GPU per dimensioni del mercato AI, quota, crescita e analisi del settore, per tipo (unità di elaborazione grafica (GPU) per l'intelligenza artificiale), per applicazione (sviluppo AI, apprendimento automatico, elaborazione dei dati, giochi di gioco) e previsioni regionali a 2034

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GPU per panoramica del mercato dell'intelligenza artificiale

La GPU globale per il mercato dell'intelligenza artificiale è stata valutata a 21,42 miliardi di dollari nel 2025 e dovrebbe crescere a 76,12 miliardi di dollari entro il 2034, con un CAGR previsto del 15,13% durante il periodo di previsione 2025-2034.

Una GPU AI (unità di elaborazione grafica) è un processore specializzato rapidamente utilizzato per accelerare i calcoli multiplex coinvolti in compiti di intelligenza artificiale, apprendimento estremo e apprendimento automatico. Contrariamente alle CPU convenzionali, le GPU sono altamente parallele, il che significa che sono efficienti nell'esecuzione di migliaia di operazioni in parallelo e, quindi, le GPU sono adatte a formare e gestire grandi reti neurali. Con questo enorme parallelismo, le GPU possono accelerare notevolmente il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e i programmi di analisi dei dati, che possono accelerare lo sviluppo e lo spiegamento dei modelli nei programmi di intelligenza artificiale. Tale performance ha fatto sì che le GPU diventino una base della moderna ricerca e industria dell'intelligenza artificiale.

Il mercato della GPU AI sta attualmente aumentando a un tasso sorprendente a causa del crescente uso della tecnologia di intelligenza artificiale da parte delle organizzazioni in numerose applicazioni. Le unità di elaborazione grafica (GPU), che sono state inizialmente create per accelerare il rendering di immagini e video sono emersi come acceleratori critici di carichi di lavoro AI, poiché la loro natura di elaborazione parallela è molto più superiore alle CPU tradizionali nelle attività di apprendimento automatico che coinvolgono un sacco di multiplicazioni a matrice della matrice. Oltre alla domanda predeterminata dallo sviluppo dell'IA, la GPU per il mercato dell'IA è anche precondizionata dall'aumento della domanda nel calcolo ad alte prestazioni in diversi settori. La crescita dei servizi di intelligenza artificiale cloud, nonché l'integrazione di AI in applicazioni come le auto autonome o la diagnosi medica, sono ulteriori driver che aumentano la penetrazione del mercato delle GPU ottimizzate con.

GPU per la ricerca chiave del mercato AI

Impatto covid-19

La GPU per l'industria dell'intelligenza artificiale ha avuto un effetto misto a causa dell'interruzione della catena di approvvigionamento e una maggiore trasformazione digitale durante la pandemica Covid-19

La pandemia globale di Covid-19 è stata senza precedenti e sbalorditive, con il mercato che ha avuto una domanda inferiore al prestito in tutte le regioni rispetto ai livelli pre-pandemici. L'improvvisa crescita del mercato riflessa dall'aumento del CAGR è attribuibile alla crescita del mercato e alla domanda che ritorna a livelli pre-pandemici.

La pandemia di Covid-19 ha avuto un effetto negativo sulla GPU per il mercato dell'IA all'inizio a causa di catene di approvvigionamento globale interrotte e una mancanza di componenti a semiconduttore. I divieti e i blocchi di viaggio hanno comportato lenti processi di produzione e distribuzione e gli arresti di fabbrica hanno causato problemi al volume della produzione. Ma la pandemia ha anche spinto gli sforzi di trasformazione digitale nella maggior parte dei settori, aumentando la domanda di soluzioni di intelligenza artificiale e, per estensione, per le GPU per eseguire queste applicazioni.

Ultime tendenze

Crescere l'adozione dell'IA tra i settori per guidare la crescita del mercato

I più recenti sviluppi nella GPU per l'attività di intelligenza artificiale coinvolgono la crescente popolarità di acceleratori di intelligenza artificiale specializzati a causa del requisito crescente per i prodotti informatici ad alta efficienza energetica. L'uso delle GPU nei servizi di intelligenza artificiale basati su cloud sta crescendo richiesto, in quanto è più scalabile ed efficiente in termini di costi per le organizzazioni che applicano l'IA senza i pesanti costi hardware iniziali. Anche nuovi contributi in prodotti e servizi, tra cui GPU con core di tensore speciali e strutture di memoria modificate ottimizzate ai carichi di lavoro dell'IA, stanno decollando. Inoltre, esiste un boom GPU nelle applicazioni di calcolo dei bordi, che li rende attraenti anche al di fuori dei data center. Il concetto di pratica di produzione sostenibile e eco-progetti sta acquisendo importanza poiché i consumatori e le organizzazioni sono consapevoli dell'effetto sull'ambiente.

GPU per la segmentazione del mercato dell'IA

Per tipo

Sulla base del tipo, il mercato globale può essere classificato in unità di elaborazione grafica (GPU) per l'intelligenza artificiale

• Unità di elaborazione grafica (GPU) per l'intelligenza artificiale: le GPU specifiche per AI hanno capacità di elaborazione parallele, che si adattano bene a loro calcoli su larga scala coinvolti nelle reti di apprendimento profondo e neurali. Queste GPU sono molto più veloci nell'addestramento e nell'inferno dei modelli di intelligenza artificiale rispetto alle CPU convenzionali.

Per applicazione

Sulla base dell'applicazione, il mercato globale può essere classificato in sviluppo di intelligenza artificiale, apprendimento automatico, elaborazione dei dati e giochi

• Sviluppo di intelligenza artificiale: la formazione e la distribuzione della formazione AI e l'implementazione dell'intelligenza artificiale sono accelerate utilizzando le GPU per fornire i framework intensi di apprendimento profondo di throughput di calcolo, accelerando i tempi di iterazione del modello.
• Apprendimento automatico: quando si tratta di apprendimento automatico, è stato scoperto che le GPU aumentano le prestazioni della macchina in termini di accelerazione di sofisticate procedure matematiche, in particolare nel grafici attraverso enormi set di dati e procedure analitiche in tempo reale.
• Elaborazione dei dati: la capacità delle GPU di accelerare la manipolazione e l'analisi dei dati attraverso l'uso di enormi quantità di dati non strutturati è preziosa in situazioni di big data e piattaforme analitiche basate sull'intelligenza artificiale.

• Giochi: tuttavia, nonostante la connessione convenzionale con i giochi, le GPU attuali consentono funzionalità accelerate, come le tecnologie di tracce di raggi e upscaling in tempo reale, per offrire esperienze di gioco immersive e intelligenti.

Dinamiche di mercato

Le dinamiche del mercato includono fattori di guida e restrizione, opportunità e sfide che indicano le condizioni di mercato.                          

Fattori di guida

Aumento della domanda di calcolo ad alte prestazioni per aumentare il mercato

Un fattore nella GPU per la crescita del mercato dell'IA è la formazione di modelli di intelligenza artificiale più complicati e la domanda di set di dati più grandi richiede enormi risorse computazionali, rendendo le GPU un elemento cruciale degli attuali quadri di calcolo ad alte prestazioni. La necessità di elaborare sempre più applicazioni di intelligenza artificiale sempre più sofisticate basate su grandi quantità di dati perpetuano la crescente domanda di GPU con capacità di elaborazione più elevate e larghezza di banda di memoria. Questa dinamica è particolarmente pronunciata in istituti di ricerca, fornitori di servizi cloud e grandi imprese, che sono leader in termini di innovazione e implementazione dell'intelligenza artificiale.

Larghezza di banda della memoria e capacità espandono il mercato

L'aumento della larghezza di banda della memoria e le GPU di capacità sono una caratteristica richiesta nel mercato dell'IA perché la portata dei modelli di grandi dimensioni (LLM) e i set di dati di addestramento stanno crescendo in modo esponenziale ed è sempre in anticipo sui miglioramenti marginali apportati alla memoria GPU, con conseguente memoria come vincolo principale sia nei carichi di lavoro di addestramento che di inferenza. L'aumento della larghezza di banda della memoria consente di più elevate velocità di trasferimento dei dati, che aumenta direttamente il throughput, riduce la latenza e una maggiore capacità di memoria significa che le GPU possono funzionare con modelli e set di dati di grandi dimensioni senza frequenti scarico e scambio, che possono influenzare negativamente le prestazioni.  

Fattore restrittivo

Alti costi e requisiti di energia per impedire potenzialmente la crescita del mercato

Uno dei componenti limitanti nell'espansione della GPU al mercato dell'IA è il consumo elevato di costi e energia di implementazioni GPU ad alte prestazioni. Le GPU O-O-O-O-O-Optimized possono costare troppe organizzazioni e startup più piccole per adottare l'IA ampiamente sul mercato. Inoltre, i cluster GPU visti per consumare quantità significative di energia, che possono far emergere i costi energetici e le preoccupazioni ambientali, limitando il loro implementazione in aree con fonti energetiche limitate o ad alto costo. Tutto ciò limita la crescita dei mercati e potrebbe scoraggiare un ampio utilizzo, in particolare da piccole organizzazioni con budget e capacità di infrastruttura.

Edge AI e sistemi incorporati per creare opportunità sul mercato

Opportunità

La recente mossa verso il calcolo dei bordi e l'elaborazione dell'intelligenza artificiale a livello di dispositivo è una grande opportunità per i produttori di GPU di fornire soluzioni specializzate a tali applicazioni. Mentre le organizzazioni cercano di ridurre al minimo la latenza, massimizzare la privacy e lavorare in ambienti vincolati dalla connettività, il mercato sta crescendo che desiderano che le GPU siano ottimizzate per eseguire modelli di AI a bordo. Il mercato complessivo indirizzabile è inoltre aumentato in quanto questa tendenza verso l'elaborazione dell'IA distribuita apre nuovi segmenti di mercato di prodotti GPU ottimizzati per sistemi incorporati, dispositivi IoT e piattaforme di calcolo dei bordi.

 

La concorrenza da acceleratori di intelligenza artificiale specializzata potrebbe essere una potenziale sfida per i consumatori

Sfida

Sebbene le GPU abbiano regnato nella quota di mercato dell'accelerazione dell'IA, l'introduzione di speciali acceleratori di intelligenza artificiale sotto forma di circuiti integrati specifici per l'applicazione (ASIC), array di gate programmabili sul campo (FPGA) e chip AI personalizzati rappresenta una grande minaccia per i fornitori della GPU. Tali acceleratori personalizzati possono sovraperformare ed essere più efficienti dal punto di vista energetico su alcuni compiti di intelligenza artificiale e possono mangiare nella GPU per la quota di mercato dell'intelligenza artificiale in tali applicazioni. Inoltre, le più grandi società tecnologiche stanno lavorando ai propri chip AI per limitare la loro dipendenza dai fornitori di GPU esterni, il che renderà la concorrenza ancora più importante sul mercato.

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GPU per le intuizioni regionali del mercato AI

• Nord America (Stati Uniti)

In questo mercato, il Nord America è il più grande mercato, condividendo circa il 38 % del mercato mondiale della GPU in quota AI. Le organizzazioni stanno aumentando la consapevolezza dei vantaggi competitivi forniti con il calcolo accelerato dall'AI, che sta alimentando la sua adozione in settori come assistenza sanitaria, finanza, vendita al dettaglio e produzione. Inoltre, l'aumento del finanziamento della ricerca e dello sviluppo dell'IA da parte di grandi società tecnologiche e società di capitali di rischio nella GPU degli Stati Uniti per il mercato dell'IA ha contribuito in modo sostanziale alla crescita del mercato nella regione. Inoltre, la concentrazione dei principali produttori GPU e l'ecosistema sviluppato di startup e centri di ricerca AI hanno reso il Nord America, e in particolare gli Stati Uniti, il centro dell'innovazione nelle tecnologie AI accelerate dalla GPU.  

• Europa

L'aumento della domanda di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale in diversi settori, a causa degli sforzi di trasformazione digitale, sta aumentando la GPU per il mercato dell'intelligenza artificiale in Europa. È probabile che il mercato sia guidato da diversi usi delle GPU nella ricerca scientifica, automobilistica, sanitaria e servizi finanziari, oltre ad aumentare gli investimenti nelle startup AI e nei programmi di ricerca da parte dei settori privati e pubblici. Le domande sulla privacy dei dati e sulla conformità normativa, in particolare nel contesto del GDPR, hanno guidato i cambiamenti nel modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale vengono distribuiti e potrebbero influire sull'assorbimento di applicazioni AI accelerate dalla GPU in alcuni casi d'uso.

• Asia

L'Asia del Pacifico, in particolare nazioni come la Cina, il Giappone e la Corea del Sud, contribuiscono con una quota importante della GPU per lo sviluppo del mercato AI a livello globale. Queste nazioni possiedono politiche governative positive nei confronti dello sviluppo dell'IA e investimenti significativi nelle infrastrutture tecnologiche che sarebbero amichevoli all'IA. La produzione e l'impiego di AI CHIP in Cina sono aumentate considerevolmente, con le aziende nazionali che guadagnano quote di mercato oltre ai produttori di GPU stranieri. L'espansione dell'ambiente circostante di hardware e sviluppo di software AI è un altro fattore chiave che aumenta il mercato della GPU nella regione Asia-Pacifico.

Giocatori del settore chiave

Giochi chiave del settore che modellano il mercato attraverso l'innovazione e l'espansione del mercato

I principali partecipanti stanno influenzando la GPU per il mercato dell'intelligenza artificiale eseguendo l'innovazione strategica e l'espansione del mercato. Tali aziende stanno lanciando nuove architetture GPU che hanno migliori capacità di prestazione di intelligenza artificiale, tra cui un numero più elevato di core tensori e sottosistemi di memoria migliorati. Stanno inoltre diversificando le loro offerte di prodotti per avere quelle specifiche che mirano a vari addestramenti di intelligenza artificiale per l'inferenza e i casi d'uso da data center a bordo. Inoltre, utilizzano anche piattaforme cloud ed ecosistemi software per sviluppare soluzioni integrate di sviluppo e distribuzione dell'IA. Questi attori stanno raggiungendo o sono la fonte di crescita e la creazione di tendenze nella GPU per l'industria dell'IA attraverso la ricerca, gli investimenti di sviluppo, i processi di produzione avanzati ed espansione a nuovi mercati regionali.  

Elenco delle migliori GPU per le aziende di intelligenza artificiale    
 

• 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)

Sviluppo chiave del settore

Marzo 2024:Il rilascio dell'architettura Nvidia Blackwell è un passo significativo verso il livello successivo di informatica. Questa è un'architettura GPU completamente nuova, costruita specificamente per soddisfare le esigenze del momento, che è AI generativa, modelli di grandi dimensioni e simili e promette significativi guadagni di prestazioni e efficienza energetica nella generazione precedente. NVIDIA ha introdotto Blackwell come piattaforma di sviluppo e distribuzione di intelligenza artificiale end-to-end con più capacità nelle attività di formazione e inferenza tra applicazioni e industrie.

Copertura dei rapporti   

Lo studio comprende un'analisi SWOT completa e fornisce approfondimenti sugli sviluppi futuri all'interno del mercato. Esamina vari fattori che contribuiscono alla crescita del mercato, esplorando una vasta gamma di categorie di mercato e potenziali applicazioni che possono influire sulla sua traiettoria nei prossimi anni. L'analisi tiene conto sia delle tendenze attuali che dei punti di svolta storici, fornendo una comprensione olistica dei componenti del mercato e identificando potenziali aree per la crescita.

La GPU per il mercato dell'IA è pronta per un boom continuo spinto dall'aumento della domanda di elaborazione ad alte prestazioni, larghezza di banda della memoria e capacità. Nonostante le sfide, che includono la concorrenza di acceleratori di intelligenza artificiale specializzati, la domanda di AI Edge e sistemi integrati supporta l'espansione del mercato. I principali attori del settore stanno avanzando attraverso aggiornamenti tecnologici e crescita del mercato strategico, migliorando l'offerta e l'attrazione delle GPU per l'IA.