INTELLIGENZA ARTIFICIALE NEL MERCATO DELL'HARDWARE SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Intelligenza artificiale nel mercato dell'hardware Size and Trends

L'intelligenza artificiale globale nel mercato dell'hardware è stimata in 56,21 miliardi di USD nel 2024 e si prevede di raggiungere USD 158.46 miliardi entro il 2031, presentando un tasso di crescita annuale composto (CAGR) del 16% dal 2024 al 2031.

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Rapida adozione di tecnologie AI in settori industriali per applicazioni come robotica♪ case intelligenti, e veicoli autonomi possono aumentare la domanda di hardware AI specializzato come GPU, chip e altri hardware di accelerazione durante il periodo di previsione. La crescita del mercato è guidata da un aumento degli investimenti da parte di importanti player tecnologici come Intel, IBM e Google nelle startup hardware AI. La vasta disponibilità di piattaforme AI basate su cloud a basso costo e la crescente necessità di analisi e calcolo dei bordi possono aprire nuove strade per i fornitori di hardware AI nel prossimo futuro.

Driver per il mercato - Aumentare la domanda di AI in varie industrie

Con le aziende che adottano tecnologie avanzate per ottimizzare le operazioni e migliorare la produttività, l'AI trova ampie applicazioni in molti settori. Nel settore manifatturiero, l'IA viene utilizzata per la manutenzione predittiva di macchinari, controllo della qualità e ottimizzazione della supply chain.

Nel settore sanitario, la diagnosi di AI aiuta analizzando immagini mediche come TAC e risonanza magnetica. Gli algoritmi di apprendimento profondo possono rilevare modelli e anomalie che possono essere perse dagli esseri umani. I ricercatori stanno anche lavorando sugli assistenti dell'IA per infermieri e assistenti. L'industria dei trasporti testimonia una significativa trasformazione con auto-guida che richiede hardware sofisticato per la visione del computer, la pianificazione del percorso e il processo decisionale. Altre applicazioni emergenti dell'AI includono l'ispezione dei droni di beni energetici come condutture e turbine eoliche, la politica predittiva basata sull'analisi dei modelli di criminalità, e assistenti virtuali o chatbot per il supporto del cliente.

Poiché le capacità AI crescono rapidamente a causa di una maggiore potenza di calcolo e la disponibilità di grandi quantità di dati, più industrie adottino AI nel prossimo futuro. settori come l'agricoltura, l'istruzione, il servizio clienti e l'infrastruttura urbana possono beneficiare delle applicazioni AI nell'ottimizzazione delle risorse, l'apprendimento adattivo, raccomandazioni personalizzate e la gestione del traffico rispettivamente. Anche se le sfide rimangono intorno integrazione, sicurezza e correttezza degli algoritmi, crescente dipendenza della maggior parte delle industrie dalle tecnologie digitali aumenta la domanda di hardware AI specializzato che può alimentare le applicazioni di prossima generazione. Questa crescente importanza di AI attraverso più domini può guidare AI nella crescita del mercato hardware.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Avanzamenti negli algoritmi di apprendimento automatico

Gli algoritmi avanzati sono in grado di risolvere problemi complessi riconoscendo i modelli in grandi e non strutturati set di dati. Nuove architetture di apprendimento profondo come le reti neurali delle convoluzioni e le reti neurali ricorrenti hanno raggiunto le prestazioni a livello umano in compiti come il riconoscimento delle immagini, l'elaborazione del linguaggio naturale e la previsione/forecasting.

Gli approcci di apprendimento e apprendimento self-supervised stanno aiutando i modelli ML a ottenere più con meno dati sfruttando le conoscenze esistenti. I modelli stanno diventando sempre più multimodali per gestire diversi input come testo, immagini, audio e altri. Gli sviluppi nell'apprendimento di rinforzo hanno permesso ai sistemi di imparare comportamenti complessi e di agire in modo autonomo tramite l'interazione di prova-e-error con l'ambiente. GAN o reti adversariali generative hanno trovato applicazioni nella generazione di immagini sintetiche, video e altri contenuti multimediali. Nel frattempo, i modelli self-supervised utilizzano vaste quantità di dati non etichettati che in precedenza sono andati sottoutilizzati.

I progressi nell'hardware computazionale, in particolare le unità di elaborazione grafica (GPU) e le unità di elaborazione Tensor (TPU), hanno accelerato la creazione di reti neurali più grandi e complesse. Per sfruttare questi miglioramenti computazionali, i ricercatori dell'algoritmo stanno sviluppando modelli sempre più intensivi di dati che richiedono acceleratori hardware specializzati. Il ritmo incessante dell'innovazione nel machine learning presenta significative opportunità per i produttori di chip AI per creare soluzioni personalizzabili per la formazione e la distribuzione di algoritmi sofisticati in varie industrie. Questo continuo impulso per le prestazioni, l'efficienza e le capacità specialistiche è previsto per aumentare significativamente la domanda a lungo termine nel mercato hardware AI.

Asporto chiave da Analista:

L'intelligenza artificiale globale nella crescita del mercato dell'hardware è guidata da una crescente adozione di tecnologie AI in settori come IT e Telecomunicazioni, Produzione, Retail, Automotive, Healthcare, Altri. La crescente necessità di energia di elaborazione dei carichi di lavoro di apprendimento profondo e la domanda di calcolo accelerato può guidare la crescita del mercato. I dispositivi Edge e IoT saranno un'area di crescita chiave per l'hardware AI specializzato a causa della crescente necessità di analizzare grandi volumi di dati in tempo reale. Tuttavia, elevati costi di sviluppo iniziale di chip AI e la mancanza di standard possono ostacolare la crescita del mercato.

Il Nord America domina attualmente il mercato a causa della presenza di grandi aziende tecnologiche e grandi centri di ricerca. Nel frattempo, Asia Pacific investe aggressivamente in AI e si prevede di assistere alla crescita più rapida. I paesi come la Cina mira a diventare il leader globale in AI entro il 2030, e questo aumenterà la domanda hardware. Inoltre, paesi come il Giappone, la Corea del Sud e quelli dell'Europa occidentale stanno implementando rapidamente l'AI e supportando lo sviluppo dell'hardware per ottenere un vantaggio competitivo.

I processori AI specializzati presentano una significativa opportunità per i produttori di hardware di sfruttare il boom AI creando chip specifici per l'applicazione. Inoltre, la crescente automazione nelle fabbriche dovrebbe migliorare l'integrazione delle soluzioni di visione, propellendo così la crescita del segmento hardware della visione del computer. Tuttavia, le GPU resteranno cruciali nella formazione dei modelli AI per il prossimo futuro, grazie alla loro flessibilità e all'ampia architettura parallela.

Market Challenge - Complessità nel design e nello sviluppo dell'hardware AI

La complessità nella progettazione e nello sviluppo di hardware AI specializzato può ostacolare l'intelligenza artificiale globale nella crescita del mercato hardware. Sviluppare circuiti integrati specifici per applicazioni (ASIC) o sistemi-on-chips (SoCs) che possono gestire i requisiti computazionali di deep learning e reti neurali è un'immensa sfida tecnica. Richiede competenze nella progettazione hardware, nella fabbricazione dei semiconduttori, nelle architetture di calcolo parallele e nel co-design del software-hardware. Trovare il livello ottimale di potenza di elaborazione, larghezza di banda di memoria, consumo di energia e costo è difficile da raggiungere. Trasmissione di modelli AI formati su GPU generali per funzionare in modo efficiente su hardware personalizzato anche porre sfide. I fornitori di hardware devono investire fortemente in R&D per innovare continuamente e fornire miglioramenti alle prestazioni con ogni nuova generazione di chip AI. Questo sforzo di ingegneria sostenuto accoppiato a cicli di progettazione che possono estendere anni aggiunge alla complessità di fronte alle aziende hardware nella commercializzazione di soluzioni AI specializzate.

Nel dicembre 2023, Intel Corporation, una società tecnologica leader che è conosciuta per le sue innovazioni nella progettazione e produzione di semiconduttori, ha annunciato il lancio dei suoi nuovi prodotti e hardware AI. L'introduzione dei processori Intel Xeon e Intel Core Ultra 5th Gen espande l'ampio portafoglio hardware AI dell'azienda, posizionandolo per competere efficacemente con i principali fornitori di hardware AI.

Opportunità- crescente domanda di AI in gioco e intrattenimento

L'industria del gioco e dell'intrattenimento è emersa come una grande area opportunità per l'intelligenza artificiale in hardware. Applicazioni di AI come la visione del computer, il monitoraggio del movimento, l'analisi predittiva, il riconoscimento facciale e l'elaborazione del linguaggio naturale migliora l'esperienza dell'utente nei giochi, contenuti interattivi e simulazioni. L'industria sta investendo fortemente nelle tecniche AI per alimentare esperienze VR/AR immersive, raccomandazioni personalizzate, storytelling contestuale, personaggi virtuali realistici e esperienze sociali integrate. Questa crescente domanda dai clienti di gioco e intrattenimento per le capacità AI specializzate può aumentare lo sviluppo di acceleratori hardware AI efficienti ottimizzati per la visione del computer, la voce e i carichi di lavoro di elaborazione della lingua.

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Insights By Type of Hardware - Crescere richieste di elaborazione di AI può guidare la crescita del segmento dei processori AI

In termini di tipo di hardware, il segmento dei processori AI è stimato a contribuire alla quota di mercato del 45,1% nel 2024, a causa delle crescenti esigenze di elaborazione delle tecniche AI avanzate. Poiché le applicazioni AI diventano più sofisticate, utilizzando tecniche come l'apprendimento profondo, la visione del computer e l'elaborazione del linguaggio naturale, i requisiti di elaborazione per alimentare queste applicazioni sono aumentati esponenzialmente. Questo ha aumentato la domanda di processori AI specializzati che possono gestire questi carichi di lavoro intensivi molto più efficiente delle CPU tradizionali o GPU.

Processori AI come GPUs, Application-Specific Integrated Circuits (ASICs), e chip neuromorfici sono progettati da zero specificamente per le attività AI, con architetture e set di istruzioni dedicati su misura per le operazioni AI comuni. Questi offrono prestazioni AI significativamente più elevate per watt rispetto alle alternative, consentendo la formazione e la distribuzione di modelli AI più grandi e complessi. Le aziende leader nello sviluppo di processori AI includono Nvidia, Intel, Qualcomm e Graphcore. Poiché l'IA continua ad avanzare e ad essere applicata in più settori, la necessità di hardware AI ad alte prestazioni e ad alta efficienza aumenterà la domanda di processori AI.

Nel dicembre 2023, AMD, un noto produttore di semiconduttori, ha lanciato il suo nuovo hardware AI- il MI300. Il MI300A è noto per essere il primo supercomputer 2 Exaflop al mondo e dimostra il 10% al 20% di prestazioni migliori sui benchmark GROMACS e HPCG rispetto alla H100.

Insights By Application - L'automazione robotica aumenta la domanda di hardware AI nelle applicazioni robotiche

In termini di applicazione, il segmento robotico è stimato a contribuire alla quota di mercato del 29,6% nel 2024, a causa dell'adozione crescente di AI e automazione in sistemi robotici. L'integrazione di hardware AI come chip AI, acceleratori e server edge consente sofisticate funzionalità di visione del computer, decision making e pianificazione del movimento nella robotica. Questo consente ai robot di eseguire complesse attività automatizzate che in precedenza non erano possibili. Le applicazioni includono braccia robot industriali, veicoli autonomi, robot medici, robot di servizio e altro ancora.

Poiché i vantaggi economici dell'automazione robotica diventano chiari, molte aziende stanno incorporando AI e robotica nelle loro operazioni per migliorare la produttività, il controllo della qualità e l'efficienza del flusso di lavoro. La domanda è particolarmente elevata dai magazzini logistici che necessitano di scalare le operazioni e le fabbriche che mirano a migliorare la produzione attraverso le linee di assemblaggio robotico. L'hardware AI agisce come il "brain" che alimenta questi sistemi robotici, interpretando gli input dei sensori ed eseguendo i movimenti reattivi in tempo reale. Le capacità cognitive aumentate portate dalla robotica di posizione AI per un'adozione ancora più ampia in più settori in avanti.

Insights By End-use Industry - AI Infrastructure Demands Drive IT Adoption in Data Centers

In termini di industria end-use, il segmento IT e telecomunicazioni è stimato a contribuire alla quota di mercato del 31,4% nel 2024, a causa di immensi requisiti di infrastruttura AI dei moderni data center. Poiché le imprese si affidano sempre più alle piattaforme cloud e ai servizi web alimentati da AI, i data center testimoniano una crescita esponenziale dei volumi di dati e dei carichi di lavoro computazionali. La formazione e la distribuzione di modelli ML avanzati richiede una vasta quantità di potenza di elaborazione, memoria, rete e archiviazione dei dati.

I principali fornitori di cloud come AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Cloud e Alibaba hanno intrapreso iniziative per integrare l'IA in tutti i loro stack di infrastrutture per supportare queste necessità. Questo include l'implementazione di AI ASIC, acceleratori di intelligenza artificiale e framework AI e software per gestire sistemi di raccomandazione, previsioni, monitoraggio della sicurezza, pianificazione della manutenzione e una moltitudine di altre funzioni. I chip AI e i server edge AI vengono distribuiti anche sul bordo della rete per consentire servizi e applicazioni basati su AI a bassa latenza.

Le società di telecomunicazioni stanno applicando l'IA nelle reti 5G per l'allocazione dinamica delle risorse, la manutenzione predittiva, il rilevamento delle frodi e altro ancora. Questa diffusa adozione di hardware e soluzioni AI attraverso l'infrastruttura IT e cloud cementa il piombo di questo settore nella guida della domanda hardware AI globale.

Regional Insights

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Nord America si è affermata come la regione dominante nell'intelligenza artificiale globale nel mercato dell'hardware con il 35,1% nel 2024. Con le principali aziende tecnologiche come Intel, Nvidia e AMD con sede negli Stati Uniti, la regione rappresenta il maggior numero di startup e fornitori di chip AI. Queste aziende hanno fatto enormi investimenti nell'innovare hardware AI come processori, sistemi e dispositivi edge ottimizzati per i calcoli della rete neurale. L'attenzione su R&D ha permesso alle aziende nordamericane di commercializzare tecnologie di chip AI all'avanguardia ben davanti ai concorrenti. Questi hanno anche un'influenza significativa sugli standard tecnologici globali e sulle catene di approvvigionamento che si occupano della distribuzione AI. La presenza di una grande base clienti tecnologica ha ulteriormente accelerato l'adozione di beni hardware AI e soluzioni in tutte le industrie della regione.

Asia Pacifico sta rapidamente emergendo come il mercato in crescita più rapida, in gran parte alimentato dagli investimenti significativi della Cina. Il governo cinese sta finanziando e promuovendo l'innovazione indigena, portando a notevoli progressi nella produzione interna di chip AI. Il robusto settore di produzione elettronica in Cina consente alle startup di scalare rapidamente la produzione di hardware. Iniziative come 'Made in China 2025' stanno migliorando questa crescita progettando processori AI e dispositivi edge come aree strategiche chiave. Inoltre, diverse aziende cinesi si stanno espandendo con successo a livello internazionale utilizzando le loro capacità produttive e competenze competitive. Le politiche governative che prevedono l'implementazione dell'IA in tutte le industrie essenziali aumentano ulteriormente la domanda interna. Altri paesi in Asia stanno anche aumentando i loro investimenti per sfruttare le opportunità economiche presentate dall'ascesa cinese come leader globale dell'AI. Come le capacità locali rafforzano, la regione Asia Pacific si trasforma progressivamente in un esportatore netto di tecnologie hardware AI piuttosto che un importatore.

Market Report Scope

Key Developments

• Nel febbraio 2024, Luxonis, un'azienda specializzata in sistemi di visione alimentati con intelligenza artificiale, ha lanciato la sua prima termocamera, OAK Thermal. Questa telecamera innovativa presenta connettori impermeabili M12 e M8 ed è dotata di un acceleratore Myriad AI. È progettato per rilevare perdite e incendi, così come per identificare gli esseri umani e gli animali con maggiore precisione rispetto alle tradizionali telecamere di sola visione.
• Nel gennaio 2024, Sidus spazio, una multi-faccetta Space and Data-as-a-Service società focalizzata sulla produzione di hardware mission-critical, servizi di ingegneria multi-disciplinare, progettazione satellitare, produzione, pianificazione del lancio, operazioni di missione e supporto in-orbit, ha raggiunto significativi contratto hardware e intelligenza artificiale (AI) pietre miliari come la Compagnia preparata per il lancio di LizzieSat-1, il primo satellite nella sua costellazione, nel marzo 2024 come parte della missione Space Forced
• Nel mese di aprile 2020 Intellifusion, un chip maker basato sulla Cina AI specializzato in intelligenza visiva, ha completato un round di finanziamento pre-IPO di quasi 141 milioni di dollari (circa 1 miliardo CNY). Questo round è stato guidato da Utrust VC, Forebright Capital, e l'investitore esistente Walden International. Intellifusion si concentra sullo sviluppo di tecnologie AI, tra cui il suo chip di seconda generazione, DeepEye1000, che è un'analisi visiva multi-core eterogenea SoC con un set di istruzioni personalizzato processore di rete neurale.
• Nel marzo 2020, Socionext Inc., azienda specializzata nella progettazione e nello sviluppo dei prodotti System-on-Chip (SoC), ha sviluppato un prototipo che integra la tecnologia Deep Neural Network (DNN). Questo avanzamento consente un'elaborazione AI altamente sofisticata su misura per piccoli dispositivi di elaborazione dei bordi a bassa potenza. Il prototipo fa parte di un’iniziativa di ricerca dal titolo “Updatable and Low Power AI-Edge LSI Technology Development”, commissionata dalla New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO).

*Definizione: Global Artificial Intelligence in Hardware Market si riferisce alla vendita e sviluppo mondiale di hardware e chip progettati specificamente per applicazioni di intelligenza artificiale come machine learning e deep learning. Questo include acceleratori hardware, chip, processori e altri dispositivi che possono accelerare la formazione e l'inferenza dell'AI. L'hardware sta aumentando le prestazioni dei sistemi AI utilizzati in settori come l'automotive, la sanità, la produzione, l'agricoltura.

Market Segmentation

• Per tipo di Insights Hardware (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Processori AI
  • Acceleratori AI
  • chip AI
  • Server abilitati all'intelligenza artificiale
• Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Robotica
  • Automotive
  • Assistenza sanitaria
  • Elettronica di consumo
  • Centri dati
  • Altri
• By End-use Industry Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • IT e telecomunicazioni
  • Produzione
  • Vendita al dettaglio
  • Automotive
  • Assistenza sanitaria
  • Altri
• Regional Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Nord America
    • USA.
    • Canada
  • America Latina
    • Brasile
    • Argentina
    • Messico
    • Resto dell'America Latina
  • Europa
    • Germania
    • U.K.
    • Spagna
    • Francia
    • Italia
    • Russia
  • Resto dell'Europa
    • Asia Pacifico
    • Cina
    • India
    • Giappone
    • Australia
    • Corea del Sud
    • ASEAN
    • Resto dell'Asia Pacifico
  • Medio Oriente
    • GCC Paesi
    • Israele
    • Resto del Medio Oriente
  • Africa
    • Sudafrica
    • Nord Africa
    • Africa centrale
• I giocatori chiave
• • Advanced Micro Devices Inc.
  • Com, Inc.
  • Apple Inc.
  • Baidu, Inc.
  • Facebook, Inc.
  • Google LLC
  • Ai
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Vita
  • MediaTek Inc.
  • Microsoft Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies, Inc.