Le dimensioni del mercato dei chipset per l’intelligenza artificiale (AI) si espanderanno in modo significativo entro la fine del 2032

Secondo l’ultimo rapporto di Reports and Data, il mercato globale dei chipset di intelligenza artificiale (AI) ha raggiunto 14,9 miliardi di dollari nel 2022. Si prevede che registrerà un tasso di crescita annuale composto (CAGR) dei ricavi del 40% durante il periodo di previsione.

La crescita dei ricavi del mercato è spinta da diversi fattori. In primo luogo, vi è una maggiore concorrenza nel mercato dei dispositivi abilitati all’intelligenza artificiale come smartphone, laptop e dispositivi indossabili. Inoltre, i progressi nelle tecnologie come il deep learning e il machine learning stanno contribuendo alla crescita. Inoltre, la crescente domanda di capacità migliorate nell’elaborazione, archiviazione e trasferimento dei dati, insieme all’uso crescente dell’intelligenza artificiale in vari settori come quello sanitario, finanziario e al dettaglio, stanno guidando la crescita dei ricavi del mercato.

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Inoltre, si prevede che il mercato trarrà vantaggio dalla crescente necessità di edge computing. L’edge computing è una tecnologia che consente l’elaborazione dei dati ai margini di una rete anziché fare affidamento su un data center centralizzato. Questa tecnologia sta guadagnando popolarità poiché riduce la latenza e migliora l’efficienza dell’elaborazione dei dati. Inoltre, si prevede che la crescente adozione di dispositivi Internet of Things (IoT) contribuirà alla crescita dei ricavi del mercato.

Fattori trainanti del mercato Chipset di intelligenza artificiale (AI).

Alcune delle innovazioni più importanti nel mercato dei chipset di intelligenza artificiale (AI).

Una notevole innovazione nel mercato dei chipset di intelligenza artificiale (AI) è lo sviluppo di acceleratori IA specializzati. Gli acceleratori AI sono componenti hardware progettati specificamente per ottimizzare e accelerare i calcoli AI, rendendoli più efficienti e veloci rispetto alle tradizionali unità di elaborazione centrale (CPU) e alle unità di elaborazione grafica (GPU).

Questi acceleratori di intelligenza artificiale specializzati sfruttano tecniche come l’elaborazione parallela, la moltiplicazione di matrici e l’aritmetica a precisione ridotta per eseguire attività di intelligenza artificiale come l’inferenza e l’addestramento della rete neurale con velocità ed efficienza energetica eccezionali. Sono generalmente implementati come chip dedicati o integrati in processori esistenti.

Un esempio importante di acceleratori IA è la Tensor Processing Unit (TPU) di Google. I TPU sono chip progettati su misura sviluppati da Google per accelerare i carichi di lavoro di machine learning. Sono specificamente ottimizzati per TensorFlow, un popolare framework di machine learning open source. Le TPU eccellono nell'esecuzione di calcoli di rete neurale e hanno dimostrato notevoli miglioramenti in termini di prestazioni rispetto alle CPU e GPU tradizionali.

Un’altra innovazione degna di nota è l’ascesa degli FPGA (field-programmable gate array) nel mercato dei chipset AI. Gli FPGA sono circuiti integrati riconfigurabili che possono essere personalizzati per eseguire compiti specifici, inclusi i calcoli AI. Offrono flessibilità e adattabilità, consentendo agli utenti di adattare l'hardware ai propri carichi di lavoro IA specifici.

Gli FPGA sono particolarmente utili per la prototipazione e l'implementazione di modelli IA in ambienti specializzati in cui il consumo energetico, la bassa latenza o l'elaborazione in tempo reale sono fondamentali. Possono essere riprogrammati per implementare diverse architetture di rete neurale e sono spesso impiegati in dispositivi di edge computing, veicoli autonomi e automazione industriale.

Panorama competitivo:

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