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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