GPU para o tamanho do 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, jogo) e previsão regional para 2034

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GPU para visão geral do mercado de IA

A GPU global para o mercado de IA foi avaliada em US $ 21,42 bilhões em 2025 e deve crescer para US $ 76,12 bilhões em 2034, com um CAGR projetado de 15,13% durante o período de previsão de 2025 a 2034.

Uma GPU da AI (Unidade de Processamento de Gráficos) é um processador especializado rápido usado para acelerar os cálculos multiplex envolvidos nas 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 bastante o reconhecimento de imagens, o processamento de linguagem natural e os programas de análise de dados, que podem acelerar o desenvolvimento e a implantação de modelos em programas de inteligência artificial. Esse desempenho fez com que as GPUs se tornassem uma base de pesquisa e indústria moderna de IA.

O mercado da AI GPU está atualmente aumentando a uma taxa impressionante devido ao aumento do uso da tecnologia de inteligência artificial por organizações em inúmeras aplicações. As unidades de processamento gráfico (GPUs), que foram criadas inicialmente para acelerar a renderização de imagens e vídeos emergiram como aceleradores críticos das cargas de trabalho de IA, pois sua natureza de processamento paralela é muito mais superior às CPUs tradicionais em tarefas de aprendizagem de máquina que envolvem muitas multiplicações de matriz e operações tensores no núcleo de aprendizagem profunda algorithms. Além da demanda predeterminada pelo desenvolvimento da IA, a GPU para o mercado de IA também é pré-condicionada pelo aumento da demanda na computação de alto desempenho em diferentes setores. O crescimento dos serviços de IA em nuvem, bem como a integração de IA em aplicações como carros autônomos ou diagnóstico médico, são fatores adicionais que aumentam a penetração do mercado de GPUs otimizadas para AI.

GPU para a descoberta de chave do mercado de IA

Impacto covid-19

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

A pandemia global de Covid-19 tem sido sem precedentes e impressionantes, com o mercado experimentando uma demanda inferior ao tenente antecipado em todas as regiões em comparação com os níveis pré-pandêmicos. O repentino crescimento do mercado refletido pelo aumento do CAGR é atribuído ao crescimento e à demanda do mercado que retornam aos níveis pré-pandêmicos.

A pandemia Covid-19 teve um efeito adverso na GPU para o mercado de IA no início devido a interrupções globais de suprimentos e falta de componentes semicondutores. As proibições de viagem e os bloqueios resultaram em processos lentos de fabricação e distribuição, e os desligamentos de fábrica causaram problemas com o volume de produção. Mas a pandemia também impulsionou os esforços de transformação digital na maioria das indústrias, aumentando a demanda por soluções de IA e, por extensão, para as GPUs executar essas aplicações.

Últimas tendências

Crescente adoção de IA entre as indústrias para impulsionar o crescimento do mercado

Os desenvolvimentos mais recentes da GPU para os negócios de IA envolvem a crescente popularidade de aceleradores de IA especializados devido ao crescente requisito de produtos de computação com eficiência energética. O uso de GPUs nos serviços de IA baseado em nuvem está crescendo em demanda, pois é mais escalável e econômico para organizações que aplicam IA sem os pesados custos de hardware inicial. Novas contribuições em produtos e serviços, incluindo GPUs com núcleos especiais de tensores e estruturas de memória modificadas otimizadas para cargas de trabalho de IA, também estão decolando. Além disso, há um boom da GPU em aplicativos de computação de borda, o que os torna atraentes fora dos data centers. O conceito de prática sustentável de fabricação e eco-design está ganhando importância à medida que os consumidores e organizações crescem conscientes sobre o efeito no meio 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: as GPUs específicas da IA têm recursos de processamento paralelo, que os combinam bem com cálculos em larga escala envolvidos em redes de aprendizado profundo e neurais. Essas GPUs são muito mais rápidas nos modelos de treinamento e inferir da IA do que as CPUs convencionais.

Por aplicação

Com base no aplicativo, o mercado global pode ser categorizado em desenvolvimento de IA, aprendizado de máquina, processamento de dados e jogos

• Desenvolvimento de IA: O treinamento e a implantação de IA de IA e implantação são acelerados usando as GPUs para fornecer as estruturas intensas de aprendizado profundo da taxa de transferência de computação, acelerando os tempos de iteração do modelo.
• Aprendizado de máquina: quando se trata de aprendizado de máquina, as GPUs aumentam o desempenho da máquina em termos de acelerar procedimentos matemáticos sofisticados, particularmente no gráfico 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 através do uso de quantidades maciças de dados não estruturados é inestimável em situações de big data e plataformas analíticas baseadas em IA.

• Jogos: No entanto, apesar da conexão convencional com os jogos, as GPUs atuais permitem recursos acelerados da AI-I-i-I-I-I-ALERADOS, como rastreamento de raios em tempo real e tecnologias de upscaling, para oferecer experiências de jogos imersivas e inteligentes.

Dinâmica de mercado

A dinâmica do mercado inclui fatores de direção e restrição, oportunidades e desafios declarando as condições do mercado.                          

Fatores determinantes

A crescente demanda por computação de alto desempenho para aumentar o mercado

Um fator na GPU para o crescimento do mercado de IA é o treinamento de modelos de IA mais complicados e a demanda por conjuntos de dados maiores exigem enormes recursos computacionais, tornando as GPUs um elemento crucial das estruturas de computação atuais de alto desempenho. A necessidade de processar cada vez mais aplicativos de IA mais sofisticados com base em grandes quantidades de dados perpetua a crescente demanda por GPUs com maiores recursos de processamento e largura de banda de memória. Essa dinâmica é especialmente pronunciada em instituições de pesquisa, provedores de serviços em nuvem e grandes empresas, que são líderes em termos de inovação e implementação da IA.

Largura de banda de memória e capacidade expandir o mercado

O aumento das GPUs de largura de banda de memória e capacidade é um recurso necessário no mercado de IA, porque a escala de grandes modelos de linguagem (LLMS) e os conjuntos de dados de treinamento está crescendo exponencialmente e está sempre à frente das melhorias marginais feitas na memória da GPU, resultando em 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 a taxa de transferência, diminui a latência e maior capacidade de memória significa que as GPUs podem funcionar com modelos grandes e conjuntos de dados sem descarga e troca frequente, 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 o consumo de energia de implementações de GPU de alto desempenho. As GPUs otimizadas de AI-de ponta podem custar demais organizações e startups para adotar amplamente a IA no mercado. Além disso, os clusters de GPU, como vistos, consomem quantidades significativas de energia, que podem criar preocupações de custos e ambientais, limitando sua implantação em áreas com fontes de energia restritas ou de alto custo. Tudo isso limita o crescimento dos mercados e pode impedir o uso amplo, especialmente por pequenas organizações com orçamentos apertados e capacidades de infraestrutura.

Edge AI e sistemas incorporados para criar oportunidades no mercado

Oportunidade

O recente movimento em direção à computação de borda e processamento de IA no nível do dispositivo é uma grande oportunidade para os fabricantes de GPU fornecer soluções especializadas para esses aplicativos. À medida que as organizações procuram minimizar a latência, maximizar a privacidade e trabalhar em ambientes com restrição de conectividade, está crescendo o mercado que deseja GPUs que são otimizados para executar os modelos de IA de borda. O mercado endereçável geral também é aumentado à medida que essa tendência para o processamento de IA distribuído abre novos segmentos de mercado de produtos de GPU otimizados para sistemas incorporados, dispositivos IoT e plataformas de computação de borda.

 

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

Desafio

Embora as GPUs tenham reinado na participação de mercado de aceleração da IA, a introdução de aceleradores especiais de IA na forma de circuitos integrados específicos de aplicativos (ASICs), matrizes de portões programáveis em campo (FPGAs) e os chips de IA personalizados representam uma grande ameaça aos vendores da GPU. Esses aceleradores personalizados podem superar e ter mais eficiência energética em certas tarefas de IA e podem comer na GPU para obter participação de mercado de IA nessas aplicações. Além disso, as grandes empresas de tecnologia estão trabalhando em seus próprios chips de IA para limitar sua dependência de fornecedores de GPU externos, 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)

Nesse mercado, a América do Norte é o maior mercado, compartilhando cerca de 38 % do mercado mundial de GPU em participação de IA. As organizações estão crescendo a conscientização sobre as vantagens competitivas que acompanham a computação acelerada da AI, que estão alimentando sua adoção em indústrias como saúde, finanças, varejo e manufatura. Além disso, o aumento do financiamento na pesquisa e desenvolvimento de IA de grandes empresas de tecnologia e empresas de capital de risco na GPU dos Estados Unidos para o mercado de IA também contribuíram 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 a América do Norte e, especialmente, os Estados Unidos, o centro de inovação nas tecnologias de IA aceleradas por GPU.  

• Europa

O aumento da demanda por aplicações movidas a IA em diferentes setores, devido aos esforços de transformação digital, está aumentando a GPU para o mercado de IA na Europa. É provável que o mercado seja impulsionado por vários usos de GPUs em pesquisa científica, automotivo, saúde e serviços financeiros, além de aumentar os investimentos em startups e programas de pesquisa de IA dos setores público e privado. As questões de privacidade de dados e conformidade regulatória, especialmente no contexto do GDPR, impulsionaram as mudanças na maneira como os sistemas de IA estão sendo implantados e podem afetar a captação de aplicações de IA aceleradas por GPU em alguns casos de uso.

• Ásia

A Ásia -Pacífico, especialmente nações como China, Japão e Coréia do Sul, contribui com uma grande parte da GPU para o desenvolvimento do mercado de IA em todo o mundo. Essas nações possuem políticas governamentais positivas em relação ao desenvolvimento de IA e investimentos significativos em infraestrutura tecnológica que seriam amigáveis à IA. A IA Chips Manufacturing and Delantment na China tem aumentado consideravelmente, com as empresas domésticas ganhando participação de mercado além dos fabricantes de GPU estrangeiros. A expansão do ambiente circundante do desenvolvimento de hardware e software de IA é outro fator-chave que aumenta o mercado de GPU na região da Ásia-Pacífico.

Principais participantes do setor

Principais participantes do setor que moldam o mercado através da inovação e expansão do mercado

Os principais participantes estão influenciando a GPU para o mercado de IA, realizando inovação estratégica e expansão do mercado. Essas empresas estão lançando novas arquiteturas de GPU que possuem melhores recursos de desempenho de IA, incluindo números mais altos de núcleos tensores e subsistemas de memória aprimorados. Eles também estão diversificando suas ofertas de produtos para ter as específicas direcionando vários treinamentos de IA para a inferência e os casos de uso do Data Center para Computação. Além disso, eles também estão usando plataformas em nuvem e ecossistemas de software para desenvolver soluções integradas de desenvolvimento e implantação de IA. Esses participantes estão alcançando ou são a fonte de crescimento e estabelecimento de tendências na GPU para a indústria de IA por meio de pesquisas, investimentos em desenvolvimento, processos avançados de fabricação e expansão para novos mercados regionais.  

Lista de principais GPU 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 principal da indústria

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

Cobertura do relatório   

O estudo abrange uma análise SWOT abrangente e fornece informações sobre desenvolvimentos futuros no mercado. Ele examina vários fatores que contribuem para o crescimento do mercado, explorando uma ampla gama de categorias de mercado e possíveis aplicações que podem afetar sua trajetória nos próximos anos. A análise leva em consideração as tendências atuais e os pontos de virada histórica, fornecendo uma compreensão holística dos componentes do mercado e identificando possíveis áreas de crescimento.

A GPU para o mercado de IA está pronta para um boom contínuo pressionado 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 da IA, a demanda por IA de borda e sistemas incorporados suporta a expansão do mercado. Os principais participantes do setor estão avançando por meio de atualizações tecnológicas e crescimento estratégico do mercado, aumentando o fornecimento e a atração das GPUs para a IA.