Искусственный интеллект на рынке оборудования SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

Искусственный интеллект на рынке оборудования Size and Trends

Глобальный искусственный интеллект на рынке оборудования оценивается как 56,21 млрд долларов в 2024 году Ожидается, что он достигнет 158,46 млрд долларов к 2031 году, демонстрируя совокупный годовой темп роста (CAGR) 16% с 2024 по 2031 год.

To learn more about this report, request sample copy

Быстрое внедрение технологий ИИ в различных отраслях для таких приложений, как: робототехника, Умные домаАвтономные транспортные средства могут повысить спрос на специализированное оборудование ИИ, такое как графические процессоры, чипы и другое оборудование для ускорения в течение прогнозируемого периода. Рост рынка обусловлен увеличением инвестиций крупных технологических игроков, таких как Intel, IBM и Google, в аппаратные стартапы ИИ. Широко распространенная доступность недорогих облачных платформ ИИ и растущая потребность в краевой аналитике и вычислениях могут открыть новые возможности для поставщиков оборудования ИИ в ближайшем будущем.

Рыночный драйвер: растущий спрос на ИИ в различных отраслях

Поскольку компании внедряют передовые технологии для оптимизации операций и повышения производительности, ИИ находит широкое применение во многих секторах. В производстве ИИ используется для прогнозного обслуживания машин, контроля качества и оптимизации цепочки поставок.

В здравоохранении ИИ помогает диагностировать, анализируя медицинские изображения, такие как КТ и МРТ. Алгоритмы глубокого обучения могут обнаруживать закономерности и отклонения, которые могут быть упущены людьми. Исследователи также работают над помощниками ИИ для медсестер и опекунов. Транспортная отрасль переживает значительные преобразования с беспилотными автомобилями, требующими сложного оборудования для компьютерного зрения, планирования пути и принятия решений. Другие новые приложения ИИ включают в себя инспекцию дронами энергетических активов, таких как трубопроводы и ветряные турбины, прогностическую полицию, основанную на анализе моделей преступности, и виртуальных помощников или чат-ботов для поддержки клиентов.

Поскольку возможности ИИ быстро растут из-за большей вычислительной мощности и доступности огромных объемов данных, в ближайшем будущем все больше отраслей будут внедрять ИИ. Такие сектора, как сельское хозяйство, образование, обслуживание клиентов и городская инфраструктура, могут извлечь выгоду из применения ИИ в оптимизации ресурсов, адаптивном обучении, персонализированных рекомендациях и управлении трафиком соответственно. Хотя остаются проблемы, связанные с интеграцией, безопасностью и справедливостью алгоритмов, растущая зависимость большинства отраслей от цифровых технологий повышает спрос на специализированное оборудование ИИ, которое может питать приложения следующего поколения. Это растущее значение ИИ в нескольких областях может стимулировать рост рынка аппаратного обеспечения.

Market Concentration and Competitive Landscape

Get actionable strategies to beat competition: Get instant access to report

Достижения в алгоритмах машинного обучения

Продвинутые алгоритмы способны решать сложные задачи, распознавая шаблоны в больших неструктурированных наборах данных. Новые архитектуры глубокого обучения, такие как извилистые нейронные сети и рекуррентные нейронные сети, достигли производительности человеческого уровня в таких задачах, как распознавание изображений, обработка естественного языка и прогнозирование / прогнозирование.

Трансфертное обучение и самоконтролируемые подходы к обучению помогают моделям ML достигать большего с меньшим количеством данных, используя существующие знания. Модели также становятся все более мультимодальными для обработки различных входов, таких как текст, изображения, аудио и другие. Достижения в обучении с подкреплением позволили системам изучать сложное поведение и предпринимать действия автономно путем взаимодействия проб и ошибок с окружающей средой. GAN или генеративные состязательные сети нашли применение в создании синтетических изображений, видео и другого медиаконтента. Между тем, модели с самоконтролем используют огромное количество немаркированных данных, которые ранее использовались недостаточно.

Достижения в области вычислительного оборудования, особенно графических процессоров (GPU) и тензорных процессоров (TPU), ускорили создание более крупных и сложных нейронных сетей. Чтобы использовать эти вычислительные улучшения, исследователи алгоритмов разрабатывают все более интенсивные модели данных, которые требуют специализированных аппаратных ускорителей. Неустанные темпы инноваций в машинном обучении предоставляют производителям чипов ИИ значительные возможности для создания настраиваемых решений для обучения и развертывания сложных алгоритмов в различных отраслях. Ожидается, что это постоянное стремление к повышению производительности, эффективности и специализированных возможностей значительно повысит долгосрочный спрос на рынке аппаратного обеспечения ИИ.

Ключевые выводы аналитика:

Глобальный искусственный интеллект в росте рынка аппаратного обеспечения обусловлен растущим внедрением технологий ИИ в таких отраслях, как ИТ и телекоммуникации, производство, розничная торговля, автомобилестроение, здравоохранение, другие. Растущие потребности в вычислительной мощности для глубокого обучения и спрос на ускоренные вычисления могут стимулировать рост рынка. Устройства Edge и IoT станут ключевой областью роста специализированного оборудования ИИ из-за растущей потребности в анализе больших объемов данных в режиме реального времени. Однако высокие первоначальные затраты на разработку чипов ИИ и отсутствие стандартов могут помешать росту рынка.

Северная Америка в настоящее время доминирует на рынке из-за присутствия крупных технологических компаний и крупных исследовательских центров. Между тем, Азиатско-Тихоокеанский регион активно инвестирует в ИИ и, как ожидается, станет свидетелем самого быстрого роста. Такие страны, как Китай, стремятся стать мировым лидером в области искусственного интеллекта к 2030 году, и это повысит спрос на оборудование. Кроме того, такие страны, как Япония, Южная Корея и страны Западной Европы, также быстро внедряют ИИ и поддерживают разработку оборудования для получения конкурентного преимущества.

Специализированные процессоры ИИ предоставляют производителям аппаратного обеспечения значительную возможность воспользоваться преимуществами бума ИИ, создавая специализированные чипы. Кроме того, ожидается, что растущая автоматизация на заводах улучшит интеграцию решений для зрения, тем самым способствуя росту сегмента аппаратного обеспечения компьютерного зрения. Тем не менее, графические процессоры останутся ключевыми в обучении моделей ИИ в обозримом будущем благодаря их гибкости и обширной параллельной архитектуре.

Вызов рынка - сложность в проектировании и разработке аппаратного обеспечения AI

Сложность в проектировании и разработке специализированного оборудования ИИ может помешать глобальному искусственному интеллекту в росте рынка оборудования. Разработка специализированных интегральных схем (ASIC) или систем на чипах (SoC), которые могут обрабатывать вычислительные требования глубокого обучения и нейронных сетей, является огромной технической проблемой. Он требует опыта в проектировании оборудования, изготовлении полупроводников, архитектурах параллельных вычислений и совместном проектировании программного обеспечения. Найти оптимальный уровень вычислительной мощности, пропускной способности памяти, энергопотребления и стоимости сложно. Переходные модели ИИ, обученные на графических процессорах общего назначения для эффективной работы на пользовательском оборудовании, также создают проблемы. Продавцы оборудования должны инвестировать значительные средства в исследования и разработки, чтобы постоянно внедрять инновации и улучшать производительность с каждым новым поколением чипов ИИ. Устойчивые инженерные усилия в сочетании с циклами проектирования, которые могут длиться годами, добавляют сложности, с которыми сталкиваются аппаратные компании при коммерциализации специализированных решений ИИ.

В декабре 2023 года корпорация Intel, ведущая технологическая компания, известная своими инновациями в области проектирования и производства полупроводников, объявила о запуске своих новых продуктов и оборудования ИИ. Внедрение процессоров Intel Xeon и Intel Core Ultra 5-го поколения расширяет обширный портфель аппаратных средств ИИ, позиционируя его для эффективной конкуренции с ведущими поставщиками аппаратных средств ИИ.

Растущий спрос на ИИ в играх и развлечениях

Индустрия игр и развлечений стала основной областью возможностей для искусственного интеллекта в аппаратном обеспечении. Приложения ИИ, такие как компьютерное зрение, отслеживание движения, прогнозная аналитика, распознавание лиц и обработка естественного языка, улучшают пользовательский опыт в играх, интерактивном контенте и симуляциях. Индустрия активно инвестирует в технологии ИИ, чтобы обеспечить захватывающий опыт VR / AR, персонализированные рекомендации, контекстное повествование, реалистичные виртуальные персонажи и интегрированный социальный опыт. Растущий спрос со стороны игровых и развлекательных клиентов на специализированные возможности ИИ может стимулировать разработку эффективных аппаратных ускорителей ИИ, оптимизированных для компьютерного зрения, голосовой и языковой обработки рабочих нагрузок.

Discover high revenue pocket segments and roadmap to it: Get instant access to report

Insights By Type of Hardware - Растущие требования к обработке ИИ могут стимулировать рост сегмента процессоров ИИ

С точки зрения типа аппаратного обеспечения, сегмент процессоров ИИ, по оценкам, внесет 45,1% рынка в 2024 году из-за растущих требований к обработке передовых методов ИИ. По мере того, как приложения ИИ становятся более сложными, используя такие методы, как глубокое обучение, компьютерное зрение и обработка естественного языка, требования к обработке для питания этих приложений экспоненциально увеличились. Это повысило спрос на специализированные процессоры ИИ, которые могут обрабатывать эти интенсивные рабочие нагрузки гораздо эффективнее, чем традиционные процессоры или графические процессоры.

Процессоры ИИ, такие как графические процессоры, специализированные интегральные схемы (ASIC) и нейроморфные чипы, разработаны с нуля специально для задач ИИ с выделенными архитектурами и наборами инструкций, адаптированными для общих операций ИИ. Они предлагают значительно более высокую производительность ИИ на ватт, чем альтернативы, что позволяет обучать и развертывать более крупные и более сложные модели ИИ. Ведущие компании, разрабатывающие процессоры ИИ, включают Nvidia, Intel, Qualcomm и Graphcore. Поскольку ИИ продолжает развиваться и применяться в других отраслях, потребность в высокопроизводительном и энергоэффективном оборудовании ИИ повысит спрос на процессоры ИИ.

В декабре 2023 года AMD, известный производитель полупроводников, запустил свое новое аппаратное обеспечение AI - MI300. MI300A является первым в мире суперкомпьютером Exaflop 2 и демонстрирует от 10% до 20% лучшую производительность по сравнению с H100.

Insights By Application - Роботизированная автоматизация повышает спрос на аппаратное обеспечение ИИ в приложениях робототехники

С точки зрения применения, сегмент робототехники, по оценкам, внесет 29,6% рынка в 2024 году, благодаря растущему внедрению ИИ и автоматизации в роботизированных системах. Интеграция аппаратного обеспечения ИИ, такого как чипы ИИ, ускорители и периферийные серверы, обеспечивает сложные возможности компьютерного зрения, принятия решений и планирования движения в робототехнике. Это позволяет роботам выполнять сложные автоматизированные задачи, которые ранее были невозможны. Приложения включают промышленные роботизированные руки, автономные транспортные средства, медицинские хирургические роботы, сервисные роботы и многое другое.

По мере того, как экономические преимущества роботизированной автоматизации становятся очевидными, многие компании включают ИИ и робототехнику в свои операции для повышения производительности, контроля качества и эффективности рабочего процесса. Спрос особенно высок со стороны логистических складов, нуждающихся в масштабировании операций, а также заводов, стремящихся увеличить производство через роботизированные сборочные линии. Аппаратное обеспечение ИИ действует как «мозг», питающий эти роботизированные системы, интерпретируя входы датчиков и выполняя адаптивные движения в режиме реального времени. Повышенные когнитивные способности, привнесенные робототехникой с позиции ИИ, для еще более широкого внедрения в большем количестве отраслей в будущем.

Insights by End-use Industry - AI Infrastructure Demands Drive IT Adoption

С точки зрения отрасли конечного использования, доля рынка ИТ и телекоммуникаций в 2024 году составит 31,4%, что обусловлено огромными требованиями к инфраструктуре ИИ современных центров обработки данных. Поскольку предприятия все больше полагаются на облачные платформы и веб-сервисы на основе ИИ, центры обработки данных демонстрируют экспоненциальный рост объемов данных и вычислительных нагрузок. Обучение и развертывание передовых моделей ML требует огромного количества вычислительной мощности, памяти, сетей и хранения данных.

Крупные облачные провайдеры, такие как AWS, Microsoft Azure, Google Cloud, IBM Cloud и Alibaba, приступили к инициативам по интеграции ИИ во всех своих инфраструктурных стеках для поддержки этих потребностей. Это включает в себя развертывание AI ASIC, ускорителей AI, а также AI-фреймворков и программного обеспечения для обработки систем рекомендаций, прогнозирования, мониторинга безопасности, планирования технического обслуживания и множества других функций. Чипы ИИ и серверы AI edge также распределяются по сети, чтобы обеспечить услуги и приложения на основе ИИ с низкой задержкой.

Телекоммуникационные компании применяют ИИ в сетях 5G для динамического распределения ресурсов, прогнозного обслуживания, обнаружения мошенничества и многого другого. Это широкое внедрение аппаратного обеспечения и решений ИИ в ИТ и облачной инфраструктуре закрепляет лидерство этой отрасли в обеспечении спроса на аппаратное обеспечение ИИ в целом.

Regional Insights

To learn more about this report, request sample copy

Северная Америка зарекомендовала себя как доминирующий регион на мировом рынке искусственного интеллекта с 35,1% в 2024 году. С крупными технологическими компаниями, такими как Intel, Nvidia и AMD со штаб-квартирой в США, на регион приходится наибольшее количество стартапов и поставщиков чипов ИИ. Эти компании сделали огромные инвестиции в инновационные аппаратные средства ИИ, такие как процессоры, системы и периферийные устройства, оптимизированные для вычислений в нейронных сетях. Устойчивое внимание к исследованиям и разработкам позволило североамериканским фирмам коммерциализировать передовые технологии ИИ-чипов, значительно опережая конкурентов. Они также оказывают значительное влияние на глобальные технологические стандарты и цепочки поставок, обслуживающие развертывание ИИ. Наличие большой технической клиентской базы еще больше ускорило внедрение аппаратных продуктов и решений ИИ в различных отраслях промышленности в регионе.

Азиатско-Тихоокеанский регион быстро становится самым быстрорастущим рынком, в значительной степени подпитываемым значительными инвестициями Китая. Китайское правительство в значительной степени финансирует и продвигает местные инновации, что приводит к значительным достижениям в отечественном производстве чипов ИИ. Надежный сектор производства электроники в Китае позволяет стартапам быстро масштабировать производство оборудования. Такие инициативы, как «Сделано в Китае 2025», усиливают этот рост, определяя процессоры ИИ и периферийные устройства в качестве ключевых стратегических областей. Кроме того, несколько китайских компаний успешно расширяют свою деятельность на международном уровне, используя свои конкурентоспособные производственные возможности и опыт. Правительственная политика, требующая развертывания ИИ в основных отраслях, еще больше повышает внутренний спрос. Другие страны Азии также увеличивают свои инвестиции, чтобы воспользоваться экономическими возможностями, предоставляемыми подъемом Китая в качестве глобального лидера ИИ. По мере укрепления местных возможностей Азиатско-Тихоокеанский регион постепенно превращается в нетто-экспортера аппаратных технологий искусственного интеллекта, а не импортера.

Market Report Scope

Key Developments

• В феврале 2024 года, ЛуксонКомпания, специализирующаяся на системах зрения на основе ИИ, запустила свою первую тепловую камеру OAK Thermal. Эта инновационная камера оснащена водонепроницаемыми разъемами M12 и M8 и оснащена ускорителем Myriad AI. Он предназначен для обнаружения утечек и пожаров, а также для идентификации людей и животных с большей точностью, чем традиционные камеры.
• В январе 2024 года, Сидус КосмосМногогранная компания Space and Data-as-a-Service, специализирующаяся на критически важном аппаратном производстве, многопрофильных инженерных услугах, проектировании, производстве спутников, планировании запусков, операциях миссии и поддержке на орбите, достигла значительных этапов контрактов на аппаратное обеспечение и искусственный интеллект (ИИ), когда компания подготовилась к запуску LizzieSat-1, первого спутника в своей созвездии, в марте 2024 года в рамках миссии SpaceX Transporter-10 с базы космических сил Ванденберга в Калифорнии.
• В апреле 2020 года Intellifusion, китайский производитель чипов ИИ, специализирующийся на визуальном интеллекте, завершил раунд финансирования до IPO почти в 141 миллион долларов США (приблизительно 1 миллиард юаней). Этот раунд возглавили Utrust VC, Forebright Capital и существующий инвестор Walden International. Intellifusion фокусируется на разработке технологий искусственного интеллекта, включая недавно выпущенный чип второго поколения DeepEye1000, который представляет собой разнородный многоядерный визуальный анализ SoC с пользовательским набором команд процессора нейронной сети.
• В марте 2020 года Socionext Inc., компания, специализирующаяся на проектировании и разработке продуктов System-on-Chip (SoC), разработала прототип чипа, который объединяет недавно разработанную технологию Deep Neural Network (DNN). Это продвижение позволяет использовать очень сложную обработку ИИ, адаптированную для небольших вычислительных устройств с низким энергопотреблением. Прототип является частью исследовательской инициативы под названием «Updatable and Low Power AI-Edge LSI Technology Development» по заказу Японской организации развития новых энергетических и промышленных технологий (NEDO).

* Определение: Global Artificial Intelligence in Hardware Market относится к международной продаже и разработке оборудования и чипов, разработанных специально для приложений искусственного интеллекта, таких как машинное обучение и глубокое обучение. Это включает в себя аппаратные ускорители, чипы, процессоры и другие устройства, которые могут ускорить обучение ИИ и вывод. Аппаратное обеспечение повышает производительность систем ИИ, используемых в таких отраслях, как автомобилестроение, здравоохранение, производство, сельское хозяйство.

Market Segmentation

• По типу Hardware Insights (выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
• • Процессоры AI
  • Ускорители AI
  • Чипы AI
  • Серверы с поддержкой AI
• По данным Application Insights (выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
• • робототехника
  • автомобильный
  • Медицинская помощь
  • Потребительская электроника
  • Центры обработки данных
  • Другие
• By End-use Industry Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
• • IT и телекоммуникации
  • Производство
  • розничная торговля
  • автомобильный
  • Медицинская помощь
  • Другие
• Regional Insights (Выручка, USD Bn, 2019 - 2031)
  • Северная Америка
    • США.
    • Канада
  • Латинская Америка
    • Бразилия
    • Аргентина
    • Мексика
    • Остальная часть Латинской Америки
  • Европа
    • Германия
    • Великобритания.
    • Испания
    • Франция
    • Италия
    • Россия
  • Остальная Европа
    • Азиатско-Тихоокеанский регион
    • Китай
    • Индия
    • Япония
    • Австралия
    • Южная Корея
    • АСЕАН
    • Остальная часть Азиатско-Тихоокеанского региона
  • Ближний Восток
    • ГКЦ Страны
    • Израиль
    • Остальная часть Ближнего Востока
  • Африка
    • Южная Африка
    • Северная Африка
    • Центральная Африка
• Ключевые игроки Insights
• • Advanced Micro Devices Inc.
  • Ком, Инк.
  • Apple Inc.
  • Baidu, Inc.
  • Facebook, Inc.
  • Google LLC
  • ай
  • Huawei Technologies Co., Ltd.
  • IBM Corporation
  • Intel Corporation
  • житие
  • MediaTek Inc.
  • Корпорация Microsoft
  • Корпорация NVIDIA
  • Qualcomm Technologies, Inc.