attribuable à la croissance et à la demande du marché au niveau des niveaux pré-pandemiques.

La pandémie Covid-19 a eu un effet négatif sur le GPU pour le marché de l'IA au début en raison des chaînes d'approvisionnement mondiales perturbées et un manque de composants semi-conducteurs. Les interdictions de voyager et les verrouillage ont entraîné des processus de fabrication et de distribution lents, et les arrêts d'usine ont causé des problèmes de volume de production. Mais la pandémie a également fait avancer les efforts de transformation numérique dans la plupart des industries, ce qui fait monter la demande de solutions d'IA et, par extension, pour que les GPU exécutent ces applications.

Dernières tendances

Adoption croissante de l'IA dans toutes les industries pour stimuler la croissance du marché

Les derniers développements du GPU pour l'entreprise d'IA impliquent la popularité croissante des accélérateurs d'IA spécialisés en raison de l'escalade des exigences de produits informatiques économes en énergie. L'utilisation des GPU dans les services d'IA basés sur le cloud augmente, car il est plus évolutif et plus efficace pour les organisations appliquant l'IA sans les coûts matériels initiaux lourds. De nouvelles contributions dans les produits et services, y compris les GPU avec des noyaux de tenseur spéciaux et des structures de mémoire modifiées optimisées pour les charges de travail de l'IA, sont également décorées. En outre, il existe un boom GPU dans les applications informatiques Edge, ce qui les rend également attrayants en dehors des centres de données. Le concept de pratique de fabrication durable et d'éco-conceptions gagne de l'importance à mesure que les consommateurs et les organisations se conscient de l'effet sur l'environnement.

GPU pour la segmentation du marché de l'IA

Par type

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

• Les unités de traitement des graphiques (GPU) pour l'intelligence artificielle: les GPU spécifiques à l'IA ont des capacités de traitement parallèles, qui leur conviennent bien aux calculs à grande échelle impliqués dans l'apprentissage en profondeur et les réseaux de neurones. Ces GPU sont beaucoup plus rapides dans l'entraînement et la déduction des modèles d'IA que les processeurs conventionnels.

Par demande

Sur la base de l'application, le marché mondial peut être classé en développement d'IA, en apprentissage automatique, en traitement des données et en jeu

• Développement d'IA: formation et déploiement de l'IA et le déploiement de l'IA est accéléré à l'aide de GPU pour fournir le débit de calcul des cadres en profondeur intense, accélérer les temps d'itération du modèle.
• Apprentissage automatique: En ce qui concerne l'apprentissage automatique, les GPU ont été constatés pour augmenter les performances de la machine en termes d'accélération des procédures mathématiques sophistiquées, en particulier dans le cartographie via d'énormes ensembles de données et des 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 de quantités massives de données non structurées est inestimable dans les situations de Big Data et les plateformes analytiques basées sur l'IA.

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

Dynamique du marché

La dynamique du marché comprend des facteurs de conduite et de retenue, des opportunités et des défis indiquant les conditions du marché.                          

Facteurs moteurs

La demande croissante de calculs hautes performances pour stimuler le marché

Un facteur dans le GPU pour la croissance du marché de l'IA est la formation de modèles d'IA plus compliqués et la demande de ensembles de données plus importants exigera d'énormes ressources de calcul, faisant des GPU un élément crucial des cadres informatiques actuels à haute performance. 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 avec des capacités de traitement plus élevées et une bande passante de mémoire. Cette dynamique est particulièrement prononcée dans les institutions de recherche, les fournisseurs de services cloud et les grandes entreprises, qui sont des leaders en termes d'innovation et de mise en œuvre de l'IA.

La bande passante de mémoire et la capacité élargissent le marché

L'augmentation de la bande passante de la mémoire et les GPU de capacité sont une caractéristique requise sur le marché de l'IA car l'échelle des modèles de grande langue (LLM) et des ensembles de données de formation augmente de façon exponentielle et est toujours en avance sur les améliorations marginales apportées à la mémoire GPU, résultant en la mémoire comme principale construction dans les 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 de grands modèles et ensembles de données sans déchargement et échange fréquent, ce qui peut affecter négativement les performances.  

Facteur d'interdiction

Coût élevés et exigences d'énergie pour potentiellement entraver la croissance du marché

L'un des composants limitants de l'expansion du GPU au marché de l'IA est le coût élevé et la consommation d'énergie des implémentations GPU haute performance. Les GPU de pointe optimisés par AI peuvent coûter trop cher aux organisations et aux startups pour adopter largement l'IA sur le marché. En outre, les clusters GPU tels que considérés pour consommer des quantités importantes d'énergie, qui peuvent faire valoir les coûts énergétiques et les préoccupations environnementales, limitant leur déploiement dans des zones avec des sources d'énergie restreintes ou à coût élevé. Tout cela limite la croissance des marchés et pourrait dissuader l'utilisation large, en particulier par les petites organisations avec des budgets serrés et des capacités d'infrastructure.

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

Opportunité

La récente évolution vers l'informatique Edge et le traitement de l'IA au niveau de l'appareil est 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 l'intimité et à travailler dans des environnements limités à la connectivité, le marché se développe qui veulent des GPU qui sont optimisés pour exécuter des modèles d'IA Edge. Le marché global adressable est également augmenté, car cette tendance à un traitement d'IA distribué ouvre de nouveaux segments de marché de produits GPU optimisés pour les systèmes intégrés, les appareils IoT et les plateformes informatiques Edge.

 

La concurrence des accélérateurs d'IA spécialisés pourrait être un défi potentiel pour les consommateurs

Défi

Bien que les GPU aient régnant 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 l'application (ASIC), de réseaux de portes programmables sur le terrain (FPGA) et de puces AI personnalisées représentent une grande menace pour les fournisseurs GPU. De tels accélérateurs personnalisés peuvent surpasser et être plus économes en énergie sur certaines tâches d'IA, et manger dans GPU pour la part de marché de l'IA dans ces applications. En plus de cela, les grandes sociétés technologiques travaillent sur leurs propres puces d'IA pour limiter leur dépendance à l'égard des fournisseurs de GPU externes, ce qui rendra la concurrence encore plus importante sur le marché.

•   
•   
  Demander un échantillon gratuit pour en savoir plus sur ce rapport

    

GPU pour les informations régionales 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 dans la part de l'IA. Les organisations sensibilisent les avantages concurrentiels qui accompagnent l'informatique accélérée en AI, qui alimente son adoption dans des industries telles que les soins de santé, la finance, la vente au détail et la fabrication. En outre, l'augmentation du financement de la recherche et développement de l'IA par les grandes sociétés technologiques et les sociétés de capital-risque des États-Unis GPU pour le marché de l'IA a également contribué à la croissance du marché dans la région. De plus, la concentration des principaux producteurs de GPU et l'écosystème développé des startups et des centres de recherche sur l'IA ont fait de l'Amérique du Nord, et en particulier aux États-Unis, la plaque tournante de l'innovation dans les technologies d'IA accélérées par le GPU.  

• Europe

L'augmentation de la demande d'applications alimentées par l'IA dans différents secteurs, en raison des efforts de transformation numérique, stimule le GPU pour le marché de l'IA en Europe. Le marché est susceptible d'être motivé par plusieurs utilisations des GPU dans la recherche scientifique, l'automobile, les soins de santé et les services financiers, en plus d'augmenter les investissements dans les startups d'IA et les programmes de recherche par les 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 façon dont les systèmes d'IA sont déployés et pourraient affecter l'adoption des applications d'IA accélérées par le GPU dans certains cas d'utilisation.

• Asie

L'Asie-Pacifique, en particulier les nations comme la Chine, le Japon et la Corée du Sud, contribue à une part importante du GPU pour le développement du marché de l'IA dans le monde. Ces nations possèdent des politiques gouvernementales positives vers le développement de l'IA et des investissements importants dans des infrastructures technologiques qui seraient adaptées à l'IA. La fabrication et le déploiement des puces AI en Chine ont considérablement augmenté, les entreprises nationales gagnant des parts de marché en plus des fabricants de GPU étrangers. L'expansion de l'environnement environnant du développement matériel et logiciel de l'IA est un autre facteur clé qui stimule le marché GPU dans la région Asie-Pacifique.

Jouants clés de l'industrie

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

Les principaux participants influencent le GPU du marché de l'IA en effectuant l'innovation stratégique et l'expansion du marché. Ces entreprises lancent de nouvelles architectures GPU qui ont de meilleures capacités de performance d'IA, y compris un nombre plus élevé de noyaux de tenseur et des sous-systèmes de mémoire améliorés. Ils diversifient également leurs offres de produits pour avoir des spécifiques ciblant diverses formation sur l'IA à l'inférence et des cas d'utilisation de Center to Edge Computing. De plus, 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 à l'origine de la croissance et de l'établissement de tendances de GPU à l'industrie de l'IA grâce à la recherche, aux investissements en développement, aux processus de fabrication avancés et à l'expansion des 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 clé de l'industrie

Mars 2024:La libération de l'architecture Nvidia Blackwell est une étape importante vers le niveau suivant de l'informatique en IA. Il s'agit d'une toute nouvelle architecture GPU, construite spécifiquement pour répondre aux besoins du moment, qui est une IA générative, des modèles de gros langues, etc., et il promet des gains de performance significatifs et de l'efficacité énergétique par rapport à la génération antérieure. NVIDIA a introduit Blackwell en tant que plate-forme de développement et de déploiement de l'IA de bout en bout avec plus de capacités dans les tâches de formation et d'inférence entre les applications et les industries.

Reporter la couverture   

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

Le GPU pour le marché de l'IA est prêt pour un boom continu poussé par la demande croissante de calculs de haute performance, de bande passante et de capacité de mémoire. Malgré les défis, qui comprennent la concurrence des accélérateurs d'IA spécialisés, la demande d'IA Edge et de systèmes intégrés soutient l'expansion du marché. Les principaux acteurs de l'industrie progressent via des mises à niveau technologiques et une croissance stratégique du marché, améliorant l'offre et l'attraction des GPU pour l'IA.