Inteligencia Artificial Chip Market Ø Tamaño, Estadísticas, Compartir [2022-2030] (Versión actualizada disponible)
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Identificación del informe : RI_673745 | Fecha : October 2024 |
Formato : 
Mercado clave Sinopsis:
Inteligencia Artificial Se estima que el mercado de la Chip alcanzará más de USD 289,59 millones en 2030, con un valor de USD 15,8 millones en 2022, creciendo en una CAGR de 32,8% de 2022 a 2030.
A.I es una rama de la informática que pretende crear máquinas inteligentes capaces de simular la inteligencia humana o el proceso de pensamiento humano. El componente Hardware ayuda a la tecnología A.I a adquirir y procesar grandes volúmenes de datos brutos para sintetizar humanos como la lógica se conoce como chipset de inteligencia artificial. Los chipsets (AI) son hardware informático especializado diseñado principalmente para apoyar y mejorar los requisitos computacionales de algoritmos y aplicaciones de inteligencia artificial.
A. Los chipsets están diseñados para ser altamente eficientes y están optimizados para tareas específicas de IA, tales como aprendizaje profundo, visión informática, contexto â €\" computación consciente y procesamiento de lenguaje natural. Especialmente las tecnologías como procesamiento paralelo y las instrucciones de matriz personalizadas se aplican con la ayuda de los chipsets A.I.
Solicitud de muestra
Dinámica del mercado:
Conductor:
Demanda masiva en todas las industrias para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo:-
Amplia variedad de Industrias en todo el mundo incluyendo automotriz, medios de comunicación, fabricación y defensa han invertido cantidades considerables para desarrollar soluciones A.I. Por ejemplo, el fabricante de automóviles TESLA está desarrollando automotores basados en el aprendizaje profundo, las casas de medios están invirtiendo en A.I entrenado a través del aprendizaje profundo para News Aggregation y Fraud News Detection. Además, la industria sanitaria utiliza ampliamente A.I para detectar retrasos en el desarrollo en los niños. Los modelos A.I mencionados son generalmente entrenados con la ayuda de algoritmos de aprendizaje profundo. Además, los algoritmos de aprendizaje profundo retransmiten sobre los chips de inteligencia artificial para su funcionamiento eficiente y rápido. Por ejemplo, Microsoft invirtió USD 10 mil millones en una startup llamada abierta. ai para desarrollar un modelo A.I basado en texto capaz de manejar funciones empresariales de gran escala.
Aplicaciones cruciales en modelos de procesamiento de lenguaje natural:-
Los modos actuales de NLP retransmiten ampliamente en los chipsets de AI para su formación y procesamiento de datos post. Google una de las principales empresas tecnológicas desarrolló un chip A.I llamado unidad de procesamiento de tensores (TPU). Además, TPU es ampliamente utilizado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), TPU es capaz de realizar tareas como el modelado del lenguaje, la traducción automática y la clasificación de texto. Las TPU también soportan la cuantificación, una técnica que reduce la precisión de los datos en un modelo para reducir los requisitos de memoria y el tiempo de cálculo, haciéndolos ideales para los modelos NLP de gran escala.
Restricción:
El alto consumo de energía es una de las principales restricciones que obstaculizan el crecimiento del mercado de chipsets AI. Los chipsets de IA requieren un alto poder computacional para realizar tareas de IA, lo que resulta en un alto consumo de energía. Esta es una restricción importante, especialmente para dispositivos de borde, donde el consumo de energía está limitado debido a la necesidad de operación accionada por baterías. Además, el alto requisito de CAPEX para la fabricación de chips A.I también actúa como barrera de entrada para nuevos jugadores. Fabricación de chips A.I es un procedimiento complejo y perquisites estado de la instalación de fabricación de arte con capacidades de ingeniería avanzada. La escasez de recursos humanos es también una limitación importante que interrumpe el crecimiento potencial de estas industrias. Por ejemplo, según investigaciones realizadas por la universidad de Massachusetts, los modelos AI emiten CO2 equivalente a 5 coches en su vida debido al consumo masivo de energía.
Oportunidades:
Las aplicaciones en la computación de bordes es una de las oportunidades más lucrativas en los próximos años para el mercado de chips de inteligencia artificial. La complejidad creciente y los volúmenes masivos de datos han alimentado la demanda de computación de bordes para reducir la latencia y el consumo de energía. Actualmente, múltiples industrias como el automotriz están utilizando la computación de bordes en vehículos autoconducibles como algoritmos de autoconducción requieren el procesamiento de datos en tiempo real para la toma de decisiones instantáneas. Además, los chipsets A.I son muy cruciales para los dispositivos de computación de bordes especialmente relé en algoritmos A.I para análisis de datos en tiempo real y funciones remotas de aprendizaje automático. La demanda de chipset AI se establece para aumentar con demanda creciente de dispositivos de computación de bordes.
Inteligencia Artificial Segmentación del mercado de chip:
Por tipo de chipset
Sobre la base del tipo de chipset los procesadores A.I se dividen en unidad de procesamiento gráfico (GPU), Circuitos integrados específicos de aplicación (ASIC), Controles de puerta programables de campo (FPCA\\\\'S), procesamiento de red neuronal (NNP), y otros. El segmento de GPU celebró el mayor mercado en el año 2021 en un segmento de GPU del año similar representaba el 43 % del total de ventas globales en términos de ingresos. GPU\\'s son los tipos de chipset más preferidos como GPU\\'s tienen múltiples núcleos que les permiten realizar múltiples tareas complejas de computación simultáneamente también GPU\\'s son excelentes en la computación de múltiples procesos paralelos.
Además, se estima que los Arrays de Puertas programables de Campo (FPCA\\\'S) muestran un crecimiento considerable del mercado durante el período previsto. Según estimaciones, los sectores de defensa y aeroespaciales serán los consumidores más dominantes para FPCA\\'s en los próximos años.
Por computación Tipo:-
Por tipo de cálculo, el mercado de chips AI está bifurcado en la nube y la computación de bordes. El tipo de computación de bordes está dominando actualmente el mercado debido a su funcionamiento remoto y aspectos de baja latencia.
Por otro lado, la computación en la nube también tiene una cuota de mercado considerable. La informática en la nube es extremadamente eficiente cuando se trata de procesar datos masivos y complejos. En general, las grandes empresas aprovechan la computación de la nube para sus algoritmos AI funcionando como interfaz.
By Application
El segmento de aplicación se divide en aprendizaje automático, visión informática, automatización de procesos robóticos, computación consciente Context â €\", análisis predictivo, proceso de lenguaje natural. Las aplicaciones de aprendizaje automático tienen la cuota de mercado dominante. En la actualidad, la mayoría de los contribuyentes clave de varias industrias están utilizando el aprendizaje automático para entrenar sus algoritmos que son capaces de realizar múltiples funciones de negocio, incluyendo precios automáticos, optimización de marcación de productos, inventario predictivo es pocos entre otros.
La aplicación de procesamiento del lenguaje natural (NLP) también se estima que muestra un crecimiento sustancial CAGR en un futuro próximo. La razón principal para el crecimiento exponencial es debido al funcionamiento de la NPL incluyendo ayudar en funciones tales como Análisis de Sentencia, Clasificación de Textos, Asistentes Virtuales de Chabot\\\'s, Extracción de Textos, Traducción de Máquinas, Summarización de Textos e Inteligencia de Mercado. Por ejemplo, según Statista, se estima que el mercado NLP alcanza los USD 45 mil millones en el año 2025.
Por función:-
El segmento de funciones está bifurcado en entrenamiento e interfaz. El segmento de capacitación tiene una participación mayoritaria en el mercado entre ambos. La razón principal para la dominación del segmento de entrenamiento en la funcionalidad A.I es debido al requisito de alta potencia de cálculo durante la fase de entrenamiento modelo. Como los chips A.I están diseñados especialmente para manejar un proceso de computación elevado para los modelos de entrenamiento A.I debido a su amplia preferencia en comparación con otras opciones.
Se estima que el segmento de la interfaz muestra un crecimiento moderado con la adopción de AI\ en grandes empresas se considera su principal factor de conducción.
Por industria de usuarios finales:-
Para la industria de usuarios finales este segmento se divide en medios y publicidad, BFSI (banca, servicios financieros y seguros), IT y telecomunicaciones, retail, atención médica, automotriz y transporte, agricultura, defensa. El segmento minorista mantuvo una cuota de mercado dominante en el año 2021. La mayoría de los chips A.I fabricados se utilizan para aplicaciones de computación Edge en dispositivos electrónicos minoristas.
Por otro lado, se estima que el segmento de atención médica presenta CAGR más rápido en este mercado. La mayoría de las principales instituciones médicas y sanitarias están integrando A.I con equipo médico\\'s para funciones como Predicción e identificación de enfermedades, clasificación de datos y análisis para brote de enfermedades, optimización de terapia médica y apoyo diagnóstico. Por ejemplo, según la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) a enero de 2023. Estados Unidos dispone de 520 algoritmos médicos de inteligencia artificial (AI).
Por Región
El segmento regional comprende Europa, Asia Pacífico, América del Norte, Oriente Medio y África y América Latina. Se estima que América del Norte es la región más dominante para el mercado de chipsets A.I en el año 2021. La razón principal que apoya esta dominación es la presencia de un gran número de líderes de mercado en Estados Unidos. La mayoría de los desarrolladores y usuarios finales de los chipsets A.I están presentes en Estados Unidos, en última instancia, alimentando la demanda de chips AI en esta región.
En los próximos años se estima que la región de Asia y el Pacífico representa un crecimiento exponencial del mercado. Avances tecnológicos continuos en países como
Se estima que Corea del Sur y Japón impulsarán la demanda de chipsets A.I en esta región.
Inteligencia Artificial Chip Market Paisaje competitivo:
El informe sobre el mercado de chips de inteligencia artificial presenta un análisis exhaustivo de factores macroeconómicos como la dinámica del mercado, el análisis de SWOT, el análisis de segmentos y otros. Además, en términos de jugadores de mercado, los datos están relacionados con colaboraciones empresariales, fusiones y adquisiciones, innovaciones de productos y estrategias adoptadas por los competidores. Estos factores son estudiados para ofrecer una comprensión perspicaz de las circunstancias actuales del mercado. A continuación se encuentran los principales jugadores de mercado que componen la última concentración de mercadoâ €\"
NVIDIA
â €¢ Microsemi Corporation
Mythic, Inc.
Nec Corporation
â €¢ Korea Electronic Certification Authority, Inc. (Ai Brain, Inc.)
# Nvidia Corporation
â €¢ Nxp Semiconductors N.V.
# Qualcomm Incorporated
• Samsung Electronics Co. Ltd.
â €¢ Shanghai Think-Force Electronic Technology Co. Ltd.
Sk Hynix, Inc.
â €¢ Softbank Group Corp. (Arm Holdings Plc)
Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited
Tenstorrent Inc.
â €¢ Texas Instruments Incorporate
Novedades recientes:
• Intel adquirió fabricante de chips A.I llamado tecnologías de la Habana el acuerdo fue valorado en 2 Billion USD.
Inteligencia Artificial Se estima que el mercado de la Chip alcanzará más de USD 289,59 millones en 2030, con un valor de USD 15,8 millones en 2022, creciendo en una CAGR de 32,8% de 2022 a 2030.
A.I es una rama de la informática que pretende crear máquinas inteligentes capaces de simular la inteligencia humana o el proceso de pensamiento humano. El componente Hardware ayuda a la tecnología A.I a adquirir y procesar grandes volúmenes de datos brutos para sintetizar humanos como la lógica se conoce como chipset de inteligencia artificial. Los chipsets (AI) son hardware informático especializado diseñado principalmente para apoyar y mejorar los requisitos computacionales de algoritmos y aplicaciones de inteligencia artificial.
A. Los chipsets están diseñados para ser altamente eficientes y están optimizados para tareas específicas de IA, tales como aprendizaje profundo, visión informática, contexto â €\" computación consciente y procesamiento de lenguaje natural. Especialmente las tecnologías como procesamiento paralelo y las instrucciones de matriz personalizadas se aplican con la ayuda de los chipsets A.I.
| Report Attributes | Detalles del informe |
| Calendario de estudio | 2016-2030 |
| Tamaño del mercado en 2030 (USD Billion) | USD 289.59 Billion |
| CAGR (2022-2030) | 32,8% |
| Año base | 2021 |
| Por tipo de chipset | Unidad de procesamiento gráfico (GPU), Aplicación de circuitos integrados específicos (ASIC), Controles de puerta programables de campo (FPCA\\\'S), procesamiento de red neuronal (NNP), y otros. |
| Por tipo de computación | Computación de nubes y bordes. |
| By Application | Aprendizaje automático, Visión informática, Automatización de procesos robóticos, Contexto â €\" computación consciente, Análisis predictivo y proceso de lenguaje natural |
| Por función | Capacitación e Interfaz |
| Por fin Industria de usuarios | Media and Advertising, BFSI (Banking, Financial Services and Insurance), IT and Telecom, Retail, Healthcare, Automotive and Transportation, Agriculture and Defense |
| By Geography | |
| Jugadores clave | NVidia, Microsemi Corporation, Mythic, Inc., Nec Corporation, Korea Electronic Certification Authority, Inc. (Ai Brain, Inc.), Nvidia Corporation, Nxp Semiconductors N.V., Qualcomm Incorporated, Samsung Electronics Co. Ltd., Shanghai Think-Force Electronic Technology Co. Ltd., Sk Hynix, Inc., Softbank Group Corp. (Arm Holdings Plc), Taiwan Semiconductor Manufacturing Company Limited, Tens torrent Inc., Texas Instruments Incorporate. |
Dinámica del mercado:
Conductor:
Demanda masiva en todas las industrias para ejecutar algoritmos de aprendizaje profundo:-
Amplia variedad de Industrias en todo el mundo incluyendo automotriz, medios de comunicación, fabricación y defensa han invertido cantidades considerables para desarrollar soluciones A.I. Por ejemplo, el fabricante de automóviles TESLA está desarrollando automotores basados en el aprendizaje profundo, las casas de medios están invirtiendo en A.I entrenado a través del aprendizaje profundo para News Aggregation y Fraud News Detection. Además, la industria sanitaria utiliza ampliamente A.I para detectar retrasos en el desarrollo en los niños. Los modelos A.I mencionados son generalmente entrenados con la ayuda de algoritmos de aprendizaje profundo. Además, los algoritmos de aprendizaje profundo retransmiten sobre los chips de inteligencia artificial para su funcionamiento eficiente y rápido. Por ejemplo, Microsoft invirtió USD 10 mil millones en una startup llamada abierta. ai para desarrollar un modelo A.I basado en texto capaz de manejar funciones empresariales de gran escala.
Aplicaciones cruciales en modelos de procesamiento de lenguaje natural:-
Los modos actuales de NLP retransmiten ampliamente en los chipsets de AI para su formación y procesamiento de datos post. Google una de las principales empresas tecnológicas desarrolló un chip A.I llamado unidad de procesamiento de tensores (TPU). Además, TPU es ampliamente utilizado en el procesamiento del lenguaje natural (NLP), TPU es capaz de realizar tareas como el modelado del lenguaje, la traducción automática y la clasificación de texto. Las TPU también soportan la cuantificación, una técnica que reduce la precisión de los datos en un modelo para reducir los requisitos de memoria y el tiempo de cálculo, haciéndolos ideales para los modelos NLP de gran escala.
Restricción:
El alto consumo de energía es una de las principales restricciones que obstaculizan el crecimiento del mercado de chipsets AI. Los chipsets de IA requieren un alto poder computacional para realizar tareas de IA, lo que resulta en un alto consumo de energía. Esta es una restricción importante, especialmente para dispositivos de borde, donde el consumo de energía está limitado debido a la necesidad de operación accionada por baterías. Además, el alto requisito de CAPEX para la fabricación de chips A.I también actúa como barrera de entrada para nuevos jugadores. Fabricación de chips A.I es un procedimiento complejo y perquisites estado de la instalación de fabricación de arte con capacidades de ingeniería avanzada. La escasez de recursos humanos es también una limitación importante que interrumpe el crecimiento potencial de estas industrias. Por ejemplo, según investigaciones realizadas por la universidad de Massachusetts, los modelos AI emiten CO2 equivalente a 5 coches en su vida debido al consumo masivo de energía.
Oportunidades:
Las aplicaciones en la computación de bordes es una de las oportunidades más lucrativas en los próximos años para el mercado de chips de inteligencia artificial. La complejidad creciente y los volúmenes masivos de datos han alimentado la demanda de computación de bordes para reducir la latencia y el consumo de energía. Actualmente, múltiples industrias como el automotriz están utilizando la computación de bordes en vehículos autoconducibles como algoritmos de autoconducción requieren el procesamiento de datos en tiempo real para la toma de decisiones instantáneas. Además, los chipsets A.I son muy cruciales para los dispositivos de computación de bordes especialmente relé en algoritmos A.I para análisis de datos en tiempo real y funciones remotas de aprendizaje automático. La demanda de chipset AI se establece para aumentar con demanda creciente de dispositivos de computación de bordes.
Inteligencia Artificial Segmentación del mercado de chip:
Por tipo de chipset
Sobre la base del tipo de chipset los procesadores A.I se dividen en unidad de procesamiento gráfico (GPU), Circuitos integrados específicos de aplicación (ASIC), Controles de puerta programables de campo (FPCA\\\\'S), procesamiento de red neuronal (NNP), y otros. El segmento de GPU celebró el mayor mercado en el año 2021 en un segmento de GPU del año similar representaba el 43 % del total de ventas globales en términos de ingresos. GPU\\'s son los tipos de chipset más preferidos como GPU\\'s tienen múltiples núcleos que les permiten realizar múltiples tareas complejas de computación simultáneamente también GPU\\'s son excelentes en la computación de múltiples procesos paralelos.
Además, se estima que los Arrays de Puertas programables de Campo (FPCA\\\'S) muestran un crecimiento considerable del mercado durante el período previsto. Según estimaciones, los sectores de defensa y aeroespaciales serán los consumidores más dominantes para FPCA\\'s en los próximos años.
Por computación Tipo:-
Por tipo de cálculo, el mercado de chips AI está bifurcado en la nube y la computación de bordes. El tipo de computación de bordes está dominando actualmente el mercado debido a su funcionamiento remoto y aspectos de baja latencia.
Por otro lado, la computación en la nube también tiene una cuota de mercado considerable. La informática en la nube es extremadamente eficiente cuando se trata de procesar datos masivos y complejos. En general, las grandes empresas aprovechan la computación de la nube para sus algoritmos AI funcionando como interfaz.
By Application
El segmento de aplicación se divide en aprendizaje automático, visión informática, automatización de procesos robóticos, computación consciente Context â €\", análisis predictivo, proceso de lenguaje natural. Las aplicaciones de aprendizaje automático tienen la cuota de mercado dominante. En la actualidad, la mayoría de los contribuyentes clave de varias industrias están utilizando el aprendizaje automático para entrenar sus algoritmos que son capaces de realizar múltiples funciones de negocio, incluyendo precios automáticos, optimización de marcación de productos, inventario predictivo es pocos entre otros.
La aplicación de procesamiento del lenguaje natural (NLP) también se estima que muestra un crecimiento sustancial CAGR en un futuro próximo. La razón principal para el crecimiento exponencial es debido al funcionamiento de la NPL incluyendo ayudar en funciones tales como Análisis de Sentencia, Clasificación de Textos, Asistentes Virtuales de Chabot\\\'s, Extracción de Textos, Traducción de Máquinas, Summarización de Textos e Inteligencia de Mercado. Por ejemplo, según Statista, se estima que el mercado NLP alcanza los USD 45 mil millones en el año 2025.
Por función:-
El segmento de funciones está bifurcado en entrenamiento e interfaz. El segmento de capacitación tiene una participación mayoritaria en el mercado entre ambos. La razón principal para la dominación del segmento de entrenamiento en la funcionalidad A.I es debido al requisito de alta potencia de cálculo durante la fase de entrenamiento modelo. Como los chips A.I están diseñados especialmente para manejar un proceso de computación elevado para los modelos de entrenamiento A.I debido a su amplia preferencia en comparación con otras opciones.
Se estima que el segmento de la interfaz muestra un crecimiento moderado con la adopción de AI\ en grandes empresas se considera su principal factor de conducción.
Por industria de usuarios finales:-
Para la industria de usuarios finales este segmento se divide en medios y publicidad, BFSI (banca, servicios financieros y seguros), IT y telecomunicaciones, retail, atención médica, automotriz y transporte, agricultura, defensa. El segmento minorista mantuvo una cuota de mercado dominante en el año 2021. La mayoría de los chips A.I fabricados se utilizan para aplicaciones de computación Edge en dispositivos electrónicos minoristas.
Por otro lado, se estima que el segmento de atención médica presenta CAGR más rápido en este mercado. La mayoría de las principales instituciones médicas y sanitarias están integrando A.I con equipo médico\\'s para funciones como Predicción e identificación de enfermedades, clasificación de datos y análisis para brote de enfermedades, optimización de terapia médica y apoyo diagnóstico. Por ejemplo, según la Administración de Alimentos y Medicamentos de Estados Unidos (FDA) a enero de 2023. Estados Unidos dispone de 520 algoritmos médicos de inteligencia artificial (AI).
Por Región
El segmento regional comprende Europa, Asia Pacífico, América del Norte, Oriente Medio y África y América Latina. Se estima que América del Norte es la región más dominante para el mercado de chipsets A.I en el año 2021. La razón principal que apoya esta dominación es la presencia de un gran número de líderes de mercado en Estados Unidos. La mayoría de los desarrolladores y usuarios finales de los chipsets A.I están presentes en Estados Unidos, en última instancia, alimentando la demanda de chips AI en esta región.
En los próximos años se estima que la región de Asia y el Pacífico representa un crecimiento exponencial del mercado. Avances tecnológicos continuos en países como
Se estima que Corea del Sur y Japón impulsarán la demanda de chipsets A.I en esta región.
Inteligencia Artificial Chip Market Paisaje competitivo:
El informe sobre el mercado de chips de inteligencia artificial presenta un análisis exhaustivo de factores macroeconómicos como la dinámica del mercado, el análisis de SWOT, el análisis de segmentos y otros. Además, en términos de jugadores de mercado, los datos están relacionados con colaboraciones empresariales, fusiones y adquisiciones, innovaciones de productos y estrategias adoptadas por los competidores. Estos factores son estudiados para ofrecer una comprensión perspicaz de las circunstancias actuales del mercado. A continuación se encuentran los principales jugadores de mercado que componen la última concentración de mercadoâ €\"
NVIDIA
â €¢ Microsemi Corporation
Mythic, Inc.
Nec Corporation
â €¢ Korea Electronic Certification Authority, Inc. (Ai Brain, Inc.)
# Nvidia Corporation
â €¢ Nxp Semiconductors N.V.
# Qualcomm Incorporated
• Samsung Electronics Co. Ltd.
â €¢ Shanghai Think-Force Electronic Technology Co. Ltd.
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