GPU per AI Dimensioni del mercato, quota, crescita e analisi del settore, per tipo (unità di elaborazione grafica (GPU) per l'intelligenza artificiale), per applicazione (sviluppo AI, apprendimento automatico, elaborazione dati, giochi) e previsioni regionali fino al 2035

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PANORAMICA DEL MERCATO GPU PER L'AI

Il mercato globale della GPU per l'intelligenza artificiale ha un valore di 24,66 miliardi di dollari nel 2026 e raggiungerà infine gli 87,64 miliardi di dollari entro il 2035, espandendosi a un CAGR del 15,13% dal 2026 al 2035.

Una GPU AI (Graphics Processing Unit) è un processore veloce specializzato utilizzato per accelerare i calcoli multiplex coinvolti in compiti di intelligenza artificiale, apprendimento estremo e apprendimento automatico. A differenza delle CPU convenzionali, le GPU sono altamente parallele, il che significa che sono efficienti nell'esecuzione di migliaia di operazioni in parallelo e, pertanto, le GPU sono adatte per addestrare ed eseguire reti neurali di grandi dimensioni. 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 l'implementazione di modelli nei programmi di intelligenza artificiale. Queste prestazioni hanno fatto sì che le GPU diventassero il fondamento della moderna ricerca e industria dell'intelligenza artificiale.

Il mercato delle GPU AI sta attualmente crescendo a un ritmo sorprendente a causa del maggiore utilizzo della tecnologia di intelligenza artificiale da parte delle organizzazioni in numerose applicazioni. Le unità di elaborazione grafica (GPU), inizialmente create per accelerare il rendering di immagini e video, sono emerse come acceleratori critici dei carichi di lavoro dell'intelligenza artificiale, poiché la loro natura di elaborazione parallela è molto più superiore alle CPU tradizionali nelle attività di apprendimento automatico che coinvolgono molte moltiplicazioni di matrici e operazioni tensoriali al centro degli algoritmi di deep learning. Oltre alla domanda predeterminata dallo sviluppo dell'intelligenza artificiale, la GPU per il mercato dell'intelligenza artificiale è precondizionata anche dalla crescente domanda di calcolo ad alte prestazioni in diversi settori. La crescita dei servizi di intelligenza artificiale nel cloud, così come l'integrazione dell'intelligenza artificiale in applicazioni come le automobili autonome o la diagnosi medica, sono ulteriori fattori che aumentano la penetrazione nel mercato delle GPU ottimizzate per l'intelligenza artificiale.

GPU PER LA RICERCA CHIAVI DEL MERCATO AI

IMPATTO DEL COVID-19

Le GPU per il settore dell'intelligenza artificiale hanno avuto effetti contrastanti a causa dell'interruzione della catena di fornitura e della maggiore trasformazione digitale durante la pandemia di COVID-19

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

Inizialmente la pandemia di COVID-19 ha avuto un effetto negativo sul mercato delle GPU per l'intelligenza artificiale a causa dell'interruzione delle catene di fornitura globali e della mancanza di componenti semiconduttori. I divieti di viaggio e i blocchi hanno comportato un rallentamento dei processi di produzione e distribuzione, mentre la chiusura delle fabbriche ha causato problemi con il volume di produzione. Ma la pandemia ha anche spinto avanti gli sforzi di trasformazione digitale nella maggior parte dei settori, aumentando la domanda di soluzioni AI e, per estensione, di GPU per eseguire queste applicazioni.

ULTIME TENDENZE

Crescente adozione dell'intelligenza artificiale in tutti i settori per stimolare la crescita del mercato

Gli sviluppi più recenti nel campo delle GPU per il settore dell'intelligenza artificiale riguardano la crescente popolarità degli acceleratori di intelligenza artificiale specializzati a causa della crescente richiesta di prodotti informatici ad alta efficienza energetica. L'uso delle GPU nei servizi di intelligenza artificiale basati su cloud è sempre più richiesto, poiché è più scalabile ed economicamente vantaggioso per le organizzazioni che applicano l'intelligenza artificiale senza i pesanti costi hardware iniziali. Stanno prendendo piede anche nuovi contributi a prodotti e servizi, tra cui GPU con speciali tensor core e strutture di memoria modificate ottimizzate per i carichi di lavoro AI. Inoltre, si registra un boom delle GPU nelle applicazioni di edge computing, che le rendono attraenti anche al di fuori dei data center. Il concetto di pratica di produzione sostenibile e di eco-progettazione sta acquisendo importanza man mano che i consumatori e le organizzazioni diventano consapevoli degli effetti sull'ambiente.

GPU PER LA SEGMENTAZIONE DEL MERCATO DELL'AI

Per tipo

In base al 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 l'intelligenza artificiale hanno capacità di elaborazione parallela, che si adattano bene ai calcoli su larga scala coinvolti nell'apprendimento profondo e nelle reti neurali. Queste GPU sono molto più veloci nell'addestramento e nell'inferenza dei modelli AI rispetto alle CPU convenzionali.

Per applicazione

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

• Sviluppo dell'intelligenza artificiale: formazione e implementazione dell'IA La formazione e l'implementazione dell'IA vengono accelerate utilizzando le GPU per fornire un throughput di calcolo intenso ai framework di deep learning, 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 nella creazione di 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 ha un valore inestimabile nelle situazioni di big data e nelle piattaforme analitiche basate sull'intelligenza artificiale.

• Gaming: tuttavia, nonostante il collegamento convenzionale con i giochi, le attuali GPU consentono funzionalità accelerate dall'intelligenza artificiale, come il ray tracing in tempo reale e le tecnologie di upscaling, per offrire esperienze di gioco coinvolgenti e intelligenti.

DINAMICHE DEL MERCATO

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

Fattori trainanti

La crescente domanda di computer ad alte prestazioni per rilanciare il mercato

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

La larghezza di banda e la capacità della memoria espandono il mercato

L'aumento della larghezza di banda della memoria e della capacità delle GPU è una caratteristica richiesta nel mercato dell'intelligenza artificiale perché la scala dei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e dei set di dati di addestramento sta crescendo in modo esponenziale ed è sempre in anticipo rispetto ai miglioramenti marginali apportati alla memoria della GPU, con il risultato che la memoria diventa il vincolo principale sia nei carichi di lavoro di addestramento che in quelli di inferenza. Una maggiore larghezza di banda della memoria consente velocità di trasferimento dati più elevate, che aumentano direttamente il throughput, diminuiscono 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 operazioni di offload e scambio, che possono influire negativamente sulle prestazioni.  

Fattore restrittivo

Costi elevati e requisiti energetici potrebbero potenzialmente ostacolare la crescita del mercato

Uno dei fattori limitanti nell'espansione della GPU nel mercato dell'intelligenza artificiale è l'elevato costo e il consumo energetico delle implementazioni GPU ad alte prestazioni. Le GPU all'avanguardia ottimizzate per l'intelligenza artificiale potrebbero costare troppo alle organizzazioni più piccole e alle startup per adottare l'intelligenza artificiale su larga scala sul mercato. Inoltre, è stato osservato che i cluster GPU consumano quantità significative di energia, il che può sollevare problemi di costi energetici e ambientali, limitandone l'implementazione in aree con fonti energetiche limitate o ad alto costo. Tutto ciò limita la crescita dei mercati e potrebbe scoraggiarne un ampio utilizzo, soprattutto da parte di piccole organizzazioni con budget e capacità infrastrutturali limitati.

Edge AI e sistemi embedded per creare opportunità nel mercato

Opportunità

Il recente passaggio all'edge computing e all'elaborazione dell'intelligenza artificiale a livello di dispositivo rappresenta 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 con vincoli di connettività, cresce il mercato che desidera GPU ottimizzate per eseguire modelli di intelligenza artificiale all'avanguardia. Anche il mercato indirizzabile complessivo è in aumento poiché questa tendenza verso l'elaborazione distribuita dell'intelligenza artificiale apre nuovi segmenti di mercato di prodotti GPU ottimizzati per sistemi embedded, dispositivi IoT e piattaforme di edge computing.

 

La concorrenza degli acceleratori di intelligenza artificiale specializzati potrebbe rappresentare una potenziale sfida per i consumatori

Sfida

Sebbene le GPU abbiano dominato la quota di mercato dell'accelerazione dell'IA, l'introduzione di speciali acceleratori AI 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 di GPU. Tali acceleratori personalizzati possono sovraperformare ed essere più efficienti dal punto di vista energetico in determinate attività di intelligenza artificiale e potrebbero intaccare la quota di mercato delle GPU per l'intelligenza artificiale in tali applicazioni. Oltre a ciò, le aziende tecnologiche più grandi stanno lavorando sui propri chip AI per limitare la loro dipendenza da fornitori di GPU esterni, il che renderà la concorrenza ancora più importante sul mercato.

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GPU PER APPROFONDIMENTI REGIONALI SUL MERCATO AI

• Nord America (Stati Uniti)

In questo mercato, il Nord America è il mercato più grande, condividendo circa il 38% del mercato mondiale delle GPU in termini di quota AI. Le organizzazioni stanno aumentando la consapevolezza riguardo ai vantaggi competitivi derivanti dall'informatica accelerata dall'intelligenza artificiale, che ne sta alimentando l'adozione in settori quali sanità, finanza, vendita al dettaglio e produzione. Inoltre, anche l'aumento dei finanziamenti nella ricerca e nello sviluppo dell'intelligenza artificiale da parte di grandi società tecnologiche e società di venture capital nel mercato GPU per l'intelligenza artificiale degli Stati Uniti ha contribuito in modo sostanziale alla crescita del mercato nella regione. Inoltre, la concentrazione dei principali produttori di GPU e l'ecosistema sviluppato di startup e centri di ricerca sull'intelligenza artificiale hanno reso il Nord America, e in particolare gli Stati Uniti, il fulcro dell'innovazione nelle tecnologie di intelligenza artificiale accelerate dalle GPU.  

• Europa

L'aumento della domanda di applicazioni basate sull'intelligenza artificiale in diversi settori, a causa degli sforzi di trasformazione digitale, sta stimolando il mercato delle GPU per l'intelligenza artificiale in Europa. È probabile che il mercato sia guidato da diversi usi delle GPU nella ricerca scientifica, automobilistica, sanitaria e nei servizi finanziari, oltre ai crescenti investimenti in startup di intelligenza artificiale e programmi di ricerca da parte dei settori pubblico e privato. Le questioni relative alla privacy dei dati e alla conformità normativa, soprattutto nel contesto del GDPR, hanno portato cambiamenti nel modo in cui i sistemi di intelligenza artificiale vengono implementati e potrebbero influenzare l'adozione di applicazioni di intelligenza artificiale accelerate da GPU in alcuni casi d'uso.

• Asia

L'Asia del Pacifico, in particolare nazioni come Cina, Giappone e Corea del Sud, contribuisce con una quota importante della GPU per lo sviluppo del mercato dell'IA a livello globale. Queste nazioni possiedono politiche governative positive verso lo sviluppo dell'intelligenza artificiale e investimenti significativi in ​​infrastrutture tecnologiche che siano favorevoli all'intelligenza artificiale. La produzione e l'implementazione di chip AI in Cina sono aumentate considerevolmente, con le aziende nazionali che hanno guadagnato quote di mercato oltre ai produttori stranieri di GPU. L'espansione dell'ambiente circostante lo sviluppo di hardware e software AI è un altro fattore chiave che stimola il mercato delle GPU nella regione Asia-Pacifico.

PRINCIPALI ATTORI DEL SETTORE

Principali attori 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 innovazioni strategiche ed espansione del mercato. Tali aziende stanno lanciando nuove architetture GPU con migliori capacità di prestazioni dell'intelligenza artificiale, tra cui un numero maggiore di tensor core e sottosistemi di memoria migliorati. Stanno inoltre diversificando la propria offerta di prodotti per avere prodotti specifici mirati a vari casi di utilizzo dell'intelligenza artificiale per l'inferenza e dal data center all'edge computing. Inoltre, stanno anche utilizzando piattaforme cloud ed ecosistemi software per sviluppare soluzioni integrate di sviluppo e distribuzione dell'intelligenza artificiale. Questi attori stanno ottenendo o sono la fonte della crescita e dell'affermazione delle tendenze delle GPU nel settore dell'intelligenza artificiale attraverso la ricerca, gli investimenti nello sviluppo, i processi di produzione avanzati e l'espansione verso nuovi mercati regionali.  

Elenco delle migliori GPU per le aziende Ai    
 

• 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 DEL SETTORE CHIAVE

Marzo 2024:Il rilascio dell'architettura NVIDIA Blackwell rappresenta un passo significativo verso il livello successivo dell'elaborazione IA. Si tratta di un'architettura GPU completamente nuova, costruita appositamente per soddisfare le esigenze del momento, ovvero intelligenza artificiale generativa, modelli linguistici di grandi dimensioni e simili, e promette significativi miglioramenti in termini di prestazioni ed efficienza energetica rispetto alla generazione precedente. NVIDIA ha introdotto Blackwell come piattaforma di sviluppo e distribuzione AI end-to-end con maggiori funzionalità nelle attività di formazione e inferenza in tutte le applicazioni e i settori.

COPERTURA DEL RAPPORTO   

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

Il mercato delle GPU per l'intelligenza artificiale è destinato a registrare un boom continuo, spinto dalla crescente domanda di elaborazione ad alte prestazioni, larghezza di banda e capacità di memoria. Nonostante le sfide, tra cui la concorrenza degli acceleratori di intelligenza artificiale specializzati, la domanda di Edge AI e sistemi embedded supporta l'espansione del mercato. I principali attori del settore stanno avanzando attraverso aggiornamenti tecnologici e crescita strategica del mercato, migliorando l'offerta e l'attrattiva delle GPU per l'intelligenza artificiale.