人工智能芯片组市场（2024-2030）

人工智能芯片组市场概况

2023年全球人工智能芯片组市场规模为568.2亿美元，预计到2030年将达到3231.4亿美元，2024年至2030年复合年增长率为28.9%。消费电子、医疗保健、BFSI 和汽车等各个行业采用人工智能 (AI) 支持的应用程序和设备，导致全球对 AI 芯片组的需求呈指数级增长。

物联网设备和社交媒体等各种来源产生大量数据，需要能够处理和分析大型数据集的强大硬件。人工智能芯片组非常适合这些任务，从而导致数据处理行业越来越多地采用。随着人工智能技术在亚太和非洲等未开发地区的普及，人工智能芯片组行业预计将在预测期内呈指数级增长。

对增强型芯片组的需求不断增长利用电源、内存和数据存储来支持复杂的人工智能工作负载正在推动先进芯片组的发展。例如，在2024年2月举行的MWC巴塞罗那活动上，华为推出了三款配备AI能力的先进数据存储产品。这些解决方案包括全场景数据保护解决方案、AI数据湖解决方案、DCS全栈数据中心解决方案。它们的开发是为了解决数据提取、聚合和资产化方面的挑战，促进用户增强数据处理能力。此外，需要实时处理和低延迟的边缘人工智能应用程序的激增，为人工智能芯片组供应商创造了新的机遇。

人工智能正在广泛融入各种主要行业，从医疗保健和金融到制造、天气预报和自动驾驶汽车。这种采用率的增加推动了对人工智能优化硬件的巨大需求。以8月2日为例024年，NVIDIA Research推出了其生成式AI模型StormCast，该模型将用于高精度预测极端天气事件。此外，全球对人工智能兼容个人电脑的需求不断增长，制造商提供各种设备来满足消费者的需求。 2024 年 5 月，在 Copilot+ 发布期间，微软和其他全球 OEM 厂商推出了搭载 Snapdragon X Elite 和 Snapdragon X Plus 设备的个人电脑，可提供 Copilot+ 体验。尖端人工智能技术的使用和这些平台的性能效率预计将有助于改变用户与计算机的交互。这些发展预计将确保行业强劲增长。

芯片组洞察

GPU 芯片组在 2023 年以 30.9% 的收入份额主导市场。这归因于 GPU 卓越的并行处理能力，使其成为计算密集型人工智能工作负载（例如深度学习）的理想选择。学习和神经网络。 GPU 在最短的时间内处理大量数据的能力及其在医疗保健、消费电子和汽车领域不断扩大的应用基础使其成为人工智能芯片组市场中备受追捧的细分市场。例如，2024 年 8 月，英特尔宣布推出名为“汽车用英特尔 Arc Graphics”的独立图形处理单元。这一新平台加入了该公司人工智能驱动的软件定义车辆片上系统 (SoC) 解决方案，为汽车制造商提供了可扩展且灵活的平台，以确保高质量的车内体验。

与此同时，ASIC 领域预计将在预测期内实现最快的增长率。这是由于对满足特定人工智能工作负载的定制设计 ASIC 的需求不断增长。与通用 GPU 和 CPU 相比，ASIC 提供卓越的性能、能效和成本效益，使它们成为大规模人工智能部署的更好选择。云数据中心越来越多地采用 ASIC，进一步推动了该领域的增长。此外，边缘人工智能和物联网等新人工智能应用的出现，为 ASIC 供应商设计专用芯片以满足这些应用的独特要求创造了新的机会。此外，人工智能研发投资的增加催生了新的 ASIC 设计和架构的创建，确保了该细分市场的巨大需求。

工作负载领域洞察

推理细分市场在 2023 年占据了最大的市场份额。这是由于医疗保健、金融和汽车等各个行业对人工智能驱动的应用程序的需求不断增长，这些行业严重依赖推理工作负载来解释和做出决策。学习到的模型。推理工作负载需要能够高效处理复杂数据的高性能芯片组实时处理算法和大型数据集，使其成为人工智能部署的关键组成部分。 Amazon SageMaker 和 Google Cloud AI Platform 等基于云的 AI 服务的广泛采用，进一步推动了对推理优化芯片组的需求。此外，人工智能在智能手机、智能家居设备和自动驾驶汽车等边缘设备中的使用不断增加，为能够在功耗和热限制下运行的推理芯片组创造了新的机遇。

预计从 2024 年到 2030 年，训练领域将实现大幅复合年增长率。这是由于对能够有效处理复杂机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 工作负载的高性能芯片组的需求不断增长所推动的。训练是开发和完善人工智能模型的过程，需要大量的数据处理、计算能力和内存，这使其成为人工智能芯片组的关键应用。关键行业越来越多地采用人工智能新人工智能模型的开发激增，导致对训练优化芯片组的需求相应增加。此外，著名人工智能解决方案提供商的战略并购为该领域带来了光明的增长前景。例如，2024 年 8 月，AMD 宣布签署收购 ZT Systems 的协议，该公司为领先的超大规模计算组织提供人工智能基础设施。这一战略举措符合 AMD 成为人工智能技术领导者的更广泛目标，为训练和推理人工智能模型提供创新解决方案。

计算技术洞察

云人工智能计算在 2023 年占据最大的市场份额。这是由于对灵活且经济高效的人工智能基础设施的高需求。基于云的人工智能计算使组织能够按需访问大量计算资源、存储和内存，从而促进复杂人工智能的开发和部署模型。谷歌云人工智能平台和微软Azure机器学习等基于云的人工智能服务的日益普及，导致对可优化基于云的人工智能工作负载的高性能人工智能芯片组的需求激增。此外，企业云优先战略的兴起导致人工智能计算向云化转变，进一步推动了对人工智能芯片的需求。 GPU 和 TPU 等专门的云优化芯片组的出现也促成了该细分市场的高份额。

另一方面，边缘 AI 计算细分市场预计将在预测期内实现最快的增长率。这是由于对边缘实时、低延迟和安全人工智能处理的需求不断增长。物联网设备、智能传感器和自主系统的激增创造了一系列边缘人工智能应用，包括工业自动化、智能家居和自动驾驶汽车。这些应用需要人工智能芯片组at 可以在特定的功耗、热量和延迟限制下运行，从而刺激了对专用边缘 AI 芯片组的需求。减少对云连接的依赖、增强数据隐私和改进实时决策的需求也推动了边缘人工智能计算的日益普及。此外，人工智能算法和芯片设计的进步促进了高性能、低功耗边缘人工智能芯片组的开发，例如片上系统（SoC）和现场可编程门阵列（FPGA）解决方案。

垂直洞察

消费电子领域在2023年占据最大的市场份额。智能家居设备、智能手机、笔记本电脑和平板电脑的普及率稳步上升，为人工智能创造了广阔的市场芯片组可以实现语音识别、图像处理和预测性维护等功能。对亚马逊 Alexa 和 Google Assistant 等智能个人助理的需求不断增长，进一步推动了智能个人助理的发展。eled 细分市场的增长。此外，芯片组制造技术和规模经济的进步使得以可承受的成本制造高性能处理器成为可能。例如，2024 年 8 月，高通宣布发布 Snapdragon 7s Gen 3 移动处理器，该处理器将为中端智能手机提供 AI 功能。

医疗保健行业预计将从 2024 年到 2030 年以最快的速度增长。这是由人工智能技术在医疗成像、诊断和个性化领域的快速采用所推动的。药品。对准确、高效的诊断、治疗和患者护理的需求不断增长，推动了人工智能医疗设备的发展，例如 MRI 和 CT 扫描仪、超声波机和便携式诊断设备。对实时数据分析、预测分析和决策支持系统不断增长的需求推动了高性能人工智能芯片组的采用在这个领域。此外，远程医疗、远程监控和可穿戴设备的出现为人工智能芯片厂商满足该行业的特定需求创造了新的机会。

地区洞察

北美人工智能芯片市场占据主导地位，2023年收入份额为43.8%。该地区发达的IT基础设施，包括数据中心和云计算服务，支持了该市场的增长。此外，汽车和制造业等尚未开发的行业正在与软件服务提供商合作，寻找人工智能的创新应用，以最大限度地减少生产设施的损失和停机时间。例如，总部位于加拿大的人工智能软件解决方案公司 Eigen Innovations 提供了基于英特尔的 OneView AI 平台，该平台有助于及早发现缺陷产品并最大限度地减少生产设施的损失。

美国人工智能芯片组市场趋势

2023年，美国占据该地区市场的大部分份额。这是由于总部位于美国的NVIDIA、AMD、英特尔和谷歌等知名人工智能芯片组供应商的存在。美国经济由科技公司、研究机构和风险投资公司组成的强大生态系统为创新和创新奠定了坚实的基础。此外，医疗保健、金融和汽车等行业对人工智能应用的广泛接受推动了对高性能人工智能芯片组的需求。

欧洲人工智能芯片组市场趋势

2023年，欧洲在全球市场中占据显着份额。该地区高度发达的汽车和工业领域推动了对人工智能芯片组的需求，特别是在自动驾驶汽车、智能手机等领域。制造和预测主动维护。欧洲对人工智能采用的承诺在欧盟人工智能战略等举措中得到了进一步体现，该战略旨在促进人工智能在整个地区的开发和部署。此外，人工智能在广播和娱乐领域的创新应用也为该地区开辟了新的增长途径。例如，在2024年巴黎奥运会上，采用英特尔第五代和第四代至强处理器搭配英特尔AI加速器驱动的服务器来进行比赛的8K OTT转播。

英国人工智能芯片市场在欧洲市场中占有很大份额。英国拥有世界知名的研究机构和大学，促进了产学界的频繁合作，推动了人工智能芯片开发的创新。此外，Graphcore等全球半导体制造商在经济中的存在确保了下一代智能芯片的稳定供应。市场上的处理单元（IPU）。此外，英国对数据保护和隐私的强烈关注导致了优先考虑数据安全和合规性的人工智能芯片组的开发。

亚太地区人工智能芯片组市场趋势

预计亚太地区将在预测期内实现最快的复合年增长率。这是由于中国、日本、韩国和印度等国家的快速数字化转型和技术进步。该地区对人工智能应用的需求不断增长，包括智能城市、自动驾驶汽车和工业自动化，推动了高性能人工智能芯片组的采用。此外，该地区的软件公司正在与著名的人工智能解决方案提供商合作，以增强其人工智能能力。例如，2024年5月，中国软件公司东软、中科创达与英特尔合作，打造未来智能座舱创新解决方案。电动车辆。该计划利用英特尔先进的人工智能增强型SDV SoC，结合各公司在硬件、软件和技术方面的专业知识，确保汽车制造商能够提供直观、安全的驾驶体验。

印度人工智能芯片组市场在2023年占据该地区市场的重要市场份额。人工智能研发的投资不断增加，加上设计关联激励（DLI）计划等政府举措，加速了半导体的制造芯片组。人工智能凭借其技术进步，正在经济中寻找创新应用。例如，技术解决方案提供商 Calsoft 利用 NVIDIA Jetson 边缘 AI 模块和 NVIDIA A100 Tensor Core GPU 来开发其 AI 产品。在最近简化该国收费站交通的试点项目中，该公司利用 NVIDIA Metropolis 框架通过快速缓解道路交通拥堵识别车牌并通过收费站调度车辆。

关键 人工智能芯片组公司洞察

参与人工智能芯片组市场的一些主要公司包括 Advanced Micro Devices, Inc.；英伟达公司；和英特尔公司等。

• Advanced Micro Devices, Inc. (AMD) 是一家半导体制造公司，总部位于加利福尼亚州，专注于各种应用的微处理器、芯片组和图形处理器。该公司的产品广泛应用于服务器、智能手机、工作站、个人电脑和嵌入式系统。 AMD 通过推出下一代处理器，将业务范围扩大到新市场，包括数据中心、游戏和高性能计算。 2022 年，AMD 收购了以其现场可编程门阵列 (FPGA) 产品而闻名的 Xilinx 公司，进一步丰富了其产品组合。

• NVIDIA Corporation 是一家计算机硬件、软件、GPU、人工智能、半导体和云计算解决方案提供商。该组织以其图形处理单元 (GPU) 的开发而闻名。其专业级 GPU 用于各个行业，包括建筑、工程、媒体、汽车、研究和制造。这些 GPU 用于边缘到云计算环境和超级计算机，支持复杂的应用程序。此外，NVIDIA 还提供 Maxine AI 开发者平台，用于在音频和视频处理中部署 AI 功能。

最新动态

• 2024 年 8 月，AMD 完成了对欧洲人工智能实验室 Silo AI 的收购。通过这一战略举措，AMD 旨在通过整合 Silo AI 工程师和科学家的经验和专业知识来扩展其 AI 模型组合，这些工程师和科学家此前曾为多家知名客户提供服务。 Silo AI 团队一直负责在 AMD 平台上开发 Viking 和 Poro 等多语言、开源大型语言模型。

• 2024 年 7 月，高通宣布其旗舰移动设备处理器 Snapdragon 8 Gen 3 将为三星 Galaxy Z Flip6 和 Galaxy Z Fold6 系列高端智能手机提供动力。新处理器将配备增强功能，利用 Galaxy AI 执行高级创造力和生产力任务，例如游戏、相机功能和控制

• 2024 年 6 月，AMD 宣布推出 AMD Ryzen AI 300 系列处理器，配备先进的神经处理单元 (NPU)，为下一代支持 AI 的计算机提供动力。新款 Copilot+ 兼容处理器配备多达 12 个具有 24 线程的高性能 CPU 内核，同时还提供比上一代处理器高出 50% 的片上 L3 缓存，适用于轻薄笔记本电脑。新解决方案预计将为消费者提供高性能计算能力。

人工智能芯片组市场