INTELLIGENCE ARTIFICIELLE DANS LE MARCHé DU MATéRIEL SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Intelligence artificielle dans le marché du matériel Size and Trends

L'intelligence artificielle mondiale sur le marché du matériel est estimée à 56,21 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 158,46 milliards de dollars avant 2031, présentant un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 16 % de 2024 à 2031.

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L'adoption rapide des technologies de l'IA dans toutes les industries pour des applications telles que robotique, Maisons intelligentes, et les véhicules autonomes peuvent stimuler la demande de matériel d'IA spécialisé tels que les GPU, puces, et autres matériels d'accélération pendant la période de prévision. La croissance du marché s'explique par l'augmentation des investissements des principaux acteurs technologiques tels que Intel, IBM et Google dans les startups de matériel d'IA. La disponibilité généralisée de plates-formes d'IA à faible coût basées sur le cloud et le besoin croissant d'analyse et d'informatique peuvent ouvrir de nouvelles perspectives pour les fournisseurs de matériel d'IA dans un avenir proche.

Facteurs du marché - Augmentation de la demande d'IA dans diverses industries

Avec l'adoption de technologies de pointe pour rationaliser les opérations et améliorer la productivité, l'IA trouve de vastes applications dans de nombreux secteurs. Dans la fabrication, l'IA est utilisée pour l'entretien prédictif des machines, le contrôle de la qualité et l'optimisation de la chaîne d'approvisionnement.

Dans le domaine des soins de santé, l'AI aide le diagnostic en analysant des images médicales comme les scanners et les IRM. Les algorithmes d'apprentissage profond peuvent détecter des modèles et des anomalies qui peuvent être manqués par les humains. Les chercheurs travaillent également sur des adjoints à l'IA pour les infirmières et les soignants. L'industrie des transports est témoin d'une transformation importante avec des voitures autoconduites qui nécessitent du matériel sophistiqué pour la vision informatique, la planification des chemins et la prise de décisions. D'autres applications émergentes de l'IA comprennent l'inspection par drone d'actifs énergétiques comme les pipelines et les éoliennes, la police prédictive basée sur l'analyse des modèles de criminalité, et des assistants virtuels ou des chatbots pour le soutien à la clientèle.

À mesure que les capacités d'IA se développeront rapidement en raison de l'accroissement de la puissance de calcul et de la disponibilité de grandes quantités de données, davantage d'industries adopteront l'IA dans un avenir proche. Des secteurs comme l'agriculture, l'éducation, le service à la clientèle et l'infrastructure urbaine peuvent bénéficier d'applications d'IA dans l'optimisation des ressources, l'apprentissage adaptatif, les recommandations personnalisées et la gestion du trafic respectivement. Bien que des défis subsistent en matière d'intégration, de sécurité et d'équité des algorithmes, la dépendance croissante de la plupart des industries à l'égard des technologies numériques stimule la demande de matériel d'IA spécialisé qui peut alimenter les applications de prochaine génération. Cette importance croissante de l'IA dans plusieurs domaines peut stimuler la croissance du marché du matériel.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Progrès dans l'apprentissage automatique des algorithmes

Les algorithmes avancés sont capables de résoudre des problèmes complexes en reconnaissant les modèles dans de grands ensembles de données non structurés. De nouvelles architectures d'apprentissage profond telles que les convolutions des réseaux neuronaux et les réseaux neuronaux récurrents ont permis d'atteindre des performances à l'échelle humaine dans des tâches telles que la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel et la prévision/prévision.

Le transfert de l'apprentissage et les approches d'apprentissage autosupervisées aident les modèles de ML à obtenir davantage avec moins de données en tirant parti des connaissances existantes. Les modèles deviennent aussi de plus en plus multimodaux pour gérer diverses entrées comme le texte, les images, l'audio, etc. Les développements de l'apprentissage du renforcement ont permis aux systèmes d'apprendre des comportements complexes et de prendre des mesures autonomes par des interactions d'essai et d'erreur avec l'environnement. Les GAN ou réseaux d'adversaires générateurs ont trouvé des applications dans la production d'images synthétiques, vidéo et autres contenus médiatiques. Entre-temps, les modèles autosupervisés utilisent de grandes quantités de données non marquées qui étaient auparavant sous-utilisées.

Les progrès réalisés dans le domaine du matériel informatique, en particulier les unités de traitement graphique (GPU) et les unités de traitement de tension (TPU), ont accéléré la création de réseaux neuronaux plus grands et plus complexes. Pour tirer parti de ces améliorations informatiques, les chercheurs en algorithme développent des modèles à forte intensité de données qui nécessitent des accélérateurs matériels spécialisés. Le rythme inlassable de l'innovation dans l'apprentissage des machines offre aux fabricants de puces AI d'importantes possibilités de créer des solutions personnalisables pour la formation et le déploiement d'algorithmes sophistiqués dans différentes industries. Cet effort continu pour améliorer les performances, l'efficacité et les capacités spécialisées devrait stimuler considérablement la demande à long terme sur le marché du matériel d'IA.

Tâches clés de l'analyste :

L'intelligence artificielle mondiale dans la croissance du marché du matériel est déterminée par l'adoption croissante de technologies de l'IA dans des secteurs tels que les TI et les télécommunications, la fabrication, le commerce de détail, l'automobile, les soins de santé, etc. La croissance des besoins en puissance de traitement des charges de travail et de la demande en informatique accélérée peut stimuler la croissance du marché. Les appareils Edge et IoT seront un domaine de croissance clé pour le matériel spécialisé d'IA en raison du besoin croissant d'analyser de grands volumes de données en temps réel. Toutefois, les coûts de développement initiaux élevés des puces d'IA et l'absence de normes peuvent entraver la croissance du marché.

L'Amérique du Nord domine actuellement le marché en raison de la présence de grandes entreprises technologiques et de grands centres de recherche. Pendant ce temps, l'Asie-Pacifique investit activement dans l'IA et devrait connaître la croissance la plus rapide. Les pays comme la Chine visent à devenir le leader mondial de l'IA d'ici 2030, ce qui stimulera la demande de matériel. De plus, des pays comme le Japon, la Corée du Sud et ceux d'Europe occidentale déploient rapidement l'IA et soutiennent le développement du matériel pour gagner un avantage concurrentiel.

Les processeurs d'IA spécialisés offrent une occasion importante aux fabricants de matériel de profiter du boom de l'IA en créant des puces spécifiques à l'application. En outre, l'automatisation croissante dans les usines devrait améliorer l'intégration des solutions de vision, ce qui favorisera la croissance du segment du matériel de vision informatique. Néanmoins, les GPU resteront essentiels pour la formation des modèles d'IA dans un avenir prévisible, grâce à leur flexibilité et à leur vaste architecture parallèle.

Défi du marché - Complexité dans la conception et le développement du matériel AI

La complexité dans la conception et le développement de matériel d'IA spécialisé peut entraver l'intelligence artificielle mondiale dans la croissance du marché du matériel. Le développement de circuits intégrés spécifiques à l'application (ASIC) ou de systèmes sur puces (SoCs) capables de répondre aux besoins informatiques des réseaux d'apprentissage profond et de neurones constitue un défi technique immense. Il nécessite une expertise dans la conception matérielle, la fabrication de semi-conducteurs, les architectures informatiques parallèles et la co-conception logiciel-matériel. Trouver le niveau optimal de puissance de traitement, de bande passante mémoire, de consommation d'énergie et de coût est difficile à atteindre. Les modèles d'IA de transition formés sur les GPU à usage général pour fonctionner efficacement sur du matériel personnalisé posent également des défis. Les fournisseurs de matériel doivent investir massivement dans la R-D pour innover continuellement et améliorer le rendement de chaque nouvelle génération de puces d'IA. Cet effort d'ingénierie soutenu associé à des cycles de conception qui peuvent durer des années ajoute à la complexité des entreprises de matériel dans la commercialisation de solutions d'IA spécialisées.

En décembre 2023, Intel Corporation, une société technologique de premier plan connue pour ses innovations dans la conception et la fabrication de semi-conducteurs, a annoncé le lancement de ses nouveaux produits et matériels d'IA. L'introduction des processeurs Intel Xeon et Intel Core Ultra de 5e génération élargit le vaste portefeuille de matériel AI de l'entreprise, le positionnant pour concurrencer efficacement les principaux fournisseurs de matériel AI.

Opportunités- Demande croissante d'IA dans les jeux et les divertissements

L'industrie du jeu et du divertissement est apparue comme un domaine d'opportunité majeur pour l'intelligence artificielle dans le matériel. Les applications de l'IA telles que la vision informatique, le suivi des mouvements, l'analyse prédictive, la reconnaissance faciale et le traitement du langage naturel améliorent l'expérience utilisateur dans les jeux, le contenu interactif et les simulations. L'industrie investit massivement dans les techniques d'IA pour alimenter les expériences immersives VR/AR, les recommandations personnalisées, le conte contextuel, les personnages virtuels réalistes et les expériences sociales intégrées. Cette demande croissante des clients de jeux et de divertissement pour des capacités d'IA spécialisées peut stimuler le développement d'accélérateurs de matériel d'IA efficaces optimisés pour la vision informatique, la voix et le traitement de la langue.

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Insights By Type of Hardware - L'augmentation des demandes de traitement de l'IA peut stimuler la croissance du segment des processeurs d'IA

En ce qui concerne le type de matériel, on estime que le segment des processeurs d'IA représente la part de marché de 45,1 % en 2024, en raison de la demande croissante de techniques d'IA de pointe. À mesure que les applications d'IA deviennent plus sophistiquées, en utilisant des techniques comme l'apprentissage profond, la vision informatique et le traitement du langage naturel, les exigences de traitement pour alimenter ces applications ont augmenté de façon exponentielle. Cela a stimulé la demande de processeurs AI spécialisés qui peuvent gérer ces charges de travail intensives beaucoup plus efficacement que les processeurs traditionnels ou les GPU.

Les processeurs d'IA tels que les processeurs GPU, les circuits intégrés spécifiques aux applications (ASIC) et les puces neuromorphes sont conçus à partir de la base spécifiquement pour les tâches d'IA, avec des architectures dédiées et des ensembles d'instructions adaptés aux opérations communes d'IA. Ils offrent des performances d'IA nettement plus élevées par watt que les alternatives, ce qui permet de former et de déployer des modèles d'IA plus grands et plus complexes. Les principales entreprises qui développent des processeurs d'IA sont Nvidia, Intel, Qualcomm et Graphcore. Alors que l'IA continue de progresser et d'être appliquée dans d'autres industries, le besoin de matériel d'IA à haute performance et à rendement énergétique augmentera la demande de processeurs d'IA.

En décembre 2023, AMD, un fabricant renommé de semi-conducteurs, a lancé son nouveau matériel d'IA, le MI300. Le MI300A est remarquable parce qu'il est le premier superordinateur Exaflop au monde et démontre une meilleure performance de 10 à 20 % sur GROMACS et HPCG par rapport au H100.

Insights By Application - L'automatisation robotique stimule la demande de matériel d'IA dans les applications robotiques

En termes d'application, on estime que le segment robotique représente la part de marché de 29,6 % en 2024, en raison de l'adoption croissante de l'IA et de l'automatisation des systèmes robotiques. L'intégration de matériel d'IA comme les puces d'IA, les accélérateurs et les serveurs de bord permet une vision informatique sophistiquée, la prise de décision et les capacités de planification des mouvements en robotique. Cela permet aux robots d'effectuer des tâches automatisées complexes qui n'étaient auparavant pas possibles. Les applications comprennent les bras de robot industriel, les véhicules autonomes, les robots chirurgicaux médicaux, les robots de service, et plus encore.

À mesure que les avantages économiques de l'automatisation robotique deviennent évidents, de nombreuses entreprises intègrent l'IA et la robotique dans leurs opérations pour améliorer la productivité, le contrôle de la qualité et l'efficacité du workflow. La demande est particulièrement élevée dans les entrepôts logistiques nécessitant des opérations à grande échelle ainsi que dans les usines visant à améliorer la production par des lignes d'assemblage robotique. Le matériel d'IA agit comme le « cerveau » alimentant ces systèmes robotiques, interprétant les entrées de capteurs et exécutant des mouvements réactifs en temps réel. L'augmentation des capacités cognitives apportée par la robotique de position AI pour une adoption encore plus large dans d'autres industries à l'avenir.

Insights by End-use Industry - L'infrastructure d'IA exige l'adoption de TI dans les centres de données

En ce qui concerne l'industrie de l'utilisation finale, on estime que le segment des technologies de l'information et des télécommunications représente la part de marché de 31,4 % en 2024, en raison des besoins immenses en infrastructures d'IA des centres de données modernes. Étant donné que les entreprises comptent de plus en plus sur les plateformes cloud et les services Internet alimentés par l'IA, les centres de données connaissent une croissance exponentielle des volumes de données et des charges de travail informatiques. La formation et le déploiement de modèles ML avancés nécessitent une grande quantité de puissance de traitement, de mémoire, de réseau et de stockage de données.

Les principaux fournisseurs de cloud tels que AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Cloud et Alibaba ont lancé des initiatives pour intégrer l'IA dans leurs piles d'infrastructure afin de soutenir ces besoins. Il s'agit notamment de déployer des ASIC d'IA, des accélérateurs d'IA ainsi que des cadres et logiciels d'IA pour gérer les systèmes de recommandation, la prévision, la surveillance de la sécurité, le calendrier de maintenance et une multitude d'autres fonctions. Les puces d'IA et les serveurs de bord d'IA sont également distribués au bord du réseau pour permettre des services et des applications basés sur l'IA à faible latence.

Les entreprises de télécommunications appliquent l'IA dans les réseaux 5G pour l'allocation dynamique des ressources, la maintenance prédictive, la détection des fraudes et plus encore. Cette adoption généralisée du matériel et des solutions d'IA dans l'ensemble de l'infrastructure informatique et cloud cimente le leadership de cette industrie dans la demande globale de matériel d'IA.

Regional Insights

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L'Amérique du Nord s'est imposée comme la région dominante du marché mondial de l'intelligence artificielle sur le marché du matériel, avec 35,1 % en 2024. Avec de grandes sociétés technologiques comme Intel, Nvidia et AMD dont le siège est aux États-Unis, la région compte le plus grand nombre de startups et de fournisseurs de puces AI. Ces entreprises ont fait d'énormes investissements dans l'innovation du matériel d'IA comme les processeurs, les systèmes et les périphériques de bord optimisés pour les calculs réseau neuronaux. L'attention soutenue accordée à la R-D a permis aux entreprises nord-américaines de commercialiser des technologies de pointe de puces d'IA bien avant les concurrents. Ils exercent également une influence importante sur les normes technologiques mondiales et les chaînes d'approvisionnement qui alimentent le déploiement de l'IA. La présence d'une grande clientèle technologique a encore accéléré l'adoption de matériel et de solutions d'IA dans toutes les industries de la région.

L'Asie-Pacifique apparaît rapidement comme le marché qui connaît la croissance la plus rapide, largement alimenté par les investissements importants de la Chine. Le gouvernement chinois finance massivement et encourage l'innovation autochtone, ce qui entraîne des progrès importants dans la fabrication de puces d'IA au pays. Le secteur de fabrication électronique robuste en Chine permet aux startups d'étendre rapidement leur production matérielle. Des initiatives comme « Made in China 2025 » améliorent cette croissance en désignant les processeurs d'IA et les dispositifs de bord comme des domaines stratégiques clés. De plus, plusieurs entreprises chinoises se développent avec succès à l'échelle internationale en utilisant leurs capacités de fabrication et leur expertise concurrentielles. Les politiques gouvernementales imposant le déploiement de l'IA dans les industries essentielles stimulent davantage la demande intérieure. D'autres pays d'Asie accroissent également leurs investissements pour profiter des opportunités économiques offertes par l'ascension de la Chine en tant que leader mondial de l'IA. À mesure que les capacités locales se renforcent, la région de l'Asie-Pacifique se transforme progressivement en un exportateur net de technologies du matériel d'IA plutôt qu'un importateur.

Market Report Scope

Key Developments

• En février 2024, Luxembourg, une société spécialisée dans les systèmes de vision assistée par l'IA, a lancé sa première caméra thermique, l'OAK Thermal. Cette caméra innovante dispose de connecteurs M12 et M8 étanches et est équipée d'un accélérateur Myriad AI. Il est conçu pour détecter les fuites et les incendies, ainsi que pour identifier les humains et les animaux avec plus de précision que les caméras de vision traditionnelles.
• En janvier 2024, Espace Sidus, une société spatiale et de données multiformes axée sur la fabrication de matériel essentiel à la mission, des services d'ingénierie multidisciplinaires, la conception de satellites, la production, la planification de lancement, les opérations de mission et le soutien en orbite, a atteint des jalons importants en matière de contrats matériels et d'intelligence artificielle (IA) alors que la société se préparait au lancement de LizzieSat-1, le premier satellite de sa constellation, en mars 2024 dans le cadre de la mission Transporter-10 de SpaceX à partir de la base des forces spatiales Vandenberg en Californie.
• En avril 2020, Intellifusion, un fabricant chinois de puces AI spécialisé dans l'intelligence visuelle, a terminé un cycle de financement pré-IPO de près de 141 millions de dollars (environ 1 milliard de CNY). Ce cycle a été mené par Utrust VC, Forebright Capital et l'investisseur Walden International. Intellifusion se concentre sur le développement de technologies d'IA, y compris sa puce de deuxième génération, DeepEye1000, qui est une analyse visuelle hétérogène multi-cœur SoC avec un processeur réseau neuronal de série d'instructions personnalisées.
• En mars 2020, Socionext Inc., une entreprise spécialisée dans la conception et le développement de produits System-on-Chip (SoC), a développé un prototype de puce qui intègre la nouvelle technologie de réseau neuronal profond (DNN) quantifié. Cette avancée permet un traitement d'IA hautement sophistiqué adapté aux petits appareils informatiques de faible puissance. Ce prototype s'inscrit dans le cadre d'une initiative de recherche intitulée « Updatable and Low Power AI-Edge LSI Technology Development », commandée par la New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO) du Japon.

*Définition : L'Intelligence Artificielle Mondiale dans le Marché du Matériel fait référence à la vente et au développement de matériel et de puces conçus spécifiquement pour des applications d'intelligence artificielle comme l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond. Cela comprend les accélérateurs matériels, les puces, les processeurs et d'autres appareils qui peuvent accélérer l'entraînement et l'inférence de l'IA. Le matériel améliore les performances des systèmes d'IA utilisés dans des industries comme l'automobile, les soins de santé, la fabrication, l'agriculture.

Market Segmentation

• Par type de matériel (Revenu, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Processeurs d'IA
  • Accélérateurs AI
  • Chips d'IA
  • Serveurs compatibles avec l'IA
• Par application Insights (Revenu, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Robotique
  • Automobile
  • Santé
  • Électronique des consommateurs
  • Centres de données
  • Autres
• Selon l'industrie des produits finis (Revenu, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Informatique et télécommunications
  • Industrie manufacturière
  • Commerce de détail
  • Automobile
  • Santé
  • Autres
• Perspectives régionales (Revenu, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Amérique du Nord
    • États-Unis
    • Canada
  • Amérique latine
    • Brésil
    • Argentine
    • Mexique
    • Reste de l'Amérique latine
  • Europe
    • Allemagne
    • Royaume-Uni
    • Espagne
    • France
    • Italie
    • Russie
  • Reste de l'Europe
    • Asie-Pacifique
    • Chine
    • Inde
    • Japon
    • Australie
    • Corée du Sud
    • ASEAN
    • Reste de l ' Asie et du Pacifique
  • Moyen-Orient
    • GCC Pays
    • Israël
    • Reste du Moyen-Orient
  • Afrique
    • Afrique du Sud
    • Afrique du Nord
    • Afrique centrale
• Points de vue des principaux acteurs
• • Micro-appareils avancés Inc.
  • Voir la note de bas de page.
  • Apple Inc.
  • Baidu, Inc.
  • Facebook, Inc.
  • Google LLC
  • ai
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • Société IBM
  • Société Intel
  • Image de vie
  • MediaTek Inc.
  • Microsoft Corporation
  • Société NVIDIA
  • Qualcomm Technologies, Inc.