GPU para tamanho de mercado de IA, participação, crescimento e análise da indústria, por tipo (unidades de processamento gráfico (GPUs) para inteligência artificial), por aplicação (desenvolvimento de IA, aprendizado de máquina, processamento de dados, jogos) e previsão regional para 2035

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GPU PARA VISÃO GERAL DO MERCADO DE IA

O mercado global de GPU para IA vale US$ 24,66 bilhões em 2026 e eventualmente atingirá US$ 87,64 bilhões em 2035, expandindo a um CAGR de 15,13% de 2026 a 2035.

Uma AI GPU (Graphics Processing Unit) é um processador rápido e especializado usado para acelerar cálculos multiplex envolvidos em tarefas de inteligência artificial, aprendizado extremo e aprendizado de máquina. Em contraste com as CPUs convencionais, as GPUs são altamente paralelas, o que significa que são eficientes na execução de milhares de operações em paralelo e, portanto, as GPUs são adequadas para treinar e executar grandes redes neurais. Com esse enorme paralelismo, as GPUs podem acelerar enormemente o reconhecimento de imagens, o processamento de linguagem natural e os programas de análise de dados, o que pode acelerar o desenvolvimento e a implantação de modelos em programas de inteligência artificial. Esse desempenho fez com que as GPUs se tornassem a base da pesquisa e da indústria modernas de IA.

O mercado de GPUs de IA está crescendo atualmente a um ritmo surpreendente devido ao aumento do uso de tecnologia de inteligência artificial pelas organizações em inúmeras aplicações. As Unidades de Processamento Gráfico (GPUs), que foram inicialmente criadas para acelerar a renderização de imagens e vídeos, surgiram como aceleradores críticos de cargas de trabalho de IA, já que sua natureza de processamento paralelo é muito mais superior às CPUs tradicionais em tarefas de aprendizado de máquina que envolvem muitas multiplicações de matrizes e operações de tensores no núcleo dos algoritmos de aprendizado profundo. Além da demanda predeterminada pelo desenvolvimento da IA, a GPU para o mercado de IA também é pré-condicionada pelo aumento da demanda por computação de alto desempenho em diversos setores. O crescimento dos serviços de IA em nuvem, bem como a integração da IA ​​em aplicações como carros autônomos ou diagnóstico médico, são fatores adicionais que aumentam a penetração no mercado de GPUs otimizadas para IA.

GPU PARA DESCOBERTA DE CHAVE DE MERCADO DE IA

IMPACTO DA COVID-19

A GPU para a indústria de IA teve um efeito misto devido à interrupção da cadeia de suprimentos e ao aumento da transformação digital durante a pandemia de COVID-19

A pandemia global da COVID-19 tem sido sem precedentes e surpreendente, com o mercado a registar uma procura inferior ao previsto em todas as regiões, em comparação com os níveis pré-pandemia. O crescimento repentino do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuível ao crescimento do mercado e ao regresso da procura aos níveis pré-pandemia.

A pandemia da COVID-19 teve um efeito adverso no mercado de GPU para IA no início devido à interrupção das cadeias de abastecimento globais e à falta de componentes semicondutores. As proibições de viagens e os confinamentos resultaram em processos lentos de produção e distribuição, e os encerramentos de fábricas causaram problemas com o volume de produção. Mas a pandemia também impulsionou os esforços de transformação digital na maioria das indústrias, aumentando a procura por soluções de IA e, por extensão, por GPUs para executar estas aplicações.

ÚLTIMAS TENDÊNCIAS

Crescente adoção de IA em todos os setores para impulsionar o crescimento do mercado

Os mais recentes desenvolvimentos na GPU para o negócio de IA envolvem a popularidade crescente de aceleradores de IA especializados devido à crescente necessidade de produtos de computação com eficiência energética. A demanda pelo uso de GPUs em serviços de IA baseados em nuvem está crescendo, pois é mais escalonável e econômica para organizações que aplicam IA sem os pesados ​​custos iniciais de hardware. Novas contribuições em produtos e serviços, incluindo GPUs com núcleos tensores especiais e estruturas de memória modificadas otimizadas para cargas de trabalho de IA, também estão decolando. Além disso, há um boom de GPU em aplicativos de computação de ponta, o que os torna atraentes também fora dos data centers. O conceito de práticas de fabrico sustentável e de conceção ecológica está a ganhar importância à medida que os consumidores e as organizações se tornam conscientes dos efeitos no ambiente.

GPU PARA SEGMENTAÇÃO DE MERCADO DE IA

Por tipo

Com base no Tipo, o mercado global pode ser categorizado em Unidades de processamento gráfico (GPUs) para inteligência artificial

• Unidades de processamento gráfico (GPUs) para inteligência artificial: GPUs específicas para IA têm capacidades de processamento paralelo, que são adequadas para cálculos em grande escala envolvidos em aprendizagem profunda e redes neurais. Essas GPUs são muito mais rápidas no treinamento e na inferência de modelos de IA do que as CPUs convencionais.

Por aplicativo

Com base na aplicação, o mercado global pode ser categorizado em desenvolvimento de IA, aprendizado de máquina, processamento de dados e jogos

• Desenvolvimento de IA: treinamento e implantação de IA O treinamento e implantação de IA são acelerados usando GPUs para fornecer estruturas intensas de aprendizado profundo de rendimento computacional, acelerando os tempos de iteração do modelo.
• Aprendizado de máquina: quando se trata de aprendizado de máquina, descobriu-se que as GPUs aumentam o desempenho da máquina em termos de aceleração de procedimentos matemáticos sofisticados, especialmente na elaboração de gráficos através de enormes conjuntos de dados e procedimentos analíticos em tempo real.
• Processamento de dados: A capacidade das GPUs de acelerar a manipulação e análise de dados por meio do uso de grandes quantidades de dados não estruturados é inestimável em situações de big data e em plataformas analíticas baseadas em IA.

• Jogos: No entanto, apesar da ligação convencional com jogos, as GPUs atuais permitem funcionalidades aceleradas por IA, tais como ray tracing em tempo real e tecnologias de upscaling, para oferecer experiências de jogo imersivas e inteligentes.

DINÂMICA DE MERCADO

A dinâmica do mercado inclui fatores impulsionadores e restritivos, oportunidades e desafios que determinam as condições do mercado.                          

Fatores determinantes

Aumento da demanda por computação de alto desempenho para impulsionar o mercado

Um fator no crescimento do mercado de GPU para IA é o treinamento de modelos de IA mais complicados e a demanda por conjuntos de dados maiores exige enormes recursos computacionais, tornando as GPUs um elemento crucial das atuais estruturas de computação de alto desempenho. A necessidade de processar aplicações de IA cada vez mais sofisticadas baseadas em grandes quantidades de dados perpetua a crescente demanda por GPUs com maiores capacidades de processamento e largura de banda de memória. Esta dinâmica é especialmente pronunciada em instituições de investigação, prestadores de serviços em nuvem e grandes empresas, que são líderes em termos de inovação e implementação de IA.

Largura de banda e capacidade de memória expandem o mercado

Aumentar a largura de banda e a capacidade da memória As GPUs são um recurso necessário no mercado de IA porque a escala de grandes modelos de linguagem (LLMs) e conjuntos de dados de treinamento está crescendo exponencialmente e está sempre à frente das melhorias marginais feitas na memória da GPU, resultando na memória como a principal restrição nas cargas de trabalho de treinamento e inferência. O aumento da largura de banda da memória permite taxas de transferência de dados mais altas, o que aumenta diretamente o rendimento, diminui a latência e maior capacidade de memória significa que as GPUs podem trabalhar com grandes modelos e conjuntos de dados sem descarregamento e troca frequentes, o que pode afetar negativamente o desempenho.  

Fator de restrição

Altos custos e requisitos de energia para impedir potencialmente o crescimento do mercado

Um dos componentes limitantes na expansão da GPU para o mercado de IA é o alto custo e consumo de energia das implementações de GPU de alto desempenho. GPUs de ponta otimizadas para IA podem custar muito caro para organizações menores e startups adotarem amplamente a IA no mercado. Além disso, os clusters de GPU consomem quantidades significativas de energia, o que pode trazer custos de energia e preocupações ambientais, limitando sua implantação em áreas com fontes de energia restritas ou de alto custo. Tudo isto limita o crescimento dos mercados e pode impedir a utilização generalizada, especialmente por pequenas organizações com orçamentos e capacidades de infra-estruturas apertados.

Edge AI e sistemas embarcados para criar oportunidades no mercado

Oportunidade

A recente mudança em direção à computação de ponta e ao processamento de IA no nível do dispositivo é uma grande oportunidade para os fabricantes de GPU fornecerem soluções especializadas para essas aplicações. À medida que as organizações procuram minimizar a latência, maximizar a privacidade e trabalhar em ambientes com conectividade restrita, cresce o mercado que deseja GPUs otimizadas para executar modelos de IA de ponta. O mercado global endereçável também aumenta à medida que esta tendência para o processamento distribuído de IA abre novos segmentos de mercado de produtos GPU otimizados para sistemas embarcados, dispositivos IoT e plataformas de computação de ponta.

 

A concorrência de aceleradores especializados de IA pode ser um desafio potencial para os consumidores

Desafio

Embora as GPUs tenham dominado a participação no mercado de aceleração de IA, a introdução de aceleradores especiais de IA na forma de Circuitos Integrados de Aplicação Específica (ASICs), Matrizes de Portas Programáveis ​​em Campo (FPGAs) e chips de IA personalizados representa uma grande ameaça para os fornecedores de GPU. Esses aceleradores personalizados podem ter desempenho superior e ser mais eficientes em termos de energia em determinadas tarefas de IA, e podem consumir a GPU para a participação de mercado de IA nessas aplicações. Além disso, as grandes empresas tecnológicas estão a trabalhar nos seus próprios chips de IA para limitar a sua dependência de fornecedores externos de GPU, o que tornará a concorrência ainda mais importante no mercado.

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GPU PARA INSIGHTS REGIONAIS DO MERCADO DE IA

• América do Norte (EUA)

Neste mercado, a América do Norte é o maior mercado, partilhando cerca de 38 por cento do mercado mundial de GPU em participação de IA. As organizações estão a aumentar a consciência relativamente às vantagens competitivas que advêm da computação acelerada por IA, o que está a alimentar a sua adoção em indústrias como a saúde, finanças, retalho e produção. Além disso, o aumento do financiamento em pesquisa e desenvolvimento de IA por grandes corporações de tecnologia e empresas de capital de risco no mercado de GPU dos Estados Unidos para IA também contribuiu substancialmente para o crescimento do mercado na região. Além disso, a concentração dos principais produtores de GPU e o ecossistema desenvolvido de startups e centros de pesquisa de IA fizeram da América do Norte, e especialmente dos Estados Unidos, o centro de inovação em tecnologias de IA aceleradas por GPU.  

• Europa

O aumento da procura de aplicações alimentadas por IA em diferentes sectores, devido aos esforços de transformação digital, está a impulsionar o mercado de GPU para IA na Europa. É provável que o mercado seja impulsionado por diversos usos de GPUs em pesquisa científica, automotiva, saúde e serviços financeiros, além de aumentar os investimentos em startups de IA e programas de pesquisa pelos setores público e privado. Questões de privacidade de dados e conformidade regulamentar, especialmente no contexto do RGPD, impulsionaram mudanças na forma como os sistemas de IA estão a ser implementados e podem afetar a adoção de aplicações de IA aceleradas por GPU em alguns casos de utilização.

• Ásia

A Ásia-Pacífico, especialmente países como China, Japão e Coreia do Sul, contribui com uma parte importante da GPU para o desenvolvimento do mercado de IA globalmente. Essas nações possuem políticas governamentais positivas para o desenvolvimento da IA ​​e investimentos significativos em infra-estruturas tecnológicas que seriam favoráveis ​​à IA. A fabricação e implantação de chips de IA na China têm aumentado consideravelmente, com empresas nacionais ganhando participação de mercado, além dos fabricantes estrangeiros de GPU. A expansão do ambiente circundante de desenvolvimento de hardware e software de IA é outro fator chave que impulsiona o mercado de GPU na região Ásia-Pacífico.

PRINCIPAIS ATORES DA INDÚSTRIA

Principais players da indústria moldando o mercado por meio da inovação e expansão do mercado

Os principais participantes estão influenciando a GPU para o mercado de IA, realizando inovação estratégica e expansão de mercado. Essas empresas estão lançando novas arquiteturas de GPU que possuem melhores capacidades de desempenho de IA, incluindo maior número de núcleos tensores e subsistemas de memória aprimorados. Eles também estão diversificando suas ofertas de produtos para ter produtos específicos direcionados a vários casos de uso de treinamento de IA para inferência e de data center para computação de ponta. Além disso, eles também estão usando plataformas de nuvem e ecossistemas de software para desenvolver soluções integradas de desenvolvimento e implantação de IA. Esses players estão alcançando ou são a fonte de crescimento e estabelecimento de tendências em GPU para a indústria de IA por meio de pesquisa, investimentos em desenvolvimento, processos de fabricação avançados e expansão para novos mercados regionais.  

Lista dos principais GPUs para empresas de 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)

DESENVOLVIMENTO DA INDÚSTRIA CHAVE

Março de 2024:O lançamento da arquitetura NVIDIA Blackwell é um passo significativo em direção ao próximo nível da computação de IA. Esta é uma arquitetura de GPU totalmente nova, construída especificamente para atender às necessidades do momento, que é IA generativa, grandes modelos de linguagem e similares, e promete ganhos significativos de desempenho e eficiência energética em relação à geração anterior. A NVIDIA apresentou o Blackwell como uma plataforma completa de desenvolvimento e implantação de IA com mais recursos em tarefas de treinamento e inferência em aplicativos e setores.

COBERTURA DO RELATÓRIO   

O estudo abrange uma análise SWOT abrangente e fornece insights sobre desenvolvimentos futuros no mercado. Examina diversos fatores que contribuem para o crescimento do mercado, explorando uma ampla gama de categorias de mercado e potenciais aplicações que podem impactar sua trajetória nos próximos anos. A análise leva em conta tanto as tendências atuais como os pontos de viragem históricos, proporcionando uma compreensão holística dos componentes do mercado e identificando áreas potenciais de crescimento.

O mercado de GPU para IA está preparado para um boom contínuo impulsionado pela crescente demanda por computação de alto desempenho, largura de banda de memória e capacidade. Apesar dos desafios, que incluem a concorrência de aceleradores especializados de IA, a demanda por Edge AI e sistemas embarcados apoia a expansão do mercado. Os principais intervenientes da indústria estão a avançar através de atualizações tecnológicas e do crescimento estratégico do mercado, aumentando a oferta e a atração de GPUs para IA.