INTELIGêNCIA ARTIFICIAL NO MERCADO DE HARDWARE SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Inteligência Artificial no Mercado de Hardware Size and Trends

A inteligência artificial global no mercado de hardware é estimada em USD 56.21 Billion em 2024 e é esperado alcançar USD 158.46 Bilhão por 2031, exibindo uma taxa de crescimento anual composta (CAGR) de 16% de 2024 a 2031.

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adoção rápida de tecnologias de IA em todas as indústrias para aplicações como robótica, casas inteligentes, e veículos autônomos podem aumentar a demanda por hardware de IA especializado, como GPUs, chips e outros hardware de aceleração durante o período de previsão. O crescimento do mercado é impulsionado pelo aumento de investimentos por grandes players de tecnologia, como Intel, IBM e Google em startups de hardware AI. Ampla disponibilidade de plataformas AI baseadas em nuvem de baixo custo e crescente necessidade de análise de borda e computação pode abrir novas avenidas para fornecedores de hardware AI no futuro próximo.

Driver de mercado - crescente demanda por IA em várias indústrias

Com as empresas adotando tecnologias avançadas para racionalizar as operações e melhorar a produtividade, a IA encontra amplas aplicações em muitos setores. Na fabricação, a IA está sendo usada para manutenção preditiva de máquinas, controle de qualidade e otimização da cadeia de suprimentos.

Nos cuidados de saúde, o diagnóstico de ajuda à IA analisando imagens médicas como exames de TC e RMs. Algoritmos de aprendizagem profunda podem detectar padrões e anomalias que podem ser perdidas pelos seres humanos. Os pesquisadores também estão trabalhando em assistentes de IA para enfermeiros e cuidadores. A indústria de transporte testemunha uma transformação significativa com carros auto-condução que exigem hardware sofisticado para visão de computador, planejamento de caminho e tomada de decisão. Outras aplicações emergentes de IA incluem inspeção de drones de ativos de energia, como tubulações e turbinas eólicas, polimento preditivo baseado na análise de padrões de crime e assistentes virtuais ou chatbots para suporte ao cliente.

À medida que as capacidades de IA crescem rapidamente devido a maior potência de computação e disponibilidade de grandes quantidades de dados, mais indústrias adotarão a IA em um futuro próximo. Setores como agricultura, educação, atendimento ao cliente e infraestrutura urbana podem se beneficiar de aplicações de IA em otimização de recursos, aprendizagem adaptativa, recomendações personalizadas e gerenciamento de tráfego, respectivamente. Embora os desafios permaneçam em torno da integração, segurança e justiça de algoritmos, a crescente dependência da maioria das indústrias em tecnologias digitais aumenta a demanda por hardware de IA especializado que pode alimentar aplicações de próxima geração. Esta crescente importância da IA em vários domínios pode conduzir a IA no crescimento do mercado de hardware.

Market Concentration and Competitive Landscape

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Avanços em Algoritmos de Aprendizagem de Máquinas

Algoritmos avançados são capazes de resolver problemas complexos, reconhecendo padrões em conjuntos de dados grandes e não estruturados. Novas arquiteturas de aprendizagem profunda como convoluções redes neurais e redes neurais recorrentes alcançaram desempenho de nível humano em tarefas como reconhecimento de imagem, processamento de linguagem natural e predição/forecasting.

Transferência de aprendizagem e abordagens de aprendizagem auto-supervisionada estão ajudando os modelos ML a alcançar mais com menos dados, aproveitando o conhecimento existente. Os modelos também estão se tornando cada vez mais multimodal para lidar com diversas entradas como texto, imagens, áudio e outros. Os desenvolvimentos na aprendizagem de reforço permitiram que os sistemas aprendessem comportamentos complexos e tomassem ações de forma autônoma por meio de interação experimental e de erro com o ambiente. GANs ou redes adversariais generativas encontraram aplicações na geração de imagens sintéticas, vídeo e outros conteúdos de mídia. Enquanto isso, modelos auto-supervisionados utilizam grandes quantidades de dados não rotulados que anteriormente foram subutilizados.

Avanços em hardware computacional, particularmente unidades de processamento de gráficos (GPUs) e unidades de processamento de tensão (TPUs), aceleraram a criação de redes neurais maiores e mais complexas. Para alavancar esses aprimoramentos computacionais, pesquisadores de algoritmos estão desenvolvendo modelos cada vez mais intensivos de dados que exigem aceleradores de hardware especializados. O ritmo implacável da inovação no aprendizado de máquina apresenta oportunidades significativas para os fabricantes de chips AI criar soluções personalizáveis para treinamento e implantação de algoritmos sofisticados em várias indústrias. Esta unidade contínua para maior desempenho, eficiência e recursos especializados é esperado para aumentar significativamente a demanda a longo prazo no mercado de hardware AI.

Principais pontos turísticos:

A inteligência artificial global no crescimento do mercado de hardware é impulsionada pelo aumento da adoção de tecnologias de IA em todas as indústrias, como TI e Telecomunicações, Fabricação, varejo, automotivo, saúde, outros. Crescer as necessidades de energia de processamento de cargas de trabalho de aprendizagem profunda e a demanda por computação acelerada pode impulsionar o crescimento do mercado. Dispositivos de borda e IoT serão uma área de crescimento chave para hardware AI especializado devido à crescente necessidade de analisar grandes volumes de dados em tempo real. No entanto, altos custos iniciais de desenvolvimento de chips AI e falta de padrões podem dificultar o crescimento do mercado.

A América do Norte domina atualmente o mercado devido à presença de grandes empresas de tecnologia e grandes centros de pesquisa. Enquanto isso, a Ásia-Pacífico está investindo agressivamente em IA e é esperado para testemunhar o crescimento mais rápido. Os países como a China visa se tornar o líder global em IA até 2030, e isso aumentará a demanda de hardware. Além disso, países como Japão, Coreia do Sul e aqueles na Europa Ocidental também estão rapidamente implantando AI e apoiando o desenvolvimento de hardware para ganhar vantagem competitiva.

Processadores de IA especializados apresentam uma oportunidade significativa para os fabricantes de hardware tirar proveito do boom de IA, criando chips específicos para aplicações. Além disso, espera-se que a automação crescente em fábricas melhore a integração de soluções de visão, impulsionando assim o crescimento do segmento de hardware de visão de computador. No entanto, as GPUs permanecerão cruciais no treinamento de modelos de IA para o futuro previsível, graças à sua flexibilidade e arquitetura paralela extensa.

Desafio de Mercado - Complexidade em Design e Desenvolvimento de Hardware AI

A complexidade no design e desenvolvimento de hardware especializado em IA pode dificultar a inteligência artificial global no crescimento do mercado de hardware. Desenvolver circuitos integrados específicos para aplicações (ASICs) ou sistemas em chip (SoCs) que podem lidar com os requisitos computacionais de aprendizagem profunda e redes neurais é um imenso desafio técnico. Ele requer experiência em design de hardware, fabricação de semicondutores, arquiteturas de computação paralela e software-hardware co-design. Encontrar o nível ideal de energia de processamento, largura de banda de memória, consumo de energia e custo é difícil de alcançar. Transição de modelos de IA treinados em GPUs de uso geral para executar de forma eficiente em hardware personalizado também representam desafios. Os fornecedores de hardware devem investir fortemente em R&D para inovar continuamente e fornecer melhorias de desempenho com cada nova geração de chips AI. Este esforço de engenharia sustentado juntamente com ciclos de design que podem estender anos acrescenta à complexidade enfrentada pelas empresas de hardware na comercialização de soluções de IA especializadas.

Em dezembro de 2023, a Intel Corporation, uma empresa de tecnologia líder conhecida por suas inovações em design e fabricação de semicondutores, anunciou o lançamento de seus novos produtos e hardware AI. A introdução dos processadores Intel Xeon e Intel Core Ultra amplia o extenso portfólio de hardware AI da empresa, posicionando-o para competir efetivamente com os principais fornecedores de hardware AI.

Oportunidade - crescente demanda por IA em jogos e entretenimento

A indústria de jogos e entretenimento surgiu como uma grande área de oportunidade para inteligência artificial em hardware. Aplicações de IA como visão de computador, rastreamento de movimento, análise preditiva, reconhecimento facial e processamento de linguagem natural aumenta a experiência do usuário em jogos, conteúdo interativo e simulações. A indústria está investindo fortemente em técnicas de IA para impulsionar experiências de RV/AR imersivas, recomendações personalizadas, narrativa contextual, personagens virtuais realistas e experiências sociais integradas. Esta crescente demanda de clientes de jogos e entretenimento para capacidades especializadas de IA pode aumentar o desenvolvimento de aceleradores eficientes de hardware AI otimizados para cargas de trabalho de visão, voz e processamento de linguagem.

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Insights By Type of Hardware - As crescentes demandas de processamento de AI podem impulsionar o crescimento do segmento de processadores AI

Em termos de tipo de hardware, o segmento de processadores AI é estimado para contribuir com a quota de mercado de 45,1% em 2024, devido a crescentes demandas de processamento de técnicas avançadas de IA. À medida que as aplicações de IA se tornam mais sofisticadas, utilizando técnicas como aprendizagem profunda, visão computacional e processamento de linguagem natural, os requisitos de processamento para alimentar essas aplicações têm aumentado exponencialmente. Isso aumentou a demanda por processadores de IA especializados que podem lidar com essas cargas de trabalho intensivas muito mais eficientes do que CPUs tradicionais ou GPUs.

Processadores de IA, como GPUs, Circuitos Integrados Específicos de Aplicação (ASICs), e chips neuromórficos são projetados do zero especificamente para tarefas de IA, com arquiteturas dedicadas e conjuntos de instruções adaptados para operações comuns de IA. Estes oferecem desempenho AI significativamente maior por watt do que alternativas, permitindo o treinamento e implantação de modelos AI maiores e mais complexos. As principais empresas que desenvolvem processadores AI incluem Nvidia, Intel, Qualcomm e Graphcore. À medida que a AI continua a avançar e ser aplicada em mais indústrias, a necessidade de hardware AI de alto desempenho e eficiente em termos de energia aumentará a demanda por processadores AI.

Em dezembro de 2023, a AMD, um renomado fabricante de semicondutores, lançou seu novo hardware AI- o MI300. O MI300A é notável por ser o primeiro supercomputador de Exaflop 2 do mundo e demonstra 10% a 20% de melhor desempenho em benchmarks GROMACS e HPCG em comparação com o H100.

Insights By Application - Automação robótica aumenta a demanda por hardware AI em aplicações de robótica

Em termos de aplicação, o segmento de robótica é estimado para contribuir com a quota de mercado de 29,6% em 2024, devido à crescente adoção de IA e automação em sistemas robóticos. A integração de hardware de IA, como chips de IA, aceleradores e servidores de borda permite uma visão de computador sofisticada, tomada de decisões e recursos de planejamento de movimento em robótica. Isso permite que os robôs realizem tarefas automatizadas complexas que anteriormente não eram possíveis. As aplicações incluem armas de robô industrial, veículos autônomos, robôs cirúrgicos médicos, robôs de serviço e muito mais.

À medida que os benefícios econômicos da automação robótica se tornam claros, muitas empresas estão incorporando IA e robótica em suas operações para melhorar a produtividade, o controle de qualidade e a eficiência do fluxo de trabalho. A demanda é especialmente alta de armazéns de logística que precisam dimensionar operações, bem como fábricas com o objetivo de melhorar a produção através de linhas de montagem robótica. O hardware AI atua como o "cérebro" alimentando esses sistemas robóticos, interpretando entradas de sensores e executando movimentos responsivos em tempo real. As habilidades cognitivas aumentadas trazidas pela robótica de posição AI para adoção ainda mais ampla em mais indústrias que avançam.

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

Em termos de indústria de uso final, o segmento de TI e telecomunicações é estimado para contribuir com a quota de mercado de 31,4% em 2024, devido a imensas necessidades de infraestrutura de IA de data centers modernos. À medida que as empresas cada vez mais confiam em plataformas de nuvem e serviços web movidos por IA, os data centers testemunham o crescimento exponencial em volumes de dados e cargas de trabalho computacionais. Treinamento e implantação de modelos ML avançados requer vastas quantidades de energia de processamento, memória, rede e armazenamento de dados.

Os principais fornecedores de nuvem, como AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Cloud e Alibaba, embarcaram em iniciativas para integrar a IA em todas as suas pilhas de infraestrutura para suportar essas necessidades. Isso inclui a implantação de AI ASICs, aceleradores de IA, bem como estruturas de IA e software para lidar com sistemas de recomendação, previsão, monitoramento de segurança, agendamento de manutenção e uma infinidade de outras funções. Os chips AI e os servidores de borda AI também estão sendo distribuídos para a borda da rede para permitir serviços e aplicativos baseados em AI de baixa latência.

As empresas de telecomunicações estão aplicando IA em redes 5G para alocação dinâmica de recursos, manutenção preditiva, detecção de fraudes e muito mais. Esta adoção generalizada de hardware e soluções AI em toda a infraestrutura de TI e nuvem cimenta a liderança desta indústria na condução da demanda de hardware AI global.

Regional Insights

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A América do Norte estabeleceu-se como a região dominante na inteligência artificial global no mercado de hardware com 35,1% em 2024. Com grandes empresas de tecnologia como a Intel, Nvidia e AMD sediadas nos EUA, a região responde pelo maior número de startups e fornecedores de chip AI. Essas empresas fizeram grandes investimentos na inovação de hardware AI como processadores, sistemas e dispositivos de borda otimizados para computação de rede neural. O foco sustentado em R&D permitiu que as empresas norte-americanas comercializassem tecnologias de chip AI de ponta bem à frente dos concorrentes. Estes também exercem influência significativa sobre os padrões globais de tecnologia e cadeias de suprimentos que atendem à implantação de IA. A presença da base de clientes de grande tecnologia acelerou ainda mais a adoção de bens e soluções de hardware AI em todas as indústrias da região.

Ásia Pacific está emergindo rapidamente como o mercado de crescimento mais rápido, em grande parte alimentado pelos investimentos significativos da China. O governo chinês está fortemente financiando e promovendo a inovação indígena, levando a avanços substanciais na fabricação doméstica de chips AI. O setor de fabricação de eletrônicos robusto na China permite que as startups dimensionem rapidamente sua produção de hardware. Iniciativas como 'Made in China 2025' estão melhorando esse crescimento, projetando processadores AI e dispositivos de borda como áreas estratégicas principais. Além disso, várias empresas chinesas estão expandindo com sucesso internacionalmente, utilizando suas capacidades competitivas de fabricação e expertise. As políticas governamentais que obrigam a implantação de IA em todas as indústrias essenciais estão aumentando ainda mais a demanda doméstica. Outros países da Ásia também estão aumentando seus investimentos para aproveitar as oportunidades econômicas apresentadas pela ascensão da China como líder global de IA. À medida que as capacidades locais se fortalecem, a região Ásia-Pacífico está se transformando progressivamente em um exportador líquido de tecnologias de hardware AI em vez de um importador.

Market Report Scope

Key Developments

• Em fevereiro de 2024, Luxo, uma empresa especializada em sistemas de visão alimentados por IA, lançou sua primeira câmera térmica, o OAK Thermal. Esta câmera inovadora possui conectores M12 e M8 à prova d'água e está equipada com um acelerador de IA Myriad. Ele é projetado para detectar vazamentos e incêndios, bem como para identificar seres humanos e animais com maior precisão do que as câmeras somente visão tradicionais.
• Em janeiro de 2024, Espaço Sidus, uma empresa multifacetada de espaço e dados como serviço focada na fabricação de hardware crítico de missão, serviços de engenharia multidisciplinar, projeto de satélite, produção, planejamento de lançamento, operações de missão e suporte em órbita, alcançou significativo contrato de hardware e inteligência artificial (AI) marcos como a empresa preparada para o lançamento de LizzieSat-1, o primeiro satélite em sua constelação, em março de 2024 como parte da missão SpaceX Vandenberg.
• Em abril de 2020, a Intellifusion, uma fabricante de chips AI baseada na China especializada em inteligência visual, completou uma rodada de financiamento pré-IPO de quase 141 milhões de dólares (aproximadamente CNY 1 bilhão). Esta rodada foi liderada por Utrust VC, Forebright Capital, e o investidor existente Walden International. A Intellifusion se concentra no desenvolvimento de tecnologias de IA, incluindo seu chip de segunda geração recentemente lançado, DeepEye1000, que é uma análise visual multi-core heterogênea SoC com um processador de rede neural de conjunto de instrução personalizado.
• Em março de 2020, a Socionext Inc., uma empresa especializada na concepção e desenvolvimento de produtos System-on-Chip (SoC), desenvolveu um protótipo de chip que integra a tecnologia Deep Neural Network (DNN). Este avanço permite um processamento de IA altamente sofisticado adaptado para dispositivos de computação de borda de baixa potência. O protótipo faz parte de uma iniciativa de pesquisa intitulada “Updatable and Low Power AI-Edge LSI Technology Development”, encomendada pela New Energy and Industrial Technology Development Organization (NEDO).

*Definição: Global Artificial Intelligence in Hardware Market refere-se à venda mundial e desenvolvimento de hardware e chips projetados especificamente para aplicações de inteligência artificial como aprendizado de máquina e aprendizagem profunda. Isso inclui aceleradores de hardware, chips, processadores e outros dispositivos que podem acelerar o treinamento de IA e inferência. O hardware está aumentando o desempenho dos sistemas de IA usados em indústrias como automotivo, saúde, fabricação, agricultura.

Market Segmentation

• Por Tipo de Hardware Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Processadores de IA
  • Aceleração de IA
  • Chips de IA
  • Servidores habilitados para IA
• Por Insights Aplicação (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Robótica
  • Automóvel
  • Saúde
  • Electrónica de consumo
  • Data Centers
  • Outros
• By End-use Industry Insights (Revenue, USD Bn, 2019 - 2031)
• • TI e Telecomunicações
  • Produção
  • Varejo
  • Automóvel
  • Saúde
  • Outros
• Desenvolvimento Web ($15-25 USD / hora)
  • América do Norte
    • EUA.
    • Canadá
  • América Latina
    • Brasil
    • Argentina
    • México
    • Resto da América Latina
  • Europa
    • Alemanha
    • U.K.
    • Espanha
    • França
    • Itália
    • Rússia
  • Resto da Europa
    • Ásia Pacífico
    • China
    • Índia
    • Japão
    • Austrália
    • Coreia do Sul
    • ASEAN
    • Resto da Ásia Pacífico
  • Oriente Médio
    • GCC Países
    • Israel
    • Resto do Oriente Médio
  • África
    • África do Sul
    • África do Norte
    • África Central
• Insights dos principais jogadores
• • Advanced Micro Devices Inc.
  • Com, Inc.
  • Apple Inc.
  • Baidu, Inc.
  • Facebook, Inc.
  • Google LLC
  • ai
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • Lifegraph
  • MediaTek Inc.
  • Microsoft Corporation
  • NVIDIA Corporation
  • Qualcomm Technologies, Inc.