Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del mercato dei chipset per l'apprendimento profondo, per tipo (unità di elaborazione grafica (Gpus), unità di elaborazione centrale (Cpus), circuiti integrati specifici dell'applicazione (Asics), array di gate programmabili sul campo (Fpgas) e altri), per applicazione (consumo, aerospaziale, militare e difesa, automobilistico, industriale, medico e altri), approfondimenti regionali e previsioni dal 2026 al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO DEI CHIPSET DEEP LEARNING

La dimensione globale del mercato dei chipset per il deep learning è stimata a 11,99 miliardi di dollari nel 2026, destinata ad espandersi fino a 45,47 miliardi di dollari entro il 2035, crescendo a un CAGR del 15,98% durante le previsioni dal 2026 al 2035.

La dimensione del mercato dei chipset per il deep learning negli Stati Uniti è prevista a 3,55751 miliardi di dollari nel 2025, la dimensione del mercato dei chipset per il deep learning in Europa è prevista a 2,63278 miliardi di dollari nel 2025 e la dimensione del mercato dei chipset per il deep learning in Cina è prevista a 2,64723 miliardi di dollari nel 2025.

Il processo di addestramento per le reti neurali profonde viene accelerato dall'ottimizzazione del chipset di deep learning. Sono in grado di gestire enormi quantità di dati e calcoli complessi e sono più efficaci dei processori convenzionali in operazioni come la moltiplicazione di matrici e la convoluzione. L'applicazione di un modello di deep learning addestrato a fare previsioni o giudizi su nuovi dati viene definita inferenza. Il processo di inferenza può essere accelerato apprendendo i chipset, consentendo l'elaborazione dei dati in tempo reale o quasi. Ciò è essenziale per programmi come il riconoscimento vocale, la visione artificiale e l'elaborazione del linguaggio naturale. All'efficienza energetica viene spesso data la massima priorità dai chipset di apprendimento, che massimizzano le prestazioni riducendo al minimo il consumo energetico. Questa efficacia è essenziale per le applicazioni che operano su sistemi a basso consumo come smartphone, dispositivi IoT e piattaforme di edge computing.

Affinché i chipset di deep learning possano adattarsi a determinati modelli o attività di deep learning, possono essere modificati o riprogrammati. Alcuni chipset, come gli FPGA, offrono flessibilità nella riconfigurazione dell'hardware, consentendo agli sviluppatori di adattare il progetto alle proprie esigenze particolari.

 I framework software di deep learning più diffusi come TensorFlow, PyTorch e Caffe sono tutti compatibili con i chipset di deep learning. Per i professionisti del deep learning, questa integrazione garantisce compatibilità e facilità di sviluppo. Il mercato dei chipset per il deep learning ha notevolmente aumentato la velocità e l'efficacia delle attività di deep learning, rivoluzionando il campo dell'intelligenza artificiale. Hanno reso possibile lo sviluppo in una varietà di campi, tra cui le automobili autonome, l'elaborazione del linguaggio naturale, la visione artificiale e i sistemi di raccomandazione.

RISULTATI CHIAVE

IMPATTO DEL COVID-19

Interruzione della catena di fornitura per ostacolare la crescita del mercato

Le reti di fornitura internazionali, in particolare quelle dell'industria dei semiconduttori, sono state interrotte dalla pandemia. Per soddisfare la domanda di chipset per il deep learning e sostenere i livelli di produzione, molti produttori di chip hanno incontrato difficoltà. I ritardi nella produzione e nella consegna sono stati causati dalla chiusura delle fabbriche, dalla riduzione del personale e da problemi di trasporto. L'intelligenza artificiale (AI) e le tecnologie di deep learning sono diventate più ampiamente utilizzate a seguito della pandemia. Mentre le aziende e le organizzazioni tentavano di creare soluzioni basate sull'intelligenza artificiale per attività quali la diagnostica sanitaria, il monitoraggio remoto e l'automazione, ciò ha alimentato la domanda di chipset per il deep learning. La catena di approvvigionamento è stata ulteriormente tesa a causa dell'aumento della domanda. Molte aziende e istituzioni accademiche sono passate al lavoro a distanza a seguito dei lockdown e delle politiche di isolamento sociale. La creazione e l'utilizzo del deep learning sono stati influenzati da questo cambiamento.

ULTIME TENDENZE

Aumento del numero di core di elaborazione per aumentare la crescita del mercato

I chipset per il deep learning lavorano costantemente per migliorare le proprie capacità prestazionali. L'architettura del chip deve essere migliorata, il numero di core di elaborazione aumentato e il design del chip deve essere ottimizzato per le attività di deep learning. Per far fronte alle intense esigenze di elaborazione degli algoritmi di deep learning, molte aziende stanno creando acceleratori specializzati di deep learning. Poiché questi acceleratori sono progettati per operazioni su matrici e calcoli di reti neurali, le durate di addestramento e inferenza vengono ridotte e rese più efficaci. Tecniche di calcolo a precisione mista vengono incluse nei chipset di apprendimento per aumentare le prestazioni e l'efficienza energetica. I chipset possono eseguire calcoli più rapidamente consumando meno energia utilizzando formati di dati a precisione inferiore, come mezza precisione (16 bit) o ​​anche inferiore, per alcune operazioni.

• Crescita specializzata della memoria su chip: l'IPU GC200 di Graphcore fornisce 900 MB di memoria interna al processore per IPU per ridurre lo spostamento dei dati per i modelli.

• Scalabilità HBM negli acceleratori: Gaudi2 di Intel viene fornito con HBM2e da ​​96 GB e riporta una larghezza di banda di 2,45 TB/s nei materiali tecnici, sottolineando la tendenza a racchiudere memoria molto grande e con larghezza di banda elevata negli acceleratori.

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SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DEI CHIPSET DEEP LEARNING

Per tipo

In base alla tipologia, il mercato è classificato come unità di elaborazione grafica (GPU), unità di elaborazione centrale (CPU).

Per applicazione

In base all'applicazione, il mercato è classificato come consumer, aerospaziale, militare e difesa, automobilistico, industriale, medico e altri.

FATTORI DRIVER

Creazione di chipset specializzati per dare slancio al mercato

Il deep learning è diventato uno strumento chiave in numerose discipline, tra cui la visione artificiale, l'elaborazione del linguaggio naturale, il riconoscimento vocale e i sistemi di raccomandazione. La creazione di chipset specializzati è stata stimolata dalla crescente domanda di applicazioni di deep learning e dall'esigenza di un'elaborazione più rapida ed efficace. I modelli di deep learning comportano spesso calcoli complessi e operazioni estese sulle matrici, che richiedono molta potenza di elaborazione. Le prestazioni richieste per queste attività potrebbero essere superiori alle capacità delle unità di elaborazione centrale (CPU) convenzionali, richiedendo l'uso di acceleratori hardware specializzati come i chipset di deep learning.

Elevate prestazioni ed efficienza energetica per favorire la crescita del mercato

I chipset per il deep learning tentano di bilanciare prestazioni elevate ed efficienza energetica. Il consumo di energia diventa una delle principali preoccupazioni man mano che i modelli di deep learning crescono in complessità e dimensioni. I carichi di lavoro di deep learning vengono eseguiti al meglio da chipset specializzati, realizzati per massimizzare l'efficienza computazionale, risparmiare sull'utilizzo della batteria e migliorare le prestazioni. Le particolari esigenze delle reti neurali profonde potrebbero non essere adatte alle convenzionali architetture informatiche generiche. Operazioni convoluzionali, moltiplicazioni di matrici e funzioni di attivazione sono solo alcuni dei calcoli della rete neurale che i chipset di apprendimento sono progettati per accelerare. Vi è una crescente domanda di funzionalità di deep learning efficaci e potenti ai margini della rete a causa dell'emergere dell'edge computing e dei dispositivi Internet of Things (IoT).

• I finanziamenti politici stimolano la ricerca, lo sviluppo e i fab: il CHIPS & Science Act ha autorizzato circa 52 miliardi di dollari in incentivi statunitensi per rafforzare le capacità domestiche di semiconduttori e acceleratori di intelligenza artificiale.

• Aumento dei progetti ad alta densità di calcolo: IPU leader come GC200 di Graphcore riportano circa 250 teraFLOPS (FP16) e 59,4 miliardi di transistor, incoraggiando più aziende a progettare processori altamente paralleli e incentrati sul modello.

FATTORI LIMITANTI

L'incapacità di gestire reti più grandi e complesse ostacola l'espansione del mercato

I modelli di deep learning, in particolare le reti neurali profonde, richiedono molta capacità di calcolo ed elaborazione. La complessità di questi modelli può gravare sugli attuali chipset di deep learning, impedendo loro di gestire reti più grandi e complicate. Affinché i modelli di deep learning possano archiviare pesi, attivazioni e output intermedi, spesso è necessaria molta memoria. Le prestazioni potrebbero essere ostacolate dalle limitazioni della memoria del chipset che influiscono sulla dimensione dei modelli distribuibili e sulla velocità di accesso alla memoria. Quando si lavora con reti neurali di grandi dimensioni e attività ad alta intensità di dati, i chipset di apprendimento possono consumare molta energia. L'elevato consumo energetico può renderli poco pratici per l'uso in dispositivi mobili ed edge con alimentatori limitati e aumentare i costi di gestione dei data center.

• Capacità concentrata di nodi avanzati: molti chip AI di punta si affidano ai nodi delle fonderie da 7 nm/5 nm (ad esempio, Graphcore GC200 su 7 nm, IBM Telum II costruito su 5 nm), rendendo l'offerta sensibile ai vincoli di capacità della fonderia.

• Elevate richieste di memoria e potenza: gli acceleratori ad alte prestazioni elencano i TDP e i fabbisogni di potenza a livello di rack nell'ordine di centinaia o migliaia di watt (esempi di potenze di picco Gaudi2 e cifre di rack mostrate nelle note tecniche), limitando l'implementazione in alcuni ambienti.

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APPROFONDIMENTI REGIONALI SUL MERCATO DEI CHIPSET DEL DEEP LEARNING

Il Nord America dominerà il mercato grazie al suo forte ambiente per la ricerca

Gli Stati Uniti in particolare sono stati un centro importante per l'apprendimento dello sviluppo dei chipset nel Nord America. Le principali aziende tecnologiche, istituzioni accademiche e start-up con un impatto sostanziale sul settore lo chiamano casa. L'innovazione dei chipset con deep learning è stata particolarmente attiva nella Silicon Valley, dove organizzazioni come NVIDIA hanno svolto un ruolo chiave. L'area è uno dei principali attori nel settore dei chipset per l'apprendimento grazie al suo forte ambiente per la ricerca, lo sviluppo e il finanziamento. I chipset deep hanno sperimentato una rapida crescita e innovazione, in particolare nell'area dell'Asia del Pacifico, in particolare in Cina e Corea del Sud. Le aziende cinesi, tra cui Huawei, Alibaba e Baidu, hanno investito molti soldi nella creazione dei propri chipset per l'apprendimento. La ricerca e lo sviluppo dei chipset per l'apprendimento sono aumentati in modo significativo a seguito dell'enfasi strategica della regione sull'intelligenza artificiale (AI). Inoltre, la Corea del Sud ha investito nella tecnologia dei semiconduttori e dell'intelligenza artificiale, con aziende come Samsung e SK Hynix che hanno fatto passi da gigante in questi campi.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

I principali attori si concentrano sulle partnership per ottenere un vantaggio competitivo

Importanti operatori del mercato stanno compiendo sforzi di collaborazione collaborando con altre aziende per stare al passo con la concorrenza. Molte aziende stanno inoltre investendo nel lancio di nuovi prodotti per espandere il proprio portafoglio prodotti. Fusioni e acquisizioni sono anche tra le strategie chiave utilizzate dai giocatori per espandere i propri portafogli di prodotti.

• BrainChip: si concentra sull'IP Akida neuromorfico: le soluzioni neuromorfiche affermano l'inferenza dei bordi a potenza ultrabassa con elaborazione guidata dagli eventi (i documenti sul posizionamento dei prodotti specificano la potenza nell'intervallo di milliwatt per le implementazioni dei bordi). 

• TeraDeep: si posiziona nell'hardware di inferenza del trasformatore efficiente; la letteratura aziendale evidenzia la capacità di inferenza multi-teraOPS su progetti ASIC personalizzati (documenti tecnici di riferimento sul throughput della classe teraOPS). 

Elenco delle principali aziende di chipset per il deep learning

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

RIFPCOPERTURA ORT

Il rapporto prevede un'analisi dettagliata delle dimensioni del mercato globale a livello regionale e nazionale, della crescita del mercato della segmentazione e della quota di mercato. L'obiettivo principale del rapporto è aiutare l'utente a comprendere il mercato in termini di definizione, potenziale di mercato, tendenze che influenzano e sfide affrontate dal mercato. L'analisi delle vendite, l'impatto degli attori del mercato, i recenti sviluppi, l'analisi delle opportunità, l'analisi della crescita strategica del mercato, l'espansione territoriale del mercato e le innovazioni tecnologiche sono l'argomento spiegato nel rapporto.