KüNSTLICHE INTELLIGENZ IM HARDWAREMARKT SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Künstliche Intelligenz im Hardwaremarkt Size and Trends

Globale künstliche Intelligenz auf dem Hardwaremarkt wird geschätzt auf USD 56.21 Milliarden in 2024 und wird voraussichtlich erreichen USD 158.46 Milliarden von 2031, mit einer jährlichen Zuwachsrate von (CAGR) von 16 % von 2024 bis 2031.

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Schnelle Einführung von KI-Technologien in allen Branchen für Anwendungen wie Roboter, Smart Homes, und autonome Fahrzeuge können die Nachfrage nach spezialisierten KI-Hardware wie GPUs, Chips und andere Beschleunigungshardware während der Prognosezeit steigern. Das Marktwachstum wird durch zunehmende Investitionen von großen Technologie-Playern wie Intel, IBM und Google in AI-Hardware-Startups getrieben. Weit verbreitete Verfügbarkeit kostengünstiger Cloud-basierter KI-Plattformen und wachsender Bedarf an Edge Analytics und Computing können in naher Zukunft neue Wege für KI-Hardware-Anbieter eröffnen.

Markttreiber - steigende Nachfrage nach KI in verschiedenen Branchen

Mit Unternehmen, die fortschrittliche Technologien einsetzen, um den Betrieb zu optimieren und die Produktivität zu verbessern, finden KI in vielen Branchen breite Anwendungen. In der Fertigung wird AI zur vorausschauenden Wartung von Maschinen, Qualitätskontrolle und Supply Chain Optimierung eingesetzt.

Im Gesundheitswesen, AI-Hilfe-Diagnose durch Analyse medizinischer Bilder wie CT-Scans und MRTs. Deep Learning Algorithmen können Muster und Abnormalitäten erkennen, die von Menschen verpasst werden können. Forscher arbeiten auch an AI-Assistenten für Krankenschwestern und Pflegekräfte. Die Transportindustrie erlebt eine bedeutende Transformation mit selbstfahrenden Autos, die anspruchsvolle Hardware für Computervision, Wegplanung und Entscheidungsfindung benötigen. Weitere aufstrebende Anwendungen von KI umfassen die Drohneninspektion von Energiegütern wie Rohrleitungen und Windenergieanlagen, das Prädiktiv-Plikum basierend auf der Analyse von Kriminalitätsmustern sowie virtuelle Assistenten oder Chatbots für Kundenbetreuung.

Da die KI-Fähigkeiten aufgrund der größeren Rechenleistung und der Verfügbarkeit großer Datenmengen rasch wachsen, werden in naher Zukunft mehr Branchen KI übernehmen. Sektoren wie Landwirtschaft, Bildung, Kundenservice und städtische Infrastruktur können von KI-Anwendungen in Ressourcenoptimierung, adaptives Lernen, personalisierte Empfehlungen und Verkehrsmanagement profitieren. Obwohl Herausforderungen in der Integration, Sicherheit und Fairness von Algorithmen bestehen bleiben, erhöht die steigende Abhängigkeit der meisten Industrien von digitalen Technologien die Nachfrage nach spezialisierten KI-Hardware, die Anwendungen der nächsten Generation antreiben kann. Diese wachsende Bedeutung von KI in mehreren Domänen kann KI im Hardwaremarktwachstum vorantreiben.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Ausschreibungen in Machine Learning Algorithms

Fortgeschrittene Algorithmen können komplexe Probleme lösen, indem sie Muster in großen, unstrukturierten Datensätzen erkennen. Neue tiefe Lernarchitekturen wie Konvolutionen neuronaler Netzwerke und wiederkehrende neuronale Netzwerke haben menschliche Leistungsfähigkeit in Aufgaben wie Bilderkennung, natürliche Sprachverarbeitung und Vorhersage/Forecasting erreicht.

Transfer-Lernen und selbsterweiterte Lernansätze helfen ML-Modelle mit weniger Daten durch die Nutzung bestehender Kenntnisse zu erreichen. Modelle werden zunehmend multimodal, um verschiedene Eingaben wie Text, Bilder, Audio und andere zu handhaben. Die Entwicklung des Verstärkungslernens ermöglichte es Systemen, komplexe Verhaltensweisen zu erlernen und autonome Aktionen zu ergreifen, indem Versuche und Erreger mit der Umwelt zusammenwirken. GANs oder generative adversariale Netzwerke haben Anwendungen bei der Erzeugung von synthetischen Bildern, Video- und anderen Medieninhalten gefunden. Mittlerweile nutzen selbstbeaufsichtigte Modelle große Mengen unmarkierter Daten, die zuvor untergenutzt wurden.

Fortschritte in der computergestützten Hardware, insbesondere Graphics Processing Units (GPUs) und Tensor Processing Units (TPUs), haben die Schaffung größerer und komplexerer neuronaler Netzwerke beschleunigt. Um diese rechnerischen Verbesserungen zu nutzen, entwickeln Algorithmusforscher zunehmend datenintensive Modelle, die spezialisierte Hardwarebeschleuniger benötigen. Das unermüdliche Innovationstempo im maschinellen Lernen bietet bedeutende Chancen für KI-Chip-Hersteller, kundenspezifische Lösungen für die Ausbildung und den Einsatz anspruchsvoller Algorithmen in verschiedenen Branchen zu schaffen. Dieser kontinuierliche Antrieb für verbesserte Leistung, Effizienz und spezialisierte Fähigkeiten wird voraussichtlich die langfristige Nachfrage im KI-Hardwaremarkt deutlich steigern.

Key Takeaways von Analyst:

Globale künstliche Intelligenz im Hardware-Marktwachstum wird durch die zunehmende Übernahme von KI-Technologien in Branchen wie IT und Telekommunikation, Fertigung, Einzelhandel, Automotive, Healthcare, Andere angetrieben. Die steigenden Verarbeitungsleistungsanforderungen an tiefgreifende Lern-Workloads und die Nachfrage nach beschleunigtem Computing können das Marktwachstum vorantreiben. Edge-Geräte und IoT werden ein wichtiger Wachstumsbereich für spezialisierte KI-Hardware sein, da große Datenmengen in Echtzeit analysiert werden müssen. Allerdings können hohe anfängliche Entwicklungskosten von KI-Chips und mangelnde Standards das Marktwachstum behindern.

Nordamerika dominiert derzeit den Markt aufgrund der Präsenz großer Tech-Unternehmen und großer Forschungszentren. Inzwischen investiert Asien-Pazifik aggressiv in KI und wird erwartet, dass das schnellste Wachstum zu beobachten. Die Länder wie China wollen bis 2030 zum Weltmarktführer bei KI werden, was die Hardwarenachfrage erhöht. Darüber hinaus werden Länder wie Japan, Südkorea und die in Westeuropa auch schnell KI einsetzen und die Hardwareentwicklung unterstützen, um Wettbewerbsvorteile zu erzielen.

Spezielle KI-Prozessoren bieten eine wichtige Gelegenheit für Hardwarehersteller, den KI-Boom durch die Erstellung von anwendungsspezifischen Chips zu nutzen. Zusätzlich wird erwartet, dass die zunehmende Automatisierung in Fabriken die Integration von Vision-Lösungen verbessert und damit das Wachstum des Computer Vision Hardware-Segments vorantreibt. Dennoch bleiben GPUs entscheidend bei der Ausbildung von KI-Modellen für die absehbare Zukunft, dank ihrer Flexibilität und umfangreichen Parallelarchitektur.

Markt Challenge - Komplexität in Design und Entwicklung von AI Hardware

Komplexität in Design und Entwicklung spezialisierter KI-Hardware kann die globale künstliche Intelligenz im Hardwaremarktwachstum behindern. Die Entwicklung anwendungsspezifischer integrierter Schaltungen (ASICs) oder system-on-chips (SoCs), die die rechnerischen Anforderungen von Deep Learning und neuronalen Netzwerken bewältigen können, ist eine immense technische Herausforderung. Es erfordert Know-how in Hardware-Design, Halbleiterfertigung, Parallel Computing-Architekturen und Software-Hardware-Co-Design. Das optimale Niveau der Verarbeitungsleistung, Speicherbandbreite, Stromverbrauch und Kosten zu finden ist schwierig zu erreichen. Transitioning AI-Modelle, die auf allgemeine GPUs trainiert werden, um effizient auf benutzerdefinierte Hardware laufen, stellen auch Herausforderungen. Hardware-Anbieter müssen stark in FuE investieren, um mit jeder neuen Generation von KI-Chips kontinuierlich Innovationen und Leistungsverbesserungen zu erzielen. Dieser anhaltende Engineering-Anstrengung verbunden mit Design-Zyklen, die Jahre verlängern können, ergänzt die Komplexität von Hardware-Unternehmen in der Vermarktung spezialisierter KI-Lösungen.

Im Dezember 2023 kündigte Intel Corporation, ein führendes Technologieunternehmen, das für seine Innovationen im Halbleiterbau und in der Fertigung bekannt ist, die Einführung seiner neuen AI-Produkte und Hardware an. Die Einführung der 5. Gen Intel Xeon und Intel Core Ultra Prozessoren erweitert das umfangreiche AI Hardware-Portfolio des Unternehmens und positioniert es effektiv mit Top-AI-Hardware-Anbietern.

Chancen- wachsende Nachfrage nach KI in Gaming und Unterhaltung

Gaming- und Unterhaltungsindustrie hat sich als großer Gelegenheitsraum für künstliche Intelligenz in der Hardware entwickelt. Anwendungen von AI wie Computer Vision, Motion Tracking, Predictive Analytics, Gesichtserkennung und natürliche Sprachverarbeitung verbessern das Nutzererlebnis in Spielen, interaktiven Inhalten und Simulationen. Die Branche investiert stark in KI-Techniken, um immersive VR/AR-Erfahrungen, personalisierte Empfehlungen, kontextuelles Storytelling, lebensähnliche virtuelle Charaktere und integrierte soziale Erfahrungen zu ermöglichen. Diese wachsende Nachfrage von Gaming- und Entertainment-Kunden für spezialisierte KI-Fähigkeiten kann die Entwicklung von effizienten KI-Hardwarebeschleunigern verbessern, die für Computervision, Sprach- und Sprachverarbeitungs-Workloads optimiert sind.

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Insights By Type of Hardware - steigende Bearbeitungsanforderungen von AI können KI-Prozessoren Segmentwachstum antreiben

In Bezug auf die Art der Hardware wird das Segment KI-Prozessoren geschätzt, um den Marktanteil von 45,1% im Jahr 2024, aufgrund der steigenden Verarbeitungsanforderungen an fortgeschrittene KI-Techniken, beizutragen. Da KI-Anwendungen anspruchsvoller werden, unter Verwendung von Techniken wie Deep Learning, Computer Vision und natürliche Sprachverarbeitung, haben die Verarbeitungsanforderungen an die Leistung dieser Anwendungen exponentiell erhöht. Dies hat die Nachfrage nach spezialisierten KI-Prozessoren, die diese intensiven Workloads viel effizienter behandeln können als herkömmliche CPUs oder GPUs.

KI-Prozessoren wie GPUs, Application-Specific Integrated Circuits (ASICs) und neuromorphe Chips sind von Grund auf speziell für KI-Aufgaben konzipiert, mit dedizierten Architekturen und Anleitungen, die auf gemeinsame KI-Operationen zugeschnitten sind. Diese bieten deutlich höhere KI-Leistung pro Watt als Alternativen, was die Ausbildung und den Einsatz größerer und komplexerer KI-Modelle ermöglicht. Zu den führenden Unternehmen, die KI-Prozessoren entwickeln, gehören Nvidia, Intel, Qualcomm und Graphcore. Da die KI weiter vorangeht und in mehr Industrien eingesetzt wird, wird der Bedarf an hochleistungsfähigen und leistungsfähigen KI-Hardware die Nachfrage nach KI-Prozessoren steigern.

Im Dezember 2023 startete AMD, ein renommierter Halbleiterhersteller, seine neue AI-Hardware- die MI300. Der MI300A ist bemerkenswert für den weltweit ersten 2 Exaflop Supercomputer und zeigt 10% bis 20% bessere Leistung auf GROMACS und HPCG Benchmarks im Vergleich zum H100.

Insights By Application - Robotic Automation steigert die Nachfrage nach KI-Hardware in Robotikanwendungen

Im Bereich der Anwendung wird das Segment Robotik geschätzt, um den Marktanteil von 29,6% im Jahr 2024 zu erhöhen, da KI und Automatisierung über Robotersysteme hinweg zunehmen. Die Integration von KI-Hardware wie KI-Chips, Beschleuniger und Edge-Server ermöglicht hochentwickelte Computervisions-, Entscheidungs- und Bewegungsplanungsfunktionen in der Robotik. Dadurch können Roboter komplexe automatisierte Aufgaben ausführen, die bisher nicht möglich waren. Anwendungen umfassen industrielle Roboterarme, autonome Fahrzeuge, medizinische chirurgische Roboter, Service-Roboter und mehr.

Da die wirtschaftlichen Vorteile der Roboterautomatisierung deutlich werden, setzen viele Unternehmen KI- und Robotik in ihren Betrieb ein, um Produktivität, Qualitätskontrolle und Workflow-Effizienz zu verbessern. Die Nachfrage ist besonders hoch von Logistiklagern, die einen Skalenbetrieb sowie Fabriken benötigen, die die Produktion durch robotische Montagelinien verbessern sollen. KI-Hardware fungiert als "Hirn" diese Robotersysteme zu versorgen, Sensoreingänge zu interpretieren und reaktionsschnelle Bewegungen in Echtzeit auszuführen. Die verstärkten kognitiven Fähigkeiten der KI-Positionsrobotik für eine noch breitere Übernahme in weitere Branchen, die voranschreiten.

Insights By End-Use Industrie - AI Infrastructure Demands Drive IT-Adoption in Rechenzentren

In Bezug auf die Endverbraucherindustrie wird das IT- und Telekommunikationssegment geschätzt, um den 31.4% Marktanteil im Jahr 2024 aufgrund immenser Anforderungen an die KI-Infrastruktur moderner Rechenzentren beizutragen. Da Unternehmen zunehmend auf Cloud-Plattformen und KI-gestützte Webdienste angewiesen sind, beobachten Rechenzentren ein exponentielles Wachstum in Datenmengen und Rechenaufwand. Das Training und die Bereitstellung fortschrittlicher ML-Modelle erfordert enorme Mengen an Verarbeitungsleistung, Speicher, Netzwerk und Datenspeicher.

Wichtige Cloud-Anbieter wie AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Cloud und Alibaba haben Initiativen eingeleitet, um AI in ihren Infrastrukturstapeln zu integrieren, um diese Notwendigkeiten zu unterstützen. Dazu gehören die Bereitstellung von KI-ASICs, KI-Beschleunigern sowie KI-Frameworks und Software, um Empfehlungssysteme, Prognosen, Sicherheitsüberwachung, Wartungsplanung und eine Vielzahl weiterer Funktionen zu bewältigen. KI-Chips und KI-Cand-Server werden auch an den Netzrand verteilt, um Low-Latency AI-basierte Dienste und Anwendungen zu ermöglichen.

Telekommunikationsunternehmen wenden KI in 5G-Netzen für dynamische Ressourcenzuweisung, vorausschauende Wartung, Betrugserkennung und mehr an. Diese weit verbreitete Einführung von KI-Hardware und -Lösungen in der IT- und Cloud-Infrastruktur zementiert die Spitze dieser Branche beim Fahren von KI-Hardware-Anforderungen insgesamt.

Regional Insights

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Nordamerika hat sich mit 35,1% im Jahr 2024 als dominante Region im globalen künstlichen Intelligenz auf dem Hardwaremarkt etabliert. Mit den wichtigsten Technologieunternehmen wie Intel, Nvidia und AMD mit Sitz in den USA ist die Region die größte Anzahl von AI-Chip-Startups und Lieferanten. Diese Unternehmen haben enorme Investitionen in die innovative KI-Hardware wie Prozessoren, Systeme und Edge-Geräte für neuronale Netzwerk-Rechnungen optimiert gemacht. Der anhaltende Fokus auf FuE hat es nordamerikanischen Unternehmen ermöglicht, innovative KI-Chip-Technologien vor Wettbewerbern gut zu vermarkten. Diese beeinflussen auch die globalen Technologiestandards und Lieferketten, die der KI-Bereitstellung dienen. Die Präsenz von High-Tech-Kunden hat die Einführung von KI-Hardware-Waren und -Lösungen in der gesamten Region beschleunigt.

Asien-Pazifik tritt schnell als der am schnellsten wachsende Markt auf, der größtenteils von Chinas bedeutenden Investitionen angetrieben wird. Die chinesische Regierung fördert und fördert indigene Innovationen, was zu erheblichen Fortschritten bei der Herstellung von KI-Chips führt. Die robuste Elektronikindustrie in China ermöglicht Startups, ihre Hardwareproduktion schnell zu skaliert. Initiativen wie "Made in China 2025" verstärken dieses Wachstum, indem sie KI-Prozessoren und Edge-Geräte als wichtige strategische Bereiche bezeichnen. Darüber hinaus werden mehrere chinesische Unternehmen international erfolgreich expandieren, indem sie ihre Wettbewerbsfähigkeit und ihr Know-how nutzen. Die Regierungspolitiken, die die KI-Bereitstellung in den wesentlichen Industrien manipulieren, verstärken die Binnennachfrage weiter. Andere Länder in Asien erhöhen auch ihre Investitionen, um die wirtschaftlichen Chancen zu nutzen, die Chinas Aufstieg als globaler KI-Führer präsentiert. Als lokale Fähigkeiten stärken, verwandelt sich die Region Asien-Pazifik schrittweise in einen Nettoexporteur von KI-Hardware-Technologien anstelle eines Importeurs.

Market Report Scope

Key Developments

• Im Februar 2024, Luxoni, ein Unternehmen spezialisiert auf AI-powered Vision Systeme, startete seine erste thermische Kamera, die OAK Thermal. Diese innovative Kamera verfügt über wasserdichte M12- und M8-Steckverbinder und ist mit einem Myriad AI-Beschleuniger ausgestattet. Es ist entworfen, um Lecks und Brände zu erkennen, sowie Menschen und Tiere mit größerer Genauigkeit als herkömmliche Vision-only-Kameras zu identifizieren.
• Im Januar 2024, Sidus Space, ein facettenreiches Raumfahrt- und Data-as-a-Service-Unternehmen konzentrierte sich auf unternehmenskritische Hardware-Produktion, multidisziplinäre Engineering-Dienste, Satelliten-Design, Produktion, Startplanung, Missionsoperationen und In-Orbit-Unterstützung, erreichte signifikante Hardware-Vertrag und künstliche Intelligenz (KI) Meilensteine als das Unternehmen für den Start von LizzieSat-1 vorbereitet, der erste Satellit in seiner Konstellation, im März 2024 als Teil von Space Force Base von SpaceX Transport.
• Im April 2020 absolvierte Intellifusion, ein auf visuelle Intelligenz spezialisierter, China-basierter KI-Chip-Hersteller, eine Vor-IPO-Finanzierungsrunde von knapp 141 Mio. USD (etwa 1 Mrd. CNY). Diese Runde wurde von Utrust VC, Forebright Capital und dem bestehenden Investor Walden International geführt. Intellifusion konzentriert sich auf die Entwicklung von KI-Technologien, einschließlich seines kürzlich gestarteten Chips der zweiten Generation, DeepEye1000, die eine heterogene multi-core visuelle Analyse SoC mit einem benutzerdefinierten Befehlssatz neuronalen Netzwerkprozessor ist.
• Im März 2020 entwickelte Socionext Inc., ein Unternehmen, das sich auf die Gestaltung und Entwicklung von System-on-Chip (SoC)-Produkten spezialisiert hat, einen Prototypchip, der neu entwickelte quantisierte Deep Neural Network (DNN)-Technologie integriert. Diese Weiterentwicklung ermöglicht eine hochentwickelte KI-Verarbeitung, die auf kleine, leistungsarme Edge-Computing-Geräte zugeschnitten ist. Der Prototyp ist Teil einer Forschungsinitiative mit dem Titel „Updatable and Low Power AI-Edge LSI Technology Development“, die von der japanischen New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) in Auftrag gegeben wurde.

*Definition: Global Artificial Intelligence in Hardware Market bezieht sich auf den weltweiten Verkauf und die Entwicklung von Hardware und Chips, die speziell für künstliche Intelligenzanwendungen wie maschinelles Lernen und Deep Learning entwickelt wurden. Dazu gehören Hardwarebeschleuniger, Chips, Prozessoren und andere Geräte, die KI-Training und Inferenz beschleunigen können. Die Hardware steigert die Leistung von KI-Systemen in Branchen wie Automotive, Healthcare, Fertigung, Landwirtschaft.

Market Segmentation

• Nach Art der Hardware-Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • KI-Prozessoren
  • KI-Beschleuniger
  • AI-Chips
  • KI-fähige Server
• Von Application Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Roboter
  • Automobilindustrie
  • Gesundheit
  • Verbraucherelektronik
  • Datenzentren
  • Sonstige
• Von End-Use Industrie Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • IT und Telekommunikation
  • Herstellung
  • Einzelhandel
  • Automobilindustrie
  • Gesundheit
  • Sonstige
• Regionale Einblicke (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Nordamerika
    • US.
    • Kanada
  • Lateinamerika
    • Brasilien
    • Argentinien
    • Mexiko
    • Rest Lateinamerikas
  • Europa
    • Deutschland
    • U.K.
    • Spanien
    • Frankreich
    • Italien
    • Russland
  • Rest Europas
    • Asien-Pazifik
    • China
    • Indien
    • Japan
    • Australien
    • Südkorea
    • ASEAN
    • Rest von Asia Pacific
  • Naher Osten
    • GCC Länder
    • Israel
    • Rest des Nahen Ostens
  • Afrika
    • Südafrika
    • Nordafrika
    • Zentralafrika
• Schlüsselspieler Insights
• • Advanced Micro Devices Inc.
  • Com, Inc.
  • Apple Inc.
  • Baidu, Inc.
  • Facebook, Inc.
  • Google LLC
  • ai
  • Huawei Technologies Co., Ltd
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Lebenslauf
  • MediaTek Inc.
  • Microsoft Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies, Inc.