Mercado de hardware informático de IA: crecimiento, tendencias, impacto de COVID-19 y pronósticos (2022 - 2027)

El mercado de hardware informático de IA está segmentado por tipo (procesador de visión independiente, procesador de visión integrado, procesador de sonido independiente y procesador de sonido integrado), usuario final (BFSI, automoción, salud, TI y telecomunicaciones, aeroespacial y defensa, energía y Servicios Públicos, y Gobierno y Servicios Públicos), y Geografía.

Instantánea del mercado

ai computing hardware market CAGR
Study Period: 2018 - 2026
Base Year: 2021
Fastest Growing Market: Asia Pacific
Largest Market: North America
CAGR: 26 %

Need a report that reflects how COVID-19 has impacted this market and its growth?

Visión general del mercado

Se espera que el mercado de hardware informático de IA registre una CAGR del 26% durante el período de pronóstico (2021 - 2026). Más recientemente, el auge de la IA ha provocado un flujo de empresas de hardware emergentes que desarrollan chips más especializados, que están optimizados para aplicaciones específicas, como la conducción autónoma y las cámaras de vigilancia. Graphcore y algunos otros jugadores ofrecen chips mucho más flexibles, que no solo son cruciales para desarrollar aplicaciones de IA, sino que también son mucho más difíciles de producir. En diciembre de 2019, Microsoft financió USD 200 millones a Graphcore para encontrar hardware que haga que sus servicios en la nube sean más atractivos para el creciente número de clientes de aplicaciones de IA. Si se mantiene, el creciente número de servicios en la nube puede ayudar a hacer crecer el mercado de hardware.

  • La demanda de hardware informático de IA en el sector de la defensa impulsa el mercado. La fuerza aérea necesita arquitecturas informáticas no convencionales para el reconocimiento de patrones, el razonamiento de eventos, la toma de decisiones, el aprendizaje adaptativo y la asignación autónoma de tareas en aeronaves tripuladas y no tripuladas que ahorran energía. Según los investigadores, el área de enfoque principal es la computación neuromórfica o la computación inspirada en el cerebro que involucra procesadores más avanzados que las arquitecturas Von Neumann más tradicionales. Este tipo de diseño podría dar lugar a circuitos no convencionales basados ​​en nanotecnologías emergentes, como memristores y nanofotónica.
  • La adopción de arreglos de compuertas programables en campo (FPGA) para alta velocidad de cómputo impulsa el mercado. El FPGA proporciona salidas térmicas bajas y latencias bajas y ofrece un procesador de aprendizaje profundo alternativo con un gran potencial. Por ejemplo, con algunos esfuerzos de programación, los desarrolladores pueden modificar los FPGA, como un software para ejecutar varias redes neuronales. Si una aplicación requiere varias redes neuronales a lo largo del tiempo, las FPGA representan una buena opción. Además, los aceleradores de hardware, como los FPGA, son cada vez más importantes en los sistemas de servidor que ejecutan grandes cargas de trabajo de base de datos o entrenamiento de IA en muchas industrias.
  • En septiembre de 2019, Intel anunció el envío de nuevos arreglos de puertas programables en campo (FPGA) Intel Stratix 10 DX para ayudar a acelerar las cargas de trabajo en la nube y en las empresas que utilizan la tecnología de centro de datos de Intel. También ayudan a aumentar el ancho de banda y la aceleración del hardware para algunos de los próximos procesadores Intel Xeon Scalable, mostrando una latencia un 37 % más baja y una tasa de transferencia máxima teórica de 28 Gbps.
  • Sin embargo, el impacto de COVID-19 afecta el crecimiento del mercado debido a la desaceleración masiva de la cadena de suministro. En el sector de los chips, los ingresos se han desplomado casi un 12 % a nivel mundial durante la pandemia, cayendo casi 57 000 millones de USD en comparación con 2018, lo que en última instancia puede afectar a los procesadores informáticos de IA. Intel experimentó un crecimiento cero en su segmento de microprocesadores centrales en 2019, mientras que las ventas de chips lógicos aumentaron un 7 %.
  • Además, el crecimiento del mercado se puede observar en el cuidado de la salud para proporcionar procesadores que ayuden a los médicos. En abril de 2020, AMD anunció un fondo de HPC (computación de alto rendimiento) COVID-19 para proporcionar a las instituciones de investigación recursos informáticos para acelerar la investigación médica sobre COVID-19 y otras enfermedades. El fondo incluirá una donación inicial de 15 millones de dólares de sistemas de alto rendimiento con CPU AMD EPYC (unidades de procesamiento central) y GPU AMD Radeon Instinct (unidades de procesamiento de gráficos) a instituciones de investigación clave. Para los clientes médicos, AMD está priorizando y agilizando los envíos de productos, incluidos los procesadores integrados de AMD que se utilizan en ventiladores y respiradores.

Alcance del Informe

El hardware informático de IA es una clase de microprocesadores o microchips, diseñados para permitir un procesamiento más rápido de las aplicaciones de IA. El estudio sobre el mercado comprende procesadores de visión independientes y procesadores de sonido integrados, entre otros, que ofrecen varios jugadores a diferentes usuarios finales, como BFSI, automoción, TI y telecomunicaciones.

Type
Stand-alone Vision Processor
Embedded Vision Processor
Stand-alone Sound Processor
Embedded Sound Processor
End User
BFSI
Automotive
Healthcare
IT and Telecom
Aerospace and Defense
Energy and Utilities
Government and Public Services
Other End Users
Geography
North America
United States
Canada
Europe
Germany
United Kingdom
France
Rest of Europe
Asia-Pacific
China
Japan
South Korea
Rest of Asia-Pacific
Rest of the World
Latin America
Middle-East and Africa

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Tendencias clave del mercado

Sector automotriz será testigo de un crecimiento significativo

  • La industria automotriz está atravesando una década de rápidos cambios, a medida que los vehículos se vuelven más conectados, los nuevos sistemas de propulsión, como los motores eléctricos, se generalizan y aumenta el nivel de autonomía de los vehículos. Muchos fabricantes de automóviles ya han respondido anunciando proyectos piloto de conducción autónoma, que pueden necesitar hardware informático de IA.
  • Por ejemplo, las plataformas informáticas autónomas NVIDIA DRIVE AGX se basan en NVIDIA Xavier, el primer procesador del mundo diseñado para la conducción autónoma. El sistema en un chip (SoC) Xavier de grado automático está en producción y está diseñado para la seguridad, incorporando seis tipos diferentes de procesadores para ejecutar algoritmos redundantes y diversos para IA, procesamiento de sensores, mapeo y conducción.
  • Además, Xpeng P7 es el primer vehículo de producción listo para la autonomía L3 en el mercado chino, impulsado por el sistema en un chip DRIVE AGX Xavier de NVIDIA, que ofrece un rendimiento de 30 TOPS (billones de operaciones por segundo) mientras consume solo 30 vatios de energía. . Su sistema de conducción autónoma, XPILOT3.0, está hecho para las desafiantes carreteras de China. Contiene 12 sensores ultrasónicos, cinco radares de ondas milimétricas, 14 cámaras y el único sistema integrado de percepción múltiple de 360° de la industria.
  • Además, en abril de 2020, la startup de vehículos autónomos, Phantom AI, recaudó USD 22 millones en un financiamiento Serie A liderado por Celeres Investments y al que se unieron el fabricante de automóviles estadounidense, Ford Motor Co., y KT, la compañía de telecomunicaciones más grande de Corea del Sur. Phantom AI se enfoca en incluir visión por computadora, fusión de sensores y capacidades de control en sus soluciones y acelerar su producción a nivel mundial.
  • Además, los jugadores se están enfocando en la próxima generación de plataformas de visualización inteligente para la visualización de vista envolvente, monitoreo del conductor, procesamiento de visión independiente y soluciones de espejo electrónico. En abril de 2020, Ambarella anunció los SoC para cámaras automotrices CV22FS y CV2FS, con procesamiento de IA y conformidad con ASIL-B, para permitir aplicaciones relacionadas con la seguridad.
  • Además, combinado con el soporte integrado en el procesador para inteligencia artificial y redes neuronales, COTS (plataforma comercial lista para usar) ofrece todo lo que los desarrolladores necesitan para los sistemas de visión inteligente. En febrero de 2020, Congatec amplió una oferta de 3,5 pulgadas a los procesadores NXP i.MX8. La nueva placa conga-SMC1 de 3,5 pulgadas no solo cuenta con un zócalo SMARC para un rendimiento de procesador escalable, sino que también está optimizada para cámaras MIPI, que ahora se pueden conectar directamente y sin ningún hardware adicional y se pueden usar para el conocimiento de la situación en vehículos autónomos. .
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Asia-Pacífico registrará la tasa de crecimiento más rápida

  • Se espera que Asia-Pacífico registre una tasa de crecimiento significativa debido a los avances en la tecnología de inteligencia artificial en países como China y Japón, donde los jugadores se concentran en integrar hardware informático en los dispositivos a través de asociaciones.
  • En abril de 2020, el fabricante chino de chips de IA, Intellifusion, completó una ronda de financiación previa a la oferta pública inicial de casi 1000 millones de CNY (141 millones de USD), liderada por Utrust VC, Forebright Capital y su inversor actual, Walden International. Intellifusion se centra en el campo de la inteligencia visual. Su plataforma de chips, Moss, lanzó recientemente el chip de inteligencia artificial de segunda generación, DeepEye1000, que es un SoC heterogéneo de análisis visual multinúcleo con un procesador de red neuronal de conjunto de instrucciones personalizado integrado.
  • El rendimiento de la unidad de DeepEye1000 aumentó 20 veces y la eficiencia energética de la unidad aumentó 100 veces, y el retraso del sistema se redujo 200 veces. Se puede aplicar en seguridad inteligente, nuevos negocios, transporte inteligente, fabricación inteligente, almacenamiento inteligente, hogar inteligente, robot, supercomputación inteligente y otras industrias. Esto apoya aún más el crecimiento del mercado.
  • En agosto de 2019, Huawei anunció Ascend 910, su procesador de inteligencia artificial para entrenamiento de datos, y su marco informático de inteligencia artificial, MindSpore. El procesador ofrece 256 TeraFLOPS para puntos flotantes de precisión media (FP16) y 512 TeraFLOPS para cálculos de precisión de enteros (INT8), respectivamente. Además, Huawei planea desarrollar productos Atlas y MDC basados ​​en procesadores Ascend, que se pueden proporcionar a universidades y otros socios en India, a medida que desarrollan aplicaciones para abordar desafíos específicos de la industria. Esto puede impulsar aún más el crecimiento del mercado en el futuro en India y China.
  • Además, los dispositivos informáticos de última generación de hoy en día se basan en GPU convencionales de uso general. Por lo general, estos procesadores no son capaces de soportar la creciente demanda de requisitos de procesamiento basados ​​en IA, como el reconocimiento y el análisis de imágenes, que necesitan dispositivos más grandes a un costo más alto debido al aumento en el consumo de energía y la generación de calor. Dichos dispositivos y su rendimiento limitado no son deseables para el procesamiento de IA de última generación.
  • Para abordar estos problemas, en marzo de 2020, Socionext Inc. desarrolló un prototipo de chip que incorpora la tecnología de red neuronal profunda (DNN) cuantizada recientemente desarrollada, lo que permite un procesamiento de IA muy avanzado para dispositivos informáticos de borde pequeños y de bajo consumo. El prototipo es parte de un proyecto de investigación sobre "Desarrollo de tecnología AI-Edge LSI actualizable y de baja potencia", encargado por la Organización de Desarrollo de Tecnología Industrial y Nuevas Energías (NEDO) de Japón. Si se implementa más, esto puede permitir un crecimiento significativo en el mercado.
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Panorama competitivo

El mercado de hardware informático de IA está muy fragmentado y los principales actores han utilizado diversas estrategias, como lanzamientos de nuevos productos, acuerdos, empresas conjuntas, asociaciones y adquisiciones, para aumentar su presencia en este mercado. Los jugadores clave son Cadence Design Systems Inc., Synopsys Inc., etc. Los desarrollos recientes en el mercado incluyen:

  • 2020: Tenstorrent financió más de USD 34 millones para un sistema informático todo en uno denominado Grayskull. La arquitectura de Grayskull elimina los cálculos innecesarios para ofrecer una mejora del rendimiento en los modelos de IA más utilizados en la actualidad, lo que permite a los científicos de datos entrenar una IA sofisticada sin tener que pagar un ojo de la cara por los recursos alojados en la nube. El sistema cuenta con 120 de los núcleos Tensix patentados de Tenstorrent, cada uno de los cuales comprende un procesador de paquetes de alta utilización, un procesador de datos múltiples de instrucción única (SIMD), un bloque computacional de matemáticas densas y cinco núcleos de computadora con conjunto de instrucciones reducido (RISC).

Table of Contents

  1. 1. INTRODUCTION

    1. 1.1 Study Deliverables

    2. 1.2 Study Assumptions

    3. 1.3 Scope of the Study

  2. 2. RESEARCH METHODOLOGY

  3. 3. EXECUTIVE SUMMARY

  4. 4. MARKET DYNAMICS

    1. 4.1 Market Overview

    2. 4.2 Market Drivers

      1. 4.2.1 Demand for AI Computing Hardware in the Defense sector

      2. 4.2.2 Adoption of Field-programmable Gate Arrays (FPGA) for High Computing Speed

    3. 4.3 Market Restraints

      1. 4.3.1 Limited Number of AI Experts and High Power Consumption

    4. 4.4 Industry Value Chain Analysis​

    5. 4.5 Industry Attractiveness - Porter's Five Forces Analysis​

      1. 4.5.1 Threat of New Entrants

      2. 4.5.2 Bargaining Power of Buyers/Consumers

      3. 4.5.3 Bargaining Power of Suppliers

      4. 4.5.4 Threat of Substitute Products

      5. 4.5.5 Intensity of Competitive Rivalry

  5. 5. MARKET SEGMENTATION

    1. 5.1 Type

      1. 5.1.1 Stand-alone Vision Processor

      2. 5.1.2 Embedded Vision Processor

      3. 5.1.3 Stand-alone Sound Processor

      4. 5.1.4 Embedded Sound Processor

    2. 5.2 End User

      1. 5.2.1 BFSI

      2. 5.2.2 Automotive

      3. 5.2.3 Healthcare

      4. 5.2.4 IT and Telecom

      5. 5.2.5 Aerospace and Defense

      6. 5.2.6 Energy and Utilities

      7. 5.2.7 Government and Public Services

      8. 5.2.8 Other End Users

    3. 5.3 Geography

      1. 5.3.1 North America

        1. 5.3.1.1 United States

        2. 5.3.1.2 Canada

      2. 5.3.2 Europe

        1. 5.3.2.1 Germany

        2. 5.3.2.2 United Kingdom

        3. 5.3.2.3 France

        4. 5.3.2.4 Rest of Europe

      3. 5.3.3 Asia-Pacific

        1. 5.3.3.1 China

        2. 5.3.3.2 Japan

        3. 5.3.3.3 South Korea

        4. 5.3.3.4 Rest of Asia-Pacific

      4. 5.3.4 Rest of the World

        1. 5.3.4.1 Latin America

        2. 5.3.4.2 Middle-East and Africa

  6. 6. COMPETITIVE LANDSCAPE

    1. 6.1 Company Profiles

      1. 6.1.1 Cadence Design Systems Inc.

      2. 6.1.2 Synopsys Inc.

      3. 6.1.3 NXP Semiconductors NV

      4. 6.1.4 CEVA Inc.

      5. 6.1.5 Allied Vision Technologies GmbH

      6. 6.1.6 Arm Limited

      7. 6.1.7 Knowles Electronics LLC

      8. 6.1.8 GreenWaves Technologies

      9. 6.1.9 Andrea Electronics Corporation

      10. 6.1.10 Basler AG

    2. *List Not Exhaustive
  7. 7. INVESTMENT ANALYSIS

  8. 8. MARKET OPPORTUNITIES AND FUTURE TRENDS

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Frequently Asked Questions

El mercado de hardware de computación AI se estudia desde 2018 hasta 2026.

El mercado de hardware informático de IA está creciendo a una CAGR del 26 % en los próximos 5 años.

Asia Pacífico está creciendo a la CAGR más alta durante 2021-2026.

América del Norte tiene la participación más alta en 2021.

Cadence Design Systems, Inc., Synopsys, Inc., NXP Semiconductors NV, CEVA, Inc., Allied Vision Technologies GmbH son las principales empresas que operan en el mercado de hardware informático de IA.

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