生成式人工智能芯片组市场（2024 - 2030）

生成式 AI 芯片组市场摘要

云和边缘计算的增长正在推动数据中心和边缘设备对人工智能加速的需求。人工智能算法的进步变得越来越复杂，需要更强大的硬件。自动驾驶汽车和机器人等应用对实时处理的需求，以及对能源效率的关注，进一步加速了对专用人工智能芯片组的需求，这些芯片组旨在满足这些不断变化的需求。

市场正在见证向规格的转变人工智能架构，公司开发针对特定人工智能工作负载（包括生成人工智能任务）进行优化的定制芯片设计。随着开发人员努力创造能够以更低功耗执行人工智能任务的芯片，人们越来越关注能源效率。将人工智能加速器集成到更广泛的片上系统 (SoC) 设计中变得越来越普遍。市场上老牌企业和创新型初创企业之间的竞争也日益激烈，每个企业都为人工智能芯片设计带来了独特的方法。

人们正在利用先进的制造工艺来提高芯片性能，同时越来越重视将安全和隐私功能直接构建到人工智能芯片组中。专为自然语言处理或计算机视觉等特定人工智能应用而设计的特定领域加速器的兴起正变得越来越普遍。这些趋势共同反映了市场对人工智能应用日益复杂和多样化的反应另一个值得注意的趋势是在设计和优化芯片组中使用人工智能，从而带来更高效的硬件。市场还看到芯片组制造商、软件开发商和人工智能研究人员之间的合作不断增加，促进了创新和与现代人工智能框架的兼容性。监管和道德考虑正在影响以安全和隐私为中心的芯片组的开发，而研发方面的大量投资将继续推动下一代人工智能芯片组的创新。

芯片组类型洞察

GPU 细分市场占据主导地位，到 2023 年将占据 41.8% 的最大份额。GPU 因其高效处理并行处理任务的能力而受到广泛认可，使其成为运行复杂人工智能的首选模型，特别是在游戏、娱乐和自主系统等行业。它们的灵活性和高计算能力使得它们在训练和部署生成式人工智能应用程序中不可或缺。与此同时，CPU 芯片组对于管理通用任务以及与其他专用处理器结合编排复杂的人工智能工作负载仍然至关重要。

预计 ASIC 细分市场将在 2024 年至 2030 年的预测期内实现最快的增长。ASIC 专为特定人工智能任务而设计，与通用处理器相比，可提供卓越的性能和能效。医疗保健、金融和边缘计算等领域对定制人工智能解决方案的需求不断增长，推动了这一快速增长，在这些领域，优化的性能和能效至关重要。此外，FPGA 芯片组还因其可重新配置性而受到关注，这使得它们能够针对不同的人工智能工作负载进行定制。这使得它们适合需要灵活性和适应性的应用，例如研究和开发环境。

应用ion Insights

深度学习领域在 2023 年占据最大的市场份额。深度学习的主导地位是由于其在各个行业的广泛采用而推动的，包括医疗保健、金融和自主系统，在这些行业中，深度学习为图像和语音识别、自然语言处理和预测分析等复杂任务提供支持。深度学习模型的计算强度需要使用高性能芯片组，从而为该细分市场带来了巨大的市场份额。此外，机器学习领域仍然是一个关键的应用领域，在各行业的预测建模和数据分析中得到广泛应用。

生成对抗网络 (GAN) 领域预计在未来几年将以最高的增长率扩展。 GAN 以其生成图像和视频等真实数据的能力而闻名，越来越多地应用于创意产业、合成数据生成和网络安全。时间这些领域对创新、高效的人工智能解决方案的需求不断增长，推动了针对 GAN 优化的芯片组的快速采用，从而推动了该领域的强劲增长。由于人工智能在会话代理、虚拟助理和情感分析中的使用越来越多，自然语言理解 (NLU) 领域也在不断扩大，需要能够处理人类语言复杂性的专用芯片组。

最终用途见解

该市场由消费电子领域引领，该领域将在 2023 年占据最大份额。这主要是由于人工智能在智能手机、智能手机等设备中的广泛采用推动的。家庭系统和可穿戴设备。这些设备越来越依赖人工智能来实现语音助手、图像处理和个性化推荐等功能，这需要先进的人工智能芯片组。消费者对更智能、更直观的电子产品的需求不断增长，继续巩固了该细分市场在市场中的主导地位。他市场。此外，零售行业正在利用人工智能进行客户分析、库存管理和个性化购物体验，从而为其稳定的市场份额做出贡献。

汽车领域预计在 2024 年至 2030 年的预测期内将出现最快的增长率。汽车行业对自动驾驶、高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和车载信息娱乐系统的日益关注正在推动对高性能AI芯片组的需求。随着汽车制造商大力投资人工智能以提高车辆安全性、效率和用户体验，生成式人工智能芯片组在该领域的采用预计将激增，使其成为增长最快的最终用途领域。此外，在诊断、个性化医疗和医学成像领域采用人工智能的推动下，医疗保健领域也经历了显着增长。在制造业中，人工智能芯片组被用来优化专业技术

区域洞察

北美生成式人工智能芯片组市场占据主导地位，到 2023 年将占 43.8%。这一增长是由人工智能研发的强劲投资推动的，特别是在技术和汽车领域。该地区成熟的技术生态系统，以 NVIDIA、英特尔和 AMD 等大公司引领创新，正在推动对先进人工智能芯片组的需求。此外，北美受益于医疗保健、金融和零售等行业的早期采用，人工智能被用来增强决策、客户体验和运营效率。对边缘计算和人工智能驱动的自动化的日益关注进一步推动了该地区的市场。

美国生成式AI芯片组市场趋势

美国生成式AI芯片组市场处于领先地位，是多家领先的人工智能芯片制造商的所在地，也是尖端人工智能研究的中心。该国的主导地位得益于政府和私营部门对人工智能和半导体技术的大量投资。美国市场的特点是国防、医疗保健和汽车等领域的快速采用，人工智能应用对于这些领域的创新至关重要。谷歌、微软和特斯拉等科技巨头的存在也推动了对专用人工智能芯片组的需求，特别是当这些公司突破了人工智能能力的界限时。

欧洲生成式人工智能芯片组市场趋势

在强有力的监管框架和促进人工智能创新和数字化转型的政府举措的支持下，欧洲生成式人工智能芯片组市场正在稳步增长。德国、英国和法国等国家在采用方面处于领先地位，特别是在汽车、制造和金融服务行业。欧洲的佛对人工智能道德和数据隐私的关注也影响了人工智能芯片组的开发和部署，人们越来越重视节能和安全的人工智能解决方案。学术界、工业界和政府之间的合作正在进一步推动整个地区人工智能芯片组技术的进步。

亚太地区生成式人工智能芯片组市场趋势

在快速工业化、不断增长的消费电子市场以及中国、日本和韩国等国家对人工智能的大量投资的推动下，亚太地区生成式人工智能芯片组市场正在成为主要参与者。特别是中国，正在大力投资人工智能技术，以减少对西方技术的依赖，并正在培育强劲的国内半导体产业。该地区强大的制造基础，加上智能城市、自动驾驶汽车和消费设备等应用对人工智能不断增长的需求，正在推动人工智能芯片组的增长市场。此外，专注于人工智能创新的本地科技巨头和初创公司的崛起正在推动该地区不断扩大的市场份额。

关键生成式人工智能芯片组公司见解

市场上的领先公司正在通过尖端创新和战略合作伙伴关系取得重大进展。 NVIDIA 公司处于领先地位，推出了 HGX H200 和 Blackwell 等先进平台，通过内存和实时生成 AI 功能的突破增强了 AI 性能。各公司还就基于人工智能的制造解决方案进行合作，凸显了人工智能驱动的进步在各个领域日益增长的重要性。这些举措反映了对人工智能和计算能力的强劲投资，使这些公司成为快速发展的技术领域的领导者。

例如，2024 年 4 月，美光科技公司和 Silvaco Group, Inc. 扩大了合作伙伴关系，开发了 AI-dr一个名为 Fab 技术协同优化 (FTCO) 的解决方案。该解决方案允许客户利用制造数据进行机器学习软件模拟，并创建计算机模型来模拟晶圆制造过程。美光科技投资 500 万美元开发 FTCO。

最新进展

• 2024 年 7 月，Northern Data Group（德国）推出了 E欧洲首个由 NVIDIA H200 GPU 提供支持的云服务。该公司拥有 2,000 个 H200 GPU，准备提供卓越的 32 petaFLOPS 性能。云服务提供商 (CSP) 的此类重大投资预计将在预测期内推动 AI 芯片市场的增长。

• 2024 年 6 月，Advanced Micro Devices, Inc.（美国）推出了 AMD Ryzen AI 300 系列处理器，该处理器配备强大的 NPU，可为下一代 AI PC 提供 50 TOPS 的 AI 处理能力。这些处理器采用全新 Zen5 架构，配备 12 个高性能 CPU 内核，并包含先进的 AI 架构，可增强游戏性能和生产力。

• 2024 年 5 月，Google（美国）发布了其第六代 TPU Trillium，旨在缩短 AI 工作负载的训练和服务时间。 Trillium TPU 拥有更高的时钟速度和更大的矩阵乘法单元，为下一波人工智能模型提供动力。

• 3 月2024 年，NVIDIA 公司（美国）推出了 NVIDIA Blackwell 平台，使组织能够利用六种变革性技术来构建和运行实时 GenAI 系统，以实现加速计算。该平台支持高达 10 万亿个参数的模型的 AI 训练和实时大语言模型 (LLM) 推理。

• 2023 年 11 月，NVIDIA 公司推出了升级版 HGX H200 平台，该平台基于 Hopper 架构构建，配备 H200 Tensor 核心 GPU。这款 GPU 是首款采用 HBM3e 内存的 GPU，提供令人印象深刻的 141 GB 内存，速度高达每秒 4.8 TB。

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