Tamanho do mercado de chipsets de inteligência artificial (AI) deve expandir significativamente até o final de 2032
De acordo com o último relatório da Reports and Data, o mercado global de chipsets de Inteligência Artificial (IA) atingiu US$ 14,9 bilhões em 2022. A previsão é de uma taxa de crescimento anual composta de receita (CAGR) de 40% durante o período de previsão.
O crescimento da receita do mercado está sendo impulsionado por diversos fatores. Em primeiro lugar, há uma concorrência acirrada no mercado de dispositivos habilitados para IA, como smartphones, laptops e dispositivos vestíveis. Além disso, avanços em tecnologias como aprendizado profundo e aprendizado de máquina estão contribuindo para o crescimento. Além disso, a crescente demanda por recursos aprimorados em processamento, armazenamento e transferência de dados, juntamente com o uso crescente de IA em vários setores, como saúde, finanças e varejo, estão impulsionando o crescimento da receita do mercado.
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Além disso, espera-se que o mercado se beneficie da crescente necessidade de computação de ponta. A computação de borda é uma tecnologia que permite o processamento de dados na borda de uma rede, em vez de depender de um data center centralizado. Essa tecnologia está ganhando popularidade, pois reduz a latência e melhora a eficiência do processamento de dados. Além disso, espera-se que a crescente adoção de dispositivos da Internet das Coisas (IoT) contribua para o crescimento da receita do mercado.
Fatores determinantes do mercado Chipsets de Inteligência Artificial (AI)
Algumas das inovações notáveis no mercado Chipsets de Inteligência Artificial (AI)
Uma inovação notável no mercado de chipsets de Inteligência Artificial (IA) é o desenvolvimento de aceleradores de IA especializados. Os aceleradores de IA são componentes de hardware projetados especificamente para otimizar e acelerar os cálculos de IA, tornando-os mais eficientes e rápidos do que as tradicionais unidades de processamento central (CPUs) e unidades de processamento gráfico (GPUs).
Esses aceleradores de IA especializados utilizam técnicas como processamento paralelo, multiplicação de matrizes e aritmética de precisão reduzida para executar tarefas de IA, como inferência de rede neural e treinamento com velocidade e eficiência energética excepcionais. Eles são normalmente implementados como chips dedicados ou integrados a processadores existentes.
Um exemplo proeminente de aceleradores de IA é a Tensor Processing Unit (TPU) do Google. Os TPUs são chips personalizados desenvolvidos pelo Google para acelerar as cargas de trabalho de aprendizado de máquina. Eles são otimizados especificamente para o TensorFlow, uma popular estrutura de aprendizado de máquina de código aberto. As TPUs se destacam na execução de cálculos de rede neural e demonstraram ganhos notáveis de desempenho em comparação com CPUs e GPUs tradicionais.
Outra inovação notável é o surgimento de matrizes de portas programáveis em campo (FPGAs) no mercado de chipsets de IA. Os FPGAs são circuitos integrados reconfiguráveis que podem ser personalizados para executar tarefas específicas, incluindo cálculos de IA. Eles oferecem flexibilidade e adaptabilidade, permitindo que os usuários adaptem o hardware às suas cargas de trabalho de IA específicas.
Os FPGAs são particularmente úteis para prototipagem e implantação de modelos de IA em ambientes especializados onde o consumo de energia, baixa latência ou processamento em tempo real são críticos. Eles podem ser reprogramados para implementar diferentes arquiteturas de redes neurais e são frequentemente empregados em dispositivos de computação de ponta, veículos autônomos e automação industrial.
Cenário competitivo:
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