Intelligence artificielle Marché des puces, statistiques, part [2022-2030] (Version mise à jour disponible)
Intelligence artificielle Marché des puces (Analyse de la taille, de la part et des tendances, par type de puce {unité de traitement des puces (GPU), circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC), grilles programmables sur le terrain (FPCA'S), traitement des réseaux neuraux (NNP) et autres}, type d'informatique (informatique en nuage et calcul des bords), application (apprentissage de la machine, vision de l'ordinateur, automatisation des processus robotiques, contexte - informatique consciente, analyse prédictive et processus linguistique naturel), fonction (formation et interface), industrie utilisateur final (média et publicité, BFSI (banque, services financiers et assurance), TI et télécommunications, commerce de détail, santé, automobile et transport, agriculture et défense), région, période de prévision 2022 - 2030
ID du rapport : RI_673745 | Date : November 2024 |
Format : 
Marché clé Aperçu:
Intelligence artificielle Le marché des puces devrait atteindre plus de 289,59 milliards de dollars d'ici 2030, contre une valeur de 15,8 milliards de dollars en 2022, avec une croissance de 32,8 % entre 2022 et 2030.
A.I est une branche de l'informatique visant à créer des machines intelligentes capables de simuler l'intelligence humaine ou le processus de pensée humaine. Composant matériel aide la technologie A.I à acquérir et traiter de grands volumes de données brutes afin de synthétiser la logique humaine est connu comme puces d'intelligence artificielle. Les chipsets (AI) sont du matériel informatique spécialisé principalement conçu pour soutenir et améliorer les exigences de calcul des algorithmes et des applications d'IA.
A. I chipsets sont conçus pour être très efficaces et sont optimisés pour des tâches spécifiques d'IA, tels que l'apprentissage profond, la vision informatique, le contexte â €\" computing conscient et le traitement du langage naturel. En particulier des technologies comme le traitement parallèle et les instructions matricielles personnalisées sont appliquées à l'aide de puces A.I.
Demande d'échantillon
Dynamique du marché :
Conducteur :
Une demande massive dans l'ensemble des industries afin d'exécuter des algorithmes d'apprentissage profond:
Une grande variété d'industries à travers le monde, dont l'automobile, les médias, la fabrication et la défense, ont investi des sommes considérables pour développer des solutions A.I. Par exemple, le constructeur automobile TESLA développe des voitures autoconduites basées sur un apprentissage profond, les maisons de médias investissent dans A.I formé par un apprentissage profond pour l'agrégation des nouvelles et la détection des nouvelles frauduleuses. De plus, l'industrie des soins de santé utilise largement l'IA pour détecter les retards de développement chez les enfants. Les modèles A.I susmentionnés sont généralement formés à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond. De plus, les algorithmes d'apprentissage profond transmettent sur des puces d'intelligence artificielle pour leur fonctionnement efficace et rapide. Par exemple, Microsoft a investi 10 milliards de dollars dans une start-up appelée open. ai développer un modèle A.I basé sur le texte capable de gérer des fonctions d'entreprise à grande échelle.
Applications cruciales dans les modèles de traitement des langues naturelles :-
Les modes NLP actuels transmettent largement sur les puces AI pour leur formation et le traitement des données post formation. Google l'une des principales entreprises de technologie a développé une puce A.I appelé unité de traitement de tensor (TPU). De plus, TPU est largement utilisé dans le traitement des langues naturelles (NLP), TPU est capable d'exécuter des tâches telles que la modélisation des langues, la traduction automatique et la classification des textes. Les TPU prennent également en charge la quantification, une technique qui réduit la précision des données dans un modèle pour réduire les besoins en mémoire et le temps de calcul, ce qui les rend idéales pour les modèles NLP à grande échelle.
3.1.2 Retenue:
La consommation d'énergie élevée est l'une des principales entraves à la croissance du marché des puces AI. Les puces AI nécessitent une puissance de calcul élevée pour effectuer des tâches AI, ce qui entraîne une consommation d'énergie élevée. Il s'agit d'une contrainte majeure, en particulier pour les dispositifs de bord, où la consommation d'énergie est limitée en raison de la nécessité de fonctionner avec une batterie. De plus, l'exigence élevée de CAPEX pour la fabrication de puces A.I constitue également une barrière d'entrée pour les nouveaux joueurs. La fabrication de puces A.I est une procédure complexe et perquisite l'usine de fabrication de pointe avec des capacités techniques avancées. La pénurie de ressources humaines constitue également une entrave majeure à la croissance potentielle de ces industries. Par exemple, selon des recherches de l'université du Massachusetts formant des modèles d'IA émettent du CO2 équivalent à 5 voitures dans leur vie en raison de la consommation d'énergie massive.
Possibilités :
Les applications dans l'informatique de bord est l'une des opportunités les plus lucratives dans les années à venir pour le marché des puces d'intelligence artificielle. La complexité croissante et les volumes massifs de données ont alimenté la demande de calcul de bord afin de réduire la latence et la consommation d'énergie. Actuellement, plusieurs industries comme l'automobile utilisent l'informatique de pointe dans les véhicules autoconducteurs comme algorithmes autoconducteurs perquisitent le traitement des données en temps réel pour la prise de décision instantanée. De plus, les puces A.I sont très cruciales pour les appareils de calcul de bord surtout relais sur les algorithmes A.I pour l'analyse de données en temps réel et les fonctions d'apprentissage automatique à distance. La demande de puces AI va augmenter avec la demande croissante de périphériques informatiques de bord.
Intelligence artificielle Segmentation du marché des puces :
Par types de puces
Sur la base du type de chipset, les processeurs A.I sont divisés en unité de traitement graphique (GPU), Circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC), Arrays de porte programmables sur le terrain (FPCA\\'S), traitement de réseau neuronal (NNP) et autres. Le segment GPU détenait le plus grand marché en 2021 au cours de l'année similaire. GPU\\\'s sont les types de chipset les plus préférés car les GPU\\\'s ont plusieurs cœurs leur permettant d'effectuer simultanément plusieurs tâches de calcul complexes GPU\\\'s sont excellents dans le calcul de plusieurs processus parallèles.
De plus, on estime que les cartes de porte programmables sur le terrain (FPCA\\'S) présentent une croissance considérable du marché au cours de la période prévue. Selon les estimations, les secteurs de la défense et de l'aérospatiale seront les consommateurs les plus dominants pour les FPCA\\\ dans les années à venir.
En calculant Type:-
Par type de calcul, le marché des puces AI est bifurqué dans le cloud et l'informatique de bord. Le type de calcul de bord domine actuellement le marché en raison de son fonctionnement à distance et de sa faible latence.
D'autre part, le cloud computing détient également une part de marché considérable. Le cloud computing est extrêmement efficace pour traiter des données massives et complexes. En général, les grandes entreprises utilisent le cloud computing pour leurs algorithmes d'IA fonctionnant comme interface.
Par demande
Le segment d'application est divisé en Machine learning, Computer vision, Robotic process automation, Context â €\" computing conscient, Analyse prédictive, processus de langage naturel. Les applications d'apprentissage automatique ont la part de marché dominante. À l'heure actuelle, la plupart des principaux payeurs de diverses industries utilisent l'apprentissage automatique pour former leurs algorithmes qui sont capables d'exécuter de multiples fonctions commerciales, y compris la tarification automatique, l'optimisation du marquage des produits, l'inventaire prédictif est peu nombreux parmi d'autres.
On estime également que l'application de traitement du langage naturel (PNL) affichera une croissance importante du TCAC dans un proche avenir. La principale raison de cette croissance exponentielle est le fonctionnement de la NPL, y compris l'aide à des fonctions telles que l'analyse des sentiments, la classification textuelle, les assistants virtuels et Chabot\\, l'extraction textuelle, la traduction automatique, la synthèse textuelle et l'intelligence du marché. Par exemple, selon Statista, le marché des NLP devrait atteindre 45 milliards de dollars en 2025.
Par fonction:-
Le segment de fonction est bifurqué en formation et interface. Le segment de la formation a une part de marché majoritaire parmi les deux. La principale raison de la domination du segment d'entraînement dans la fonctionnalité A.I est due à l'exigence d'une puissance de calcul élevée pendant la phase d'entraînement du modèle. Comme puces A.I sont spécialement conçus pour gérer le processus de calcul élevé pour les modèles de formation A.I en raison de leur grande préférence par rapport à d'autres options.
On estime que le segment de l'interface présente une croissance modérée avec l'adoption de l'IA\\\ dans les grandes entreprises est considéré comme son principal facteur moteur.
Par l'industrie de l'utilisateur final:
Par l'industrie de l'utilisateur final, ce segment est divisé en médias et publicité, BFSI (banque, services financiers et assurance), IT et télécommunications, détail, soins de santé, automobile et transport, agriculture, défense. Le segment de détail détenait une part de marché dominante en 2021. La plupart des puces A.I fabriquées sont utilisées pour les applications de calcul Edge dans les appareils électroniques de détail.
D'autre part, le segment des soins de santé devrait présenter le TCAC le plus rapide sur ce marché. La plupart des principaux établissements médicaux et de soins de santé intègrent l'A.I. avec l'équipement médical\\\ pour des fonctions telles que la prévision et l'identification des maladies, la classification et l'analyse des données pour l'éclosion de maladie, l'optimisation de la thérapie médicale et le soutien diagnostique. Par exemple, selon la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis en janvier 2023. États-Unis ont 520 algorithmes médicaux d'intelligence artificielle (AI) nettoyés par marqueurs.
Par région
Le segment régional comprend l'Europe, l'Asie-Pacifique, l'Amérique du Nord, le Moyen-Orient et l'Afrique et l'Amérique latine. On estime que l'Amérique du Nord est la région la plus dominante du marché des puces A.I en 2021. La principale raison de cette domination est la présence d'un grand nombre de leaders du marché aux États-Unis. La plupart des développeurs et des utilisateurs finaux de puces A.I sont présents aux États-Unis en fin de compte alimenter la demande de puces AI dans cette région.
La région Asie-Pacifique devrait connaître une croissance exponentielle du marché. Les progrès technologiques continus dans des pays tels que
On estime que la Corée du Sud et le Japon propulsent la demande de puces A.I dans cette région.
Intelligence artificielle Paysage concurrentiel du marché des puces :
Le rapport sur le marché des puces d'intelligence artificielle présente une analyse complète de facteurs macroéconomiques tels que la dynamique du marché, l'analyse SWOT, l'analyse segmentaire et d'autres. De plus, en ce qui concerne les acteurs du marché, les données sont liées aux collaborations commerciales, aux fusions et acquisitions, aux innovations de produits et aux stratégies adoptées par les concurrents. Ces facteurs sont étudiés pour offrir une compréhension approfondie de la situation actuelle du marché. Voici les principaux acteurs du marché qui composent la dernière concentration de marchéâ €\"
NVIDIA
â €¢ Microsemi Corporation
« € » Mythic, Inc.
« € » Nec Corporation
â €¢ Korea Electronic Certification Authority, Inc. (Ai Brain, Inc.)
Société Nvidia
Nxp Semiconductors N.V.
â €¢ Qualcomm Incorporée
â €¢ Samsung Electronics Co. Ltd.
Shanghai Société de technologie électronique Think-Force Ltd.
« € » Sk Hynix, Inc.
Groupe Softbank Corp. (Arm Holdings Plc)
Taïwan Semiconductor Société manufacturière limitée
â €¢ Tenstorrent Inc.
â €¢ Texas Instruments Société
Faits récents :
â €¢ Intel a acquis A.I fabricant de puces nommé Habana technologies l'accord a été évalué à 2 Million USD.
Intelligence artificielle Le marché des puces devrait atteindre plus de 289,59 milliards de dollars d'ici 2030, contre une valeur de 15,8 milliards de dollars en 2022, avec une croissance de 32,8 % entre 2022 et 2030.
A.I est une branche de l'informatique visant à créer des machines intelligentes capables de simuler l'intelligence humaine ou le processus de pensée humaine. Composant matériel aide la technologie A.I à acquérir et traiter de grands volumes de données brutes afin de synthétiser la logique humaine est connu comme puces d'intelligence artificielle. Les chipsets (AI) sont du matériel informatique spécialisé principalement conçu pour soutenir et améliorer les exigences de calcul des algorithmes et des applications d'IA.
A. I chipsets sont conçus pour être très efficaces et sont optimisés pour des tâches spécifiques d'IA, tels que l'apprentissage profond, la vision informatique, le contexte â €\" computing conscient et le traitement du langage naturel. En particulier des technologies comme le traitement parallèle et les instructions matricielles personnalisées sont appliquées à l'aide de puces A.I.
| Attributs du rapport | Détails du rapport |
| Calendrier de l'étude | 2016-2030 |
| Taille du marché en 2030 (milliard USD) | USD 289,59 milliard |
| TCAC (2022-2030) | 32,8 % |
| Année de référence | 2021 |
| Par type de puce | Unité de traitement graphique (GPU), Circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC), Arrays de porte programmables sur le terrain (FPCA\\'S), Traitement de réseau neuronal (PNN), et autres. |
| Par type de calcul | Cloud et edge computing. |
| Par demande | L'apprentissage automatique, la vision informatique, l'automatisation robotique des processus, l'informatique consciente du contexte, l'analyse prédictive et le processus de langage naturel |
| Par fonction | Formation et interface |
| À la fin Industrie des utilisateurs | Médias et publicité, BFSI (banque, services financiers et assurance), IT et télécommunications, commerce de détail, santé, automobile et transport, agriculture et défense |
| Par géographie | |
| Joueurs clés | 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 Incorporated. |
Dynamique du marché :
Conducteur :
Une demande massive dans l'ensemble des industries afin d'exécuter des algorithmes d'apprentissage profond:
Une grande variété d'industries à travers le monde, dont l'automobile, les médias, la fabrication et la défense, ont investi des sommes considérables pour développer des solutions A.I. Par exemple, le constructeur automobile TESLA développe des voitures autoconduites basées sur un apprentissage profond, les maisons de médias investissent dans A.I formé par un apprentissage profond pour l'agrégation des nouvelles et la détection des nouvelles frauduleuses. De plus, l'industrie des soins de santé utilise largement l'IA pour détecter les retards de développement chez les enfants. Les modèles A.I susmentionnés sont généralement formés à l'aide d'algorithmes d'apprentissage profond. De plus, les algorithmes d'apprentissage profond transmettent sur des puces d'intelligence artificielle pour leur fonctionnement efficace et rapide. Par exemple, Microsoft a investi 10 milliards de dollars dans une start-up appelée open. ai développer un modèle A.I basé sur le texte capable de gérer des fonctions d'entreprise à grande échelle.
Applications cruciales dans les modèles de traitement des langues naturelles :-
Les modes NLP actuels transmettent largement sur les puces AI pour leur formation et le traitement des données post formation. Google l'une des principales entreprises de technologie a développé une puce A.I appelé unité de traitement de tensor (TPU). De plus, TPU est largement utilisé dans le traitement des langues naturelles (NLP), TPU est capable d'exécuter des tâches telles que la modélisation des langues, la traduction automatique et la classification des textes. Les TPU prennent également en charge la quantification, une technique qui réduit la précision des données dans un modèle pour réduire les besoins en mémoire et le temps de calcul, ce qui les rend idéales pour les modèles NLP à grande échelle.
3.1.2 Retenue:
La consommation d'énergie élevée est l'une des principales entraves à la croissance du marché des puces AI. Les puces AI nécessitent une puissance de calcul élevée pour effectuer des tâches AI, ce qui entraîne une consommation d'énergie élevée. Il s'agit d'une contrainte majeure, en particulier pour les dispositifs de bord, où la consommation d'énergie est limitée en raison de la nécessité de fonctionner avec une batterie. De plus, l'exigence élevée de CAPEX pour la fabrication de puces A.I constitue également une barrière d'entrée pour les nouveaux joueurs. La fabrication de puces A.I est une procédure complexe et perquisite l'usine de fabrication de pointe avec des capacités techniques avancées. La pénurie de ressources humaines constitue également une entrave majeure à la croissance potentielle de ces industries. Par exemple, selon des recherches de l'université du Massachusetts formant des modèles d'IA émettent du CO2 équivalent à 5 voitures dans leur vie en raison de la consommation d'énergie massive.
Possibilités :
Les applications dans l'informatique de bord est l'une des opportunités les plus lucratives dans les années à venir pour le marché des puces d'intelligence artificielle. La complexité croissante et les volumes massifs de données ont alimenté la demande de calcul de bord afin de réduire la latence et la consommation d'énergie. Actuellement, plusieurs industries comme l'automobile utilisent l'informatique de pointe dans les véhicules autoconducteurs comme algorithmes autoconducteurs perquisitent le traitement des données en temps réel pour la prise de décision instantanée. De plus, les puces A.I sont très cruciales pour les appareils de calcul de bord surtout relais sur les algorithmes A.I pour l'analyse de données en temps réel et les fonctions d'apprentissage automatique à distance. La demande de puces AI va augmenter avec la demande croissante de périphériques informatiques de bord.
Intelligence artificielle Segmentation du marché des puces :
Par types de puces
Sur la base du type de chipset, les processeurs A.I sont divisés en unité de traitement graphique (GPU), Circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC), Arrays de porte programmables sur le terrain (FPCA\\'S), traitement de réseau neuronal (NNP) et autres. Le segment GPU détenait le plus grand marché en 2021 au cours de l'année similaire. GPU\\\'s sont les types de chipset les plus préférés car les GPU\\\'s ont plusieurs cœurs leur permettant d'effectuer simultanément plusieurs tâches de calcul complexes GPU\\\'s sont excellents dans le calcul de plusieurs processus parallèles.
De plus, on estime que les cartes de porte programmables sur le terrain (FPCA\\'S) présentent une croissance considérable du marché au cours de la période prévue. Selon les estimations, les secteurs de la défense et de l'aérospatiale seront les consommateurs les plus dominants pour les FPCA\\\ dans les années à venir.
En calculant Type:-
Par type de calcul, le marché des puces AI est bifurqué dans le cloud et l'informatique de bord. Le type de calcul de bord domine actuellement le marché en raison de son fonctionnement à distance et de sa faible latence.
D'autre part, le cloud computing détient également une part de marché considérable. Le cloud computing est extrêmement efficace pour traiter des données massives et complexes. En général, les grandes entreprises utilisent le cloud computing pour leurs algorithmes d'IA fonctionnant comme interface.
Par demande
Le segment d'application est divisé en Machine learning, Computer vision, Robotic process automation, Context â €\" computing conscient, Analyse prédictive, processus de langage naturel. Les applications d'apprentissage automatique ont la part de marché dominante. À l'heure actuelle, la plupart des principaux payeurs de diverses industries utilisent l'apprentissage automatique pour former leurs algorithmes qui sont capables d'exécuter de multiples fonctions commerciales, y compris la tarification automatique, l'optimisation du marquage des produits, l'inventaire prédictif est peu nombreux parmi d'autres.
On estime également que l'application de traitement du langage naturel (PNL) affichera une croissance importante du TCAC dans un proche avenir. La principale raison de cette croissance exponentielle est le fonctionnement de la NPL, y compris l'aide à des fonctions telles que l'analyse des sentiments, la classification textuelle, les assistants virtuels et Chabot\\, l'extraction textuelle, la traduction automatique, la synthèse textuelle et l'intelligence du marché. Par exemple, selon Statista, le marché des NLP devrait atteindre 45 milliards de dollars en 2025.
Par fonction:-
Le segment de fonction est bifurqué en formation et interface. Le segment de la formation a une part de marché majoritaire parmi les deux. La principale raison de la domination du segment d'entraînement dans la fonctionnalité A.I est due à l'exigence d'une puissance de calcul élevée pendant la phase d'entraînement du modèle. Comme puces A.I sont spécialement conçus pour gérer le processus de calcul élevé pour les modèles de formation A.I en raison de leur grande préférence par rapport à d'autres options.
On estime que le segment de l'interface présente une croissance modérée avec l'adoption de l'IA\\\ dans les grandes entreprises est considéré comme son principal facteur moteur.
Par l'industrie de l'utilisateur final:
Par l'industrie de l'utilisateur final, ce segment est divisé en médias et publicité, BFSI (banque, services financiers et assurance), IT et télécommunications, détail, soins de santé, automobile et transport, agriculture, défense. Le segment de détail détenait une part de marché dominante en 2021. La plupart des puces A.I fabriquées sont utilisées pour les applications de calcul Edge dans les appareils électroniques de détail.
D'autre part, le segment des soins de santé devrait présenter le TCAC le plus rapide sur ce marché. La plupart des principaux établissements médicaux et de soins de santé intègrent l'A.I. avec l'équipement médical\\\ pour des fonctions telles que la prévision et l'identification des maladies, la classification et l'analyse des données pour l'éclosion de maladie, l'optimisation de la thérapie médicale et le soutien diagnostique. Par exemple, selon la Food and Drug Administration (FDA) des États-Unis en janvier 2023. États-Unis ont 520 algorithmes médicaux d'intelligence artificielle (AI) nettoyés par marqueurs.
Par région
Le segment régional comprend l'Europe, l'Asie-Pacifique, l'Amérique du Nord, le Moyen-Orient et l'Afrique et l'Amérique latine. On estime que l'Amérique du Nord est la région la plus dominante du marché des puces A.I en 2021. La principale raison de cette domination est la présence d'un grand nombre de leaders du marché aux États-Unis. La plupart des développeurs et des utilisateurs finaux de puces A.I sont présents aux États-Unis en fin de compte alimenter la demande de puces AI dans cette région.
La région Asie-Pacifique devrait connaître une croissance exponentielle du marché. Les progrès technologiques continus dans des pays tels que
On estime que la Corée du Sud et le Japon propulsent la demande de puces A.I dans cette région.
Intelligence artificielle Paysage concurrentiel du marché des puces :
Le rapport sur le marché des puces d'intelligence artificielle présente une analyse complète de facteurs macroéconomiques tels que la dynamique du marché, l'analyse SWOT, l'analyse segmentaire et d'autres. De plus, en ce qui concerne les acteurs du marché, les données sont liées aux collaborations commerciales, aux fusions et acquisitions, aux innovations de produits et aux stratégies adoptées par les concurrents. Ces facteurs sont étudiés pour offrir une compréhension approfondie de la situation actuelle du marché. Voici les principaux acteurs du marché qui composent la dernière concentration de marchéâ €\"
NVIDIA
â €¢ Microsemi Corporation
« € » Mythic, Inc.
« € » Nec Corporation
â €¢ Korea Electronic Certification Authority, Inc. (Ai Brain, Inc.)
Société Nvidia
Nxp Semiconductors N.V.
â €¢ Qualcomm Incorporée
â €¢ Samsung Electronics Co. Ltd.
Shanghai Société de technologie électronique Think-Force Ltd.
« € » Sk Hynix, Inc.
Groupe Softbank Corp. (Arm Holdings Plc)
Taïwan Semiconductor Société manufacturière limitée
â €¢ Tenstorrent Inc.
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Faits récents :
â €¢ Intel a acquis A.I fabricant de puces nommé Habana technologies l'accord a été évalué à 2 Million USD.
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