Dimensione del mercato, quota, crescita e analisi del mercato dell’acceleratore di intelligenza artificiale (AI), per tipo (GPU, TPU, FPGA e ASIC), per applicazione (data center, elettronica di consumo, settore automobilistico e robotica) e previsioni regionali dal 2026 al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO DELL'ACCELERATORE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI).

Si stima che il mercato globale degli acceleratori di intelligenza artificiale (AI) avrà un valore di 13,92 miliardi di dollari nel 2026. Si prevede che il mercato raggiungerà i 94 miliardi di dollari entro il 2035, espandendosi a un CAGR del 23,64% dal 2026 al 2035. Il Nord America detiene una quota di circa il 45-50% guidata da hyperscaler e innovatori di chip. L'Asia-Pacifico rappresenta circa il 30–35% con una forte crescita della produzione di semiconduttori.

Il mercato degli acceleratori di intelligenza artificiale (AI) è cresciuto in modo esponenziale negli ultimi anni, alimentato dalla crescente necessità di elaborazione dati ad alta velocità, apprendimento automatico e automazione intelligente in tutti i settori. Gli acceleratori di intelligenza artificiale sono elementi di calcolo studiati appositamente per accelerare i carichi di lavoro di intelligenza artificiale, in particolare quelli che includono il deep learning e le reti neurali. Questi includono unità di elaborazione grafica (GPU), unità di elaborazione tensore (TPU), array di gate programmabili sul campo (FPGA) e circuiti integrati specifici dell'applicazione (ASIC). Man mano che l'intelligenza artificiale diventa il fulcro delle applicazioni dei data center, dei veicoli autonomi, della robotica e dell'elettronica di consumo, la domanda di acceleratori ad alte prestazioni ed efficienti dal punto di vista energetico sta crescendo molto rapidamente. Il mercato è competitivo e di natura innovativa, con i principali attori che competono per migliorare la velocità di elaborazione e ridurre la latenza e il consumo energetico.

IMPATTO DELLA GUERRA RUSSIA-UCRAINA

Il mercato degli acceleratori di intelligenza artificiale (AI) ha avuto un effetto negativo a causa dell'instabilità nella catena di fornitura mondiale durante la guerra Russia-Ucraina

La guerra tra Russia e Ucraina ha avuto un impatto negativo sul mercato degli acceleratori di intelligenza artificiale dislocando le catene di fornitura globali di semiconduttori, aumentando le tensioni geopolitiche e aumentando il prezzo degli elementi delle terre rare e delle materie prime necessarie per la produzione di chip. Le sanzioni russe e le rotte commerciali limitate hanno ostacolato il flusso illimitato di componenti, in particolare in Asia centrale e in Europa orientale, ostacolando così i tempi di produzione e facendo aumentare i costi di produzione. Inoltre, la maggiore enfasi sulla difesa e sulla sicurezza informatica ha reindirizzato la spesa in ricerca e sviluppo, spostando in alcuni casi gli investimenti dallo sviluppo commerciale dell'hardware IA. Tali perturbazioni hanno creato volatilità in un settore che è già soggetto a dipendenze internazionali altamente complicate.

ULTIME TENDENZE

Aumento dell'Edge Ai Computing per stimolare la crescita del mercato

Una delle tendenze chiave che guidano il mercato degli acceleratori di intelligenza artificiale è l'aumento dell'edge AI computing. Man mano che le aziende si allontanano dalle architetture centralizzate basate sul cloud verso l'elaborazione localizzata e in tempo reale, la necessità di acceleratori in grado di eseguire calcoli IA all'edge è aumentata. Ciò comporta l'uso in sensori intelligenti, auto a guida autonoma, droni e dispositivi IoT. Le aziende stanno ora creando acceleratori AI ultra piccoli ed efficienti dal punto di vista energetico in grado di eseguire applicazioni di inferenza direttamente sui dispositivi senza dover comunicare con i server cloud. Ciò non solo riduce la latenza, ma aumenta anche la privacy e la sicurezza, posizionando così l'intelligenza artificiale all'avanguardia come una tendenza rivoluzionaria in vari settori come la produzione, la sanità e le città intelligenti.

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DELL'ACCELERATORE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI).

Per tipo

In base al tipo, il mercato globale è segmentato in GPU, TPU, FPGA e ASIC.

• GPU (unità di elaborazione grafica): rimane il leader nello spazio degli acceleratori di intelligenza artificiale con il suo modello di elaborazione parallela e l'uso universale in applicazioni di machine learning e deep learning. Inizialmente costruite per gestire il rendering grafico, le GPU ora non possono essere evitate nell'addestramento dei modelli di intelligenza artificiale, in particolare nelle implementazioni di cloud e data center. NVIDIA e altri fornitori hanno ottimizzato le proprie GPU per i carichi di lavoro AI per offrire prestazioni e scalabilità eccezionali.

• TPU (Tensor Processing Unit): sono processori appositamente progettati creati esclusivamente per il calcolo delle reti neurali. Resi popolari da Google, i TPU apportano notevoli vantaggi in termini di velocità per le applicazioni AI, in particolare nei calcoli tensoriali adottati nel deep learning. Le TPU sono ampiamente adottate nelle applicazioni di intelligenza artificiale per big data come l'elaborazione del linguaggio, il riconoscimento delle immagini e i sistemi autonomi e costituiscono una parte essenziale dell'espansione delle implementazioni di intelligenza artificiale su scala aziendale.

• FPGA (Field Programmable Gate Array): forniscono flessibilità ed efficienza energetica, che li rendono ideali per funzioni IA di nicchia che richiedono operazioni in tempo reale. Gli FPGA sono programmabili dopo la produzione, consentendo una progettazione logica su misura adatta a diversi framework di intelligenza artificiale. Trovano il loro utilizzo migliore nei settori delle telecomunicazioni, dell'aerospaziale e dell'edge computing, dove l'agilità e la bassa latenza sono importanti.

• ASIC (Circuiti integrati specifici per l'applicazione): sono acceleratori AI molto efficaci ottimizzati per applicazioni particolari, con prestazioni massime e potenza minima. Costosi da progettare e produrre, gli ASIC sono preferiti nelle applicazioni del mercato di massa come smartphone, automobili autonome e dispositivi IoT dove forniscono elaborazione ad alta velocità specifica per attività. I chip svolgono un ruolo fondamentale nella scalabilità dell'intelligenza artificiale nell'elettronica commerciale.

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato globale è segmentato in data center, elettronica di consumo, settore automobilistico e robotica.

• Data center: sono i maggiori consumatori di acceleratori di intelligenza artificiale, poiché dipendono da GPU, TPU e ASIC per gestire enormi carichi di lavoro di intelligenza artificiale, come l'elaborazione del linguaggio naturale, i motori di raccomandazione e la visione artificiale. In questi centri sono necessarie soluzioni ad alte prestazioni, scalabili ed efficienti dal punto di vista energetico per elaborare petabyte di dati, motivo per cui sono un focolaio di innovazione e investimenti.

• Elettronica di consumo: l'elettronica di consumo come smartphone, tablet, altoparlanti intelligenti e dispositivi indossabili integra sempre più acceleratori IA per fornire un'esperienza utente migliorata tramite riconoscimento facciale, assistenza vocale e comportamenti predittivi. Gli acceleratori Edge AI supportano questi dispositivi nell'esecuzione dell'elaborazione dei dati a livello locale, fornendo tempi di risposta rapidi e maggiore sicurezza.

• Settore automobilistico: i casi d'uso nel settore automobilistico, in particolare nella guida autonoma e nei sistemi avanzati di assistenza alla guida (ADAS), richiedono decisioni in tempo reale basate su acceleratori IA. Tali attività includono il rilevamento della corsia, il rilevamento degli oggetti e la pianificazione del percorso. Il settore automobilistico sta rapidamente adottando FPGA e ASIC per l'adozione nelle auto a causa della loro efficienza energetica e dei vincoli di spazio.

• Robotica: la robotica è un altro campo che si sta sviluppando molto rapidamente per gli acceleratori di intelligenza artificiale. I robot industriali, i robot di servizio e i robot medici necessitano di intelligenza artificiale integrata per navigare, manipolare oggetti e interagire con le persone. L'apprendimento automatico in tempo reale è supportato da acceleratori ad alte prestazioni per rendere i robot più efficienti e reattivi in ​​ambienti dinamici.

DINAMICHE DEL MERCATO

Le dinamiche del mercato includono fattori trainanti e restrittivi, opportunità e sfide che determinano le condizioni del mercato.

Fattori trainanti

Drastico aumento dei casi d'uso dell'intelligenza artificiale nei settori che favoriscono la crescita del mercato

Uno dei principali catalizzatori della crescita del mercato degli acceleratori dell'intelligenza artificiale (AI) è il drammatico aumento dei casi d'uso dell'IA nelle industrie, in particolare nel settore sanitario, finanziario ed e-commerce. Con le aziende in crescita che fanno sempre più affidamento sull'intelligenza artificiale per l'automazione, l'elaborazione dei dati e l'interazione con i clienti, la richiesta di processori veloci con la capacità di gestire modelli di intelligenza artificiale su larga scala è diventata un imperativo. Questa vasta implementazione sta determinando la necessità di acceleratori che aumenteranno l'efficienza di elaborazione, ridurranno i tempi di inferenza e consentiranno reti neurali dense.

L'avvento della tecnologia 5G e la disponibilità diffusa di dispositivi connessi per stimolare la crescita del mercato

L'altro driver significativo è l'avvento della tecnologia 5G e la diffusa disponibilità di dispositivi connessi. La maggiore velocità e la ridotta latenza delle reti 5G stanno facilitando la raccolta e l'analisi dei dati in tempo reale negli ambienti edge, il che richiede l'installazione di acceleratori di intelligenza artificiale su dispositivi mobili e remoti. Ciò sta aprendo nuove applicazioni nella produzione intelligente, nella mobilità autonoma e nella realtà aumentata, creando così un ambito molto più ampio per il mercato degli acceleratori di intelligenza artificiale.

Fattore restrittivo

Il prezzo elevato per lo sviluppo e l'implementazione di questi chip proprietari potrebbe ostacolare potenzialmente la crescita del mercato

Il freno più notevole per il mercato degli acceleratori di intelligenza artificiale è il prezzo elevato dello sviluppo e dell'implementazione di questi chip proprietari. Gli acceleratori di intelligenza artificiale complessi come gli ASIC e i TPU comportano enormi costi di ricerca e sviluppo nonché una sofisticazione della produzione, rendendoli costosi per le PMI. Inoltre, il processo di integrazione nella configurazione attuale richiede ulteriori investimenti in strutture hardware e software compatibili, limitandone l'adozione da parte di utenti attenti ai costi.

Creazione di ecosistemi hardware AI open source per creare opportunità per il prodotto sul mercato

Opportunità

Un'opportunità chiave nel mercato è la creazione di ecosistemi hardware AI open source. Unendo produttori di chip, scienziati dell'intelligenza artificiale e sviluppatori di software, le piattaforme open source possono democratizzare l'accesso agli acceleratori di intelligenza artificiale e ridurre i costi di sviluppo. Ciò può consentire in particolare a startup, università ed economie in via di sviluppo di sviluppare e implementare soluzioni di intelligenza artificiale senza le catene delle limitazioni proprietarie. I movimenti di hardware aperto incoraggiano anche l'innovazione e l'interoperabilità, accelerando l'adozione delle tecnologie di intelligenza artificiale in tutto il mondo.

Il consumo energetico e la dissipazione del calore nei computer ad alte prestazioni potrebbero potenzialmente rappresentare una sfida per i consumatori

Sfida

Una sfida di lunga data che i consumatori devono affrontare nella quota di mercato dell'acceleratore di intelligenza artificiale (AI) è il consumo di energia e la dissipazione del calore nel calcolo ad alte prestazioni. Man mano che i modelli di intelligenza artificiale diventano sempre più sofisticati e ad alta intensità di calcolo, gli acceleratori generano troppo calore, il che causa un degrado delle prestazioni e problemi di longevità dell'hardware. La tecnologia di raffreddamento e la gestione dell'energia contribuiscono alle spese infrastrutturali, in particolare nei data center e nelle applicazioni automobilistiche. I consumatori devono trovare un equilibrio tra potenza di elaborazione ed efficienza energetica per garantire prestazioni ottimali senza incorrere in elevati costi operativi.

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APPROFONDIMENTI REGIONALI DEL MERCATO DELL'ACCELERATORE DELL'INTELLIGENZA ARTIFICIALE (AI).

• America del Nord

Il Nord America è leader nel mercato degli acceleratori di intelligenza artificiale (AI) degli Stati Uniti grazie alla presenza di aziende tecnologiche leader, centri di ricerca e sviluppo altamente sviluppati e una forte infrastruttura digitale. La Silicon Valley negli Stati Uniti è leader nell'innovazione regionale nella progettazione di chip e nello sviluppo di software AI. Le principali aziende stanno effettuando investimenti significativi nelle start-up di acceleratori di intelligenza artificiale e rafforzando le partnership per garantire la superiorità tecnologica e la quota di mercato.

• Europa

L'Europa sta progredendo rapidamente nel segmento degli acceleratori di intelligenza artificiale con iniziative governative ben ponderate e investimenti crescenti nella ricerca e sviluppo nel settore dell'intelligenza artificiale e dei semiconduttori. Germania, Francia e Paesi Bassi stanno investendo nell'intelligenza artificiale per la produzione intelligente, l'assistenza sanitaria e la sostenibilità. Le aziende europee si concentrano sullo sviluppo etico dell'intelligenza artificiale e sulla progettazione di chip efficienti dal punto di vista energetico in linea con le aspirazioni di sostenibilità della regione.

• Asia

L'Asia è un mercato in espansione, guidato dalla potenza manifatturiera e dal fiorente ecosistema tecnologico in nazioni come Cina, Corea del Sud, Giappone e Taiwan. La Cina è particolarmente determinata a diventare autosufficiente nel campo dell'intelligenza artificiale creando acceleratori di intelligenza artificiale interni e riducendo la dipendenza dalla tecnologia statunitense. L'Asia è facilitata anche dall'adozione di massa dell'elettronica di consumo, e quindi è una regione fondamentale per la crescita del mercato.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Principali attori del settore che plasmano il mercato attraverso l'innovazione e l'espansione del mercato

Le principali aziende che operano nel mercato degli acceleratori AI sono NVIDIA, Intel Corporation, AMD, Google LLC, Qualcomm Technologies, Xilinx e Huawei Technologies. Le aziende migliorano continuamente i propri prodotti attraverso la ricerca sulla progettazione dei chip, sull'efficienza energetica e sull'integrazione del software AI. NVIDIA rimane il leader con le sue GPU compatibili con CUDA, mentre Intel sta spingendo avanti con le sue offerte neuromorfiche e basate su FPGA. AMD sta anche guadagnando terreno con le sue linee di prodotti GPU ad alte prestazioni ottimizzate per carichi di lavoro AI. Le TPU di Google continuano a svolgere un ruolo fondamentale nella scalabilità delle applicazioni AI basate su cloud, mentre Qualcomm si rivolge ai processori AI per dispositivi mobili ed edge. Queste aziende sono anche alla ricerca di fusioni, partnership e investimenti strategici per espandere la propria presenza globale e le capacità tecniche.

Elenco delle principali società di acceleratori di intelligenza artificiale (Ai).

• NVIDIA Corporation (U.S.)
• Intel Corporation (U.S.)
• Google LLC (U.S.)
• Advanced Micro Devices, Inc. (U.S.)
• Xilinx (U.S.)
• Qualcomm Incorporated (U.S.)
• Baidu (China)
• ARM Ltd. (U.K.)
• Graphcore (U.K.)
• Cerebras Systems (U.S.)

SVILUPPO DEL SETTORE CHIAVE

Agosto 2024:Nel 2024, Google LLC ha raggiunto un traguardo importante nel mondo degli acceleratori di intelligenza artificiale con il lancio della sua Tensor Processing Unit (TPU v4) di quarta generazione. Quest'ultimo chip fornisce un significativo miglioramento delle prestazioni rispetto alla versione precedente, fornendo fino al doppio del calcolo per watt. Ottimizzato per abilitare i carichi di lavoro AI di Google nei data center, TPU v4 è stato sviluppato sulla tecnologia all'avanguardia a 5 nm e ha integrato i servizi Google Cloud. Il debutto ha rappresentato una pietra miliare significativa nell'efficienza e nella scalabilità dell'elaborazione dell'intelligenza artificiale, supportando un addestramento più rapido dei modelli e l'inferenza in tempo reale per applicazioni come la modellazione del linguaggio e il riconoscimento delle immagini. TPU v4 supporta inoltre l'iniziativa di sostenibilità di Google migliorando l'efficienza energetica nell'utilizzo del cloud.

COPERTURA DEL RAPPORTO

Il rapporto discute in modo approfondito le dinamiche del mercato Acceleratore di intelligenza artificiale (AI) e fornisce un'analisi approfondita della sua segmentazione in base al tipo e all'applicazione. Esamina i recenti effetti geopolitici, in particolare il conflitto Russia-Ucraina, e analizza il modo in cui hanno influenzato lo sviluppo del mercato. Il rapporto evidenzia una tendenza fondamentale, ovvero l'emergere dell'intelligenza artificiale all'avanguardia, ed elenca i fattori principali, gli inibitori, le opportunità e le sfide rivolte ai clienti. Una ricca analisi regionale di Nord America, Europa e Asia fornisce una copertura globale della crescita del mercato. Il rapporto contiene anche una panoramica dei principali attori e un punto saliente di uno sviluppo vitale da parte di Google LLC. Destinato alle parti interessate, dalle aziende di semiconduttori ai fornitori di servizi di intelligenza artificiale e agli investitori, questo rapporto fornisce approfondimenti sulla tecnologia e sull'ambiente competitivo del mercato degli acceleratori di intelligenza artificiale.