Tamanho do mercado de hardware de computação AI
| Período de Estudo | 2019 - 2029 |
| Ano Base Para Estimativa | 2023 |
| CAGR | 26.00 % |
| Mercado de Crescimento Mais Rápido | Ásia-Pacífico |
| Maior Mercado | América do Norte |
| Concentração de Mercado | Baixo |
Jogadores principais
*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica |
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Análise de mercado de hardware de computação de IA
Espera-se que o mercado de hardware de computação AI registre um CAGR de 26% durante o período de previsão (2021 – 2026). Mais recentemente, o boom da IA desencadeou uma série de empresas iniciantes de hardware que desenvolvem chips mais especializados, otimizados para aplicações específicas, como condução autônoma e câmeras de vigilância. A Graphcore e alguns outros players oferecem chips muito mais flexíveis, que não são apenas cruciais para o desenvolvimento de aplicações de IA, mas também muito mais desafiadores de produzir. Em dezembro de 2019, a Microsoft financiou 200 milhões de dólares à Graphcore para encontrar hardware que torne os seus serviços na nuvem mais atrativos para o crescente número de clientes de aplicações de IA. Se sustentado, o número crescente de serviços em nuvem poderá ajudar no crescimento do mercado de hardware.
- A demanda por hardware de computação de IA no setor de defesa impulsiona o mercado. A Força Aérea precisa de arquiteturas de computação não convencionais para reconhecimento de padrões, raciocínio de eventos, tomada de decisões, aprendizagem adaptativa e tarefas autônomas em aeronaves tripuladas e não tripuladas com eficiência energética. De acordo com os pesquisadores, a principal área de foco é a computação neuromórfica ou computação inspirada no cérebro que envolve processadores mais avançados do que as arquiteturas Von Neumann mais tradicionais. Este tipo de projeto poderia levar a circuitos não convencionais baseados em nanotecnologias emergentes, como memristores e nanofotônica.
- A adoção de arrays de portas programáveis em campo (FPGAs) para alta velocidade de computação impulsiona o mercado. O FPGA fornece baixas saídas térmicas e baixas latências e oferece um processador alternativo de aprendizado profundo com grande potencial. Por exemplo, com alguns esforços de programação, os desenvolvedores podem modificar FPGAs, como um software para executar várias redes neurais. Se uma aplicação requer diversas redes neurais ao longo do tempo, os FPGAs representam uma boa opção. Além disso, aceleradores de hardware, como FPGAs, são cada vez mais importantes em sistemas de servidores que executam treinamento pesado de IA ou cargas de trabalho de banco de dados em muitos setores.
- Em setembro de 2019, a Intel anunciou o lançamento de novos arrays de portas programáveis em campo (FPGAs) Intel Stratix 10 DX para ajudar a acelerar cargas de trabalho na nuvem e em empresas que usam a tecnologia de data center da Intel. Eles também ajudam a aumentar a largura de banda e a aceleração de hardware para alguns dos futuros processadores escaláveis Intel Xeon, mostrando latência 37% menor e uma taxa de transferência máxima teórica de 28 Gbps.
- No entanto, o impacto do COVID-19 afeta o crescimento do mercado devido à enorme desaceleração da cadeia de abastecimento. No setor dos chips, as receitas caíram quase 12%, a nível global, durante a pandemia, caindo quase 57 mil milhões de dólares em comparação com 2018, o que pode, em última análise, afetar os processadores de computação de IA. A Intel registrou crescimento zero em seu segmento principal de microprocessadores em 2019, enquanto as vendas de chips lógicos aumentaram 7%.
- Além disso, o crescimento do mercado pode ser observado na área da saúde para fornecer processadores ajudando médicos. Em abril de 2020, a AMD anunciou um fundo COVID-19 HPC (computação de alto desempenho) para fornecer às instituições de pesquisa recursos computacionais para acelerar a pesquisa médica sobre a COVID-19 e outras doenças. O fundo incluirá uma doação inicial de US$ 15 milhões em sistemas de alto desempenho equipados com CPUs AMD EPYC (unidades centrais de processamento) e GPUs AMD Radeon Instinct (unidades de processamento gráfico) para importantes instituições de pesquisa. Para clientes médicos, a AMD está priorizando e agilizando remessas de produtos, incluindo processadores integrados AMD usados em ventiladores e respiradores.
Tendências do mercado de hardware de computação de IA
Setor Automotivo testemunhará crescimento significativo
- A indústria automóvel está a atravessar uma década de mudanças rápidas, à medida que os veículos se tornam mais conectados, novos sistemas de propulsão, como os motores eléctricos, se tornam populares e o nível de autonomia dos veículos aumenta. Muitos fabricantes de automóveis já responderam anunciando projetos-piloto de condução autónoma, que podem necessitar de hardware de computação de IA.
- Por exemplo, as plataformas de computação autônoma NVIDIA DRIVE AGX são construídas no NVIDIA Xavier, o primeiro processador do mundo projetado para direção autônoma. O sistema em um chip (SoC) Xavier de classificação automática está em produção e foi projetado para segurança, incorporando seis tipos diferentes de processadores para executar algoritmos redundantes e diversos para IA, processamento de sensores, mapeamento e direção.
- Além disso, o Xpeng P7 é o primeiro veículo de produção L3 pronto para autonomia no mercado chinês, equipado com o sistema em um chip DRIVE AGX Xavier da NVIDIA, oferecendo desempenho de 30 TOPS (trilhões de operações por segundo) enquanto consome apenas 30 Watts de energia.. O seu sistema de condução autónoma, XPILOT3.0, foi concebido para as estradas desafiantes da China. Ele contém 12 sensores ultrassônicos, cinco radares de ondas milimétricas, 14 câmeras e o único sistema integrado de multipercepção de 360° do setor.
- Além disso, em abril de 2020, a startup de veículos autônomos, Phantom AI, levantou US$ 22 milhões em um financiamento Série A liderado pela Celeres Investments e acompanhado pela montadora norte-americana Ford Motor Co., e pela KT, a maior empresa de telecomunicações da Coreia do Sul. A Phantom AI se concentra em incluir visão computacional, fusão de sensores e recursos de controle em suas soluções e acelerar sua produção globalmente.
- Além disso, os players estão se concentrando na próxima geração de plataformas de visualização inteligentes para visualização surround, monitoramento de driver, processamento de visão independente e soluções de espelho eletrônico. Em abril de 2020, a Ambarella anunciou os SoCs de câmeras automotivas CV22FS e CV2FS, com processamento de IA e conformidade com ASIL-B, a fim de permitir aplicações relacionadas à segurança.
- Além disso, combinado com suporte integrado ao processador para inteligência artificial e redes neurais, a COTS (plataforma comercial pronta para uso) oferece tudo o que os desenvolvedores precisam para sistemas de visão inteligentes. Em fevereiro de 2020, a Congatec expandiu uma oferta de 3,5 polegadas para processadores NXP i.MX8. A nova placa conga-SMC1 de 3,5 polegadas não só possui um soquete SMARC para desempenho escalonável do processador, mas também é otimizada para câmeras MIPI, que agora podem ser conectadas diretamente e sem qualquer hardware adicional e podem ser usadas para reconhecimento situacional em veículos autônomos..
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Ásia-Pacífico registrará a taxa de crescimento mais rápida
- Espera-se que a Ásia-Pacífico registe uma taxa de crescimento significativa devido aos avanços na tecnologia de IA em países como a China e o Japão, onde os intervenientes estão concentrados na integração de hardware de computação nos dispositivos através de parcerias.
- Em abril de 2020, a fabricante chinesa de chips de IA, Intellifusion, concluiu uma rodada de financiamento pré-IPO de quase 1 bilhão de CNY (141 milhões de dólares), liderada pela Utrust VC, Forebright Capital e seu atual investidor, Walden International. A Intellifusion concentra-se no campo da inteligência visual. Sua plataforma de chip, Moss, lançou recentemente o chip de inteligência artificial de segunda geração, DeepEye1000, que é um SoC de análise visual multi-core heterogêneo com um processador de rede neural com conjunto de instruções personalizado incorporado.
- O desempenho da unidade do DeepEye1000 aumentou 20 vezes e a eficiência energética da unidade aumentou 100 vezes, com o atraso do sistema reduzido em 200 vezes. Pode ser aplicado em segurança inteligente, novos negócios, transporte inteligente, fabricação inteligente, armazenamento inteligente, casa inteligente, robô, supercomputação inteligente e outras indústrias. Isso apoia ainda mais o crescimento do mercado.
- Em agosto de 2019, a Huawei anunciou o Ascend 910, seu processador de IA para treinamento de dados e sua estrutura de computação de IA, MindSpore. O processador oferece 256 TeraFLOPS para pontos flutuantes de meia precisão (FP16) e 512 TeraFLOPS para cálculos de precisão inteira (INT8), respectivamente. Além disso, a Huawei planeia desenvolver produtos Atlas e MDC baseados em processadores Ascend, que podem ser fornecidos a universidades e outros parceiros na Índia, à medida que desenvolvem aplicações para enfrentar desafios específicos da indústria. Isto pode impulsionar ainda mais o crescimento do mercado no futuro na Índia e na China.
- Além disso, os dispositivos de computação de ponta atuais são baseados em GPUs convencionais de uso geral. Estes processadores geralmente não são capazes de suportar a crescente procura de requisitos de processamento baseados em IA, tais como reconhecimento e análise de imagens, que necessitam de dispositivos maiores a um custo mais elevado devido ao aumento no consumo de energia e na geração de calor. Tais dispositivos e o seu desempenho limitado não são desejáveis para o processamento de IA de última geração.
- Para resolver esses problemas, em março de 2020, a Socionext Inc. desenvolveu um protótipo de chip que incorpora a tecnologia quantizada Deep Neural Network (DNN) recentemente desenvolvida, permitindo processamento de IA altamente avançado para dispositivos de computação de ponta pequenos e de baixo consumo de energia. O protótipo faz parte de um projeto de pesquisa sobre Desenvolvimento de tecnologia AI-Edge LSI atualizável e de baixo consumo de energia, encomendado pela Organização de Desenvolvimento de Nova Energia e Tecnologia Industrial (NEDO) do Japão. Implementado ainda mais, isso pode permitir um crescimento significativo do mercado.
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Visão geral da indústria de hardware de computação de IA
O mercado de hardware de computação de IA é altamente fragmentado, e os principais players têm utilizado diversas estratégias, como lançamentos de novos produtos, acordos, joint ventures, parcerias e aquisições, para aumentar sua presença neste mercado. Os principais players são Cadence Design Systems Inc., Synopsys Inc., etc. Os desenvolvimentos recentes no mercado incluem -.
- 2020 - A Tenstorrent financiou mais de US$ 34 milhões para um sistema de computador multifuncional batizado de Grayskull. A arquitetura de Grayskull elimina computação desnecessária para fornecer uma melhoria de desempenho nos modelos de IA mais usados atualmente, permitindo que os cientistas de dados treinem IA sofisticada sem ter que pagar caro por recursos hospedados na nuvem. O sistema possui 120 núcleos Tensix proprietários da Tenstorrent, cada um dos quais compreende um processador de pacotes de alta utilização, um processador de dados múltiplos de instrução única (SIMD), um bloco computacional matemático denso e cinco núcleos de computador com conjunto de instruções reduzido (RISC).
Líderes de mercado de hardware de computação de IA
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Cadence Design Systems, Inc.
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Synopsys, Inc.
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NXP Semiconductors N.V.
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CEVA, Inc.
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Allied Vision Technologies GmbH
*Isenção de responsabilidade: Principais participantes classificados em nenhuma ordem específica
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Relatório de mercado de hardware de computação de IA – Índice
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1. INTRODUÇÃO
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1.1 Resultados do estudo
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1.2 Suposições do estudo
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1.3 Escopo do estudo
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2. METODOLOGIA DE PESQUISA
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3. SUMÁRIO EXECUTIVO
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4. DINÂMICA DE MERCADO
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4.1 Visão geral do mercado
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4.2 Drivers de mercado
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4.2.1 Demanda por hardware de computação de IA no setor de defesa
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4.2.2 Adoção de matrizes de portas programáveis em campo (FPGA) para alta velocidade de computação
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4.3 Restrições de mercado
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4.3.1 Número limitado de especialistas em IA e alto consumo de energia
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4.4 Análise da cadeia de valor da indústria
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4.5 Atratividade da Indústria – Análise das Cinco Forças de Porter
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4.5.1 Ameaça de novos participantes
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4.5.2 Poder de barganha dos compradores/consumidores
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4.5.3 Poder de barganha dos fornecedores
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4.5.4 Ameaça de produtos substitutos
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4.5.5 Intensidade da rivalidade competitiva
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5. SEGMENTAÇÃO DE MERCADO
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5.1 Tipo
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5.1.1 Processador de visão independente
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5.1.2 Processador de visão incorporado
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5.1.3 Processador de som independente
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5.1.4 Processador de som incorporado
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5.2 Usuário final
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5.2.1 BFSI
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5.2.2 Automotivo
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5.2.3 Assistência médica
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5.2.4 TI e Telecom
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5.2.5 Aeroespacial e Defesa
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5.2.6 Energia e serviços públicos
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5.2.7 Governo e Serviços Públicos
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5.2.8 Outros usuários finais
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5.3 Geografia
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5.3.1 América do Norte
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5.3.1.1 Estados Unidos
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5.3.1.2 Canadá
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5.3.2 Europa
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5.3.2.1 Alemanha
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5.3.2.2 Reino Unido
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5.3.2.3 França
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5.3.2.4 Resto da Europa
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5.3.3 Ásia-Pacífico
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5.3.3.1 China
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5.3.3.2 Japão
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5.3.3.3 Coreia do Sul
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5.3.3.4 Resto da Ásia-Pacífico
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5.3.4 Resto do mundo
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5.3.4.1 América latina
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5.3.4.2 Médio Oriente e África
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6. CENÁRIO COMPETITIVO
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6.1 Perfis de empresa
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6.1.1 Cadence Design Systems Inc.
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6.1.2 Synopsys Inc.
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6.1.3 NXP Semiconductors NV
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6.1.4 CEVA Inc.
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6.1.5 Allied Vision Technologies GmbH
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6.1.6 Arm Limited
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6.1.7 Knowles Electronics LLC
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6.1.8 GreenWaves Technologies
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6.1.9 Andrea Electronics Corporation
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6.1.10 Basler AG
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7. ANÁLISE DE INVESTIMENTO
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8. OPORTUNIDADES DE MERCADO E TENDÊNCIAS FUTURAS
Segmentação da indústria de hardware de computação de IA
O hardware de computação de IA é uma classe de microprocessadores ou microchips, projetados para permitir o processamento mais rápido de aplicativos de IA. O estudo de mercado compreende processadores de visão autônomos e processadores de som embarcados, entre outros, que são oferecidos por diversos players para diversos usuários finais, como BFSI, automotivo, TI e telecomunicações.
| Tipo | ||
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| Usuário final | ||
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| Geografia | ||||||||||
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Perguntas frequentes sobre pesquisa de mercado de hardware de computação de IA
Qual é o tamanho atual do mercado de hardware de computação de IA?
O Mercado de Hardware de Computação AI deverá registrar um CAGR de 26% durante o período de previsão (2024-2029)
Quem são os principais atores do mercado de hardware de computação AI?
Cadence Design Systems, Inc., Synopsys, Inc., NXP Semiconductors N.V., CEVA, Inc., Allied Vision Technologies GmbH são as principais empresas que operam no mercado de hardware de computação de IA.
Qual é a região que mais cresce no mercado de hardware de computação AI?
Estima-se que a Ásia-Pacífico cresça no maior CAGR durante o período de previsão (2024-2029).
Qual região tem a maior participação no mercado de hardware de computação AI?
Em 2024, a América do Norte é responsável pela maior participação de mercado no mercado de hardware de computação de IA.
Que anos este mercado de hardware de computação de IA cobre?
O relatório abrange o tamanho histórico do mercado de hardware de computação de IA para os anos 2019, 2020, 2021, 2022 e 2023. O relatório também prevê o tamanho do mercado de hardware de computação de IA para os anos 2024, 2025, 2026, 2027, 2028 e 2029.
Relatório da indústria de hardware de computação de IA
Estatísticas para a participação de mercado de Hardware de computação de IA em 2024, tamanho e taxa de crescimento de receita, criadas por Mordor Intelligence™ Industry Reports. A análise do AI Computing Hardware inclui uma previsão de mercado para 2029 e uma visão histórica. Obtenha uma amostra desta análise do setor como um download gratuito em PDF do relatório.
