Marktgröße und Prognose für Chips für künstliche Intelligenz

Der Markt für Chips für künstliche Intelligenz wurde im Jahr 2021 auf 10,25 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2030 309,53 Milliarden US-Dollar erreichen und zwischen 2023 und 2030 mit einer CAGR von 46,03 % wachsen.

Die Nachfrage nach effektiveren Systemen zur Lösung mathematischer und rechnerischer Probleme, das Aufkommen von und der zunehmende Einsatz von in der Robotik werden voraussichtlich die Entwicklung des globalen Marktes für Chips für künstliche Intelligenz (KI) vorantreiben. Der globale Marktbericht für Chips für künstliche Intelligenz bietet eine ganzheitliche Bewertung des Marktes. Der Bericht bietet eine umfassende Analyse der wichtigsten Segmente, Trends, Treiber, Beschränkungen, des Wettbewerbsumfelds und der Faktoren, die auf dem Markt eine wesentliche Rolle spielen.

Definition des globalen Marktes für Chips für künstliche Intelligenz

Chips für künstliche Intelligenz (KI) sind Siliziumchips, die KI-Technologie kombinieren, um rechnerische und mathematische Probleme zu lösen und gleichzeitig menschliche Fehler zu minimieren. Diese KI-Prozessoren können riesige und parallele Systeme erfolgreich verwalten. Die zunehmende Nutzung sozialer Medien und Plattformen hat zu einem enormen Anstieg des Datenvolumens geführt, was effizientere Prozessoren für die schnellere Erledigung von Aufgaben des maschinellen Lernens erforderlich macht. Da sie dies ermöglichen, lösen KI-basierte Prozessoren den Bedarf an schnellerer Verarbeitung.

KI-Chips bestehen aus 16 NVIDIA V100 Tensor Core GPUs. Der NVIDIA DGX A100 ist Neuseelands erster Computer und die weltweit fortschrittlichste Maschine zur Unterstützung allgemeiner KI-Aufgaben. Zu den täglichen Interaktionen der Menschen mit Programmen, die trainiert werden müssen, gehören Facebook-Fotos und Google Translate. Künstliche Intelligenz wird in vier Typen eingeteiltSelbstbewusstsein, begrenztes Gedächtnis, reaktive Maschinen und Theory of Mind. Aufgrund ihrer einzigartigen Eigenschaften sind KI-Chips beim Training und bei der Inferenz von KI-Algorithmen zehn- oder sogar tausendmal schneller und effizienter als CPUs.

Die Kundenpräferenz für Geräte des Internets der Dinge ist einer der Hauptgründe dafür, dass Technologieunternehmen Hochgeschwindigkeits-CPUs bauen. KI-Chips könnten möglicherweise in mobile Geräte wie Smartphones integriert werden. Diese Prozessoren haben mehrere Vorteile, darunter höhere Geschwindigkeit, Benutzerfreundlichkeit sowie Datenschutz und -sicherheit. Intelligente Robotik, Spracherkennung und smarte Hardware sind einige der Einsatzmöglichkeiten von KI-Chips.

Weltweiter Überblick über den Markt für Chips für künstliche Intelligenz

Die KI-Investitionslandschaft erlebte 2019 ein weiteres Jahr soliden Wachstums, wobei die USA die Führung übernahmen und einen Rekordwert von 22,70 Milliarden USD erreichten. Trotz vieler Gegenwinde und Neuausrichtungen von Interessen und Prioritäten, die Unsicherheit hervorrufen können, erlitt der Markt keine Ermüdung. Unternehmen erwärmen sich zunehmend für den Wert von KI. Unternehmen setzen nicht nur aktiv auf Automatisierung, um sich wiederholende Prozesse zu automatisieren, die Einhaltung von Vorschriften sicherzustellen und das Kundenerlebnis zu verbessern, sondern sie gehen auch Partnerschaften mit Plattformen für maschinelles Lernen ein und gewinnen KI-Startups und Talente, um Datenpipelines aufzubauen, proprietäre KI-Modelle zu erstellen und ihren Lebenszyklus für die Entwicklung und den Betrieb von maschinellem Lernen zu verwalten.

Verschiedene wichtige Akteure haben Innovationen entwickelt, um eine dedizierte Plattform zu entwickeln. Beispielsweise hat die Plattform von Mythic den Vorteil, digitale/analoge Berechnungen im Speicher zu verarbeiten, was zu verbesserter Leistung, Genauigkeit und Lebensdauer führt. Darüber hinaus ist der Bedarf an Integration und Automatisierung stark gestiegen. KI und der Anstieg der staatlichen Ausgaben für Lösungen, die mit Echtzeitanalysen und KI integriert sind, dürften das Wachstum des Chips für künstliche Intelligenz ankurbeln. Daher treibt der Anstieg der Investitionen in KI-Startups das globale Wachstum des Marktes für Chips für künstliche Intelligenz voran.

Quantencomputer arbeiten auf der Basis von Quantenbits oder Qubits. Ein Qubit kann gleichzeitig 0 und 1 sein. Quantencomputer benötigen Sekunden, um eine Berechnung abzuschließen, die sonst Tausende von Jahren dauern würde; einige der Fortschritte bei Quantencomputern in den letzten Jahren, von IBM im Jahr 2017, als ein 50-Qubit-Chip angekündigt wurde, von Intel, als ein 48-Qubit-Chip angekündigt wurde, und von Google Bristlecone mit einem 72-Qubit-Chip. Quantencomputer sind die innovative Transformation von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen. Quantencomputer werden die Welt beeinflussen, was viel schnellere Datenbanksuchen und Simulationen ermöglichen würde, da die Welt exponentiell wächst.

Quantencomputer werden in Zukunft viele unmögliche Dinge möglich machen. Daher treibt das Aufkommen des Quantencomputings das Wachstum des Marktes für Chips für künstliche Intelligenz an. Allerdings sind die Preise für KI-Chips relativ hoch und es mangelt an qualifizierten Arbeitskräften mit Kenntnissen über KI-basierte Systeme, insbesondere in Entwicklungsländern. Dies kann sich negativ auf das globale Wachstum des Marktes für Chips für künstliche Intelligenz auswirken. Der Anstieg der Investitionen in Forschung und Entwicklung, der vermehrte Einsatz autonomer Robotik in Branchenvertikalen und die Markteinführung von Hightech-Produkten werden neue Wachstumschancen auf dem globalen Markt für Chips für künstliche Intelligenz schaffen.

Globale Segmentierungsanalyse des Marktes für Chips für künstliche Intelligenz

Der globale Markt für Chips für künstliche Intelligenz ist nach Endbenutzer, Technologie und Geografie segmentiert.

Markt für Chips für künstliche Intelligenz nach Endbenutzer

• Gesundheitswesen
• Fertigung
• Automobilindustrie
• Einzelhandel
• Cybersicherheit
• Sonstige

Basierend auf dem Endbenutzer ist der Markt in Gesundheitswesen, Fertigung, Automobilindustrie, Einzelhandel, Cybersicherheit und Sonstige segmentiert. Die Cybersicherheitsbranche nimmt den größten Anteil des globalen Marktes für Chips für künstliche Intelligenz ein, da Antiviren- und Antimalware-Lösungen zunehmend implementiert werden, während die Zahl der Cybersicherheitsangriffe weltweit weiter zunimmt. Die zunehmende Nutzung mobiler Geräte für eine breite Palette von Anwendungen wie E-Mails, Fernüberwachung und Speicherung erhöht das Hackerrisiko und macht Netzwerke dadurch anfälliger für Bedrohungen. Die schnelle Einführung cloudbasierter Dienste und benutzerfreundlicher Antiviren- und Antimalware-Lösungen treibt den Markt für Chips mit künstlicher Intelligenz an.

Markt für Chips mit künstlicher Intelligenz nach Technologie

• Maschinelles Lernen
• Prädiktive Analyse
• Verarbeitung natürlicher Sprache
• Sonstige

Nach Technologie ist der Markt in maschinelles Lernen, prädiktive Analyse und Sonstiges unterteilt. Es wird erwartet, dass die Deep-Learning-Technologie im Prognosezeitraum flächendeckend eingeführt wird. Deep Learning ist eine Klasse des maschinellen Lernens, die auf mehreren Algorithmen basiert, um Beziehungen zwischen Daten herzustellen. Dabei werden künstliche neuronale Netzwerke verwendet, um mehrere Datenebenen wie Texte, Bilder und Töne zu erlernen. Die Algorithmen helfen dabei, Muster in einer Reihe unstrukturierter Daten zu erkennen. Darüber hinaus ist die zunehmende Anwendung von Algorithmen eine wichtige treibende Kraft für den Markt für Chips für künstliche Intelligenz. Deep-Learning-Technologie wird derzeit in den Bereichen Betrugserkennung, Sprachsuche, , , und Bewegungserkennung eingesetzt.

Markt für Chips für künstliche Intelligenz nach Geografie

• Nordamerika
• Europa
• Asien-Pazifik
• Rest der Welt

Auf Grundlage der Geografie wird der globale Markt für Chips für künstliche Intelligenz in Nordamerika, Europa, Asien-Pazifik und den Rest der Welt unterteilt. Nordamerika hält einen großen Marktanteil am globalen Markt für Chips für künstliche Intelligenz. Dies ist auf die starke Präsenz von Technologiegiganten in den USA zurückzuführen. In der Region wird auch umfangreich in Technologien im Zusammenhang mit künstlicher Intelligenz und die Verwendung von KI-Chips in Sicherheitsanwendungen investiert. Aufgrund der Präsenz von Entwicklungsländern wie China und Indien, in denen technologische Fortschritte erzielt werden und KI-Prozessorsysteme im großen Maßstab implementiert werden, wird für die Region Asien-Pazifik ein signifikantes Wachstum erwartet.

Wichtige Akteure

Der Studienbericht „Globaler Markt für Chips für künstliche Intelligenz“ bietet wertvolle Einblicke mit Schwerpunkt auf dem globalen Markt und einigen der wichtigsten Akteure wie NVIDIA Corporation, Qualcomm Technologies Inc., Advanced Micro Devices Inc., Alphabet Inc., Intel Corporation, Apple Inc., Mythic Ltd., Baidu, Samsung Electronics Co. Ltd. und MediaTek Inc.

Unsere Marktanalyse umfasst auch einen Abschnitt, der ausschließlich diesen wichtigen Akteuren gewidmet ist. Darin bieten unsere Analysten Einblick in die Finanzberichte aller wichtigen Akteure sowie Produkt-Benchmarking und SWOT-Analysen. Der Abschnitt „Wettbewerbslandschaft“ umfasst auch wichtige Entwicklungsstrategien, Marktanteile und Marktranganalysen der oben genannten Akteure weltweit.

Wichtige Entwicklungen

• Im Dezember 2022 kündigte Samsung Electronics eine Partnerschaft mit dem Internetportal-Riesen Naver Corporation an, um Chips der nächsten Generation für künstliche Intelligenz (KI) zu entwickeln, als Teil der Bemühungen, die Effizienz der Verarbeitung riesiger KI-Datensätze zu steigern.
• Im Oktober 2022 kündigte IBM System-on-Chip-KI-Hardware an. Die AIU ist eine vollständige System-on-Chip-Platine, die über eine branchenübliche PCIe-Schnittstelle mit Servern verbunden wird. Der IBM Tellum-Mikroprozessor, der die Mainframes der IBM z16-Serie, einschließlich des LinuxOne Emperor 4, antreibt, enthält einen KI-Kern, der als Grundlage der AIU dient. Die KI-Kerne des Tellum-Prozessors sind 7 nm groß, während die AIUs jeweils 32 Kerne haben und mit einer 5 nm (Nanometer)-Technologie entwickelt wurden.
• Im Mai 2022 brachte Intel Corp. einen neuen Chip namens Gaudi2 auf den Markt, der auf künstliche Intelligenz abzielt, da der Chiphersteller seine Präsenz in der KI-Chipbranche ausbaut. Gaudi2 ist der Prozessor der zweiten Generation von Habana Labs, einem israelischen KI-Chip-Unternehmen, das Intel Ende 2019 für rund 2 Milliarden Dollar übernommen hat. KI-Chip-Unternehmen haben in den letzten Jahren erhebliche Finanzmittel erhalten, da KI-Computing einer der am schnellsten wachsenden Sektoren der Rechenzentrumsaktivität ist.
• Im August 2020 brachte Kneron, ein führender Full-Stack-Anbieter von Edge-KI-Lösungen, seinen fortschrittlichen KI-Chipsatz „Kneron KL 720 SoC“ auf den Markt. Das Ziel ist, eine vollständige und kostengünstige KI-Chipsatzsuite für Geräte auf der ganzen Welt anzubieten.
• Im Mai 2020 erweiterte die Nvidia Corporation, ein globaler Konzern, der Grafikprozessoren, Mobiltechnologien und Desktop-Computer herstellt, seine EGX Edge-KI-Plattform mit der Einführung der neuen EGX Jetson Xavier NX und EGX A100. Ziel ist es, sichere KI-Verarbeitung und hohe Leistung am Rand anzubieten.
• Im September 2019 brachte die Alibaba Group Holding Limited einen KI-basierten Chipsatz auf den Markt – „Hanguang 800“, der erweiterte Rechenleistung in der Cloud bietet. Dieser Chip kann maschinelle Lernaufgaben beschleunigen und das Kundenerlebnis verbessern.
• Im September 2019 baute Apple Inc. seine A11-, A12- und A13-Bionic-Chips für die Hochleistungsprozessoren, die aus Kern-CPUs bestehen, die mit GPUs als Beschleunigern integriert sind.
• Im Dezember 2019 erwarb die Intel Corporation Habana Labs für 2 Milliarden Dollar. Intel Corporation hat mit dieser Übernahme seine KI-Strategie vorangetrieben, indem es Kunden Lösungen bietet, die ihren Anforderungen entsprechen.
• Im August 2019 ging NVIDIA Corporation eine Partnerschaft mit VMware und Amazon ein, um KI-Aufgaben zu beschleunigen. Im Rahmen dieser Partnerschaft veröffentlichte NVIDIA Corporation GPU-Technologie für die VMware Cloud auf AWS. Dies half auch gemeinsamen Kunden von NVIDIA Corporation und VMware, ihren Arbeitsablauf zu optimieren.
• Im März 2019 ging AMD eine Partnerschaft mit ScaleMP ein, um AMD-Server-OEMs die Erstellung von Systemen mit 4, 8 und bis zu 128 Prozessorsockeln, 8.192 CPUs und 256 Terabyte gemeinsam genutztem Speicher zu ermöglichen.

Ace-Matrix-Analyse

Die im Bericht bereitgestellte Ace-Matrix hilft dabei, die Leistung der wichtigsten Akteure dieser Branche zu verstehen, da wir für diese Unternehmen eine Rangliste basierend auf verschiedenen Faktoren wie Servicefunktionen und Innovationen, Skalierbarkeit, Serviceinnovation, Branchenabdeckung, Branchenreichweite und Wachstums-Roadmap erstellen. Basierend auf diesen Faktoren ordnen wir die Unternehmen in vier Kategorien einAktiv, Spitzentechnologie, Aufstrebend und Innovativ.

Marktattraktivität

Das bereitgestellte Bild der Marktattraktivität würde außerdem dabei helfen, Informationen über die Region zu erhalten, die auf dem globalen Markt für Chips für künstliche Intelligenz führend ist. Wir decken die wichtigsten Einflussfaktoren ab, die für das Branchenwachstum in der jeweiligen Region verantwortlich sind.