硬件市场人工智能 SIZE AND SHARE ANALYSIS - GROWTH TRENDS AND FORECASTS (2024-2031)

硬件市场人工智能 Size and Trends

估计全球硬件市场人工智能的价值 2024年56.21亿美元 预计将达到 截至2031年的158.46亿美元显示复合年增长率 (CAGR)从2024年到2031年占16%.

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跨行业迅速采用AI技术应用,如 机器人, (中文). 聪明的家庭,而自主的车辆可以在预测期间推动对GPU,芯片等专用AI硬件的需求,以及其他加速硬件的需求. 市场增长的驱动力是Intel,IBM,Google等主要技术角色在AI硬件创业中增加投资. 广泛提供低成本的基于云的AI平台,以及日益需要边缘分析学和计算,可以在不久的将来为AI硬件销售商开辟新的途径.

市场驱动力-各种行业对AI的需求增加

由于公司采用先进技术精简业务和提高生产率,大赦国际发现许多部门都有广泛的应用。 在制造业中,AI被用于机器的预测维护,质量控制和供应链优化.

在医疗保健方面,AI通过分析CT扫描和MRI等医疗影像来帮助诊断. 深层学习算法可以发现人类可能错过的规律和异常. 研究人员还在为护士和护理人员提供人工智能助理。 运输业发生了重大转变,自驾汽车需要精密的硬件来进行计算机视觉、路径规划和决策。 AI的其他新兴应用包括无人机对管道和风力涡轮机等能源资产的检查,基于分析犯罪模式的预测性治安,以及虚拟助手或聊天员的客户支持.

随着由于计算功率的提高和大量数据的可获得性,AI能力迅速增长,更多的行业将在不久的将来采用AI. 农业、教育、客户服务和城市基础设施等部门分别受益于人工智能在资源优化、适应性学习、个性化建议和交通管理方面的应用。 虽然在算法的集成,安全和公平方面仍然存在挑战,但大多数行业对数字技术的日益依赖刺激了对能为下一代应用提供动力的专门AI硬件的需求. AI在多个领域日益重要,可以推动AI在硬件市场增长.

Market Concentration and Competitive Landscape

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机器学习算法的进步

高级算法可以通过识别大型无结构数据集中的模式来解决复杂的问题. 演化神经网络和反复出现的神经网络等新的深层学习架构,在图像识别,自然语言处理和预测/预测等任务中实现了人类层面的性能.

转让学习和自我监督的学习方法通过利用现有知识,帮助ML模型用较少的数据实现更多目标. 处理文字、图像、音频等各种投入的模型也日益成为多种模式。 强化学习的发展使系统能够学习复杂的行为,通过试验和与环境的过度互动自主采取行动。 GANs或基因对抗网络在生成合成图像,视频和其他媒体内容方面找到了应用. 同时,自我监督的模型利用了大量未加标签的数据,这些数据以前没有得到充分利用。

计算硬件的进步,特别是图形处理单元(GPU)和Tensor处理单元(TPU),加速了更大和更复杂的神经网络的创建. 为了利用这些计算增强,算法研究者正在开发数据密集度越来越高的模型,需要专门的硬件加速器. 机器学习方面不断创新的步伐为AI芯片制造商创造了大量机会,为培训和在各个行业部署精密算法创造了可定制的解决方案。 这种不断提高性能、效率和专门能力的努力预计将大大推动AI硬件市场的长期需求。

分析员的关键外卖:

硬件市场增长的全球人工智能的驱动力是信息技术和电信、制造、零售、汽车、保健等行业越来越多地采用AI技术。 深度学习工作量和加速计算需求的不断增长的加工动力需求可以推动市场增长。 由于实时分析大量数据的需要日益增加,边缘装置和IoT将成为专门AI硬件的关键增长领域. 但是,AI芯片的初始开发成本高,缺乏标准,可能阻碍市场增长.

由于存在大型技术公司和主要研究中心,北美目前占据市场主导地位. 同时,亚太正在积极投资于大赦国际,预计增长最快。 中国等国家的目标是到2030年成为AI的全球领先者,这将刺激硬件需求. 此外,日本、韩国和西欧国家也在迅速部署AI和支持硬件开发,以获得竞争优势。

专门的AI处理器为硬件制造商提供了一次重要的机会,通过创建应用程序专用芯片来利用AI的繁荣. 此外,预计工厂自动化程度的提高将加强视觉解决方案的整合,从而推动计算机视觉硬件部分的增长。 然而,由于通用计算机模型的灵活性和广泛的平行结构,在可预见的将来,这些模型在培训AI模型方面仍然至关重要。

市场挑战——AI硬件设计和开发的复杂性

专门AI硬件设计和开发的复杂性会阻碍硬件市场增长中的全球人工智能. 开发能够处理深层学习和神经网络的计算要求的应用专用集成电路(ASICs)或系统对芯片(SoCs),是一个巨大的技术挑战. 它需要硬件设计,半导体制造,平行计算架构和软件硬件共设计等方面的专业知识. 很难找到处理功率、内存带宽、功耗和成本的最佳水平。 为高效运行自定义硬件而培训通用GPU的AI模型的过渡也带来了挑战. 硬件销售商必须大力投资研发,以不断创新,并用每新一代AI芯片提供性能改进. 这种持续的工程努力加上可持续数年的设计周期,使硬件公司在将专门的AI解决方案商业化方面面临更大的复杂性.

2023年12月,以半导体设计和制造创新闻名的领先技术公司英特尔公司宣布推出其新的AI产品和硬件. 引入了第5Gen Intel Xeon和Intel Core Ultra处理器,扩展了公司广泛的AI硬件组合,定位它与顶级AI硬件供应商有效竞争.

机会-对AI在游戏和娱乐方面日益增长的需求

游戏和娱乐业已成为硬件人工智能的主要机会领域. AI的应用,如计算机视觉,运动跟踪,预测分析,面部识别,以及自然语言处理等,增强了用户在游戏,互动内容和模拟方面的经验. 该行业正在大量投资于人工智能技术,以赋予VR/AR体验、个性化建议、背景故事描述、生活类虚拟人物和综合社会体验的动力。 游戏和娱乐客户对专门的AI能力日益增长的需求,可以推动开发高效的AI硬件加速器,优化用于计算机视觉,语音和语言处理工作量.

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透视按硬件类型划分 - AI不断增长的处理需求可以驱动AI处理器段增长.

在硬件类型方面,由于先进AI技术的加工需求不断增长,AI处理器部分估计在2024年贡献了45.1%的市场份额. 随着AI应用程序日益精密,利用深层学习,计算机视觉,自然语言处理等技术,这些应用程序的动力处理要求成倍增长. 这推动了对能够比传统CPU或GPU更有效处理这些繁重工作量的专门AI处理器的需求.

AI处理器如GPU,应用程序-特定集成电路(ASICs),以及神经形态芯片都是从地面向上专门为AI任务设计的,其专用架构和指令集适合常见的AI操作. 这些技术提供的每瓦的AI性能大大高于替代品,从而可以培训和部署更大和更复杂的AI模型. 开发AI处理器的主要公司包括Nvidia、Intel、Qualcomm和Graphcore。 随着AI继续推进并应用于更多行业,对高性能和节能AI硬件的需求将刺激对AI处理器的需求.

2023年12月,著名半导体制造商AMD推出了新的AI硬件——MI300. MI300A是世界上第一台2台Exaflop超级计算机,与H100相比,GROMACS和HPCG基准的性能提高了10%至20%。

Insights By Application - 机器人自动化提升机器人应用中对AI硬件的需求

在应用方面,机器人部分估计在2024年贡献了29.6%的市场份额,这是由于越来越多的人工智能和机器人系统自动化。 AI芯片,加速器,边缘服务器等AI硬件的集成,使得机器人的计算机视觉,决策和运动规划能力更加精密. 这使得机器人能够执行以前不可能完成的复杂的自动化任务. 应用包括工业机器人武器,自主车辆,医疗手术机器人,服务机器人等.

随着机器人自动化的经济效益日益明显,许多公司正在将AI和机器人纳入其业务,以提高生产率,质量控制和工作流程效率. 需要扩大业务规模的物流仓库以及旨在通过机器人装配线加强生产的工厂的需求特别高。 AI硬件起到"大脑"的作用,为这些机器人系统提供动力,解释传感器输入,实时执行应变动作. 人工智能带来的认知能力的提高 使机器人在更多的行业中被更广泛地采用

最终使用行业的透视 - AI 基础设施需求驱动数据中心IT的采用

在终端使用工业方面,由于现代数据中心对人工智能基础设施的巨大要求,估计信息技术和电信部分在2024年将占市场份额的31.4%。 随着企业日益依赖云平台和AI驱动的网络服务,数据中心目睹了数据量和计算工作量的指数增长。 培训和部署先进的ML模型需要大量的处理功率,内存,联网和数据存储.

AWS,微软Azure,Google Cloud,IBM Cloud,Alibaba等主要云端供应商已着手采取举措,将AI整合到整个基础设施堆栈中,以支持这些必需品. 这包括部署AI ASICs、AI加速器以及AI框架和软件,以处理推荐系统、预测、安全监测、维护时间安排以及许多其他功能。 AI芯片和AI边缘服务器也正在被分配到网络边缘,以启用基于低纬度AI的服务和应用程序.

电信公司正在5G网络中应用AI,用于动态资源分配,预测维护,欺诈检测等. 这种在信息技术和云基础设施中广泛采用AI硬件和解决方案的做法巩固了这一行业在推动AI硬件总体需求方面的领先地位.

Regional Insights

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北美在硬件市场的全球人工智能中已确立为主导区域,2024年占35.1%. 由于英特尔,Nvidia和AMD等大型技术公司总部位于美国,因此该地区在AI芯片的启动和供应商中占据了最大的比例. 这些公司在创新AI硬件(如处理器,系统和边缘设备)方面进行了巨大的投资,优化了用于神经网络计算. 持续关注研发使得北美公司能够将尖端AI芯片技术商业化,远远领先于竞争对手. 它们还对全球技术标准和适用于AI部署的供应链具有重大影响。 大型技术客户基础的存在进一步加快了本区域各行业采用AI硬件产品和解决方案的速度.

亚太正迅速成为增长最快的市场,主要得益于中国的大量投资。 中国政府大力资助和促进本土创新,带动国内AI芯片制造取得实质性进步. 中国强大的电子产品制造部门使创业企业能够快速扩大硬件生产规模. “中国2025”等举措正在通过指定AI处理器和边缘设备为关键战略领域来加强这一增长。 此外,中国的几家公司正在利用具有竞争力的制造能力和专门知识,成功地在国际上扩展。 政府政策授权在基本产业中部署大赦国际,这进一步刺激了国内需求。 亚洲其他国家也在增加投资,以利用中国作为全球AI领导人的崛起所带来的经济机会. 随着当地能力的加强,亚太区域正在逐步转变为AI硬件技术的净出口国,而不是进口国。

Market Report Scope

Key Developments

• 2024年2月(明朝光绪三十一年二月). 卢克索尼斯专门研究AI动力视觉系统的公司,推出了其第一台热相机——OAK热相机. 这种创新的相机具有防水M12和M8连接器的特点,并配备了Myriad AI加速器. 其设计旨在检测漏水和火灾,以及比传统唯视摄像机更精确地识别人和动物.
• 2024年1月(明治10年1月1日),,号,. Sidus 空间,多面空间与数据服务公司专注于任务关键硬件制造,多学科工程服务,卫星设计,生产,发射规划,任务操作,在轨支援,随着公司准备发射其星座第一颗卫星利兹卫星1,2024年3月作为SpaceX's Transporter-10任务的一部分从加利福尼亚州范登堡航天部队基地发射,实现了重要的硬件合同和人工智能(AI)里程碑.
• 2020年4月,专攻视觉智能的中国AI芯片制造者Intelulation完成了IPO前期融资回合近1.41亿美元(约合10亿CNY). 本轮由Utrust VC,Forebright Capital,以及现有的投资者Walden International领跑. 智能化侧重于开发AI技术,包括它最近推出的第二代芯片DeepEye1000,这是一种多核心视觉分析SOC,以自定义指令集神经网络处理器为特色.
• 2020年3月,Socionex Inc.)是一家专门设计和开发System-on-Chip(SoC)产品的公司,开发了集成新开发的四元化深神经网络(DNN)技术的原型芯片. 这一进步使得专门为小型低功率边缘计算设备定制的高级AI处理成为可能. 该原型是日本新能源和工业技术开发组织(NEDO)委托开展的题为“更新和低功率AI-Edge LSI技术发展”的研究倡议的一部分。

* 定义: 硬件市场全球人工智能(Global Artificial Intelligence in Hardware Market)是指专门为机器学习和深层学习等人工智能应用设计的硬件和芯片的全球销售与发展. 这包括硬件加速器,芯片,处理器和其他可以加速AI培训和推论的设备. 这些硬件正在提高汽车、保健、制造业、农业等行业使用的AI系统的业绩。

Market Segmentation

• 按硬件透视类型分列(Revenue, USD Bn, 2019-2031)
• • AI 处理器
  • AI 加速器
  • 人工智能芯片
  • 人工智能服务器
• 根据应用深入观察(Revenue, USD Bn, 2019-2031)
• • 机器人学
  • 汽车
  • 保健
  • 消费者电子产品
  • 数据中心
  • 其他人员
• 《最终用途工业观察》(Revenue, USD Bn, 2019-2031)
• • 信息技术和电信
  • 制造业
  • 零售
  • 汽车
  • 保健
  • 其他人员
• 区域深入观察(Revenue, USD Bn, 2019-2031)
  • 北美
    • 美国.
    • 加拿大
  • 拉丁美洲
    • 联合国
    • 联合国
    • 墨西哥
    • 拉丁美洲其他地区
  • 欧洲
    • 德国
    • 吴K.
    • 页:1
    • 法国
    • 意大利
    • 俄罗斯
  • 欧洲其他地区
    • 亚太
    • 中国
    • 印度
    • 日本
    • 澳大利亚
    • 韩国
    • 东盟
    • 亚洲及太平洋其他地区
  • 中东
    • 海合会 国家
    • 以色列
    • 中东其他地区
  • 非洲
    • 南非
    • 北非
    • 中部非洲
• 关键玩家透视
• • 高级微设备股份有限公司.
  • (原始内容存档于2018-03-21). com, Inc.
  • 苹果股份有限公司.
  • 百度股份有限公司.
  • 脸书公司.
  • 谷歌有限责任公司
  • (单位:千美元)
  • 华威科技有限公司.
  • IBM公司
  • 英特尔公司
  • 生命图
  • MediaTek股份有限公司.
  • 微软公司
  • NVIDIA公司
  • Qualcomm科技股份有限公司.